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    國(guó)際原油期貨與中國(guó)新能源股指市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究

    2023-10-14 03:47:38余珂沈子杰薛秋霞
    時(shí)代金融 2023年10期
    關(guān)鍵詞:股指原油期貨殘差

    余珂 沈子杰 薛秋霞

    本文以WTI原油期貨價(jià)格收盤價(jià)和中證新能源股指結(jié)算價(jià)為研究對(duì)象,選取2009年10月28日至2022年10月28日的每日交易數(shù)據(jù)為樣本,分析國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與中國(guó)新能源股指市場(chǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系并應(yīng)用DCC-GARCH模型對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明:原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)長(zhǎng)期存在正動(dòng)態(tài)相關(guān)性、正聯(lián)動(dòng)性,其二者的波動(dòng)傳遞效應(yīng)穩(wěn)定;在金融市場(chǎng)非正常情況下,二者的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)不穩(wěn)定,兩種資產(chǎn)的金融風(fēng)險(xiǎn)提升。

    一、引言

    能源作為重要的戰(zhàn)略資源和生產(chǎn)資料,時(shí)刻影響著世界經(jīng)濟(jì)政治的變化,據(jù)BP2023年世界能源統(tǒng)計(jì)資料顯示,全球能源消耗的80%為傳統(tǒng)能源,其中石油消耗占據(jù)世界主要能源消耗量的三分之一以上。傳統(tǒng)能源由于其不可再生性、環(huán)境污染等問(wèn)題使得人們開(kāi)始尋找、研發(fā)具有可再生性、清潔環(huán)保的新能源,在一定意義上新能源是傳統(tǒng)能源的替代產(chǎn)品,新能源與傳統(tǒng)能源在供需結(jié)構(gòu)、價(jià)格方面具有緊密的關(guān)系。原油在傳統(tǒng)能源中居主導(dǎo)地位,原油價(jià)格的波動(dòng)變化時(shí)刻影響著新能源產(chǎn)品的波動(dòng)變化。中國(guó)作為全球最大的原油消費(fèi)國(guó),原油依賴度高達(dá)70%,原油價(jià)格的波動(dòng)變化對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)而言影響重大。通過(guò)研究分國(guó)際原油期貨與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)的關(guān)系,為我國(guó)新能源的發(fā)展提供一些借鑒。

    二、文獻(xiàn)綜述

    原油期貨與能源股票市場(chǎng)相關(guān)性的研究主要集中在兩方面,分別是原油市場(chǎng)與股票市場(chǎng)整體;二是原油市場(chǎng)與股票子市場(chǎng)的關(guān)系。Raque(2017)通過(guò)DCC-GARCH模型實(shí)證分析股市與需求性油價(jià)以及供給性油價(jià)間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)需求性沖擊對(duì)油價(jià)與股價(jià)相關(guān)性產(chǎn)生了正向影響。王鵬(2017)研究分析了2000年后國(guó)際原油價(jià)格與世界主要股票市場(chǎng)的主要關(guān)系,利用協(xié)高階矩風(fēng)險(xiǎn)傳染檢驗(yàn)框架發(fā)現(xiàn),WTI原油價(jià)格與8種不同股票市場(chǎng)指數(shù)之間呈現(xiàn)正相關(guān)性。王朝陽(yáng)(2018)使用VAR模型和多元GARCH模型研究發(fā)現(xiàn)原油價(jià)格與中國(guó)新能源市場(chǎng)出現(xiàn)單向溢出效應(yīng)。

    綜合發(fā)現(xiàn),對(duì)于原油期貨與股票市場(chǎng)之間的關(guān)系,國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的實(shí)證研究,為本文研究提供了有益的借鑒和參考。本文采用時(shí)變參數(shù)模型直接刻畫(huà)兩個(gè)市場(chǎng)間動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究,運(yùn)用動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)DCC-GARCH模型考察國(guó)際原油期貨和中國(guó)新能源股指市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

    三、國(guó)際原油期貨與中國(guó)新能源股指市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析

    (一)變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    世界上有多種原油期貨,如德克薩斯西部輕質(zhì)(WTI)、布倫特(Brent)等,而WTI原油期貨由于流動(dòng)性良好、價(jià)格透明度高等特點(diǎn)被視為全球原油市場(chǎng)的基準(zhǔn)價(jià)格,本文選擇此原油期貨代表國(guó)際原油期貨市場(chǎng)。而對(duì)于我國(guó)新能源股指市場(chǎng)而言,本文選擇中證內(nèi)地新能源主體指數(shù)(000941)代表新能源股指市場(chǎng),該指數(shù)由中證800指數(shù)中具有一定比例新能源生產(chǎn)業(yè)務(wù)或設(shè)備業(yè)務(wù)的公司股票組成,能夠較好的反映新能源產(chǎn)業(yè)公司的整體表現(xiàn)。

    在時(shí)間跨度上,由于2009年10月28日中證新能源掛牌上市,因此,本文選取的時(shí)間段為2009年10月28日至2022年10月28日的每日數(shù)據(jù),剔除節(jié)假日、缺失數(shù)據(jù)后共得到3100個(gè)數(shù)據(jù)。WTI原油期貨收盤價(jià)來(lái)源于英為財(cái)情,中證新能源指數(shù)結(jié)算價(jià)來(lái)源于Choice。

