上海和倫敦黃金市場間的動態(tài)關(guān)聯(lián)研究——基于多尺度視角下的分析
【部分圖文】:
之間存在一定的同步性。我國特殊的計量制度和資本管制等現(xiàn)實情況以及上海黃金市場國際地位的不斷上升又決定了其存在一定的獨立性,并且也會對倫敦黃金市場產(chǎn)生一定的影響。三、上海黃金與倫敦金比較優(yōu)勢的實證分析(一)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計本文選用倫敦黃金市場下午定盤價作為倫敦金的指標(biāo)。近年來,上海黃金交易所Au99.99的交易量較高,故選用其價格作為上海金的指標(biāo)。本文使用2003年1月2日至2019年2月27日的日度數(shù)據(jù),排除交易日期不同的數(shù)據(jù),得到3828組有效數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和世界黃金協(xié)會。根據(jù)圖1,倫敦金和上海金的價格走勢十分接近,收益率序列(對價格數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)差分)也存在明顯的波動集聚效應(yīng)。從倫敦金和上海金收益率條件相關(guān)性的指數(shù)加權(quán)平均(EWMA)估計量來看,倫敦金和上海金之間的相關(guān)性整體較強(qiáng),且存在較明顯的隨時間而變化的特征。描述性統(tǒng)計量詳見表1。(二)倫敦金和上海金收益率分解本文使用CEEMDAN將倫敦金和上海金的收益率序列分別分解為11個本征經(jīng)驗?zāi)B(tài)函數(shù)(IMF)和1個殘差項。根據(jù)表2,可以看出倫敦金和上海金的每一對IMF具有相似的周期,這有助于分析兩個市場在不同尺度上的波動溢出效應(yīng)。IMF1(分解出來的第一個IMF,IMF2等類似)的周期約為2-3天,IMF2的周期約為5-6天,均在一周以內(nèi),這反映了短期內(nèi)市場供需不均、投機(jī)行為等引發(fā)的正常市場波動,基本會在一周之內(nèi)被市場消化。IMF3的周期超過一周,到IMF10周期已到達(dá)3-4年左右,黃金收益率所隱含的這些中長期特征。倫敦金和上海金間的波動溢出是兩個市場動態(tài)關(guān)聯(lián)的重要成分,因此,分解后IMF的方差占比是判表2收益率原始數(shù)據(jù)和IMF的統(tǒng)計特征注:IMF3-R為IMF3至IMF11及殘差項相加得到的重構(gòu)項圖1倫敦金和上?
斷其蘊(yùn)含信息程度的關(guān)鍵指標(biāo)。倫敦金和上海金的IMF1和IMF2的方差占比較大,說明這兩個序列為黃金收益率序列波動的主要來源,意味著短期內(nèi)的供需不均和投機(jī)行為等可能是導(dǎo)致黃金市場波動的主要因素,IMF3后的殘差項波動性相對較校結(jié)合這些序列的方差占比、周期和內(nèi)在特征,本文將其加總后重構(gòu),最后得到代表高頻項的IMF1,代表中頻項的IMF2以及代表低頻項的IMF3-R,結(jié)果見圖2。ADF統(tǒng)計量表明絕大多數(shù)IMF及重構(gòu)項均是平穩(wěn)序列,可以構(gòu)建VAR和GARCH模型進(jìn)一步分析。(三)多尺度視角下的格蘭杰檢驗結(jié)果對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性格蘭杰檢驗,發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平上,倫敦金是上海金的單向格蘭杰原因,這與張江濤(2016)的結(jié)論一致。從表3可以看出,對CEEMDAN分解后的IMF進(jìn)行檢驗,二者的高頻項和中頻項之間并不存在線性格蘭杰因果關(guān)系,原始數(shù)據(jù)間的格蘭杰因果關(guān)系主要由低頻項部分決定。如果只基于線性格蘭杰檢驗的結(jié)果,由于沒有考慮風(fēng)險傳染、波動溢出等因素所導(dǎo)致的非線性格蘭杰因果效應(yīng),結(jié)論并不準(zhǔn)確。根據(jù)表4中非線性格蘭杰檢驗(Diks和Panchenko,2006)結(jié)果,不管是原始數(shù)據(jù)還是在其他時間尺度上,均無法拒絕倫敦金和上海金互為格蘭杰原因的假設(shè),表明二者之間可能存在很強(qiáng)的波動溢出效應(yīng)。倫敦黃金市場和上海黃金市場具有很強(qiáng)的動態(tài)關(guān)聯(lián),二者影響是雙向的,從側(cè)面佐證了上海黃金市場具有一定的的黃金定價權(quán)。(四)MMS-CCC-GARCH模型結(jié)果多元GARCH模型能充分利用殘差的方差及協(xié)方差矩陣所蘊(yùn)含的信息,更有效地刻畫有共同波動趨勢的多個金融市場之間的動態(tài)關(guān)系。而政策調(diào)整、結(jié)構(gòu)變化等會對GARCH模型的系數(shù)造成影響,使模型的狀態(tài)發(fā)生變化,而馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型能有效描述這種變化,下文將對分解后的高、中、低頻項?
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