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摘要：本文运用协整检验、Granger因果检验、Garbade-Silber模型、误差修正模型等对2008年1月9日到2008年11月14日上海期货交易所黄金期货合约的价格发现功能和套期保值功能进行研究，结果表明：黄金现货价格对期货价格存在单向引导关系，在价格发现功能中，黄金现货价格起着决定性的作用，期货市场价格发现功能相对较弱。
关键词：黄金期货；价格发现；套期保值比率；套期保值绩效
Abstract: This paper investigates the price discovery and the hedging function of gold futures contracts in Shanghai Futures Exchange from January 9， 2008 to November 14，by using Cointegration Test、Granger Test、G-S Model and ECM .It shows: there is only a one - way leading function from gold spot price to futures price， the spot price has played an important role in the function of price discovery and price discovery function in the futures market is relatively weak.
Keywords：gold futures，price discovery，hedging ratio，hedging function
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1674-2265（2009）03-0070-04
一、引言
2008年1月9日，经中国证监会批准，黄金期货合约在上海期货交易所上市交易。黄金期货上市前市场就出现了前所未有的投资者排队开户“炒期货”现象，上市首日便成交121468手。作为世界上重要的黄金生产国和消费国之一，目前我国黄金产量位居世界第三位，制造业黄金消费量占世界总消费量的9.2%。稳步开展黄金期货交易，有利于进一步完善黄金市场体系和价格形成机制，形成现货市场、远期市场与期货市场互相促进、共同发展的局面；有利于金融机构和黄金生产消费企业利用黄金期货管理风险；有利于促进期货市场服务领域的拓展和功能发挥。期货市场的基本功能包括风险规避功能和价格发现功能，而且风险转移功能是通过套期保值来实现的。那么，我国黄金期货是否具备价格发现功能，能不能满足广大金融机构和黄金生产消费企业的保值需要呢？本文通过对我国黄金期货价格发现功能和套期保值功能进行实证研究，验证我国实施黄金期货交易是否能满足期货参与者的定价和保值需求，同时找出市场存在的不足之处，提出相应的对策建议，促进黄金期货市场的进一步规范与发展。
国内外许多学者对期货市场做了大量研究。对于期货市场的价格发现功能，Bigman（1983）等最早利用最小二乘法对交割日的现货价格与距离交割日一定时间间隔的期货价格作回归分析，并对在CBOT交易的玉米、大豆和小麦期货合约的价格发现功能作了实证检验，发现近期期货价格是最后交割日现货价格的无偏估计量。从而研究出了期货价格与现货价格在价格发现功能中贡献的大小。Ghosh（1993）利用协整分析方法，对S&P500和CRB指数的期货与现货价格之间的相互关系进行了检验， 发现S&P500的期货价格具有较明显的价格领先优势，而CRB指数的现货价格具有较明显的价格领先优势。严太华、刘昱洋（1999）利用协整检验技术，通过实证分析的方法，证实了重庆铜、郑州绿豆的期货价格与现货价格之间协整关系的存在，分别给出了它们各自的误差校正模型（ECM），并就ECM给出了分析和预测的方法。张宗成、王骏（2005）利用VAR模型和误差修正模型对郑州商品交易所的硬麦期货的价格发现功能进行实证分析，研究发现：硬麦期货价格与现货价格存在协整关系和格兰杰双向引导关系，期货与现货价格之间存在长期均衡关系。对硬麦期货品种来说，现货市场在价格发现功能中起到主导作用。姜洋（2006）通过VAR模型及其修正模型VECM对上海期货交易所铜期货的价格发现功能进行了实证分析，研究发现:铜期货价格与现货价格存在格兰杰双向因果关系和一个协整关系，期货与现货价格之间存在长期均衡关系。对铜期货来说，现货市场在价格发现功能中起到主导作用。
