楊勝剛+陳帥立+王盾

基金項目：教育部博士點基金（20090161110029）

摘 要：采用線性回歸、BreushGodfrey LM相關(guān)性檢驗、VAR模型的方差分解和脈沖響應(yīng)圖、價格波動率的單位根檢驗和Granger格蘭杰因果檢驗等方法對中國黃金期貨價格的影響因素進行實證研究。結(jié)果表明：上海、香港、倫敦的黃金現(xiàn)貨和紐約黃金期貨價格以及美元指數(shù)是影響中國黃金期貨價格的主要因素，而中國黃金期貨價格的波動顯著受到倫敦黃金現(xiàn)貨價格波動和紐約黃金期貨價格波動的影響。雖然目前中國黃金期貨市場已具備一定的規(guī)避風(fēng)險功能，且初具價格發(fā)現(xiàn)功能，但國際影響力有待繼續(xù)提升。

關(guān)鍵詞： 黃金期貨；價格因素；國際影響力

中圖分類號：F830.59 文獻標(biāo)識碼： A文章編號：1003-7217(2014)03-0044-05

一、引 言

中國黃金期貨①的面世時間并不長，2008年初于上海期貨交易所正式掛牌交易。盡管中國黃金期貨市場在短短五年的時間里成長迅速，但依然處在初級發(fā)展階段,存在許多亟待探究的問題。尤其是在當(dāng)今國際金融危機持續(xù)發(fā)展的宏觀背景下，國際黃金價格波動頻繁。特別是2013年4月金價歷史性地暴跌到每盎司1400美元，引發(fā)了黃金市場的持續(xù)低迷和消費者的恐慌心理。由于價格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險轉(zhuǎn)移是期貨市場的兩大基本功能，因此，研究中國黃金期貨價格的影響因素及內(nèi)在機理有助于檢驗中國黃金期貨市場是否已經(jīng)具備價格發(fā)現(xiàn)功能，從而可以判斷中國黃金期貨市場的發(fā)育程度，對預(yù)測中國黃金期貨價格的未來趨勢和黃金期貨市場的發(fā)展前景具有重要現(xiàn)實意義。

關(guān)于黃金期貨價格的研究，國外的Monoroe和Cohn(1986)認(rèn)為，人們可以根據(jù)短期國庫券利率與不同到期日的黃金期貨合約之間的關(guān)系，判斷是否有機會獲得超額利潤［1］。Ma和Soenen（1988）研究了黃金期貨與白銀期貨之間的價格關(guān)系，發(fā)現(xiàn)黃金、白銀現(xiàn)貨價格之間的關(guān)聯(lián)性在黃金和白銀期貨市場中仍然存在［2］。Poitras（1990）利用兩個不同到期月份的黃金期貨價格之間的交易差價研究了黃金期貨價差的分布特性，結(jié)果顯示，黃金期貨差價的分布理論上依賴于期貨價格和隱含的套利回報的分布［3］。

國內(nèi)對黃金期貨的價格研究主要集中在近兩年。馮輝、張蜀林(2012）通過建立黃金期貨價格決定要素模型，認(rèn)為長期內(nèi)國際黃金期貨價格決定要素為世界GDP、美元指數(shù)、利率、美國經(jīng)濟狀況；經(jīng)濟危機期間價格決定要素為美元指數(shù)、主權(quán)信用違約互換(CDS)、波動率指數(shù)、全球流動性、通貨膨脹［4］。沙青、張曉東（2013）運用多因素實證分析的方法對黃金期貨價格的影響因素進行研究，認(rèn)為對黃金期貨價格變動影響較大的因素分別為黃金現(xiàn)貨價格、紐約黃金期貨價格、石油指數(shù)和美元指數(shù)［5］。為此，以下試通過建立黃金期貨價格形成模型進行理論分析。

