石油价格与黄金价格的实证分析_张次兰.pdf

西南金融2009年第3期50张次兰 郇红艳论是过去还是现在，黄金和石油都在人类社会中扮演着极其重要的角色：黄金是公认的硬通货，而石油自工业革命以来，成为现代社会的血液。纵观历史，黄金与石油价格虽短期内常出现背离走势，但整体而言，吻合度仍比较高。那么，黄金和石油价格之间是否存在联动关系？如存在联动关系，这种联动关系又是由什么因素引起的？二者之间存在的长期均衡的因果关系是单向的还是双向的？这种关联度还会继续存在么？对于这些问题，国内外有不少学者进行了分析，但他们尚没有利用计量经济方法。张莹、胥莉、陈宏民（2007）虽然采用了计量经济方法对石油和黄金价格的关系进行了实证研究，但其价格数据采集的周期较短，且只处于一个明显的上升阶段，得出的结论容易受到偶然因素的影响。本文采用1968年1月2008年3月共40年的月度数据，运用协整方程、格兰杰因果检验以及误差修正模型对黄金和石油价格之间的长期关系进行了实证研究，并得出了几点启示。一、黄金价格与石油价格关系的实证分析（一）黄金与石油价格的历史走势分析从黄金与石油价格的长期走势图来看（见图1），二者走势存在比较强的相关性。虽然大同中包含小异，但是趋势基本吻合。整体来看，可以分为五个阶段：（1）布雷顿森林体系崩溃以前的稳定期；（2）20世纪70年代中期（19721976年左右）的上涨期；（3）20世纪70年代中后期至20世纪80年代初期（19771981年左右）的高速上涨期；随后是20世纪80年代初至21世纪初（19812001年左右）长达20年的低迷盘整期，目前正处于21世纪初爆发的上涨过程当中。黄金价格和石油价格之间存在着一种模糊的正向联动关系。杨叶（2007）、宋蕊（2008）、刘月来（2008）认为存在正向联动关系的原因主要是金价和油价都受美元汇率、通货膨胀、石油输出国的黄金运作以及国际重大事件这几大因素的影响。当然，这种关系并不是绝对的，当某个独立的因素影响程度比较大，压过了金价、油价的共同影响因素时，黄金和石油价格的运动趋势可能会发生背离。但从长远来看，黄金价格和石油价格同向运动的趋势比较明显，而且持续时间很长。（二）实证分析1.数据选取及处理。本文采集了西得克萨斯州中质原油自1968年1月至2008年3月，每月第一个交易日共483组数据，序列名称为WTIOil。WTI原油期货作为世界三大原油期货定价标准之一，目前是世界上最活跃的商品期货交易品种，为全球原油价格的风向标。作为金价的表现，采用了伦敦黄金定盘价自1968年1月至2008年3月的每月均值共483组数据，序列名称为LGoldF。为了消除数据可能存在的异方差性，对两个变量做对数化处理，分别为：LnWTIOil，LnLGoldF。2.单位根检验。规范的Granger因果检验，应当使用平稳序列。用非平稳序列做Granger检验，如果在长期是有强烈趋势的序列，结论可能是错误的。因此，在时间序列数据的回归分析中，首先应当检验各时间序列是否服从单位根过程。本文采用ADF方法来进行单位根检验，滞后期的选择根据AIC准则来确定(见表1)。由表1可见，LnWTIOil，LnLGoldF序列不平稳，但是其一阶差分ADF值小于1%临界值，可见LnLGoldF与LnWTIOil序列是一阶平稳序列，满足协整检验前提，记做AR(1)。石油价格与黄金价格的实证分析无黄金市场 GOLD MARKET表1 ADF单位根检验结果被检验序列ADF值滞后期1临界值 LnLGold-1.7581123-3.2446 LnWTI0il-1.8938311-3.9814 LnLGoldF-10.785262-2.5699 LnWTIOil-14.618311-2.5699数据来源：http:/www.forecasts.org/data/data/OILPRICE.htm数据来源：http:/www.forecasts.org/data/data/GOLD.htm图1 黄金、石油价格长期走势020040060080010000204060801001207075808590950005黄金 石油总第332期西南金融513.协整检验。本文采用EG检验，首先建立变量LnWTIOil和LnLGoldF之间的回归模型，用最小二乘法估计方程，得到如下结果：（1）t (56.87847)(50.51951)LnWTIOil前的系数为正，与图1中观测结论相一致。回归方程的t统计量值较高，可决系数为0.841423也能较好地通过检验。进一步对回归方程的残差项做平稳性检验，ADF检验结果见表2。4.格兰杰因果检验。根据格兰杰表示定理，如果序列存在协整关系，那么至少存在单向的因果关系。对LnLGoldF和LnWTIOil之间进行格兰杰因果关系检验，滞后期的选择根据AIC准则来确定，结果如表3。由表3结果可见，对于“LnWTIOil不是LnLGoldF的格兰杰原因”的原假设，拒绝它犯第一类错误的概率为0.13941，表明至少在85%的置信水平下，可以认为石油价格是黄金价格的格兰杰原因。