文摘
我们调查未来原油价格之间的溢出效应,原油现货价格,股票指数利用多元随机波动模型。这些测试在每个市场显示出显著的溢出效应的格兰杰原因。越来越多的证据表明,原油价格已经受到其他金融市场的影响。石油未来的能源市场中发挥了重要作用。WTI和布伦特原油未来石油溢出效应比快乐的未来。结果表明,标准普尔股票市场对石油价格更敏感比上海股票市场。我们发现的跨市场溢出效应可以给一些建议石油和股票市场的投资人。DIC试验表明,DGC-MSV-t被认为是有效和更准确。
1。介绍
石油是现代工业的血液,最金融化的能源产品。中国石油天然气集团公司的报告显示,中国的石油依赖外国能源达到70.8%,每年增加1.2。预计中国的石油需求将在未来继续上升,及其对外国资源的依赖很长一段时间仍将居高不下。此外,该报告还认为,美国实现能源独立通过国内页岩气开发的油田,及其对全球石油市场的控制和影响越来越大。欧佩克的石油市场份额和影响力不断地挤压和继续下降。原油价格有许多意想不到的因素包括地缘政治因素(1,2]。WTI和布伦特原油期货是最重要的定价基准对美国和欧洲的石油市场。2018年,上海国际能源交易所(快乐)建立了中国第一个原油未来交易的产品。两年之后,我已经超越了阿曼,成为世界第三大石油未来的产品。原油价格高度相关国民经济(3,4]。大量的研究表明,溢出效应和co-movement股市和油价之间存在于发达国家市场和新兴市场5,6]。陈(7给了足够的证据来证明我们市场单向溢出效应中国封闭市场由于经济和贸易关系。大宗商品期货市场是高度corrlated [8),甚至溢出效应仍然存在比特币市场(9]。
历史上的三个石油危机已经证明石油交易市场极易受到突发事件,如战争、恐怖袭击和疾病。清洁能源也带来更多的溢出的原油价格10]。罗和秦11)已经证明油价中国股票指数有显著的溢出效应。此外,Boubaker和Raza [12)发现所有金砖四国股市有溢出或subspillover从石油价格。依赖石油进口和石油输出国都受到跨市场的溢出效应(13- - - - - -15]。大量的工作进行了使用OVX索引来查找不同市场的波动溢出效应16,17]。分散风险和套期保值需要澄清市场之间的关系(18]。特别是2020年,现货石油价格和石油未来崩溃COVID-19大流行(19]。随机波动模型增加了不确定时间序列随机干扰。蒙特卡罗方法用于估计随机因素(20.,随机干扰的程度估计的基础上拟合历史时间序列(21]。时间序列的波动模型主要包括GARCH (22)和SV模型(23]。MSV模型是有效的和性能更好24]。时间序列的问题可以解决SV模型和密度的方法25,26]。建了各种SV模型来解决不同的问题。Ghosh et al。27]添加非线性方法解决非线性SV问题,和努哥鲁和森本晃司28)增加意味着mean-SV方程来解决问题。Chib et al。29日)提高了SV模型和利用。Omori et al。30.和忠县等。31日)已经改变了N分布,T分布,适用于一些问题。雅各布斯和李32)提高了双因素的模拟方法模拟。基于多元随机波动模型,介绍了动态相关系数,t分布,格兰杰因果关系来构造模型。使用蒙特卡罗方法,我们试图找到之间的波动溢出效应线原油期货的价格和中国的胜利油田现货价格,WTI原油期货和现货价格的美国,布伦特原油期货和现货价格的英国,上海股票指数和标准普尔指数。
本文由四个部分组成。部分2介绍了DGC-MSV-t模型,获得方法,吉布斯抽样。部分3是股票指数的实证分析和结果的数据,未来石油现货价格和石油价格。部分4本文的结论。
2。多元随机波动模型
2.1。随机波动率模型
在哪里代表了历史的对数回归原油和股票价格。方程(1)显示的基本模型和未知这是难以察觉的变量。我们结合Ganger-MSV模型和dynamic-MSV模型Yu和迈耶(33)和替换N分布与T分布:
方程(2多元时间序列。把WTI (AF)和布伦特原油未来(BF)的例子,代表西德克萨斯中质原油的价格波动和未来代表了布伦特原油的价格波动的未来 。 代表的跨市场溢出WTI布伦特的未来。是相反的。和代表未来WTI的自相关和布伦特的未来。代表了动态相关性(33]。反映的程度T分布。 , 和 ,和 分布如下:
因此,
2.2。密度和吉布斯抽样方法
我们使用马尔可夫链如下:
因此,一步转移概率是
如何确定这个条件概率是一个关键问题。随着进一步的研究,一些强大的工具被用来解决np问题。吉布斯抽样组 遵循mn地理分布:
3所示。实证分析
3.1。数据和预处理
