备受瞩目！黄金期货价格与现价是什么关系（黄金市场的运作机制）
黄金一直以来都被认为是一种避险资产，具有独特的价值。它不仅在金融市场中扮演了货币的角色，还在工业、珠宝、艺术和科技等领域发挥了关键作用。黄金期货市场作为黄金金融衍生品的核心，为投资者提供了多元化的投资渠道，为金融机构提供了更丰富的创新空间，为企业提供了更多的风险对冲工具，并且促进了市场的多样性和灵活性。上海期货交易所在2008年1月正式推出黄金期货合约，自此之后中国黄金期货市场迅速崭露头角，市场规模不断扩大，交易量逐渐增加，引发了市场和学术界的广泛关注。
关于中国黄金期货市场和现货市场之间的关系，学界尚未形成统一。旨在研究近15年来中国黄金期货价格与现货价格之间的关系，以揭示黄金市场中期货与现货之间的价格引导机制。通过分析这一关系，不仅能够更好地理解黄金市场的运作机制，还可以为市场参与者提供有益的信息，帮助其更好地进行决策和风险管理。
1. 数据选取和特征描述
选取2008年1月9日至2023年9月28日，也即自我国正式推出黄金期货合约15年以来的日度数据进行研究。关于黄金期货价格数据，选用每个交易日当天最活跃的合约的日收盘价作为代表，来形成一个连续的期货合约，数据来源于上海期货交易所。关于黄金现货价格数据，选用在黄金现货市场上交易量最大的AU（T＋D）的每日收盘价来作为现货价格的代表，数据来源于上海黄金交易所。
2. 描述性统计分析
对数据序列进行描述性统计分析，研究发现黄金期货和现货价格不服从标准正态分布。黄金期货和现货价格的均值分别为301.465和299.902，这表明两者的均值非常接近，但黄金期货价格略高于黄金现货价格。标准差显示了价格的离散程度，两者的标准差分别为68.345和68.213，说明它们的价格分布相对分散，标准差较大。偏度和峰度提供了分布形状的信息，黄金期货和现货价格的偏度分别为0.363和0.386，峰度分别为2.332和2.331，说明分布略微右偏。而黄金期货和现货收益率的均值和标准差都十分接近于0，表明它们的分布相对较稳定，波动较小，这符合金融市场中资产价格的随机波动特征。
3. 相关性分析
图1展示了黄金期货价格F和黄金现货价格S随时间变化的趋势。由图1可以观察到，黄金期货与现货价格的变化趋势非常相似，这在一定程度上说明了两者的相关关系。对黄金期货与现货价格进行游程检验，发现F与S的相关系数为0.9997，非常接近于1，表明黄金期货价格和现货价格之间具有极高的正相关性。
1. ADF单位根检验
在构建VAR模型之前，需要确保选定变量的时间序列是平稳的，也即时间序列中的统计性质不随时间而变化。否则当时间序列包含趋势或季节性成分时，变量之间可能存在高度的相关性，但并不代表它们之间有因果关系，这可能会导致伪回归问题。使用ADF单位根检验法对数据进行平稳性检验。平稳性检验结果显示，F和S的ADF值分别为-0.563和-1.225，在1%、5%和10%的显著性水平上都大于相应的临界值。同时，F和S的p值分别为0.8791和0.6626，两者均大于0.05，因此不能拒绝原假设。由此说明，黄金期货价格和现货价格序列是非平稳的。DF和DS是黄金期货和现货价格的对数收益率，而收益率是价格的一阶差分序列。序列在经过一阶差分后，期货和现货收益率的ADF值分别为-48.921和-47.020，在1%、5%和10%的显著性水平上都低于相应的临界值。同时，DF和DS的p值为0.0000，小于显著性水平，也即拒绝原假设。因此可以得出，黄金期货价格和现货价格的收益率序列是平稳的。
2. 构建VAR模型
由上述分析可知，如果对变量F和S直接构建VAR模型，将可能导致模型出现伪回归的问题。因此使用价格序列的一阶差分变量，也即收益率序列DF和DS进行建模，使得模型更加准确可靠。确定最优滞后阶数构建VAR模型时，需要确定模型的滞后阶数，也即当前时刻的变量值依赖于过去几个时刻的值。如果滞后阶数较多，则需要更多的参数，模型变得更加复杂，可能导致模型过度拟合。如果滞后阶数较少，模型则可能无法捕捉数据的全部动态特征。根据LR统计量和HQ信息准则以及SC信息准则，综合考虑模型的拟合能力和复杂性，研究得出最佳滞后期是滞后1期，因此建立滞后阶数为1期的VAR模型。
3. Granger因果关系检验
运用Granger因果关系检验方法来分析期货与现货价格之间是否存在因果关系，判断价格之间是否存在引导关系。通过脉冲响应函数考察外部冲击对价格造成的影响。
通过对2008年至2023年间中国黄金期货与现货价格的数据进行详细分析，揭示了两者之间的高度相关性及其相互引导机制。研究表明：
- 黄金期货价格与现货价格之间存在显著的正相关关系，相关系数高达0.9997。
- Johansen协整检验结果表明，两者之间存在长期均衡关系。
- Granger因果检验显示，期货价格能够引导现货价格的变动，但反向关系较弱。
- VAR模型和脉冲响应函数进一步验证了期货市场在信息传递中的重要作用。
这些发现不仅有助于更好地理解黄金市场的运作机制，还为投资者提供了有价值的参考信息，帮助他们在进行决策和风险管理时更加精准。
