摘要：受到新冠疫情加上俄乌冲突影响的新时代下，研究中国的股市指数与黄金价格指数之间的波动关系，能够给投资者提供相关的投资决策建议。文章选用的是2018年1月至2023年2月和2020年1月至2023年2月的月度数据，采用Eviews7对数据进行实证分析研究，通过平稳性检验、单位根检验、Johansen协整检验、格兰杰因果检验和OLS检验的实证研究分析后，发现我国的上证综合指数与黄金价格指数呈现出正向相关的关系，且疫情前后黄金价格指数和上证综合指数的引导关系是相反的。通过以上研究来给国家黄金储备和个人投资者提供相关的建议。
关键词：黄金价格指数；上证综合指数；实证分析；投资决策
一、引言
（一）研究背景
自2019年末开始，受新冠疫情影响，全球金融市场承压，风险不断加大。尤其是自在2020年2月中旬，新冠肺炎疫情在全球蔓延，对经济造成巨大影响，导致股市暴跌。特别是美股，短短8天就熔断了4次，前所未有，这表明美股市场遭受到疫情蔓延带来的严重打击，甚至出现了风险资产和避险资产同时下跌的情况，这在历史上是非常罕见的。X等国出台超常规货币政策、财政政策加大支持力度来救市，推高巨额预算赤字，货币供应量的增加快于实体经济发展，引发了高债务和高通胀，侵蚀美元证券的价值，令美元价值急剧下跌，这引发了拥有大量美元资产国家的担忧，影响了美元国际地位的下滑。此外，再叠加俄乌冲突以及全球供应链成本的急速上升，使得包括X在内的大量国家进入了高通胀时代。为了应对高通胀，2022年美联储开始了激进的加息进程，2022年6月、7月和9月连续三次加息，这就意味着X的金融资产变得更加值钱，导致国际资本大量抛售其他国家的货币，去购买X资产，使得大量的资本回流到了X。其他国家的国际资本大幅流出，导致了本币的不断贬值，进而传导到股票市场，会使得股票价格大幅下跌，导致其他国家的资产贬值。此外，由于美联储的不断加息，也导致了X硅谷银行的倒闭，引发了全球银行股板块的强烈震荡和全球恐慌情绪的蔓延，最终会导致全球金融市场的风险不断加大。因此，投资者们为了应对货币贬值和和减小风险，就会选择购买黄金资产，在短期内就会增加黄金的需求量，同时引起了黄金价格的上涨。黄金和股票作为全球金融市场中重要的投资产品，二者之间的波动关系影响着投资者们对全球金融市场的判断，在这个风险不断加大的市场上，研究两者的关系有助于引导投资者们的资金组合和投资配置。本文收集了上证综合指数和所对应日期的黄金价格指数的数据，对两者之间的关系做了实证分析研究，为投资者在投资风险不断加大的金融市场上如何更好地优化投资组合配置提供一些相关的建议。
（二）文献综述
目前国内外的学者通过大量理论研究和实证分析结果表明，黄金价格波动受许多经济因素的影响，在不同时代和不同的国际环境背景下，通过分析黄金与其他经济因素之间的关系，发现黄金价格发生变动的影响因素有很多。例如【1】张若钦，江新国（2011）基于2000年9月到2010年9月的月度数据，运用Eviews 6.0软件建立了CARCH模型，实证研究了在美元不断贬值的背景下，全球黄金储备、X消费者指数、X联邦基金利率、美元指数这些相关经济因素对黄金价格趋势的中期影响。发现黄金价格呈现出持续上涨的趋势，同时前期黄金价格是推动下一期黄金价格上涨的最重要原因，而美元指数、消费者价格指数对黄金价格在一定程度上是有显著影响的，进一步得出黄金价格会持续上涨的结论，从而建议中国货币当局增持黄金储备，以抵御外汇风险，来稳定经济，同时大力发展黄金相关市场，来满足投资者各样的投资需求。【2】谭文培（2011）采集了1990年1月到2009年4月的月度样本数据，利用协整模型和误差修正模型对影响黄金价格的主要影响因素进行了实证定量分析。实证研究表明，包括通货膨胀率、美元汇率、道琼斯工业指数和石油价格是黄金价格变动的影响因素，在短期和长期都对黄金价格有一定的影响，同时X联邦基金利率对黄金价格的影响只处于长期的状况下。此外，美元汇率指数和黄金价格之间呈现出较为明显的负相关关系，这主要是因为美元发生贬值会导致黄金价格的上涨，从而建议我国应当增加黄金储备来稳定汇率，也有利于我国经济的稳定发展。【3】施菁（2019）利用1990年至2019年6月的月度数据，运用散点图、相关系数变化趋势图等方式，分析了美元指数、黄金供需、通胀指数、美元利率水平等因素对金价的影响，总结归纳了各影响因素传导机制、影响效果和持续时间，从而认为伴随着全球经济的不景气以及美元货币地位的削弱，导致之后的国际黄金价格仍有进一步上升的空间。相反，如果世界经济得到复苏，则金价就有可能回落。【4】曹丽莹（2016）利用1971-2014年的年度黄金价格数据，采用Eviews8软件进行分析。首先绘制时序图和趋势图观察44年来价格变动情况。然后建立多元回归模型分析影响价格的关键因素，选取可能影响价格的几个变量作为自变量，黄金价格作为因变量，使用最小二乘法进行回归估计，从而发现黄金价格与黄金产量之间存在着负相关的关系，相反，与黄金储备量、石油价格、GDP等影响因素呈现出了正相关的关系，尤其是其中的石油价格对黄金价格存在显著性的影响。