原油价格变动特征及其影响研究

发布时间：2017-09-17 00:43

  本文关键词：原油价格变动特征及其影响研究

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【摘要】：石油(原油)是全球工业生产的最主要投入品之一,也是最重要的非再生性能源,所以被称为经济乃至整个社会的“黑色血液”或“黑色黄金”。油价的大幅波动不仅对全球实体经济产生重要影响,而且这种影响往往会扩散到股票和汇率等金融市场,而且在很多情况下原油期货本身也具有很高的金融属性。随着我国原油消费对进口依存度的增加以及对外开放程度的提高,油价冲击对我国宏观经济和金融市场的影响也会日益显著。更为严峻的是,在金融危机、地缘政治事件和投机因素的影响下,国际油价变动日益剧烈。在这样的背景下,人们不禁要问:油价是否在一定程度上可以预测?如何更好地预测油价波动率?如何合理地规避原油价格风险?油价对股票和汇率等金融市场有何影响?本文围绕这几个问题进行深入讨论,研究内容主要包括两个部分。第一部分是原油市场价格变化特征的研究,包括价格可预测性、波动率可预测性和套期保值问题。本文第二部分主要研究油价冲击对金融市场的影响。本文第三章运用时变参数模型结合动态模型组合策略预测原油价格,发现短期油价可预测性较差,而长期油价具有较高的可预测性。实证结果表明,相对于随机游走模型,最多可以降低50%的长期预测损失(用均方误差表示),并且正确预测油价变动方向的概率达到80%。统计检验的结果进一步表明长期预测效果的改进都是显著的。本文第四章在充分考虑金融资产波动率多重分形和结构突变等重要特征的基础上,运用马尔科夫机制转换多分形(MSM)模型预测原油价格波动率。实证结果表明,MSM模型对原油波动率的样本内拟合和样本外预测效果都显著好于传统的GARCH类模型。进一步发现GARCH类模型预测表现较差的主要原因是其参数较多,容易引起过拟合现象。本文第五章研究最小方差目标下原油市场的套期保值问题。运用包括1:1策略在内的19种常用的模型,发现很难找到一种复杂模型,其样本外套保效率显著高于1:1策略。进一步地,第五章还发现这一结论也能够推广到其它23个期货市场,并从模型误设和估计误差两个角度解释了这一实证结果。本章的这一发现对经典最小方差套期保值理论的实用性提出挑战。第六章基于结构VAR模型研究油价冲击对世界各国股票指数的影响。现有的研究一般认为油价上涨对股票市场有负面影响,而本章发现这一影响取决于油价变动的原因和一个国家在国际原油贸易中的地位,即是原油进口国家还是出口国家。本章还进一步发现油价不确定性对股票价格以及市场联动性有重要影响。这部分研究加深了人们对油价影响的认识。第七章从样本外的角度研究油价冲击对外汇市场的影响。大部分已有的文献认为汇率是很难预测的,即传统的经济学模型不可能战胜随机游走模型,这就是著名的“Meese-Rogoff”之谜。与现有文献的研究不同,本章创新地首次运用原油市场信息预测汇率,得到的短期预测效果显著好于随机游走模型,而且汇率的可预测性不会受到样本时间、基准模型、评估方法或汇率品种的影响。这一发现部分解决了“Meese-Rogoff”之谜。
【关键词】：原油市场 原油价格 波动率 可预测性 套期保值 股票市场 汇率市场
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F416.22;F764.1
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-17
• 第1章 绪论17-27
• 1.1 研究背景与意义17-24
• 1.1.1 国际油价跌宕起伏17-18
• 1.1.2 油价变动对世界宏观经济和金融市场有重要影响18-19
• 1.1.3 中国石油进.对外依存度不断增大19-21
• 1.1.4 我们该如何应对油价风险？21-24
• 1.2 本章结构安排24-26
• 1.3 主要创新点26-27
• 第2章 文献综述和本文研究在文献中的地位27-46
• 2.1 文献回顾27-40
• 2.1.1 原油价格可预测性27-30
• 2.1.2 原油波动率可预测性30-33
• 2.1.3 套期保值33-34
• 2.1.4 油价冲击对股票市场的影响34-39
• 2.1.5 油价冲击对汇率的影响39-40
• 2.2 本文研究在文献中的地位40-46
• 2.2.1 原油价格可预测性40-41
• 2.2.2 原油波动率可预测性41-42
• 2.2.3 套期保值42-43
