張玉璽 李晨晨 高淼 寧雪君
摘 要:本文采用時(shí)間序列分析方法,利用2010年到2020年的周數(shù)據(jù),對(duì)國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格與國(guó)際黃金價(jià)格展開(kāi)分析。此外,采用單位根、協(xié)整、Granger因果檢驗(yàn)與GARCH效應(yīng)分析,最終得知,中國(guó)黃金價(jià)格是國(guó)際黃金價(jià)格的Granger原因;且通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)可知二者存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系;但進(jìn)一步研究中國(guó)黃金價(jià)格不具備明顯GARCH效應(yīng),即我國(guó)黃金價(jià)格仍舊受一些內(nèi)控因素的影響。
關(guān)鍵詞:黃金價(jià)格;國(guó)際黃金價(jià)格;Granger因果檢驗(yàn);GARCH效應(yīng)
一、引言
黃金作為一種貴金屬,從古至今都具有貨幣屬性,同時(shí)黃金作為抗腐蝕金屬也具有商品屬性,并也有商品屬性所衍生出的投資屬性,根據(jù)價(jià)格圍繞價(jià)值波動(dòng)原理,黃金價(jià)格的波動(dòng)也圍繞黃金三屬性波動(dòng)?,F(xiàn)如今黃金遠(yuǎn)期在境內(nèi)境外都是主要交易品種,且強(qiáng)大的國(guó)內(nèi)需求使黃金珠寶飾品行業(yè)有了強(qiáng)勁的動(dòng)力,而廉價(jià)的勞動(dòng)力使中國(guó)黃金飾品的出口具有不可比擬的價(jià)格優(yōu)勢(shì),使其在國(guó)際貿(mào)易發(fā)展的快車(chē)道上駛出自己的特快專列。
但是由于黃金價(jià)格的不斷波動(dòng),黃金價(jià)格的波動(dòng)特征已成為人們研究的關(guān)注點(diǎn)。特別是2007年以來(lái)有關(guān)黃金的論文研究不斷涌現(xiàn)。據(jù)調(diào)查在此類(lèi)論文中,約有15%發(fā)表于2010年至2011年之間,而2008年至2009年之間的文獻(xiàn)數(shù)量則達(dá)到了21%。在此期間黃金市場(chǎng)的有效性、黃金對(duì)沖通貨膨脹/美元的作用、黃金規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的效果、黃金和其他一些大宗商品價(jià)格的關(guān)系等等,不同方面的研究不計(jì)其數(shù),亦有許多學(xué)者采用經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的方法對(duì)黃金價(jià)格進(jìn)行研究,包括VAR向量自回歸模型與Granger因果檢驗(yàn)、條件異方差模型等,由于ARCH模型能準(zhǔn)確地模擬時(shí)間序列變量的波動(dòng)性變化,所以ARCH模型廣泛應(yīng)用于驗(yàn)證金融理論中的規(guī)律描述以及金融市場(chǎng)的預(yù)測(cè)和決策。
本文則細(xì)致討論國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格的波動(dòng)特征,首先檢驗(yàn)國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格和國(guó)際黃金價(jià)格的關(guān)聯(lián)性程度,進(jìn)而檢驗(yàn)中國(guó)黃金價(jià)格的GARCH效應(yīng)。采用上海黃金現(xiàn)貨價(jià)格Au9999代表我國(guó)的黃金價(jià)格,而XAU代表國(guó)際黃金價(jià)格,數(shù)據(jù)區(qū)間為2010年1月08日到2020年6月13日的周數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源于金投網(wǎng)(cngold.org)。
二、研究現(xiàn)狀
作為貴金屬交易中的重要交易品,黃金在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展與戰(zhàn)略物資方面有著舉足輕重的地位。近年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速增勢(shì)可觀。2017年全國(guó)黃金消費(fèi)量連續(xù)5年保持世界第一位,2017年實(shí)物交易類(lèi)累計(jì)成交黃金8162.9噸,同比增長(zhǎng)6.13%。其中,金交所現(xiàn)貨實(shí)盤(pán)成交6649.02噸,占81.45%;“上海金”集中定價(jià)1262.74噸,占15.47%;商業(yè)銀行黃金積存和定投成交201.85噸,占比2.47%;黃金ETF成交49.29噸,占0.6%。2017年,商業(yè)銀行賬戶類(lèi)黃金累計(jì)交易2130.8噸,交易金額5835.1億元,比2016年分別下降1.34%和3.49%。從2007年1月至2008年3月的數(shù)據(jù)表明,中國(guó)黃金價(jià)格跟國(guó)際黃金價(jià)格呈現(xiàn)同升同降的趨勢(shì)。黃金交易市場(chǎng)具有全球性和全天性的特點(diǎn)。首先香港、東京、悉尼上午率先開(kāi)盤(pán),緊接著上海黃金交易所開(kāi)盤(pán),隨后倫敦市場(chǎng)開(kāi)盤(pán),最后紐約市場(chǎng)便開(kāi)始交易。因?yàn)榻灰资袌?chǎng)信息具有公開(kāi)透明性,所以中國(guó)黃金價(jià)格易受?chē)?guó)際黃金價(jià)格變化的影響。同時(shí)因?yàn)槠谪浭袌?chǎng)在現(xiàn)貨市場(chǎng)的基礎(chǔ)上演變而來(lái),因此黃金現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格必然存在一定程度的聯(lián)系。