基于以上信息，建议应综合考虑分析多个经济因素的影响，建立多种不同模型，挑选出拟合精度更高和预测精度更优的模型对黄金价格进行预测与分析。【5】雷宇飞（2021）通过2010年1月到2019年12月的数据，基于宽松货币政策和紧缩货币政策的不同视角，进行协整关系分析和脉冲响应函数分析，研究发现大宗黄金价格对多种因素变化响应显著，其中尤其与美元有密切关系。研究发现黄金价格对自己的变动具有较强惯性，一旦产生较大幅度变化会持续一定时间。黄金价格也对美元流动性的变化响应显著，美元流动性增加会导致黄金价格下跌，减少则推动黄金价格上涨，显示美元与黄金有较强替代作用。利率的变化也会显著影响黄金价格，利率上升会引起黄金价格下降，利率下降会推动黄金价格上涨。因此，建议中国货币当局适当加大黄金储备规模，增加中国外汇储备中大宗黄金的占比，从而有效规避国际市场金融风险。同时，要提高黄金储备资产的流动性，增强货币政策对黄金价格的影响力;提高投资者的投资知识与素养。【6】周华林（2008）采用1973年1月到2007年11的月度数据，利用Eviews软件通过变量相关关系分析和格兰杰因果关系检验以及对变量之间经济关系的理论分析，发现了黄金价格与石油价格、CPI指数、长期债券、美元指数、CRB指数等因素的相关关系，来反应黄金价格的变化。【7】林石洁，张卫萍（2018）采用2003年1月到2017年9月黄金价格的月度统计数据，研究了通货膨胀率、实际利率、原油价格、美元价值、股票价格波动率指数、黄金的供给与需求与对黄金价格的影响，通过单位根检验、协整检验、回归分析、格兰杰因果分析得出低实际利率是金价上涨的原因，但通货膨胀不是黄金价格的格兰杰成因，同时证明了黄金价格与实际利率之间存在着负相关的关系，而与通货膨胀率没有显著的线性关系。【8】樊元，王群（2013）采用了1996年1月到2011年12月的数据作为实证分析的样本，利用GUASS软件对数据进行分析，进行平稳性检验，运用MS-VAR模型和脉冲响应分析得出，货币供应量对黄金价格有正向的影响，黄金价格与联邦基金利率再长期呈现出负相关的关系，美元指数对黄金价格有一定的抑制作用。
长期以来，股票价格一直被作为经济运行的“晴雨表”，上证综合指数作为反应我国证券市场总体情况的重要指标，对其影响因素的研究很有意义，国内外学者对影响股价和股指的影响因素分析众多，其中【9】何强，战文娟（2015）采用2006年1l月到2014年4月期间的月度数据，以上证综合指数为股票价格指数的代表作为自变量，同时将宏观经济中消费者物价指数、商品零售物价指数、美元期末汇率、月末增长率M0、工业增加值增长率等相关因素为自变量，运用SPSS对各种因素影响进行实证研究。实证结果表明货币供应量M1是上证综合指数最主要的影响因素，其次是工业增加值增长率和M0，最后是物价变动也会对上证综指产生一定的影响，从而建议我国在保证经济持续增长的前提下，应该将物价水平控制在合理的水平之内。【10】李敏（2016）选取了2005年1月到2015年9月期间的月度的样本数据，以上证综指收益率为因变量，将GDP、金融机构人民币存款余额，CPI、利率、汇率等经济因素为自变量，运用Eviews软件对上证综合指数的收益率进行实证研究，分析其变化的程度和方向，通过平稳性检验、建立多元回归模型、进行协整检验、误差修正后发现利率和汇率都与上证综指的收益率负相关，而上海证券交易所的成交量和上海证券交易所股票总市值与上证综合指数的收益率呈现正相关关系。同时发现，上海证券交易所股票总值对上证综合指数收益率的影响程度是最大的，而汇率、利率等宏观因素对上证综指的影响有限。【11】黄蓉（2012）选择2008年1月至2010年12月数据作为样本，用Eviews5.0进行时间序列分析。通过单位根检验确定变量平稳后，构建ARMA模型识别时序规律，通过相关分析得出构建回归模型，分析两者关系，说明货币供应增速上升会推动股价上涨，但货币因素非股价涨幅唯一原因，二者仅相关关系。人们的未来股市预期对股价涨跌发挥关键作用。
近年来，国内外学者对黄金价格与股票指数关系的研究更加深入，但研究表明黄金价格和股票指数之间的关系出现过负相关或者是同涨同跌的关系，不能简单的一概而论，继续讨论研究还是有价值的。【12】温培华（2017）采用2015年12月底至2016年4月的月度数据为基础，通过Eviews6.0软件，对黄金自身供需、石油价格、美元指数、通货膨胀、证券市场等影响因素进行走势示意图的分析，研究结果显示，黄金价格变动与X股票价格指数变化之间相关性最高。采用格兰杰因果检验方法检验发现，X股票价格指数变动是引起黄金价格波动的原因。相反，黄金价格的波动并不会引起美股股指的变化，从而得出黄金价格与美股之间存在同期收益代替效应的结论，但在这期间也出现了黄金价格与美股同涨同跌的状况。因此建议黄金投资者不能简单地分析黄金价格走势，要综合考虑、理性分析金融市场的状况，同时要加强对风险的有效控制，选择最优投资方案。