对于期货市场的套期保值功能，Cecchetti（1988）等利用ARCH模型对美国国债期货合约的效用最大动态套期保值比率进行估计，发现套期保值比率随着合约持有时间的变长而变得更高。Baillie & Myers（1991）通过考察商品期货市场，发现基于GARCH模型的动态套期保值策略能够改善套期保值的效果。但是以上几种模型忽略了期货价格与现货价格之间的协整关系对套期保值比率的影响。Ghosh（1993）通过对利用标准普尔500指数期货为几种股票组合进行套期保值的实证研究，证明了考虑现货价格与期货价格的协整关系有利于获得一个更优的最小风险套期保值比率。郑明川（1997）分析了最小风险套期保值比率方法的原理，研究发现，与传统的套期方法相比，最小风险套期保值比率方法确实可获得更好的效果。齐明亮（2004）通过对上交所期铜合约的套期保值功能进行实证分析，发现套期保值的效果与选择的策略和套期保值比率紧密相关。王骏等（2005）对中国期货的小麦、大豆、铜和铝的套期保值比率和绩效进行了实证研究，研究显示，金属期货品种的套期保值比率和绩效比农产品期货品种的套期保值比率和绩效都要高。
二、我国黄金期货价格发现和套期保值功能的实证分析
（一）价格发现功能
1. 主要模型的选择与阐述。笔者利用Garbade-Si-
lber模型对黄金期货的价格发现功能进行研究，期货市场价格发现功能的本质在于新的信息能否及时在现货价格或期货价格中得到及时体现。Garbade-Silber模型可用来分析是期货价格还是现货价格在信息传递和价格发现中起主导作用。GS模型可表示为：
其中，和分别表示黄金现货和期货价格序列， 、 、 、 是常数，、 是随机误差项。
代表了前一时期的期货价格对当前阶段的现货价格的影响程度，而 代表了前一时期的现货价格对当前阶段的期货价格的影响程度。 可用来刻划期货价格和现货价格在价格发现功能中发挥作用的程度。如果，说明期货价格的作用大于现货价格的作用；如果 则说明在价格发现功能中，现货价格的作用大于期货价格的作用。特殊的，当 说明价格发现功能完全由期货市场完成；当说明价格发现功能完全由现货市场完成。
为了有效地估计和，克服现货价格和期货价格的非平稳性问题，我们把式（1）重新设定为：
然后，利用OLS来估计 和 。
2. 数据的搜集与处理。本文的期货价格数据来自于上海期货交易所6月期黄金期货合约的每日收盘价，用F表示。现货价格来自中国黄金资讯网黄金现货的每日收盘价，记为S。样本数据的选取时间为2008年1月9日至2008年11月14日，共208组数据。
3. 实证检验。
（1）平稳性检验。
可以看出，S—I（1），F—I（1），即它们都是一阶单整，所以有可能存在协整。
（2）变量的协整检验。本文采用Johansen法对其协整性进行检验。
从上表可以看出，迹统计量和最大特征值统计量在r=0的原假设下，均大于5%的临界值，即原假设被拒绝。而在r?燮1的原假设下，迹统计量和最大特征值统计量均小于5%的临界值，没有拒绝原假设。可以看出，黄金的期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系。
（3）Granger因果检验。进一步对黄金期货价格和现货价格进行因果检验，滞后阶数根据最小AIC准则确定。
可以看到，对于表中的第一个原假设，在5%的显著性水平上没有被拒绝，因此，F不是S的格兰杰原因，而对于表中的第二个原假设，在5%的显著性水平上被拒绝，即S是F的格兰杰原因。因此，黄金期货与现货价格之间存在明显的单向因果关系，现货价格单向引导期货价格。
（4）G-S模型。Granger因果检验的结果说明了黄金期货价格和现货价格是单向引导关系，却无法说明现货价格对期货价格的引导程度。因此，我们进一步采用Garbade - Silber（GS）模型来分析是黄金期货价格和现货价格在价格发现中的作用。
对黄金期货价格和现货价格的G-S模型的估计结果如下：
即=0.078538， =0.135971， =0.366128
