计量经济学论文eviews分析 黄金价格影响.docx

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计量经济学论文eviews分析黄金价格影响

用回归分析了解黄金价格的影响

摘要：

本文主要通过对影响黄金的主要因素变量化后，运用一元线性回归模型对黄金的价格的影响进行简单的回归分析，看黄金价格是否与所列变量有关，如果有关，则存在何种关系。

数据来源：

1.MeasuringWorth:

2.

3.

参考文献：

1.黄金价格影响因素解析

2.《黄金价格影响因素的实证分析》—顾涛

刊名：

中国集体经济

3.《黄金价格影响因素与中期定价模型研究》

文献综述：

目前通涨情况下如何进行保值？

投资黄金已经成为首选。

但如果不了解黄金的价格走势及其影响因素而盲目投资，往往不能达到保值的目的，反而还会造成亏损。

那么影响黄金价格的因素有哪些呢？

1.供求关系

供求关系是影响黄金价格长期走势的重要因素。

每年的矿产金产量稳定在2500吨左右，仅占到社会存量15万吨的1.67%，所以供需之间的变化不会引起黄金价格的短期剧烈波动。

2.美元走势

美元对黄金市场的影响主要有两个方面，一是美元是国际黄金市场上的标价货币，因而与金价呈现负相关；另一个方面是黄金作为美元资产的替代投资工具。

通常投资人选择保本储蓄时，取黄金就会舍美元，取美元会舍黄金。

黄金虽然本身不是法定货币，但始终有其价值，不会贬值成废铁。

若美元走势强劲，投资美元升值机会大，人们自然会追逐美元。

相反，当美元在外汇市场上越弱时，黄金价格就会越强。

3.石油价格

原油价格一直和黄金市场息息相关，其原因是黄金具有抵御通货膨胀的功能，而国际原油价格与通胀水平密切相关，因此，黄金价格与国际原油价格具有正向运行的互动关系。

例如2005年四季度，由于美国飓风的影响，导致国际原油价格大幅上涨，推动国际金价大幅上扬。

4.通胀

当物价指数上升时，就意味着通货膨胀的加剧。

通涨的到来会影响一切投资的保值功能，故此黄金价格也会有升降。

虽然黄金作为对付通货膨胀的武器的作用已不如以前，但高通胀仍然会对金价起到刺激作用。

5.国际重要股票市场

在通常情况下，黄金与股市也是逆向运行的，股市行情大幅上扬时，黄金价格往往是下跌的，反之亦然。

但由于我国内地股市是相对封闭的，黄金价格的涨跌与内地股市行情并没有多大的关联度，而是与境外一些重要的股票市场（如纽约股票市场）有较强的关联度。

6.利率水平

投资黄金不会获得利息，其投资的获利全凭价格上升。

在利率偏低时，投资黄金会有一定的收益；但是利率升高时，收取利息会更加吸引人，无利息黄金的投资价值就会下降，既然黄金投资的机会成本较大，那就不如放在银行收取利息更加稳定可靠。