【13】张乖利（2020）分析了影响我国黄金价格和股票价格变动的因素，描述了我国黄金市场和股票市场的特征和现状，并利用2017年到2018年之间黄金价格的日收盘价作为我国黄金价格的数据，以及相对应日期的上证综合指数日收盘价作为股票价格的数据。基于以上数据，对我国的黄金价格与股票价格之间的相关性进行实证分析，通过平稳性检验、单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验和OLS检验，发现我国股票市场与黄金市场之间的走势呈现出负相关的关系，如果黄金市场出现繁荣的状况，就有可能使得股票市场出现一段时间的萧条，但在某些重要时点，也会出现股票市场和黄金市场走势相同的走势。同时，我国的XX干预对金融市场的发展会产生重要的影响，这就意味着黄金市场受到其他金融市场波动影响的程度会得到削弱，从而建议个人投资者不仅要注意观察股票市场与黄金市场之间价格走势波动的情况，关注二者的内在联系，还要紧跟国家的经济政策，从而选择合适的时机进行资产分配组合，优化资金配置。
通过对文献的研究，笔者认为：一是黄金同时具备商品、金融和货币三种属性，具有抵御风险，保值增值的功能。二是黄金价格变动受到多种因素共同作用影响，和股票指数一般呈现出负相关，但在某些重要时点也会出现同涨同跌的发展态势。三是现今对黄金价格和股票价格之间关系的研究主要集中在世界主要发达国家市场中，而对我国金融市场的研究较少。特别是新冠疫情之后，加上俄乌冲突以及全球供应链失衡，全球金融市场出现重大风险。但是面对美联储的加息，中国并没有跟随此次加息，且中国股票市场的波动相对来说较为稳健，受到X加息的影响较小，这说明中国资产相对独立，具有优良的分散风险功能，也是全球资本灵活配置资产的重要选择。在这样的新时期下，分析我国上证综合指数与黄金价格指数之间的关系是很有必要的。
（三）研究意义
受到新冠疫情和俄乌冲突的影响，世界政治经济动荡，美联储先是通过极度宽松的财政和货币政策稳住了X经济下滑势头，之后又为了应对高通胀，开启了激进的加息，这就意味着X的资产更能吸引全球资本，使得其他国家的货币被大量抛售，导致贬值，大量的资本回流X，这使得其他国家的的股票市场也跟随着贬值。此外，由于激进的加息，导致了X硅谷银行的倒闭，引发了全球银行股板块的强烈震荡和全球恐慌情绪的蔓延，进一步加剧了全球金融市场的风险，产生了更为剧烈的波动。这些都导致了全球投资者的投资信心不足，对于投资持有更为谨慎的态度。而中国并没有跟随美联储在本轮加息，中国的股票市场波动也相对平稳，使得相对独立的中国资产，具有良好的分散风险的效果，对全球资本有一定的吸引力。同时，黄金具有抵御风险，保值增值的功能，有着重要的投资价值。因此，在全球金融市场风险加大的新时代下，研究中国的股市指数与黄金价格之间的波动关系。一方面，对于国家选择合适的黄金储备数量有一定意义。另一方面，可以帮助个人投资者更好地在黄金市场和股票市场之中做出投资决策，优化投资者的资金配置和投资组合。
（四）研究方法
为了新时期股票指数与黄金价格指数之间的弹性变化关系分析更加准确，本文采用文献研究法和实证分析法相结合。文献研究法：收集上证综合指数和黄金价格指数之间关系的相关文献资料，利用互联网和中国知网，搜索股价指数相关研究文献以及黄金价格指数的研究文献等，并对基础资料进行归纳、整理，据此正确认识其他学者在股票指数与黄金价格相关方面的研究成果和局限，从而认真思考总结有所启发。实证分析法：是一种科学实践研究的特殊方法，从现有的南华期货股份有限公司、上海证券交易所、国家统计局、中国人民银行、中国货币网中，找出2018年1月至2023年2月里上证综合指数与黄金价格指数息息相关的数据（人民币汇率指数，通货膨胀率，实际利率，石油行业价格指数等），用Eviews软件对时间序列数据进行回归分析，从而得出新时期股票指数与黄金价格指数的关系以及与其他相关影响因素之间的关系。采用这两种方法，通过理论和数据相结合，会得出更具影响力的分析结果。
二、相关理论概述
（一）影响黄金价格指数变动的相关因素
1.股票指数
股票指数与黄金价格之间存在复杂的关系。在一般情况下，一方面，如果股票指数上涨，资金就会从相对保险的黄金市场流出，流转到上涨中的股市。因此，股票指数上涨会导致黄金需求的下降，从而导致黄金价格的下降。另一方面，如果股票指数上升，反映出宏观经济增长，那么黄金的投资需求和工业需求可能会增加，从而推动黄金价格上涨。在某些特定时期，黄金市场和股票市场会出现同步上涨或同步下跌的行为。
2.石油价格
一般认为，黄金价格涨跌的风向标是石油价格。通常研究认为黄金价格与石油价格之间是正相关的关系，石油与黄金二者之间会同涨同跌。一般解释是，一方面黄金具有特殊的避险保值的功能，随着油价的上升，会加剧通货膨胀，而通货膨胀会进一步引导黄金价格的上涨;另一方面，在石油价格上涨时，会增加石油输出国的收入，为了优化国家的资产结构，就会用美元去购买黄金，从而提高外汇储备中黄金的占比，进而增加了黄金的需求，使得黄金价格上涨。
