文摘
在时频biwavelet框架中,我们分析了短期,中期和长期的影响COVID-19-related冲击十能源大宗商品(即。布伦特原油,原油、煤炭、燃油、天然气、汽油、乙醇,石脑油,丙烷和铀)从2020年1月到2022年4月。我们文档间隔的高和低相干COVID-19病例和回报之间能源大宗商品在短期,中期和长期的视野。低相干高频表示弱相关,所指多样化、套期保值和避险势在短期内的大流行。我们的研究表明,能源市场的动态高度由大流行,造成重大变化在市场回报,特别是在中期和低频乐队。此外,实证结果表明动态领先-落后COVID-19病例之间的关系和能源中长期视野之间的回报,表示可以通过crossinvestment寻求多样化商品在不同的能量。市场参与者的结果产生重大影响,监管机构和从业人员。
1。介绍
致命COVID-19流行2019年12月的出现震惊了世界。流感大流行影响的许多全球市场和经济部门所强调的几项研究[1- - - - - -3]。全球大宗商品也不例外的大规模pandemic-induced冲击。预计和实际经济活动的下降,国际货币基金组织(IMF)报道,远地点的流行往往比结果更严重的全球金融危机的影响在2008/09。尽管事实是,全球经济的各个部门都有其份额的冠状病毒的暴发流行的影响(4),一些经济领域,如医疗、等等,都是大流行的影响相对较小(见Bossman et al。5)的广泛审查)。在受影响最严重的行业,能源行业记录破纪录的价格下降(BBC。“冠状病毒:油价崩溃18年来的最低水平。”https://www.bbc.com/news/business - 52089127)和居高不下的波动在大流行的最初几个月6]。
根据国际能源局的报告,能源需求完全局限于国家平均下降25%,部分局限于国家平均18%(“2020年全球能源审查,”IEA,巴黎https://www.iea.org/reports/global -能源-评估- 2020)。这种能量需求冲击是最重要的在过去的70年里,七倍2008 - 09年金融危机,表明大流行的严重程度对全球能源市场的影响7,8]。停滞不前的经济增长引起COVID-19大流行已经不利于能源消费和需求,导致高价格和返回在领导和新兴能源市场波动。激烈的市场波动性增加了下行风险,为投资组合多样化是不安全的。
有效的风险管理策略在动荡的时期,投资者和决策者需要理解crossmarket链接,对传染风险有着重要的意义和影响市场稳定元素(9]。这是重要的大宗商品市场,经常被金融分析师和投资组合经理作为一个丰富的资产类别,包括各种能源等大宗商品,金属,和农业项目的能力,促进多样化的好处(10]。有趣的是,在过去的二十年里,商品交易的数量有所增加,表明分离从传统的供需态势和发展转向金融化[11]。然而,在波动性大幅波动难以解释的经济基本面有困惑的决策者,经济学家和投资组合经理。在现实中,许多实证金融领域,包括资产和衍生品的定价,投资组合分配,和风险管理,取决于商品的波动和动力学的cross-commodity连接(12]。因此,为决策者和政策制定者关注的风险传染和商品市场动荡的市场整合的影响因素,有必要了解市场冲击和回报之间的溢出传播动力学不同的商品。从评估的影响的一些研究COVID-19 pandemic-induced冲击全球市场,小的注意力都集中在能源市场从金融投资者的角度。
出于上面,我们检查COVID-19流感大流行的影响对全球能源大宗商品。几项研究已经测量了COVID-19-induced冲击等不同的代理大流行性流感恐惧指数(13),确诊病例,死亡的人数14,15),和新闻(16- - - - - -18]或媒体报道指数(19,20.]。这些代理从根本上源自运动COVID-19病例和/或死亡。因此,我们采取文学的链,考察了大流行的影响使用COVID-19确诊病例。我们扩展了文学提供了新的证据在comovement边际COVID-19例之间的模式和全球能源市场。
尽管早期研究的贡献不能缺席,结果和结论的倾向受到小样本需要强调。因此,随着市场变量数据集在大流行的时代,有一个需要运用计量经济学方法对大数据集严格检查大流行对金融资产的影响在不同的终端时间如短期、中期和长期的时间。目前的研究集中在大宗商品的主要部门(即。,energy) due to the pivotal role of energy commodities in several economic activities and sectors globally [21]。随着大流行正在进行,确定pandemic-related冲击如何影响这些商品在不同经济视野仪器有效的政策和市场监管。我们提供文学三个主要贡献如下。
首先,不同于现有的工作,专注于能源大宗商品的小样本,我们将介绍十个全球能源商品,即布伦特原油、煤炭、乙醇、原油、天然气、取暖油、汽油、石脑油、丙烷和铀。本研究丰富了现有文献通过分析COVID-19流行之间的领先-落后模式和能源商品的回报。第二,我们进行应用小波分析的时频光谱相干技术。通过这种方法,我们的影响占COVID-19能源回报不仅在不同的时间段,也在整个频域,使我们能够观察能源市场comoved与流行的水平在短期,中期和长期的视野。此外,小波方法可以揭示能源商品或滞后COVID-19冲击,让我们确定不同能源大宗商品的多元化潜在的大流行(20.,22]。注意,小波分析优先于其他方法如Diebold和Yilmaz [23]和Barunik Křehlik [24)和TVP-VAR等由于小波分析具有的动态关联性属性。它给细节的频率和位置存在于时间序列的特性。这些函数的关键质量,允许他们在本地揭示时间序列的特性,是他们在时间的行为。由于这种特性,小波分析湍流或高度时尤其有效变量时变数据集。小波函数非周期的;因此,我们描述他们的“规模”,而不是一段时间,指小波是否紧凑。小波变换也采用不同的时间和频率分辨率为各种规模大小,而不是传统的恒定的决议。因此,它是最适当的方法的分析研究。
