衡量黄金价格对不确定性的反应：超越分析

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英文标题：
《Measuring the response of gold prices to uncertainty: An analysis beyond
  the mean》
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作者：
Jamal Bouoiyour (CATT), Refk Selmi (CATT), Mark Wohar
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  This paper provides an innovative perspective on the role of gold as a hedge and safe haven. We use a quantile-on-quantile regression approach to capture the dependence structure between gold returns and changes in uncertainty under different gold market conditions, while considering the nuances of uncertainty levels. To capture the core uncertainty effects on gold returns, a dynamic factor model is used. This technique allows summarizing the impact of six different indexes (namely economic, macroeconomic, microeconomic, monetary policy, financial and political uncertainties) within one aggregate measure of uncertainty. In doing so, we show that the gold\'s role as a hedge and safe haven cannot be assumed to hold at all times. This ability seems to be sensitive to the gold\'s various market states (bearish, normal or bullish) and to whether the uncertainty is low, middle or high. Interestingly, we find a positive and strong relationship between gold returns and the uncertainty composite indicator when the uncertainty attains its highest level and under normal gold market scenario. This suggests that holding a diversified portfolio composed of gold could help protecting against exposure to uncertain risks.
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中文摘要：
本文从创新的角度探讨了黄金作为对冲和避险工具的作用。我们使用分位数对分位数回归方法来捕捉不同黄金市场条件下黄金回报与不确定性变化之间的依赖结构，同时考虑不确定性水平的细微差别。为了捕捉核心不确定性对黄金回报的影响，使用了动态因素模型。这种技术可以在一个总的不确定性度量中总结六个不同指标（即经济、宏观经济、微观经济、货币政策、金融和政治不确定性）的影响。通过这样做，我们表明，黄金作为对冲和避险工具的作用不能一直保持不变。这种能力似乎对黄金的各种市场状态（看跌、正常或看涨）以及不确定性是低、中还是高都很敏感。有趣的是，在正常黄金市场情景下，当不确定性达到最高水平时，我们发现黄金收益率与不确定性综合指标之间存在着积极而强烈的关系。这表明，持有由黄金组成的多元化投资组合有助于防范不确定风险。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Portfolio Management        项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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PDF下载：
--> Measuring_the_response_of_gold_prices_to_uncertainty:_An_analysis_beyond_the_mean.pdf (1.56 MB)

2022-6-10 04:57:15 上传

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关键词：不确定性 黄金价格 确定性 黄金价 不确定

衡量黄金价格对不确定性的反应：法国保罗大学MeanjamalBoouiyourUniversity of Pau的一项分析。电子邮件：jamal。bouoiyour@univ-加索尔。法国保罗塞尔米大学。电子邮件：refk。selmi@univ-加索尔。frMark E.Wohar通讯作者。内布拉斯加州大学奥马哈分校工商管理学院，6708 Pine Street，Omaha，NE 68182，USA；英国莱斯特郡拉夫堡大学商业与经济学院。电子邮件：mwohar@unomaha.eduAbstract：本文从创新的角度阐述了黄金作为对冲和避险工具的作用。我们使用分位数对分位数回归方法来捕捉不同黄金市场条件下黄金回报与不确定性变化之间的依赖结构，同时考虑不确定性水平的细微差别。为了捕捉核心不确定性对黄金回报的影响，使用了动态因素模型。这项技术可以在一个不确定性总体测量中总结六个不同指标（即经济、宏观经济、微观经济、货币政策、金融和政治不确定性）的影响。通过这样做，我们表明，黄金作为对冲和避险工具的作用并不能一直保持不变。这种能力似乎对黄金的各种市场状态（看跌、正常或看涨）以及不确定性是低、中还是高都很敏感。有趣的是，当不确定性达到最高水平时，在正常黄金市场情景下，我们发现黄金回报与不确定性综合指标之间存在着积极而强烈的关系。

这表明，持有由黄金组成的多元化投资组合有助于防范不确定风险。关键词：黄金、不确定性、对冲、避险、分位数对分位数回归。凝胶分类：G11、G15、C58。致谢：作者感谢编辑SushantaMallick和两位匿名评论员对本文早期版本的有益和有见地的评论和建议。集锦  我们检验了黄金收益率对不同不确定性指标的反应。  我们使用分位数对分位数的回归模型。  我们开发了一个基于六个不确定因素的不确定度综合指标。  黄金的对冲和避险能力取决于黄金市场状态。  黄金作为对冲和避险工具的作用取决于不确定性的细微差别。1.简介黄金的对冲和避险资产是金融领域最受关注的问题之一。当其他资产类别非常不稳定时，黄金被广泛视为避风港。此前的实证研究表明，在市场压力或动荡时期，黄金与其他资产之间的联系会发生显著变化（Hartmann等人，2004年；Baur和McDermott，2010年；Baur和Lucey，2010年；Wang等人，2011年；Miyazaki等人，2012年；Ciner等人，2013年；Mensi等人，2013年；Rebredo，2013年；Wang和Chueh，2013年；Arouri等人，2015年；Bampinasand Panagiotidi，2015年；Beckmann等人，2015年；Nguyen等人，2016年；Van Hoang等人，2016年等）。尽管关于黄金价格与其他资产之间依赖关系的实证文献显著增加，Beckmann等人。

