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      黃金價(jià)格影響因素的實(shí)證分析*

      2016-12-20 03:05:41滕永平薄艷婷
      關(guān)鍵詞:石油價(jià)格黃金價(jià)格黃金

      滕永平, 薄艷婷

      (沈陽工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 沈陽 110870)

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      黃金價(jià)格影響因素的實(shí)證分析*

      滕永平, 薄艷婷

      (沈陽工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 沈陽 110870)

      以研究現(xiàn)階段黃金價(jià)格主要影響因素為目的,先結(jié)合黃金價(jià)格與影響變量以往走勢(shì)對(duì)影響因素進(jìn)行定性分析,然后基于相關(guān)理論篩選出現(xiàn)階段影響黃金價(jià)格的主要因素。選取2001年1月—2016年3月的月度數(shù)據(jù),建立向量自回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn):該階段通貨膨脹率與黃金價(jià)格呈不相關(guān)關(guān)系;美元指數(shù)和美國(guó)聯(lián)邦基金利率與黃金價(jià)格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,其中美元指數(shù)對(duì)黃金價(jià)格影響最為顯著;道瓊斯工業(yè)指數(shù)和原油價(jià)格與黃金價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系。

      黃金價(jià)格;影響因素;向量自回歸模型;通貨膨脹率;美元指數(shù);聯(lián)邦基金利率;道瓊斯工業(yè)指數(shù);原油價(jià)格

      隨著黃金投資產(chǎn)品的多樣化,黃金市場(chǎng)已經(jīng)成為金融投資市場(chǎng)的重要組成部分,受到個(gè)人及機(jī)構(gòu)投資者的青睞。由于黃金的特殊屬性,投資者開始將黃金作為投資組合的一部分。對(duì)現(xiàn)階段黃金價(jià)格的影響因素進(jìn)行分析,對(duì)投資者具有借鑒意義。

      一、文獻(xiàn)回顧

      關(guān)于黃金價(jià)格影響因素的研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者得出了很多具有實(shí)證意義的結(jié)論。已有研究主要從多因素角度對(duì)長(zhǎng)期影響因素進(jìn)行分析。馮輝、張蜀林(2012)選取1981—2011年數(shù)據(jù),分4個(gè)區(qū)間考察黃金期貨價(jià)格決定要素,采用二變量及面板數(shù)據(jù)回歸方法分析,結(jié)論是長(zhǎng)期內(nèi)黃金價(jià)格決定要素為GDP、美元指數(shù)、利率、美國(guó)經(jīng)濟(jì)狀況[1]。周舞舞(2013)選取1998—2007年黃金月平均價(jià)格為研究對(duì)象,通過建立OLS模型和基于黃金價(jià)格異方差的GARCH模型進(jìn)行分析,得出石油價(jià)格、通貨膨脹率、美元指數(shù)對(duì)黃金價(jià)格影響較為顯著,其他影響因素只在某一時(shí)間內(nèi)顯著的結(jié)論[2]。楊楠、方茜(2013)選取1975年1月—2011年12月的月度數(shù)據(jù),通過建立滾動(dòng)VAR模型得出結(jié)論,指出不同階段黃金抗美元貶值避險(xiǎn)能力不同[3]。

      對(duì)于西方研究人員來說,金本位制、黃金的非貨幣化以及黃金市場(chǎng)的發(fā)展與之距離較近,所以不管是在理論研究方面還是在實(shí)際操作方面,對(duì)黃金及黃金市場(chǎng)的研究成果較多。國(guó)外主要研究成果既有全面考慮影響黃金價(jià)格因素及相關(guān)性的研究,也有針對(duì)單個(gè)因素對(duì)黃金價(jià)格的影響研究。Levin和Wright(2006)利用協(xié)整檢驗(yàn)法,分別從長(zhǎng)期和短期兩個(gè)角度研究了黃金價(jià)格的決定因素,其研究表明:長(zhǎng)期內(nèi)黃金價(jià)格與通貨膨脹呈正相關(guān)關(guān)系,雖然可能出現(xiàn)暫時(shí)偏離,但迅速回歸;在短期內(nèi),美元匯率和利率水平反向推動(dòng)黃金價(jià)格波動(dòng),而物價(jià)水平對(duì)黃金價(jià)格有助漲助跌的作用[4]。Graham Smith(2011)選取1991—2001年月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,研究表明股票與黃金有明顯的替代關(guān)系,兩者的價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)相反,其他金融資產(chǎn)與黃金價(jià)格走勢(shì)大多呈反向關(guān)系[5]。