我们所知,这是第一个研究测试的影响大流行的大样本financialised能源大宗商品。大样本将有利于投资组合经理寻求投资于能源大宗商品,甚至那些显然不是具象但拥有能源大宗商品对冲属性,作为一种风险管理和协助决策者在决策。我们检查COVID-19十能源商品的终端影响基于小波分析的。
第三,我们延长链的文献确定流行病在另类资产类别的影响,特别是financialised能源大宗商品。来自本研究的发现将帮助投资者的资产配置在各种能源大宗商品,特别是在危机。政策制定者和能源大宗商品交易商也将了解COVID-19等能源大宗商品如何应对大流行。
实证结果显示主要COVID-19例之间的低和高水平的一致性和采样能源大宗商品。上显示的一致的红色SWC在中、低频强调流行的力量在推动能源市场的回报。我们观察到的低相干COVID-19病例和所有的采样能源大宗商品之间早在2020年流感大流行的时期是最严重的。这种低相干允许多样化的好处和潜在的避险的全球危机如COVID-19大流行。
研究的其余部分组织如下:我们回顾相关文献2和方法部分3。并给出了主要结果4节中,我们总结5。
2。文献综述
关于学术研究的现状对各种金融和经济的影响COVID-19大流行,包括政策的制定和执行援助从COVID-caused复苏放缓,值得注意的是,最近的文献在以惊人的速度增加。然而,大部分学术著作讨论金融市场对大流行的反应主要是关心股票(等传统市场25,26),货币(27,28),在某种程度上,隐匿的(29日]。
大流行对全球市场的影响,讨论了不同范式下,考虑到只有少数商品在全球能源市场。例如,汗et al。30.)检查能源价格的不对称行为与COVID-19 quantile-on-quantile回归小波框架的不确定性。关注能源价格只有三个,即原油、燃料油和天然气,作者透露,COVID-19对能源价格的影响一直消极的所有分位数。他们发现,影响的程度增加时,从短期到长期的关系。简et al。31日]还研究了能源和股票市场回报的comovement COVID-19流感大流行期间使用小波相干分析和格兰杰因果检验。谢赫(32]发现COVID-19流感大流行的影响在能源市场的股指,能源期货,etf,隐含波动率指数使用GJR-GARCH模型,建立了波动能量ETFs-stocks似乎更有弹性符合S & P 500能源股。作者进一步透露,WTI原油市场已经显示出前所未有的过度反应在大流行疫情和交易与一个极端的波动水平。伊克巴尔et al。33)检查极端意识到各种能量的波动溢出效应,金属和农产品从9月23日,2008年,2020年6月1日。使用高频(5分钟)商品期货价格数据,他们每天计算实现波动,然后应用quantile-based连通性的措施。结果表明,意识到波动冲击循环更强烈的极端事件比正常时期,危及系统的稳定的波动连通性在极端事件像COVID-19爆发。连通性措施估计上下分位数估计明显高于中位数。考虑到连接措施计算更高的分位数是最高的,有证据表明之间的不对称的行为上下分位数的波动溢出效应。
王等人。34]分析了五个指标的不确定性和七个经济状况在全球层面可以预测的实际波动天然气和可再生能源的股票市场。他们构建月度波动和意识到应用几种方法,包括收缩的方法,使用四个交易所交易基金的日常返回数据跟踪的性能全球股市清洁能源和天然气价格。他们的研究表明,清洁能源意识到波动可以准确预测的不确定性指数和全球经济形势。定期对清洁能源和天然气,收缩方法优于降维方法和组合预测方法。然而,研究他们的表现表明,真正的经济活动,而不是基于文本的不确定性的措施应考虑当投资者和政策制定者的波动分析清洁能源和天然气。Ghazani et al。35]调查有多少商品连接的两个著名的事件:COVID-19流行,2008年的全球金融危机(GFC)。几个特定的商品,三个贱金属(铜、锌、铅),两个基准原油(WTI和布兰特),和黄金,他们雇了一个每日返回系列。为了分析互联性,三种不同的方法考虑:分形网络理论和小波相干。他们观察到更高的时间窗口的互相关的增加大部分时间序列通过消除趋势移动平均(DMCA)互相关分析方法。一般来说,他们还指出,基准原油的最强协会和贱金属(铜、铅、锌)和贱金属和原油最弱的关系。然而,两次危机发生时,特别是2018年10月和2021年4月之间的频率范围4 - 128天,大的波动和变化之间的连接程度的数据可以被识别。这演示了如何发生COVID-19大流行造成了大宗商品市场的波动环境。对于投资者来说,学术研究人员和政策制定者来说,这项研究的结论有重大影响。
此外,Zhang et al。18]调查COVID-19溢出效应的新闻报道在原油、黄金、和比特币市场从时间和频率域。作者的结果显示,COVID-19-related新闻对原油有较强的影响,在短期内黄金,比特币市场地平线相比其他的视野。同样,翁et al。17)检查新闻COVID-19大流行期间的作用原油期货利用遗传算法regularisation在线遗忘因子的极端的学习机器。从他们的研究结果表明,新闻COVID-19大流行期间有更多的预测信息,这是至关重要的原油期货价格的短期波动预测。此外,妞妞et al。16检查新闻的作用在预测原油波动,特别是来自中国。作者得出结论,COVID-19新闻可以显著利用预测中国原油波动。鲍et al。36]研究了动态连通性在意识到15个商品期货的波动(黄金、燃料油、轻原油、天然气、铜、铂、可可、咖啡、玉米、棉花、橙汁、大豆、大豆粉、糖、和小麦)于9月22日,2008年5月28日,2020年,使用高频数据和连通性措施基于时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型。研究结果表明强和中等程度的波动性能源和金属之间的连通性,以及温和的农产品集团内部连通性的水平。进行意识到内部波动连通性是很重要的一个模型,允许实现波动计算内生同时。在某些情况下,crosscommodity连通性可以占大量的波动连通性。连接的程度是不同的需求灵活和变化。然而,连通性的分析表明,一些司机上下分位数之间的不同。