二、模型構(gòu)建及回歸分析

（一）回歸模型的構(gòu)建

以影響黃金期貨價格的四大因素來確定變量，即黃金期貨與黃金現(xiàn)貨的關(guān)系、黃金現(xiàn)貨價格的影響因素，反映國民經(jīng)濟的重要宏觀經(jīng)濟變量、國際期貨市的聯(lián)動性［6-12］。將因變量設(shè)定為中國黃金期貨價格，選擇中國黃金現(xiàn)貨市場價格（滬金9995與滬金99999的平均價格）、香港黃金現(xiàn)貨市場價格、日本黃金期貨市場價格、倫敦黃金現(xiàn)貨市場價格、紐約黃金期貨市場價格、美國原油指數(shù)、道瓊斯工業(yè)指數(shù)和美元指數(shù)作為變量［13］。選取以上變量從2011年1月10日~2012年1月13日的周收盤價，剔除日期不同的數(shù)據(jù)后得到50個樣本。然后，進行對數(shù)處理，調(diào)整貨幣單位和匯率，分別用lnAUF、lnAUSH、lnAUHK、lnAUJP、lnAULD、lnAUCMX、lnOILI、lnDJI、lnDI表示。

首先,將上述九個變量進行ADF單位根檢驗。結(jié)果顯示各變量在各顯著水平下均為一階平穩(wěn)序列，可以進行OLS線性回歸。

假設(shè)中國黃金期貨價格多元回歸模型為：

y=β0+β1dln AUSH+β2dln AUHK+

β3dln AUJP+β4dln AULD+β5dln AUCMX+

β6dln OILI+β7dln DJI+β8dln DI （1）

對式（1）運用OLS回歸分析,結(jié)果如表1。

表1 各變量的多元線性回歸結(jié)果

Variable

Coefficiet

Std. Error

tStatistic

Prob.

C

-0.000282

0.000658

-0.428608

0.6705

dlnAUSH

0.847904

0.086743

9.774912

0.0000

dlnAUHK

0.157536

0.069003

2.283018

0.0278

dlnAUJP

0.018630

0.016173

1.151939

0.2562

dlnAULD

-0.198658

0.173475

-1.145168

0.2589

dlnAUCMX

0.232431

0.151308

1.536142

0.1324

dlnOILI

0.010794

0.021814

0.494822

0.6234

dlnDJI

-0.034416

0.030975

-1.111094

0.2732

dlnDI

0.086348

0.069024

1.250980

0.2182

Rsquared

0.980599

Mean dependent var

0.003873

Adjusted

Rsquared

0.976719

S.D. dependent var

0.029333

S.E. of

regression

0.004476

Akaike info criterion

-7.815918

Sum squared

resid

0.000801

Schwarz criterion

-7.468440

Log

likelihood

200.4900

HannanQuinn criter.

-7.684085

Fstatistic

252.7202

DurbinWatson stat

2.254527

Prob

(Fstatistic)

0.000000

財經(jīng)理論與實踐(雙月刊)2014年第3期2014年第3期(總第189期)楊勝剛，陳帥立等：中國黃金期貨價格影響因素研究

表1顯示，F(xiàn)值為252.72；Prob概率值為0，說明模型總體上顯著性良好；R方和調(diào)整后的R方均保持在0.97以上，表明模型擬合程度比較理想；DW值為2.25，大于標(biāo)準(zhǔn)值2，說明回歸方程的殘差序列不存在序列自相關(guān)。

（二）回歸模型的改進

1.殘差分析。殘差分析(residual analysis)考查個體觀測值，看因變量的實際值是高于還是低于預(yù)測值。初始回歸模型的殘差圖如圖1。

圖1中，各期殘差大都分處于虛線區(qū)間內(nèi)，既無明顯偏向，也無誤差逐漸擴大和周期性波動的趨勢，因此，模型函數(shù)式的設(shè)立是合理的。由圖1可知，第2、5、7、34、35、42周的波動情況異常。聯(lián)系異常點發(fā)生時國際國內(nèi)經(jīng)濟形勢和黃金期現(xiàn)貨市場價格發(fā)現(xiàn)，第2周由于歐洲央行暗示采取緊縮政策，導(dǎo)致國際各大商品交易所黃金期貨價格下跌。第3、4期正處于中國春節(jié)股市休市后的兩周，國際黃金價格仍然變動，所以，開市后預(yù)期因積累而偏離正常值，至第5期才逐漸恢復(fù)正常。第34~35周，也就是2011年9月中下旬，觀察這期間美元匯率、國際金價的價格及走勢發(fā)現(xiàn)，美元匯率和原油價格急劇走跌，而國際黃金價格迅速走高。其原因可能是中國黃金期貨市場對國際黃金市場的價格、交易量等其他指標(biāo)的變化反應(yīng)不夠靈敏，因此，國際金融危機所引發(fā)的美元、原油走軟導(dǎo)致國內(nèi)投資者對黃金價格走強的過度預(yù)期。第42期因西班牙公債創(chuàng)下14年來歷史新高，導(dǎo)致歐美股市大跌，國際黃金市場也難逃其影響。因此，剔除這幾個異常值。

