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        黃金期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析

        2019-12-20 08:43:03何方佘笑荷
        財經(jīng)界·上旬刊 2019年12期
        關鍵詞:上海模型

        何方 佘笑荷

        關鍵詞:黃金期貨 ?價格發(fā)現(xiàn) ?脈沖響應分析 ?方差分解

        一、引言

        黃金作為一種重要的國際儲備之一,它承受著均衡國際收支,縮小金融風險,穩(wěn)固國民經(jīng)濟和通貨膨脹的作用,所以擁有黃金價格的話語權很重要,可以更好地維持我國的金融安全。黃金期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能可以判斷黃金市場是否成熟,本文對我國黃金期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能進行研究。

        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價和上海黃金每日現(xiàn)貨價格作為原始數(shù)據(jù),通過建立VAR模型,脈沖響應分析,方差分解等實證方法進行實證分析,發(fā)現(xiàn)目前上海黃金期貨價格對上海黃金現(xiàn)貨價格己經(jīng)具備一定的引導能力,上海黃金期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能還有待進一步發(fā)展,在市場制度建設、投資者結(jié)構等方面都有較大的進步空間。

        二、實證模型?

        (一)數(shù)據(jù)處理及描述性統(tǒng)計

        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價和上海黃金每日現(xiàn)貨價格,數(shù)據(jù)來源于卓創(chuàng)咨詢網(wǎng)站,為了減少誤差,刪除了日期不匹配的價格數(shù)據(jù),經(jīng)處理后,總計有470對樣本。

        對黃金期貨價格及黃金現(xiàn)貨價格的數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理,分別標記為LNFP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期誤差項的影響。

        由圖1可知,序列LNFP和序列LNSP之間有著一定的相關性,其相關系數(shù)為0.962778。序列LNFP和序列LNSP有趨勢性,有不平穩(wěn)的可能,由于不平穩(wěn)可能會出現(xiàn)錯誤回歸,而ADF檢驗正是用于檢驗一個序列中存不存在單位根的檢驗方法,因此本文在Granger因果檢驗和建立VAR模型前,首先進行ADF單位根檢驗。

        (二)ADF單位根檢驗

        ADF檢驗的原假設是這個數(shù)據(jù)序列存在單位根,假如拒絕原假設那么就是說序列平穩(wěn),假如不拒絕原假設那么就是說該序列不平穩(wěn)。檢驗結(jié)果見表2:

        原假設為序列LNFP和序列 LNSP有單位根,從檢驗結(jié)果表2可知,黃金期貨價格和黃金現(xiàn)貨價格的對數(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,即序列LNFP和序列LNSP都有單位根,因而對序列LNFP和序列LNSP做一階差分處理,再對它們的差分序列做ADF單位根檢驗,結(jié)果如表3所示:

        經(jīng)過一階差分后,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,也就是說都不存在單位根,可以看出這兩個序列都是平穩(wěn)的序列,說明序列LNFP和序列LNSP滿足一階單整,符合后續(xù)檢驗的前提條件。

        (三)建立VAR模型

        本文綜合LR準則、FPE準則、AIC準則、SC準則、以及HQ準則下的最優(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VAR(3)模型進行穩(wěn)定性檢驗,檢驗結(jié)果如圖1所示,全部的圓點都在圓的里面,即特征根倒數(shù)的模都在單位圓的里面,這就說明所建立的模型是穩(wěn)定的。

        在建立好VAR(3)模型之后,對LNFP序列和LNSP序列進行OLS回歸,得到OLS回歸方程的殘差序列,再用ADF單位根檢驗法檢驗殘差序列的平穩(wěn)性,假如檢驗結(jié)果為平穩(wěn),那么就表明LNFP序列和LNSP序列存在協(xié)整關系,假如不平穩(wěn),那么說明LNFP序列和LNSP序列不存在協(xié)整關系。首先通過OLS估計得到回歸方程:

        其中得到的殘差序列為和,對這兩個殘差序列做ADF單位根檢驗,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價和上海黃金每日現(xiàn)貨價格之間存在長期均衡關系。

        (四)脈沖響應分析及方差分解

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

        對于LNSP,假如LNFP去沖擊LNSP的話會產(chǎn)生比較猛烈的反應,但是會逐漸趨向于零的附近,假如LNSP去沖擊LNSP的話也會產(chǎn)生比較猛烈的反應,但是也會逐漸趨于零。

        對于LNFP,假如LNFP去沖擊LNFP的話它會平滑的逐漸趨向于零的附近,假如LNSP去沖擊LNFP的話會有一個比較大的反應,但是不長久,很快就到了零,然后在零的附近波動。

        為了進一步的了解以上檢驗得到的結(jié)論到底是不是對的,本文繼續(xù)利用軟件對VAR(3)模型進行方差分解,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LNSP的解釋就越多,差不多穩(wěn)定在百分之九十左右,LNSP對LNFP的就是就越來越少,差不多穩(wěn)定在百分之十左右。

        通過看圖可以知道,2017年3月1日到2019年1月31日區(qū)間內(nèi),上海期貨價格給上?,F(xiàn)貨價格的方差提供了至少超過百分之六十的部分,和脈沖響應的結(jié)果相輔相成。

        三、結(jié)束語

        通過脈沖響應分析及方差分解,可知上海期貨價格對上?,F(xiàn)貨價格有一定的影響,上海現(xiàn)貨價格對上海期貨價格也有一點影響,期貨價格對現(xiàn)貨價格的影響更大。

        黃金期貨市場和黃金現(xiàn)貨市場會互相牽制,其中一個發(fā)展得好對另一個也有拉動作用;其中一個發(fā)展得不好,那么另外一個也會受到制約。因此在大力發(fā)展黃金期貨市場的管理制度和運作機制時,也不可忽視黃金現(xiàn)貨市場的發(fā)展。黃金現(xiàn)貨市場的完善,是黃金期貨市場發(fā)展的基礎。

        參考文獻

        [1]華仁海,仲偉俊.對我國期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析[J].南開管理評論, 2002, 5(5):57-61.

        [2]徐信忠,楊云紅,朱彤.上海期貨交易所銅期貨價格發(fā)現(xiàn)功能研究[J].財經(jīng)問題研究, 2005(10):23-31.

        [3]余亮,周小舟.我國黃金期貨與現(xiàn)貨市場的價格變動和價格發(fā)現(xiàn)機制[J].上海金融, 2009(4):41-44.

        [4]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模——EViews應用及實例(第二版)[M].清華大學出版社, 2009.

        [5]夏天.黃金期貨價格的實證研究[D].上海交通大學, 2009.

        [6]佘笑荷.金融市場相依性建模與風險測度研究[D].華東師范大學;2016年.

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