国际原油期货与中国新能源股指市场动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型.pdf
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1、时代金融Times Finance国际原油期货与中国新能源股指市场动态相关性研究基于 DCC-GARCH 模型余珂沈子杰薛秋霞本文以WTI原油期货价格收盘价和中证新能源股指结算价为研究对象,选取2 0 0 9 年1 0 月2 8 日至2 0 2 2 年1 0 月28日的每日交易数据为样本,分析国际原油期货市场与中国新能源股指市场动态关系并应用DCC-GARCH模型对其进行实证分析。结果表明:原油期货市场与我国新能源股指市场长期存在正动态相关性、正联动性,其二者的波动传递效应稳定;在金融市场非正常情况下,二者的动态相关系数不稳定,两种资产的金融风险提升。一、引言能源作为重要的战略资源和生产资料,
2、时刻影响着世界经济政治的变化,据BP2023年世界能源统计资料显示,全球能源消耗的8 0%为传统能源,其中石油消耗占据世界主要能源消耗量的三分之一以上。传统能源由于其不可再生性、环境污染等问题使得人们开始寻找、研发具有可再生性、清洁环保的新能源,在一定意义上新能源是传统能源的替代产品,新能源与传统能源在供需结构、价格方面具有紧密的关系。原油在传统能源中居主导地位,原油价格的波动变化时刻影响着新能源产品的波动变化。中国作为全球最大的原油消费国,原油依赖度高达7 0%,原油价格的波动变化对我国的经济而言影响重大。通过研究分国际原油期货与我国新能源股指市场的关系,为我国新能源的发展提供一些借鉴。二、
3、文献综述原油期货与能源股票市场相关性的研究主要集中在两方面,分别是原油市场与股票市场整体;二是原油市场与股票子市场的关系。Raque(2017)通过DCC-GARCH模型实证分析股市与需求性油价以及供给性油价间的关系,发现需求性冲击对油价与股价相关性产生了正向影响。王鹏(2 0 1 7)研究分析了2 0 0 0 年后国际原油价格与世界主要股票市场的主要关系,利用协高阶矩风险传染检验框架发现,WTI原油价格与8 种不同股票市场指数之间呈现正相关性。王朝阳(2 0 1 8)使用VAR模型和多元GARCH模型研究发现原22时代金融油价格与中国新能源市场出现单向溢出效应。综合发现,对于原油期货与股票市
4、场之间的关系,国内外学者进行了大量的实证研究,为本文研究提供了有益的借鉴和参考。本文采用时变参数模型直接刻画两个市场间动态相关性研究,运用动态相关系数DCC-GARCH模型考察国际原油期货和中国新能源股指市场之间的动态关系。三、国际原油期货与中国新能源股指市场动态相关性分析(一)变量选取与数据来源世界上有多种原油期货,如德克萨斯西部轻质(WTI)、布伦特(Brent)等,而WTI原油期货由于流动性良好、价格透明度高等特点被视为全球原油市场的基准价格,本文选择此原油期货代表国际原油期货市场。而对于我国新能源股指市场而言,本文选择中证内地新能源主体指数(0 0 0 94 1)代表新能源股指市场,该
5、指数由中证8 0 0 指数中具有一定比例新能源生产业务或设备业务的公司股票组成,能够较好的反映新能源产业公司的整体表现。在时间跨度上,由于2 0 0 9年1 0 月2 8 日中证新能源挂牌上市,因此,本文选取的时间段为2 0 0 9年1 0 月2 8 日至2022年1 0 月2 8 日的每日数据,剔除节假日、缺失数据后共得到3 1 0 0 个数据。WTI原油期货收盘价来源于英为财情,中证新能源指数结算价来源于Choice。(二)变量预处理所有变量进行对数化处理,本文采用的收益率为对数收益率,即Y=100(l n Xt-l n Xt-1),WT I 及NE分别代表WTI原油期货收益率与中证新能源
6、收益率。根据两变量的描述性统计,WTI原油收益率其均值为0.0 2 3 5,最大值为3 1.9 6 3 3,最小值为-2 8.2 2 2 0,标准差为2.7 4 4 5,偏度为0.1 57 7,大于0,存在右偏态,峰度为2 8.2 0 8 7,大于3,呈现出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear统计量为8 1 98 9.7,P值为0.0 0 0 0,拒绝原假设WTI原油对数收益率序列服从正态分布;中证新能源收益率其均值为0.0 1 92,最大值为0.0 7 54,最小值为-9.8 2 7 7,标准差Times Finance时代金融为1.9 8 58,偏度-0.52 58,小于0,存在左偏态,
7、峰度为建立GARCH模型的单变量均值方程。根据AIC和SC最小5.4139,大于3,呈现出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear统计准则,在多次对比后,建立原油期货价格和中证新能源指量为8 95.2 7 4 6,P值为0.0 0 0 0 0 0,同样拒绝原假设中证新能数最优均值方程为ARMA(1,1)和AR(1),其中和为均源对数收益率序列服从正态分布,因此,WTI原油期货收值方程的系数,且各参数具有显著性。接着对均值方程的益率以及中证新能源收益率两组时间序列不服从正态分布,残差序列项进行ARCH-LM检验,均拒绝原假设,即各序都具有尖峰厚尾特征。列存在ARCH效应,可以使用GARCH模型进行
8、建立。这(三)基于DCC-GARCH模型的实证分析里使用GARCH(1,1)模型对原油期货价格和新能源股指均1.模型设定。Engel(2 0 0 2)提出DCC-GARCH(D y n a m i c值方程的残差序列进行拟合,由于该两个收益率序列不符ConditionalCorrelation,DCC)模型是对Bollerslev(1 990)提合正态分布,均具有尖峰后尾的特征,因此,这里采用学出 的 CCC-GARCH(C o n s t a n t C o n d i t i o n a l C o r r e l a t i o n,C C C)生t分布进行残差的拟合。从结果可知,两个序
9、列的回归参模型的修正。该模型能够使多个变量之间的相关性估计更数在1%的显著性水平下显著,与之和小于1,且接近于1,加简化,并且可以得到不同变量之间的动态相关系数满足系数约束条件。具体来说,国际原油期货价格和新能单变量GARCH模型为;源股指的显著异于0,说明条件方差受到前期残差平项的影Piqihit=t+iqh it-qp=1q=1其中,i=1,2,k;ip和iq分别为前期残差平方项的系数和前期条件方差的系数,p、q 均为前期残差平方项和条件方差的滞后阶数。动态条件相关系数结构为:R,=Q:1Q:Qt 1MMQt=(1-)Zm-m)Q+,am(et-mEt-m)m=1n=1Vq11Qi=:0其
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