圖1 各變量多元回歸方程的殘差分析圖

剔除異常值之后，用t檢驗剔除不顯著的dlnAUJP、dlnOILI和dlnDJI，得到六個變量的初始回歸方程，其線性回歸結(jié)果見表2。

表2 修改后的六個變量線性回歸結(jié)果

Variable

Coefficiet

Std. Error

tStatistic

Prob.

C

-0.000245

0.000473

-0.516942

0.6083

dlnAUSH

0.881199

0.058589

15.04029

0.0000

dlnAUHK

0.112039

0.044347

2.526421

0.0159

dlnAULD

-0.273687

0.115418

-2.371272

0.0230

dlnAUCMX

0.354975

0.101034

3.513430

0.0012

dlnDI

0.096134

0.041343

2.325259

0.0256

Rsquared

0.991251

Mean dependent var

0.007064

Adjusted

Rsquared

0.990068

S.D. dependent var

0.028946

S.E. of

regression

0.002885

Akaike info criterion

-8.729971

Sum squared

resid

0.000308

Schwarz criterion

-8.484223

Log

likelihood

193.6944

HannanQuinn criter.

-8.639347

Fstatistic

838.3735

DurbinWatson stat

2.415441

Prob

(Fstatistic)

0.000000

表2顯示， F值為838.3755； Prob概率值為0，說明模型顯著性良好；同時，R方和調(diào)整后的R方均在0.99以上，表明模型的擬合程度較為理想；而DW值為2.42，比標(biāo)準(zhǔn)值2高，說明回歸模型的殘差序列不存在序列自相關(guān)。最終得到初始的多元回歸模型。

2.BreushGodfrey LM檢驗。檢驗殘差序列的相關(guān)性，LM模型是較為理想的方法之一，其結(jié)果如圖3所示。

表3 多元回歸模型的殘差序列相關(guān)性檢驗結(jié)果

Fstatistic

4.048

Prob

0.0518

Obs×Rsquared

4.346

Prob

0.0371

假設(shè)置信度為1%，則LM檢驗顯示接受原假設(shè)，因此，回歸方程的殘差序列不存在相關(guān)性，模型是有效的。最終的多元回歸方程如下式：

dln AUF=-0.000245+0.881199×dln AUSH+

0.112039×dln AUHK－0.273687×dln AULD+

0.354975×dln AUCMX+0.096134×dln DI（2）

以上回歸模型說明，上海、香港、倫敦的黃金現(xiàn)貨價格、美國黃金期貨價格和美元指數(shù)是影響中國黃金期貨價格的主要因素。其中，中國黃金期貨價格主要受到上海、倫敦的黃金現(xiàn)貨和美國黃金期貨市場價格的影響，其相關(guān)系數(shù)分別為0.88、-0.27和0.35。

（三）回歸模型的預(yù)測能力檢驗

采用點預(yù)測方法，利用多元回歸線性模型預(yù)測中國黃金期貨（lnAUF）第51~55周（2012.01.20~2012.02.24）的收盤價格，其結(jié)果如表4。

表4 黃金期貨周收盤價實際值與預(yù)測值對比

周數(shù)

實際值

預(yù)測值

51

339.7

338.7067

52

358.62

358.1908

53

353.25

351.7527

54

353.42

352.2967

55

362.28

360.1318

從表4可知，采用多元線性回歸模型點預(yù)測方法得到的接下來五周的黃金期貨價格與實際值較為接近，說明本文構(gòu)建的中國黃金期貨價格模型預(yù)測準(zhǔn)確、合理。