这表明价格发现功能有36.6%由期货市场完成，63.4%由现货市场完成，说明现货市场在价格发现功能方面占有绝对优势，价格发现功能主要由现货价格决定。
（二）套期保值功能
1. 主要模型的选择与阐述。为了估计套期保值功能发挥的程度，国外学者提出了多种套期保值比率的计算方法，主要运用OLS、B—VAR、ECM、EC—GARCH、VAR-GARCH、和FIEC-GARCH等模型。本文选取ECM模型进行估计，主要有两点原因：第一，ECM模型考虑了现货价格和期货价格的非平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。第二，许多国内外文献对期货市场套期保值比率的实证研究中发现，与其他模型相比，ECM模型是比较优的模型。
Ghosh（1993）提出了估计最优套期保值比率的ECM模型。即如果现货价格序列St和期货价格序列Ft之间存在协整关系，则最优套期保值比率可以根据下式来估计：
其中，、 、 、均为待估计参数，ecmt为误差修正项，Vt为扰动项，是白噪声序列。 即为最优套期保值比率。
套期保值绩效可以用于衡量套期保值目标的实现程度。与未进行套期保值相比，进行套期保值后收益的方差越小，风险越小，套期保值的效果越好。
笔者采用Ederington（1979）给出的套期保值绩效的衡量指标，即和未参与套期保值时收益方差相比，参与套期保值后收益方差的减少程度来衡量套期保值的绩效，用公式表示如下：
Var(Ut)表示未进行套期保值交易时收益的方差，Var(Ut)=Var(ΔSt)
Var(Ht)表示进行套期保值交易后收益的方差，
2. 数据的搜集与处理。对套期保值功能实证分析所选数据与对价格发现功能实证分析所用数据相同。不过，为了便于套期保值绩效的比较分析，我们把这208组数据分为两部分：2008年1月9日到2008年9月26日的数据设为样本内数据，共178组数据。2008年10月6日到2008年11月14日的数据为样本外数据，共30组数据。我们先用样本内数据计算最优套期保值比率，再利用所计算出的最优套期保值比率来计算样本内和样本外的套期保值绩效。
3. 实证检验。
（1）数据的单位根检验
ADF检验结果如下图所示：
S—I（1），F—I（1），即它们都是一阶单整，所以有可能存在协整。
（2）变量的协整检验。
从上表可以看出，迹统计量和最大特征值统计量在r=0的原假设下，均大于5%的临界值，即原假设被拒绝。而在r?燮1的原假设下，迹统计量和最大特征值统计量均小于5%的临界值，没有拒绝原假设。我们可以看出，黄金的期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系。
（3）误差修正模型（ECM）
黄金期货价格和现货价格的误差修正模型估计结果为:
ΔSt＝0.654439ΔFt-0.169384ECM(-1)+μt
(11.22481)（-4.121038）
R2=0.428640，DW = 2.145712
综上可知，黄金的套期保值比率h=0.654439。
（4）最优套期保值绩效的计算
我们将估计出的h值代入公式（6）和（7），再代入公式（5）便可以计算出套期保值绩效值。黄金期货样本内和样本外的套期保值绩效值如下表所示。
三、结论及启示
通过以上对黄金期货市场和现货市场价格发现及套期保值功能的层层递进研究，可以得出以下结论：
第一，根据ADF检验和协整检验结果，发现黄金期货价格序列和现货价格序列均是非平稳的，但它们的一阶差分是平稳的，黄金期货价格与现货价格之间存在长期的协整关系。
第二，综合Granger因果检验和G-S模型的分析结果，发现黄金现货价格对期货价格存在单向引导关系，在价格发现功能中，黄金现货价格起着决定性的作用，期货市场价格发现功能相对较弱。可能的原因是黄金期货在我国刚刚推出不久，还不够成熟，其影响和功能的发挥还没有完全显现，而现货市场则较为发达，现货价格的影响力较大。随着我国黄金期货业务的进一步深入开展，其价格发现功能的发挥将逐步加强。
第三，黄金期货样本内套期保值绩效值为0.36849018，即与不进行套期保值相比， 通过套期保值能使风险降低37%左右。 所以，黄金期货市场具有一定的套期保值功能， 这对中国黄金生产消费企业来说，有着控制风险的重要意义，有利于这些企业参与黄金的套期保值。但与美国期货市场通过套期保值可以降低大约80%的风险相比，我国黄金期货市场的套期保值功能并未得到充分发挥。
