长期黄金价格影响因素实证分析

长期黄金价格影响因素实证分析李家林（复旦大学经济学院世界经济研究所。上海２００４３３）【摘要】自１９７３年布雷顿森林体系崩溃以来，随着黄金的非货币化，黄金价格已经很少受政府的控制，黄金的

投资投机市场也逐渐形成，文章利用１９９０年至２００９年４月的最新月度数据进行实证分析得出了黄金的价格在中长期主要由美元汇率的指数、美国的通胀率以及股票价格指数的影响。【关键词】黄金价格；决定因素【中图分类号】Ｆ７１４．１【文献标识码】Ａ【文章编号】１００４—２７６８（２００９）１４－００４８－０３

一、问题提出及文献回顾在１９７３年布雷顿森林体系崩溃以前，黄金价格一直保持在３５美元每盎司稳定的汇价为世界经济贸易的发展发挥了巨大的作用，但是１９７６年“牙买加协议”以来，伴随着黄金的非货币化过程，黄金的投资投机市场也逐渐的形成，金价也很少开始受到政府的干预，市场的供求关系开始决定了黄金的价格。但是黄金是同时具有商品属性和货币属性的特殊物品，一方面，黄金是重要的工业原料同时是一项重要的国际储备资产．另一方面，它又是一种投资工具，具有保值和投资的功能。自１９７３年以来，世界的黄金价格Ｈ｛现了一些剧烈的变动．２０世纪８０年代初黄金价格曾暴涨至每盎司近７００美元；２ｌ世纪初，金价一度稳定在２７０美元，但２００６年以来，黄金价格又一路高歌猛进，并于２００８年３月到达接近ｌ０００美元每盎司的高价，那么从长期来看黄金的价格主要是受哪些因素影响呢？有大量的研究都试图为黄金的价格建立模型以分析影响金价的因素，比如有Ｄｏｏｌｅｙ，Ｉｚａｒｄ和Ｔａｙｌｏｒ（１９９５）利用１９７６年至１９９０年的数据检验了汇率变动对黄金价格的影响，他们发现汇率的变动对黄金的价格的波动是有解释力的；Ｃａｐｉｅ、ＭｉＨｓ和Ｗｏｏｄ（２００４）的实证显示黄金价格与主要货币汇率之间存在反向变动关系；Ｓｍｉｔｈ（２００１）的实证结论显示黄金价格波动趋势与主要工业国家的股票价格指数变动负相关；Ｌｅｖｉｎ＆Ｗｒｉｇｈｔ（２００６）基于简单的“需求和供给”理论建立了一个理论的框架认为黄金在长期是一种通货膨胀的保值工具但同时在短期受其他因素影响又有相当大的波动．最终，作者得出结论认为，从长期关系来看，黄金价格和美国的物价水平存在长期、固定的正向相关，因而黄金可以作为通货膨胀的长期套期保值工具．而美元对世界其他主要货币的加权平均名义指数、实际利率对黄金价格也有反向的作用，也就是说美国的宏观经济因素对黄金的价格有着重要的影响：Ｍａｈｄａｖｉ和Ｚｈｏｕ（１９９７）比较了用黄金价格和商品价格作为通货膨胀先行指标的效果并且探索了用误差修正模型来改进通胀率预期的可能性，他们利用１９７０年至１９９４年的季度数据检验的结果并没有发现ＣＰＩ与伦敦黄金价格间存在协整关系，但是他们的研究结果认为商品的价格可能是作为ＣＰＩ先行指标的更好的代表。Ｈａｎｓｏｎ，Ｗａｉｎｗｒｉｇｈｔ＆Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ在２００５年的两篇报告中认为，黄金价格是通货膨胀和债券市场的先行指标，而且可以充当通货膨胀、短期和长期名义利率的强大预报器。正因为黄金价格与通货膨胀同向变动，因此，黄金是构建投资组合预防通货膨胀损失的一种很好的资产组合工具。综合上述已有的理论和实证研究。可以得出一些结论，黄金作为一种同时具有商品属性和货币属性的特殊商品，其价格决定因素的是非常复杂的，从其商品属性来说，黄金可以作为一种非常有效地的抵御通货膨胀，保值增值的手段，所以通货膨胀率以及通货膨胀的预期都会影响黄金的需求进而影响其价格；而从其货币属性来说，黄金又是具有投资的价值的，因此其他资产的收益率（如股票、债券）、汇率、利率等也会影响其价格，下面就在前面已有的研究基础之上，利用多元线性回归的计量经济学方法分析影响黄金价格的一些具体因素。二、建立模型以及数据说明（一）模型的建立基于上述文献综述中前人的研究，选择通货膨胀率、汇率、利率、股票价格指数以及石油价格作为因变量分析它们对黄金价格的影响。分别选取伦敦市场黄金现货价格的自然对数（ＬＮＧＰ。）、美国的通货膨胀率（ＣＰＩ．）、美元指数的自然对数（ＬＮＵＳＤＸ．）、美国道琼斯工业指数的收盘价（ＬＮＤＪＩ．）、美同的联邦基金利率（ＬＮＦＦＲ，）以及石油价格的自然对数（ＬＮＯＩＬＰ。）建立以下决定黄金价格长期因素的模型：ＬＮＧＥ＝Ｂ—ＢＩＬＮＵＳＤ）（ｔ＋Ｂ２ＣＰＬ＋Ｂ』１’Ｒ．＋ｐＪ－，ＮＤＪＬ＋Ｂ５１月０ＩＬＰ．＋“ｔ其中，由已有理论推测通货膨胀率与黄金的价格应为正相关，因为通常认为黄金的价格可以作为通货膨胀的指示器．当一般的消费者价格指数增加时，黄金的价格也会上涨，甚至比

