黄金的长期预期回报

GLTER黄金的长期预期回报 Contents 黄金的真正回报 - 比你想象的要大 虽然黄金对管理投资组合风险的贡献已经确立 ，在大量致力于对冲特征的工作的支持下，1它对投资组合回报的贡献不是。估计黄金长期回报的框架已经存在，但尚未达到与其他资产类别资本市场假设相一致的稳健方法。本报告提出了一种这样的框架，考虑了黄金作为实物商品和金融资产的独特双重性质。 处理黄金预期回报的出版物通常得出结论，黄金的主要功能是作为价值存储，这意味着黄金与一般价格水平（如CPI）之间存在长期的联动关系。使用风险溢价估计或嵌入期权的类似债券结构的替代方法产生的结果相似。 并且尽管现有研究富含洞察，但根据我们的观点，其中两个特征经常出现，并且错误地描述了黄金，导致了偏颇的结论： 使用黄金标准时期的数据来分析黄金的表现会误导黄金与一般价格之间的关系。2 • 查看长期价格动态独家通过金融市场的需求视角来看，忽略其他需求来源可能是导致私人投资组合中黄金系统性配置不足的一个因素。 在大多数情况下 ， 现有的研究在预期的长期运行中落地真实回报在 0% 到 1% 之间。3 相反 ， 我们表明 ， 50 多年来 ， 黄金的长期回报率一直远高于通胀 (图 1), 更加贴近全球国内生产总值（GDP），这是一个我们在其他黄金价格模型中使用的经济扩张驱动指标的替代指标。 我们的简单而稳健的方法——我们称之为黄金长期预期回报（Gold Long-Term Expected Return，简称GLTER）——以通过不同需求类别分析地上黄金库存的分布为基础和起点。 各类需求 segment（珠宝和科技加工、中央银行、金融投资、零售金条和硬币）中的黄金买家的动力因素4- 比现有理论所暗示的更广泛和更重要。5此外，尽管金融市场投资者在短期内倾向于主导价格形成，但从长远来看它们的影响较小。6 我们证明长期来看的黄金价格主要是由经济成分， 以全球名义 GDP 为代表 ，再加上一个财务部分， 以全球股票和债券市场的资本化为代表 ，平衡整体关系.然后使用第三方输入来估计黄金的长期预期收益。7 首先，黄金在表现上显著超越了通胀和无风险利率：从1971年到2023年的平均年度复合回报（以美元计算）为8%（黄金）对比美国消费者价格指数（CPI）的4%，以及美国3个月期国债的4.4%。11这种超额收益是由于偶然性而不是黄金的特征的概率非常低。 挑战 黄金兼具实物商品和金融资产的双重性质，这意味着其价值不易用传统的资产定价模型来解释。此外，尽管金本位制已经结束，并且超过五十年前就已经不再强制要求持有黄金作为储备，黄金仍然被中央银行继续用作货币资产，这进一步增加了对其价值解释的复杂性。 这些回报也否定了黄金与市场之间的零或低相关性（在资本资产定价模型框架下表现为零贝塔值）意味着黄金的回报率等于无风险利率这一观点。12从理论上讲 ， 黄金收益并不能代表无风险利率 ， 从经验上讲， 黄金收益确实更大。13 由于黄金不产生任何现金流 ， 传统的现金流折现模型不适用。8一般而言，黄金独特的且不断增长的地上库存使得大宗商品定价模型也不尽准确。与其他商品如石油和小麦不同，黄金无法被消费到使其消失的程度。边际供应的减少也进一步影响了其主要生产。 其次 ， 一些研究表明 ， 通过将黄金价格与采矿成本联系起来 ， 生产者是边际价格制定者。14然而，研究表明，在金价上涨时矿工会展现出开采更高成本矿藏的倾向——从而推高采矿成本，反之亦然。15因此， 因果关系似乎与此类研究所建议的方向相反。 几种理论认为，黄金的预期回报应该等于通货膨胀率。这些理论包括霍特林（Hotelling）的工作。9他的研究工作集中在可耗竭资源上，提出商品价格与利率相关联，暗示了生产的机会成本。由于长期展望中利率和通货膨胀率同步变动，商品价格的变化和生产成本都随着利率（如霍特尔所提出的）和通货膨胀率变动（参见利文等人的研究）。