何方 佘笑荷

關(guān)鍵詞：黃金期貨 ?價(jià)格發(fā)現(xiàn) ?脈沖響應(yīng)分析 ?方差分解

一、引言

黃金作為一種重要的國(guó)際儲(chǔ)備之一，它承受著均衡國(guó)際收支，縮小金融風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)固國(guó)民經(jīng)濟(jì)和通貨膨脹的作用，所以擁有黃金價(jià)格的話(huà)語(yǔ)權(quán)很重要，可以更好地維持我國(guó)的金融安全。黃金期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能可以判斷黃金市場(chǎng)是否成熟，本文對(duì)我國(guó)黃金期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行研究。

本文選取了2017年3月至2019年1月間的上海黃金期貨每日收盤(pán)價(jià)和上海黃金每日現(xiàn)貨價(jià)格作為原始數(shù)據(jù)，通過(guò)建立VAR模型，脈沖響應(yīng)分析，方差分解等實(shí)證方法進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)目前上海黃金期貨價(jià)格對(duì)上海黃金現(xiàn)貨價(jià)格己經(jīng)具備一定的引導(dǎo)能力，上海黃金期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能還有待進(jìn)一步發(fā)展，在市場(chǎng)制度建設(shè)、投資者結(jié)構(gòu)等方面都有較大的進(jìn)步空間。

二、實(shí)證模型?

（一）數(shù)據(jù)處理及描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取了最近兩年的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，即2017年3月1日到2019年1月間，上海黃金期貨每日收盤(pán)價(jià)和上海黃金每日現(xiàn)貨價(jià)格，數(shù)據(jù)來(lái)源于卓創(chuàng)咨詢(xún)網(wǎng)站，為了減少誤差，刪除了日期不匹配的價(jià)格數(shù)據(jù)，經(jīng)處理后，總計(jì)有470對(duì)樣本。

對(duì)黃金期貨價(jià)格及黃金現(xiàn)貨價(jià)格的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，分別標(biāo)記為L(zhǎng)NFP和LNSP。

其中的、為模型的參數(shù)，第t期的條件方差的數(shù)據(jù)受到前q期誤差項(xiàng)的影響。

由圖1可知，序列LNFP和序列LNSP之間有著一定的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為0.962778。序列LNFP和序列LNSP有趨勢(shì)性，有不平穩(wěn)的可能，由于不平穩(wěn)可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤回歸，而ADF檢驗(yàn)正是用于檢驗(yàn)一個(gè)序列中存不存在單位根的檢驗(yàn)方法，因此本文在Granger因果檢驗(yàn)和建立VAR模型前，首先進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)。

（二）ADF單位根檢驗(yàn)

ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)是這個(gè)數(shù)據(jù)序列存在單位根，假如拒絕原假設(shè)那么就是說(shuō)序列平穩(wěn)，假如不拒絕原假設(shè)那么就是說(shuō)該序列不平穩(wěn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2：

原假設(shè)為序列LNFP和序列 LNSP有單位根，從檢驗(yàn)結(jié)果表2可知，黃金期貨價(jià)格和黃金現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)序列的ADF值大于顯著水平在1%，5%，和10%的臨界值，在99%的置信水平下，序列LNFP和序列LNSP都不拒絕原假設(shè)，即序列LNFP和序列LNSP都有單位根，因而對(duì)序列LNFP和序列LNSP做一階差分處理，再對(duì)它們的差分序列做ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示：

經(jīng)過(guò)一階差分后，序列LNFP和序列LNSP的ADF值都比顯著水平在1%，5%，和10%臨界值要小，在99%的置信水平下，序列D（LNFP）和序列D（LNSP）都拒絕原假設(shè)，也就是說(shuō)都不存在單位根，可以看出這兩個(gè)序列都是平穩(wěn)的序列，說(shuō)明序列LNFP和序列LNSP滿(mǎn)足一階單整，符合后續(xù)檢驗(yàn)的前提條件。

（三）建立VAR模型

本文綜合LR準(zhǔn)則、FPE準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則、以及HQ準(zhǔn)則下的最優(yōu)滯后階數(shù)和自由度，最后確定滯后階數(shù)為三階。

由于滯后階數(shù)為三階，所以本文建立的是三階滯后項(xiàng)的向量自回歸模型模型，即VAR（3）模型。利用Eviews8.0軟件建立VAR（3）模型如下式所示：