三、中國(guó)黃金價(jià)格與國(guó)際黃金價(jià)格關(guān)聯(lián)度分析
為了避免偽回歸發(fā)生,確保所估計(jì)結(jié)果的有效性,有必要對(duì)各時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。并且為了觀察兩地黃金價(jià)格的關(guān)聯(lián)性,我們采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法和協(xié)整檢驗(yàn)法進(jìn)行分析。
1.單位根檢驗(yàn)
對(duì)AU9999和XAU序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),以判斷各序列的平穩(wěn)性。對(duì)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)作圖,結(jié)果如下,由Eviews10通過(guò)單位根檢驗(yàn)得出下表1單位根檢驗(yàn)結(jié)果得出:Au9999在不含截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)并且滯后一階時(shí)通過(guò)ADF檢驗(yàn)為平穩(wěn)過(guò)程。XAU原序列不平穩(wěn),取對(duì)數(shù)在含有趨勢(shì)線和截距項(xiàng)的一階差分序列平穩(wěn)。
2.Granger因果檢驗(yàn)
在進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)之前,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)滯后階數(shù)的確定。利用Eviews10.0分別對(duì)各變量水平值進(jìn)行檢驗(yàn),利用信息準(zhǔn)則確定滯后項(xiàng)。如下表,結(jié)果顯示:LR、FPE、AIC、SIC、HQ都指向相同的3階滯后期,所以應(yīng)該選擇VAR(3)為最優(yōu)。
對(duì)于Au9999和INXAU之間的因果關(guān)系檢驗(yàn),即判斷何為因、何為果,采用非平穩(wěn)序列下的Granger因果檢驗(yàn)法進(jìn)行分析檢驗(yàn),結(jié)果如下,可知接受原假設(shè):INXAU不是Au9999的Granger原因;拒絕原假設(shè):Au9999不是INXAU的Granger原因。于是可以推斷,INXAU與Au9999之間不存在從XAU到Au9999的因果關(guān)系,說(shuō)明國(guó)際黃金價(jià)格不是中國(guó)黃金現(xiàn)貨價(jià)格的一個(gè)重要原因,Au9999與INXAU之間存在從Au9999到INXAU的因果關(guān)系,說(shuō)明中國(guó)黃金現(xiàn)貨價(jià)格是國(guó)際黃金價(jià)格的一個(gè)重要原因,二者存在單向因果關(guān)系。值得強(qiáng)調(diào)的是:Granger因果檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)變量的滯后值(過(guò)去的信息)對(duì)被解釋變量的信息是否有預(yù)測(cè)能力。但檢驗(yàn)得出的因果關(guān)系不是實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的因果關(guān)系。
3.協(xié)整檢驗(yàn)
由單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知,Au9999與INXAU為一階單整,因此進(jìn)一步檢驗(yàn)Au9999與INXAU是否存在協(xié)整關(guān)系,本文采用EG協(xié)整進(jìn)行檢驗(yàn),即建立回歸方程,生成殘差序列,檢驗(yàn)殘差序列是否平穩(wěn)。若平穩(wěn),則存在協(xié)整關(guān)系,若不平穩(wěn)則不存在協(xié)整關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
因?yàn)椴荒苤苯邮褂肊views10中給出的臨界值或p值進(jìn)行判斷殘差是否平穩(wěn)。需根據(jù)臨界值表計(jì)算相應(yīng)的臨界值,再根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的臨界值表進(jìn)行判斷。臨界值的計(jì)算公式:
其中,T為樣本數(shù)量。經(jīng)計(jì)算臨界值C(0.05)=-3.3377- 0.0012/537-8.98/537^2=-3.34,所以-3.34>-12.24238,所以拒絕原假設(shè),即存在協(xié)整關(guān)系。
四、中國(guó)黃金價(jià)格的GARCH效應(yīng)分析
在確定國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格與國(guó)際黃金價(jià)格的關(guān)系后,我們得知二者具有單向因果關(guān)系,但國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格形成是否存在內(nèi)控因素,則需進(jìn)一步確認(rèn)。因此,對(duì)中國(guó)黃金價(jià)格進(jìn)行GARCH效應(yīng)分析。
1.數(shù)據(jù)預(yù)處理
為緩沖序列的波動(dòng)程度,我們對(duì)國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格即Au9999進(jìn)行取對(duì)數(shù)并采用一階差分序列,得到收益率序列,具體基本統(tǒng)計(jì)量如表4所示。
