Бекарева С.В.кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой финансов и кредита, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (НГУ), Новосибирск, Российская Федерация s.bekareva@g.nsu.ru https://orcid.org/0000-0003-0598-278X SPIN-код: 8269-3117
Предмет. Цены на драгоценные металлы: золото, серебро, платину и палладий. Цели. Оценка факторов, влияющих на цены драгоценных металлов, доказательство взаимного влияния цен на драгметаллы на мировом рынке. Методология. Использована эконометрическая модель авторегрессионного интегрированного скользящего среднего с сезонной составляющей (SARIMAX). Результаты. Полученные эконометрические оценки для четырех моделей (четыре драгоценных металла) на статистических данных за период 2014—2023 гг. позволили выделить фактор, который оказывает влияние на ценообразование всех металлов, индекс S&P500. Также на отдельные металлы влияют обменный курс доллара США, индекс деловой активности и уровень инфляции. Цена на золото значима для ценообразования всех драгоценных металлов так же, как и цены всех металлов влияют на золото. Взаимное влияние цен остальных драгоценных металлов наблюдается во всех случаях, однако степень влияния различна. Вклад палладия в ценообразование на золото и серебро значительно ниже, чем остальных драгоценных металлов. Котировки на платину оказывают наибольшее влияние именно на палладий, а цены на палладий наиболее сильно влияют на цены на платину. Область применения. Результаты могут применяться частными и институциональными инвесторами, для которых инструменты инвестирования в драгоценные металлы являются привлекательными. Выводы. Взаимовлияние цен драгоценных металлов может свидетельствовать об отношении инвесторов к драгоценным металлам как связанной группе, что будет усиливать влияние психологических аспектов инвестирования на ценообразование на данном рынке.
Кулабухова М.В. Анализ теорий ценообразования на рынке драгоценных металлов // Аудиторские ведомости. 2021. № 4. С. 98—101. URL: Link
Rana H.M.U., O'Connor F. Domestic macroeconomic determinants of precious metals prices in developed and emerging economies: An international analysis of the long and short run. International Review of Financial Analysis, 2023, vol. 89, 102813. URL: Link
Raza S.A., Khan K.A. Climate policy uncertainty and its relationship with precious metals price volatility: Comparative analysis pre and during COVID-19. Resources Policy, 2024, vol. 88, 104465. URL: Link
Khaskheli A., Zhang H., Raza S.A., Khan K.A. Assessing the influence of news indicator on volatility of precious metals prices through GARCH-MIDAS model: A comparative study of pre and during COVID-19 period. Resources Policy, 2022, vol. 79, 102951. URL: Link
Huang J., Dong X., Chen J., Zhong M. Do oil prices and economic policy uncertainty matter for precious metal returns? New insights from a TVP-VAR framework. International Review of Economics and Finance, 2022, vol. 78, pp. 433–445. URL: Link
Yilanci V., Kilci E.N. The role of economic policy uncertainty and geopolitical risk in predicting prices of precious metals: Evidence from a time-varying bootstrap causality test. Resources Policy, 2021, vol. 72, 102039. URL: Link
Raza S.A., Masood A., Benkraiem R., Urom C. Forecasting the volatility of precious metals prices with global economic policy uncertainty in pre and during the COVID-19 period: Novel evidence from the GARCH-MIDAS approach. Energy Economics, 2023, vol. 120, 106591. URL: Link
Godil D.I., Sarwat S., Khan M.K. et al. How the price dynamics of energy resources and precious metals interact with conventional and Islamic Stocks: Fresh insight from dynamic ARDL approach. Resources Policy, 2022, vol. 75, 102470. URL: Link
Mighri Z., Ragoubi H., Sarwar S., Wang Y. Quantile Granger causality between US stock market indices and precious metal prices. Resources Policy, 2022, vol. 76, 102595. URL: Link
Mohsin M., Jamaani F. A novel deep-learning technique for forecasting oil price volatility using historical prices of five precious metals in context of green financing – A comparison of deep learning, machine learning, and statistical models. Resources Policy, 2023, vol. 86, part A, 104216. URL: Link
Paul M., Bhanja N., Dar A.B. On the similarities between precious metals, precious metal stocks and equities – International evidence for gold and silver. Resources Policy, 2023, vol. 83, 103629. URL: Link
Guo C., Zhang X., Raza S.A., Masood A. Asymmetrical connectedness between infectious diseases-related equity market volatility and prices of precious metals. Resources Policy, 2024, vol. 88, 104470. URL: Link