• 2.2.4 油价冲击对股票市场的影响43-45
• 2.2.5 油价冲击对汇率的影响45-46
• 第3章 基于动态模型组合策略的原油价格可预测性研究46-67
• 3.1 数据描述48-52
• 3.1.1 被解释变量48-49
• 3.1.2 解释变量49-52
• 3.2 实证方法52-56
• 3.2.1 时变参数回归模型52
• 3.2.2 动态模型组合（DMA）和动态模型选择（DMS）机制52-56
• 3.3 实证结果56-66
• 3.3.1 哪些变量预测油价较为准确？57-60
• 3.3.2 预测表现60-65
• 3.3.3 与传统模型组合策略的比较65-66
• 3.4 本章小结66-67
• 第4章 基于多重分形理论的原油市场波动率预测67-95
• 4.1 预测模型介绍70-74
• 4.1.1 马尔科夫机制转换多分形（MSM）波动率模型70-72
• 4.1.2 几种常用的GARCH模型72-74
• 4.2 数据和描述性统计分析74-77
• 4.3 实证结果77-93
• 4.3.1 原油波动的多标度分析特征77-79
• 4.3.2 用MSM模型对原油波动进行建模和预测79-86
• 4.3.3 MSM与GARCH类模型组合的比较86-88
• 4.3.4 MSM与GARCH类模型的预测比较——来自中国的证据88-89
• 4.3.5 为什么MSM的预测效果优于GARCH类模型？89-93
• 4.4 本章小节93-95
• 第5章 最小方差框架内的期货套期保值研究95-146
• 5.1 最小方差套期保值策略99-107
• 5.1.1 1:1 套期保值100-101
• 5.1.2 固定套期比率模型101-102
• 5.1.3 动态套期比率模型102-107
• 5.2 套期保值表现的评估及其统计推断107-109
• 5.2.1 DM检验108
• 5.2.2 MCS方法108-109
• 5.3 数据与描述性统计分析109-113
• 5.4 实证结果113-138
• 5.4.1 原油市场套期保值113-114
• 5.4.2 为什么很难战胜 1:1 策略——基于一个经济学模型的解释114-120
• 5.4.3 套期保值研究的拓展：其它期货品种套期保值能否打败 1:1？120-128
• 5.4.4 2008-2009年金融危机128
• 5.4.5 窗口长度的影响128-129
• 5.4.6 套保期限的影响129-136
• 5.4.7 模型组合策略136-138
• 5.5 为什么 1:1 策略的优越性在实证分析中具有普适性？138-145
• 5.5.1 估计误差的影响138-144
• 5.5.2 模型误设的影响144-145
• 5.6 本章小节145-146
• 第6章 油价冲击对股票市场的影响146-173
• 6.1 数据描述148-150
• 6.2 非线性检验150-153
• 6.3 结构VAR与实证结果153-172
• 6.3.1 结构VAR与识别假设153-155
• 6.3.2 油价对供给和需求冲击的反应155-157
• 6.3.3 股票收益对世界油价冲击的响应157-162
• 6.3.4 国内油价冲击162-166
• 6.3.5 油价冲击对股价变动的贡献率——基于方差分解分析的证据166-167
• 6.3.6 油价不确定性对全球股市的影响167-170
• 6.3.7 油价冲击与全球股票市场联动性170-172
• 6.4 本章小节172-173
• 第7章 油价冲击对汇率的影响173-192
• 7.1 数据的描述178-180
• 7.1.1 被解释变量178
• 7.1.2 解释变量178-180
• 7.2 实证方法180
• 7.3 实证结果180-188
• 7.3.1 用单个模型预测汇率180-182
• 7.3.2 动态模型选择机制（DMS）预测182-183
• 7.3.3 稳健性分析183-187
• 7.3.4 长期预测表现187-188
• 7.4 可预测性的原因188-190
• 7.5 本章小节190-192
• 第8章 结论与未来研究方向192-196
• 8.1 本文主要工作和结论以及相关政策意义192-194
• 8.2 未来研究展望194-196
• 参考文献196-217
• 攻读博士学位期间发表或录用的学术论文（部分）217-218
• 致谢218

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