实证研究方法

Question

如题所述

Answer 1

为了全面认识国际原油市场与美元汇率市场之间的互动关系，尤其是准确判断美元汇率变化对国际油价起伏的影响程度，进而为预测未来油价变化甚至宏观经济走势提供支持，本节将着重从价格长期变化、价格波动幅度及市场风险传递等3个角度，实证研究两个市场之间的密切关系。

4.5.1.1 石油市场与美元汇率市场之间的均值溢出效应检验

从经济含义上讲，两个市场之间的均值溢出效应指的是一个市场的价格不仅受到其前期价格的影响，还可能受到其他市场前期价格的影响。长期而言，美元汇率的变化对国际原油价格变化的影响是否显著，是否有助于预测其未来的走势，均值溢出效应检验可以较好地回答这种诉求。

均值溢出效应是从VaR模型的角度而言的，即条件一阶矩的Granger因果关系检验。因此，可以通过建立VaR模型，按照AIC值最小的原则，选择最佳的滞后阶数，然后通过普通线性Granger因果检验方法判断国际油价与美元汇率之间的均值溢出效应。具体方法是，若以X 表示美元汇率，Y表示国际油价，对双变量回归方程（式4.20）中的S_j=0（j=1,2，…，m）（原假设）进行假设检验。如果拒绝该原假设，则认为美元汇率变化是国际油价起伏的Granger原因；同理，也可以判断国际油价起伏是否是美元汇率变化的Granger原因。其中m为最大滞后阶数。

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4.5.1.2 石油市场与美元汇率市场之间的波动溢出效应检验

波动溢出效应指的是不同市场的价格波动之间可能存在相互影响，某一市场价格波动程度不但受自身前期波动程度的影响，而且还可能受其他市场价格波动程度的制约，即价格波动信息会从一个市场传递到另一个市场。市场瞬息万变，石油市场与金融市场之间的密切联系早已引起各界关注，而美元汇率交易价格的波动是否会传递到国际原油市场，这是波动溢出效应检验的目的所在。

我们采用ARCH 类模型检验和度量波动溢出效应。GARCH模型是在Engle（1982）提出的ARCH模型基础上发展起来的，其基本形式为

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式中：Y_t为国际油价或美元汇率；X_t为由解释变量构成的列向量；θ为系数列向量；h_t为残差的异方差。

同时，由于价格序列的波动通常存在杠杆效应，即价格上涨和下跌导致的序列波动程度不对称。为此，本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

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式中：d_t-1为名义变量：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否则，d_1,t=0；其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了d_t-1，因此价格上涨信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时

其影响程度可用系数

表示；下跌时的影响程度为

。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

按照AIC值最小的准则，我们发现分别采用TGARCH（1,1）和GARCH（1,1）模型拟合国际油价和美元汇率是最佳选择。在这种情况下考虑波动溢出效应，根据Lin和Tamvakis（2001）和Hammoudeh等（2003）在研究不同石油市场之间的互动关系时提供的波动溢出效应检验方法，可构造出以下方程：

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式中：h_i,t表示第i个市场（国际石油市场与美元汇率市场）第t期的条件方差；α_i,0，α_i,1，Ψ和β_i,1均为（T）GARCH（1,1）模型的系数。

在式4.24和式4.25中，一个市场的滞后条件方差项作为回归项加入另一个市场的条件方差方程中，而γ_i即为第i个市场溢出项的系数。若溢出项在统计上是显著的，则认为存在相应的波动溢出效应，即一个市场的波动会显著地传递到另一个市场；反之，则不存在显著的波动溢出效应。

4.5.1.3 石油市场与美元汇率市场之间的风险溢出效应检验

两个市场之间的风险溢出效应表示一个市场极端风险的历史信息有助于预测另一个市场现期和未来的极端风险。市场风险规避和控制是市场参与者不得不审慎考虑的问题，石油贸易这样的大宗商品贸易更是如此。由于石油与美元一直相伴而行，使得石油市场与美元汇率市场之间互相渗透，市场风险传递更值得关注。

风险度量对于国际石油市场和美元汇率市场都至关重要。本节引入简便而有效的VaR方法来度量市场风险。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。

VaR 风险值的计算方法很多，但概括起来可以归结为3种，即方差－协方差方法、历史模拟方法和蒙特卡罗方法。本节采用方差－协方差方法计算国际石油市场和美元汇率市场的VaR风险。在采用方差－协方差方法过程中，考虑到油价和美元汇率序列往往具有尖峰厚尾和非标准正态分布的特征，因此通常所采用的标准正态分布假设可能会低估实际市场风险。为此，本节引入Nelson提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH类模型的残差项（Nelson,1990）。

为了考察国际石油市场和美元汇率市场的风险溢出效应，尤其是美元汇率价格风险对石油市场的影响，我们引入Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法。其核心思想是通过VaR建模来刻画随时间变化的极端市场风险，然后运用风险－Granger因果检验的思想来检验一个市场的风险历史信息是否有助于预测另一个市场的风险的发生。

Hong（2003）借助样本互相关函数，提出了基于核权函数的单向和双向风险－Granger因果关系检验统计量。在实际操作中，先检验双向风险－Granger因果关系，如果拒绝原假设（即至少存在一个方向的风险－Granger因果关系），则可以进一步检验单向风险－Granger关系。

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