通过加密货币探索贵金属市场的投资组合多样化可能性：基于全球证据的实证方法

《Financial Innovation》：Exploring portfolio diversification possibilities in the precious metal market through cryptocurrencies: an empirical approach using global evidence

　　

加密货币的出现为投资者提供了新的投资组合多样化机会。本研究探讨了贵金属与加密货币之间的相互作用，考察了它们在提升投资组合收益和缓解风险方面的潜力。使用2017年8月至2022年11月的每日收盘价，研究人员采用自回归分布滞后（ARDL）方法来分析这些资产类别之间的联动和因果关系。研究人员的发现揭示了比特币、贵金属和其他加密货币之间存在短期联系，但没有长期协整。值得注意的是，黄金价格单向影响加密货币价格，这种关系在其他资产中未观察到。这种长期联动的缺失表明，贵金属投资者可以利用现代投资组合理论来分散加密货币的波动风险。这些结果为寻求通过战略性纳入加密货币以改善风险调整后收益来优化投资组合的投资者提供了有价值的见解。

传统上，贵金属（特别是黄金）被视为经济衰退时期的安全避风港和对冲工具。然而，近年来贵金属作为稳定对冲工具的表现并不一致，这主要是由于市场动态的变化、投资者偏好的演变以及替代投资选择的出现。与此同时，加密货币的兴起为投资组合多样化策略引入了新的维度。加密货币凭借其独特的高回报潜力，吸引了大量关注。然而，目前关于贵金属与加密货币之间相互作用的研究相对较少，存在明显的文献空白。为了填补这一空白，研究人员开展了这项研究，旨在通过考察这两类资产之间的短期和长期关系来探索投资组合多样化的可能性。该研究为投资者提供了洞察，以制定稳健的多样化策略并在缓解整体风险的同时提升收益。这项研究发表在《Financial Innovation》期刊上，具有重要的学术和实践意义。

研究人员采用了从2017年8月至2022年11月的每日收盘价格数据，数据来源于彭博数据终端，所有序列均使用汇率转换为美元以避免波动。样本包含彭博银河加密指数（BGCI）以及黄金、白银、铜、铂金、钯金、镍等贵金属和比特币（BTC）、以太坊（ETH）等个别加密货币。研究采用了增强迪基-富勒（ADF）检验和KPSS检验进行单位根测试；使用Gregory and Hansen (1996a)残差检验考察结构性断点；利用自回归分布滞后（ARDL）模型进行协整分析；采用Toda and Yamamoto (1995)因果检验和Granger (1969)因果检验分析因果关系；应用R²模型分析联动行为；并结合均值-条件风险价值方法进行投资组合优化和回测分析。

数据的单位根性质
通过ADF检验和KPSS检验，研究人员发现所有变量均属于一阶单整 I(1)，即在一阶差分后达到平稳。这为后续的协整分析奠定了基础。

Gregory and Hansen (1996a) 结构性断点检验
为消除时间序列中结构性断点的影响，研究人员使用了Gregory and Hansen (1996a)检验。结果识别出2017年12月和2020年5月两个断点，分别代表了加密货币历史上的巨大泡沫和新冠疫情后的投资者行为变化。检验拒绝了在断点处存在协整的备择假设，证实了变量间存在短期关系。

自回归分布滞后（ARDL）模型
在消除结构性冲击后，研究人员进行了ARDL边界检验。结果显示F统计量为3.08，位于下界3.14和上界5.69之间，表明加密货币市场与贵金属市场之间不存在长期协整关系。此外，黄金与加密货币价格之间存在显著的负相关关系，钯金价格也与加密货币价格呈显著负相关。由于不存在长期协整，无需进行误差修正模型（ECM）检验。同时，杜宾-沃森统计量和Breusch-Godfrey自相关拉格朗日乘数（LM）检验表明存在正序列相关，支持了投资组合多样化的可能性。

Toda and Yamamoto (1995) 因果检验
通过Toda and Yamamoto (1995)因果检验，研究人员发现黄金市场对加密货币市场存在单向因果关系，而其他市场之间不存在因果关系。缺乏双向因果关系证实了在加密货币与贵金属市场之间进行投资组合多样化是可行的。此外，贵金属市场内部的Granger因果检验表明，黄金与白银、黄金与铜、黄金与铂金之间存在双向因果关系，黄金市场是最活跃的。

联动行为
通过R²模型分析发现，加密货币市场与贵金属市场之间存在较弱的无条件相关性。除黄金与白银（R²值为0.7280）和黄金与铜（R²值为0.6796）之间存在较高联动外，其余资产间联动水平较低。这种低联动水平进一步表明，在加密货币与贵金属之间进行投资组合多样化具有广阔前景。

均值-条件风险价值方法
研究人员在无约束、-100%/+100%、仅做多和等权重四种投资组合优化框架下进行了回测。结果表明，在所有优化框架中，当在贵金属投资组合中加入加密货币时，均值月度风险收益比均得到一致改善。尤其在无约束投资组合框架中，包含加密货币的投资组合平均月度收益率显著增加。

本研究探讨了贵金属、加密货币之间短期和长期的投资组合多样化可能性。研究人员首先应用单位根检验，然后通过Gregory and Hansen (1996a)残差检验识别结构性断点。随后采用ARDL模型捕捉短期和长期协整。ARDL模型检测到加密货币、贵金属以及加密货币之间存在短期关系，但在长期投资期限内，这些市场不存在协整关系，这符合Markowitz (1952)现代投资组合理论，表明存在多样化收益。Toda and Yamamoto (1995)因果检验发现黄金市场对加密货币市场存在单向因果关系，且在剩余贵金属和加密货币之间不存在双向或单向因果关系，这为可能的投资组合多样化提供了证据。通过R²矩阵确定联动模式，发现黄金和加密货币市场间联动水平较高，而其余市场联动水平较低。均值-CVaR方法表明投资者可以在同一投资篮子中持有加密货币和贵金属从而获益。然而，在市场情绪不佳期间，这种多样化潜力可能会降低。未来的研究可以进一步延长样本外期限或在其他地区开展，考虑不同制度环境的影响。