然而,很少有人知道如何流行影响了其他能源大宗商品也在最近时期金融化。我们认为大流行性流感也可能影响较少能源大宗商品;因此,将他们的决策和风险管理分析可能是有用的。此外,倾向于从先前的研究结论,主要覆盖冠状病毒爆发的前几天或几个月,是受到小样本需要重申。因此,随着数据集市场变量增长在大流行的时代,有需要运用计量经济学方法对大数据集严格检查流行病的影响在不同的终端时间如短期、中期和长期交易的视野。
上述讨论强调,虽然上述研究类似的作品,与本研究的主题,他们有一些限制,可以改进。首先,除了受制于样本期短,现有的工作考虑一些变量在能源市场,多强调原油、汽油、天然气和煤炭。其他能源市场financialised忽视了在现有的工作。除此之外,影响COVID-19 pandemic-induced冲击,衡量全球或区域情况下,这些能源大宗商品是未知的。几项研究已经联系COVID-19冲击与案件检查大流行对金融市场的影响。的上下文中financialised能源大宗商品,所知甚少。我们扩展现有的证据通过分析COVID-19 10日全球能源市场的影响(即。,Brent, crude oil, heating oil, natural gas, coal, gasoline, propane, naphtha, uranium, and ethanol). We include propane, naphtha, uranium, and ethanol because while they can be used for diversification, studies on such energy commodities are quite scanty. By echoing the impact of COVID-19-induced shocks on energy markets, this study assesses the pairwise coherence between energy commodities’ returns and COVID-19 shocks.
方法论上,我们选择了小波的方法,它允许在时频空间进行分析,从计量经济学领域中使用的几种方法探索COVID-19之间的相互关系和全球能源市场。代关系的小波框架允许热图的形式在时频空间包含两两方信息小波相干和相位差的研究了双变量(20.,22,31日]。因为这个特性,这种分析技术可以考虑数据的频率和时间域在同一时间。小波变换是经常使用在各种各样的领域的研究随着最近在金融文献利用率(见,例如,20.,30.- - - - - -32,35])。
总结,小波技术的上述性质证明这是一个可靠的经济物理学工具,经常利用相干模式引起的共同研究评估不同的数组的数据。因此,小说的文学,我们研究时间和频变领先-落后流行里人与人之间的波动水平和能源商品返回使用小波相干技术。
3所示。方法
平方小波相干计量经济学方法和小波相干相位差在这项研究中使用。利用小波方法在金融文献中传播。我们应用小波变换得到小波相干按平方(20.,22,31日]。平方的合成估计子波一致性在日历时间和频率(平行于数据点视野不同2天至128天)下降的范围内零(0)和一个(1)。这些边界,分别代表没有comovement和完美的积极comovement之间的数据系列(即。边际COVID-19病例和指定的能源回报)分析。补充我们的一致性设置和更深入的了解COVID-19领先和滞后的和全球的能源价格,我们应用小波相干相位差的方法。
考虑到和回报是两个不同的系列,方小波之间的一致性的方法和可以总结在三个不同的步骤。在步骤1中,独立的交叉小波转换的两个系列,返回对应 和 ,转换为联合crosswavelet转换(22,37),如以下方程: 在哪里表示位置,代表规模,为代表的复杂结合 。联合crosswavelet转换允许我们区分区域在时频域中,体现两个返回系列的comovements,即使没有他们共同的强大力量。也就是说,在每一个关节,相干小波变换的局部协方差数据系列(42]。如附近crosswavelet转换1表明两个返回系列高度comove,而交叉小波变换为0表示缺乏重大comovement。
在步骤2中,方小波相干性,它定义了返回系列的comovements,表示基于共同和各自的交叉小波转换22,43]: 在哪里时频表示平滑。
平方小波相干参数可以被视为相关测量在时频空间中,用各自的范围值在0和1之间。然而,在与受欢迎程度的两组数据之间的关联数组(即。,the Pearson coefficient, which estimates the correlation within the interval −1 and 1), the squared wavelet coherence by default belongs to the 0 and 1 interval. As a result, this measure is unable to detect whether the examined return series move in similar or opposing directions. It also fails to distinguish between negative and positive correlations.