      從以往的研究看,很少有研究對(duì)影響變量進(jìn)行檢驗(yàn)篩選以及通過研究給出當(dāng)時(shí)起最主要作用的影響因素,因此投資者不能側(cè)重于某一個(gè)或幾個(gè)在當(dāng)時(shí)環(huán)境下最有參考價(jià)值的影響因素對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行判斷。因此,本文對(duì)所選變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)后剔除不相關(guān)變量,并建立模型進(jìn)行實(shí)證分析,試圖找出現(xiàn)階段對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)起最主要作用的因素,從而達(dá)到為投資者提供借鑒的目的。

      二、黃金價(jià)格的影響因素

      1.美元指數(shù)(USDX)

      美元指數(shù)對(duì)黃金價(jià)格(GP)的重要影響不容忽視有兩個(gè)主要原因:一方面,國(guó)際市場(chǎng)黃金交易大部分以美元/盎司為單位進(jìn)行結(jié)算,這種以美元計(jì)價(jià)的方式,導(dǎo)致黃金價(jià)格直接受到美元匯率變動(dòng)的影響,美元貶值引起金價(jià)上漲不是因?yàn)辄S金的價(jià)格本身發(fā)生變化,而是作為標(biāo)的物的美元發(fā)生了變化;另一方面,美元與黃金同為避險(xiǎn)工具,當(dāng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行良好時(shí),投資者對(duì)美元保持信心,黃金的避險(xiǎn)保值地位下降。如圖1所示,多數(shù)情況下,美元指數(shù)與黃金價(jià)格走勢(shì)呈現(xiàn)反向關(guān)系。

      圖1 2001年1月—2016年3月黃金價(jià)格與美元指數(shù)走勢(shì)

      數(shù)據(jù)來源:世界黃金協(xié)會(huì)(World Gold Council)、美國(guó)洲際交易所。

      2.股票價(jià)格

      人們通常認(rèn)為股票市場(chǎng)是反映經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的晴雨表,當(dāng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定時(shí),股市的繁榮會(huì)帶動(dòng)投資者把資金投入黃金市場(chǎng),從而促使黃金價(jià)格上漲。如圖2所示,大多數(shù)情況下兩者之間呈正向關(guān)系。但是也有例外,特別是在“9·11”事件后,僅僅10日內(nèi)反映股價(jià)變化的道瓊斯工業(yè)指數(shù)(DJIA)就災(zāi)難性地下跌1 370點(diǎn),而黃金價(jià)格則從271美元/盎司升至292美元/盎司,體現(xiàn)出黃金發(fā)揮著獨(dú)特的“避風(fēng)港”作用[6]。

      圖2 2001年1月—2016年3月黃金價(jià)格與股票價(jià)格走勢(shì)

