黃金價格走勢、影響因素及季節性分析

【摘要】本文通過對月度黃金價格進行變點分析，借助不同階段的均值和方差變動將黃金長期走勢分為四大階段。針對不同階段的黃金走勢，使用ANOVA對黃金價格在不同月份進行分組精細比較，來探測其包含的季節性特征。同時對黃金價格的影響因素做定性和定量的分析并提出一定的投資建議。

【關鍵詞】變點分析 ANOVA 季節特征 黃金

一、研究背景及意義

幾百年來，黃金作為各國貨幣發行的保證，是國際儲備資產中很重要的組成部分。但隨著布雷頓森林體系的瓦解，美元與黃金正式脫鉤，這種原先帶有貨幣屬性的金屬成為了普通的金屬商品。然而，有別于其他商品的是，黃金始終被各國人民放置于資產組合當中，其保值的作用從未消亡。

隨著黃金的非貨幣化，黃金價格市場化趨勢愈發明顯，黃金價格受到的影響越來越多，也越來越復雜，波動性也隨之明顯增大。自1973年以來，黃金價格出現了一系列劇烈的變動，在受歐洲債務危機影響后，世界黃金交易價格一改金融危機后的盤整狀態，在2010年創下新高，而黃金市場則逐步進入價格波動較為活躍的階段，獲利可能性與投資風險性都相對提高。因此，研究黃金價格的波動性及其影響因素，對于普通投資者和我國國際儲備管理層都具有重要現實意義。

黃金價格走勢階段性很大，長期走勢勢必對于短期分析有影響。在短期中探測黃金價格的季節特征、并在長期中分析黃金價格趨勢及其影響因素，以此來深入分析黃金價格的變動十分重要。

在過往的文獻中，關于黃金價格的季節性變動鮮有文獻論述，同時對于金價的影響因素有較多的定性分析，但缺乏定量分析。若能夠對金價的季節性變動進行深入的量化分析，探尋出金價季節性變動的特征、得出金價走勢預測并對其影響因素進行量化分析，將對投資者帶來可觀的收益，同時也能為企業和機構投資者提供投資參考。其中，如何對黃金價格進行分段，短期內季節性特征的探測以及影響金價的相關因素是本文論述的核心。

二、黃金價格走勢分解與短期特性分析

（一）黃金價格變點分析

為了全面分析黃金價格走勢，本文研究選取世界黃金協會公開的自1961年12月—2013年1月的月黃金數據，貨幣計量采用美元，選取定盤價為研究對象。

依照文獻研究結果，黃金價格季節性波動特征不明顯，長期走勢也受到多種因素影響。記錄在案的518個月份黃金價格，在長期走勢波動較大，若進行季節性分析時對各個階段一概而論，勢必會存在偏差。故本文對黃金價格進行變點分析，通過對計劃不同月份黃金價格帶來的對均值和方差變動的影響來對探測數據變點。

本文采用Rebecca Killick教授開發的R程序包CHANGEPOINT來對黃金數據波動變點進行探測。因為黃金價格變動差異較大，單獨使用均值或方差進行探測，變點探測精度不高，故在變點探測結合均值和方差。分析結果如下：

圖 1

第一階段：1961年12月—1972年4月，綜合均值與標準差考慮，這一階段可以定義為黃金市場萌芽階段，波動較小。

第二階段：1972年5月—1978年12月，金價逐漸上漲，且波動逐漸增強。這一變化很多程度上與1971年布雷頓森林體系解體有關，黃金價格開始自由浮動，呈現出更多的自由波動特征。

第三階段：1979年1月—2006年1月，金價在經過一段時間的增長后進入穩定階段。對全新的交易制度的適應性、股票市場的波動、1997年亞洲金融危機都對這一階段產生著影響。

第四階段：2006年2月—2013年1月，金價進入高速增長的時期，且短期內價格波動也越來越大。而這一階段與金融危機結束時間基本吻合，為金融危機后的反彈增長。

綜合看來，對黃金價格的變點探測擬合程度較高，同時各階段數據也有足夠的特征，能夠代表不同類似的黃金長期趨勢。

（二）月價格ANOVA分析

通過對以往文獻的研究，發現針對黃金價格季節性波動的研究成果較少。故本文選擇對各個階段中不同月份的價格變動進行精細比較，在沒有顯著季節性波動的情況下，來揭露各月份可能存在的季節性特征。在ANOVA分析中將月黃金價格為單一變動因素，依照月份分類為12個水平。

