利用garch擴展模型對黃金市場進行分析

1、利用garch擴展模型對黃金市場進行分析【摘要】本文利用GARCH的一些擴展模型對黃金價格進行分析，采用相關(guān)的模型，我們發(fā)現(xiàn)黃金市場有別于股票市場的一些特點，一是黃金市場可能并不存在“高風險高收益”的特征，二是并沒有呈現(xiàn)出太明顯的“非對稱效應”?！娟P(guān)鍵詞】黃金GARCHMEGARCH1982年，Engel首先提出了自回歸條件異方差模型，即ARCH，1986年，波勒斯勒夫發(fā)展出了廣義的ARCH模型，即GARCH模型。Engel和Ng為了測

2、量標準化殘差變動一個單位引起的條件方差的變動情況，于1993年提出了信息沖擊曲線。如今GARCH模型和其眾多的擴展模型廣泛的應用于金融學，經(jīng)濟學領(lǐng)域，本文主要采用了GARCHM，EGARCH模型進行分析。一、研究方法與數(shù)據(jù)選取本文利用了紐約商品期貨交易所的1975年7月2號到2013年11月22號的黃金價格數(shù)據(jù)，共有9765個觀察值，取對數(shù)收益率后，去掉中間113個缺省值，還剩下9652個觀測值，所取數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫。二、實證分

3、析（一）GARCHMEngel，LillienRobins于1987年提出了GARCHM模型，其基本觀點是認為許多金融資產(chǎn)都具有高風險高收益的特征，因此資產(chǎn)回報也earch_a.L1..1418926.002835150.050.000.1363359.1474493egarch.L1..9914918.00090221099.030.000.9897236.99326_cons.0669021.00843867.930.000.083

4、4415.0503628為了進一步的分析，我們在下圖分別展示了當殘差是正態(tài)分布以及t分布時候的信息沖擊曲線，從下圖中可以看出，無論殘差分布是服從正態(tài)分布還是t分布，正的干擾引起的波動都比負干擾引起的波動大。如圖所示，標準化殘差變動負的4個單位，分別引起大概0.006，0.012個單位條件方差的變動，而當變動正的4個單位時，分別會引起大概0.075，0.013個單位條件方差的變動。不過總體來說，黃金市場的正負干擾并沒有引起的波動的差異并不

5、是很大，這一結(jié)論有別于股票等，原因之一可能是因為投資者預期價格對于基本面的傳導并沒有太大影響，如果是股票的話股價下跌會使得公司發(fā)行股票困難，從而使得上市公司對于資金的需求得不到滿足，可能會使得未來的盈利預期減少或者負債率增大，從而進一步加劇投資者對于公司前景的擔憂并進一步拋售股票。而黃金的下跌主要取決于美元的走強以及各國中央銀行的賣出操作，上漲主要是因為人們對于紙幣體系的不信任，特別是在美元脫離金本位，美元體系崩潰后的一段時間，以及20