第四，与其他很多学者的研究结果不同，黄金期货样本内套期保值绩效值优于样本外套期保值绩效。这说明2008年10月6日到2008年11月14日我国黄金产品期货的市场投机氛围浓厚，不利于套期保值功能的发挥。如果上期所能够在规范黄金期货市场过度投机有进一步的举措，引导投资者理性投资，从而保证中国黄金期货市场更加健康有效的运行，黄金期货的套期保值绩效将会有所提高。
参考文献：
[1]Bigman， D， D. Goldfarb and E. Schechtman. Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets. [J]. The Journal of Futures Markets， 1983，(3): 321—334.
[2]Garbade K D， Silber W L. Price movement and price discovery in the futures and cash markets. [J]. Review of Economics and Statistics， 1983，(65): 289—297.
[3]Engle R F， Granger C W J. Cointegration and error correction representation [J]. Estimation and Testing.Econometrica， 1987，(55): 251—276.
[4]Johansen S. Statistical analysis of cointegrating vectors [J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 1988，(12): 231—254.
[5]Ghosh A Cointegration error correction models: intertemporal causality between index and futures prices， [J]. The Journal of Futures Markets， 1993(13): 193—198.
[6]Hasbrouck J. One Security， Many markets: determining the contributions to price discovery [J]. Journal of Finance， 1995，(50): 1175—1199.
[7]严太华，刘昱洋.我国商品期货价格与现货价格协整关系的实证研究[J].预测，1999，（3）.
[8]张宗成，王骏.基于VAR模型的硬麦期货价格发现研究.[J].华中科技大学学报（自然科学版），2005，（7）.
[9]姜洋.上海期货交易所铜期货价格发现实证研究[J].北京工商大学学报（自然科学版），2006，（4）.
[10]梁权熙，欧阳宗旨，廖焱.我国期货市场套期保值有效性实证研究——以白糖期货为例[J].金融发展研究，2008，（11）.
（责任编辑 耿 欣）
关键词：黄金期货；价格发现；套期保值比率；套期保值绩效
Abstract: This paper investigates the price discovery and the hedging function of gold futures contracts in Shanghai Futures Exchange from January 9， 2008 to November 14，by using Cointegration Test、Granger Test、G-S Model and ECM .It shows: there is only a one - way leading function from gold spot price to futures price， the spot price has played an important role in the function of price discovery and price discovery function in the futures market is relatively weak.