    (二)變量預(yù)處理

    所有變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,本文采用的收益率為對(duì)數(shù)收益率,即Y=100×,WTI及NE分別代表WTI原油期貨收益率與中證新能源收益率。

    根據(jù)兩變量的描述性統(tǒng)計(jì),WTI原油收益率其均值為0.0235,最大值為31.9633,最小值為-28.2220,標(biāo)準(zhǔn)差為2.7445,偏度為0.1577,大于0,存在右偏態(tài),峰度為28.2087,大于3,呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear統(tǒng)計(jì)量為81989.7,P值為0.0000,拒絕原假設(shè)WTI原油對(duì)數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布;中證新能源收益率其均值為0.0192,最大值為0.0754,最小值為-9.8277,標(biāo)準(zhǔn)差為1.9858,偏度-0.5258,小于0,存在左偏態(tài),峰度為5.4139,大于3,呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear統(tǒng)計(jì)量為895.2746,P值為0.000000,同樣拒絕原假設(shè)中證新能源對(duì)數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布,因此,WTI原油期貨收益率以及中證新能源收益率兩組時(shí)間序列不服從正態(tài)分布,都具有尖峰厚尾特征。

    (三)基于DCC-GARCH模型的實(shí)證分析

    1.模型設(shè)定。Engel(2002)提出DCC-GARCH(Dynamic Conditional Correlation,DCC)模型是對(duì)Bollerslev(1990)提出的CCC-GARCH(Constant Conditional Correlation,CCC)模型的修正。該模型能夠使多個(gè)變量之間的相關(guān)性估計(jì)更加簡(jiǎn)化,并且可以得到不同變量之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

    單變量GARCH模型為;

    其中,i=1,2,…,k;和分別為前期殘差平方項(xiàng)的系數(shù)和前期條件方差的系數(shù),p、q均為前期殘差平方項(xiàng)和條件方差的滯后階數(shù)。

    動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)結(jié)構(gòu)為:

    其中,為動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣;為協(xié)方差矩陣;為標(biāo)準(zhǔn)化殘差所求出的無(wú)條件協(xié)方差;和分別為DCC-GARCH模型中前期殘差平方項(xiàng)的系數(shù)和前期條件方差的系數(shù)。

    2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)與ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。運(yùn)用單變量GARCH的前提是該時(shí)間序列必須是平穩(wěn)的時(shí)間序列,因此需要對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),本文采用的方法為ADF(Augmented Dickey and Fuller)檢驗(yàn),結(jié)果表明,兩組時(shí)間序列均為平穩(wěn)序列。存在ARCH效應(yīng)是采用ARCH和GARCH模型刻畫(huà)時(shí)間序列收益率的前提,因此對(duì)兩組時(shí)間序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),在1%的顯著性水平下,相伴概率p為0.0000,即原序列存在ARCH效應(yīng)。

    3.模型構(gòu)建。首先進(jìn)行單變量GARCH模型檢驗(yàn),由于對(duì)兩個(gè)時(shí)間序列和序列平方項(xiàng)的自相關(guān)圖與偏自相圖發(fā)現(xiàn)二者存在低階的序列相關(guān)性,所以采用ARMA(p,q)模型建立GARCH模型的單變量均值方程。根據(jù)AIC和SC最小準(zhǔn)則,在多次對(duì)比后,建立原油期貨價(jià)格和中證新能源指數(shù)最優(yōu)均值方程為ARMA(1,1)和AR(1),其中和為均值方程的系數(shù),且各參數(shù)具有顯著性。接著對(duì)均值方程的殘差序列項(xiàng)進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),均拒絕原假設(shè),即各序列存在ARCH效應(yīng),可以使用GARCH模型進(jìn)行建立。這里使用GARCH(1,1)模型對(duì)原油期貨價(jià)格和新能源股指均值方程的殘差序列進(jìn)行擬合,由于該兩個(gè)收益率序列不符合正態(tài)分布,均具有尖峰后尾的特征,因此,這里采用學(xué)生t分布進(jìn)行殘差的擬合。從結(jié)果可知,兩個(gè)序列的回歸參數(shù)在1%的顯著性水平下顯著,與之和小于1,且接近于1,滿足系數(shù)約束條件。具體來(lái)說(shuō),國(guó)際原油期貨價(jià)格和新能源股指的顯著異于0,說(shuō)明條件方差受到前期殘差平項(xiàng)的影響,但影響較?。粐?guó)際原油期貨價(jià)格的小于新能源股指的,說(shuō)明當(dāng)面臨外部沖擊時(shí),國(guó)際原油期貨價(jià)格的反應(yīng)速度強(qiáng)于新能源股指,新能源股指需要更長(zhǎng)的時(shí)間吸收和反映,序列波動(dòng)具有更大的持續(xù)性。