步骤3的结构来获得额外的洞察两返回系列comovement及其lead-and-lag动力学分析。因此,在区分正负comovements援助,我们使用小波相干相位差分析符合(22,43]。小波相干相位差表示如下: 与和表示的实数和虚数部分关节平滑一致性小波变换,分别。一组两个数据数组与零相位差是一个完美的例子comoving时间序列。
我们采用一个标准数据的可视化表示基于热图电池板代表平方小波相干和小波相干相位差。方小波相干热图,箭头反映阶段下的两个返回系列研究之间的连接。
数组的数据在同相或反相模式,代表着积极或消极的这些时间序列之间的相关性,表明通过箭头的方向向左或向右。当一个箭头点向上或向下,这表明或是提前或通过 。注意该指南详细说明了以前,是简单的解读消息由一个箭头,不管它指出方向。
4所示。数据和初步结果
4.1。数据和样本描述
本研究使用的数据集由返回一系列每日全球COVID-19病例和返回一系列10全球能源大宗商品(即。,Brent, crude oil, coal, ethanol, natural gas, gasoline, heating oil, naphtha, propane, and uranium) ranging from January 23, 2020, to April 20, 2022. A pair-wise wavelet coherence analysis was performed for returns on COVID-19 cases and each of the 10 selected global energy commodities’ returns. The study period was determined by data availability. After eliminating missing values, the full sampled COVID-19 and the 10 selected energy market daily data comprised 565 observations. The data for the 10 selected global energy commodities were collected from EquityRT, and the total COVID-19 cases were collected from the OWID database (the supplementary file (available在这里))。返回的描述性统计和图形轨迹系列详细表1和图1,分别。
表1展品的初步统计样本。最高的能源商品的意思是煤炭,和石脑油最低。偏态的统计数据对布伦特原油、煤炭、原油、乙醇、汽油、燃料油、和石脑油表明,返回被扭曲了,而其余积极倾斜。所有返回系列非正态分布和跟踪。明显的波动集群可观察到的在图1,支持资产回报的程式化的事实。
4.2。结果与讨论
人物的情节2- - - - - -11使用方生成小波相干和小波相干相位差技术。每一个情节是一对COVID-19病例(健壮性测试使用COVID-19死亡收益率定性相似的结果。这些都是根据客户要求提供)(例如, )回报一个名叫能源大宗商品(例如, )。我们检查comovement旋翼和机体之间的动力学COVID-19和能源大宗商品在时间和频率光谱。从每个情节,热颜色显示更强的相关性和温和的颜色是较弱的相关性。在决策的过程中,注意箭头,躺在“锥的影响力。”使用维箭头,箭头向右(左)指出表示这两个变量是同相(不同相),而“向下和右”或“向上和左”(“向下和正确”或“向上和左”)指箭头显示第二个变量(命名能源大宗商品)是领先COVID-19病例。积极同相关系意味着变量共存,而不同相关系表明负变量之间的同步。从情节、意义的面积在5%的箭头是位于白色轮廓线。与现存文献[40),我们定义的尺度数据的频率每周7天, -小波因素连接到各自的时代”(intraweek) 2 - 4天,4 - 8天(每周),8-16天(每两周),至少需要补充16至32天(每月),32 - 64天(monthly-to-quarterly)和64 - 128天(quarterly-to-biannual)。“intraweekly直觉,每周,每两周,月度尺度表示短期内。中期由月度季度规模,而长期由季度半年度和年度鳞片。
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
(一)
(b)
图2措施之间的SWC和WCPD COVID-19病例和布伦特的回报。SWC(图2(一个)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和2020年布伦特的回报。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的明亮的蓝色区域在WCPD(图2 (b))。重要的是要注意,负comovements由布伦特回报,表明潜在对冲布伦特在早期的时间属性的大流行。几个comovements由COVID-19分裂到8 - 16个频段,在揭示COVID-19-related冲击的强度。我们观察到,在32 - 64每日频带,一团⟶箭头,表示变量之间的积极关系和很强的相关性,可以看到红色的WCPD(图2 (b))。这个建立了布伦特的位置返回领导关系COVID-19冲击也暗示资产组合多样化是消除在这个实例中。
在2021年初,2和8天的短期周期之间,一团←SWC(图的箭头2(一个)之间)证明了负comovements COVID-19病例和布伦特的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。它还显示弱相关的深蓝的颜色WCPD(图2 (b))。同样,在32和64天(中期)之间,一团←箭头显示变量之间的负相关关系,布伦特领导关系。还有一团⟶箭头表明COVID-19情况下领导的积极的关系。在这种情况下,表现出很强的相关性的变量表示的红色WCPD,暗示多元化被消除。此外,在相同的2021年,在32和64(中期)每日频带,云的←箭头SWC演示了一个负面COVID-19是主要的变量之间的关系。它还建立了一个弱相关性的变量WCPD蓝色区域如图所示。这意味着可能的投资组合多样化和套期保值的优势。最后,大约64 - 128(长期频率),变量之间有积极comovements,布伦特原油或COVID-19情况下领导。同时,都表现出很强的相关性之间的颜色黄色和绿色的区域WCPD。