在本节中,这些数据包括线原油期货(CF)和胜利油田现货价格(CS)的中国,WTI原油期货(AF)和WTI原油现货价格()的美国,布伦特原油未来(BF)和布伦特原油现货价格的英国(BS),上海证券指数(SH),标普指数(SP)。我们选择价格从3月27日,2018年,2019年12月31日。不包括假期后,8组数据获得了每日交易收盘价格,其中包括405常见的交易日。考虑到汇率,我们获得了对数收益率,缩写为CF, CS,房颤,,男朋友,BS, SH和SP。数据来自环评(美国能源信息管理局)和股票市场的公共数据库。中国和美国都是世界上重要的石油进口国。胜利油田是中国最大的油田,代表了中国原油现货价格。WTI和布伦特石油是最重要的代表未来的世界上。描述性统计如表所示1。jb值表明,一些数据是不同的正态分布。
3.2。参数估计
以美国WTI原油未来(AF)和中国快乐原油未来(CF)为例,我们首先放弃10000次迭代。然后,我们模拟过去80000次迭代结果如表2。
在表2,代表了波动溢出WTI未来幸福的未来。提出(33),如果大于0意味着存在显著的溢出效应。的2.5%分位数小于0,但5%分位数大于0,这意味着从WTI溢出到快乐是重要的95%置信区间。的5%分位数小于0和5%分位数的大于0。90%置信区间内大于0,我们分类的溢出subsignificant。参数波动水平快乐的未来是0.800 6。和WTI的未来是0.952。的价值低于 ,这意味着幸福的未来的风险低于WTI的未来。波动持久性参数0.744和幸福的未来WTI的未来是0.783 9。快乐的未来波动持久性低于WTI的未来。
图1显示了Gelman的测试结果和 。我们可以看到两个马尔可夫链接低于1.1,它可以被认为是收敛的。和是收敛的。其他参数也收敛的结果。在表3,DIC测试结果表明,DGC-MSV-t模型优于其它模型。Dbar反映模型和实际数据之间的差异,越小越好。pD的复杂性反映了模型;值越大,越复杂。Dbar和pD共同确定DIC测试值。总DIC DGC-t-MSV模型中的得分是最低的。全面考虑适应性和复杂性,可以看出DGC-t-MSV模型是最合适的模型测试波动溢出。图2显示了美国未来WTI原油之间的动态相关性结果(AF)和中国原油未来(CF)。
在表4,我们可以看到所有的溢出的石油期货。 在90%信心低于零。布伦特原油未来具有显著的单向溢出WTI原油未来。WTI未来更高的溢出幸福的未来。同时,我们可以看到所有石油现货价格之间的溢出效应。布伦特原油现货价格单向溢出效应WTI和胜利油田现货价格。出乎意料,胜利油田现货价格单向溢出WTI原油现货价格。使用相同的方法,我们可以得到溢出石油未来和现货价格之间的关系表4。它表明,西德克萨斯中质原油现货价格和未来价格具有显著的双向溢出效应。在表5,布伦特原油现货价格单向溢出效应布伦特原油未来,WTI的未来。布伦特原油未来溢出WTI价格的现货价格。胜利油田有subsignificant单向溢出布伦特原油现货价格的未来。三种原油现货价格波动溢出幸福的未来。表6展示了股票之间的溢出效应的估计结果和石油。只存在几溢出股市和石油市场之间的关系。WTI的溢出,布伦特,快乐石油未来的股市标普的存在。然而,上海股票指数有显著的单向溢出到胜利油田现货价格。
4所示。结论
我们发现的跨市场溢出效应可以给一些建议正确分散投资,降低风险。(1)实证结果表明,WTI和布伦特原油未来有更多的溢出现货价格和未来价格。石油的未来能源市场和经济发挥了重要作用。中国石油的未来是一个快速增长的产品。然而,石油的未来仍缺乏国际影响力。(2)标准普尔股票市场对石油价格更敏感比上海股票市场。经历三个石油危机之后,美国的投资者充分了解市场上原油价格的影响。中国的投资者并不关注原油价格的波动。标普包含许多石油公司,这是不包括在上海股市。(3)中国和美国股市的波动不是高度相关,适合多元化的投资。 DIC test shows that DGC-MSV-t is considered effective and more accurate. Our possible future studies will be focus on the difference when market volatility increases and decreases based on regime-switching method of stochastic volatility.
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
作者的贡献
所有作者对本文同样起到了推波助澜的作用。京张概念研究,开发方法,帮助与软件可视化研究,写和准备初稿。刘亚明与陈治达壮族策划和评审和编辑的数据手稿。刘Jia-Bao调查和监督。
确认
这项工作是支持的重大项目在安徽大学社会科学(SK2020ZD006),安徽省自然科学基金一般项目(1908085 mg232)和博士研究安徽财经大学基金(85051)。