●殷 麗

一、引言

近些年來，隨著經(jīng)濟全球化的加劇，當今世界正進入一個政治、經(jīng)濟和社會均不穩(wěn)定的新時代，自2008 年經(jīng)濟危機以來，世界各大經(jīng)濟體接連受到重創(chuàng)，金融市場多次發(fā)生“巨震”，歐洲主權債務危機、油價暴跌、英國脫歐、中美貿(mào)易戰(zhàn)等，這使得世界經(jīng)濟更加疲軟，全球經(jīng)濟普遍下行，包括美國在內(nèi)的多數(shù)國家都出現(xiàn)了不同程度的財政赤字。隨著經(jīng)濟不確定性的加劇，金融市場的振蕩正越來越頻發(fā)。進入2020 年，除了疫情帶來的世界性的經(jīng)濟下行，國際原油持續(xù)暴跌更是為世界經(jīng)濟蒙上了一層陰影。作為投資者，在承受物價上漲、通貨膨脹帶來的成本上升的同時，還得承擔資產(chǎn)貶值的風險，損失慘重。

另一方面，金融危機的頻繁爆發(fā)與經(jīng)濟不確定性，加深了人們對新型投資產(chǎn)品的不信任，促使人們尋求一種既安全又獨立于國家的財富儲存方式。作為期貨市場歷史最悠久的一員，黃金期貨因其商品、貨幣和避險的多重屬性，廣受投資者的青睞。除此以外，作為期貨的黃金，因其交易時間靈活、杠桿優(yōu)勢、結算時間短等優(yōu)點，逐步成為個人、企業(yè)乃至國家進行套期保值等的主要投資方式，深受投資者的青睞。

但作為全球經(jīng)濟市場的重要一環(huán)，黃金期貨市場也不可避免地深受經(jīng)濟不確定性的影響，這種風險或多或少地給投資者造成了一定的損失。本文便企求在中國黃金期貨市場的震動中找到影響因子，并探究其影響機理，在市場重大振蕩前及時預警。

二、文獻綜述

在現(xiàn)有文獻中，不乏GARCH 族的模型的運用，研究者的主要關注點在于經(jīng)濟不確定性對主要投資產(chǎn)品市場的影響，其中夏婷等人研究了經(jīng)濟不確定性對中國股市的波動有影響，但強度有限，且對 A 股、B 股作用效果不同；Libing Fang 將 GARCH、DCC 運用于比特幣的研究，研究全球經(jīng)濟政策不確定性對比特幣和其他全球貨幣（如股票、債券和大宗商品）波動性的影響，結果顯示盡管經(jīng)濟不確定性對比特幣的長期波動性有影響，且與其他資產(chǎn)（如股票）不同，但其對比特幣、股票和商品的長期波動性都有顯著影響；黃健柏等人運用向量自相關（VAR）模型，研究了經(jīng)濟政策不確定性對美國黃金期貨市場收益和波動率的傳導路徑和影響程度；尹力博等人基于宏觀經(jīng)濟不確定性的視角，實證考察了黃金現(xiàn)貨和期貨交易指標與政策不確定指數(shù)和股票不確定指數(shù)的信息傳遞關系，及其相關關系的時變特征。

本文的創(chuàng)新點主要有以下兩方面：一是根據(jù)已有的文獻，學者已將GARCH 族模型廣泛應用于主要的投資市場，但對于混頻數(shù)據(jù)的研究還未普遍開展，尤其是在當下全球化金融市場的環(huán)境下，投資交易日益頻繁，全球市場能夠保持全天制的連續(xù)性，這一不足對于研究結果的準確性造成了一定的影響。二是現(xiàn)有研究大都集中于資本主義發(fā)達國家的金融市場，對中國黃金期貨的研究不足，難以滿足我國日益增長的投資需求，投資者缺乏足夠的理論指導依據(jù)。

三、模型設計

考慮到經(jīng)濟不確定性低頻宏觀數(shù)據(jù)對中國黃金期貨市場的高頻數(shù)據(jù)的影響，構建單因子GARCH-MIDAS 模型，一來可以充分提取日度數(shù)據(jù)信息，減少期貨市場高維數(shù)據(jù)降維過程中的信息損失，過濾掉高維數(shù)據(jù)處理過程中的噪聲，同時盡可能地使參數(shù)估計的準確性和可信度提高，二來可以充分挖掘低頻數(shù)據(jù)的信息，研究其對期貨市場的作用，平穩(wěn)性的干擾大大減弱。

在運用模型研究中國黃金期貨市場對沖有效性時，依賴Engle 等人的研究，分析中國期貨市場與經(jīng)濟不確定之間的波動關系：

其中，ri,t表示第t 個月中的第i 個交易日內(nèi)的對數(shù)收益率；E[*]表示在第t 個月內(nèi)信息集合的條件期望；εi,t為隨機過程，服從條件標準正態(tài)分布，即εi,t丨φi-1,t~N（0,1）；φi-1,t為第t 個月中的第i-1個交易日內(nèi)的信息集合；μ 為第i 個交易日內(nèi)的預期收益，為常數(shù)。