Keywords：gold futures，price discovery，hedging ratio，hedging function
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1674-2265（2009）03-0070-04
一、引言
2008年1月9日，经中国证监会批准，黄金期货合约在上海期货交易所上市交易。黄金期货上市前市场就出现了前所未有的投资者排队开户“炒期货”现象，上市首日便成交121468手。作为世界上重要的黄金生产国和消费国之一，目前我国黄金产量位居世界第三位，制造业黄金消费量占世界总消费量的9.2%。稳步开展黄金期货交易，有利于进一步完善黄金市场体系和价格形成机制，形成现货市场、远期市场与期货市场互相促进、共同发展的局面；有利于金融机构和黄金生产消费企业利用黄金期货管理风险；有利于促进期货市场服务领域的拓展和功能发挥。期货市场的基本功能包括风险规避功能和价格发现功能，而且风险转移功能是通过套期保值来实现的。那么，我国黄金期货是否具备价格发现功能，能不能满足广大金融机构和黄金生产消费企业的保值需要呢？本文通过对我国黄金期货价格发现功能和套期保值功能进行实证研究，验证我国实施黄金期货交易是否能满足期货参与者的定价和保值需求，同时找出市场存在的不足之处，提出相应的对策建议，促进黄金期货市场的进一步规范与发展。
国内外许多学者对期货市场做了大量研究。对于期货市场的价格发现功能，Bigman（1983）等最早利用最小二乘法对交割日的现货价格与距离交割日一定时间间隔的期货价格作回归分析，并对在CBOT交易的玉米、大豆和小麦期货合约的价格发现功能作了实证检验，发现近期期货价格是最后交割日现货价格的无偏估计量。从而研究出了期货价格与现货价格在价格发现功能中贡献的大小。Ghosh（1993）利用协整分析方法，对S&P500和CRB指数的期货与现货价格之间的相互关系进行了检验， 发现S&P500的期货价格具有较明显的价格领先优势，而CRB指数的现货价格具有较明显的价格领先优势。严太华、刘昱洋（1999）利用协整检验技术，通过实证分析的方法，证实了重庆铜、郑州绿豆的期货价格与现货价格之间协整关系的存在，分别给出了它们各自的误差校正模型（ECM），并就ECM给出了分析和预测的方法。张宗成、王骏（2005）利用VAR模型和误差修正模型对郑州商品交易所的硬麦期货的价格发现功能进行实证分析，研究发现：硬麦期货价格与现货价格存在协整关系和格兰杰双向引导关系，期货与现货价格之间存在长期均衡关系。对硬麦期货品种来说，现货市场在价格发现功能中起到主导作用。姜洋（2006）通过VAR模型及其修正模型VECM对上海期货交易所铜期货的价格发现功能进行了实证分析，研究发现:铜期货价格与现货价格存在格兰杰双向因果关系和一个协整关系，期货与现货价格之间存在长期均衡关系。对铜期货来说，现货市场在价格发现功能中起到主导作用。
对于期货市场的套期保值功能，Cecchetti（1988）等利用ARCH模型对美国国债期货合约的效用最大动态套期保值比率进行估计，发现套期保值比率随着合约持有时间的变长而变得更高。Baillie & Myers（1991）通过考察商品期货市场，发现基于GARCH模型的动态套期保值策略能够改善套期保值的效果。但是以上几种模型忽略了期货价格与现货价格之间的协整关系对套期保值比率的影响。Ghosh（1993）通过对利用标准普尔500指数期货为几种股票组合进行套期保值的实证研究，证明了考虑现货价格与期货价格的协整关系有利于获得一个更优的最小风险套期保值比率。郑明川（1997）分析了最小风险套期保值比率方法的原理，研究发现，与传统的套期方法相比，最小风险套期保值比率方法确实可获得更好的效果。齐明亮（2004）通过对上交所期铜合约的套期保值功能进行实证分析，发现套期保值的效果与选择的策略和套期保值比率紧密相关。王骏等（2005）对中国期货的小麦、大豆、铜和铝的套期保值比率和绩效进行了实证研究，研究显示，金属期货品种的套期保值比率和绩效比农产品期货品种的套期保值比率和绩效都要高。
二、我国黄金期货价格发现和套期保值功能的实证分析
（一）价格发现功能
1. 主要模型的选择与阐述。笔者利用Garbade-Si-
lber模型对黄金期货的价格发现功能进行研究，期货市场价格发现功能的本质在于新的信息能否及时在现货价格或期货价格中得到及时体现。Garbade-Silber模型可用来分析是期货价格还是现货价格在信息传递和价格发现中起主导作用。GS模型可表示为：
