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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本文研究具有一定的现实意义。中国不仅是个黄金产量大国，也是销量大国，黄金市场是我国金融市场的组成部分之一 , 是连接黄金开采、冶炼 、经营的一整串枢纽。黄金价格在2013年经历了多次下跌，民众企图得到短暂盈利而抢购实物黄金，但结果却是深陷其中。随着我国越来越重视黄金市场，黄金市场得以进一步改革完善，使得更多的民众愿意参与其中，将资金投入黄金市场，此时，民众需要对黄金市场的价格波动性和存在的风险进行一定的了解并加以防御，防止损失惨重。因此，及时度量黄金市场的风险显得很有必要。同时，本文通过对黄金市场价格的风险值的研究可以给与广大投资者提供已有的风险现状，并给与投资者的未来投资方向的些许参考，广大投资者因此得到一些合理建议及投资策略，帮助其理性对冲。此外，近年来，世界黄金价格大幅上涨, 历史最高纪录在短时间内不断被刷新，现货市场的流动可以给我国货币现状带来回温，正因为黄金的高热度，对于黄金价格的已有风险预测能更好的帮助政府及央行采取货币政策调节市场。 本文选取也具有一定的理论意义。本文首先简要分析我国黄金市场面临的风险，接着，借鉴前人对黄金市场风险的分析，进行实证分析。通过收益率序列图、adf检验，自相关性与偏相关性检验，建立arma模型、 garch模型，计算预测值，并进行失败频率检验法对黄金价格进行研究，旨在得出黄金市场存在一定的风险性，为国内黄金市场的投资者与政府等提供监管意见。

国内外研究现状

1.对国内外黄金市场的现状的研究。张思聪（2015）选取了人民币兑美元汇率变动后的四种国际主要货币兑美元汇率的每日收盘价研究汇率与黄金价格的动态相关性，得出黄金价格与美元汇率有较高的联动性的结论，启示人们可以根据调整资产配置比例来降低风险。张小梅（2018）通过建立线性回归对黄金价格波动的影响因素进行实证研究，得出美元指数和黄金期货价格对黄金价格有较大影响的结论，并对目前的黄金价格进行风险预警。薛娜（2017）首先描述了黄金市场的现状，接着比较论述出目前存在较大的信用风险，需要对信用风险进一步监督管理。王开科（2015）度量黄金市场存在的极端风险，并且实证分析得出在预测范围内ged分布较好地拟合了au99.99收益率序列所显示的特征，得出黄金市场风险较大的结论。nguyen. et al（2019）通过估计了黄金风险溢价的简约模型，揭示风险溢价动态的时间变化，除此之外，还得出了黄金现实回报与通货膨胀没有显著的共同变动的结论。刘山恩（2018）描述了我国黄金市场发展的总体特色，包括在速度居全球之冠等方面可圈可点。陈鹏（2018）针对黄金价格进行实证研究，通过对比分析选取出最能体现出其特征的模型。通过实证分析结果表明该类模型有良好的拟合效果，能够很好的反映金价的波动规律。

2.对研究方法的研究。dyhrberg(2015)研究了比特币的金融自产能力，并用garch模型进行模拟，结果显示，不对称garch模型拟合更好，其结果表明比特币在一定程度上有助于风险管理，更是风险厌恶投资者预期市场负面冲击的理想选择。edel（2007）研究了1983年-2003年黄金的现货和期货价格，特别注重1987年和2001年股市崩盘时期，通过检验apgarch模型对六种黄金模型的适用性得出apgarch模型适用度很好的结论。kristjanpoller和minutolo（2015）通过使用ann-garch对garch模型进行改进，使用ann-garch实现了黄金价格波动（包括了现货和未来的波动）平均百分比误差的总体减少25%。周茂华（2011）等人利用上海和伦敦黄金市场的现货交易比较了不同分布假定下的var的精确性，结论是，上海黄金市场风险大于伦敦市场的结论。张少萍（2018）运用garch模型对招商银行的股票进行了技术分析,并对其投资前景作出预测。丁绪辉（2014）等人研究国际黄金价格的波动性，通过garch模型对样本进行研究，结果表明，我国仍然需要对国际市场采取措施，积极进行防范。司絮（2017）为了研究了互联网理财产品收益率随时间的变化而波动的情况，通过建立garch模型拟合产品收益率，通过结果提出关于防范互联网理财产品风险方面的建议。望韬（2018）用garch(1，1)模型分别在标准正态分布和 t 分布下构建相关的模型对上证指数的条件方差进行预测，然后进行分析。何镇宇（2018）用arma-garch模型对黄金期货价格的日间波动风险进行了度量，得出黄金期货市场价格波动的风险总体趋势逐渐减少但短时间内会出现极端风险的结论。刘梦莹（2018）目的在研究中证 500 股指期货，利用带有虚拟变量的garch模型进行研究，表达了他认为股市具有一定的杠杆效应的观点。

2. 研究的基本内容

本文首先选取对上海黄金交易所的Au9995的2002年10月30日到 2019 年 4月15日收盘价为研究对象，通过收益率序列图得出黄金价格的波动性，通过平稳性检验，自相关性与偏相关性检验，观察是否需要建立ARMA模型拟合，并用LM检验方法对数据进行检验以证明其具有ARCH效应。

最后通过比较t分布、GED分布、正态分布下的GARCH（1，1）的SIC值和SC值，确定拟合度较好的模型进行分析，估计研究得出黄金价格收益率的波动性，并预测2018.7.2至2019.4.15的黄金价格，并且查看结果是否通过失败频率检验法，以确定价格预测的正确性，期望得出黄金市场存在风险的结论从而提出建议分析。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2019年1月1日-2019年2月15日，通过查阅文献对本文的题目进行了分解，通过俩方面的文献阅读丰富对黄金市场风险和garch模型的了解，预期写完参考文献。2019年2月15日-2019年3月1日，做出整体研究构思，形成文章框架和大体研究方向。

2019年3月2日-2019年3月30日，从网站下载数据，并开始eviews操作。

2019年4月1日-2019年4月15日，通过eviews的分析，并提交老师审查初步的实证分析，在老师的指导下进行进一步修改。

4. 参考文献

[1]bollerslevt. generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[j]. journal ofeconometrics, 1986, 31(3): 307-327.

[2]billiom, casarin r, osuntuyi a. markov switching garch models for bayesian hedging onenergy futures markets[j]. energy economics, 2018, 70: 545-562.