如上式所示，黃金期貨市場的波動率由長期波動（τt）和短期波動（gi,t）組成，其中，短期波動服從GARCH（1，1），則短期波動可以表示為：

其中 α>0,β≥0，α+β<1。

長期波動部分可以由受MIDAS 濾波平滑可實現(xiàn)波動率RV和經(jīng)濟不確定性指標Y 表示。其中，m 為低頻經(jīng)濟變量的水平值；θi為各影響因素的加總效應，表示解釋變量RV 和Y 滯后項對解釋變量logτt的整體影響；k 為滯后階數(shù)；K 為選擇滯后的總階數(shù)。

在這里，根據(jù)AIC 和SC 信息準則，選擇滯后12 期。φik（w1,w2）是Beta 型滯后變量的權重函數(shù)，完全由參數(shù)w1和w2決定，計算公式如下：

考慮到公式6 形式的復雜性，為了提高估計效率，本文采用極大似然估計得出所需參數(shù)，其表達式為：

四、數(shù)據(jù)說明和變量的選擇

在這里，經(jīng)濟不確定性主要從以下兩方面著手，一是國內(nèi)外經(jīng)濟政策的不確定性，二是宏觀經(jīng)濟環(huán)境的不確定性。以下便是對這兩方面的具體研究機理及變量的選取。

考慮到宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)存在滯后性，在黃金期貨市場選取了上海期貨交易所黃金主連2008 年1 月9 日至2019 年8 月30 日的每日收盤價，去除節(jié)假日等共2833 組日度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于同花順交易網(wǎng)站。參照Baker 等人對經(jīng)濟不確定指數(shù)的設置，中國EPU指數(shù)采用文本分析，選取中國的大型報社，通過搜索關鍵詞，例如“經(jīng)濟”“金融”“期貨”等，篩選出關于大陸經(jīng)濟政策不確定的報道，進行統(tǒng)計、標準化等預處理后，可以計算出相關指數(shù)。其中，經(jīng)濟政策不確定性 (EPU) 數(shù)據(jù)來源于http://www.policyuncertainty.com/china_epu.html 網(wǎng)站的月度數(shù)據(jù)，本文中采用Steven J.Davis等人基于大陸報紙測量的中國經(jīng)濟政策不確定性，而不是Scott Baker,Nick Bloom 等人基于《南華早報》測量的數(shù)據(jù)，這主要有以下原因：第一，《南華早報》作為我國香港代表性報紙，對我國內(nèi)地的經(jīng)濟政策反映不足；第二，單一報紙的信息量，不足以全面地反映整個經(jīng)濟政策。根據(jù)學術界的普遍觀點，美國經(jīng)濟政策指數(shù)不確定性(AEPU)采用三因素，即新聞指數(shù)、稅法法條失效指數(shù)以及經(jīng)濟預測差值指數(shù)。

但是正如Ozturk 和Sheng 指出的，基于報刊的文本分析得到的不確定性會受到記者或編輯的主觀影響，而忽略一些重要的經(jīng)濟事件，使得該方法無法準確反映真實的經(jīng)濟不確定性。因此，在這里，結合黃卓等人的研究，對于中國經(jīng)濟不確定的研究，主要從宏觀經(jīng)濟層面和中美經(jīng)濟不確定性傳導兩個角度展開。在宏觀經(jīng)濟層面，本文利用宏觀經(jīng)濟變量(PPI、IP、CPI)，數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)；在中美經(jīng)濟不確定傳導方面，本文由中國經(jīng)濟政策不確定性指標（CEPU）和美國經(jīng)濟不確定性指標（AEPU）兩方面構成，具體說明參見表1。對于其中的缺失數(shù)據(jù)，在這里主要采用移動平均法。

五、實證分析

在本文中，主要是為了研究經(jīng)濟不確定性對中國黃金期貨的影響。以每日的收盤價表示期貨市場的收益率情況，圖1 表示2018 年1 月至2019 年8 月的每天的黃金期貨價格走勢；圖2 表示2018 年1 月至2019 年8 月的中國經(jīng)濟政策不確定性（CEPU）指數(shù)趨勢。在實證開始前，對部分數(shù)據(jù)進行了自然對數(shù)差分化處理。

