国际视野下的红酒市场波动的货币影响因素研究

【摘要】2011年8月，上海红酒交易易中心成立，这标志着红酒成为了一种全新的金融工具。影响红酒投资的因素是多样的、多元的，但是为了进行红酒投资的实证研究，文章针对2005-2010年伦敦国际酒类交易中心的Liv-ex 500红酒指数及美元的货币供应量M1、M2和USDX等几个变量之间的变化关系进行初步的分析研究，并且利用格兰杰因果检验和向量误自回归模型进行实证分析。结果显示，在短期内，美元的货币供给M1的变动对Liv-ex 500红酒指数的影响都是负向的，但是在长期内却是正向的；M2对Liv-ex 500红酒指数的影响较小；而USDX对Liv-ex 500红酒指数的影响却是始终是负向的，这几个变量都构成了Liv-ex 500红酒指数波动的的因素之一。

【关键词】Liv-ex 500红酒指数 美元的货币供应量 相关性 回归方程 ADF单位根检验 格兰杰因果检验 协整检验 VAR模型 脉冲响应函数

引言

Liv-ex500红酒指数（以下简称Liv-ex500）是国际上最具公信力的红酒销售指标之一，通过Liv-ex严格挑选的500支红酒作为成分股编制而得出，每个月公布一次，该指标主要是为红酒投资者或消费者提供买卖参考，并直接对世界红酒市场产生直接的影响。值得一提的是由于能够作为指标的红酒价格往往不菲，并且买得起这些顶级红酒的消费者和投资者多属于金字塔的顶端消费阶层，因而它又被称为“富人指数”，通常被用来观察上流社会的消费意愿，反应出上流社会的投资倾向。由于上流阶层的投资者能够掌握更多的市场投资信息，他们往往能够提前发现市场的风险和机会，因此该指数往往会非常有趣的提前“觉察”到市场的变化。由于世界大宗商品的价格大部分都是使用美元计价的，所以文章拟研究美元的货币供给量M1、M2、美元指数（USDX）的月度收盘价格和liv-ex500之间的内在关系，那么M1和M2的变化会引起liv-ex500的变化吗？USDX会对liv-ex500产生影响吗？虽然关于红酒投资的文献很多，但是采用实证的方法来研究红酒投资的分析还较少，因此本文将通过实证研究的方法来解决这些问题，将红酒的投资研究实证化，并且对红酒的投资做一些初步探讨，为红酒的投资做出一些参考的根据。

一、研究中使用的方法与数据的来源

（一）研究使用的分析方法简介

为了研究liv-ex500红酒指数与美国的货币供给量和美元指数之间的关系，本文主要采用相关分析法、johansen协整检验法、格兰杰因果检验法、VAR模型法和脉冲响应函数法。

根据计量经济学的观点，相关性的分析从研究方法上保证了模型了准确性和严谨性。为了建立向量自回归模型，先把研究对象进行单位根检验，然后对一阶单整的变量使用格兰杰因果检验法，最后对可以通过格兰杰因果检验的变量建立VAR模型，并且通过脉冲响应函数来检验变量在不同滞后期对函数的冲击。另外，为了说明变量之间存在的长期均衡关系，文章在进行单位根检验的基础进行了协整检验。

（二）研究数据的可靠性及处理方法

为了研究liv-ex500红酒指数与美国的货币供给量和美元指数之间的关系，文章选取了伦敦国际酒类交易中心的liv-ex500红酒指数的月度数据和美国狭义的货币流通量(Ml)、广义货币流通速度(M2)和月度美元指数（USDX）等主要指标进行分析。相关数据都来自于伦敦国际酒类交易中心及美联储网站公布的月度数据以及自己的收集，由于使用的是月度指标，在分析之前，先对各指标进行调整，另外，考虑到异方差性对结架的影响，分别对各绝对指标取了自然对数，对数据取自然对数并不改变原数据的性质和关系。

考虑到对于红酒实证研究的相关资料较少，而且相关的数据和资料难找，因此本文仅能选取2005～2010年的月度数据为研究样的本区间。在实证研究过程中，采用月度数据进行分析，本文的分析通过spss软件及Eviews5.0来实现的。

二、相关性分析

首先采用相关性分析的方法对LIV-EX500与M1、M2和USDX的关系进行初步分析。如表1显示的是相关分析的结果．从表中可以看出M1和M2与LIV-EX500之间都存在显著的正相关关系，其中LIV-EX500和M1之间存在着正相关关系，相关系数达到0.759，而LIV-EX500和M2之间存在着高度的正相关关系，相关系数达到了0.950；然而LIV-EX500和USDX之间存在着显著地负相关关系，负相关系数达到-0.628，因此LIV-EX500及M1、M2和USDX之间的关系可以通过显著性检验。

通过回归方程，我们可以看出LIV-EX500与M1、M2和USDX之间显然存在着较高的相关关系。

三、实证分析

（一）ADF单位根检验

当我们在分析宏观经济指标的时间序列时，由于变量之间的关系具有非平稳性，假设直接对这些变量分析可能会发生分析结果非有效性的情况，因此，我们对这些变量进行平稳性检验，并分析具有同阶单整性的变量。可以运用ADF方法进行的单位根检验，通过表2显示各指标的原序列均不能通过ADF检验，这说明几者都是非平稳序列。

表2 变量的ADF检验

表3 变量的一阶ADF检验

注：带*表示在10%的水平上显著，带**表示在5%的水平上显著，带***号表示在1%的水平上显著。

但是对这些指标进行一阶差分检验，几者都可以达到平稳的状态。检验结果如表3所示。从表中可以看出M1、M2和USDX指标的一阶差分都可以在1%显著性水平上通过ADF检验，Liv-ex500的一阶差分可以5%的显著性水平上通过检验。因此，这些指标都是一阶单整序列。