關于ANOVA分析適用性，其應用條件分為三個方面：

1.正態性

通過對各個階段數據做正態性檢驗，只有第二階段黃金價格滿足正態性。但依照Box和Anderson的研究，方差分析對于正態性的要求是穩健，所以正態性滿足與否對于ANOVA分析結果影響不大。

2.方差齊性

通過對四個階段數據作方差齊性檢驗，各階段均滿足方差齊性要求。這一結果也符合變點分析分段的要求。

3.獨立性

黃金價格進入市場性波動時期后，影響因素復雜，月份之間的價格短期內存在不確定波動。故可認為不同月份水平下的黃金價格彼此間是獨立的。

依照以往研究，各月份之間的差異較小。為了能夠更敏感地探測差異，本文采用最小顯著差法（LSD）來進行各組間的多重比較，同時設顯著性水平α=0.1。通過對各水平下的價格進行差值檢驗，發現四個階段各月份之間均顯示差別不顯著。這也印證了以往研究的結論。

但在不同月份之間分別比較，得出的結果比較粗糙。在同一年份中黃金價格通常是階段性變動的。故為了能夠對不同月份分組后的差異進行檢驗，本文依照各階段黃金數據月份均值圖，來進行分組，再通過ANOVA進行分組檢驗來判斷是否存在月份價格變動存在差異。各階段均值圖如下：

圖2 各階段均值圖

第一階段：將1、2、3、4月作為一組，5到12月作為一組；P值為0.377，組間差異未能通過檢驗。第二階段：將2、3、4、12月作為一組，其余月為一組；P值為0.317，組間差異未能通過檢驗。第四階段：將1、11月分為一組，其余月為一組，P值為0.452，未能通過檢驗。

第三階段：將9、10、11、12、1月作為一組，其余月份為一組；分析結果如下表，P值為0.088，在顯著性水平為0.1的情況下通過檢驗。認為兩組之間存在顯著差異。

表1 第三階段月份分組比較檢驗結果

組間差值標準誤統計量自由度P值

假設方差齊性101.660259.361461.713313.088

不假設方差齊性101.660260.264971.687259.568.093

（三）相關結論

通過對長期趨勢進行分類，在對各階段中短期差異進行分析，可得出以下結論。金價在長期走勢穩定時，如本文黃金走勢第三階段，短期內2月開始往往下跌，并持續至年中，這與股票市場的節后效應類似，后半年價格較高，并存在十分顯著的1月效應。

金價長期走勢快速上漲時，如本文黃金走勢第四階段，雖然短期內變動情況不足長期穩定時顯著，但均值較高的1月份、11月份值得注意。

此外，金價長期穩定增長但增幅較少時，如本文黃金走勢第二階段，整體波動較弱，在其他走勢中顯著存在的1月效應，在長期穩定增長時反而呈現負效應，這一現象值得注意。

三、影響因素分析

（一）分析準備

前文已探究了黃金價格的季節性特征情況，為了能夠更深入地探討金價走勢，下文將對黃金價格的影響因素進行分析。本文在對于金價的影響因素做了有偏估計，用零回歸后，發現最重要的影響因素是美元指數、消費者價格指數和國際油價，這些是剔除了多重共線性后剩下的變量。本文將對這三個影響因素進行實證分析。

為防止時間序列數據出現異方差問題，分別對美元指數、消費者價格指數、國際油價和黃金價格取自然對數，表示為LNUSDX， LNCPI， LNOIL， LNGP。建立以下決定黃金價格長期因素的模型：

為了保證數據有效，關于影響因素的分析本部分采用1986-2011年的月度數據。

（二）平穩性檢驗

因本文使用的數據都是時間序列數據，所以首先要對其進行平穩性檢驗，以確保回歸的正確性。本文使用EVIEWS中的ADF檢驗方法對其進行檢驗。以LNGP的數據為例，檢驗結果如下表。