三、價格波動分析

根據(jù)上文回歸模型得到的結(jié)論，進一步考察中國黃金期貨、中國黃金現(xiàn)貨、香港黃金現(xiàn)貨、倫敦黃金現(xiàn)貨和紐約黃金期貨之間價格波動的相關(guān)性。

（一）數(shù)據(jù)選取

不同的黃金期貨合約交割期不一致，若簡單收集黃金期貨的價格會使其數(shù)據(jù)不具連續(xù)性。為避免這種情況，擬采用文華財經(jīng)上滬金指數(shù)②作為黃金期貨價格的數(shù)據(jù)來源。然后利用公式R=Δpt/pt－1將價格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成價格波動率數(shù)據(jù)，用RAUF、RAUHK、RAUSH、RAULD、RAUCMX 分別表示中國黃金期貨、中國黃金現(xiàn)貨、香港黃金現(xiàn)貨、倫敦黃金現(xiàn)貨和紐約黃金期貨的價格波動率序列。樣本區(qū)間為 2011 年 1 月11日~2012年4月12日，共328個數(shù)據(jù)。對五個價格波動序列進行平穩(wěn)性檢驗。假定置信度水平為1%，檢驗結(jié)果顯示，五個序列均為平穩(wěn)序列，可以進行下一步檢驗。

（二）ADL模型檢驗

通過建立ADL模型將數(shù)據(jù)的動態(tài)非均衡過程逼近經(jīng)濟理論的長期均衡過程，以考察RAUF與RAUSH、RAUHK、RAULD、RAUCMX長期趨勢是否一致。根據(jù)SC最小準(zhǔn)則，選取階數(shù)p=2，q=2，得到的四個ADL(2，2)模型，分別將四個模型進行LM檢驗,發(fā)現(xiàn)其殘差序列均不存在序列自相關(guān)。因此，變換得到RAUF與RAUSH、RAUHK、RAULD、RAUCMX的誤差修正模型：

ΔRAUFt=0.270ΔRAUFt-1+0.926ΔRAUSHt－

0.285ΔRAUSHt-1－1.719(RAUFt－

0.982RAUSHt)+εt+1（3）

ΔRAUFt=－0.0003+0.171ΔRAUFt-1+

0.855ΔRAUHKt－0.178ΔRAUHKt-1－

1.571(RAUFt－0.910RAUHKt)+εt+1（4）

ΔRAUFt=0.092ΔRAUFt-1+0.211ΔRAULDt－

0.380ΔRAULDt-1－1.643(RAUFt－

0.888RAULDt)+εt+1 （5）

ΔRAUFt=0.115ΔRAUFt-1+0.296ΔRAULDt－

0.258ΔRAULDt-1－1.658(RAUFt－

0.840RAULDt)+εt+1 （6）

從式（3）~（6）可知，影響中國黃金期貨價格短期波動的因素主要有兩個：一是短期內(nèi)中國黃金現(xiàn)貨市場價格波動的作用，用差分項表示；二是長期內(nèi)中國黃金期貨市場價格偏離長期均衡的作用，用誤差修正項ecmt的系數(shù)表示。如式（3）中，當(dāng)中國黃金期貨市場的價格波動偏離短期均衡時，調(diào)整力度為（-1.719）。而中國黃金期貨與現(xiàn)貨價格波動的長期均衡系數(shù)為0.982，兩者依存度高達98.2%。因此，中國黃金期現(xiàn)貨市場的價格長期內(nèi)趨于一致，中國黃金期貨市場已具備一定的規(guī)避風(fēng)險能力。同理，中國黃金期貨市場價格與香港、倫敦黃金現(xiàn)貨價格、紐約黃金期貨市場價格在長期內(nèi)均存在一致性。