3.通货膨胀率
通货膨胀是指在一定时期内一国货币的购买力下降和物价普遍上涨的现象。一般认为，在通货膨胀率过高的情况下，货币就会发生贬值，那么黄金的需求就会上升，黄金价格会上涨。
4.实际利率
一般来说，黄金价格与实际利率呈现出负相关的走势。因为黄金是保险资产，持有过程是没有利息的，当实际利率提高时，持有黄金的机会成本就会升高，反之则降低。因此，投资者会在实际利率上升时，减少对黄金的投资，而去投资其他金融资产。
（二）影响股票指数变动的宏观经济因素
1.实际利率
一般来说，实际利率的变化会对股票市场产生影响。在市场总资金量一定的条件下，当实际利率相对较低时，人们就会减少对储蓄的需求量，可能去投资股票市场，这会增加股票市场的资金量，提升对股票的需求，使得股票价格上涨。反之，当利率相对较高时，人们就会增加对储蓄和债券的需求量，减少股票的需求量，使得股票价格下降。
2.通货膨胀率
通货膨胀率过高会影响名义利率，为了应对通货膨胀，央行会采取相应的货币政策，去减少货币的发行量或是将部分流通资金收回，这会导致股票市场中资金的减少，从而导致股价的下跌。
3.汇率
传统理论认为，汇率升值会推动股市下跌，而汇率贬值会促进股市上涨。当本币升值时，进口价格相对下降而出口价格提高，这不利于出口而有利于进口，会导致经常项目逆差扩大与国际收支状况恶化。同时，本币升值也会引发资金外流，减少国内资本市场的流动性，导致资金从股票市场流出，推动股价下跌。相反，当本币贬值时，进口价格上涨而出口价格下降，这促进出口而不利于进口，有利于改善经常项目平衡及国际收支状况。同时，本币贬值也会引发资金回流，增加国内资本市场的流动性，吸引更多资金流入股票市场，推动股价上涨。
三、新时期股价指数和黄金价格指数之间关系的实证分析
通过以上的理论分析以及对相关资料进行归纳、整理，据此正确认识其他学者在股票指数与黄金价格相关方面的研究成果和局限，从而认真思考总结，从不同的角度去研究股票指数与黄金价格指数的关系。利用黄金价格指数的月度数据以及上证综合指数的月度数据作为研究的对象。选取的数据是时间序列数据，为了更加科学地实证分析，首先要判断时间序列的平稳性，进行平稳性检验。其次，为了避免虚假回归，需要进行单位根检验，协整检验。再次，为探究各经济变量之间的因果联系，本文采用格兰杰因果检验方法进行实证分析。最后再进行OLS检验，并对模型进行多重共线性、异方差、自相关的检验并修正。
（一）变量选取与预处理
本文的收集数据是分为两个部分，一部分是新冠疫情以来的数据，为2020年1月至2023年2月的月度统计数据，样本容量为38，是时间序列数据，主要是为了探究疫情叠加俄乌冲突影响的特殊背景下，股价指数和黄金价格指数之间的关系。另一部分是2018年1月至2023年2月的月度统计数据，样本容量为62，同样是时间序列数据。将时间跨度拉长，结合疫情之前的数据，来分析股价指数和黄金价格指数之间的关系，来比较二者的不同。黄金价格指数选用的是南华黄金价格指数（GOLD），股票价格指数(SZZZ)选用的是与之相对应的上证综合指数收盘的价格。人民币汇率指数(CFETS)来自于中国货币网；通货膨胀率(THPZ)来自于国家统计局；实际利率(SJLL)来自于中国人民银行；石油行业价格指数(SYJG)来自于钢联资讯;居民消费价格指数(CPI)来自国家统计局，本文的居民消费价格指数CPI基准为2020年=100。
（二）平稳性检验
1.2020年1月至2023年2月平稳性检验
通过Eviews软件对2020年1月至2023年2月的黄金价格指数、上证综指、人民币汇率指数、石油行业价格指数、居民消费价格指数做分布直方图，如图1所示。
数据来源：南华期货股份有限公司、上海证券交易所、中国货币网、钢联资讯、国家统计局
通过Eviews软件对2020年1月至2023年2月的黄金价格指数、上证综指、人民币汇率指数、石油行业价格指数、居民消费价格指数做描述性统计，如表1所示。
数据来源：南华期货股份有限公司、上海证券交易所、中国货币网、钢联资讯、国家统计局
2.2018年1月至2023年2月平稳性检验
通过Eviews软件对2018年1月至2023年2月的黄金价格指数、上证综指、人民币汇率指数、通货膨胀率、实际利率做分布直方图，如图2所示。
数据来源：南华期货股份有限公司、上海证券交易所、中国货币网、中国人民银行、国家统计局
通过Eviews软件对2020年1月至2023年2月的黄金价格指数、上证综指、人民币汇率指数、石油行业价格指数、居民消费价格指数做描述性统计，如表2所示。
数据来源：南华期货股份有限公司、上海证券交易所、中国货币网、中国人民银行、国家统计局
综上所述，通过分布直方图和描述性统计分析结果发现，被研究时间序列的分布，没有呈正态分布特征，这说明该时间序列很有可能不是一个平稳时间序列。为确定时间序列的平稳性，需要采用单位根来检验序列中是否存在单位根，从而有效消除时间因素的影响。
（三）单位根检验