其中，和分别表示黄金现货和期货价格序列， 、 、 、 是常数，、 是随机误差项。
代表了前一时期的期货价格对当前阶段的现货价格的影响程度，而 代表了前一时期的现货价格对当前阶段的期货价格的影响程度。 可用来刻划期货价格和现货价格在价格发现功能中发挥作用的程度。如果，说明期货价格的作用大于现货价格的作用；如果 则说明在价格发现功能中，现货价格的作用大于期货价格的作用。特殊的，当 说明价格发现功能完全由期货市场完成；当说明价格发现功能完全由现货市场完成。
为了有效地估计和，克服现货价格和期货价格的非平稳性问题，我们把式（1）重新设定为：
然后，利用OLS来估计 和 。
2. 数据的搜集与处理。本文的期货价格数据来自于上海期货交易所6月期黄金期货合约的每日收盘价，用F表示。现货价格来自中国黄金资讯网黄金现货的每日收盘价，记为S。样本数据的选取时间为2008年1月9日至2008年11月14日，共208组数据。
3. 实证检验。
（1）平稳性检验。
可以看出，S—I（1），F—I（1），即它们都是一阶单整，所以有可能存在协整。
（2）变量的协整检验。本文采用Johansen法对其协整性进行检验。
从上表可以看出，迹统计量和最大特征值统计量在r=0的原假设下，均大于5%的临界值，即原假设被拒绝。而在r?燮1的原假设下，迹统计量和最大特征值统计量均小于5%的临界值，没有拒绝原假设。可以看出，黄金的期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系。
（3）Granger因果检验。进一步对黄金期货价格和现货价格进行因果检验，滞后阶数根据最小AIC准则确定。
可以看到，对于表中的第一个原假设，在5%的显著性水平上没有被拒绝，因此，F不是S的格兰杰原因，而对于表中的第二个原假设，在5%的显著性水平上被拒绝，即S是F的格兰杰原因。因此，黄金期货与现货价格之间存在明显的单向因果关系，现货价格单向引导期货价格。
（4）G-S模型。Granger因果检验的结果说明了黄金期货价格和现货价格是单向引导关系，却无法说明现货价格对期货价格的引导程度。因此，我们进一步采用Garbade - Silber（GS）模型来分析是黄金期货价格和现货价格在价格发现中的作用。
对黄金期货价格和现货价格的G-S模型的估计结果如下：
即=0.078538， =0.135971， =0.366128
这表明价格发现功能有36.6%由期货市场完成，63.4%由现货市场完成，说明现货市场在价格发现功能方面占有绝对优势，价格发现功能主要由现货价格决定。
（二）套期保值功能
1. 主要模型的选择与阐述。为了估计套期保值功能发挥的程度，国外学者提出了多种套期保值比率的计算方法，主要运用OLS、B—VAR、ECM、EC—GARCH、VAR-GARCH、和FIEC-GARCH等模型。本文选取ECM模型进行估计，主要有两点原因：第一，ECM模型考虑了现货价格和期货价格的非平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。第二，许多国内外文献对期货市场套期保值比率的实证研究中发现，与其他模型相比，ECM模型是比较优的模型。
Ghosh（1993）提出了估计最优套期保值比率的ECM模型。即如果现货价格序列St和期货价格序列Ft之间存在协整关系，则最优套期保值比率可以根据下式来估计：
其中，、 、 、均为待估计参数，ecmt为误差修正项，Vt为扰动项，是白噪声序列。 即为最优套期保值比率。
套期保值绩效可以用于衡量套期保值目标的实现程度。与未进行套期保值相比，进行套期保值后收益的方差越小，风险越小，套期保值的效果越好。
笔者采用Ederington（1979）给出的套期保值绩效的衡量指标，即和未参与套期保值时收益方差相比，参与套期保值后收益方差的减少程度来衡量套期保值的绩效，用公式表示如下：
Var(Ut)表示未进行套期保值交易时收益的方差，Var(Ut)=Var(ΔSt)
Var(Ht)表示进行套期保值交易后收益的方差，
2. 数据的搜集与处理。对套期保值功能实证分析所选数据与对价格发现功能实证分析所用数据相同。不过，为了便于套期保值绩效的比较分析，我们把这208组数据分为两部分：2008年1月9日到2008年9月26日的数据设为样本内数据，共178组数据。2008年10月6日到2008年11月14日的数据为样本外数据，共30组数据。我们先用样本内数据计算最优套期保值比率，再利用所计算出的最优套期保值比率来计算样本内和样本外的套期保值绩效。
3. 实证检验。
（1）数据的单位根检验
ADF检验结果如下图所示：