图3显示之间的SWC和WCPD COVID-19病例和煤的回报。SWC(图3(一个)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和2020年煤炭返回。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的明亮的蓝色区域在WCPD(图3 (b))。值得注意的是,负comovements由煤炭回报,指示一个潜在对冲属性对煤炭时期早期的大流行。约4 - 8日报2021年周期,我们观察积极comovements COVID-19例之间和煤炭的回报。观察到comovements表示,煤炭返回由COVID-19冲击。同时,我们观察到很强的相关性之间的变量,描述的才WCPD地区。在同一时期,每天至少需要补充16至32频带,负comovements COVID-19和煤炭之间的观察。观察到comovements显示很强的相关性之间的变量,WCPD才为代表的地区。变量之间的关联度意味着不能进行投资组合多样化。同样的,在2021年代中期,在每天至少需要补充16至32频带内,一团←箭头表明消极comovements COVID-19例之间和煤炭的回报。观察到comovements表示变量之间的弱相关,如由WCPD明亮的蓝色区域表示。 These negative comovements were led by COVID-19 cases, and they revealed a potential hedge attribute for coal against pandemic-related shocks. We observe in the later months of 2021 around 64–128 daily cycles of positive comovements between COVID-19 and coal. These positive comovements indicated that COVID-19 cases drove coal returns. The findings also demonstrated a strong correlation between COVID-19 cases and coal returns, as depicted by the green-colored region in the WCPD, hence eliminating any diversification prospects.
图4描述之间的SWC和WCPD COVID-19病例和原油的回报。SWC(图4(一)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和2020年的原油。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的明亮的蓝色区域在WCPD(图4 (b))。重要的是要注意,负comovements由原油回报,指示一个潜在对冲原油在早期的时间属性的大流行。然而,在2020年晚些时候,在2 - 4频段,我们观察到阳性comovements COVID-19例之间和原油的回报。这些积极comovements表现出很强的相关性之间的变量,从WCPD表示的绿色,与COVID-19情况下驾驶的关系。这个观察是一致的现实在流感大流行的高峰阶段,社会距离和封锁措施造成强烈冲击全球金融市场。变量之间的关联度意味着资产组合多样化将取消2020年后几个月。与此同时,在32 - 64每日周期,我们观察到积极comovements COVID-19例之间和原油的回报。积极comovements显示原油返回驱动两个变量之间的关系。同样重要的是要注意,积极comovements还演示了两个变量之间的弱相关,所描绘WCPD明亮的蓝色区域。因此,一种潜在的对冲是归因于原油的回报。
在2021年的头几个月,短期内(4 - 8天),一团←SWC(图的箭头4(一)之间)证明了负comovements COVID-19病例和原油的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这显示弱相关,深蓝的颜色表示的WCPD(图4 (b))。此外,在32到64年每日频率(中期),一团←箭头显示变量之间的负相关关系,原油回报领导的关系和还表示云⟶箭头,显示一个积极的关系,COVID-19情况下领导的关系。在这个例子中,都表现出微弱的相关性,表明WCPD明亮的蓝色区域,这意味着潜在的套期保值属性对原油的回报。同时,我们观察到在2021年晚些时候,在4 - 8频带,积极comovements COVID-19例之间和原油的回报。这些积极comovements显示很强的相关性之间的变量,描述的WCPD红色区域。得出的结论正comovements原油驱动的关系,和投资组合多样化是消除在这个实例中。
图5显示之间的SWC和WCPD COVID-19病例和乙醇的回报。SWC(图5(一个)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)描绘积极comovements COVID-19例之间的2020年和乙醇的回报。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的明亮的蓝色区域在WCPD(图5 (b))。重要的是要注意,负comovements COVID-19领导的情况下,指示一个潜在对冲乙醇在早期的时间属性的大流行。2020年中期,分裂到8 - 16个日常频带,在我们观察到负comovements由乙醇的回报。然而,表现出很强的相关性之间的负comovements变量之间的变量,描述的才WCPD地区。得出的结论的相关资产组合多样化意味着不能在这种情况下发生。同样,每天至少需要补充16至32周期表明积极comovements COVID-19例之间和乙醇的回报,COVID-19例驱动变量之间的关系。同时,积极comovements显示很强的相关性之间的变量,代表缺席的情况下投资组合的多样化。
在2021年的头几个月,8和16天的短期内,一团⟶SWC(图的箭头5(一个))展示了积极comovements COVID-19例之间和乙醇的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。SWC还展示了一个强大的变量之间的同步,显示的绿色WCPD(图5 (b))。此外,在32到64年每日(中期)频率,一团⟶箭头显示变量之间的积极关系,COVID-19情况下领导的关系。我们还发现一团←箭头,标志着一个消极的关系由乙醇的回报。两个实例表现出很强的相关性如图所示WCPD才地区。在2021年后期,在日常频带至少需要补充16至32和64 - 128年,积极comovements COVID-19例之间的证明和乙醇的回报。这些积极comovements透露一个强大的关系表示的变量才WCPD地区,COVID-19情况下驾驶的关系在两个实例。因此,值得注意的是,资产组合多样化是消除。最后,在2022年的头几个月,每天2 - 4周期之间,我们观察积极comovements COVID-19例之间和乙醇的回报。这些积极comovements表现出很强的相关性之间的变量,在COVID-19情况下领导的关系。此外,黄色表示的变量相关性强的地区WCPD所指资产组合多样化是消除。 Within the same period, we observe positive comovements between COVID-19 cases and ethanol around the 8–16 daily frequency bands. The positive comovements demonstrated a strong correlation between the two variables, as depicted by the red-colored region in the WCPD, with ethanol driving the relationship. Hence, the strong correlation concludes the absence of diversification in that period.
