中国黄金期货与黄金现货价格的实证分析

经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第104期2010年第30期Serial No．104No．30，2010一、引言随着国际金融体系的建立、演化与发展，黄金、货币与金融安全在不同的国际货币金融体系中形成了不同的组合关系，表现出不同的金融风险形式。

黄金价格与其他大宗商品价格一样，波动剧烈，市场风险巨大。

2008年1月9日，中国黄金期货在上海期货交易所正式挂牌交易，作为一个新兴市场，中国黄金期货市场有许多问题需要进行研究和探讨，而其中黄金期货价格与黄金现货价格之间的关系应该是其中的重点。

这一研究有助于黄金生产、经营、加工企业通过套期保值交易规避市场风险，提高风险管理水平，增强市场竞争力和国际竞争力；有助于投资者充分利用黄金期货市场来规避黄金价格波动带来的风险。

因此，这一研究具有一定的理论价值和现实意义。

通过实证分析得到中国黄金期货价格与现货价格之间的关系，一方面可以了解中国黄金期货市场是否发挥了应有的功能和作用，另一方面可以了解中国黄金期货价格形成机制中黄金现货价格所起到的作用。

本文采用文华财经上的沪金指数来表示黄金期货价格。

黄金现货价格来自上海黄金交易所每月金价交易表中的每日收盘价。

样本区间选取2008年1月9日至2009年12月20日，数据为日数据，共472个。

具体通过ADL 模型和共同因子贡献法进行实证分析，研究中国黄金期货价格与黄金现货价格的关系。

二、黄金现货与期货市场价格实证分析研究黄金期货价格与现货价格之间的关系，一方面可以了解中国黄金期货市场是否发挥了应有的功能和作用，另一方面可以了解中国黄金期货价格形成机制中黄金现货价格所起到的作用。

同时，可从黄金现货价格的影响因素入手，把它们纳入到中国黄金期货价格形成机制中来。

（一）ADL 模型分析利用公式R=ΔP t /P t-1来计算中国黄金期货市场和现货市场的价格波动率序列，分别记做RFAU 和RSHAU 。

现货价格仍为AU9999和AU9995每日收盘价格的平均价。

样本区间为2008年1月15日至2009年12月20日。

剔除日期不同的数据后，共得到450个日数据。

在对变量进行协整分析之前，首先对分析中所涉及的变量序列进行平稳性检验，即单位根检验。

ADF 检验模型为：Δy t =α+βt +δy t-1+k-1i =1Σρi Δy t-i +εt（1）其中，εt 为白噪声，Δ为差分算子，β1为常数项，β2为趋势项系数，δ为不同滞后期的差分系数。

原假设H 0，表示{y t }有一单位根，即{y t }非平稳，但它经过d 阶差分后平稳，就称{y t }是d 阶单整的，记为I （d ）。

在ADF 检验中添加常数项而不添加时间趋势项的条件下。

对ADF 检验进行2阶滞后得到结果（见表1）：表1两个时间序列单位根检验结果序列ADF 统计量临界值P 值RFAU -17.0908-3.4543*0.0000RSHAAU-15.7176-3.4543*0.0000注：表中的ADF 检验采用Eviews5.0软件计算而得，*表示1%的置信水平。

由表1可以看出，检验结果均拒绝原假设，两个序列均为平稳序列。

因此对于规避风险功能的实证研究，本文选用自回归分布滞后（ADL （p ，q ））模型，用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程。

反映数据生成过程的自回归分布滞后模型的一般表达收稿日期：2010-06-16作者简介：高建勇（1974-），男，陕西铜川人，工程师，硕士研究生，从事区域经济学研究。

中国黄金期货与黄金现货价格的实证分析高建勇（西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌712100）摘要：意旨探索中国黄金现货价格对黄金期货价格形成的作用机制。