【收稿日期】２０００－０５－０７【作者简介１李家林，安徽人．复旦大学经济学院世界经济研究所，研究方向：跨国公司与国际金融。

　万方数据一般的物价水平上升的更快．因此，在高通货膨胀时期或者通胀预期强烈时期，黄金会成为一种受投资者追捧的保值工具；美元指数应与金价呈负相关关系，因为国际黄金市场主要以美元标价，美元走势与金价具有反向的关系，美元走势疲软时，黄金价格上涨；反之，美元走强则金价下跌；道琼斯工业指数与金价应为负的相关性，因为黄金作为～种投资性的商品，那么它与股票之间就会存在一种替代关系；利率既可以看成是资金的成本又可以看着是债券等投资的收益率，而且提高利率会有助于抑制通货膨胀，而通货膨胀又是与金价正相关的．所以其对黄金价格的影响是应该是负的；最后，石油价格过高往往会引发通货膨胀，投资者就会买人黄金进行保值，从而使得金价上涨。所以石油价格也应该与金价正相关。（二）数据说明本文选取】９９０年Ｊ月到２００９年４月的最新月度数据进行计量分析，其中黄金价格为伦敦市场下午收盘价的月均价；道琼斯指数为道琼斯工业指数每月最后一个交易日的收盘价，美元指数为与美旧贸易量最大几个国家的加权平均汇率的一个指数，其以１９７３年３月定为１００；美国联邦基金利率为美联储公布的联邦基金利率的月度数据；所有数据据来源于相关官方网站。三、实证分析（一）平稳性检验因本文使用的数据都是时间序列数据，所以首先要对其进行平稳性检验．以确保使用ＯＬＳ回归的正确性，本文使用ＡＤＦ检验方法检验的结果见表１。表１平稳性检验结果衰变量检喻形式ＡＤＦ埴１％临界值５％临界值１０％临界值结论ＬＮＣＰ忙．Ｉ．０１０９５２９８９—３—１６０６—２８７４３－２５７３５不平穗ＤＬＮＣＰｆｃ．１．０１—７０７６ｌ７—３４６０７—２８７４４～２５７３６平稳ＬＮＬＳＤＸｆｃ．１．０ｌ—Ｉ５９０６５３—３４６０６—２８７４３—２５７３５不平稳ＤＬＮＵＳＤＸｆｃ．ｑ．０一７２０Ｓ２３４—３４６０７—２８７４４—２５７３６平稳ＣＰｌｆｃ．Ｉ．０１—３０７７２９０—４０叭５—３４３０７—３１３８７不平稳ＤＣＰＩ（ｃ．Ｉ．０ｌ一７３６．４５３ｌ一４００ｌ７—３４３０８—３ｌ３８７平稳ＦＦＲｆｃ．Ｉ．Ｏ一２２８２１６２—３４６０６—２８７４３—２５７３５不平稳ＤＦＦＲ（ｃ，Ｉ．０ｌ一４０３０５３５—３４６０７—２８７４４—２５７３６平艳ＬＮＤＪＩｌｃ．１．０１一ｌ７９３２８８—３４６０６—２８７４３—２５７３５不平稳ＤＬ～ＤＪｌＩ＇ｃ．Ｉ．０１—６ｌ７８６７８—３４６０７—２８７４４—２５７３６平稳ＬＮＯＩＬＰｆｃ．Ｉ．０Ｉ—ｌ３５ｌ０ｌ２—３４６０６—２８７４３—２５７３５不平稳ＤＬＮＯＩＬＰｆｃ．ｔ．０ｌ一７４８６４７６—３ｄ６０７—２８７４３—２５７３５平稳滓：丰表ｆＩｌＡＤＦ榆验秉川Ｆ、＿ＩＥＷＳ软竹计算．其中检验形式ｆＣ．Ｔ．Ｋ）分别表吖：单ｆｐ恨检验方程包含常数项’时阳ｌ为势和滞后阶教．Ｄ表示差分算子．ＤＬＮＧＰ等表示ＬＮＧＰ的一阶差分由上面ＡＤＦ检验表的结果可以看出，在ｌ％、５％、１０％的显著性水平下ＬＮＧＰ、ＬＮＵＳＤＸ、ＣＰＩ、ＦＦＢ、ＬＮＤＪＩ、ＬＮＯｌＬＰ都存在一个单位根，因此，这几个时间序列都是非平稳序列；但是，经过一阶差分后，在ｌ％、５％、１０％的显著性水平下都是平稳的．所以，ＬＮＧＰ、ＬＮＵＳＤＸ、ＣＰＩ、ＦＦＲ、ＬＮＤＪＩ、ＬＮＯＩＬＰ是一阶单整序列。ｌ二）协整检验采用Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ（１９８７）提出的协整检验方法，即对回归方程的残差进行单位根检验，从协整理论的思想来看，自变量和因变量之间存在协整关系。即因变量能被自变量的线性组合所解释，两者之间存在稳定的均衡关系。因变量不能识别自变量解释的部分构成的残差序列应该是平稳的。利用这一思想，首先把黄金价格作为因变量，其他序列作为自变量用最小二乘法进行拟合，得到一个残差序列，然后在对残差序列进行ＡＤＦ检验。如果残差序列是平稳的那么黄金价格与各解释变量是协整的，也就是说存在着长期的关系。回归残差的ＡＤＦ检验结果见表２。表２一—上Ｃ．Ｔ，０Ｊｌ－３．９４４７３Ｓ一３４００６一２８７４３－２５７３５平棘从表２残差的ＡＤＦ检验结果来看．残差是平稳的，因此黄金价格与通货膨胀率、美元指数、道琼斯指数等存在长期的协整关系。（三）估计的结果经过平稳性检验以后，利用ＥＶＩＥＷＳ对上述模型估计的结果为：ＬＮＧＰ＝ｌ３．２３４—１．５２１６ＬＮＵＳＤＸ—ｌＱ６０１ＣＰＩ＋１５６８２ＦＦＲ—