    根據(jù)上述的模型結(jié)果得到單變量GARCH模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差,由此進(jìn)行DCC-GARCH的構(gòu)建,結(jié)果如表3所示。根據(jù)DCC模型估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)各參數(shù)均大于0,均具有顯著性,表明前一期的波動(dòng)情況會(huì)顯著的正向影響當(dāng)期的波動(dòng)相關(guān)性。的值為0.003033,表示原油市場(chǎng)與新能源股指市場(chǎng)中前期均值殘差對(duì)本期動(dòng)態(tài)異方差的影響較小;的值為0.992551,表示原油市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性在時(shí)間上的影響較為持久。小于1,說(shuō)明原油市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)滿足參數(shù)約束條件,收斂性較好。

    圖1為兩個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的變化趨勢(shì),顯示了原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。從動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)大小可以看出,國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)處在-0.03與0.12水平,說(shuō)明原油期貨市場(chǎng)發(fā)生波動(dòng)時(shí)會(huì)傳導(dǎo)至中國(guó)新能源市場(chǎng)。除2018年至2019年兩者之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)外,其余年份的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)基本為正,國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)的相關(guān)性較大。

    四、結(jié)論及建議

    本文以國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)的日波動(dòng)率作為研究變量,建立DCC-GARCH模型,研究分析兩者間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性。結(jié)論如下:

    首先,國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與新能源股指市場(chǎng)之間存在一定的動(dòng)態(tài)相關(guān)性,主要受上期的異方差的動(dòng)態(tài)影響,其二者的波動(dòng)傳遞效應(yīng)較穩(wěn)定,動(dòng)態(tài)相關(guān)性較強(qiáng)。其次,從動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的變動(dòng)來(lái)看,國(guó)際原油期貨與新能源股指的動(dòng)態(tài)相關(guān)長(zhǎng)期主要表現(xiàn)為正相關(guān)。最后,在金融市場(chǎng)非正常情況下,原油期貨市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性提高,兩種資產(chǎn)的金融風(fēng)險(xiǎn)加大。

    基于此,提出如下對(duì)策:

    第一,對(duì)于政策制定者而言主要是防范原油期貨價(jià)格的劇烈波動(dòng)而引起的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。原油期貨價(jià)格波動(dòng)具有不對(duì)稱性,極易受外部因素的影響,因此我國(guó)針對(duì)于一些不利外部因素要加強(qiáng)監(jiān)管,謹(jǐn)防原油價(jià)格的劇烈波動(dòng)帶來(lái)更嚴(yán)重的影響。隨著全球金融風(fēng)險(xiǎn)加大,資產(chǎn)相關(guān)性提高,相關(guān)部門可以通過(guò)一些有效的政策來(lái)降低或者削弱金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)的影響,如設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理基金等,以此進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)防范。原油期貨與中國(guó)新能源存在正聯(lián)動(dòng)性,原油價(jià)格波動(dòng)在很大程度上影響新能源行業(yè)的發(fā)展,因此新能源市場(chǎng)應(yīng)建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制,選擇合適的對(duì)沖工具降低風(fēng)險(xiǎn)。除此之外,還應(yīng)加大對(duì)新能源行業(yè)的扶持,給予一定的政策優(yōu)惠和補(bǔ)貼,向綠色能源,清潔能源方向發(fā)展。

    第二,對(duì)于投資者來(lái)說(shuō),應(yīng)根據(jù)國(guó)際原油期貨價(jià)格提供的信息謹(jǐn)慎對(duì)新能源股票進(jìn)行投資。國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)較大時(shí),將對(duì)國(guó)內(nèi)原油價(jià)格以及新能源政策導(dǎo)向產(chǎn)生相關(guān)影響,因此投資者需要從多角度來(lái)考慮影響股價(jià)的主要因素,做好價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)管理。另外,投資者也需關(guān)注中國(guó)能源市場(chǎng)推出的相關(guān)的期貨品種,選擇合適的金融衍生工具進(jìn)行對(duì)沖,降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]溫曉倩,魏宇,黃登仕.我國(guó)新能源公司股票價(jià)格與原油價(jià)格的波動(dòng)率外溢與相關(guān)性研究[J].管理評(píng)論,2012,24(12):20-30.

    [2]王鵬,蔣焰,吳金宴.原油價(jià)格與世界股票市場(chǎng)之間的高階矩相依性研究[J].管理科學(xué),2017,30(3):136-146.

    [3]王朝陽(yáng),陳宇峰,金曦.國(guó)際油價(jià)對(duì)中國(guó)新能源市場(chǎng)的傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2018,35(04):131-146.

    [4]Raquel N, Alexandre S, André L. Time-varying impacts of demand and supply oil shocks on correlations between crude oil prices and stock markets indices[J]. In Research in International Business and Finance, 2017,42(3):1011-1020.

    基金項(xiàng)目:2023年度洛陽(yáng)市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目:消費(fèi)金融支持洛陽(yáng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展路徑研究(編號(hào):2023B058)。

    作者單位:余珂,洛陽(yáng)師范學(xué)院商學(xué)院;沈子杰,廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院商學(xué)院;薛秋霞,澳門城市大學(xué)金融學(xué)院。

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