特别是美国的利息升高时，美元会被大量的吸纳，金价势必受挫。

7.经济状况

经济欣欣向荣，人们生活无忧，自然会增强人们投资的欲望，民间购买黄金进行保值或装饰的能力会大为增加，金价也会得到一定的支持。

相反之下，民不聊生，经济萧条时期，人们连吃饭的基本保障都不能满足，又哪里会有对黄金投资的兴致呢？

金价必然会下跌。

因此经济状况也是构成黄金价格的一个因素。

8.战乱及政局震荡时期

战争和政局震荡时期，经济的发展会受到很大的限制。

任何当地的货币，都由于可能会由于通货膨胀而贬值。

这时，黄金的重要性就淋漓尽致的发挥出来了。

由于黄金具有公认的特性，为国际公认的交易媒介，在这种时刻，人们都会把目标投向黄金。

对黄金的抢购，也必然会造成金价的上升。

9.世界金融危机

当美国等西方大国的金融体系出现了不稳定现象时，世界资金便会投向黄金，黄金需求增加，金价即会上涨。

回归分析：

1．对模型进行初步回归分析

对影响黄金的因素进行变量化。

其中，需求关系，战乱及政局震荡，世界金融危机无法进行变量化。

其它影响因素进行如下变量化。

被解释变量G为黄金现货价格，解释变量分别为：

以美元指数代表美元走势，用U表示；

以进行通涨调整后的源油现货价格代表石油价格，用O表示；

以美国通胀率代表通涨，用I表示；

以标准普尔指数代表国际重要股票市场，用SP表示；

以美国的利率代表利率水平，其中短期利率用RS表示，长期利率用RL表示

以美国真实GDP代表经济状况，用GDP表示。

以上变量数据如下图所示：

2.建立多元线性回归模型：

G=C

（1）+C

（2）*U+C（3）*O+C（4）*I+C（5）*SP+C（6）*RS+C（7）*RL+C（9）*GDP+E

其中E为残差项。

用EVIEW5.0进行参数估计，报告单如下：

3.对模型的初步分析：

a.对模型拟合度分析：

从报告单可以看出，R-squared为0.9，模型拟合度在90%左右。

b.对变量的显著性分析：

在t检验中，截距项参数、RS的参数并不显著。

可能为0。

但要判断是否为0，还要对残差和变量进行检验。

c.对模型显著性分析F检验中，F统计量值为22，大于显著水平为5%的临界值，说明模型显著。

对多个解释变量的模型，若OLS法估价的R2与F值较大，但t检验值较小，则说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显著。

d.对模型的残差项分析：

异方差检验：

进行怀特异方差检验，如图：

由图知Obs*R-squared统计量为16.74，概率值大于0.05，说明不存在异方差。

自相关检验：

由报告单知DW值为1.33，不一定存在自相关。

再对残差进行BG-LM2阶检验，如图：

P（Obs*R-squared）为0.187，大于0.05的显著水平，所以不存在自相关。

平稳性检验：

进行PP单位根检验，报告如下：

因为PP值为-3.95，小于1%显著水平下的临界值，所以判断残差平稳。

e.对变量进行分析：

变量多重共线性检验：

由相关系数矩阵知：

1.GDP与RL、RS和SP存在明显的线性相关性。

可以看出GDP与利率存在线性负相关，与股票市场存在线性正相关。

因为GDP是反映国家经济的一个重要指标，因此，国家为了刺激经济，货币政策往往比较宽松，利率比较低，此时国家经济发展，GDP加速上升，带动股市上扬。

2.RL与SP存在明显的线性相关性。

由股票理论价格=股票收益/利率知道利率与股票价格存在负相关。

由于存在多重共线性存在，导致OLS下估计量的非有效、变量显著性检验失效和模型预测

失效，因此必须克服模型多重共线性，对模型进行修改。

4.对模型多从共线性的模型修正：

前面已经大致检测出存在多重共线性的解释变量，分别是RS、RL、SP、GDP。

对这些解释变量进行逐步回归：

GDP：

RL:

RS:

SP：

可以看出RL的逐步回归中t检验最显著；R2检验值为0.881，在四个检验中最好；且WD值为1.298，在四个检验中表示残差存在一阶自相关可能性最低。

因此模型应采用

G=C

（1）+C

（2）*U+C（3）*O+C（4）*I+C（5）*RL+E的形式。

5.对修正后的模型进行检验如图：

怀特检验中P值大于0.05，说明不存在残差项异方差。

BG-LM检验中P值大于0.05，说明不残差项存在自相关。

残差正态性检验中JB统计量概率大于0.05，说明残差服从正太分布。

残差随机性检验中看出残差为白噪声的可能性很高。

在多重共线性检验中可以看出除了RL与U的相关系数在0.53左右，其他变量间的相关系数还都比较低。

由于经济变量多为时间序列，且经济关系间是相互影响、普遍联系的，因此反映经济的各种变量间或多或少存在着一定的线性关系。

这些线性关系应尽可能降低，但不能完全消除。

用递归最小二乘法对模型稳定性进行检测：

这时递归残差图。

程序给出了零均值线及2个标准差的区域，图形的分布越集中越好。

如果残差落在该区域之外，说明方差的参数是不稳定的。

残差累积和分布曲线CT。

程序给出了零均值线及上下两条临界线所构成的区域，如果残差累积和超出这个区域，则说明方差的参数不具稳定性。

一步预测检验OFT。

程序给出了两部分图，上面的递归残差和标准差的RR分布图形；下面是参数恒定的5%、10%、15%的水平被拒绝的样本点的概率值。

N步预测检验NFT。

程序主动给出了一系列的邹氏检验。

从检验的结果可以看出，因为变量间存在一定的多重共线性，而且经济变量是非平稳变量，世界上的一些大事如战争、金融危机等都会对变量的稳定性造成一定的影响，从而模型的稳定性会受到一定的影响，所以模型一般不能用于预测。

