投資者關注與白銀價格、股票市場相關性

宋明慧

[摘 要] 隨著我國金融市場的不斷地進步和發(fā)展，人們的投資選擇越來越多，其中股票和貴金屬成為投資者的首要選擇，二者的相關性也是學者們的研究重點?；ヂ摼W的快速發(fā)展使得搜索引擎成為投資者獲得信息的主要來源，百度搜索是投資者使用頻率最高的搜索引擎。因此，基于百度指數運用ADCC-GARCH模型來分析研究白銀搜索量和白銀現貨價格、股票市場之間的多元動態(tài)相關關系。結果表明：百度指數數據能夠對白銀的價格產生影響，并能夠預測白銀的價格。而白銀價格在一定程度上又與股市有著負相關，所以百度指數會對股市的價格有一定的影響。

[關鍵詞] 百度指數;白銀;滬深300指數;ADCC-GARCH模型

[中圖分類號] F832.5[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2019）12-0180-02

眾所周知，黃金和白銀歷來都是貴金屬市場的熱門品種，與黃金相比，白銀的市場規(guī)模較小，白銀價格的波動性更高，與我國的股票市場波動性高的特征更加契合，更加適合來分析兩者的相關性。隨著互聯網的普及，大多數的中小投資者往往會在互聯網上獲取白銀的相關信息。百度搜索是全球最大的中文搜索引擎，特別是對于中小投資者而言，百度搜索的廉價性、快捷性以及可依賴性相較其他搜索引擎更具優(yōu)勢。而百度公司推出的百度指數則顯示了百度搜索引擎的搜索量，反應了投資者關注程度。為了能夠合理運用百度指數數據，則需要了解其與股票市場之間的動態(tài)相關關系。因此本文采用百度指數來進行數據分析，來探究白銀價格、股票市場和百度指數的動態(tài)相關性。

一、文獻綜述

目前關于網絡搜索量的文獻大致分為兩類，第一類互聯網搜索數據能夠對經濟金融指標起到一定的預測作用。如Ettredge（2005） & Choi and Varian（2012）發(fā)現汽車銷量、失業(yè)率等可以通過谷歌趨勢的數據進行預測[1][2]。Guzman G（2011）研究得出互聯網上的搜索行為能夠對通貨膨脹進行預測[3]。國內學者們對網絡搜索量和金融市場的相關性也頗有研究。例如劉燕（2018）則對百度指數對上證50進行了研究[4]。第二類是收益率的波動等與互聯網搜索數據的相關關系。Da Engelberg & Gao（2011）運用谷歌趨勢數據研究了其與交易量的相關關系[6]。有關網絡搜索量與貴金屬之間的動態(tài)相互關系的文獻還處于萌芽狀態(tài)，而且還在增長。Vozlyublennaia & Baur（2014）和Dimpfl（2016）利用谷歌趨勢研究了其與貴金屬價格之間的相關性[7][8]。在國內，也有學者研究白銀和上證50指數相關性以及國內股票市場和白銀市場的相關性[9][10]。目前關于白銀和網絡搜索量的文獻較少，所以本文基于白銀價格，白銀的網絡搜索量和股票市場進行相關性研究。

二、數據和方法

（一）數據來源

本文中數據時間跨度為2013年7月5日到2017年12月29日，數據頻率為每天?；ヂ摼W搜索數據來源于百度指數。滬深300指數數據和白銀現貨價格數據來源于東方財富。

（二）ADCC-GARCH模型

DCC-GAARCH模型用于檢驗兩個或多個數據之間的時變相關性。而DCC模型還是有一定的局限性，在2006年Cappiello等（2006）提出了ADCC模型，ADCC模型則能夠更好的檢測出變量之間的動態(tài)相關性[11]。DCC公式可以表示為：

其中三個矩陣A，B和G分別僅由一個元素a，b和g組成。參數，和被限制為正數并且總數小于1。如果這三個參數和能夠小于1，則能夠得到最優(yōu)解。所以將以此模型來研究百度指數、滬深300指數和白銀價格之間的相關性，更能準確解釋各變量之間的相關性。

