印度原油、黄金价格与股指的联动研究

代码：0“***”0.001“***”0.01“***”0.05“0.1\'\'1标度1（2-4周）依赖TV变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮的4.1512 0.006325* *NSE公司- Nifty原油0.9627 0.41Gold NSE- 漂亮的0.4798 0.6964NSE- Nifty Gold 1.7937 0.1472标度2（4-8周）依赖TV变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮2.2017 0.08804。NSE公司- Nifty原油1.3195 0.2682黄金NSE- 漂亮1.9166 0.127NSE- Nifty Gold 2.0308 0.1097标度3（8-16周）关于印度市场原油、黄金价格和股票指数的共同运动A预印本相关变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮1.2056 0.3101NSE- Nifty原油0.8665 0.4602黄金NSE- 漂亮的0.9789 0.4047NSE- 俏皮黄金0.5528 0.6471关于印度市场原油、黄金价格和股票指数的共同运动A预印本规模4（16-32周）依赖TV变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮的2.0094 0.1215NSE- 漂亮原油3.1395 0.03129*黄金NSE- 漂亮的0.996 0.4005NSE- Nifty Gold 0.9025 0.4449量表5（32-64周）依赖TV变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮的0.9623 0.4248NSE- Nifty原油0.306 0.8208Gold NSE- 漂亮1.6423 0.203NSE- Nifty Gold 0.5822 0.6318量表6（64-128周）依赖TV变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮1.8376 0.2185NSE- Nifty原油1.5133 0.2838黄金NSE- 漂亮1.3021 0.3389NSE- Nifty Gold 0.3033 0.8224印度市场原油、黄金价格和股票指数的共同变动A预印本规模7（128-256周）依赖TV变量独立变量F- 统计P rob。粗NSE- 漂亮1.8376 0.2185NSE- Nifty原油1.5133 0.2838黄金NSE- 漂亮1.3021 0.3389NSE- 利用Haar-a-trous小波变换，将原始时间序列分解为不同的尺度。共有七个尺度，正在分解。

然后，我们研究了两个不同对的格兰杰因果关系，即。NSE Nifty&原油和NSE Nifty&黄金。我们已经通过F测试进行了检查。从表中可以看出，我们只能找到2-4周的关系；4-8周和16-32周。对于2-4周的量表，我们可以看到其他对没有格兰杰因果关系。与中国市场[19]报道的大量Nexus不同，印度市场也是如此，我们无法找到大量此类Nexus。3.8傅里叶变换（周）-1 NSE漂亮数据的最近频率。遗憾的是，没有检测到频率。从图中可以看出，ω=0周时最高-1（零）。关于解释，1（周）-1定义为每周一个周期。3.9 NSE Nifty和Gold的小波相干性测试【62】，然后NSE Nifty和Rude以及所有三个的多重小波相干性测试【62】。我们有一个热图，它表明了参与时间序列之间的一致性。以斜体书写）表示频率。1995年11月至2018年8月期间的所有时间。从400周到800周，对于所有频率级别的数据低频区，NSE Nifty和Gold的一致性相对较好。但在许多中间病例中，仍有小部分缺乏高功率水平。关于原油（图6），最初任何低频区都没有一致性。但从2003年开始，小波的相干性逐渐增强，虽然不是最好的，但仍然更好。就NSE Nifty&Oil而言，一致性。对于NSE-Nifty、Gold和Oil多重相干测试，我们在最初几周的所有频率区都获得了较高的相干。后来，在400-800周的时间里，在6-7周左右的频率区，我们获得了良好的一致性。

因此，对于长期交易者，他们可以将黄金和/或原油与NSE Nifty指数一起纳入其投资组合，以降低印度市场投资组合的风险（波动性）。但对于短期交易者来说，最好不要将这三个因素都包括在他们的投资组合中。4结论在本文中，我们进行了一项基于时域、频域和联合时频的研究，研究了印度市场原油、黄金价格和股票指数的共同运动。预印本图4：0至500（周）1范围内频率范围的傅立叶变换，以检测NSE数据中存在的任何潜在频率。（未检测到频率）印度市场原油、黄金价格和股票指数的共同运动（预印横轴）在本周内。右侧的垂直刻度是功率谱中功率的标准化彩色编码值。确定两对时间序列之间的相关性。前200周。但几周后到几周后，两者之间的相关性非常高（两对数据之间的相关性均大于0.80。接下来，我们发现调整后的R平方等于0.848，但DW检验显示了三个时间序列数据的值。傅立叶变换显示NSE数据不存在频率。我们发现了三个关系，很少有不相关的格兰杰因果关系。关于原油、黄金价格和股票指数在Ind中的共同运动ian Market A Preprint横轴）将于本周上市。

右侧的垂直刻度是功率谱中功率的标准化彩色编码值。分析总结相关测试：因此，除了从200周到700周的回归分析外，未发现整个周期存在很大的相关性：误差项正相关ADF、PP、KPSS测试：发现三个数据集是一阶集成的。Johansen协整检验：三个数据集之间不存在协整Fourier检验：在离散小波变换上未检测到隐藏的频率Granger因果关系：在连续小波变换上未检测到经济上可行的因果关系：在原油协动的某些特定频率下，发现了一些很大的相干值，印度市场的黄金价格和股票指数是功率谱的预印本。参考经济学和管理学。14 (2013) 833-851. 内政部：10.3846/16111699.2012.670133。经济学。5 (1995) 121-129. 内政部：10.1080/758522999.13（1985）43-51。内政部：10.1007/bf02304036。还有生意。(1981) 13-24. Laurent 1994；Mahdavi，Zhou 1997；摩尔1990年金融。15 (1996) 879-897. 内政部：10.1016/s0261-5606（96）00045-9。F、 Capie，T.Mills，G.Wood，《黄金对冲美元》，《国际金融市场、机构和货币杂志》。15 (2005) 343-352. 内政部：10.1016/j.Intfin.2004.07.002。回顾45 (2010) 217-229. 内政部：10.1111/j.1540-6288.2010.00244。x、 T.Ischuk，D.Zhilkin，T.Aikina，《黄金作为对冲金融风险的工具》，IOP会议系列：地球与环境科学。43 (2016) 012085. 内政部：10.1088/1755-1315/43/1/012085。关于印度市场原油、黄金价格和股票指数的共同变动，预印本306-315。内政部：10.1016/j.eneco。2013.07.010.回顾45 (2010) 217-229. 内政部：10.1111/j.1540-6288.2010.00244。x、 M.AROURI、P.Foulquier和J.Fouquau，“欧洲石油价格和股票市场：部门视角”，RechercheséEconomiques de Louvain，第77卷，第1期，P。

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