借助ADL 模型和共同因子贡献法进行实证分析，研究了中国黄金期货价格与黄金现货价格的关系。

研究表明，中国黄金期货价格与现货价格长期趋势是一致的，但是短期存在比较大的偏差，同时中国黄金期货和现货价格波动率序列之间有较高的依存度。

由此中国黄金期货市场已具备一定规避风险的功能。

关键词：黄金期货价格；黄金现货价格；波动率序列；相关性中图分类号：F83文献标志码：A文章编号：1673-291X （2010）30-0069-0369——式为：y t =β0+qi =0Σδi z t-i +piΣγi y t-i +εi（2）理论上讲，决定模型中变量滞后的最大阶数（p ，q ）的依据是误差项{εi }为一新生过程，或者称为新生误差。

但是在实践中，可以先设定较长的滞后阶数，然后对（2）式进行OL S 回归，根据SC 准则来选取阶数。

通过回归分析，本文选取阶数p=1，q=2，此时回归方程的SC 值为最小值。

得到的ADL （2，3）模型如下：RFAU t =-0.0002-0.643*RFAU t-1-0.272*RFAU t-2+0.612*RSHAU t +0.806*RSHAU t-1+0.444*RSHAU t-2*+0.165*RSHAU t-3+εt（3）R 2=0.616，SC=-5.791对（3）式残差序列分别进行L M 及CUSUM 检验可知，模型残差不存在序列相关，也没有发生结构性转变。

经过参数重整，本文得到RFAU 序列与RSHAU 序列的误差修正模型：ΔRFAU t =-0.0002+0.272*ΔRFAU t-1+0.612*ΔRFAU t-0.609*ΔRSHAU t-1-0.165*ΔRSHAU t-2-1.914（RFAU t-1-1.059RSHAU t-1）+εt （4）R 2=0.616，SC=-5.791黄金期货价格的短期变动可以分为两部分：一部分是短期黄金现货价格波动的影响，另一部分是偏离长期均衡的影响。

差分项反映了短期波动的影响，误差修正项ecm t 的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。

中国黄金期货价格与现货价格波动的长期均衡系数为1.059，表明两者有较高的依存度，就长期而言中国黄金期货价格与现货价格的变化率有105.9%是呈线性关系。

调整系数为-1.914，这说明当短期波动偏离长期均衡时，将以（-1.914）的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态，长期均衡具有较强的调整力度，反应出中国黄金期货存在较为剧烈的短期价格变化。

综上说明中国黄金期货价格与现货价格长期趋于一致，两者有较高的依存度，中国黄金期货市场具备一定规避风险的功能。

（二）共同因子贡献法共同因子贡献法主要度量现期货市场的价格发行力，可以检验现货与期货在同一天的开盘价和收盘价，同日的收盘和次日的开盘价之间的信息优势和信息流动状况。

可以精确度量一个市场收盘价对另一市场同一金融资产开收盘价的影响力度。

因此小节将采用基于价格发现力理论的共同因子贡献法来检验中国黄金现货和黄金期货开收盘价之间的影响。

共同因子贡献法认为，如果两个价格序列之间存在着协整关系，那么它们之间必然存在一个共同因子。

通过对它们建立误差修正模型，把价格的变化划分为永久冲击和短暂冲击，利用Gonzala 和Granger （1995）的P-T 模型，通过永久冲击的误差修正项系数便可研究每个市场对共同因子的贡献。

P -T 模型假定有如下误差修正模型：Δy t =仪y t-1+kt =1ΣΓi Δy t-i +e t（5）其中，y t ～I （1），y t ～I （0），y t =（y 1t y 2t ）T ，Παβt ，α=（α1α2）T，β=（β1β2）T，Γ是Δy t-i 的系数矩阵，e t 为非自相关残差序列，仪y t-1代表价格序列之间的长期均衡，而kt =1ΣΓi Δy t-i 则是代表由于市场不完善所引起的价格波动，如果用ω代替仪y t-1，G t 代替kt =1ΣΓi Δy t-i ，（5）式可以表示成Stock 和Watson（1988）的共因子表达形式：y t =ω+G t（6）其中，ω是共同因子，G t 是不能对y t 产生永久冲击的短暂成分。

