人民币汇率与国际黄金价格联动效应研究—— 基于溢出和动态相关视角

朱新玲 黎 鹏

（1.武汉科技大学 管理学院，湖北 武汉 430081；2.中南民族大学 经济学院，湖北 武汉 430074）

一、引言与文献回顾

汇率和黄金价格存在相互影响的关系，从供需角度来看，美元汇率的波动会使世界范围内的黄金供需状况发生变化，进而导致黄金价格发生变化:需求方面，当美元贬值时，以美元计价的黄金相对于其他货币持有者来说就显得相对便宜，势必刺激其对黄金的需求；供给方面，由于多数黄金矿山在美国境外，当美元贬值时，美国境外的黄金生产商的生产成本提高，若本币升值幅度大于黄金价格的上涨幅度，则黄金矿山的盈利减少，最终导致黄金产量下降；需求增加与供给减少势必导致黄金价格上涨。从储备资产角度来看，美元是世界公认的硬通货，黄金和美元都是重要的国际储备资产，美元贬值就削弱了美元作为储备资产和保值功能的地位，而黄金作为保值工具可以对冲美元下跌时的贬值风险，因此，美元贬值时，各国将会重新选择黄金作为国际储备资产，进而导致黄金价格上涨。

关于汇率和黄金价格之间的关系，国内外学者已进行了一些研究，得出了一些有意义的研究结论。Larry指出从布雷顿森林体系瓦解之后，主要货币之间的汇率变动是影响国际黄金价格波动的重要原因［1］。Forrest通过对美元汇率和黄金价格的实证研究发现，国际黄金价格对美元汇率有抑制作用［2］。Tomomichi对国际黄金价格与日元／美元汇率、瑞士法郎／美元汇率之间的关系进行实证检验，发现国际黄金价格与美元汇率呈反向变动关系［3］。杨柳勇等通过对黄金长期决定因素进行分析，结果表明股价、通货膨胀、汇率和利率均是决定黄金价格的长期因素［4］。傅瑜通过对黄金价格波动的研究，发现美元汇率、证券价格、GDP和石油价格均与黄金价格呈反向变动关系，而美元汇率对黄金价格的解释力最强［5］。郑佳等通过对1994年1月至2005年7月两次汇率改革期间人民币汇率变动对国际黄金价格的影响，发现短期黄金价格的波动受人民币汇率变动的直接影响，人民币汇率和国际黄金价格之间存在着此消彼长的关系［6］。

纵观国内外学者的研究成果可见，现有研究主要集中在汇率与黄金价格之间相关方向和相关程度的判断，对于两者波动溢出、动态相关以及外汇市场和黄金市场传导机制等方面的研究还很匮乏。现有研究多采用相关分析、协整检验和格兰杰因果检验等方法，研究对象大多是针对美元汇率和国际黄金价格，少数针对人民币汇率的研究，其研究期间主要针对第二次汇改之前，研究结论对现实的参考价值有限。

二、向量GARCH模型介绍

向量GARCH模型充分考虑了多个市场之间条件方差－协方差之间的相互影响，是目前联动效应分析的主要方法。鉴于向量GARCH模型参数众多，估计困难，实际应用中一般用其简化形式，以下简 要介绍 BEKK 模型和 DCC－MVGARCH模型。

（一）BEKK 模型

BEKK模型［7］允许条件方差和协方差相互影响，且不需要估计太多参数，也保证了最优化过程中条件方差－协方差矩阵的正定条件，在实际中使用较为广泛，主要用于市场间波动溢出效应的检验。

令｛εt｝表示N×1维向量随机过程，且εt＝，η～i.i.dN（0，I），其中I为N 阶单位t阵，Ht是基于t－1信息集的关于｛εt｝的正定可测的N×N协方差矩阵，BEKK 模型可以表示为:

当p＝q＝1时，BEKK（1，1）模型为:

其中:C为常数下三角矩阵，A代表ARCH项的系数矩阵，B代表GARCH项的系数矩阵。

可以通过检验a12，a21，b12，b21在统计上是否显著异于零，来考察市场1和市场2之间是否存在波动溢出效应。具体检验如下:

①不存在市场1对市场2的单向波动溢出效应:H0∶a12＝b12＝0

②不存在市场2对市场1的单向波动溢出效应:H0∶a21＝b21＝0

③不存在市场1和市场2的双向波动溢出效应:H0∶a12＝b12＝a21＝b21＝0

（二）DCC－MVGARCH 模型

动态条件相关多元GARCH 模型（DCCMVGARCH模型）［8］克服了异方差性的影响，允许在均值方程中加入其他解释变量，增加了模型的合理性，可以用于市场之间的动态相关性检验。

DCC模型可以通过两阶段进行估计:

（1）对各资产收益率序列进行单变量GARCH估计，得条件方差序列hi，t和均值方程的收益率残差ri，t，用条件标准差序列去除收益率残差序列得到标准化残差序列εi，t。

