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發(fā)布于:2025-06-09
[黃金屬性分類]
黃金的屬性可以歸為三類,分別是商品屬性、避險(xiǎn)屬性及貨幣屬性。商品屬性基于黃金本身的使用價(jià)值,與供需有關(guān)。避險(xiǎn)屬性及貨幣屬性基于黃金的長(zhǎng)期價(jià)值與市場(chǎng)預(yù)期,會(huì)對(duì)黃金價(jià)格長(zhǎng)周期波動(dòng)產(chǎn)生影響。
“平安藏古董,亂世買黃金?!币状鎯?chǔ)、產(chǎn)量有限、世界認(rèn)同度高等特性使得黃金天然具有硬通貨特征。
按金融學(xué)的定義,貨幣的屬性主要體現(xiàn)為儲(chǔ)存功能、流通功能、支付功能、保值功能和安全功能。本文將儲(chǔ)存功能、支付功能及安全功能歸納為避險(xiǎn)屬性的底層邏輯。這里主要討論保值功能。
美國(guó)5年期國(guó)債與美國(guó)5年期抗通脹國(guó)債利差可以作為衡量市場(chǎng)對(duì)通貨膨脹預(yù)期的指標(biāo),稱為5年期通脹預(yù)期。
2011年至2025年的5年期通脹預(yù)期指標(biāo)與倫敦金價(jià)格可以進(jìn)行曲線擬合。對(duì)比發(fā)現(xiàn),通脹預(yù)期總體與黃金價(jià)格保持明顯的正相關(guān)性,同漲同跌趨勢(shì)較為明顯。在2011年年初、2016年上半年、2019年中期、2020年10月、2024年中期出現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,但負(fù)相關(guān)時(shí)間跨度明顯短于正相關(guān)時(shí)間跨度。
黃金價(jià)格與通脹預(yù)期的關(guān)系是避險(xiǎn)屬性與貨幣屬性的體現(xiàn)。黃金持有無(wú)利息且有儲(chǔ)藏成本,作為最終支付工具之一,黃金對(duì)利率較為敏感,但由于供應(yīng)有限且易存儲(chǔ),其單位購(gòu)買力相對(duì)于信用貨幣更穩(wěn)定。
[實(shí)證分析]
數(shù)據(jù)選取
本文選擇市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及通脹水平作為影響黃金價(jià)格的底層因素,選取倫敦金價(jià)、標(biāo)普500VIX指數(shù)及美國(guó)5年通脹預(yù)期分別代表黃金價(jià)格、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及全球通脹預(yù)期。此外,由于供應(yīng)缺口對(duì)黃金價(jià)格的影響比較直接,也將COMEX黃金庫(kù)存指標(biāo)加入模型。
設(shè)置上,變量P代表黃金價(jià)格,VIX代表標(biāo)普500VIX指數(shù),ICPI代表美國(guó)通脹預(yù)期,STOCK代表黃金庫(kù)存。
考慮到黃金日內(nèi)價(jià)格受資金增減、情緒變化等因素影響,本文將日度數(shù)據(jù)調(diào)整為周度數(shù)據(jù),選擇每周最后一個(gè)交易日的數(shù)據(jù)為計(jì)量數(shù)據(jù),利用周度時(shí)間序列進(jìn)行分析。
計(jì)量方法采用向量自回歸(VAR)模型及最小二乘法(OLS),統(tǒng)計(jì)軟件采用Eviews8.0。
平穩(wěn)性檢驗(yàn)
分別對(duì)黃金價(jià)格、標(biāo)普500VIX指數(shù)、黃金庫(kù)存、美國(guó)通脹預(yù)期進(jìn)行平穩(wěn)性(ADF)檢驗(yàn)。
表為各指標(biāo)ADF檢驗(yàn)結(jié)果
從上表可以看出,在1%、5%、10%的置信水平下,P、ICPI、VIX及STOCK的ADF值都大于臨界值,接受了原假設(shè),說(shuō)明時(shí)間序列是非平穩(wěn)序列。其1階差分[X(-1)]在1%、5%、10%的置信水平下,ADF值都小于臨界值,拒絕了原假設(shè),說(shuō)明時(shí)間序列的1階差分是平穩(wěn)的,這四個(gè)指標(biāo)可以構(gòu)建VAR模型。
協(xié)整檢驗(yàn)
采用基于回歸殘差的協(xié)整檢驗(yàn)方法,對(duì)回歸殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以判斷非平穩(wěn)時(shí)間序列之間是否存在協(xié)整關(guān)系,即檢驗(yàn)回歸方程殘差序列是不是一個(gè)平穩(wěn)序列。
第一步,建立回歸方程。
P=c(1)+c(2)×Ivx+c(3)×STOCK+c(4)×ICPI+u,t=1.2...T
使用OLS進(jìn)行估計(jì),得到下表的結(jié)果:
表為OLS回歸結(jié)果
第二步,對(duì)殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由回歸結(jié)果可得殘差時(shí)間序列,運(yùn)用EViews 8.0進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果如下表所示:
表為殘差A(yù)DF單位根檢測(cè)結(jié)果
