[VIP专享]黄金期货价格波动

（5）检验Vt 与 Kt 间的因果关系。根据赤池信息原则（AIC）选取 VAR 模型的最佳滞后阶
其中 K 为绝对价格波动。式（2）和式（3）检验Vt 与 rt 的因果关系，式（4）和式
COMEX 黄金期货价格波动、成交量与 持仓量关系的实证分析
于虎山 王立伟
纽约商业交易所 COMEX 黄金期货是世界上成交量最大，交易最活跃的黄金期货市场， 参与 COMEX 黄金期货的交易者包括对冲基金、大型黄金生产商、用金商、套利交易者以 及投机者。由于成交量与持仓量巨大，因此该市场所形成的价格具有权威性，并且指导伦 敦黄金现货的价格。所以通过研究 COMEX 黄金期货价格的变动对于把握世界黄金价格具 有重要意义。
Vt c c1 | rt | c2 d1 | rt | t
（1）
其中，如果 rt <0，则 d1 =1；如果 rt >0，则 d1 =0。 t 为随机扰动项。参数 c1 反映了在
不考虑价格变动方向的情况下价格波动与成交量之间的关系，参数 c2 度量不对称性，反映
在价格上升过程中，价格波动与成交量关系的模型中系数的差异。如果 c2 显著为正，则表
一、COMEX黄金期货成交量与收益率关系的实证分析
1) B2Ak+22+12=+15+c51mc+=5m=2c111++m+12+21+++2=12=2+1+2+1+2+2+22+32k+1+2
88.8918÷.12990.÷1=4214÷3922=.0034=1÷15251371=8.535.78208÷.0232173c0*0÷1=m920.30392.2c=1÷203m=2÷1202.52=3535=42314)c*5232m40341*.31252=3.*1.153.5*03134.2*920522..104455=+21*3*50202.2.0285.4850.13*50+5c8*125*12m0.2+050.+0*014.852*0051000+0+/038.T+0÷+=55*+1011+010+91÷0145405*00010200+5+0+080+40*04+***115.103910*-%*C%6(+÷*M==5M÷5)0*3*0(31÷3110**5*+*÷414.m2371e=%7)8n08%.=s8.5=77.93cc60.mc*m4*m13,101w9.9o.k24mc-.cem5nm2csp2665m*9..03-4.50c60*5.pc3m85,9cm0.5g.i50mr0l-.p.s85p/6c50bc.0om7m.yp.cs6pc5m+;c0m..m7.ckm; 1+1k+12+1+k2234=1c+m1++4+4+2
6。
黄金期货 112665.8 2151090 1982642 37.5648
F 统计量
c2
c1
c
品种
表 2：回归模型Vt c c1 | rt | c2 d1 | rt | t 系数
从表 1 可以得出以下结论：绝对价格波动与成交量之间存在显著的正相关关系，价格 波动与成交量之间存在显著的负相关关系。
明价格下降中的成交量大于上升过程中的成交量；如果 c2 显著为负，则表明价格上升过程
中的成交量大于下降过程中的成交量。因此要检验对称性，只需检验 c2 是否显著为零。
另外，利用 VAR 模型以及 Granger 因果检验来确定Vt 与 rt ，Vt 与 Kt 间是否存在因果
关系，VAR 模型为：
M
M
rt airti bjVt j 1at
i 1
j 1
（2）
1
2
表 3；式（2）和式（3）VAR 模型
由表 2 所知， c2 显著为正，说明黄金期货价格波动与成交量之间是不对称的，价格下
跌过程中的成交量大于价格上涨过程中的成交量。 利用赤池信息准则（AIC），得出了 VAR 模型以及最佳滞后阶数，结论见表 3 至表
（一）数据和方法 数据采用纽约商业交易所 COMEX 黄金期货从 2009 年 7 月 28 日至 2010 年 7 月 9 日 之间主力合约每天的收盘价和成交量的数据。剔除非正常跳跃值，共获得 240 组数据。 为考察绝对价格波动与成交量之间以及价格波动与成交量之间的关系，利用相关系数 进行检验。为检验价格波动过程中成交量是否对称，做如下回归模型：
Vt 与 Kt 0.4374
黄金期货 240 -0.2268
样本Baidu Nhomakorabea Vt 与 rt
品种
表 1：相关系数
88.8918÷1.2990÷.1=4214÷3922=.0034=1÷15251371=8535.78.208÷023.2173c00÷1*m=29030.3922c=.1÷20m3=2÷120252.=3535=42314c)*523m240341*31.252=31*.1.535.*031342.*9205221.04.455=+213*05*2022.02.854850.3150.*+58c12*5m1*202+.050+0.014*85.20*051000+0+03/8T.+0÷+=55+1*011+010+91÷01454050*0010200+5+0+080+400*+4**1*1510.3910%*C%-*6+÷M(=*M=5÷50)*30*31(÷3110*5+**÷4*1m243.%71e=78%n0)8=8s.5=77.93c.6c0mmc.4*m1*31,0w199o.k2.m4c-cem.5mn2csp26m659*.0.34-50.60c5*pm.3c85m9,c05g.m.05i0rp-l.s.85p6/c50bcm0.om7py.c.6spm5c+mc;0m..7.cmk ; 1+1k+12+1+k2234=1c+m1++4+4+2
系数，结果见表 1。
1) B2Ak+22+1=2+15+c51mc+=m5=21c11+m++12+2+1++=212=2+1+2+1+2+2+22+32k+1+2
为研究价格波动与成交量之间的关系，分别计算Vt 与 rt 之间以及Vt 与 Kt 之间的相关
数，再利用 Granger 方法进行因果检验。 （二）实证检验结果