      數(shù)據(jù)來源:世界黃金協(xié)會(huì)(World Gold Council)、道瓊斯官網(wǎng)。

      3.通貨膨脹率

      大多數(shù)情況下,黃金價(jià)格與通貨膨脹率呈正向變動(dòng)關(guān)系。當(dāng)出現(xiàn)通貨膨脹時(shí),人們?yōu)榱吮茈U(xiǎn)保值用貨幣購(gòu)買黃金,由于黃金需求增加、供給不變,導(dǎo)致價(jià)格上漲。但是當(dāng)黃金抵抗通貨膨脹能力變?nèi)?,并沒有實(shí)現(xiàn)避險(xiǎn)保值而是呈現(xiàn)“負(fù)利率”,或者其他金融工具呈現(xiàn)出更大的投資保值優(yōu)勢(shì)時(shí),通貨膨脹率與黃金價(jià)格相關(guān)程度減弱,有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)負(fù)相關(guān)的情況[7]。用美國(guó)居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)反映通貨膨脹率變化,如圖3所示,2007年以前兩者關(guān)系相對(duì)平穩(wěn),隨后黃金價(jià)格波動(dòng)幅度較大,其原因是受到金融危機(jī)的影響黃金避險(xiǎn)功能凸顯,導(dǎo)致需求大幅增加,推動(dòng)黃金價(jià)格大幅上漲,而通貨膨脹水平受到國(guó)家貨幣政策的干預(yù)總體保持穩(wěn)定。

      圖3 2001年1月—2016年3月黃金價(jià)格與通貨膨脹率走勢(shì)

      數(shù)據(jù)來源:世界黃金協(xié)會(huì)(World Gold Council)、美國(guó)勞工部。

      4.利率水平

      利率作為衡量資產(chǎn)機(jī)會(huì)成本的指標(biāo),其高低直接影響到資產(chǎn)的價(jià)格和收益水平,黃金作為一種金融資產(chǎn)與利率的關(guān)系也不例外。一般來說,黃金價(jià)格與利率呈反向變動(dòng)關(guān)系:當(dāng)利率下降時(shí),利息變少,投資者會(huì)選擇增加購(gòu)買投資回報(bào)率相對(duì)高的黃金,黃金價(jià)格隨著需求量的增加而上漲;反之,當(dāng)利率維持在較高的水平時(shí),高成本的黃金投資會(huì)降低人們的需求,黃金價(jià)格隨之下降。本文用美國(guó)聯(lián)邦基準(zhǔn)利率(FFR)反映利率水平,可以看出利率與黃金價(jià)格也會(huì)出現(xiàn)同漲情況,如圖4所示,2004年6月—2006年1月黃金價(jià)格和利率出現(xiàn)同漲現(xiàn)象,其原因可能在于美國(guó)經(jīng)濟(jì)受到“9·11”、科技泡沫等事件的影響后剛剛趨于穩(wěn)定,加息導(dǎo)致企業(yè)成本增加,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響,加深了人們的恐懼感,導(dǎo)致人們大量購(gòu)買黃金抵御未知風(fēng)險(xiǎn)。

      5.石油價(jià)格(OIL)

      多數(shù)情況下,石油價(jià)格與黃金價(jià)格走勢(shì)是一致的,見圖5。但是,這并不能說明兩者之間存在直接聯(lián)系。從歷史情況來看,黃金價(jià)格與石油價(jià)格走勢(shì)趨同的重要原因有兩點(diǎn):一是在國(guó)際市場(chǎng)上兩者都以美元標(biāo)價(jià),因此美元價(jià)格是影響二者走勢(shì)的重要原因;二是石油是世界各國(guó)必不可少的基礎(chǔ)性資源,對(duì)通貨膨脹的反應(yīng)極其靈敏,黃金也具有良好的抵抗通貨膨脹的能力,因此通貨膨脹也是二者具有相同走勢(shì)的重要原因。但由于原油與黃金在屬性上存在差異,影響效果也會(huì)發(fā)生變化,原油具有較強(qiáng)的工業(yè)用途,投資屬性相對(duì)較弱,而黃金與之相反。在短期內(nèi),如果實(shí)體經(jīng)濟(jì)不景氣,原油價(jià)格會(huì)隨著需求量下降而下跌,而黃金的避險(xiǎn)保值功能會(huì)促使人們大量購(gòu)入黃金,使其價(jià)格隨之上漲,兩者呈現(xiàn)相反走勢(shì)[8]。

      圖4 2001年1月—2016年3月黃金價(jià)格與美國(guó)聯(lián)邦基準(zhǔn)利率走勢(shì)

      數(shù)據(jù)來源:世界黃金協(xié)會(huì)(World Gold Council)、美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行公布的月度利率。