对于第二个检验，在15%显著性水平下不能拒绝原假设，因此认为两协整序列存在单方向的因果关系，即石油价格是黄金价格的格兰杰原因。5.误差修正模型。建立误差修正模型，逐步剔除方程右边的不显著项后，得到误差修正方程：从以上估计结果可知，误差修正项系数为一0.018814，显著小于零，符合反向修正机制，表明石油价格与黄金价格之间存在长期均衡关系，当上期黄金价格供给高于均衡水平时，在误差修正项作用下，本期涨幅就会减小；反之当上期价格低于均衡水平时，本期涨幅就会增大(或跌幅减小)。从误差修正项的系数看，当短期波动偏离长期均衡时，WTIOil将以-0.018814的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。二、结论及启示（一）石油价格上涨，将带动黄金价格上涨，而黄金价格的上涨一定程度上反映了经济形势的恶化黄金投资作为一种避险策略，在经济形势处于“正常时期”通常表现平平，而在“极端时期”表现良好，可以说，黄金价格与经济形势具有某种程度上的反向联系。如果国际经济形势稳定并且发展良好，则其它经济领域充满投资机会，刺激短期资本流向收益较高的实体经济或者虚拟经济领域的证券市场投资，进入黄金市场的资金量就会下降，黄金价格呈下降趋势；反之，如果国际经济形势面临严重的通胀或衰退风险，黄金避险作用凸显，进入黄金市场的资金量就会大增，金价呈上升趋势。（二）中国可考虑适当提高黄金储备和石油储备，以分散巨额外汇储备带来的风险截至2008年9月底，我国外汇储备1.9万亿美元，相比之下，黄金储备却很少，从2002年12月起一直维持在1929万盎司（约合600吨）不变。据IMF的数据显示，截至2008年4月份，中国官方黄金占外汇储备比例为1%（在公布的102个国家中只有20个国家的比例低于1%），远远低于美国(78.2%)和欧洲国家（德国66.3%，法国59.4%，意大利68.1%，英国14.8%）黄金储备比例。在2008年全球金融危机愈演愈烈，面对金融市场不可预见前景的情况下，多数国家的央行保持了原有的黄金储备，持金量甚至有所增加。如截至2008年10月末,德国、法国与意大利的黄金储备较之上半年有约5%的增长。中国巨大的储备资产如何分散风险、进行多元化投资，一直以来是市场热烈讨论的问题。我国也应该利用国际黄金市场择机经营黄金资源，实现黄金储备的有效增长。目前正在下降的黄金价格为增加黄金储备提供了一个难得机遇。国际黄金价格自2008年3月份高峰的1033美元回调到目前700多美元，而且，现在IMF为了筹集救市资金，正大量卖出它的黄金，IMF黄金原先约有3200吨，2008年8月份前后已经减持了400多吨，仍有2000多吨可以抛售。与此同时，相对于此前100多美元1桶的油价而言，现在40多美元1桶的石油价格也是难得的投资机遇。中国现在以相对低廉的价格购买大量石油，不仅可以给中国制造业的发展储备战略资源，更是为中国未来在国际货币大博弈中收集筹码（在2009年二十国集团金融峰会欧洲提案的世界货币中，石油将是仅次于黄金的优质资产）。此外，中国购买石油，可以使得石油价格相对稳定下来，并带动全球大宗商品价格稳定，这对于避免新兴市场国家金融危机扩大化相当重要，如果它们的危机也不可收拾，则中国的外部需求将更加严峻。（三）在适当时机发行通胀联结债券以抵御通货膨胀在粮食、石油等大宗商品价格的大幅上升时期，成本推动型的通货膨胀开始在全球蔓延，此时，投资者对能有效抵御通货膨胀的投资产品兴趣高涨。在国外，抗通胀产品主要是投资与CPI、黄金以及石油、粮食等大宗商品挂钩的债券，这类债券种类非常多，被统称为“通胀联结债券”，每个国家的政府都会发行类似债券。中国的通胀联结债券可以通过中国投资有限责任公司发行，募集资金用于购买中央银行的外汇储备，并在国际市场上从事投资或套期保值交易。同时，可以允许通胀联结债券在证券交易所上市交易，以增强其流动性。作者单位：人民银行沈阳分行 阜阳师范学院所在地：辽宁省沈阳市 安徽省阜阳市邮编：110001 236041责任编辑：晓 茅ttLnWTIOilLnLGoldF886086.0982184.2+=841423.02=R483=n221.2552=F表2 序列te的ADF单位根检验结果 ADF统计量值 -2.955719 1%临界值 -2.5699表3 格兰杰因果关系检验结果零假设观测数F一统计量概率LnWTIOil不是LnLGoldF的格兰杰原因4801.978560.13941LnLGoldF不是LnWTIOil的格兰杰原因1.528620.21790黄金市场 GOLD MARKET)1(270833.0112461.0004280.0+=LnLGoldFLnWTIOilLnLGoldF（1.967866）（4.050941）（6.279021）（2）（-2.763196）（2）