基于極端分位回歸模型的原油股市動態相依關系研究

朱慧明 樊夢婷 賈相華

摘 要 針對國際原油價格對股市波動影響效果，提出極端分位回歸的模型檢驗方法.利用金融時間序列數據，通過加入結構突變，構建分位回歸模型分析股票收益問題，根據中國等原油進出口國家股市收益進行實證分析，研究變量之間的相依關系.研究結果表明動態尾部相依普遍存在于國家股市中，國際原油對國家股市的沖擊存在明顯的異質性，原油可以較好的對沖風險投資.隨著石油價格的波動，國家股票收益會因此受到影響，不同國家股市在不同分位點隨著石油價格變化的波動出現異質性.

關鍵詞 金融工程;動態相依;數理統計;分位回歸;收益波動

中圖分類號 F832.5文獻標識碼 A

Abstract This paper investigates the dynamic tail-dependence between crude oil price and stock markets returns in oil-exporting and oil-importing countries based on daily data which consist of oil prices and stock indices in major oil importing and exporting countries during the period from January 2000 to June 2016.Our findings have important implication for policymakers and financial speculators.We obtain a more detailed result of the dependence degree and structure and the results present an extreme and heterogeneous dependence.As the oil price fluctuations，the countrys stock returns will be affected，different countries stock market at different quantiles as volatility in heterogeneity of oil price changes.

Key words financial engineering;dynamic dependency;mathematical statistics ;quantile regression return volatility

1 引 言

隨著經濟全球化趨勢的加劇，原油作為一種不可再生的全球性能源，在現代經濟活動的發展中具有舉足輕重的作用.二戰以來，石油逐漸取代煤炭，躍居能源消費量的首位.隨著世界經濟的快速發展，各國對原油的依賴程度也越來越大.Hamilton（1983）[1]的研究表明美國經濟的蕭條是由于石油價格上漲引起的，石油沖擊是導致歐佩克國家經濟衰退的因素之一.最近幾十年，國際原油與不同國家之前的經濟關系研究成為了學術界的熱點關注之一.例如，郭文偉（2013）[2]采用藤結構Copula模型對中國股市各風格資產之間的相依性是否存在結構性差異進行研究.提出了降低風格資產組合風險的資產配置建議.李素芳和謝赤（2014）[3]利用貝葉斯分為面板協整模型，對國際原油價格與中國各行業股票價格數據進行實證分析，解決了檢驗勢不穩定以及原假設主觀設置的問題.

股市被認為是國民經濟的晴雨表，股票作為國家經濟的風向標.國際原油的波動對國家經濟的影響都體現在了國家股市上，股市和油價的關系研究具有很重要的指導作用.因此，學者對原油和股市的關系做了大量研究.戚倩旻和朱洪亮（2011）[4]應用VAR模型和誤差修正模型研究了中美股市價格和國際石油價格間的關系，結果表明國際石油價格同中美股市指數都存在協整關系，在油價與美國股市指數的關系中，油價處于主導地位.周宇（2015）[5]利用AR-EGARCH-M模型對股市信息沖擊進行了非對稱性分析，結果表明中國股票市場的投資者不斷趨于理性，市場有效性水平提高.

目前的相關研究，針對國際原油價格波動和石油進出口國家股市收益關系的研究相對缺乏.因此，利用尾部動態分位回歸模型探討國際原油價格波動與國家股市收益之間的關系，主要研究國際原油價格波動和國家股市收益之間是否存在顯著影響，分析國際原油價格波動和不同國家股市收益之間是否存在異質性以及國際原油價格和國家股市收益之間的動態相依是否會受到全球商業周期波動和世界動蕩的影響.

2 相依性分位回歸模型構建

Koenker and Bassett（1978）[6]提出應用分位回歸方法研究金融變量之間的依賴關系.依據因變量的條件分位數對自變量進行回歸，這樣得到了所有分位數下的回歸模型.利用解釋變量的多個分位數來得到被解釋變量的條件分布的相應的分位數方程.普通最小二乘法（OLS）回歸是一個線性模型表示為：y=β′x+σ，與最小二乘回歸只能得到均值方程相比，分位回歸可以更詳細地描述變量的統計分布.在實際的經濟生活中，傳統的線性回歸模型不能準確詳細的描述金融數據的特性，例如數據出現尖峰或厚尾的分布、存在顯著的異方差等情況，最小二乘法穩健性非常差，所以估計將不再具有優良性.通常大多數經驗估計很大程度上都依賴于線性回歸模型，線性回歸模型未能考慮極端的市場條件，而這些條件通常會導致股市收益發生巨大變化.然而市場行為遠比條件平均值要復雜得多.實際上在不同分位數參數關系可能是不同的，從尾部分位數數中得到的估計結果與均值和中位數有很大的異質性.所以平均值的參數估計和統計推斷不能夠全面的描述變量之間的相關性.根據Binder and Coad（2011）[7]研究表明只關注均值影響可能導致相關系數估計不準確或忽略掉重要的關系.Koenker and Hallock（2001）[8]提出分位回歸方法在估計離群值的觀察變量、偏態和異質性的響應變量時更加準確有效.

為了緩解油價波動對國家股市和國家經濟造成的沖擊，應從不同的角度和解決國際油價對國家宏觀經濟的影響.首先可以從政治、經濟、外交入手，改變不同的原油進出口渠道，以中國為例，作為石油消耗大國和原油進口大國，主要集中向石油出口國家沙特阿拉伯、俄羅斯、委內瑞拉等國家進口，所以長期以來，進口國際油價處于很被動的形勢，中國的物價水平以及工業生產成本等也會受到各國的政治局勢和原油定價的影響.近年來，美國能源獨立，日本歐洲國家的能源緊缺導致了大幅度的減少了原油進口量，所以國際原油市場的影響力對不同國家的影響不同.研究國際原油價格波動對股市的影響具有重要的現實意義，從投資者的角度看，通過觀察國際油價的變化可判斷股價的走向，在把握油價波動對股票收益率差異化影響的基礎上，更為合理地做好分散化投資.政策制定者可以根據股市對油價的不同反應建立高效的風險管理機制，制定適當的規則以盡量減少股市波動.

通過闡述的一些觀點，發現很多問題值得進一步研究.第一不同國家在全球經濟中的地位上升程度和能源需求在世界能源總需求中的比重各不相同，國家因素怎樣影響國際原油價格是值得考慮的一個問題.第二關于怎樣對國際油價波動進行風險管理和套利;由于國家股市對油價波動的反應出現異質性，需要考慮調查預測風險價值模型，同時考慮到油價和國家股市的波動起伏不同，可考慮對此進行風險套利，需要研究者進行更多的研究和探索.

參考文獻

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