ｔ：（２７．８３３）（一１３．２２６）（一９．６８０２）（３．１０１８）０．２０５ＩＬＮＤＪＩ＋０．４８７３ＬＮＯＩＬＰ（一７３０９６）（１４．４０２）Ｒ２＿－Ｏ．８８６２３，Ｆ＝３５２．０９２。Ｄ—Ｗ－－－０．２６６１７２从计量结果中可以看到各个自变量都很显著，Ｒ２为０．８８６２３；Ｆ值为３５２．０９２，但是Ｄ—Ｗ值仅为０．２６６１７２，明显存在自相关。而且自变量ＣＰＩ的系数为负，于我们前面理论分析的结果相反，不符合现实。也有可能是序列相关引起的。ｌ四）自相关的检验和消除因为在回归方程扰动项存在序列相关的情况下。应用最小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低估，因此，检验参数显著性水平的ｔ统计量将不再可行，也就是说，由于序列相关的存在，最小二乘估计得到的参数估计量将不再有效，因此需要对序列相关消除。这里采用广义差分法来消除自相关性，根据残差的相关图选择ＡＲ（１）模型，即在原来的回归方程中加入ＡＲ（１）项，但在加入ＡＲ（１）项后回归的结果显示，常数项、石油价格以及联邦基金利率的ｔ值极为不显著，所以考虑将常数项、石油价格以及联邦基金利率剔除后重新进行计量并得出如下结果：ＬＮＧＰ＝１．５０４６９ＣＰＩ－０．７８ｌ３ＬＮＵＳＤＸ－０．１８６３ＬＮＤＪＩ＋ｔ：（２．７６８９）（－６．１２５６）（一３．８７８９）【ＡＲ（１）＝１．０００３９】（１）（５３０７．１６）Ｒ２＝ｏ．９９０８，Ｆ＝８１５９．２．Ｄ—Ｗ＝Ｉ．９３８４从上述结果中可以看出，剔除常数项、联邦基会利率以及石油价格之后Ｒ２值和Ｆ值显著提高，说明拟合的更好而且在加入ＡＲ（１）后．Ｄ—Ｗ值为１．９３８４，说明已经不存在自相关现象。（五）异方差和条件异方差检验由于异方差性会对模型参数估计、模型检验及应用带来重大的影响所以需要对模型是否存在异方差性进行检验，本文分别使用使用怀特检验和恩格尔提出的白回归条件异方差模型（ＡＲＣＨ）来检验，利用ＥＶＩＥＷＳ得ｍ的结果见表３。表３Ｆ值１７１９５４Ｐ值０１１７４３怀棒睑验ｏｂｓ＊Ｒ２１０１７１２Ｐ值０ｌｌ７６３