单位根检验是用于检验时间序列是否存在单位根的统计方法。如果一个时间序列的单位根检验结果不能拒绝原假设，表明该序列存在单位根，是非平稳序列。非平稳序列容易在回归分析中产生虚假的相关结果，即伪回归现象。为避免伪回归问题的发生，在进行回归分析之前需要对变量进行单位根检验，判断其是否为平稳序列。
1.2020年1月至2023年2月单位根检验
在原假设H0：γ=1或H₀：δ=0的情况下，经过统计后，单位根的检验值为：
Τ=-2.687030，如表3所示。
模型分析结果表明:虽然在10%的置信水平上可以拒绝原假设(即认为序列是平稳的)，但由于P值大于0.05，未达到5%的显著性水平。因此，分析结果无法足够可靠地判定黄金价格指数序列不存在单位根，还需要进一步差分处理后再次进行单位根检验。
在对黄金价格指数序列进行一次差分处理后，重新进行单位根检验，得到的P值为0。此结果表明，我们对差分后的时间序列进行单位根检验，在1%、5%和10%三个常用的置信度水平下，单位根检验的结果都拒绝了原假设——即序列存在单位根。这表明在这些置信度水平下，我们有足够的理由判断差分后的时间序列不存在单位根，已经达到平稳状态。即差分后的序列不存在单位根，达到理想的平稳状态，如表4所示。
在原假设H0：γ=1或H₀：δ=0的情况下，经过统计后，单位根的检验值为：
Τ=-2.020951，如表5所示。
当置信度水平分别为1%、5%和10%时，实际检验所得统计量的值高于对应临界值。但是P值超过0.05无法达到统计学上的显著性水平。因此对原假设H0无法拒绝。所以，有必要再次对其进行差分处理。
在对上证综指序列进行一次差分处理后，重新进行单位根检验，得到的P值为0。此结果表明，在1%、5%和10%三个置信度水平下，我们都能够较为可靠地拒绝原假设H0(序列存在单位根)。即差分后的序列不存在单位根，达到理想的平稳状态，如表6所示。
2.2018年1月至2023年2月单位根检验
在原假设H₀：γ=1或H₀：δ=0的情况下，经过统计后，单位根的检验值为：
Τ=-2.979350，如表7所示。
当置信度水平分别为1%、5%和10%时，实际检验所得统计量的值高于对应临界值。但是P值超过0.05无法达到统计学上的显著性水平。因此对原假设H0无法拒绝。所以，有必要再次对其进行差分处理。
在对上证综指序列进行一次差分处理后，重新进行单位根检验，得到的P值为0。此结果表明，在1%、5%和10%三个置信度水平下，我们都能够较为可靠地拒绝原假设H0(序列存在单位根)。即差分后的序列不存在单位根，达到理想的平稳状态，如表8所示。
在原假设H₀：γ=1或H₀：δ=0的情况下，经过统计后，单位根的检验值为：
Τ=1.208375，如表9所示。
当置信度水平分别为1%、5%和10%时，实际检验所得统计量的值高于对应临界值。但是P值超过0.05无法达到统计学上的显著性水平。因此对原假设H0无法拒绝。所以，有必要再次对其进行差分处理。
在对黄金价格指数序列进行一次差分处理后，重新进行单位根检验，得到的P值为0。此结果表明，在1%、5%和10%三个置信度水平下，我们都能够较为可靠地拒绝原假设H0(序列存在单位根)。即差分后的序列不存在单位根，达到理想的平稳状态，如表10所示。
如果时间序列数据是非平稳的，进行回归分析时容易出现伪回归现象。为避免伪回归，需要进一步检验变量之间的协整性。协整性检验可以判断变量序列是否存在长期均衡关系，是进行合理的回归建模的重要前提。因此，需要采用Johansen协整检验方法检验黄金价格与上证综合指数之间的协整关系。
（四）Johansen协整检验
协整性检验主要用于检验两个或者多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系，即这些序列之间是否具有共同的长期变动趋势。如果非平稳序列之间不存在协整关系，其变化主要由各自的短期震荡所导致，长期并无稳定的动态均衡趋势。虽然不同的时间序列都有各自的长期波动趋势，但如果两个序列协整，则它们之间存在一个长期稳定的比例关系。换言之，这两个序列的变动虽然在短期内可能出现偏离，但在长期会趋向某一共同的均衡路径。协整检验可以判断这种长期均衡关系是否存在，如果存在，则这两个序列是协整的，可以进行合理的回归建模和理论分析。否则，直接进行相关研究可能产生误导。
1.2020年1月至2023年2月Johansen协整检验
协整性检验的结果显示，在5%的显著性水平下，2020年1月至2023年2月之间的黄金价格指数序列、上证综合指数序列、人民币汇率指数序列、石油行业价格指数序列和居民消费价格指数序列之间存在4个协整关系。这说明这些序列以一定的差分阶数可以达到长期均衡，并不仅是由各自的短期波动所导致，而是具有共同的长期变动趋势，在长期内存在较为稳定的动态联动机制，如表11所示。
2.2018年1月至2023年2月Johansen协整检验