（三）Granger格蘭杰因果檢驗

為了檢驗序列RFAU、RSHAU、RHKAU、RLDAU和RCMXAU之間的因果關(guān)系，我們進行了滯后二期的格蘭杰因果檢驗，其結(jié)果見表5。

表5說明：第一，從價格影響力角度看，國際各大黃金市場對中國黃金期貨市場價格的影響力較大，而中國黃金期貨市場也對本國及周邊地區(qū)的黃金市場具有一定的輻射力。第二，從價格波動率角度看，中國黃金現(xiàn)貨價格波動受到現(xiàn)貨價格波動的影響，說明其具備領(lǐng)先于現(xiàn)貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能。第三，香港黃金市場能反映國際黃金市場與中國黃金市場的價格變化，說明香港黃金市場發(fā)展較為成熟，能較快地對其他黃金市場的價格變化做出反應(yīng)。第四，國際黃金市場的定價權(quán)主要掌握在倫敦黃金交易所，因而對其他黃金市場的價格走向有絕對的影響力。

表5 Granger因果關(guān)系檢驗

原假設(shè)

Fstatistic

Prob

結(jié)論

RAUSH不是RAUF的原因

RAUF不是RAUSH的原因

1.41030

4.97676

0.2458

0.0075

接受原假設(shè)

拒絕原假設(shè)

RAUHK不是RAUF的原因

RAUF不是RAUHK的原因

2.25444

5.21804

0.1072

0.0061

接受原假設(shè)

拒絕原假設(shè)

RAULD不是RAUF的原因

RAUF不是RAULD的原因

318.157

0.18505

3.E-72

0.8312

拒絕原假設(shè)

接受原假設(shè)

RAUCMX不是RAUF的原因

RAUF不是RAUCMX的原因

226.152

0.25947

2.E-58

0.7717

拒絕原假設(shè)

接受原假設(shè)

RAUHK不是RAUSH的原因

RAUSH不是RAUHK的原因

6.80204

3.96471

0.0013

0.0202

拒絕原假設(shè)

拒絕原假設(shè)

RAULD不是RAUSH的原因

RAUSH不是RAULD的原因

283.361

1.70317

2.E-67

0.1840

拒絕原假設(shè)

接受原假設(shè)

RAUCMX不是RAUSH的原因

RAUSH不是RAUCMX的原因

269.740

0.86305

4.E-65

0.4230

接受原假設(shè)

拒絕原假設(shè)

RAULD不是RAUHK的原因

RAUHK不是RAULD的原因

89.1976

0.00926

6.E-30

0.99008

拒絕原假設(shè)

接受原假設(shè)

RAUCMX不是RAUHK的原因

RAUHK不是RAUCMX的原因

51.0122

1.02590

3.E-19

0.3600

拒絕原假設(shè)

接受原假設(shè)

RAUCMX不是RAULD的原因

RAULD不是RAUCMX的原因

1.60798

18.6392

0.2020

2.E-08

接受原假設(shè)

拒絕原假設(shè)

（四）VAR模型的脈沖響應(yīng)分析

建立香港黃金現(xiàn)貨、倫敦黃金現(xiàn)貨、紐約黃金期貨、中國黃金期貨和現(xiàn)貨市場的VAR模型，用以分析中國黃金期貨市場與其他黃金市場的關(guān)系，了解中國黃金期貨市場價格波動受其他黃金市場價格波動的影響程度。

上述黃金市場分別用AUHKM、AULDM、AUCMXM、AUFM和AUSHM表示，數(shù)據(jù)仍采用價格波動率序列數(shù)據(jù)。設(shè)定滯后期為10天，用Eviews軟件得到圖2所示的脈沖響應(yīng)圖，橫軸表示時間（日），縱軸表示反應(yīng)程度（%）。

由圖2可知， 一單位正結(jié)構(gòu)的AUFM價格波動在當(dāng)期對其自身有0.0065%的沖擊，第二天沖擊調(diào)整為0.001%，第七天才基本被吸收，反應(yīng)時間為六天；一單位正結(jié)構(gòu)的AUCMXM、AUSHM價格波動在當(dāng)期對AUFM沖擊較小，第二天沖擊才增大到0.0015%； 一單位正結(jié)構(gòu)的AULDM價格波動在當(dāng)期對AUFM也無沖擊，第二天沖擊才增加到0.01%；AUHKM價格波動的一單位正結(jié)構(gòu)沖擊在當(dāng)期對AUFM無影響，第二天增大到0.001%，所有沖擊均在第七天基本被吸收。

