COMEX黄金期货价格波动、成交量与持仓量关系的实证分析于虎山 王立伟纽约商业交易所COMEX黄金期货是世界上成交量最大，交易最活跃的黄金期货市场，参与COMEX黄金期货的交易者包括对冲基金、大型黄金生产商、用金商、套利交易者以及投机者。由于成交量与持仓量巨大，因此该市场所形成的价格具有权威性，并且指导伦敦黄金现货的价格。所以通过研究COMEX黄金期货价格的变动对于把握世界黄金价格具有重要意义。一、COMEX黄金期货成交量与收益率关系的实证分析（一）数据和方法数据采用纽约商业交易所COMEX黄金期货从2009年7月28日至2010年7月9日之间主力合约每天的收盘价和成交量的数据。剔除非正常跳跃值，共获得240组数据。为考察绝对价格波动与成交量之间以及价格波动与成交量之间的关系，利用相关系数进行检验。为检验价格波动过程中成交量是否对称，做如下回归模型： （1）其中，如果0，则=0。为随机扰动项。参数反映了在不考虑价格变动方向的情况下价格波动与成交量之间的关系，参数度量不对称性，反映在价格上升过程中，价格波动与成交量关系的模型中系数的差异。如果显著为正，则表明价格下降中的成交量大于上升过程中的成交量；如果显著为负，则表明价格上升过程中的成交量大于下降过程中的成交量。因此要检验对称性，只需检验是否显著为零。另外，利用VAR模型以及Granger因果检验来确定与，与间是否存在因果关系，VAR模型为： （2） （3） （4） （5）其中为绝对价格波动。式（2）和式（3）检验与的因果关系，式（4）和式（5）检验与间的因果关系。根据赤池信息原则（AIC）选取VAR模型的最佳滞后阶数，再利用Granger方法进行因果检验。（二）实证检验结果为研究价格波动与成交量之间的关系，分别计算与之间以及与之间的相关系数，结果见表1。表1：相关系数品种样本数与与黄金期货240-0.22680.4374从表1可以得出以下结论：绝对价格波动与成交量之间存在显著的正相关关系，价格波动与成交量之间存在显著的负相关关系。表2：回归模型系数品种统计量黄金期货112665.82151090198264237.5648由表2所知，显著为正，说明黄金期货价格波动与成交量之间是不对称的，价格下跌过程中的成交量大于价格上涨过程中的成交量。利用赤池信息准则（AIC），得出了VAR模型以及最佳滞后阶数，结论见表3至表6。表3；式（2）和式（3）VAR模型rVr(-1)0.0160137377.7r(-2)-0.020519637229.3V(-1)-1.45E-080.378838V(-2)-1.01E-080.368293c0.00451534171.40表4；式（4）和式（5）VAR模型KVK(-1)-0.21585480871.47K(-2)-0.110044-390099.8K(-3)0.13607119076.10V(-1)1.74E-080.334678V(-2)3.43E-080.322486V(-3)-2.73E-080.106314c0.00656335185.45表5：最佳滞后期品种-黄金期货23表6：Granger因果检验结果Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbabilityV does not Granger Cause r2381.133050.32382r does not Granger Cause V4.051690.01863V does not Granger Cause K2363.700000.01249K does not Granger Cause V0.356130.78475从表5可以看出，-以及-的最佳滞后期分别为2和3。根据最佳滞后期，分别对价格波动与成交量间的关系以及绝对价格波动与成交量间的关系进行Granger因果检验。从表6可以得出，COMEX黄金期货价格波动与成交量之间不存在互相引导的Granger因果关系，即通过历史的价格波动对预测未来成交量水平，以及历史成交量状况对预测未来价格波动没有什么帮助。