（2）用第一阶段估计出来的标准化残差序列利用极大似然法估计动态相关结构的参数。具体估计的推导过程可参考文献［8］。

三、实证分析

（一）样本数据的选取

对于汇率与黄金价格的联动效应分析，本文选取人民币／美元名义汇率和纽约商品交易所黄金现货价格日数据，在样本区间选取上以第二次汇率改革（2005年7月21日）为起点，选取2005年7月25日至2009年6月29日人民币兑美元的名义汇率日数据和黄金现货价格日数据（数据来源于国家外汇管理局网站和MetaTrader外汇业务在线交易平台软件）。由于两个市场的交易日有差异，首先进行两市场间的样本匹配，选取两个市场均能获得数据的交易日组成样本，各序列的收益率采用百分位对数收益率形式，调整匹配后得到一组样本:人民币／美元名义汇率收益率序列与黄金价格收益率数据，两个序列分别记为｛rh3t｝和｛rjt｝，共有928×2个观察值。

（二）序列的基本特征

在研究人民币汇率与黄金价格的联动效应之前，为了对两个收益率序列｛rh3t｝和｛rjt｝的一般特征有大致了解并为后续一些研究方法提供应用前提，首先通过相关的统计检验对两个序列的基本统计特征、自相关性和平稳性进行检测。

1.序列的基本统计特征

序列的基本统计特征有:均值μ＝E（rt），标准差σ＝E［（rt－μ）2］，偏度S＝，峰度K ＝，Jarque－Bera统计量JB＝＋（K－3）2］。利用Eviews6.0软件，对序列 ｛rh3t｝和 ｛rjt｝进行基本统计特征描述，结果分别见表1。

表1 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的基本统计特征

表1给出了人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的基本统计特征，从标准差看，黄金价格收益率的波动要大于人民币汇率收益率的波动。两序列的JB统计量均非常显著，因此拒绝正态分布的原假设，表明两序列均不服从正态分布。从偏度看，人民币／美元名义汇率和黄金价格收益率序列均为左偏分布。从峰度看，两序列的峰度均大于3，均具有尖峰厚尾特征。

2.序列的自相关性检验

对于序列的相关性可以用Ljung和Box提出的Q统计量表示:其中:T为样本数，ρk表示样本的k阶自相关系数，m为滞后的阶数。若Q统计量在某一滞后阶数显著不为零，则说明序列存在某种程度的序列相关。利用Eviews6.0软件，对序列 ｛rh3t｝和｛rjt｝进行自相关检验，具体检验结果见表2。

表2给出了人民币／美元名义汇率收益率序列与黄金价格收益率序列的自相关检验结果，从结果可见，人民币／美元名义汇率收益率序列15阶以后的Q统计量在0.01水平下显著，表明人民币／美元名义汇率序列在较长期限上存在显著的序列相关性。而黄金价格收益率序列只有5阶左右的Q统计量在0.05水平下显著，表明黄金价格收益率序列的相关性不是很显著。

表2 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的相关性Q检验结果

3.序列的平稳性检验

平稳性指序列的统计特征不随时间的推移而变化，常用的时间序列平稳性的检验方法是ADF（Augmented Dickey－Fuller）检验，ADF 检验假定时间序列xt服从AR（p）过程，检验方程为:通过检验回归系数δ的显著性，来判断序列是否平稳。利用Eviews6.0软件，对序列 ｛rh3t｝和｛rjt｝进行平稳性检验，具体检验结果见表3。

由表3的检验结果可知:在1%的显著性水平下，人民币／美元名义汇率和黄金价格收益率序列均通过ADF检验，即在2005年7月25日至2009年6月30日这一样本区间，人民币／美元名义汇率和黄金价格收益率序列均为平稳时间序列。

表3 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列ADF检验结果

（三）联动效应检验

联动效应主要通过市场的协同运动来反映，而协同运动既可以通过资产收益的方差溢出体现，也可以通过资产收益的均值溢出体现，还可以通过市场间相关性的动态变化体现。因此，对于金融市场间的联动效应可以从均值溢出效应、波动溢出效应和动态相关性三个方面进行考察。

1.均值溢出效应分析

均值溢出效应是指一个市场的收益不仅受到自身前期收益的影响，还可能受到其他市场前期收益的影响，即收益率条件一阶矩的Granger因果关系，可以通过格兰杰因果检验进行分析。利用Eviews6.0软件，对序列｛rh3t｝和 ｛rjt｝进行Granger因果检验，结果见表4。

表4 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的Granger因果检验

由表4可知，在1%的显著性水平下，黄金价格是人民币／美元名义汇率的Granger原因，而在10%的显著性水平下，人民币／美元名义汇率是黄金价格的Granger原因。

2.波动溢出效应分析

波动溢出效应是指一个市场的波动程度不仅受自身过去波动程度的影响，还可能受到其他市场波动程度的影响，即收益率二阶矩的Granger因果关系，可以通过BEKK模型进行分析。利用Matlab软件，采用BEKK（1，1）模型对汇率与黄金价格的波动溢出效应进行分析，具体结果见表5和表6。

表5给出了BEKK（1，1）的估计结果，首先，矩阵A和B 的主对角线元素a11、a22、b11、b22在1%显著性水平下均显著异于零，表明两个收益率序列的波动均存在明显的持续性和聚集性。另外，a12在5%显著性水平下显著，b12在1%显著性水平下显著，而a21和b21不显著，结合表6溢出效应检验结果可知，存在人民币／美元名义汇率对黄金价格的单向波动溢出效应。