10 最终，庞大的地上黄金库存构成了一个不断增长的供应来源，这些黄金随时可以重新进入市场，与每年仅贡献不到2%库存量的初级生产相竞争。这不仅使得黄金价格对生产波动的敏感度降低，还使黄金在与其他商品相比时具有实质性区别。 立方体 与大多数其他商品（如石油和小麦）不同，黄金的消费不会使其消失。 大部分现有研究将金融投资视为影响黄金价格的主要因素，但尽管短期内金融市场的影响不容忽视，长期来看，其他购买来源的重要性更为显著。 我们所估计的地面以上黄金存量，共计212,582吨（图2，第6页），以立方体的形式展示。这一数据是黄金所有权的资产负债表快照，其特点多样引人注目。 这个立方体展示了这种普遍存在的金属的总库存可能仅占据一个物理空间，几乎不超过三个奥运标准游泳池的大小。此外，它揭示了市场参与者多年来在其他需求来源相比，对实物支持的黄金交易所交易基金（ETF）和柜台交易（OTC）实物持有量所作出的相对较少的财务投资——这是一个误导性的统计数据，因为每天都有大量黄金通过金融中心流通。 但将黄金价格的主要驱动因素仅限于通货膨胀、利率或矿业成本过于狭隘，原因有几点。 观察到如此回报的概率，在预期超额回报为零的情况下，非常低。12. Baur和Lucey（2010）。13. He, O'Connor和Thijssen（2022）。14. Levin, Abyankhar和Ghosh（1994）。15. O'Connor, Lucey和Baur（2016）。 这表明如此多的这种假设性立方体并非通过金融工具拥有，因此对其总分布的任何解释必须考虑超出仅与金融市场参与者日常决策相关因素的因素。 这些组件与我们在其他定价模型（GRAM和Qaurum）中概述的驱动因素高度一致。此外，包括风险和不确定性以及动量在内的其他驱动因素在长期内不太相关，但在短期内却占据重要地位（参见焦点1，第6页）。 立方体的分布还表明 ， 黄金价格由两个不同的组成部分驱动 ：经济成分结合一个财务部分. 自 2000 年以来各个类别的累计黄金需求 * 按类别分列的地上黄金持有量估计数 * 我们通过图表1展示了这些动态关系，并使用了2000年的季度数据，还将COMEX期货净头寸纳入其中以捕捉衍生品活动。16这将累计净消费者流量（珠宝加上技术减去回收）与黄金金融工具流量（包括黄金ETFs、OTC净买入和净长期期货头寸）进行比较。通过金融工具积累的黄金体积比净消费更为剧烈地波动，但积累速度要低得多。 该立方体展示了总黄金存量所占据的物理空间仅略大于三个奥运会标准游泳池的大小。 这是我们将其归因于个人、某些中央银行的储备或甚至用于长期储蓄投资的积累。经济成分. The财务部分代表了更多的战术性考量，例如对需求进行套期保值，无论是来自个人投资者还是机构投资者。17 通过一个例子来看，要评估一家公司并估算其预期回报，必须将其应用于公司将从事的业务，而不是它已经从事的业务。如果两者有实质性差异，那么过去的经验并不一定适用于未来。以芬兰公司诺基亚为例，该公司最初是一家橡胶电缆和靴子制造商，直到20世纪90年代初才转型成为全球电信行业的领导者。如果在20世纪90年代初将估值指标应用于诺基亚作为靴子制造商的情况，就如同基于20世纪前半叶黄金作为货币的表现来评估2024年的黄金价格一样不可靠。 焦点 1 ： 黄金的关键驱动因素 黄金的表现响应了其作为消费品和投资资产双重角色之间的互动。它不仅受到投资流的影响，还受到制造和中央银行需求的影响。 在这种情况下 ， 我们专注于四个关键驱动因素 ， 以了解其各个时期的行为 ： 经济扩张 ：成长期是 -支持珠宝、技术和长期储蓄 对于黄金而言，虽然其在金本位时期的历史表现是一个有趣的参考，但更为重要的是其1971年后的市场结构和行为。 风险和不确定性 ：市场低迷、通胀和地缘政治风险往往会提振黄金作为避风港的投资需求 机会成本:包括债券和货币在内的竞争资产的价格会影响投资者对黄金的态度 动量:资本流动、定位和价格趋势可以提振或抑制黄金的表现。 