图6介绍了SWC之间WCPD COVID-19病例和汽油的回报。SWC(图6(一)),我们观察到,短期内(大约每天2 - 4周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和2020年汽油的回报。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的深WCPD(图中蓝色区域6 (b))。重要的是要注意,负comovements COVID-19领导的情况下,指示一个潜在对冲汽油初返回时间属性的大流行。此外,在同一时期,在32 - 64每日频带,一团⟶箭头描绘积极comovements COVID-19例之间和汽油的回报,COVID-19回报领导的关系。然而,重要的是要注意,这些变量之间的积极comovements导致很强的相关性,WCPD才确认的地区。因此,我们得出结论,在此期间有一个缺乏多样化。2020年中期分裂到8 - 16个频段,在我们观察到负comovements COVID-19回报和汽油之间的回报,表明汽油返回驱动关系。然而,变量之间的负comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的WCPD明亮的蓝色区域。在2020年后期,大约2 - 8日周期,我们观察到积极comovements COVID-19例之间和汽油的回报,与汽油返回驱动关系。变量表现出很强的相关性之间的积极comovements WCPD才显示的区域,揭示投资组合多样化的缺失。此外,在同一时期,即。, the late months of 2020, around the 32–64 frequency bands, a cloud of ⟶ arrows depicted positive comovements between COVID-19 and gasoline returns. These positive comovements demonstrated a strong correlation between the variables, as shown by the red-colored region in the WCPD, with gasoline leading the relationship. Hence, we conclude an absence of diversification within this period.
2021年,约有32 - 64(中期频率),SWC(图6(一)显示负comovements之间的变量,主要与汽油的回报。这表现出他们之间的弱相关,由明亮的蓝色区域表示WCPD(图6 (b))。因此,我们得出这样的一个潜在对冲是由于汽油的回报,投资者和投资组合多样化是可用在此期间。在2021年后期,周围4-16(短期频率),有积极comovements之间的变量,与汽油的回报或COVID-19情况下领导。这两者之间表现出很强的相关性,表明WCPD红色和绿色的地区。因此,资产组合多样化在此期间被淘汰。最后,在2022年早期,在32 - 64频段,之间存在着负相关关系COVID-19病例和汽油的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。我们也观察到负comovements证明变量之间的弱相关的WCPD深的蓝色区域,标志着一种潜在的对冲属性为汽油和可能对投资者的投资组合多样化。
图7描述之间的SWC和WCPD COVID-19病例和取暖油的回报。SWC(图7(一)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和取暖油返回2020年。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的深WCPD(图中蓝色区域7 (b))。重要的是要注意,负comovements COVID-19领导的情况下,指示一个潜在对冲取暖油早期时间属性的大流行。然而,在2020年后期,大约每天2 - 4周期,一团之间←箭头显示负comovements COVID-19病例和取暖油的回报,回报取暖油的驱动关系。这种消极comovement表现出很强的相关性之间的变量,如图所示WCPD才地区,标志着对投资者缺乏投资组合多样化。同样,在32 - 64频段,云⟶箭头表明积极的comovements COVID-19例之间和取暖油回报,回报取暖油的驱动关系。变量显示很强的相关性之间的积极comovements WCPD红色区域所示。因此,我们得出这样的结论:资产组合多样化是消除。此外,在相同的2020年,在64 - 128年每日频带,我们观察- comovements COVID-19例之间和取暖油回报,回报取暖油的驱动关系。这些消极comovements表示变量之间的弱相关WCPD如图所示,标志着投资者的资产组合多样化的存在潜在对冲属性拥有的燃料油。
2021年,在32 - 64频段,云的SWC←箭头(图7(一)之间)证明了负comovements COVID-19病例和取暖油的回报,回报取暖油的领导的关系。这些comovements显示这两个变量之间的弱相关,如明亮的蓝色所示地区WCPD(图7 (b))。值得注意的是,有一种潜在的对冲属性取暖油和投资者的投资组合多样化的存在。类似地,在64 - 128年的频带,云⟶箭头表明积极的comovements COVID-19例之间和取暖油回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些变量之间comovements显示很强的相关性之间的变量,这是非常WCPD才地区可见。在2021年的最后几个月,每天约4 - 8周期,一团⟶箭头显示积极comovements COVID-19例之间和燃料油的回报。这些积极的comovements表现出很强的相关性,证实了WCPD红色区域,与加热石油回报驱动关系。因此,我们得出这样的结论:对投资者资产组合多样化可能是消除。
图8措施之间的SWC和WCPD COVID-19病例和石脑油的回报。SWC(图8(一个)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和石脑油返回2020年,与石脑油的回报或COVID-19情况下领导。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的明亮的蓝色和深WCPD(图中蓝色区域8 (b))。注意负面comovements表明潜在对冲属性石脑油早期流行的时期。然而,在2020年的最后几个月,每天约2 - 4周期,我们观察到阳性comovements之间COVID-19病例和石脑油的回报,与COVID-19情况下领导的关系。这些comovements表现出很强的相关性之间的变量,表示对投资者缺乏投资组合多样化。同样,在2020年32 - 64频段,云之间的⟶证明积极comovements COVID-19病例和石脑油的回报。这些积极comovements描绘很强的相关性之间的变量,如红色区域所示WCPD,石脑油回报驱动关系。因此,我们得出这样的结论:资产组合多样化是消除。
