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我国黄金期货市场价格发现功能研究

来源:财经界 作者:何方,佘笑荷
发布于:2021-11-16 共2692字
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【第1-2篇】黄金期货论文(教授热荐6篇)
【第3篇】 我国黄金期货市场价格发现功能研究
【第4篇】黄金期货进行跨市套利可行性的研究
【第5篇】探讨黄金期货指数与黄金股票指数之间的关系
【第6篇】我国黄金期货价格和现货价格之间关系研究

黄金期货论文范文第三篇:我国黄金期货市场价格发现功能研究

  摘要:黄金期货市场的价格发现功能可以判断黄金市场是否成熟,本文利用VAR模型、脉冲响应分析、方差分解等实证方法对我国黄金期货市场的价格发现功能进行实证研究,发现上海黄金期货价格对上海黄金现货价格已经具备一定的引导能力,上海黄金期货市场的价格发现功能还有待进一步发展,在市场制度建设、投资者结构等方面都有较大的进步空间。

  关键词:黄金期货;价格发现;脉冲响应分析;方差分解;

  基金:教育部人文社科青年项目(15YJCZH060);国家自科基金项目(71704102);

  一、引言

  黄金作为一种重要的国际储备之一,它承受着均衡国际收支,缩小金融风险,稳固国民经济和通货膨胀的作用,所以拥有黄金价格的话语权很重要,可以更好地维持我国的金融安全。黄金期货市场的价格发现功能可以判断黄金市场是否成熟,本文对我国黄金期货市场价格发现功能进行研究。

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  本文选取了2017年3月至2019年1月间的上海黄金期货每日收盘价和上海黄金每日现货价格作为原始数据,通过建立VAR模型,脉冲响应分析,方差分解等实证方法进行实证分析,发现目前上海黄金期货价格对上海黄金现货价格己经具备一定的引导能力,上海黄金期货市场的价格发现功能还有待进一步发展,在市场制度建设、投资者结构等方面都有较大的进步空间。

  二、实证模型

  (一)数据处理及描述性统计

  本文选取了最近两年的数据作为原始数据,即2017年3月1日到2019年1月间,上海黄金期货每日收盘价和上海黄金每日现货价格,数据来源于卓创咨询网站,为了减少误差,删除了日期不匹配的价格数据,经处理后,总计有470对样本。

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  表1 协方差及相关系数

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  表2 平稳性检验

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  表3 阶差分平稳性检验

  对黄金期货价格及黄金现货价格的数据进行对数化处理,分别标记为LNFP和LNSP.

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  其中的为模型的参数,第t期的条件方差的数据受到前q期误差项的影响。

  由图1可知,序列LNFP和序列LNSP之间有着一定的相关性,其相关系数为0.962778.序列LNFP和序列LNSP有趋势性,有不平稳的可能,由于不平稳可能会出现错误回归,而ADF检验正是用于检验一个序列中存不存在单位根的检验方法,因此本文在Granger因果检验和建立VAR模型前,首先进行ADF单位根检验。

  (二)ADF单位根检验

  ADF检验的原假设是这个数据序列存在单位根,假如拒绝原假设那么就是说序列平稳,假如不拒绝原假设那么就是说该序列不平稳。检验结果见表2:

  原假设为序列LNFP和序列LNSP有单位根,从检验结果表2可知,黄金期货价格和黄金现货价格的对数序列的ADF值大于显著水平在1%,5%,和10%的临界值,在99%的置信水平下,序列LNFP和序列LNSP都不拒绝原假设,即序列LNFP和序列LNSP都有单位根,因而对序列LNFP和序列LNSP做一阶差分处理,再对它们的差分序列做ADF单位根检验,结果如表3所示:

  经过一阶差分后,序列LNFP和序列LNSP的ADF值都比显著水平在1%,5%,和10%临界值要小,在99%的置信水平下,序列D(LNFP)和序列D(LNSP)都拒绝原假设,也就是说都不存在单位根,可以看出这两个序列都是平稳的序列,说明序列LNFP和序列LNSP满足一阶单整,符合后续检验的前提条件。