由上表可知,該序列具有尖峰寬尾的特征,且由于偏度小于0,則高于平均收益率的天數(shù)多于低于平均收益率的天數(shù)。與此同時(shí),觀測(cè)JB統(tǒng)計(jì)量與P值可知,拒絕原假設(shè)正態(tài)性,結(jié)果表明收益率序列的分布偏離正態(tài)分布。
2.相關(guān)性檢驗(yàn)
為檢驗(yàn)收益率序列的自相關(guān)性,進(jìn)行相關(guān)性分析,觀測(cè)ACF與PACF圖,結(jié)果顯示大部分時(shí)滯上函數(shù)值在置信區(qū)間內(nèi)0附近上下波動(dòng),可知收益率序列具有自相關(guān)性,所以采用ARMA模型來(lái)描述收益率序列的自相關(guān)性。
雖然國(guó)內(nèi)價(jià)格收益率序列的ACF圖揭示了其弱相關(guān)性,但收益率平方的ACF圖卻表現(xiàn)出了一定的相關(guān)性和持續(xù)性,值得注意的是收益率平方的ACF圖在緩慢衰退,說(shuō)明方差序列具有一定程度的序列相關(guān)性,因此我們采用GARCH模型來(lái)描述條件方差。
除此之外,我們將收益率序列建立隨機(jī)游走模型,隨殘差進(jìn)行ARCH效應(yīng)的診斷,發(fā)現(xiàn)P值顯著為0,即使滯后階數(shù)為20時(shí)仍顯著為0,所以序列具有高階ARCH效應(yīng),這說(shuō)明采用GARCH建模是合理的。
3.模型參數(shù)估計(jì)與選擇
數(shù)之間存在CPI到M1的單向因果關(guān)系。由此可知,在進(jìn)行貨幣政策調(diào)整時(shí),應(yīng)綜合考慮物價(jià)指數(shù)與資產(chǎn)價(jià)格,注意其互動(dòng)關(guān)系。通過(guò)AIC與SIC準(zhǔn)則來(lái)比較選擇最優(yōu)的GARCH模型。如下表5所示,可以看出隨著參數(shù)的增加,模型AIC與SIC的值并沒(méi)有明顯上升,由此可見(jiàn),模型確定為GARCH(1,1)。
緊接著對(duì)GARCH(1,1)模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示,可知中國(guó)黃金價(jià)格的GARCH效應(yīng)不明顯。
五、結(jié)論
本文采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)方法,證實(shí)了國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格與國(guó)際黃金價(jià)格的關(guān)聯(lián)性。由Granger因果檢驗(yàn)可知國(guó)內(nèi)黃金價(jià)格與國(guó)際黃金價(jià)格存在單向因果關(guān)系,中國(guó)黃金價(jià)格是國(guó)際黃金價(jià)格的Granger原因;且通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)可知二者存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系;經(jīng)過(guò)以往研究可知國(guó)際黃金價(jià)格具有典型的GARCH效應(yīng),但中國(guó)黃金價(jià)格不具備GARCH效應(yīng),即我國(guó)黃金價(jià)格仍舊受一些內(nèi)控因素的影響。
參考文獻(xiàn):
[1]徐益言.黃金價(jià)格的波動(dòng)特征和影響因素分析[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.
[2]祁青卿.中國(guó)黃金現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)防范研究[D].蘇州大學(xué),2010.
[3]周瑩,焦建玲,基于GARCH-VaR模型的石油價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)研究[A].合肥工業(yè)大學(xué),2011.
[4]郭歡.中國(guó)黃金市場(chǎng)和國(guó)際主要黃金市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性研究[D].內(nèi)蒙古大學(xué),2017.
[5]馬超群,李科.基于協(xié)整和GARCH模型分析——中國(guó)油價(jià)波動(dòng)特征[J].求索,2004(12).
[6]周苑.國(guó)內(nèi)外黃金市場(chǎng)價(jià)格聯(lián)動(dòng)機(jī)制研究[D].浙江大學(xué),2013.
[7]高建勇.黃金價(jià)格變動(dòng)的影響因素分析[D].西北農(nóng)林科技大學(xué),2011.
[8]作者:投資顧問(wèn),知乎.
作者簡(jiǎn)介:張玉璽(1999.11- ),女,河南省欒川縣人,河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院,研究方向:金融工程;李晨晨(1999.07- ),女,河南省永城市人,河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院,研究方向:金融工程;高淼(2000.04- ),女,河南省鄧州市人,河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院,研究方向:投資學(xué);寧雪君(2000.01- ),女,山西省稷山縣人,河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工程管理與房地產(chǎn)學(xué)院,研究方向:房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)與管理