在2021年,在32 - 64频段,云的SWC←箭头(图8(一个)之间)证明了负comovements COVID-19病例和石脑油的回报,与石脑油返回驱动关系。负comovements显示很强的相关性之间的变量,如图所示的绿色皮肤区域WCPD(图8 (b)),标志着一个对投资者缺乏多样化的可能性。此外,在2021年的最后几个月,在32 - 64(中期频率),云之间←箭头表明负comovements COVID-19病例和石脑油的回报,与COVID-19情况下领导的关系。这些消极comovements描述变量之间的弱相关如图所示WCPD明亮的蓝色区域,表明潜在对冲属性石脑油和可能对投资者资产组合多样化。在2022年初,在32 - 64(中期频率),我们观察到负comovements之间COVID-19病例和石脑油的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些消极comovements展览2021年最后几个月一样的属性(在32 - 64每日频带)。
图9显示了SWC和WCPD COVID-19例之间和天然气的回报。SWC(图9(一个)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和2020年天然气的回报。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的深WCPD(图中蓝色区域9 (b))。重要的是要注意,负comovements COVID-19领导的情况下,指示一个潜在对冲属性天然气早期流行的时期。然而,在2021年,在4-16频带,我们观察积极comovements COVID-19例之间和天然气的回报,与COVID-19情况下领导。这些积极comovements表现出很强的相关性之间的变量,如图所示WCPD才地区。因此,资产组合多样化在此期间被淘汰。同样,2021年,约64 - 128(长期频率),我们观察到,从SWC(图9(一个)),积极comovements COVID-19例之间和天然气的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些积极comovements表现出很强的相关性之间的变量,如图所示的绿色皮肤区域WCPD(图9 (b)),标志着一个缺乏投资组合的多样化。
此外,在32 - 64频段在2021年最后几个月,我们看到负面comovements COVID-19例之间和天然气的回报,与天然气回报领导的关系。这些comovements揭示变量之间的弱相关的WCPD明亮的蓝色区域,标志着资产组合多样化的存在可能对投资者和对冲属性天然气。在2022年第一季度,在2 - 8日周期,我们观察积极comovements COVID-19例之间和天然气的回报。这些积极comovements表现出很强的相关性之间的变量描述WCPD才地区。因此,我们得出这样的结论:资产组合多样化在此期间被淘汰。
图10介绍了SWC之间WCPD COVID-19病例和丙烷的回报。SWC(图10 ()),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)之间描绘负comovements COVID-19病例和丙烷返回2020年。观察到comovements证明变量之间的弱相关,所描绘的深WCPD(图中蓝色区域10 (b))。重要的是要注意,负comovements COVID-19领导的情况下,指示一个潜在对冲丙烷在早期的时间属性的大流行。然而,在32 - 64(中期)频率,我们观察积极comovements COVID-19例之间和丙烷的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些变量之间的积极comovements描绘一个强大的关系,在WCPD才确认的地区。因此,我们得出结论:资产组合多样化会缺席在这个时期。此外,同年2020年,大约64 - 128(长期频率),云之间←箭头表明负comovements COVID-19病例和丙烷的回报。这些消极comovements描述变量之间的弱相关,如图所示的深WCPD蓝色区域,与COVID-19情况下驾驶的关系。值得注意的是,在此期间,我们得出一个潜在对冲属性丙烷以及可能对投资者资产组合多样化。
2021年,约有4 - 8日周期,一团←箭头从SWC(图发现10 ()之间)证明了负comovements COVID-19病例和丙烷的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些消极comovements表示变量之间的弱相关如图所示的深WCPD(图中蓝色区域10 (b))。因此,我们得出一个潜在对冲属性丙烷和可能的投资组合多样化的投资者在这个时期。分裂到8 - 16个频段,然而,在我们看到积极comovements COVID-19例之间和丙烷回报,COVID-19病例或丙烷返回领先。这些积极comovements演示了一个强大的关系变量,如图所示的绿色和红色区域WCPD。因此,这些发现揭示了消除这一时期投资组合多样化。也至少需要补充16至32频带,我们观察积极comovements COVID-19例之间和丙烷回报,COVID-19情况下驾驶的变量之间的关系。这些积极comovements表现出强烈的变量之间的关系如图所示WCPD才地区。因此,资产组合多样化在此期间被淘汰。最后,在2021年的最后几个月,在32 - 64(中期频率),我们观察到负comovements COVID-19例之间和丙烷的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些消极comovements描述两个变量之间的弱关系表示的深蓝颜色WCPD所示。 Therefore, we identified a potential hedge attribute for propane and possible diversification for investors within this period. Additionally, around 64–128 (long-term frequency), a cloud of ⟶ arrows demonstrated positive comovements between COVID-19 cases and propane returns, with COVID-19 cases driving the relationship. The positive comovements revealed a strong relationship between the variables as indicated by the green-colored region in the WCPD. Hence, we conclude that portfolio diversification was extinct in this period.