（二）Johansen协整检验

通过单位根的检验显示，我们可以用误差修正模型进行格兰杰因果关系检验来分析LIV-EX500与M1、M2和USDX之间存在的因果关系。但是误差修正模型分析要求各变量之间具有协整关系，所以在使用误差修正模型分析之前，有必要对相关变量进行Johansen协整检验。这样就可以判断变量之间是否具有稳定的关系，只有在各变量之间存在协整时，才能使用误差修正模型来确定这种长期均衡关系的情况。在检验中，首先要解决滞后期的问题，根据赵松山［ ！］研究的总结，即年度数据的滞后期取值1～2，季度数据的滞后期取值为4～5，月度数据的滞后期取值为12～13。文章使用的是月度数据，所以采用滞后期12～13进行检验。检验结果如表4所示。

表4变量之间的Johansen协整检验

通过协整检验的结果可知，在5%的水平上各变量之间都存在着一个协整关系。

（三）格兰杰因果检验

为了进一步探讨LIV-EX500与M1、M2和USDX的关系怎样反应了因果关系，也就是说到底是谁影响谁或者还是相互影响，然后写出合理的模型，我们进行表5中的因果关系检验。

从表5说明，本文分别选取滞后期一期、七期和十期的情况，因为这个滞后期比较具有代表性，同时也表示的时间周期为短期、中期和长期的情况。当滞后期为短期的时候，LIV-EX500既是M1的格兰杰原因，同时也是M2的格兰杰原因；当滞后期为中期的时候，LIV-EX500既是M1、M2的格兰杰原因，同时也是USDX的格兰杰原因；当滞后期为长期的时候，LIV-EX500仅是M1的格兰杰原因。因此我们可以看出他们之间是存在着因果关系的，这也充分的说明了LIV-EX500指数的预测性和具有的富人指数效用。

表5LIV-EX500和其他变量的关系

（四）向量自回归模型（VAR）的建立

对通过ADF检验的一阶单整序列M1、M2、LIV-EX 500和USDX建立向量自回归模型，采用赤池和施瓦茨准则来选择滞后项，同时通过对残差进行正态独立分布诊断，然后反复试验确定最优化的滞后项为一到二阶，最后建立

以上的回归方程基于OLS的结果，其中的个别变量的t值不能达到显著水平，这是因为方程中出现同种变量多种滞后变量造成的多重共线性造成的，但是对于方程而言，显著性水平和拟合程度是非常好的，所以说这个回归的结果是可靠的。

通过这个模型可以看出，LIV-EX500随着滞后二期M1的影响要强于一期的，这说明LIV-EX500随着后期数的增加而受到的影响程度增加，同样LIV-EX500也显著地受到M2、USDX对于LIVEX500的影响有一个加强的作用，但是其他因素的影响由于异号的抵消作用，虽然能够显著地影响LIVEX500，但是放在一起的作用难以判断。为了解决这一个问题，本文使用了脉冲响应函数(IRF)和方差分解这两个工具来进行解释。

（五）建立脉冲影响函数（IRF）

图1各个变量对LIV-EX500的响应路径

为了考虑M1、M2、USDX在不同时间里对LIV-EX500的影响，我们生成了LIV-EX500的脉冲响应图，从图1上可以看出，在M1的冲击之初，LIV-EX500出现负向反映，但仅维持四期左右，从第四期廾始，LIV-EX500出现正向反映，并且逐渐趋于平稳时。这说明，M1的变动开始对LIV-EX500的影响不大，但是从长期来看影响较大。在M2的冲击下，在六期之前是正向反映，然后成负向反映，但是无论在长期还是短期都较为平稳。USDX的影响是负向反映，并且从长期来影响是较大的。

四、检验结果分析

通过以上的检验，我们可以得到下面的结论：

一是从05年1月到10年12月份的LIV-EX500与M1、M2和USDX的经验来看，Liv-ex500和M1、M2都处于一个平稳上升的趋势，具有很强的正相关性，并且在5%的显著性水平下存在着长期均衡的关系；同时，Liv-ex500和USDX之间从经验上看具有负相关关系，原因是世界大宗商品的价格和美元之间具有负效用，当美元强势的时候，世界大宗商品的价格相对而言就便宜啦，反之亦然，从检验中我们也可以发现，Liv-500和USDX之间在长期内也具有均衡关系。

二是LIV-EX500与M1、M2和USDX经调整后的自然对数值是一阶单整的时间序列，这说明变量是平稳的，格兰杰因果检验显示在短期内LIV-EX500是M1、M2的格兰杰原因，在中期内LIV-EX500是M1、M2、USDX的格兰杰原因，但是在长期Liv-ex 500是M1的格兰杰原因，这说明几个变量之间是存在有因果关系的。

三是最后通过对向量自回归(VAR)模型的观测，可以大致看出LIV-EX500与M1、M2和USDX的影响关系，最后进行了比较精确的预测还使用了脉冲响应函数(IRF)，其结果为：LIV-EX500除了受到M2的影响较小外，受到另外两个变量的影响都较大。M1在期初的冲击是负反映且较小，但是在后期却是正反映且影响大；USDX的冲击都是负反映并且在期初的冲击小，但是长期内的冲击大。当然这一结论与格兰杰因果检验的中长期结论并不相悖，这也说明了格兰杰因果检验的中长期预测精准性要高于短期。

参考文献

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作者简介：王泓博 (1985-) ，男，云南省昆明市人，学历：硕士，研究方向：金融。