（2017）指出，关于黄金对冲和避险属性的传统观点和众所周知的观点可能具有误导性，直接评估黄金与不确定性之间的相关性似乎更为相关。只有有限的文献试图研究不确定性对黄金价格动态的影响。所有这些都专注于单个不确定性代理。Jones和Sackley（2016）研究了黄金价格动态与经济政策不确定性之间的相关性，发现巨大的不确定性会导致黄金价格上涨。同样，Gao和Zang（2016）研究了经济政策不确定性对英国股市和黄金市场之间关系的影响。他们表明，不确定的经济政策引发了适度的相关性，而强相关性与某些经济政策相关。Balcilar等人（2016年）测试了经济、宏观经济和金融不确定性在决定黄金回报和波动性方面的作用，并发现宏观经济和金融不确定性在解释黄金价格动态方面起着至关重要的作用。然而，经济政策的不确定性对黄金回报率并没有显著影响。此外，Gospodinov和Jammali（2016）评估了货币政策的影响。避风港是一种在动荡时期有望保值甚至升值的投资。商品价格的不确定性。他们认为，与消极货币政策冲击相关的不确定性会降低大宗商品价格，而与积极货币政策冲击相关的不确定性会对大宗商品价格产生不同的影响（即，负向和正向取决于所考虑的大宗商品）。

此外，关于政治周期的影响以及政府对资产回报的政治取向的文献也对资产市场发展与政治之间的关系进行了大量研究（例如，见D"opke和Pierdzioch，2006；Bohl等人，2009；Gupta等人，2017；Hou等人，2017等）。Hou等人（2017年）调查了围绕美国总统选举的政治不确定性对87种商品价格的影响。他们发现，政治不确定性对商品价格（尤其是黄金价格）产生了统计上的负面影响。有趣的是，比较几种不确定性指标对黄金回报的影响的实证研究非常缺乏，并且表明它们对黄金价格动态的影响存在很大差异（例如，Balcilar et al.，2016；Beckmann et al.，2017）。我们的研究通过调查黄金是否满足不同黄金市场情景和不同不确定性事件下的对冲和避险属性，补充了先前的实证研究。很明显，时间和频率对黄金价格动态都很重要，因为近年来黄金经历了急剧的演变（Fang et al.，2018）。然而，一些研究区分了黄金和其他资产之间的短期和长期相关性（例如，见Wang等人，2011；Wang和Chueh，2013；Beckmann等人，2015；Nguyen等人，2016；Gao和Zang，2016）。此外，一些研究已经测试了黄金是否具有通过辨别来对冲通胀的能力。在现阶段，必须强调的是，上述所有研究都集中在不确定性的一个特定方面，同时我们进行了更全面的研究。

在本研究中，我们区分了不同类型的不确定性，而关于核心问题的论文侧重于一些不确定性度量（很大程度上是宏观经济不确定性和经济政策不确定性）。此外，没有多少实证研究考虑不确定性与经济活动以外的变量之间的联系。在短期和长期动态之间（例如，见Van Hoang et al.，2016）。我们研究的创新之处在于分析黄金收益分位数和不同不确定性指标的整个依赖结构，从而将分位数回归扩展到分位数对分位数回归（QQR）。该方法提供了一个衡量平均依赖性以及上下尾部依赖性的方法，这取决于黄金市场条件的不同以及不确定性是低、中还是高。此外，本研究提出了一个不确定性综合指标，旨在将六个不确定性指标（即经济、宏观经济、微观经济、货币政策、金融和政治不确定性）的影响综合在一个不确定性总体测量中。为此，我们使用了Doz等人提出的动态因素模型（DFM）。(2012).  新的不确定性综合指标考虑了元素不确定性动态，然后可以捕捉不确定性对黄金回报率的核心影响，而黄金回报率并非特定于这一现象的特定度量。据我们所知，这是第一篇研究黄金对冲核心不确定性影响能力的论文。