根据Gonzalo 和Granger （1995）等人的研究方法，把共同因子ω分解为价格的线性组合：ω=ηy t（7）其中，η=（η1η2）是共同因子的系数向量，η向量里的η1和η2即可度量两个价格序列的价格发现力，由于η是标准化的，因此η1+η2=1。

以η1为黄金期货收盘价的价格发现力，η2为黄金现货收盘价的价格发现力。

如果不考虑黄金期货在黄金现货停牌后的交易时间里所获得的新信息，黄金现货收盘价与黄金期货收盘价之间的信息流动程度越高，η1和η2的相关性就会越强，|η1-η2|就会越小，反之亦然，根据P -T 模型本文采用αA 0iαA 0i +αHi近似代替η1，αH 0iαA 0i +αH 0i近似代替η2，这样便可以度量出黄金现货收盘价与黄金期货收盘价之间的价格发现能力。

价格发现力实证检验结果（见表2）：表2中国黄金现货与黄金期货市场的价格发现能力检验结果不同品种的发现能力值η值黄金期货价格发现力0.521黄金现货价格发现力0.479由表2的实证检验结果可以看出n 1>n 2，这说明，由于中国黄金期货收盘早于黄金现货，其收盘价信息对黄金现货收盘价有影响；η1-η2=0.042。

这说明中国黄金期货和黄金现货收盘价的价格发现力相差不大，两个市场间的信息流动性较强。

三、结论由实证分析可知，中国黄金期货价格与现货价格长期趋势是一致的，只是在上市初期因为国内投资者炒作以及2008年10月因国际金融危机影响，短期存在比较大的偏差。

中国黄金期货和现货价格波动率序列之间有较高的依存度，由此70——参考文献：[1]Triffin R.黄金与美元危机[M].陈尚霖，雷达，译.北京:商务印书馆，1997:35-48.[2]刘山恩.论黄金市场的金融性[J].中国黄金经济，2000，(4):8-11.[3]周洁卿.中国黄金市场研究[M].上海:上海三联书店，2002:5-12.[4]李战杰.黄金价格的影响因素[J].重庆商学院学报，2002，(4):20-22.[5]杨柳勇，史震涛.黄金价格的长期决定因素分析[J].统计研究，2004，(6):21-24.[6]胡恩同.黄金的双重属性与其价格决定机制[J].黄金科学技术，2005，(9):1-7.[7]张志刚，黄解宇.中国黄金现货价格与国际金价关系的比较研究[J].价格理论与实践，2007，(12):70-71.[8]Gonzalo J.Granger C W.Estimation of common long-memory components in Cointegrated systems.Journal of Business and EconomicStatistics ，1995，(13):1-9.[9]Stock J H ，Watson M W.Testing for common trend.Journal of the American Statistical Association ，1988，83(404):1097-1107.China ’s Gold Futures and Gold Spot Price of Empirical AnalysisGAO Jian-yong（North West Agricultre and Fonestry University Economy and M anagement Department ，Yangling 712100,China ）Abstract:T his paper aims to explore China ’s gold spot price pair gold futures price formation ing ADL model and common factor contribution method conduct empirical analyze China ’s gold futures prices and the relationship between the spot price of gold.T he results show that China ’s gold futures prices and spot prices is consistent of long-term trend ，but the relatively larger of short-term deviations ，while China ’s gold futures and spot price have a higher degree of dependence between Volatility sequences.T hus China ’s gold futures market has a certain risk aversion function.Key words ：gold futures prices ；gold spot prices ；volatility sequence ；correlation [责任编辑陈丹丹]（上接27页）理，变电检修中心管理职责更加明确，业务流程更加清晰，有效资源更多地向核心业务汇集。