我国黄金现货价格多因素相关时变网络探析

本文是管理论文，本文在现有关于黄金现货价格波动及黄金现货价格波动相关因素的研究基础上，基于可视图和相空间重构的复杂网络方法探究了黄金现货价格波动序列特征和黄金现货价格波动因素相关性特征。通过对两种网络特征和拓扑结构的分析，本文主要得到以下结论：（1）黄金现货价格波动网络节点表现出“长尾”效应，节点度分布服从幂律分布，网络为无标度网络。根据幂律分布标度指数计算得到序列Hurst指数为0.76大于0.5，黄金现货价格波动序列为分形序列且具有正向长期记忆性。若此时期内黄金现货价格较高，那么未来一段时间内黄金现货价格有维持高价的倾向，同理若出现低价则有保持低价的倾向。但是序列的长期记忆性会随着时间的推移而减弱，通过V统计量计算得到黄金现货价格正向长期记忆性持续时间约为60天。从网络节点度值的分析中发现可见图法构建的网络能保留数据大部分性质，度值大的节点并不是简单的整体或局部的极值，而是对相邻节点有较大影响力的节点。网络节点度值与聚集效应近似呈现出正相关性，度值越大聚集系数值越大，表明Hub节点对网络的影响力较强。

第1章绪论

黄金是国家发展不可或缺的一种投资产品和资源，在国内和国际金融市场中均占据着十分重要的位置。根据中国黄金协会统计数据可知，2018年国内累计生产黄金401.119吨，实际消费1151.43吨，黄金品种累计成交量达6.75万吨，国内黄金生产量、消费量以及相关黄金品种成交量均居世界前列。黄金现货历史价格表明黄金现货价格波动频繁，影响黄金现货价格波动的因素众多。了解黄金现货价格波动特征及其与影响因素的相关性是制定经济政策重要的一环，也是投资者制定投资政策的重要依据。因此，研究黄金现货价格波动规律及其与影响因素的相关性具有重要的理论意义和实践意义。理论意义：全球经济一体化使得金价波动与单一影响因素的关联性相对减弱，其更多受多种因素的共同影响或制约。本文从市场因素和非市场因素两个角度着手研究，丰富了已有研究成果。此外，本文利用复杂网络理论研究黄金现货价格波动及其与影响因素相关性的时变特征，提供了新的研究视角和方法。实践意义：金融危机或经济市场低迷时，央行或相关政府部门通常利用黄金来稳定和维持金融体系，投资者也会采取投资一定份额黄金的方式来降低或规避市场风险。可见，黄金作为一种世界通用的货币类商品在维持自身价值方面能力较强。因此，黄金一直受到投资者以及相关政府机构的青睐，所以研究黄金现货价格波动特征及其与影响因素的相关性具有现实意义：一方面，可帮助相关投资机构或投资者掌握黄金现货价格的波动特征；另一方面，通过研究可测度黄金现货价格波动及其与影响因素相关性的时变特征，为制定经济策略提供相应的理论支持。

第2章相关概念及理论基础

2.1黄金基础理论

黄金的金融属性体现在投资和保值上。首先，作为重要的投资工具。投资者可在期现货市场通过买入和买出方式赚取差价从而获利。其次，国际经济不景气或者经济不稳定时，投资者也将黄金作为资产保值的重要工具，金融市场中投资黄金已经成为许多投资者保值资产的重要手段[2]。这种投资黄金的模式极大地刺激了国际黄金市场的发展，增强了其与其他金融市场间的联系。正因黄金具有保值避险的金融属性，将其作为国际储备资产能有效降低国内货币体系风险，黄金在各国政府的国际储备资产中占据着极大份额。此外，美元等国际货币的局限性也在某种程度上增强了黄金的国际储备功能。除此之外，黄金耐腐蚀、易于储存和便于携带的物理特性为储存黄金提供了天然优势。从历史数据与相关学者的研究来看黄金与原油价格波动相关性较强[84]。历史上，黄金和原油价格走势高度重合，甚至在原油经济危机期间，黄金也经历了类似危机[85]。高油价加剧通货膨胀，而通货膨胀会引起金价的上涨。同时，石油出口国对黄金的运作引起二者价格同方向变化，当油价升高时石油出口国收入增加，会提高本国黄金中的外汇储备，增加黄金需求从而引起金价上升，反之黄金价格下降。

社团节点数量统计

2.2复杂网络概述

如何将现实中的复杂系统映射成相应的网络也是复杂网络科学的重要研究方向。网络的构建方式可分为两大类：第一大类是依据实体关系构建网络，比如国际贸易网络，其中每个国家为网络的一个节点，国家间的贸易合作关系为网络的连边；第二大类是数据关系建网，比如投入产出网络，将每种产业看作一个节点，根据产业间的投入产出关系确定连边。其中，采用数据关系建网是时间序列数据构建网络的主要方法。时间序列建网的重要开端是ZhangJ和SmallM人将伪周期时间序列映射为复杂网络[89]。随后，基于递归图法的建网方式逐渐发展起来。例如，YangA等把时间序列分成若干子序列，通过计算任意两个序列间的相关系数生成一个相关矩阵来构建网络分析金融时间序列[90]。基于递归图分析，GaoZK等人提出了相空间重构法来构建网络，其利用嵌入维度和时滞将一维时间序列转变为多维，然后计算多维时间序列间的关系从而确定网络节点和连边[91]。此外，LucasL等人还提出了一种新的构建网络的方法：可视图法。此方法将数据点作为节点，节点间满足可视性准则构成网络的连边[92]。可见图法为研究经济时间序列提供了全新的视角。之后，SunX和SmallM等人也提出了一种新的网络构建方式。他们将时间序列间的关系转变为相应符号序列并进行组合作为网络的节点，然后依据节点间联系确定连边方向和权重，从而构建一个有向加权的网络[93]。近几年，这种重构数据并粗粒化的方法得到应用广泛。
 