對(duì)VAR（3）模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示，全部的圓點(diǎn)都在圓的里面，即特征根倒數(shù)的模都在單位圓的里面，這就說(shuō)明所建立的模型是穩(wěn)定的。

在建立好VAR（3）模型之后，對(duì)LNFP序列和LNSP序列進(jìn)行OLS回歸，得到OLS回歸方程的殘差序列，再用ADF單位根檢驗(yàn)法檢驗(yàn)殘差序列的平穩(wěn)性，假如檢驗(yàn)結(jié)果為平穩(wěn)，那么就表明LNFP序列和LNSP序列存在協(xié)整關(guān)系，假如不平穩(wěn)，那么說(shuō)明LNFP序列和LNSP序列不存在協(xié)整關(guān)系。首先通過(guò)OLS估計(jì)得到回歸方程：

其中得到的殘差序列為和，對(duì)這兩個(gè)殘差序列做ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果表明殘差序列都是平穩(wěn)序列，序列LNFP和序列LNSP之間存在協(xié)整關(guān)系，即2017年3月1日到2019年1月31日間，上海黃金期貨每日收盤(pán)價(jià)和上海黃金每日現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

（四）脈沖響應(yīng)分析及方差分解

利用上文建立的VAR（3）模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，沖擊持續(xù)的期限為100期，得到的脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖2所示：

對(duì)于LNSP，假如LNFP去沖擊LNSP的話(huà)會(huì)產(chǎn)生比較猛烈的反應(yīng)，但是會(huì)逐漸趨向于零的附近，假如LNSP去沖擊LNSP的話(huà)也會(huì)產(chǎn)生比較猛烈的反應(yīng)，但是也會(huì)逐漸趨于零。

對(duì)于LNFP，假如LNFP去沖擊LNFP的話(huà)它會(huì)平滑的逐漸趨向于零的附近，假如LNSP去沖擊LNFP的話(huà)會(huì)有一個(gè)比較大的反應(yīng)，但是不長(zhǎng)久，很快就到了零，然后在零的附近波動(dòng)。

為了進(jìn)一步的了解以上檢驗(yàn)得到的結(jié)論到底是不是對(duì)的，本文繼續(xù)利用軟件對(duì)VAR（3）模型進(jìn)行方差分解，100期的方差分解結(jié)果如圖3所示：

由圖3可以知道，在LNFP的方差中，LNFP幾乎解釋了所有LNFP的部分，它的方差幾乎都是它自己給的，LNSP幾乎沒(méi)怎么解釋LNFP，可以直接忽略。LNFP在第一期中解釋了不到百分之八十的LNSP，LNSP在第一期中解釋了大概百分之二十出頭左右的LNSP，期數(shù)越到后面，LNFP對(duì)LNSP的解釋就越多，差不多穩(wěn)定在百分之九十左右，LNSP對(duì)LNFP的就是就越來(lái)越少，差不多穩(wěn)定在百分之十左右。

通過(guò)看圖可以知道，2017年3月1日到2019年1月31日區(qū)間內(nèi)，上海期貨價(jià)格給上?，F(xiàn)貨價(jià)格的方差提供了至少超過(guò)百分之六十的部分，和脈沖響應(yīng)的結(jié)果相輔相成。

三、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)脈沖響應(yīng)分析及方差分解，可知上海期貨價(jià)格對(duì)上?，F(xiàn)貨價(jià)格有一定的影響，上?，F(xiàn)貨價(jià)格對(duì)上海期貨價(jià)格也有一點(diǎn)影響，期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的影響更大。

黃金期貨市場(chǎng)和黃金現(xiàn)貨市場(chǎng)會(huì)互相牽制，其中一個(gè)發(fā)展得好對(duì)另一個(gè)也有拉動(dòng)作用;其中一個(gè)發(fā)展得不好，那么另外一個(gè)也會(huì)受到制約。因此在大力發(fā)展黃金期貨市場(chǎng)的管理制度和運(yùn)作機(jī)制時(shí)，也不可忽視黃金現(xiàn)貨市場(chǎng)的發(fā)展。黃金現(xiàn)貨市場(chǎng)的完善，是黃金期貨市場(chǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

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