国内外黄金现货市场波动特征与风险度量

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1、国内外黄金现货市场波动特征与风险度量内容：近十年来，国内外黄金现货市场收益率均表现出尖峰厚尾和波动聚集性特征。但与一般金融资产负的冲击具有非对称效应不同，黄金现货市场利好消息对波动的影响更大，且国内比国外市场有更显著的杠杆效应。在波动性特征方面，学生t分布对国内市场收益率描述效果更佳，而GED分布更适合国际市场；在市场风险度量方面，VaR-GJR-GED模型在国内和国际黄金现货市场风险研究上有很好的风险度量效果。　　关键词：现货黄金GARCH类模型VaRGED分布学生t分布　　引言　　近年来，国际上战乱频发、政局动荡，加上金融危机后全球经济的不确定性增加，这些因素造成作为“避风港”的黄金市场

2、的波动变化莫测。而黄金作为全球性的投资产品，国际和国内市场联系紧密。因此，对它们的比较研究对黄金投资者和风险管理者都具有重要意义。Tully和Lucey（2007）用APGARCH模型研究了宏观经济波动对黄金现货和远期价格的影响，得出美元汇率是影响黄金价格波动的主要变量的结论。陈煜明（2006）研究了人民币升值对国内黄金价格的影响。翟敏等（2006）利用Johansen协整检验、误差修正模型、Granger因果检验以及脉冲响应分析对国内、国际市场黄金现货价格的动态联系进行了实证研究。郑秀田（2011）运用VaR-EGARCH-GED度量了中国黄金现货市场的风险，且发现近年来中国黄金现货市场风

3、险总体上呈现出越来越大的趋势。周茂华等（2011）用GARCH类模型对上海和伦敦黄金市场的风险进行度量，研究发现两个市场的风险特征不同，上海黄金市场相比于伦敦黄金市场风险更大。　　模型介绍　　1986年，Bollerslev在Engle的ARCH模型基础上提出了GARCH模型，GARCH（p，q）模型定义如下：　　前式为带有误差项的外生变量均值方程，后式为条件方差方程。　　为了研究金融资产收益率的非对称效应，Glosten、Jagannathan与Runkel（1989）提出了GJR模型，该模型的条件方差方程为：　　只要γk不全为零，冲击的影响就具有杠杆效应。Nelson（1991）提出的E

4、GARCH模型也可以用来解决非对称效应的问题，其条件方差方程为：　　只要γk不全为零，冲击的影响就是非对称的。　　波动特征检验　　（一）ARCH效应检验　　本文选择上海黄金交易所交易时间最长且交易量较大的Au9999（后文代码为Au）为研究对象，选取了该现货合约自2002年10月30日到2012年3月30日的日收盘价（代码为cpau）数据。为了作有效对比，选择相同时间段的最具代表性的国际现货黄金（代码为Gold）日收盘价（代码为cpgold）数据。数据均来自于检验，发现两组检验中F统计量和T*R2统计量均非常显著，说明回归方程中的所有滞后残差平方项是联合显著的，认为残差序列存在ARCH效应。

5、　　（二）非对称效应检验　　由模型介绍知道用EGARCH模型可以判断黄金现货市场的收益率序列是否存在非对称性。根据eviews的运行结果可以得到该序列的EGARCH（1，1）模型估计结果（收益率分布选择自由度待定的GDE分布，各参数均在5%的显著性水平下显著）：　　由模型可知非对称项的系数估计分别为0.06和0.05，大于0且显著，表明两市场均存在非对称效应。然而，与一般金融时间序列利空消息（负的冲击）对波动有杠杆效应不同的是，黄金现货市场中正的冲击对波动的影响大过负冲击的影响。对国内市场，利好消息对条件方差的对数有约为0.18倍非对称项的冲击，而利空消息的冲击约为0.06；对国际市场，利好

6、消息内容：近十年来，国内外黄金现货市场收益率均表现出尖峰厚尾和波动聚集性特征。但与一般金融资产负的冲击具有非对称效应不同，黄金现货市场利好消息对波动的影响更大，且国内比国外市场有更显著的杠杆效应。在波动性特征方面，学生t分布对国内市场收益率描述效果更佳，而GED分布更适合国际市场；在市场风险度量方面，VaR-GJR-GED模型在国内和国际黄金现货市场风险研究上有很好的风险度量效果。　　关键词：现货黄金GARCH类模型VaRGED分布学生t分布　　引言　　近年来，国际上战乱频发、政局动荡，加上金融危机后全球经济的不确定性增加，这些因素造成作为“避风港”的黄金市场的波动变化莫测。而黄金作为全球性

7、的投资产品，国际和国内市场联系紧密。因此，对它们的比较研究对黄金投资者和风险管理者都具有重要意义。Tully和Lucey（2007）用APGARCH模型研究了宏观经济波动对黄金现货和远期价格的影响，得出美元汇率是影响黄金价格波动的主要变量的结论。陈煜明（2006）研究了人民币升值对国内黄金价格的影响。翟敏等（2006）利用Johansen协整检验、误差修正模型、Granger因果检验以及脉冲响应分析对国内、国