第3章黄金现货价格及相关时变网络构建过程......................................................21
3.1数据收集及说明...........................................................................................................................21
3.2构建黄金现货价格波动网络.......................................................................................................22
3.3构建黄金现货价格相关时变网络...............................................................................................23
第4章黄金现货价格及相关时变网络特点分析.......................................................29

4.1黄金现货价格波动网络特点分析................................................................................................29

4.2黄金现货价格相关时变网络特点分析.......................................................................................35
第5章黄金投资对策及建议.....................................................................................47

第4章黄金现货价格及相关时变网络特点分析

4.1黄金现货价格波动网络特点分析

可见图法表征数据序列的时间特征和内部演化机制，其构建得到的网络可反映数据的类型，复杂网络中通过分析网络节点分布情况判断序列类型。点强度是一个综合性指标，其不仅考虑了节点的度值还考虑了权重，因此本文统计节点的点强度分布情况。图4.1是黄金现货价格波动网络节点双对数分布图，x轴表示节点点强度，y轴表示点强度值出现的频率。从图中可看出节点强度分布呈现“长尾”效应，最小二乘法估计得到线性关系式为????=−1.4751????−0.3352，其中????2值为0.883，说明节点点强度服从幂律分布，黄金现货价格波动网络为无标度网络。网络中只有少数节点拥有较大的点强度值，多数节点的点强度值较小。为与上述结果进行比较，本文将黄金现货价格原始序列打乱重排，重新构建网络并计算重排后的随机网络的度分布情况。打乱重排后的黄金现货价格随机序列如图4.2，黄金现货价格随机网络度分布如图4.3。从图4.3看出重新排列后的序列所构建的网络节点点强度分布不服从幂律分布。因此，随机重新排列后黄金现货价格序列为随机序列。通过比较原始网络和重排网络节点点强度分布形式，发现黄金现货价格序列为分形序列。

边权分布图

4.2黄金现货价格相关时变网络特点分析

如前文所述，黄金现货价格相关时变网络的节点表示同一时段内黄金与影响因素相关性的方向及强弱。通过节点可以直观观察到某一时刻黄金与多个变量间的相关性以及相关性强弱，根据这些信息投资者或相关政策制定者可调整其短期策略或政策。而复杂网络中节点表征网络特征，通过对网络的节点分析可挖掘网络的特点。本文重点研究相关性强弱的改变，即节点向外传输的能力，所以仅对网络节点的出强度进行统计分析。网络节点度分布如图4.8所示，横坐标为节点出强度，纵坐标为出强度值出现频率。从图中可看出，节点出强度分布呈现出“长尾”效应，其线性最小二乘估计R2值为0.87，系数????值为1.8084，表明度分布服从幂律分布，黄金现货价格相关时变网络为无标度网络。这一分析结果表明时变网络中多数节点的出强度值非常小，只有少数节点出强度值较大在网络中影响力较强。因此，本文将这些少数节点看做网络的关键节点，以此表征网络的主要特征。为进一步确定黄金现货价格相关时变网络的关键节点，本文对节点出强度累计分布情况进行了统计，如图4.9所示。图中横轴为节点累计百分比，纵轴为出强度值累计百分比，图中前20%的节点出强度值可占总强度值的50%，前40%的节点出强度值占总强度的70%以上。因此，本文选取出强度值排名前10的节点作为网络的关键节点并对其进行分析，具体节点如表4.3所列，关键节点中出强度值最大为34，最小为16。整体上关键节点的符号表现出一定的规律性，黄金与原油和汇率两个影响因素的相关性表现相反，如当黄金与原油为正向相关时，黄金与汇率则表现出负向相关的情形。黄金投资者可根据这一规律规避风险，达到资产保值的目的。而投资者关注度与黄金、原油和汇率三者的相关性则表现较弱。本文还对关键节点中每个符号出现的频次进行了统计具体如表4.4所示。

第5章黄金投资对策及建议

此外，本文将网络节点划分为6个社团，每个社团是原始价格序列的一段子序列，社团内部聚集性明显。通过对网络社团的检测和分析发现黄金现货价格具有明显的层次结构，相同周期内黄金现货价格波动存在不同的小周期。综合分析黄金现货价格波动网络度值分布和社团分布特征表明引起黄金现货价格局部变动的因素主要为当时的短期因素，较长时间范围内的价格波动主要受局部最大的影响。（2）本文主要从关键节点、节点转换、节点媒介能力和节点聚集特征四个方面分析黄金现货价格相关时变网络。时变网络中的节点度分布同样服从幂律分布，仅有少数节点出强度值较大，这些少数节点为网络关键节点在网络中影响力较强。通过节点出强度累计分布结果中得出10个关键节点，用于表征时变网络的主要状态。关键节点的符号特征表明黄金与原油和汇率的相关性较强，与投资者关注度的相关性较弱。时变网络Hurst指数计算结果大于0.5，黄金与变量间的相关性也具有正向长期记忆性，相关性状态具有持续性。本文构建的时变网络中共有496个节点，如果对每个节点都进行分析则缺少针对性，也不利于发现网络特征。因此，本文使用节点强度衡量节点的重要性，确定关键节点。节点强度是一个综合性指标，其不仅考虑相邻节点的数量，而且考虑了相邻节点的权重。有向网络中节点强度又分为入强度和出强度，入强度表示一个节点接收信息的能力，出强度表示一个节点向外传输的能力。

参考文献（略）