國內(nèi)外原油市場的風(fēng)險溢出檢驗(yàn)(編輯修改稿)
2025-08-26 05:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 時滯的風(fēng)險賦予較小的權(quán)重。另外，經(jīng)濟(jì)人對信息的處理存在時滯，反映在互相關(guān)函數(shù)上，則表現(xiàn)為在最初幾個滯后階數(shù)上可能不存在互相關(guān)關(guān)系，或者在較長的時滯范圍內(nèi)每一階互相關(guān)關(guān)系都很微弱，但其累積效應(yīng)卻不容忽視。與標(biāo)準(zhǔn)的Granger因果檢驗(yàn)值得指出的是，由于樣本容量的有限和估計(jì)參數(shù)的困難，在實(shí)際研究中，標(biāo)準(zhǔn)的Granger因果檢驗(yàn)（Granger 1969）往往采用較少的滯后階數(shù)，并且其檢驗(yàn)結(jié)果對滯后階數(shù)的選取非常敏感，因此如果采用標(biāo)準(zhǔn)的Granger因果檢驗(yàn)來檢驗(yàn)風(fēng)險溢出，則其檢驗(yàn)的效力（power）較低。相比，Hong（2001）的方法可以使用所有的滯后階數(shù)，核權(quán)函數(shù)的引入確保其方法在較長的滯后階數(shù)下仍保持較強(qiáng)的檢驗(yàn)效力(test power)，在很寬的備擇假設(shè)范圍內(nèi)檢測風(fēng)險Granger因果關(guān)系。Hong給出了基于核函數(shù)的風(fēng)險－Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法，首先定義基于VaR的“風(fēng)險指標(biāo)函數(shù)”，以上漲風(fēng)險為例：，(5)其中為指標(biāo)函數(shù)，當(dāng)實(shí)際損失超過VaR時，風(fēng)險指標(biāo)函數(shù)取值為1，否則為0。如果檢驗(yàn)市場2是否對市場1產(chǎn)生了單向的風(fēng)險溢出，則原假設(shè)為，備擇假設(shè)為。通過這種轉(zhuǎn)化，Hong將和之間的風(fēng)險Granger因果關(guān)系轉(zhuǎn)化為的均值的Granger因果關(guān)系。市場2對市場1不存在單向的風(fēng)險的Granger因果關(guān)系意味著：對于所有的(6)若對某一階，有，則表明存在風(fēng)險Granger因果關(guān)系。這意味著當(dāng)一個市場發(fā)生大的風(fēng)險時，我們能用這個信息預(yù)測另一個市場未來發(fā)生風(fēng)險的可能性?，F(xiàn)在設(shè)是市場1在風(fēng)險水平下得到的VaR序列，設(shè)有個隨機(jī)樣本。令。令，則之間的樣本互協(xié)方差函數(shù)如下：，(7)(8)其中是的樣本方差，可以用來代替，并不會影響漸近分布的性質(zhì)。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。Hong以此核權(quán)函數(shù)構(gòu)造了統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)市場2是否對市場1產(chǎn)生了單向風(fēng)險溢出，如(9)式所示： (9)其中心因子和尺度因子分別為：，（10）為有效滯后截尾階數(shù)，當(dāng)核權(quán)函數(shù)有界時，恰好是滯后截尾階數(shù)，也就是說，當(dāng)時，其權(quán)重則為0。而Dianell的定義域是無界的，不再是滯后截尾階數(shù)，因?yàn)樗械膫€樣本互相關(guān)系數(shù)均被使用。當(dāng)時，Daniell的取值為1，即權(quán)重最大，隨著的增加，從權(quán)函數(shù)的性質(zhì)可知權(quán)重則越來越小。Hong（2001）同時給出了檢驗(yàn)雙向風(fēng)險Granger因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量，其0假設(shè)為兩個市場之間不存在任何方向的單向風(fēng)險溢出關(guān)系，并且不存在即時（instantaneous）因果關(guān)系。這意味著對任意階。為了檢驗(yàn)原假設(shè)，Hong提出如下的統(tǒng)計(jì)量。(11)其中心因子和尺度因子分別為：在成立的條件下，和在大樣本條件下服從漸近的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，分別用來檢驗(yàn)市場2是否對市場1產(chǎn)生了單向風(fēng)險溢出，市場2和市場1是否存在雙向的風(fēng)險風(fēng)險溢出。Hong指出運(yùn)用和檢驗(yàn)時，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）。三、兩市場收益率的統(tǒng)計(jì)特征本文的樣本為2000年5月8日到2005年5月20日大慶原油和WTI市場原油的現(xiàn)貨價格，共1304個樣本。數(shù)據(jù)來源于中國石油天然氣公司內(nèi)部網(wǎng)站。令大慶、WTI第日的石油價格分別為，則大慶、WTI市場第日對數(shù)百分收益率分別為。表1 兩市場收益率的基本統(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：分別為大慶市場和WTI市場的對數(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)；方括號里面為p值。表1給出了兩市場收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)特征，兩市場的收益率的平均水平和波動水平非常相近。兩序列存在“尖峰厚尾”現(xiàn)象,均不服從正態(tài)分布。ADF檢驗(yàn)表明兩個收益率序列均在1%的顯著性水平下拒絕存在單位根的假設(shè),這說明兩序列都是平穩(wěn)的。圖3 大慶市場與WTI市場的油價走勢從圖3我們可以看出，在大多數(shù)時間內(nèi)，WTI的價格都高于大慶的價格，這是因?yàn)闉榱朔€(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，避免油價劇烈波動對經(jīng)濟(jì)帶來的沖擊，國內(nèi)石油定價的一個重要原則是要充分考慮社會各方面的承受能力，保持油價的相對穩(wěn)定。整個樣本區(qū)間可以分為兩個子區(qū)間，以大慶油田為例，從2000年5月到2001年11月，油價的總體趨勢是下跌，日收益率低于5%的天數(shù)有14天，超過5％的天數(shù)有6天；2001年11月之后，油價的總體趨勢是一路震蕩上揚(yáng)，在此區(qū)間內(nèi)，日收益率超過5％的天數(shù)有15天，低于5%的天數(shù)有14天，可見樣本區(qū)間內(nèi)極端上漲和下跌的風(fēng)險是非常顯著的。四、兩市場條件VaR模型的估計(jì)與檢驗(yàn)（一）兩市場的GARCH模型估計(jì) 考慮到收益率序列存在較為顯著的厚尾現(xiàn)象，我們采用基于GED分布的最大似然法（MLE）估計(jì)兩市場的GARCH模型，以期得到更為精確的VaR估計(jì)。條件方差方程的基準(zhǔn)為實(shí)證研究中比較流行的GARCH(1,1)模型，條件均值方程的基準(zhǔn)為帶截距的AR(3)模型，并考慮是否有杠桿效應(yīng)和ARCH in Mean 效應(yīng)，剔除不顯著的變量后，依據(jù)AIC準(zhǔn)則得到兩市場的最佳模型。大慶市場基于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。() ()(12)() () () () (13)
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