      圖5 2001年1月—2016年3月黃金價(jià)格與石油價(jià)格走勢(shì)

      數(shù)據(jù)來源:世界黃金協(xié)會(huì)(World Gold Council)、美國(guó)能源信息管理網(wǎng)站。

      三、實(shí)證分析

      1.模型建立和數(shù)據(jù)選取

      向量自回歸模型(VAR)是Sims在1980年提出的。VAR模型是基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)原理建立的模型,該模型是把每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造的模型[9]。結(jié)合黃金價(jià)格影響變量對(duì)黃金價(jià)格影響的特點(diǎn),建立的VAR模型為

      Yt=c+a1Yt-1+…+anYt-n+b1Xt-1+

      …+bmXt-m+εt

      式中:Yt為外生變量,表示黃金價(jià)格;c為常數(shù)項(xiàng);an和bm為待估計(jì)變量系數(shù);t-n表示滯后n期;Xt為內(nèi)生變量,表示黃金價(jià)格的影響變量;εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

      基于歷史研究和對(duì)現(xiàn)階段黃金價(jià)格與影響變量相關(guān)性的檢驗(yàn)結(jié)果,本文利用Eviews 7.2建立VAR模型。選取2001年1月—2016年3月作為研究區(qū)間,選取美元指數(shù)、股票價(jià)格、通貨膨脹率、利率和石油價(jià)格5種因素作為解釋變量,對(duì)黃金價(jià)格影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。在影響變量數(shù)據(jù)的選取上,大部分采用美國(guó)數(shù)據(jù)指標(biāo),原因在于在國(guó)際市場(chǎng)上黃金以美元標(biāo)價(jià);此外,美國(guó)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)可以相對(duì)有效地代表當(dāng)前階段的世界經(jīng)濟(jì)情況。黃金價(jià)格(GP)選取倫敦交易市場(chǎng)每月最后1個(gè)交易日現(xiàn)貨價(jià)格下午定盤價(jià),數(shù)據(jù)來自世界黃金協(xié)會(huì);美元指數(shù)(USDX)數(shù)據(jù)來自美國(guó)洲際交易所;股票價(jià)格選取國(guó)際上具有代表性的道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)(DJIA),為道瓊斯30種工業(yè)股票的平均價(jià)格指數(shù),數(shù)據(jù)來源于道瓊斯官網(wǎng);美國(guó)居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)代表通貨膨脹率,選取美國(guó)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的環(huán)比數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來自美國(guó)勞工部;美國(guó)聯(lián)邦基金利率(FFR)數(shù)據(jù)來源于美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行公布的月度利率;石油價(jià)格(OIL)采用歐洲布倫特石油現(xiàn)貨離岸價(jià),原因在于在世界石油市場(chǎng)上該價(jià)具有較強(qiáng)的代表意義,數(shù)據(jù)來源于美國(guó)能源信息管理網(wǎng)站。建立模型前對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理,其原因一方面是為了分析方便和減小變量間的比值,另一方面是在一定程度上可以克服異方差問題。

      2.相關(guān)性分析

      表1為2001年1月—2016年3月黃金價(jià)格與各影響變量的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。

      表1 黃金價(jià)格與影響變量相關(guān)系數(shù)

      解釋變量相關(guān)系數(shù)USDX-0.710FFR-0.615CPI-0.048解釋變量相關(guān)系數(shù)OIL0.824DJIA0.545

      從表1中可以看出,黃金價(jià)格與美元指數(shù)、美國(guó)聯(lián)邦基金利率、石油價(jià)格、道瓊斯工業(yè)指數(shù)呈現(xiàn)相關(guān)關(guān)系。黃金價(jià)格與通貨膨脹率呈現(xiàn)不相關(guān)關(guān)系,究其原因,當(dāng)通貨膨脹率在正常范圍內(nèi)波動(dòng)時(shí),黃金價(jià)格波動(dòng)受其影響較弱;當(dāng)通貨膨脹率過高或者過低時(shí),政府會(huì)很快采取相應(yīng)的貨幣政策使通貨膨脹率回到正常范圍內(nèi),從而達(dá)到促使經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行目的。因此,該階段通貨膨脹率不是黃金價(jià)格變化的主要影響因素,在建立黃金價(jià)格影響因素實(shí)證研究模型時(shí)不將消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)作為解釋變量。