  (三)建立VAR模型

  本文综合LR准则、FPE准则、AIC准则、SC准则、以及HQ准则下的最优滞后阶数和自由度,最后确定滞后阶数为三阶。

  由于滞后阶数为三阶,所以本文建立的是三阶滞后项的向量自回归模型模型,即VAR(3)模型。利用Eviews8.0软件建立VAR(3)模型如下式所示:

  图1 VAR模型特征根图

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  图2 脉冲响应分析

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  对VAR(3)模型进行稳定性检验,检验结果如图1所示,全部的圆点都在圆的里面,即特征根倒数的模都在单位圆的里面,这就说明所建立的模型是稳定的。

  在建立好VAR(3)模型之后,对LNFP序列和LNSP序列进行OLS回归,得到OLS回归方程的残差序列,再用ADF单位根检验法检验残差序列的平稳性,假如检验结果为平稳,那么就表明LNFP序列和LNSP序列存在协整关系,假如不平稳,那么说明LNFP序列和LNSP序列不存在协整关系。首先通过OLS估计得到回归方程:

  图3 方差分解

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  其中得到的残差序列为和,对这两个残差序列做ADF单位根检验,结果表明残差序列都是平稳序列,序列LNFP和序列LNSP之间存在协整关系,即2017年3月1日到2019年1月31日间,上海黄金期货每日收盘价和上海黄金每日现货价格之间存在长期均衡关系。

  (四)脉冲响应分析及方差分解

  利用上文建立的VAR(3)模型进行脉冲响应分析,冲击持续的期限为100期,得到的脉冲响应结果如图2所示:

  对于LNSP,假如LNFP去冲击LNSP的话会产生比较猛烈的反应,但是会逐渐趋向于零的附近,假如LNSP去冲击LNSP的话也会产生比较猛烈的反应,但是也会逐渐趋于零。

  对于LNFP,假如LNFP去冲击LNFP的话它会平滑的逐渐趋向于零的附近,假如LNSP去冲击LNFP的话会有一个比较大的反应,但是不长久,很快就到了零,然后在零的附近波动。

  为了进一步的了解以上检验得到的结论到底是不是对的,本文继续利用软件对VAR(3)模型进行方差分解,100期的方差分解结果如图3所示:

  由图3可以知道,在LNFP的方差中,LNFP几乎解释了所有LNFP的部分,它的方差几乎都是它自己给的,LNSP几乎没怎么解释LNFP,可以直接忽略。LNFP在第一期中解释了不到百分之八十的LNSP,LNSP在第一期中解释了大概百分之二十出头左右的LNSP,期数越到后面,LNFP对LNSP的解释就越多,差不多稳定在百分之九十左右,LNSP对LNFP的就是就越来越少,差不多稳定在百分之十左右。

  通过看图可以知道,2017年3月1日到2019年1月31日区间内,上海期货价格给上海现货价格的方差提供了至少超过百分之六十的部分,和脉冲响应的结果相辅相成。

  三、结束语

  通过脉冲响应分析及方差分解,可知上海期货价格对上海现货价格有一定的影响,上海现货价格对上海期货价格也有一点影响,期货价格对现货价格的影响更大。

  黄金期货市场和黄金现货市场会互相牵制,其中一个发展得好对另一个也有拉动作用;其中一个发展得不好,那么另外一个也会受到制约。因此在大力发展黄金期货市场的管理制度和运作机制时,也不可忽视黄金现货市场的发展。黄金现货市场的完善,是黄金期货市场发展的基础。

  参考文献

  [1]华仁海仲伟俊。对我国期货市场价格发现功能的实证分析[J]南开管理评论, 2002, 5(5):57-61.

  [2]徐信忠杨云红,朱彤上海期货交易所铜期货价格发现功能研究[J]财经问题研究, 2005(10):23-31.

  [3]統,周小舟我国黄金期货与现货市场的价格变动和价格发现机制[J].上海金融,2009(4):41-44.

  [4]高铁梅。计量经济分析方法与建模一-- EViews应用及实例 (第二版) [M].清华大学出版社, 2009.

  [5]天黄金期货价格的实证研究[D].上海交通大学, 2009.

  [6]笑荷。金融市场相依性建模与风险测度研究[D]华东师范大学;2016年。

作者单位:上海工程技术大学管理学院
原文出处:何方,佘笑荷.黄金期货市场价格发现功能的实证分析[J].财经界,2019(34):42-45.
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