根據(jù)Google投資者關(guān)注度指數(shù)和金銀期貨市場(chǎng)交易數(shù)據(jù),構(gòu)建基于小波分解序列的時(shí)頻門限自回歸分布滯后模型,通過(guò)分位數(shù)模型參數(shù)估計(jì),基于時(shí)域與頻域聯(lián)合分析視角,考量投資者關(guān)注度對(duì)金銀期貨市場(chǎng)收益的影響。結(jié)果表明:投資者關(guān)注度對(duì)金銀期貨市場(chǎng)的影響具有異質(zhì)性;在低頻域內(nèi),投資者關(guān)注度對(duì)金銀期貨市場(chǎng)影響相對(duì)較小;極端分位數(shù)水平下,投資者關(guān)注度對(duì)金銀期貨市場(chǎng)收益影響的時(shí)效性較短,投資者關(guān)注度對(duì)白銀期貨市場(chǎng)收益的影響較弱。 

【文章來(lái)源】：財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2020,41(06)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

金銀期貨價(jià)格與收益時(shí)間序列

圖2中,D1的時(shí)間尺度為1～2天,D2的時(shí)間尺度為2～4天、D3的時(shí)間尺度為4～8天、D4的時(shí)間尺度為8～16天;D1、D2、D3和D4分別為金銀期貨市場(chǎng)收益的短期、中短期、中長(zhǎng)期以及長(zhǎng)期成分。同時(shí),自變量為關(guān)注度指數(shù)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者大部分都是用Google搜索指數(shù)作為投資者關(guān)注度的代理變量。但由于研究的樣本時(shí)間跨度大,Google趨勢(shì)中能夠獲取的Google搜索指數(shù)最大的時(shí)間跨度為8個(gè)月,因此,在原始數(shù)據(jù)上,根據(jù)Xu的規(guī)則對(duì)Google搜索指數(shù)進(jìn)行了調(diào)整,并將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[12]。此外,Barber認(rèn)為投資者對(duì)于資產(chǎn)的投資行為將會(huì)因前一天的收益狀況而發(fā)生變化[15]。因此,模型的門限變量定義為前一天的金銀期貨市場(chǎng)的收益。五、實(shí)證分析

通過(guò)圖3與圖4對(duì)比分析,不難發(fā)現(xiàn),投資者關(guān)注度對(duì)于金銀期貨市場(chǎng)收益的影響具有滯后性。無(wú)論是黃金期貨市場(chǎng)還是白銀期貨市場(chǎng),在D1、D2尺度上,變量SSVIt-1-up的回歸系數(shù)正負(fù)情況恰好與SSVIt-up相反,SSVIt-1-down與SSVIt-down亦是如此。D1與D2尺度分解出來(lái)的為期貨收益的高頻成分,代表的是期貨收益中波動(dòng)部分,因此,當(dāng)期與滯后一期方向相反的影響很可能是收益的波動(dòng)性導(dǎo)致的。而在D3、D4尺度,兩種期貨的系數(shù)都非常接近于0,但仍然具有低分位點(diǎn)系數(shù)為負(fù)、高分位點(diǎn)系數(shù)為正的特征,與整體一致。不同的是,D3、D4尺度下黃金和白銀期貨市場(chǎng)的SSVIt-1-down變量在低分位點(diǎn)的系數(shù)更大,在D3尺度上表現(xiàn)得尤為明顯。說(shuō)明長(zhǎng)期來(lái)看,無(wú)論是黃金期貨還是白銀期貨,投資者仍然將其定義為保值資產(chǎn)。從長(zhǎng)期來(lái)看,當(dāng)市場(chǎng)處于低迷狀態(tài)時(shí),與前一期收益上漲時(shí)投資者關(guān)注度對(duì)金銀期貨市場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊相比,前期收益下跌情況下投資者關(guān)注度對(duì)金銀期貨收益的影響更甚。D3、D4尺度下SSVIt-1-down的回歸結(jié)果表明,這種負(fù)面影響最多會(huì)滯后到8～16天,并且會(huì)隨著滯后期的增加而逐漸縮小。圖4 白銀期貨市場(chǎng)的時(shí)頻分位數(shù)回歸系數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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