顯然，國際市場的黃金現(xiàn)期貨價格波動沖擊對中國黃金期貨價格波動的影響相對較大，說明中國黃金期貨市場的發(fā)展還欠成熟穩(wěn)健，黃金期貨價格波動仍在較大程度上受到歐美黃金市場的影響，今后需進一步完善。

圖2 RAUF的脈沖響應(yīng)圖

（五）VAR模型的方差分解分析

用VAR模型的方差分解分析進一步研究各黃金市場之間的相互影響程度。假定滯后時間為10 天，然后用Eviews軟件得到圖3所示的方差分解圖，時間用橫軸表示（日），沖擊的貢獻率用縱軸表示（%）。

圖3 RAUF方差分解圖

圖3顯示，中國黃金期貨價格波動在當(dāng)期對自身的沖擊高達100%。第二期開始沖擊的貢獻率發(fā)生較大變化，AULDM的沖擊貢獻上升到65%，而AUFM對自身的沖擊下降到30%，隨后基本保持這一水平。AUSHM、AUHKM、AUCMXM的價格沖擊較小。這說明中國黃金期貨的價格波動主要受到其自身和倫敦黃金現(xiàn)貨價格波動的影響，且能夠在較短時間內(nèi)吸收沖擊，說明中國黃金期貨市場亟待進一步發(fā)展。

四、結(jié)論

綜上所述，中國黃金期貨價格主要受到上海、倫敦的黃金現(xiàn)貨和美國COMEX黃金期貨價格的影響。中國黃金期貨市場在面世后的五年里發(fā)展迅猛，已具備一定的風(fēng)險規(guī)避功能，也初步實現(xiàn)了價格發(fā)現(xiàn)功能。它對中國乃至亞洲黃金市場有一定的引導(dǎo)力，但同時其自身受國際黃金市場的影響也較大，國際影響力仍然處于初級發(fā)展階段。在國內(nèi)黃金需求日益增長的今天，中國應(yīng)該進一步規(guī)范黃金期貨市場交易制度，完善相關(guān)法律法規(guī)，促進中國黃金期貨市場朝著規(guī)范、穩(wěn)健、國際化的方向邁進。

注釋：

① 這里指在上海期貨交易所上市的黃金期貨，香港黃金期貨則指中國香港地區(qū)上市的黃金期貨。

②數(shù)據(jù)來源：文華財經(jīng)期貨軟件，http://www.wenhua.com.cn.

參考文獻：

［1］Monroe, M.A &Cohn, R.A. The relative efficiency of the gold and treasury bill futures markets［J］. The Journal of Futures Markets, 1986, 6(3): 477-493.

［2］Christopher K. Ma, Luc A. Soenen. Arbitrage opportunities in metal futures markets［J］. The Journal of Futures Markets, 1988, 8(2): 199-209.

［3］Geoffrey Poitras.The distribution of gold futures spreads［J］. The Journal of Futures Markets, 1990, 10(6): 643-659.

［4］馮輝，張蜀林.國際黃金期貨價格決定要素的實證分析［J］. 中國管理科學(xué), 2012, 11(20): 424-428.

［5］沙青，張曉東.我國黃金期貨市場價格影響因素［J］.研究時代金融,2013(8):261.

［6］王慧琳.我國黃金期貨價格與現(xiàn)貨價格引導(dǎo)關(guān)系的實證研究［D］.廣州:暨南大學(xué),2010.

［7］Forrest Capie, Terence C.Mills, Geoffrey Wood. gold as an hedge against the US dollar［J］. World Gold Council, 2004，（9）：1-25.

［8］Dipak Ghosh, Eric J. Levin, Peter Macmillan, Robert E. Wright.gold as an inflation hedge?［J］. Studies in Economics and Finance, 2004, 22(1):1-25.

［9］Colin Lawrence. Why is gold different from other assets?an empirical investigation［J］. World Gold Council, 2004，（10）：2-8.

［10］楊柳勇，史震濤.黃金價格的長期決定性因素分析［J］.統(tǒng)計研究,2004(6):21-24.

［11］劉曙光，胡再勇.黃金價格的長期決定因素穩(wěn)定性分析［J］.世界經(jīng)濟研究,2008(2):35-41.

