影响黄金价格的因素

黄金价格影响因素

(一) 政治因素:
在政局紧张动荡的时期容易引起黄金价格上涨,比如:苏联解体、海湾战争、911恐怖袭击等等。


(二)经济因素:
a)美元走势:金价基本和美元走势成为反比
b)原油价格:


(三)央行活动:
黄金与原油价格理论上呈同向变化,但相关系数仅为0.6左右,经常发生偏离的情况,因此两者之间的相关分析偏向长期性。黄金与原油的关系为间接关系,传导机理是:油价波动影响世界经济尤其是美国经济,因为美国经济总量和原油消费量均列世界第一;美国经济走势影响美国资产质量从而引起美元升跌,继而引起金价的升跌。另外原油作为基本的工业原料,其价格的持续上升引起通货膨胀的忧虑,短期内使美联储加息的压力增加有利美元,但长期而言通胀居高不下且高油价及高利率开始对经济产生不利影响,由此产生对经济陷入滞胀的忧虑,将使黄金的保值功能增强。


(四)消费因素:
消费因素的变化不能短期内影响金价的走势,因此主要考虑该因素的季节性影响。比如每年的黄金周、春节长假,10月印度的婚嫁高峰等前期,黄金实盘交易的价格就表现得较为坚挺


(五)科技工业:
黄金由于燃点低、延展性强,故可塑性大。因此,电子业、电镀业、医科等每年都消费六十余吨黄金,占总消耗量17%左右,故以上的工业愈发达,对黄金的需求量便愈大,金价便上扬。同样该因素并非短期影响因素。


(六)投资性因素需求:
金价的大涨大跌多少都与基金的投机活动有关

实证分析黄金价格影响因素通常包括收集相关变量数据、建立模型、进行回归分析等步骤。在R语言中,可以利用多种统计包来进行这样的分析。以下是一个简化版的R语言代码示例,用于分析可能影响黄金价格因素: ```r # 安装并加载需要的包 install.packages("ggplot2") library(ggplot2) # 假设我们已经有了一个名为gold_data的数据框,其中包含了黄金价格影响因素的数据 # gold_data <- read.csv("path_to_your_data.csv") # 查看数据的结构 str(gold_data) # 数据探索性分析,例如绘制黄金价格的分布图 ggplot(gold_data, aes(x=GoldPrice)) + geom_histogram(bins=30, fill="blue", color="black") + labs(title="黄金价格分布图", x="黄金价格", y="频数") # 假设影响因素包括美元指数(DollarIndex)、石油价格(OilPrice)和市场恐慌指数(VIX) # 我们使用多元线性回归来分析这些因素黄金价格影响 model <- lm(GoldPrice ~ DollarIndex + OilPrice + VIX, data=gold_data) # 查看回归模型的摘要信息 summary(model) # 检查回归诊断,例如残差分析、Q-Q图等 par(mfrow=c(2,2)) plot(model) ``` 需要注意的是,以上代码仅仅是一个框架示例,实际上黄金价格影响因素可能更为复杂,并且需要更详尽的数据处理和分析步骤。在执行上述代码之前,必须确保数据集`gold_data`已经被正确加载到R环境中,并且包含所有需要的变量。此外,上述模型可能需要根据实际情况进行调整,如引入新的变量、使用不同的模型或者考虑变量之间的交互作用等。
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