对模型进行设定检验，用RESET检验：

看出F统计量为12.92，其概率值小于0.05，说明模型很可能遗漏某些解释变量。

6.总结：

从数据来源及搜集处理方法上看，应该采用月度数据作为数据来源。

因为月度数据相比年度数据在最大程度上保证了样本容量足够大,使得模型估计的结果可靠性更高,精度更高。

而且，月度数据相比年度数据能够更加灵敏的反映价格变化的趋势和程度大。

但是因为本人能力有限，无法找全所有解释变量及被解释变量的月度数据，所以只能采用年度数据来进行回归分析。

如果哪位读者能提供更详细具体的数据给我，我会非常感谢。

我的邮箱地址：

****************

模型经过修正后，有效的减小了多重共线性的影响。

除了模型稳定性不是很理想，且可能遗留了某些解释变量外，其他的检验，如残差项检验，参数检验，模型拟合度检验及模型显著性检验都比较理想。

从检验的结果可以看出，因为变量间多少存在一定的多重共线性，而且经济变量是非平稳变量，世界上的一些重大事件如战争、金融危机等都会对变量的稳定性造成一定的影响，导致模型整体的稳定性较差，模型一般不能用于预测。

虽然模型不能进行预测，但是，这并不能否认解释变量与被解释变量存在的关系。

由报告可以看出：

一．黄金的价格与美元走势存在负相关。

从历史上看，美元指数每上升一个单位，黄金价格即减少8.094个单位。

因为国际金价用美元计价，黄金价格与美元走势的互动关系非常密切，通常呈现美元涨、黄金跌和美元跌、黄金涨的逆向互动关系。

二．黄金价格与石油价格存在正相关。

从报告中知道，石油价格每上升一单位，黄金价格上升6.93个单位。

石油价格是黄金最为重要的大势决定者。

由于世界主要石油现货与期货市场的价格都以美元标价，石油价格的涨落一方面反映了通货膨胀率的变化，另一方面也反映出美元汇率的变化，石油价格就与黄金价格间接地相互影响。

比较原油价格与黄金价格走势，涨跌存在正相关关系的时间较多。

近几年来，由于价格联动，黄金期货也基本是“准石油品种”。

三．黄金价格与通货膨胀率存在负相关，报告结果显示，通货膨胀率每上升1%，金价下降81.78，这似乎与现实不符，但是却并不奇怪。

因为通货膨胀对于金价的影响，需要从长期和短期两个方面分析，并要结合通货膨胀在短期内的程度而定。

短期内，物价大幅上升，货币购买力下降，金价会明显上升。

长期看，若年通胀率在正常范围内变化，则对金价的影响不大。

而且黄金市场是全球性交易的有效市场，世界各国对黄金的交易构成了黄金的价格。

如果光用美国的通胀率来代表世界各国的通胀率，这并妥当。

因为当中国今天面临通货膨胀时，美国还面临着通货紧缩。

四．黄金价格与利率水平存在着正相关，这与现实不符。

从相关系数矩阵中可以看出,黄金价格与利率存在负相关，但回归系数上显示黄金价格与利率存在正相关。

这是因为利率与美元指数间存在着较明显的共线性，他们的相关系数为0.53。

因此利率变量的回归系数与美元指数的回归系数不可信。

综合以上研究，从回归模型的报告中，我们只能确认黄金价格与石油价格存在正相关，而其他的影响因素因为数据本身的缺陷以及经济变量中普遍存在着多重共线性不能有效消除，所以失去了应有的经济意义。

由于我的时间及学识有限，对于建立更有效的回归模型来减少多重共线性只能再以后进行，还请读者谅解。