说明COMEX黄金期货市场运行较为有效，最新的信息已经完全体现在目前的价格水平中。二、COMEX黄金期货价格、成交量、持仓量关系的实证分析（一）数据与方法持仓量作为期货市场的深度指标，代表着交易者对信息认识的异同，是期货市场特有的统计数据。数据依然采用纽约商业交易所COMEX黄金期货从2009年7月28日至2010年7月9日之间主力合约每天的收盘价、成交量以及持仓量的数据。剔除非正常跳跃值，共获得240组数据。对于价格波动与成交量、持仓量关系的检验，可以建立如下模型： （6）其中：为成交量，为持仓量，为日内价格波动，的计算公式2为： （7）其中：为日内最高价，为日内最低价，为日内开盘价，为日内收盘价。为检验与预期和未预期成交量、预期和未预期持仓量之间的关系，对的滞后项、预期和未预期成交量、预期和未预期持仓量进行回归。同时建立如下模型：（8）其中，、分别为预期和未预期成交量；、分别为预期和未预期持仓量；和为虚拟变量（当0时，=1，否则=0；当0时，=1，否则=0）。对于成交量、持仓量数据，可以利用ARIMA模型分解获得。预期值为由ARIMA模型的拟合值得到，而未预期值就是实际值减去拟合值后的结果，即残差。滞后项数由AIC准则确定。（二）实证检验结果首先对成交量与持仓量进行单位根检验，结果表明成交量与持仓量均是平稳数据。可以继续进行ARIMA模型估计，估计模型分别为ARIMA（2,0,0）和ARIMA（3,0,0）。日内价格波动，通过ADF检验的结果表明得出也是平稳序列。最后对式（6）、（8）进行回归得出结果如下：表7：回归估计结果（6）式估计结果（8）式估计结果参数估计值P值参数估计值P值-0.00300.0988-0.00380.13580.10160.11570.10850.11970.22340.00030.11840.08834.95E-080.00005.64E-080.00008.83 E-090.0915-2.67E-080.04181.94E-080.30507.59E-090.3049-2.42E-080.4991-1.11E-080.8174从表7的结果可以看出，在式（6）中各系数较为显著，其中，与均为正值，在0.1%的水平上显著，说明成交量、持仓量与日内波动均存在正相关关系。这与成交量表示市场信息的多少、持仓量作为市场深度指标的解释是相吻合的。成交量放大，表示到达市场的信息在增加，不同的信息导致价格变化加剧；而持仓量的系数为正值，这与传统商品期货检验的结果相反，表明黄金期货作为特殊的期货品种，市场深度的增加反而加大了其价格的波动，主要因为黄金不但具有商品属性，同时还具备金融属性，反映了其避险的特征。式（8）中，各系数除了预期成交量之外，其他系数均不显著。表明未预期成交量、预期持仓量以及未预期持仓量对日内价格波动的影响有限，说明黄金期货的成交量、持仓量较为稳定。三、结论本文通过对纽约商业交易所COMEX黄金期货2009年7月28日至2010年7月9日之间主力合约的成交量、持仓量与价格波动数据的实证分析，得出以下结论：成交量与绝对收益率存在正相关关系，与收益率存在负相关关系。成交量无论与绝对收益率还是收益率之间均不存在Granger因果关系。因此通过成交量来预测收益率或者通过收益率预测成交量都是徒劳的，表明COMEX黄金期货市场较为有效。成交量与日内波动成正相关关系，即大的成交量表明市场信息在增多，不同的信息导致日内剧烈波动。持仓量与日内波动成正相关关系，这与传统的商品期货检验结果不同，持仓量作为市场深度的指标，往往与日内波动成负相关，表示较深的市场容量可以缓冲日内价格的波动。但黄金期货品种较为特殊，同时具备商品与金融属性，作为避险资产，加大的持仓量反而加剧了日内价格的波动，恰恰也说明了大幅增（减）仓黄金的时候也正是金融市场风险加剧（减弱）之时。参考文献：1 华仁海，仲伟俊.对我国期货市场量价关系的实证分析J.数量经济技术经济研究，2002，(6):119-2112 田新民，沈小刚.基于交易量和持仓量的期货日内价格波动研究J.经济与管理研究，2005，(7):78-80.作者单位：深圳市有色金属财务有限公司责任编辑：欧阳曦健3