协整性检验结果显示，在5%的显著性水平下，2018年1月至2023年2月期间的黄金价格指数序列、上证综合指数序列、人民币汇率指数序列、通货膨胀率序列和实际利率序列之间存在一个协整向量。这表明这5个序列以一定的差分阶数可以达到长期均衡，不会永久偏离，而是围绕某一均衡水平波动。这一结果说明，我国的黄金市场和股票市场之间的联系日益密切，如表12所示。
（五）格兰杰因果检验
格兰杰因果检验用于判断一组时间序列是否是另一组时间序列的原因，主要检验变量之间是否存在因果关系。但格兰杰因果关系并不等同于我们常说的直接因果关系。它指的是，x序列的历史变化能够有效预测和解释y序列的变化。因此，我们称x为y的“格兰杰原因”。如果x是y的格兰杰原因，则x的变化是引起y变化的原因之一。我们可以通过预测y的变化来判断这种因果关系是否存在。如果x的信息能够提高对y的预测精度，那么我们可以说x和y之间存在格兰杰因果关系。这意味着x的变化可以解释y的变化。
1.2020年1月至2023年2月格兰杰因果检验
做出原假设H0:上证综合指数的变动不是黄金价格指数变动的格兰杰原因。通过格兰杰因果检验，我们可以从数学角度判断2020年1月至2023年2月期间上证综合指数变动与黄金价格指数变动之间是否存在因果关系。如果检验结果拒绝原假设H0，则意味着上证综合指数的变化是黄金价格指数变化的格兰杰原因之一。上证指数的历史变化能够解释黄金价格指数的变动，上证指数变化可以用于预测黄金价格变化。此结果将表明两个指数之间存在一定的因果联系，上证指数的波动会对黄金价格产生影响。
经过四次滞后检验，在5%的显著性水平下，我们仍然可以拒绝原假设H0:“上证综合指数的变动不是黄金价格指数变动的格兰杰原因”。这表明，上证综合指数的变化可以解释黄金价格指数的变动，上证指数是黄金价格变化的格兰杰原因之一。但是，当进行n次(n≥5)滞后检验后，我们无法在5%的显著性水平下拒绝原假设H0。这意味着，随着滞后阶数的增加，上证指数变化对黄金价格变化的预测作用逐渐减弱，它们之间的因果关系可能不存在或效应较小。相反，“黄金价格指数变动不是引起上证综合指数变动的格兰杰原因”即使在n次滞后检验后，我们也无法在5%的显著性水平下将其拒绝。这表明黄金价格变动不是上证指数变动的格兰杰原因，不存在明显的因果关系，如表13、表14、表15、表16所示。
综上，格兰杰因果检验结果显示:上证综合指数的变动对黄金价格变动具有单向引导作用。具体来说，上证综合指数变动是黄金价格指数变动的格兰杰原因，但这种因果关系的效应可能较小，随着滞后期的增加而减弱。相反，黄金价格指数变动不是上证综合指数变动的格兰杰原因，两者之间不存在明显的因果联系。这表明，虽然我国股票市场和黄金市场之间存在一定的短期相关性，但从长期来看，两大市场之间的因果依赖关系可能还不十分紧密。上证指数的变动可以对黄金价格产生一定影响，但其预测作用较小且不具有持续性。这为我们判断和预测两大市场的变动提供了重要参考。
2.2018年1月至2023年2月格兰杰因果检验
做出原假设H0:黄金价格指数的变动不是上证综合指数变动的格兰杰原因。通过格兰杰因果检验，我们可以从数学角度判断2018年1月至2023年2月期间上证综合指数变动与黄金价格指数变动之间是否存在因果关系。如果检验结果拒绝原假设H0，则意味着黄金价格指数的变化是上证综合指数变化的格兰杰原因之一。黄金价格指数的历史变化能够解释上证综指的变动，上证综指变化可以用于预测黄金价格指数的变化。此结果将表明两个指数之间存在一定的因果联系，黄金价格指数的波动会对上证综指产生影响。
在经历过两次滞后检验后，当显著性水平为5%时，我们可以拒绝原假设H0:“黄金价格指数的变动不是上证综合指数变动的格兰杰原因”。但是，当进行三次及三次以上滞后检验时，在同一显著性水平下无法拒绝原假设。这意味着，随着滞后阶数的增加，黄金价格指数变化对上证综合指数变化的预测作用逐渐减弱，它们之间的因果关系可能较小。相反，“上证综合指数变动不是引起黄金价格指数变动的格兰杰原因”这个假设无法在显著性的水平下进行拒绝，而且在n次滞后检验后，可以发现假设成立的概率依然很高。这说明，在2018年1月至2023年2月期间，黄金价格指数变动是上证综合指数变动的格兰杰原因，但这种因果关系的效应可能较小，随着滞后期的增加而减弱。两者之间存在一定的单向因果联系，黄金价格指数的变化可以预测和影响上证综合指数的变动，但其影响较小且不具持续性，如表17、表18所示。
综上所述，结合2020年1月至2023年2月以及2018年1月至2023年2月的格兰杰因果检验表明：在新时期下，上证综合指数变动是黄金价格指数变动的格兰杰原因，两者之间存在显著的单向因果关系。而在更长的时间内黄金价格指数变动是上证综合指数变动的格兰杰原因，两者之间存在一定的单向因果联系。两者在不同的时间里，所传导的因果方向不同，这为我们判断和预测两大市场变动的传导机制提供重要参考。因此，要求我们在投资判断的过程中需要综合考虑不同时间段的信息变化，才能获得准确而全面的信息与理解。
（六）OLS检验
1.2020年1月至2023年2月OLS检验