      3.實(shí)證檢驗(yàn)

      (1) ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了避免出現(xiàn)非平穩(wěn)序列而導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象,對(duì)所有序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。各變量一階差分在1%的置信水平下ADF檢驗(yàn)值都小于其臨界值,拒絕原假設(shè),說明各一階差分序列都是平穩(wěn)的,原序列l(wèi)n GP、ln USDX、ln OIL、ln DJIA、ln FFR均為一階單整序列,因此對(duì)D(ln GP)、D(ln USDX)、D(ln OIL)、D(ln DJIA)、D(ln FFR)建立VAR模型。由于各變量為同階單整序列,可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)以判斷它們是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

      (2) 協(xié)整檢驗(yàn)。由于變量數(shù)量多于兩個(gè),采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。

      表2 相關(guān)變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

      檢驗(yàn)變量ADF值1%臨界值檢驗(yàn)形式平穩(wěn)性D(lnGP)-15.295970-3.466580(c,0,0)平穩(wěn)D(lnUSDX)-9.237347-2.577801(c,0,0)平穩(wěn)D(lnOIL)-10.072450-2.577801(c,0,0)平穩(wěn)D(lnDJIA)-12.770370-2.577801(c,0,0)平穩(wěn)D(lnFFR)-8.529039-2.577801(c,0,0)平穩(wěn)

      注:D(·)表示對(duì)變量一階差分;(c,t,k)分別表示檢驗(yàn)的截距項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)、滯后階數(shù)。

      表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

      原假設(shè)下協(xié)整關(guān)系個(gè)數(shù)矩陣特征值跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)值5%臨界值統(tǒng)計(jì)量概率值沒有*0.1359377.2203476.972270.0479最多1個(gè)0.1168051.2147454.079040.0879最多2個(gè)0.0872529.1066035.192750.1953最多3個(gè)0.0463512.8563420.261840.3754最多4個(gè)0.024474.409719.164550.3545

      注:*表示在5%水平上拒絕原假設(shè),表明至少存在相應(yīng)的協(xié)整個(gè)數(shù)是合理的。

      該結(jié)果表明,至少1個(gè)變量存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,也就是說5個(gè)變量間存在協(xié)整關(guān)系,通過了協(xié)整檢驗(yàn),可以建立VAR模型[10]。

      (3) 建立VAR模型。由于進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)變量為一階單整序列,因此需要對(duì)變量進(jìn)行差分。在建立由差分序列構(gòu)建的VAR模型時(shí),需要確定模型的滯后階數(shù)[11]。根據(jù)LR準(zhǔn)則、FPE準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則和HQ信息標(biāo)準(zhǔn),通過表4可以確定滯后階數(shù)為2是最優(yōu)選擇。

      表4 滯后階數(shù)最優(yōu)選擇標(biāo)準(zhǔn)

      滯后階數(shù)LRFPEAICSCHQ0-1.03E-06 0.404695 0.493728 0.44079712480.567002.54E-13-14.276380-14.276380-14.5939702122.16300*1.63E-13*-14.279050*-14.279050*-14.861290*332.372471.77E-13-13.753160-13.753160-14.600050423.909112.07E-13-15.049680-13.179990-14.291350

      注:*表示在該準(zhǔn)則下所選擇的最優(yōu)滯后期數(shù)。

      如圖6,在檢驗(yàn)VAR模型穩(wěn)定性時(shí),所有特征根倒數(shù)都在單位圓內(nèi),即所有特征根倒數(shù)的模都小于1,表明VAR模型是穩(wěn)定的。