表1 相關指標說明

圖1 黃金期貨走勢圖

圖2 中國經(jīng)濟政策不確定性趨勢圖（2018.1—2019.8）

表2 中國黃金期貨收益率的統(tǒng)計性描述

圖3 CEPU 對期貨市場的相關圖

從圖1 和圖2 可以看出，自2017 年1 月特朗普上任以來，CEPU 指數(shù)明顯有了較大的波動，美國退出TPP(太平洋伙伴關系協(xié)議)、中美貿(mào)易戰(zhàn)等使得CEPU 指數(shù)一次次攀升到峰值，再比較中國黃金期貨的總體走勢，2017 年后逐漸往上攀升，2019 年后的中美貿(mào)易戰(zhàn)更使得其攀升到了高點，其中另一次的峰值出現(xiàn)在2012年左右，此時正值歐債危機，同時美國主權信用評級下調(diào)，CEPU 指數(shù)也攀升到了局部的峰值?？傮w來看，自2017 年后，經(jīng)濟政策的不確定性呈現(xiàn)上升趨勢。

與此同時，在經(jīng)濟全球化的今天，美國經(jīng)濟對世界各大經(jīng)濟體或多或少都會產(chǎn)生一定的影響，這是我們無法忽視的。為了看出美國經(jīng)濟不確定性對中國的影響，我們也選取了美國經(jīng)濟不確定指數(shù)(AEPU)進行估計和分析，以探究中美對中國黃金期貨市場的影響是否存在顯著性差異。但為了使得理論研究更具說服力，需要更加嚴格、具體的實證研究。

接下來，將黃金期貨的收益率對數(shù)差分化，再擴大100 倍，進行統(tǒng)計性檢驗，如表2 所示。從表2 可以看出，黃金期貨市場收益率通過Jarque-Bera 檢驗，數(shù)據(jù)不服從于正態(tài)分布。

本文根據(jù)樣本內(nèi)的數(shù)據(jù)，以中國政策不確定性為例，其對黃金期貨市場進行反映，結果如圖3 所示。

從圖3 可以看出，黃金期貨市場的走勢與經(jīng)濟不確定性總體相關，波動性較為吻合，但是局部的異常波動，如2011 年末和2013 年初，異常的高點無法較好地反映出來，這部分主要受短期波動的影響，隨機性較大。如表3（見第53 頁）反映了其他指標的具體參數(shù)值。

從表3 中可以看出，部分參數(shù)結果在統(tǒng)計意義上是顯著的。CEPU 的θ2值為正數(shù)，這說明隨著經(jīng)濟政策的不確定性的增加，黃金期貨市場的長期波動加大，這也從另一方面佐證了經(jīng)濟政策不確定性會提高黃金期貨市場的風險，符合實際經(jīng)濟運行。但是AEPU 的θ2值為負數(shù)，這有可能是由于，面對美國的經(jīng)濟不確定，我國及時察覺并在受到影響前采取了應對措施，穩(wěn)定了經(jīng)濟的波動，這也表明了中美經(jīng)濟不確定對市場的影響是不同的。PPI、CPI的θ2值為正數(shù)，意味生產(chǎn)價格指數(shù)和消費者價格指數(shù)變動，會增加黃金期貨市場的長期波動成分，同時，IP 的θ2值為負數(shù)，意味著工業(yè)增長值的變動會減弱市場的長期波動。

雖然CPI 對黃金期貨市場的影響最大，但仍舊有限?？傮w看來，這些因素的影響程度不大，且部分因素間作用效果相反，這說明了EPU、PPI、CPI 和IP 的沖擊對黃金期貨市場的影響會被市場消化吸收，短期內(nèi)可能會影響市場波動，但對未來不會造成長期影響。同時，隨著時間的推移，這種效果還會逐步減弱。

根據(jù)BIC 準則，引入經(jīng)濟不確定性指標后，實證結果明顯優(yōu)于基準模型RV，這說明本文新加入的指標優(yōu)化了解釋模型。

六、結論與建議

在經(jīng)濟不確定性日益增強的趨勢下，黃金期貨市場的波動逐漸成為多數(shù)投資者的關注焦點，本文運用混頻數(shù)據(jù)，結合GARCH-MIDAS 模型，實證考察了中國黃金期貨交易與經(jīng)濟不確定性之間的傳遞關系，同時，引入宏觀經(jīng)濟不確定性與經(jīng)濟政策不確定指標，提高了預測精度，改善了模型結果。

表3 各指標對中國黃金期貨市場的影響

研究表明，經(jīng)濟不確定性雖然會通過消費、經(jīng)濟運行、貨幣政策等對黃金期貨市場中的長期波動產(chǎn)生影響，但貢獻度不大，且部分因素間作用效果相反。尤其是2018、2019 年來，受中美貿(mào)易戰(zhàn)的影響，中美經(jīng)濟不確定大幅提高，黃金期貨雖有局部降幅，但總體仍呈現(xiàn)上升的態(tài)勢。從長期來看，隨著時間的延長，經(jīng)濟不確定性對黃金期貨市場的作用效果，逐漸減弱。這些也從另一個方面說明中國黃金期貨市場在套期保值方面表現(xiàn)良好。同時，其他問題還有待研究，包括投資者對未來預期的不確定性、上市公司情況，及難以用概率分布表述的奈特式不確定等。