表2 LNGP平穩性檢驗結果表

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.247370 0.9983

Test critical values：1% level -3.990701

5% level -3.425728

10% level -3.136027

表3 LNGP一階差分平穩性檢驗結果表

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic-13.11767 0.0000

Test critical values：1% level -3.990935

5% level -3.425841

10% level -3.136094

由上面ADF檢驗結果表可看出，在1%、5%、10%顯著性水平下，LNGP存在一個單位根，其時間序列是非平穩序列；但經過一階差分后，在所有顯著性水平下都是平穩的，所以其時間序列是一階單整序列。同理，對LNUSDX，LNCPI，LNOIL進行平穩性檢驗可以發現，其時間序列都是一階單整序列。

（三）相關因素的回歸

經單位根檢驗可知，各個參數序列均為非平穩序列，而一階差分均為平穩序列。由此選擇使用最小二乘法對各個參數序列進行回歸分析，結果如下：

擬合優度，

由以上回歸模型的解釋，美元指數和消費者價格指數與金價呈現負相關關系；而原油價格與金價呈正相關關系。按照彈性解釋，美元指數每增加1%，金價變動 -1.263%；消費者價格指數每變動1%，金價變動 -0.51%；國際油價每變動1%，金價變動0.428%。

（四）協整檢驗

本文采用Engle和Granger（1987）提出的協整檢驗方法，把黃金價格作為因變量，其他序列作為自變量用最小二乘法進行擬合，得到一個殘差序列，然后在對殘差序列進行ADF檢驗。如果殘差序列是平穩的那么黃金價格與各解釋變量是協整的，即存在著長期的關系。

根據檢驗結果，t統計量= -10.42619，其相應的概率值p=0.0000，小于1%的檢驗水平，因此拒絕殘差序列存在單位根的原假設，即殘差序列是平穩的。由此認為回歸方程序列間存在協整關系，說明不存在偽回歸問題。

（五）Granger因果檢驗

Granger因果關系檢驗可以用來確定經濟變量之間是否存在因果關系以及影響方向。本文使用EVIEWS檢驗三個影響因素與金價之間的因果關系。

根據EVIEWS中的檢驗結果，本文的結論是：“LNOIL是引起LNGP變化的Granger原因”，同時“LNGP是引起LNOIL變化的Granger原因”，他們之間存在互為因果的關系。同理，LNCPI和LNGP之間存在互為因果的關系，而LNUSDX和LNGP之間不存在因果關系。

由上述研究說明，消費者價格指數和國際油價與國際金價之間存在因果關系，而美元指數雖與金價之間存在相關性及協整關系，但不存在明顯的因果關系。

（六）影響因素總結

從以上影響因素分析可以得出，存在多個因素影響黃金價格的走勢，最主要的三個因素為美元指數、美國消費者價格指數和國際原油價格。其中，美元指數、消費者價格指數與金價呈現負相關關系，而國際油價則與金價呈正相關關系。美元指數與金價之間相關系數最大，充分說明美國經濟直接影響著黃金價格的走勢。這要歸因于美元的國際地位，黃金大多使用美元標價，美元的貶值會直接推高黃金的價格。2007年美國“次貸危機”發生后，采取了一系列降低利率刺激經濟的措施，造成美元大幅貶值，也推動了黃金價格新一輪的上漲行情。

由于美元因素對國際金價長期走勢影響如此顯著，避險型或長線投資者必須關注并研究美元因素，這個結論對于我國國際儲備投資管理層和企業的黃金投資管理也具有一定的啟示。

四、結語

通過對黃金價格長期趨勢進行分段，了解不同階段下短期月度季節性特點，本文認為在投資黃金時需要考慮到黃金價格的長期走勢，參照不同趨勢下的季節性特點來指導投資。以外依照前文結論，對黃金及杠桿類的黃金產品進行配比投資，實現相對穩健的黃金投資。

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作者簡介：馬光，上海財經大學2010級電子商務系學生，金融統計雙學位；楊雅舒，上海財經大學2010級計算機科學與技術學生，金融統計雙學位。

（編輯：龍大為）