      表5為VAR模型回歸結(jié)果??梢钥闯稣{(diào)整后的擬合優(yōu)度R2較高,說明模型對(duì)樣本的擬合程度較好;F值較大,表示變量整體對(duì)樣本的解釋性很好,說明VAR模型整體效果較好。根據(jù)計(jì)算結(jié)果得出關(guān)系式,即

      圖6 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

      ln GP=0.852 485ln GP(-1)+

      0.148 319ln GP(-2)-

      0.129 644ln USDX(-1)-

      0.006 117ln USDX(-2)+

      0.012 193ln OIL(-1)+

      0.024 266ln OIL(-2)+

      0.044 906ln DJIA(-1)+

      0.046 774ln DJIA(-2)-

      0.041 864ln FFR(-1)-

      0.043 888ln FFR(-2)+0.682 506

      從回歸結(jié)果可以看出:美元指數(shù)(USDX)對(duì)黃金價(jià)格(GP)影響較為顯著,兩者呈反向變動(dòng)關(guān)系,美元指數(shù)滯后一階時(shí),每增加對(duì)數(shù)的1%,黃金價(jià)格就會(huì)減少對(duì)數(shù)的0.129 644%。利率(FFR)與黃金價(jià)格(GP)呈反向變動(dòng)關(guān)系,利率滯后一階時(shí),ln FFR每增加1%,ln GP就會(huì)減少0.041 864%。石油價(jià)格(OIL)和道瓊斯工業(yè)指數(shù)(DJIA)與黃金價(jià)格呈正向關(guān)系,其效果不顯著。

      表5 VAR模型回歸結(jié)果

      變量lnGP(-1)lnGP(-2)lnUSDX(-1)lnUSDX(-2)lnOIL(-1)lnOIL(-2)系數(shù)0.8524850.148319-0.129644-0.0061170.0121930.024266T統(tǒng)計(jì)量10.973000-1.8505302.6586101.9520602.0183101.105610變量lnDJIA(-1)lnDJIA(-2)lnFFR(-1)lnFFR(-2)C系數(shù)0.0449060.046774-0.041864-0.0438880.682506T統(tǒng)計(jì)量1.2702500.502840-2.6711701.7567702.542570

      注:R2=0.992 846,調(diào)整后的R2=0.992 425,F(xiàn)=2 359.164。

      石油價(jià)格對(duì)黃金價(jià)格影響不顯著的原因是:近些年,新能源的開發(fā)利用對(duì)傳統(tǒng)能源造成了很大沖擊,使得石油市場(chǎng)供給大于需求,導(dǎo)致石油價(jià)格大跌,而石油的供給和需求變化對(duì)其本身價(jià)格影響較大,對(duì)黃金價(jià)格影響不明顯。石油價(jià)格與黃金價(jià)格走勢(shì)趨同的原因不在石油本身,而是因?yàn)閮烧叨家悦涝獦?biāo)價(jià),且兩者都有抵抗通貨膨脹的功能。

      道瓊斯工業(yè)指數(shù)對(duì)黃金價(jià)格影響不顯著的原因是:受經(jīng)濟(jì)危機(jī)后續(xù)影響,股票價(jià)格指數(shù)波動(dòng)幅度較大,而黃金的避險(xiǎn)保值功能持續(xù)一段時(shí)間后減弱,價(jià)格開始下跌,導(dǎo)致兩者關(guān)系不顯著。

      四、結(jié)論和建議

      不同時(shí)期、不同階段黃金價(jià)格影響因素的作用效果隨著經(jīng)濟(jì)政治環(huán)境的變化而改變。本文通過對(duì)黃金價(jià)格的定性分析和建立VAR模型分析得出結(jié)論:

      (1) 黃金價(jià)格最基本的決定因素是黃金的供給和需求。任何增加供給或者減少需求的因素都將直接導(dǎo)致黃金價(jià)格下跌,反之則將推動(dòng)黃金價(jià)格上漲。