有关更多信息 ， 请参阅 GRAM 和 Qaurum 。 长期制度 没有更多的钱 我们使用实际的经济和金融变量来代理经济和金融组成部分。我们的经济组成部分代理是用美元表示的全球名义GDP。名义GDP包括实际GDP、一个通胀成分（GDP平减指数）和一个货币成分——用于将本地GDP转换为美元。这反映了从收入到黄金的资金流动。 在使用历史数据实证测试理论时，确定黄金预期回报率时的一个常见误区是在于过度依赖有限的历史数据。通常情况下，拥有更多历史数据比较少的数据更为理想，因为更多的观察可以使分析更具可靠性。长期股票和债券资本市场的假设通常会使用1900年或更早的数据。18将这一模式复制到黄金上会产生一个明显的问题：在20世纪的大部分时间里，黄金价格是由中央银行和政府确立的兑换率决定的。这意味着黄金本身就是货币，其价格与美元挂钩，并且仅偶尔进行调整。因此，投资者并非总能实际将其用作通货膨胀对冲工具或股市对冲工具。在美国，从1933年到1974年间，公民被禁止将黄金作为投资手段获取。 我们的财务组成部分通过使用全球股票和债券市场的资本化（即全球组合）来代理，并以美元表示。它捕捉了投资者可用于重新分配收入和财富的投资。需要注意的是，我们关注的是市场资本化，考虑了流通量和发行量的数量，而不仅仅是价格。19 我们使用回归分析评估每个变量的影响。分析结果显示，国内生产总值(GDP)是长期影响黄金价格的主要因素。 对于黄金而言，虽然其在金本位时期的历史表现具有参考价值，但更为重要的是其1971年后的市场结构和行为（详见附录C）。 重要的是负的全球组合系数并不意味着它会降低黄金价格，而是意味着它会使黄金价格上涨的速度变慢。 分析表明 ， 从长远来看 ， GDP 是黄金价格的主要驱动力。 在这种情况下 ， Phillips - Perron 检验和 Johansen 协整检验20清楚地表明 ， 黄金价格和这两个组成部分之间存在长期关系和均衡。 Table1 展示了两种不同设定下的回归结果。模型（1）是一个简单的回归模型，仅考虑黄金价格与GDP之间的联动关系。该模型得出黄金价格与GDP之间存在正向且统计上显著的相关性，相关系数为79%（R2黄金价格变化由GDP解释的比例。然而，Phillips-Perron单位根检验结果的不显著性表明，这个简单系统并不能充分解释长期的黄金价格。 考虑到黄金价格增长作为主要驱动力已被纳入考量后，我们所剩下的便是黄金与全球投资组合之间的替代效应。 额外的回归分析显示，当股票和债券分别与GDP纳入两个变量系统时，各自都具有负系数，这进一步证实了上述发现。完整讨论见附录B。 图表2，第9页展示了这些回归分析的结果。紫色虚线显示了仅使用GDP建模的黄金价格，误差在20世纪80年代和21世纪初尤为明显。该图还展示了使用全球名义GDP和全球投资组合资本化两个变量的完整模型拟合直线（黑色虚线）。相较于仅使用一个变量，使用两个变量能够更好地拟合黄金价格。虽然使用两个变量比一个变量更能提供更好的拟合结果并不令人意外，但值得注意的是，金融变量显著减少了与长期关系的偏差。 模型（2），我们称之为黄金长期预期回报或GLTER，结合了这两个组件以创建一个稳定的长期运行系统，其中包含R。2 of 92%。估计的GDP系数相对较大，为2.8，这意味着，在其他条件不变的情况下，GDP每上升1个单位，黄金的价格将上升2.8个单位。我们对两边取对数后，这些变化可以解释为百分比变化。全球投资组合的负系数（-1.07）减弱了这种关系，因为黄金在储蓄中与其他资产竞争份额，因此，股票和债券市场资本化每上升1个单位，黄金价格相应下降1个单位。在考虑经济增长作为黄金价格主要驱动因素之后，剩下的就是黄金与全球投资组合之间的替代效应。 Crucially, 仅使用经济因素来解释黄金价格会产生一个模型，该模型存在相当长时期的价格失衡（参见附录