國內(nèi)外原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出檢驗(yàn)-全文預(yù)覽
【正文】 LR統(tǒng)計(jì)量95％上漲59下跌6190％上漲120下跌126表3 WTI市場(chǎng)VaR估計(jì)結(jié)果置信水平風(fēng)險(xiǎn)類型均值標(biāo)準(zhǔn)差最大值最小值失敗次數(shù)失效率LR統(tǒng)計(jì)量95％上漲56下跌6990％上漲119下跌134實(shí)證結(jié)果表明，基于GED分布的GARCH模型估計(jì)出來的VaR都是充分的，說明所有的VaR模型是充分的。本文采用基于GARCH模型的VaR估計(jì)方法度量了2000年5月以后的油價(jià)上漲的風(fēng)險(xiǎn)及油價(jià)下跌的風(fēng)險(xiǎn)。圖4 大慶市場(chǎng)與WTI市場(chǎng)的波動(dòng)水平比較另外，兩個(gè)模型的 接近1，這意味著波動(dòng)沖擊衰減速度比較慢，波動(dòng)聚類現(xiàn)象非常嚴(yán)重。() ()(14)() () () () (15)(12)(15)式給出了兩市場(chǎng)GARCH模型的最大似然估計(jì)結(jié)果和常用的診斷統(tǒng)計(jì)量，參數(shù)估計(jì)量下面的圓括號(hào)里面為估計(jì)量的t統(tǒng)計(jì)量。大慶市場(chǎng)基于GED分布的TGARCH（1，1）模型的條件均值和條件方差方程的估計(jì)結(jié)果如(12)、(13)式所示，其中標(biāo)準(zhǔn)殘差服從的GED的分布參數(shù)為。圖3 大慶市場(chǎng)與WTI市場(chǎng)的油價(jià)走勢(shì)從圖3我們可以看出，在大多數(shù)時(shí)間內(nèi)，WTI的價(jià)格都高于大慶的價(jià)格，這是因?yàn)闉榱朔€(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，避免油價(jià)劇烈波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來的沖擊，國內(nèi)石油定價(jià)的一個(gè)重要原則是要充分考慮社會(huì)各方面的承受能力，保持油價(jià)的相對(duì)穩(wěn)定。表1 兩市場(chǎng)收益率的基本統(tǒng)計(jì)特征(2000,52005,5)均值標(biāo)準(zhǔn)差偏度超常峰度最大值最小值JarqueBeraADF檢驗(yàn)[][][][]注：分別為大慶市場(chǎng)和WTI市場(chǎng)的對(duì)數(shù)百分收益率；超常峰度為峰度減3；JarqueBera統(tǒng)計(jì)量是正態(tài)性檢驗(yàn)；方括號(hào)里面為p值。Hong指出運(yùn)用和檢驗(yàn)時(shí)，應(yīng)使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的右側(cè)的臨界值（upper tailed critical values）。Hong（2001）同時(shí)給出了檢驗(yàn)雙向風(fēng)險(xiǎn)Granger因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量，其0假設(shè)為兩個(gè)市場(chǎng)之間不存在任何方向的單向風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，并且不存在即時(shí)（instantaneous）因果關(guān)系。關(guān)于核權(quán)函數(shù)的選取，Hong(2001)證明了Daniell核權(quán)函數(shù)，為最優(yōu)的核權(quán)函數(shù)，它能最大化檢驗(yàn)效力。這意味著當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)發(fā)生大的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，我們能用這個(gè)信息預(yù)測(cè)另一個(gè)市場(chǎng)未來發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的可能性。Hong給出了基于核函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)－Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法，首先定義基于VaR的“風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)函數(shù)”，以上漲風(fēng)險(xiǎn)為例：，(5)其中為指標(biāo)函數(shù)，當(dāng)實(shí)際損失超過VaR時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)函數(shù)取值為1，否則為0。Hong（2001）通過引入核權(quán)函數(shù)使其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量更強(qiáng)的效力，核權(quán)函數(shù)對(duì)高階時(shí)滯的風(fēng)險(xiǎn)賦予較小的權(quán)重。Hong提出的風(fēng)險(xiǎn)Granger因果檢驗(yàn)是對(duì)方差因果檢驗(yàn)的推廣，但風(fēng)險(xiǎn)Granger檢驗(yàn)?zāi)軌蚋玫目坍嫴煌袌?chǎng)之間極端風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)。Kupiec提出的似然比率LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可以用來檢驗(yàn)零假設(shè)，這樣對(duì)VaR模型準(zhǔn)確性的評(píng)估就轉(zhuǎn)化為檢驗(yàn)失效率是否顯著等于。我們采用Neslon(1990)提出的廣義誤差分布Generalized Error Distribution(GED)分布，其概率密度函數(shù)如（3）式所示： (3)其中，為gamma函數(shù)。估計(jì)VaR常用的參數(shù)模型以下兩種：。本文采用油價(jià)收益率的條件分布的右分位數(shù)來度量油價(jià)上漲的風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)濟(jì)意義是由于油價(jià)大幅度上漲導(dǎo)致的石油需求者的額外支出；采用左分位數(shù)來度量油價(jià)下跌的風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)濟(jì)意義是由于油價(jià)大幅度下跌導(dǎo)致的石油生產(chǎn)者的銷售收入的減少。二、VaR與風(fēng)險(xiǎn)Granger因果檢驗(yàn)（一）VaR與石油市場(chǎng)的極端風(fēng)險(xiǎn) 目前VaR 方法已經(jīng)成為風(fēng)險(xiǎn)管理的比較流行的工具。風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。本文選擇紐約商品交易所（NYMEX）西得克薩斯(WTI) 紐約商品交易所是世界四大能源期貨市場(chǎng)之一，其中西得克薩斯中質(zhì)油(WTI)的原油價(jià)格成為全球石油市場(chǎng)的重要基準(zhǔn)價(jià)格之一。國內(nèi)外大量學(xué)者對(duì)油價(jià)波動(dòng)進(jìn)行了分析與預(yù)測(cè)，David (2003)和Giot (2003)均基于GARCH模型來估計(jì)油價(jià)的時(shí)變Value at Risk（VaR），不同之處在于前者的收益率分布假設(shè)為正態(tài)分布，后者則采用t分布來處理石油收益分布的厚尾特性。，石油工業(yè)的增加值占整個(gè)國民收入的很大比例，過低的油價(jià)不利于整個(gè)石油工業(yè)的發(fā)展石油勘探開發(fā)業(yè)是受原油價(jià)格影響最直接的行業(yè)，油價(jià)上漲會(huì)增加使石油開采行業(yè)的利潤增加，油價(jià)過低會(huì)使石油開采業(yè)虧損。國際貨幣基金組織的研究表明：油價(jià)的大幅上漲會(huì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長有負(fù)面影響，并對(duì)我國通貨膨脹產(chǎn)生加速作用。 VaR。關(guān)鍵詞：石油市場(chǎng)，風(fēng)險(xiǎn)溢出，VaR, 極端上漲風(fēng)險(xiǎn)，極端下跌風(fēng)險(xiǎn)國內(nèi)外原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出檢驗(yàn)潘慧峰 , 張金水（清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院 北京 100084）內(nèi)容提要：本文采用美國西得克薩斯（WTI）和我國大慶2002年5月至2005年5月的原油價(jià)格的日度數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于GED分布的GARCH模型估計(jì)了兩個(gè)市場(chǎng)95％和90％置信水平下的上漲和下跌的條件VaR，并
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