      (2) 從貨幣需求與黃金價(jià)格角度來說,美元過剩導(dǎo)致全球資產(chǎn)價(jià)格上漲,黃金價(jià)格也隨之加速上漲。利率不但影響投資者投資回報(bào),而且也是影響市場(chǎng)貨幣供應(yīng)量的重要因素。利率提高促使市場(chǎng)貨幣供應(yīng)量下降,美元購(gòu)買力上升,從而導(dǎo)致黃金價(jià)格下跌。

      (3) 股票價(jià)格是金融市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行良好的反映,長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)黃金價(jià)格的走勢(shì)有指導(dǎo)意義,短期內(nèi)受到外界不確定因素的干擾,其影響方式可能會(huì)發(fā)生變化。

      (4) 原油價(jià)格與黃金價(jià)格之間存在相關(guān)關(guān)系,但對(duì)黃金價(jià)格影響較弱。

      黃金是一種很好的保值產(chǎn)品,也是一種很好的避險(xiǎn)資產(chǎn)。在經(jīng)濟(jì)不景氣或者貨幣流動(dòng)性泛濫的趨勢(shì)中,投資者的投資組合中配置黃金資產(chǎn)是有必要的。因此,本文結(jié)合以上研究為投資者提供以下四點(diǎn)建議:

      (1) 黃金與美元是人們儲(chǔ)藏財(cái)富的替代品,黃金價(jià)格變化對(duì)美元價(jià)格變化反應(yīng)很敏感,所以不論長(zhǎng)期還是短期,黃金都是對(duì)抗美元下跌的良好投資工具。美元指數(shù)對(duì)黃金價(jià)格變動(dòng)有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義,在具體操作上可以密切跟蹤美元指數(shù)的走勢(shì)順勢(shì)而為。

      (2) 現(xiàn)階段利率變化對(duì)黃金價(jià)格的影響不容忽視,應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注美聯(lián)儲(chǔ)、歐洲央行等國(guó)際上有影響力的銀行的利率變化,反向操作。

      (3) 股票價(jià)格指數(shù)受現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)環(huán)境和人們對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)期的影響較大,建議現(xiàn)階段不將其作為判斷黃金價(jià)格走勢(shì)的依據(jù)。

      (4) 當(dāng)前石油價(jià)格受較多因素影響,美元指數(shù)和通貨膨脹率已不是導(dǎo)致石油價(jià)格變化的重要因素,石油價(jià)格與黃金價(jià)格的間接相關(guān)性被破壞,因而其價(jià)格變化對(duì)預(yù)測(cè)黃金價(jià)格未來走勢(shì)指導(dǎo)意義不大。

      [1]馮輝,張蜀林.國(guó)際黃金期貨價(jià)格決定要素的實(shí)證分析 [J].中國(guó)管理科學(xué),2012(11):424-428.

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      (責(zé)任編輯:郭曉亮)

      Empirical analysis on influencing factors of gold price

      TENG Yong-ping, BO Yan-ting

      (School of Economics, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

      For the purpose of studying the main influencing factors of gold price at present stage, qualitative analysis is conducted firstly according to the previous trends of gold price and impact variables, and then the main influencing factors of gold price at present stage are selected based on related theories.The monthly data from January, 2001 to March, 2016 are selected, and empirical analysis is conducted by establishing VAR model.The study finds that:the inflation rate has not correlation to gold price at that stage; the US Dollar Index and Federal Benchmark Interest Rate have negative correlation with gold price, in which US Dollar Index has the greatest influence on gold price; the Dow Jones Industrial Average and the price of crude oil have positive correlation with gold price.

      gold price; influencing factor; VAR model; inflation rate; US Dollar Index; Federal Benchmark Interest Rate; Dow Jones Industrial Average; price of crude oil

      2016-07-01

      遼寧省財(cái)政科研基金項(xiàng)目(15B03)。

      滕永平(1962-),男,山東榮成人,教授,主要從事金融市場(chǎng)學(xué)等方面的研究。

      09∶09在中國(guó)知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版。

      http://www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20161129.0909.012.html

      10.7688/j.issn.1674-0823.2016.06.06

      F 830.94

      A

      1674-0823(2016)06-0519-06

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