关于使用不同指标对不确定性进行聚合测量的研究报告很少（Haddow et al.，2013；Charleset al.，2017）。然而，未发现关于综合不确定性indexon黄金回报的影响的研究。简言之，使用动态因素模型和分位数对分位数回归（quantile-on-quantileregression）比只研究黄金与其他资产之间的关系随时间的变化更为广泛和准确。我们的研究结果表明，黄金在不确定时期将起到对冲和避险的作用。但这一特性取决于黄金市场环境、不确定性水平的细微差别以及所使用的不确定性度量。我们的结果也强调了不确定性综合指标的有用性。论文的其余部分组织如下。第2节描述了数据和执行的方法。第3节报告并讨论了实证估计结果。第4节结束。数据和方法2.1。数据和描述性统计本研究考察了在不同黄金市场状态和各种不确定性水平的条件下，黄金收益率与不确定性综合指数之间的动态相关性。我们的调查首先基于黄金收益率（Gr）。我们采用上午19:30（伦敦时间）黄金定价的第一个差分自然对数，可从圣路易斯联邦储备银行下载。如上所述，成分指标（CUCI）是通过总结六个不确定因素构建的。作为宏观经济不确定性（MAUCI）的指标，我们使用了Jurado等人开发的一种度量方法。

（2015），基于从一个包含每月132个宏观经济时间序列的各种不可预测成分的小组得出的共同因素。此外，我们还采用了Bachmann等人（2013）开发的微观经济不确定性指标（MIUCI），该指标基于商业环境中的预测离散度。此外，我们利用Baker等人（2016）提供的经济政策不确定性指数（EPUCI），基于三个主要组成部分：（a）报纸引用经济政策不确定性的频率，参考包含以下关键词的文章：“不确定性”、“经济”、“国会”、“赤字”、“美联储”、“立法”，“条例”或“白宫”，（b）计划到期的税收规定，以及（c）预测者对未来ZF支出和通货膨胀的不满。此外，Husted et al.（2016）最近提出了货币政策不确定性（MPUCI），通过在主要新闻报纸中搜索与货币政策不确定性相关的关键词，我们能够检测美联储政策行动的有效性及其结果。这些关键词主要包括“不确定性”或“不确定性”、“货币政策”或“利率”、“政策利率”或“再融资投标”。此外，我们考虑了Ludvigson et al.（2015）根据Jurado et al.（2015）的方法构建的金融不确定性指数（FUCI），通过总结每月147个金融时间序列，包括债券、股票和商品市场。最终，考虑了Azzimonti（2017）开发的政治不确定性指标（PUCI）。该指数是根据报纸上显示美国政客之间分歧的文章频率编制的。

由于研究中不确定度指标的可用性，数据涵盖了1999年1月至2015年9月的样本期（每月频率）。虽然MAUCI、MIUCI、EPUCI、FUCI和PUCIare的可用期更长，但MPUCI的重点是1999年1月至2017年7月的限制期。表1报告了使用的所有数据、可用性及其来源。我们感谢审稿人对我们的论文进行了非常仔细的审查，并指出了富有洞察力的评论。已对该文件进行了一次主要修订，以考虑到所有这些因素。具体而言，我们重新估计黄金收益率与所有不确定性指标之间的相关性，同时在整个研究过程中固定频率和样本周期。由于替代的不确定性度量在不确定性代理的数据输入方面有所不同，本研究将在数据来源可用时立即转换为包含更多数据源的指数。本研究考虑了所有考虑的不确定性代理的类似频率和时间段，即1999年1月至2015年9月的月度数据。表1：。

数据、定义、可用性和来源变量定义可用性数据来源链接因变量：GrGold returnsApril 1968 2018年5月https://fred.stlouisfed.org/series/GOLDAMGBD228NLBMThe自变量：不确定性代理宏观经济不确定性1960年7月2017年12月https://www.sydneyludvigson.com/data-and-appendixes/MIUCIMicroeconomic不确定性1989年10月-2015年9月https://www.american.edu/cas/faculty/sheng.cfmEPUCIEconomic政策不确定性1985年1月-2015年11月http://www.policyuncertainty.com/  orhttps://fred.stlouisfed.org/series/USEPUINDXDMPUCIMonetary政策不确定性1999年1月至2017年7月http://www.policyuncertainty.com/hrs_monetary.htmlFUCIFinancial不确定性1960年7月2017年12月https://www.sydneyludvigson.com/data-and-appendixes/PUCIPolitical不确定性1981年1月至2018年3月https://www.philadelphiafed.org/research-and-data/real-time-center/partisan-conflict-indexTheGr、MAUCI、MIUCI、EPUCI、MPUCI、FUCI和PUCI的变化数据已绘制在图A.1（附录）中。我们观察到，在研究期间，围绕经济、宏观经济、微观经济、货币和金融政策以及不可预见的政治事件的不确定性加剧。在同一时期，我们注意到黄金表现出波动性。更重要的是，图表证据表明，在某些时期，黄金与不确定性似乎正相关。例如，我们注意到特定时期（特别是全球金融危机爆发），其中不确定性的大幅增加伴随着Gr的上升。这适用于所有不确定性指标，但程度不同。此外，2013年3月（对塞浦路斯银行的救助）因Gr中出现的金融和政治不确定性增加（FUCI和PUCI）而受到影响。