S—I（1），F—I（1），即它们都是一阶单整，所以有可能存在协整。
（2）变量的协整检验。
从上表可以看出，迹统计量和最大特征值统计量在r=0的原假设下，均大于5%的临界值，即原假设被拒绝。而在r?燮1的原假设下，迹统计量和最大特征值统计量均小于5%的临界值，没有拒绝原假设。我们可以看出，黄金的期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系。
（3）误差修正模型（ECM）
黄金期货价格和现货价格的误差修正模型估计结果为:
ΔSt＝0.654439ΔFt-0.169384ECM(-1)+μt
(11.22481)（-4.121038）
R2=0.428640，DW = 2.145712
综上可知，黄金的套期保值比率h=0.654439。
（4）最优套期保值绩效的计算
我们将估计出的h值代入公式（6）和（7），再代入公式（5）便可以计算出套期保值绩效值。黄金期货样本内和样本外的套期保值绩效值如下表所示。
三、结论及启示
通过以上对黄金期货市场和现货市场价格发现及套期保值功能的层层递进研究，可以得出以下结论：
第一，根据ADF检验和协整检验结果，发现黄金期货价格序列和现货价格序列均是非平稳的，但它们的一阶差分是平稳的，黄金期货价格与现货价格之间存在长期的协整关系。
第二，综合Granger因果检验和G-S模型的分析结果，发现黄金现货价格对期货价格存在单向引导关系，在价格发现功能中，黄金现货价格起着决定性的作用，期货市场价格发现功能相对较弱。可能的原因是黄金期货在我国刚刚推出不久，还不够成熟，其影响和功能的发挥还没有完全显现，而现货市场则较为发达，现货价格的影响力较大。随着我国黄金期货业务的进一步深入开展，其价格发现功能的发挥将逐步加强。
第三，黄金期货样本内套期保值绩效值为0.36849018，即与不进行套期保值相比， 通过套期保值能使风险降低37%左右。 所以，黄金期货市场具有一定的套期保值功能， 这对中国黄金生产消费企业来说，有着控制风险的重要意义，有利于这些企业参与黄金的套期保值。但与美国期货市场通过套期保值可以降低大约80%的风险相比，我国黄金期货市场的套期保值功能并未得到充分发挥。
第四，与其他很多学者的研究结果不同，黄金期货样本内套期保值绩效值优于样本外套期保值绩效。这说明2008年10月6日到2008年11月14日我国黄金产品期货的市场投机氛围浓厚，不利于套期保值功能的发挥。如果上期所能够在规范黄金期货市场过度投机有进一步的举措，引导投资者理性投资，从而保证中国黄金期货市场更加健康有效的运行，黄金期货的套期保值绩效将会有所提高。
参考文献：
[1]Bigman， D， D. Goldfarb and E. Schechtman. Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets. [J]. The Journal of Futures Markets， 1983，(3): 321—334.
[2]Garbade K D， Silber W L. Price movement and price discovery in the futures and cash markets. [J]. Review of Economics and Statistics， 1983，(65): 289—297.
[3]Engle R F， Granger C W J. Cointegration and error correction representation [J]. Estimation and Testing.Econometrica， 1987，(55): 251—276.
[4]Johansen S. Statistical analysis of cointegrating vectors [J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 1988，(12): 231—254.
[5]Ghosh A Cointegration error correction models: intertemporal causality between index and futures prices， [J]. The Journal of Futures Markets， 1993(13): 193—198.
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（责任编辑 耿 欣）