表5 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的BEKK（1，1）估计结果

表6 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的波动溢出检验

3.动态相关性分析

动态相关性是指两个市场的相关性并非一成不变，而是随着时间的变化发生改变。上述均值溢出效应和波动溢出效应的结果表明人民币／美元名义汇率与黄金价格两个收益率序列的波动是相互关联的，但这种关联是常态还是动态？下面利用Matlab软件，采用DCC－MVGARCH模型对人民币／美元名义汇率与黄金价格之间的相关性进行动态考察。人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列的GARCH（1，1）模型估计结果见表7。

人民币／美元名义汇率和黄金价格收益率序列的DCC（1，1）模型参数估计结果如下:α（p值）为2×10－6（0.9869），β（p值）为2×10－6（1.0000）。α＝2×10－6为相关系数的动态调整系数，度量了外汇市场和黄金市场间相关系数的调整幅度，β＝2×10－6，从α和β对应的p值可知，两者的估计均不显著。

为了更直观地反映外汇市场与黄金市场间的动态相关系数的变化，下面给出动态相关系数的时间路径图与基本描述性统计分析结果，具体见图1。从图1可以直观地看出，在整个样本期内，动态相关系数基本在－0.0479附近波动，没有表现出明显的时变性特征，因此，在研究样本期内外汇市场与黄金市场的关联是一种常态关联。

统计分析显示，样本期内，外汇市场与黄金市场动态相关系数的均值为－0.04717，中位数为－0.04705，最小值为－0.07699，最大值为－0.04703，标准差为0.001837，相关系数的波动幅度较小，为0.03左右。

表7 人民币／美元名义汇率与黄金价格收益率序列GARCH（1，1）模型估计结果

图1 人民币／美元名义汇率和黄金价格动态相关系数图

四、结果分析与政策解释

第一，人民币／美元名义汇率与黄金价格呈现正向的变动关系。由于国际黄金价格以美元计价结算，且美元汇率的走势与黄金价格存在负向变动关系，即美元贬值（人民币升值）时黄金价格上涨，美元升值（人民币贬值）时黄金价格下跌，因此，人民币汇率走势与黄金价格存在正向的变动关系。

第二，从均值溢出来看，人民币／美元名义汇率与黄金价格之间存在双向因果关系，但人民币／美元名义汇率到黄金价格的因果关系显著性不是很强，这表明人民币汇率与黄金价格互为Granger原因，即人民币／美元汇率的变化会引起美元汇率的变化，而美元汇率的变化又会通过影响黄金的供需状况和黄金的国际储备资产能力导致黄金价格的波动。黄金具有货币功能，它与各国货币均存在对应关系，它会通过多种途径影响人民币汇率，使得其与人民币汇率的因果关系非常显著；而人民币汇率是通过影响美元汇率间接影响黄金价格的，导致其与黄金价格的因果关系显著性不强。

第三，从波动溢出来看，存在人民币／美元名义汇率到黄金价格的单向溢出效应。这表明外汇市场的风险会通过一定的渠道传递到黄金市场。由于人民币汇率是黄金价格变化的原因，因此，人民币外汇市场的波动风险会通过影响美元汇率的波动传递到黄金市场，加剧黄金市场的波动程度，增加黄金市场的风险。由于第二次汇改后，人民币汇率实行参考一篮子货币的有管理的浮动，黄金定价从黄金——美元两维元素向黄金——一篮子货币——人民币三维元素转换，投资者决策时，既要关注美元黄金价格，也要关注其他主要货币的黄金价格，因此，目前美元黄金价格的波动对人民币汇率的影响还较有限，黄金市场还不存在对人民币外汇市场的风险传导机制。

第四，从动态相关来看，人民币／美元名义汇率与黄金价格的波动是常态关联。这表明我国外汇市场和黄金市场的相关关系比较稳定，不具有时变特性，我国外汇市场和黄金市场一体化程度还不是十分明显。

［1］Larry A，Fabio S，The price of gold and the exchange rate［J］.Journal of International Money and Finance，1996（15）.

［2］Forrest C，Terence C M，Geoffrey W.Gold as a hedge against the US dollar［EB／OL］.（2006－08－09）［2012－02－10］.Http:／／www.gold.com.

［3］Tomomichi N，Michael S.Testing for dynamics in the irregular fluctuations of financial data［J］.Science Direct，2006（10）.

［4］杨柳勇，史震涛.黄金价格的长期决定因素分析［J］.统计研究，2004（6）.

［5］傅瑜.近期黄金价格波动的实证研究［J］.产业经济研究，2004（1）.

［6］郑佳，林斌.人民币汇率变动对国际黄金价格的影响［J］.黄金，2007（7）.

［7］Engle R F，Kroner K F.Multivariate simultaneous generalized ARCH［J］.Econometric Theory，1995（11）.

［8］Engle R F.Dynamic conditional correlation:a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models［J］.Journal of Business and Economic Statistics，2002（20）.