結(jié)果顯示,殘差時(shí)間序列在10%置信水平下拒絕原假設(shè),接受不存在單位根的結(jié)論。因此,可以確定殘差為平穩(wěn)序列,即黃金價(jià)格和通脹預(yù)期、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及供應(yīng)缺口之間存在協(xié)整關(guān)系。
Granger檢驗(yàn)
通過(guò)以上分析可以初步認(rèn)定,黃金價(jià)格受商品屬性、避險(xiǎn)屬性及貨幣屬性的影響,有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)可知,黃金價(jià)格與供應(yīng)缺口、通脹預(yù)期及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。因此,需要進(jìn)一步探討四者領(lǐng)先及滯后關(guān)系,所用方法為Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示:
表為Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果
本文只關(guān)心黃金價(jià)格為被解釋變量的那部分?jǐn)?shù)據(jù)。上表是利用EViews8.0計(jì)算的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果,原假設(shè)為ICPI、VIX、STOCK與P不存在Granger因果關(guān)系。從得到的P值可以看出,3個(gè)變量的P值均小于臨界值,表明在5%的置信水平下,ICPI、VIX、STOCK均拒絕原假設(shè)而接受備選假設(shè),3個(gè)指標(biāo)與P均具有Granger因果關(guān)系,對(duì)P具有引導(dǎo)作用。
因此,可以利用VAR模型構(gòu)建如下公式:
表為VAR模型參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果
滯后期的選取
以上分析為默認(rèn)2階VAR模型,下面采用EViews8.0對(duì)模型進(jìn)行滯后期優(yōu)選處理。從下表可以看出,LR FPE AIC指向6階滯后期。
表為VAR模型回歸階數(shù)的選擇結(jié)果
為了更準(zhǔn)確地選擇滯后期,本文分別對(duì)2階及6階滯后期模型進(jìn)行檢驗(yàn)。下表顯示,2階滯后期的AIC及SC值分別為9.59和9.66。
表為VAR模型2階滯后期檢驗(yàn)結(jié)果
圖為VAR模型2階滯后期單位根檢驗(yàn)結(jié)果
此外,6階滯后期模型的AIC及SC值分別為9.61和9.81,數(shù)據(jù)說(shuō)明2階滯后期是更優(yōu)選擇。
滯后2期和滯后6期的所有根均落在單位圓內(nèi),兩個(gè)滯后期均能滿足VAR模型要求。本文以AIC及SC數(shù)據(jù)作為參考發(fā)現(xiàn),滯后2期及滯后6期的模型均足夠穩(wěn)定。因而,以下的分析是以2階滯后期作為模型參數(shù)。
圖為VAR模型6階滯后期單位根檢驗(yàn)結(jié)果
脈沖響應(yīng)函數(shù)
利用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù),分別給通脹預(yù)期、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)缺口一個(gè)單位大小的沖擊后,判斷各因素對(duì)黃金價(jià)格的影響程度。本文采用的是周度數(shù)據(jù),考慮到通脹預(yù)期、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)缺口不但影響短線黃金價(jià)格走勢(shì),而且影響中長(zhǎng)線黃金價(jià)格走勢(shì),特將脈沖響應(yīng)函數(shù)采用滯后50階及500階來(lái)檢驗(yàn)。
圖為滯后50階VAR模型脈沖函數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果
圖為滯后500階VAR模型脈沖函數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果
具體來(lái)看,VIX對(duì)黃金價(jià)格產(chǎn)生正向影響,ICPI對(duì)黃金價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響。
ICPI指標(biāo)自第3周起正向影響逐漸減少,于第8周轉(zhuǎn)向負(fù)值,第56周達(dá)到-5.49,之后隨著滯后期的增加,逐步平穩(wěn)。通脹預(yù)期總體反映黃金的保值功能,這是黃金對(duì)抗通脹的體現(xiàn)。
檢驗(yàn)結(jié)果顯示,黃金的保值功能體現(xiàn)周期為8周。也就是說(shuō),當(dāng)通脹預(yù)期走高時(shí),黃金價(jià)格跟隨上漲,而8周之后,隨著通脹的持續(xù)走高,黃金價(jià)格不漲反跌。本文認(rèn)為,此現(xiàn)象與貨幣當(dāng)局的政策措施預(yù)期有關(guān)。通脹持續(xù)走高,市場(chǎng)預(yù)期央行將引導(dǎo)市場(chǎng)利率走高進(jìn)而抑制通脹,黃金價(jià)格在加息預(yù)期中走弱。當(dāng)前市場(chǎng)還未找到更好地反映主要央行加息預(yù)期的指標(biāo),本模型也未涉及此指標(biāo),這也是后續(xù)需要完善的方面。