三、研究結果

（一）描述性統(tǒng)計

本文先對各個數據以及對數差分后的數據進行了描述性統(tǒng)計，結果如下表所示。白銀價格和滬深300指數的均值和標準差差異較大，表明數據存在異常情況，所以對白銀價格和滬深300指數數據進行對數處理，并得到正常數據。從偏度來看，價格數據都呈現右偏，滬深300指數數據呈現左偏;從峰度來看，白銀價格和滬深300指數收益率序列都顯著大于0，這表明白銀價格和滬深300指數收益率序列出現了尖峰厚尾的特征。

（二）穩(wěn)健性檢驗

在構造時間序列模型之前我們一定要進行穩(wěn)健性檢驗，否則可能會出現偽回歸問題。因此我們用ADF方法來進行檢驗，得出結果顯示，百度指數數據不存在單位根為平穩(wěn)數據，白銀和滬深300指數都是不平穩(wěn)數據。再對白銀價格數據和滬深300指數數據進行對數差分后數據平穩(wěn)。

（三）格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果檢驗能夠很好地確定變量之間的因果關系，因此本文在滯后階數為10的情況下進行格蘭杰因果檢驗，結果為0.0000000002和0.0002，均拒絕原假設。白銀價格和百度指數互為因果關系，即存在由白銀價格到百度指數的單向因果關系，同時也存在由百度指數到白銀價格的單向因果關系。

（四）相關性分析

在得到最佳滯后數10后，運用ADCC-GARCH模型得到相關系數圖，其結果如圖1所示：首先，白銀價格與白銀百度搜索量之間存在正相關關系，百度指數數據和白銀價格數據存在穩(wěn)定的正相關關系，這表明白銀價格較低時其網絡搜索量也較低，當白銀價格上漲時其網絡搜索量也隨之變化。而其網絡搜索量也會影響白銀價格的變化。其次，白銀百度指數和滬深300指數存在較高負相關關系。其百度指數的上升會導致滬深300指數的下降，百度指數的下降則相對于滬深300指數的上升。最后，通過相關系數圖分析得出，滬深300指數與白銀在極少數情況下會呈現負相關，在2015年滬深300指數出現波動時，白銀和滬深300指數存在一定的負相關，這表示白銀有一定的避險屬性，并能夠在股市波動時起到相應的對沖。

四、結論與建議

本文分析了白銀價格、股票市場和網絡搜索量的動態(tài)相關性，首先進行了描述性統(tǒng)計檢驗和穩(wěn)健性檢驗，其次再進行格蘭杰因果檢驗和運用ADCC-Garch模型進行相關性分析，得出相關系數圖。最后得出結果如下：首先，百度指數數據和白銀價格之間存在雙向因果關系。其次，百度指數數據和白銀價格數據存在穩(wěn)定的正相關關系，這表明白銀價格較低時其網絡搜索量也較低，當白銀價格上漲時其網絡搜索量也隨之變化。而白銀的網絡搜索量也會影響白銀價格的變化。最后，股票市場與白銀在大部分時間里呈現正相關關系，在極少數情況下會呈現負相關關系、2015年股市下跌期間，白銀和股票市場呈現微弱的負相關關系，這表明白銀有一定的避險屬性，在股市不穩(wěn)定期間白銀起到了一定的對沖作用?？偠灾俣戎笖禂祿軌驅Π足y的價格產生影響，并能夠預測白銀的價格。而白銀價格在一定程度上又與股市有著負相關，所以百度指數會對股市的價格有一定的影響。這些研究發(fā)現，對中小投資者而言，網絡搜索量能夠預測未來白銀價格的走勢，投資者則可以通過這種預測來進行有效投資。其次，白銀有其特定的避險屬性，把白銀放到投資組合當中能夠更好地保證投資者的收益。

[參考文獻]

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