通过格兰杰因果效应检验可知上证综合指数(SZZZ)变动是引起黄金价格指数(GOLD)变动的格兰杰原因。然而，金融市场是复杂的，存在着众多影响因素，对于他们影响因素的分析不能仅局限于简单回归，而应该考虑更多的控制性变量。因此，本部分将把三个控制变量人民币汇率指数（CFETS）、居民消费价格指数（CPI）和石油行业价格指数（SYJG）纳入到回归模型中，构建多元线性回归模型，见式（3-1）。
GOLDit01SZZZit2CFETSit+3CPIit+4SYJGit+it（3-1）
对模型进行多元线性回归分析后，发现模型出现多重共线性、异方差、序列相关性的问题，并对模型进行了修正，修正过后的多元线性回归模型，如表19所示。
修正过后的多重共线性检验，如表20所示。
通过回归结果可以发现，2020年1月至2023年2月的上证综指在10%的显著性水平上对黄金价格指数不会产生显著影响。此外，上证综指对黄金价格指数起正向带动作用。具体而言，上证综合指数平均每上涨一个单位，黄金价格指数相应地上涨0.009019个单位，而人民币汇率指数与黄金价格指数呈现出负相关的关系，消费者价格指数和石油行业价格指数呈现出正相关的关系。
总之，在2020年1月至2023年2月期间，在我国股票市场与黄金市场的发展态势呈现出正相关的状态，这与之前认为的在一般情况下，股票市场与黄金市场呈现出的是负相关状态的结论不同，这可能是受到新时期新冠疫情叠加俄乌冲突的特殊背景下，全球投资者的投资信心不足，对未来市场的预期下降，对于投资持有更为谨慎的态度的影响。一方面，黄金具有抵御风险，保值增值的功能，有着重要的投资价值，不仅是个人投资者，很多国家也加大了对黄金的储备，使得黄金的市场需求大幅增多，导致黄金的价格上涨。另一方面，中国的宏观经济运行状态在全世界主要国家里属于相对较好的状态，而股市是宏观经济运行状态的“晴雨表”，股市的风险相对较小。加上面对美联储加息，英国、法国等欧洲国家和日本的股票市场波动较大，而中国并没有跟随美联储在本轮加息，使得相对独立的中国资产和股票市场的波动相对稳健，具有优良的分散风险功能，能够吸引一定的世界资本来投资。所以，黄金市场和中国股票市场呈现出了正相关的关系，同时也解释了上证综指对黄金价格指数的影响是不显著的，这可能主要是因为世界政治和经济局势的动荡所导致的投资者投资信心不足，风险厌恶上升，从而选择去购买避险保值的黄金，使得黄金的需求量大幅增加，从而推动了黄金价格的上涨，而上证综指对黄金价格指数的影响能力较小。
2.2018年1月至2023年2月OLS检验
通过格兰杰因果效应检验可知变动黄金价格指数(GOLD)是引起上证综合指数(SZZZ)变动的格兰杰原因。但是，金融市场是复杂的，存在着众多影响因素，对于他们影响因素的分析不能仅局限于简单回归，而应该考虑更多的控制性变量。因此，本部分将把三个控制变量人民币汇率指数（CFETS）、通货膨胀率（THPZ）和实际利率(SJLL)纳入到回归模型中，构建多元线性回归模型，见式（3-2）。
SZZZit01GOLDit2CFETSit+3THPZit+4SJLLit+it（3-2）
对模型进行多元线性回归分析后，发现模型出现多重共线性、异方差、序列相关性的问题，并对模型进行了修正，修正过后的多元线性回归模型，如表23所示。
修正过后的多重共线性检验，如表24所示。
可以看出修正后基本解决了模型存在的问题，模型估计的回归结果为：
SZZZ=2735.621+2.537422GOLD-2.876041CFETS-97.89203THPZ-80.75397SJLL
通过回归结果可以发现，2018年1月至2023年2月的黄金价格指数在5%的显著性水平上对上证综指会产生显著影响。而且会产生正相关的影响，说明黄金价格指数对上证综指起正向带动作用。具体而言，黄金价格指数平均每上涨一个单位，上证综合指数相应地上涨2.537422个单位。此外，人民币汇率指数、通货膨胀率和实际利率都会对上证综指产生负相关的影响。
总之，将2020年1月至2023年2月这段时间拉长到2018年1月至2023年2月期间，发现我国的黄金市场与股票市场之间的发展走势在总体上仍呈现出正相关的状态，但不同的是黄金价格指数带动上证综指变动是有显著影响的，这说明在包括疫情和俄乌冲突之前的更长的时间里，黄金价格指数对上证综指是有显著影响效果的。
结论与建议
（一）结论
本文利用Eviews7.0建立多元线性回归模型的实证结果，通过分析可以得出以下结论：
一方面，在2020年1月至2023年2月期间，上证综合指数的变动对黄金价格指数的变动构成单向引导作用，在这段时间内上证综合指数变动是引起黄金价格指数变动的格兰杰原因，而且黄金价格指数变动不是引起上证综合指数变动的格兰杰原因，这说明我国的股票市场与黄金市场之间存在着一定的联系。更具体地来说，黄金市场和中国股票市场总体上呈现出了正相关的关系，同时上证指数的变化可以对黄金价格产生一定影响，但并不具有持续和决定性的作用，且上证综指对黄金价格指数的影响是不显著的，这可能是因为在这个新冠疫情叠加俄乌冲突的新时期内，受世界经济和政治复杂局势的影响，全世界的投资者对金融市场的投资信心不足，风险厌恶上升，对未来金融市场收益预期的下降，为了避险和保值而增加了对黄金的大量需求，供求关系对黄金价格上涨起到了主要作用。
