黄金、原油和美元指数关联性探究

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1、黄金、原油和美元指数关联性探究  摘要:本研究探讨自2006年以来黄金现货价格、原油价格及美元指数三者的相关性。样本期间为2006年1月1日至2012年12月31日的伦敦黄金定盘价收盘价、纽约西德州原油收盘价及美元指数收盘价日资料。本文利用双变量GARCH模型探讨三种金融资产间之关联性,并探讨黄金现货、原油价格与美元指数收盘价的领先落后关系。关键词:黄金原油美元指数关联性一、黄金、原油及美元指数的内涵1.黄金。黄金是人类早期最早发现且最早利用的金属,由于开采不易且较不容易被发现,所以相对地特殊且珍贵,从前就被视为五金之首,相对其他金属而言,更具有崇高的地位,随着

2、时间的演进,黄金的经济地位及工业应用不断的在变化且延伸,另外它具有优良导电性及延展性等,但其保值及投资交易的需求更让它成为许多人的最爱,现在已成为今日金融市场上相对最具保值的商品之一,以及预防美元贬值及通货膨胀的避险工具。52.原油。现代工业发展与日常生活几乎与能源划上等号,而最能代表能源的就是原油,随着技术的进步,原油的用途日益增加,特别是在原油炼解后的各种加工制品,虽然重要性与日俱增,但油价在1970年代以前都相对稳定,到了20世纪,中东地区原油开采因为当地国家缺乏技术,所以主要开采国家均为西方的大型原油公司。国际原油价格的计价基准,是源自于1986年墨西哥

3、首次启用的油价公式。3.美元指数。美元指数是参照1973年3月主要贸易国容许本国货币自由地与另一国货币进行浮动报价。该协定是在华盛顿的史密斯索尼安学院达成的。美元指数是平均美元与六种国际主要外汇的汇率(欧元、日元、英镑、加拿大元、瑞典克朗和瑞士法郎)加权平均,综合反映美元在国际外汇市场的汇率情况的指标,用来衡量美元对一篮子货币的汇率变化程度。它通过计算美元和对选定的一篮子货币的综合变化率,来衡量美元的强弱程度,从而间接反映美国的出口竞争能力和进口成本的变动情况。二、黄金、原油与美元指数的关联性分析1.基本统计量分析。本研究收集伦敦黄金、西德州原油及美元指数每日收

4、盘价,同时计算三者的日报酬率。当同一实证模型中有任一商品当天没有交易行为,则将其余各商品同一交易日的资料予以删除,这可以处理各国商品非同步交易的问题,并不会影响实证结果的正确性。在考虑模型中的国家会有假日不同的问题中,处理资料时,只要有一个市场当天没有交易,便将当天的资料一并删除,保留相同的交易日。取样期间为2006年1月1日至2012年12月31日。5统计量的基本分析有如下发现。一是由黄金现货价格、原油及美元指数日报酬率的基本统计量来看,黄金现货的日报酬平均值最优,原油次之,最后是美元指数报酬率为负,但原油波动性较黄金现货的波动性较大,美元指数波动性最小。除此

5、之外,三者呃偏态系数均小于0,也即三者均为偏左的分配,再看峰态系数在1%显著水平下均呈现高狭峰且厚尾的现象,且由JarqueBera常态分配检验,也发现黄金现货、原油与美元指数的日报酬都显著拒绝常态分配的假设。二是将黄金、原油及美元指数原始时间序列资料绘成图形,可从原始走势图中可发现三者之间的关系。研究发现:黄金与原油具有正向的关系;黄金与美元指数有反向的关系;原油与美元指数之间也是反向关系,同时在在研究的期间,黄金、油价及美元指数之间大都维持一致的关系,但在2008金融危机这一段时间,其正负的相关系有反向的变化。2.相关性分析。本文以GARCH(1,1)-AR

6、(1)模型作为实证模型,在估计前,先检验了黄金、原油及美元指数的日报酬率模型所产生的误差项是否存在ARCH现象。除此之外,本文采用Ljung–Box的Q检验来检验日报酬所产生的残差项来评估模型的建立是否合适。5一是黄金与原油的关联性分析。从单变量模型中可以看出黄金现货与原油报酬率和其本身前一期报酬率关系不显著,再从双变量模型中的实证结果中φ?11及φ22?系数呈现不显著,可以看出无论在单变量或双变量模型中对于两者均处于效率市场的看法具有一致性;另φ12?及φ21?的系数值均不显著,表示黄金现货的报酬率会不受原油前一期价格的影响,原油也不受黄金前一期价格的影响;在

7、共变异数检验上,所估计出来的ω12?共变异数的值,在5%的显著水平下,显著为0.0229恒为正,这样的结果与两者的走势图一致。二是黄金与美元指数的关联性分析。根据黄金与美元指数的单变量模型和双变量模型实证结果,黄金与美元指数的报酬率均不受前一期的影响,值得注意的是,在双变量模型中,φ21?在α=10%的显著水平下拒绝虚无假设,表示美元指数的报酬率上,与黄金前一期报酬率有关,而黄金报酬率不受美元指数报酬率影响,代表黄金报酬率具有单向领先美元指数报酬;在共变异数检验中,另外ω12?在1%的显著水平下拒绝虚无假设,这表示两者之间的结果具有显著负的相关系数存在且与两样商

8、品的走势图结果一致。三是

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