图11揭示了SWC之间WCPD COVID-19病例和铀的回报。SWC(图(11日)),我们观察到,短期内(约4 - 8日周期)描绘积极comovements COVID-19例之间的2020年和铀的回报。观察到comovements表现出很强的相关性之间的变量,描述的WCPD才地区(图11 (b))。重要的是要注意,积极comovements COVID-19领导的情况下,指示消除投资组合多样化。然而,在2020年,分裂到8 - 16个频段,在云之间←箭头表明负comovements COVID-19病例和铀的回报。这些消极comovements揭示了变量之间的弱相关,如图所示WCPD明亮的蓝色区域,与COVID-19情况下驾驶的关系。因此,值得注意的是一个潜在的对冲属性铀在此期间。另外,我们观察到,32 - 64的频带内,积极comovements COVID-19例之间和铀,COVID-19例驱动关系。这些积极comovements表现出强烈的表示的两个变量之间的关系才WCPD地区。因此,我们得出结论:资产组合多样化会缺席在这个时期。
2021年,约有4 - 8日周期,我们观察到,从SWC(图(11日)之间),负comovements COVID-19病例和铀的回报,与COVID-19情况下领导的关系。这些消极comovements之间建立了一个弱关系的变量表示的明亮的蓝色区域在WCPD(图11 (b))。因此,我们得出这样的一个潜在对冲属性对铀和可能的多样化对投资者在这个时期。在至少需要补充16至32频带,我们观察积极comovements COVID-19例之间和铀的回报,与COVID-19情况下驾驶的关系。这些积极comovements演示了一个强大的关系变量,WCPD才显示的区域。因此,我们得出资产组合多样化在此期间被淘汰。
5。结论
本研究调查的影响COVID-19十全球能源大宗商品(即。,Brent, crude oil, coal, heating oil, natural gas, ethanol, gasoline, naphtha, uranium, and propane) from January 2020 to April 2022. We employed the squared wavelet coherence (SWC) and wavelet coherence phase-difference (WCPD) methodologies.
我们的分析显示,主要COVID-19例之间的低和高水平的一致性和采样能源大宗商品。上显示的一致的红色SWC在中、低频强调流行的力量在推动能源市场的回报。高一致性意味着COVID-19例之间的很强的相关性和能源商品回报,而低相干意味着两个变量之间的弱相关。重要发现的研究显示强和弱COVID-19例之间的相关性在不同的时频尺度和能源商品返回。我们观察到的低相干COVID-19病例和所有的采样能源大宗商品之间早在2020年流感大流行的时期是最严重的。不同的时间尺度的各种能源大宗商品和COVID-19情况下是必要的,因为它们引导市场参与者的决策。这些差异也强调crossmarket和crossasset投资的必要性。相干的力量而言,低相干性,例如,允许多样化的好处和潜在的避险等在全球危机COVID-19大流行。一方面,高一致性的发现是一致的与现有的作品强调增加crossasset连通性COVID-19时代(19,20.,30.,32),而另一方面,大多数能源商品的合理的多元化发现高频强调能源商品的主导作用在几个经济部门(由于他们的相关性21]。
这些发现支持投资者追求多样化和对冲策略在全球灾难性事件。在危机时期,信息流动和溢出效应是主要的。由于理性的行为,尽管非理性的投资者,任何COVID-19新闻,特别是病例和死亡,释放反应。投资者的反应结果的形成瞬态和整个金融市场内的链接(16,18]。在COVID-19流行时代,确诊病例的统计,提出了政策措施,退休计划,失业率,等等,都是潜在的因素驱动的金融市场决策(14,42,43),因此,与增加溢出从COVID-19-based冲击传染给能源大宗商品市场。此外,我们分析了影响投资者和决策者关心的是大宗商品市场的稳定性。从研究结果表明COVID-19流行的角色在创建大宗商品市场动荡局势导致投资者的决策,投资组合经理,决策者在不同投资视野(33,35]。
我们的研究结果有重要意义对于投资者来说,投资组合经理,政策制定者和未来的研究。主要来自本研究的发现将有助于投资者,这样他们可以追求多样化的灾难性事件持续COVID-19大流行和协助未来商品价格的可预测性,提出确定价格波动的因素的重要性(36]。此外,异构领先-落后动力学中发现本研究强调需要及时调整投资组合。投资组合经理可以追求套期保值策略来最大限度地降低投资组合风险的大流行。另一方面,决策者可以使用从这个研究结果调整或重新设计的政策,将有助于减少能源市场波动的事件等灾难性事件COVID-19大流行。最后,未来的研究可以集中在扩展我们的发现的尝试替代方法和测量包括能源投资组合的后果。套期保值的有效性包括能源大宗商品也可能使用其他计量方法确定。
数据可用性
包括在这项研究中使用的数据都包含在本文中。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
补充材料
参阅附上的excel文件(data_energy)。(补充材料)