［12］杜見喧，王靜. 國內(nèi)外黃金期貨價格關(guān)系的實證分析［J］.商場現(xiàn)代化,2009(8):333.

［13］王盾.我國黃金期貨價格形成機制實證研究［D］.長沙：湖南大學(xué)，2009.

(責(zé)任編輯:寧曉青)

The Research on the Influecing Factors of Chinese Gold Futures

YANG Shenggang,CHEN Shuaili,WANG Dun

(College of Finance and Statistics, Hunan University, Changsha,Hunan 410079, China)

Abstract：This paper mainly studies the influencing factors of Chinese gold futures by applying the linear regression,the BreushGodfrey LM correlation analysis,the Variance Decomposition as well as the Impulse Response diagram in the VAR model and the Unit Root test and the Granger causality test of the price volatility, etc.,empirically. The result of the empirical test confirms that the price of Chinese gold futures is mainly affected by the gold spot price of Shanghai, Hongkong, London,the gold futures price of New York, and the dollar index; the price volatility of Chinese gold futures is greatly influenced by the London gold spot price and the New York futures gold price fluctuation. The Chinese gold futures market has already performed roles of risksavoiding and pricediscovery to some extent.However, its international influence is yet to be further developed.

Key words：Gold futures; Influencing factors; International influence

［11］劉曙光，胡再勇.黃金價格的長期決定因素穩(wěn)定性分析［J］.世界經(jīng)濟研究,2008(2):35-41.

［12］杜見喧，王靜. 國內(nèi)外黃金期貨價格關(guān)系的實證分析［J］.商場現(xiàn)代化,2009(8):333.

［13］王盾.我國黃金期貨價格形成機制實證研究［D］.長沙：湖南大學(xué)，2009.

(責(zé)任編輯:寧曉青)

The Research on the Influecing Factors of Chinese Gold Futures

YANG Shenggang,CHEN Shuaili,WANG Dun

(College of Finance and Statistics, Hunan University, Changsha,Hunan 410079, China)

Abstract：This paper mainly studies the influencing factors of Chinese gold futures by applying the linear regression,the BreushGodfrey LM correlation analysis,the Variance Decomposition as well as the Impulse Response diagram in the VAR model and the Unit Root test and the Granger causality test of the price volatility, etc.,empirically. The result of the empirical test confirms that the price of Chinese gold futures is mainly affected by the gold spot price of Shanghai, Hongkong, London,the gold futures price of New York, and the dollar index; the price volatility of Chinese gold futures is greatly influenced by the London gold spot price and the New York futures gold price fluctuation. The Chinese gold futures market has already performed roles of risksavoiding and pricediscovery to some extent.However, its international influence is yet to be further developed.

Key words：Gold futures; Influencing factors; International influence

［11］劉曙光，胡再勇.黃金價格的長期決定因素穩(wěn)定性分析［J］.世界經(jīng)濟研究,2008(2):35-41.

［12］杜見喧，王靜. 國內(nèi)外黃金期貨價格關(guān)系的實證分析［J］.商場現(xiàn)代化,2009(8):333.

［13］王盾.我國黃金期貨價格形成機制實證研究［D］.長沙：湖南大學(xué)，2009.

(責(zé)任編輯:寧曉青)

The Research on the Influecing Factors of Chinese Gold Futures

YANG Shenggang,CHEN Shuaili,WANG Dun

(College of Finance and Statistics, Hunan University, Changsha,Hunan 410079, China)

Abstract：This paper mainly studies the influencing factors of Chinese gold futures by applying the linear regression,the BreushGodfrey LM correlation analysis,the Variance Decomposition as well as the Impulse Response diagram in the VAR model and the Unit Root test and the Granger causality test of the price volatility, etc.,empirically. The result of the empirical test confirms that the price of Chinese gold futures is mainly affected by the gold spot price of Shanghai, Hongkong, London,the gold futures price of New York, and the dollar index; the price volatility of Chinese gold futures is greatly influenced by the London gold spot price and the New York futures gold price fluctuation. The Chinese gold futures market has already performed roles of risksavoiding and pricediscovery to some extent.However, its international influence is yet to be further developed.

Key words：Gold futures; Influencing factors; International influence