另一方面，将时间扩大到2018年1月至2023年2月期间，与2020年1月至2023年2月期间的结论不同，在更长的时间里是由黄金价格指数对上证综指起到了单向引导的作用，两者之间也呈现出了正相关的关系，而且是有显著影响的。这可能是因为我国的国家黄金储备需求增多，推动了金价上涨，而国家黄金储备在外汇比例中的增加，这会使美元在外汇储备中的比例下降。这有利于实现我国外汇储备的多元化，有助于稳定汇率和外界对人民币的信心，这也有利于我国经济持续稳定发展，从而带动我国股市的繁荣发展。此外，黄金价格上涨反映出通胀预期、货币政策与投资者情绪等因素发生的变化，这些变化不仅影响黄金市场，也同时作用于股票市场，推动股市指数上涨。综上所述的这些因素变化及资金流动效应的作用可以抵消或超过黄金的避险属性，从而引导黄金价格与上证综合指数发生同向变化。但这仅属于一段时期内的特殊现象，当上述因素的影响减弱或消失后，黄金的避险属性将再度发挥作用，其价格变动将对上证综合指数产生负面影响，两者之间同步涨跌的趋势也将结束。
综上，黄金价格指数和上证综合指数在不同时间段的带动作用是相反的，说明在疫情之后的新时期里，更应该关注上证综指对黄金价格指数的带动作用，而不是黄金价格指数对上证综指的带动作用。
（二）建议
基于以上的结论，对国家黄金储备和个人投资者有以下建议：
1.对国家黄金储备的建议
对国家黄金储备来说，中国应该继续增加黄金储备。因为目前为止，全球还在受新冠疫情和俄乌冲突的影响，国际政治、经济局势动荡和全球金融环境也在不断恶化。而且全球也处于高通胀的时代，面对美联储加息，我国货币政策依然具有较强的吸引力，即使人民币相对美元来说是贬值的，但相对其他大部分货币却是升值的，这使得我国有了成为全球经济避风港的可能性。为了应对美元给世界带来的不稳定性以及增强人民币在世界货币中的使用份额，我国正在积极推进人民币国际化，人民币的跨境使用规模也在稳步扩大。中国人民银行数字货币研究所同阿联酋中央银行、泰国银行和香港金融管理局共同宣布基于四种数字货币的实盘交易正在进行试点测试，提出了一个开放平等的框架，来吸引其他国家加入其中，不至于因封锁或缺少美元外汇无法进行国际贸易。不止如此，在2023年中国与法国、沙特、巴西等国都达成了人民币交易的相关合作，这些信号都在预示着去美元化和人民币国际化的到来。这就要求我国要保持合理规模的黄金储备，因为充足的黄金储备是实现人民币自由兑换和保证人民币作为强势货币的基础。面对日益恶化的国际环境，我国应适当增加黄金储备在外汇储备中的比例，降低美元在外汇储备中的比例，从而有利于实现外汇储备的多元化，增强外界对人民币的信心，稳定我国经济的持续发展，进而带动股市的繁荣发展。
2.对于个人投资者的建议
在这个受新冠疫情和俄乌冲突影响的复杂新时期，全球金融市场的风险不断加大。
作为一个投资者，不仅要考虑黄金价格指数与股票价格指数之间的关系，还要结合国际政治、经济、公共卫生事件、战争动乱等影响因素综合考虑，才能做出更合理、更理性的分析，从而得出正确的结论，找到投资机会，在投资中获得收益。同时，在这样的新时期下，相较于黄金价格指数带动上证综合指数来说，更应该关注上证综指对黄金价格指数的带动作用。投资者在投资的过程中，必须持续关注股票市场和黄金市场的动态，依靠丰富的专业知识储备和投资经验，对各种各样的影响因素进行全面综合的分析。总之，投资者在规划自己的投资组合时，要理性投资，客观看待金融市场，通过观察分析不同时间段股票市场和黄金市场的走势变化，适时做出相应的反应和对策，合理地分配自己的资产，这样才能够有效地降低投资组合风险，优化投资组合配置。
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致谢
我的大学生活即将结束，在此，我要感谢这一路上所有陪伴我的家人、老师、同学和朋友们，有了你们的陪伴和鼓励，让我的大学生活更加充实和有意义。本篇论文得以完成，首先特别要感谢黄文义老师的指导和帮助，我在面对论文的实证和理论传导机制分析时，遇到了很多困惑和不解，多亏了老师的解答和帮助，让我更加深入地了解了金融市场的传导过程，解决了论文中的困难。其次，我要感谢大学四年期间所有的授课老师们在学业上对我的指导，夯实了我的专业基础，还要感谢在经济领域中的很多学者们，通过了解他们的观点和想法，拓宽了我的论文思路，收获了很多专业知识，更好地完成了这篇论文。再次，我要感谢我的家人们，在大学期间对我的鼓励和支持，让我更加自信从容地去面对大学的学习和生活。最后，我要感谢724宿舍里的每一个舍友，大学四年有了你们的陪伴，是我这一辈子宝贵的财富和难忘的回忆，希望我们以后在各自的道路上越走越好，发光发亮！
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