VIX指標(biāo)自第2周影響轉(zhuǎn)正,第38周達(dá)到9.72,之后開(kāi)始下降,最低降至零。負(fù)向影響可以解釋為隨著市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的加大,投資者對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)預(yù)期偏悲觀,居民收入、企業(yè)投資及消費(fèi)者信心都有可能受到不利影響。因此,大宗商品供需格局向供應(yīng)寬松轉(zhuǎn)變,資產(chǎn)價(jià)格存在回落預(yù)期,導(dǎo)致黃金價(jià)格同樣受到負(fù)向影響,此影響持續(xù)時(shí)長(zhǎng)在1至2周。正向影響可以解釋為隨著市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的加大,黃金避險(xiǎn)需求凸顯,此影響持續(xù)時(shí)長(zhǎng)約38周。
STOCK指標(biāo)第1周影響為負(fù),第2周轉(zhuǎn)正,第4周達(dá)到正向影響最大值0.82,隨后開(kāi)始下降,第12周降至負(fù)值,第103周達(dá)到負(fù)向影響最大值-1.298,之后回歸至零。庫(kù)存指標(biāo)除第1周外,總體影響程度不大。在模型覆蓋期的10年內(nèi),黃金的商品屬性體現(xiàn)得并不明顯,價(jià)格更多受到貨幣屬性及避險(xiǎn)屬性的影響。
滯后500階的脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示,VAR模型趨于穩(wěn)定。通過(guò)比較可以確認(rèn),第1周至第3周ICPI對(duì)黃金價(jià)格的影響最大且影響為正,VIX影響最弱,而第3周之后,VIX影響最大,STOCK影響最弱且影響程度低于1。
表為VAR脈沖響應(yīng)函數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果
方差分解
方差是衡量隨機(jī)變量波動(dòng)的指標(biāo),方差分解可以確定隨機(jī)變量波動(dòng)的原因,以及各個(gè)因素對(duì)波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度。方差分析結(jié)果如下表所示,當(dāng)滯后期為1周時(shí),總方差完全來(lái)自黃金價(jià)格本身;隨著滯后期的增加,黃金價(jià)格自身影響部分的方差呈下降趨勢(shì),其他因素的影響開(kāi)始增大。從數(shù)值來(lái)看,VIX對(duì)黃金價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)最大,然后是ICPI。
表為方差分解數(shù)據(jù)
[結(jié)論 ]
通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)分析可知,黃金價(jià)格同時(shí)受通脹預(yù)期、市場(chǎng)情緒、庫(kù)存數(shù)據(jù)等的影響,黃金價(jià)格與各因素之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。
通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)一步分析可知,各因素對(duì)黃金價(jià)格波動(dòng)的影響隨著滯后期的不同而不同,通脹預(yù)期及避險(xiǎn)需求是主導(dǎo)黃金價(jià)格的主要長(zhǎng)期因素,庫(kù)存為影響黃金價(jià)格的短期因素,通脹預(yù)期及避險(xiǎn)需求同樣是短期影響因素,但影響程度和方向隨著時(shí)間的推移而變化。
第1周至第8周,通脹預(yù)期對(duì)黃金價(jià)格產(chǎn)生正向影響,但隨著通脹的持續(xù),加息預(yù)期增強(qiáng),通脹預(yù)期對(duì)黃金價(jià)格的影響減弱。
黃金的避險(xiǎn)需求在短周期內(nèi)表現(xiàn)不明顯,但隨著風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù),避險(xiǎn)需求對(duì)黃金價(jià)格的正向影響加強(qiáng),風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng),黃金避險(xiǎn)需求體現(xiàn)越明顯,大概在第38周影響達(dá)到最大值,之后逐步減弱。
本文嘗試引入通脹預(yù)期及標(biāo)普500 VIX指數(shù)來(lái)分析其與黃金價(jià)格的關(guān)系,總體來(lái)看效果尚可,但仍有部分未能解釋的問(wèn)題,如反映央行加息預(yù)期的因素及指標(biāo)沒(méi)有定論。雖然ICPI能代表一部分加息預(yù)期,但從脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果來(lái)看,還需要尋找更有代表性的指標(biāo)。
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