用VaR度量石油市场的极端风险

本文采用2001年11月到2005年6月国内原油价格的调度数据,运用基于GED分布的GARCH模型度量了国内油市的极端上涨和极端下跌时的VaR,得到如下两点结论：第一,国内油市存在ARCH in Mean 效应,表明收益与风险是正相关的,同时也意味着国内油市违背了有效市场假说,进一步的分析表明国内原油的定价机制和流通体制是造成市场非有效的主要原因;第二,上涨风险的平均水平要高于下跌风险的平均水平,这是石油市场供需双方的非对称市场地位决定的,石油生产者可以利用市场势力和上下游一体化的组织形式,将部分下跌风险转嫁给石油需求者,而石油需求者则缺少有效的措施来应对油价上涨.     

我国原油价格与外国原油价格的波动溢出效应——基于DCC-MGARCH模型分析

本文利用扩展的4维(E)DCC-MGARCH(1,1)模型,分析了四个原油市场(Brent、WTI、Dubai、China)之间的相互波动溢出效应。研究表明,Brent、WTI原油市场对我国市场均有显著的单向波动溢出效应,WTI原油市场比Brent原油市场对我国原油市场的波动溢出效应更明显。我国和美国原油市场波动都是暂时的,而Brent原油市场波动性是持久的。我国原油市场对Dubai原油市场有单向的波动溢出效应。结果还显示,Brent与WTI原油市场有双向波动溢出效应,Brent的波动溢出效应小于WTI波动溢出效应。     

季节-谐波油价预测模型研究

油价预测是能源市场研究的一个重要领域.本文基于季节调整技术和周期性分析技术,提出了一个新的预测模型-季节-谐波模型,其思路是分解-组合.通过对五种油品(WTI原油、Brent原油、无铅汽油、柴油和取暖油)价格的实证分析,与其它五种方法(ARIMA模型、指数平滑、Winters方法、EGARCH模型和逐步自回归)相比,季节-谐波模型取得了最好的预测效果.     

金融危机前后国内外石油市场风险传导机制研究

2008年爆发的金融危机对国际石油市场的信息传导机制造成了较大冲击。本文将有偏t分布引入石油市场风险模型,通过构造APARCH/TARCH模型计算石油市场在险值(VaR),并采用风险-Granger检验方法考察了金融危机前后国内外代表性原油市场与燃料油市场的风险传导效应.结果显示,国内外石油市场之间的风险溢出关系在金融危机发生后出现了显著的变化。其中,上海燃料油市场在危机后的风险溢出能力得到提升,对新加坡燃油市场具有一定的风险溢出效应;而国内大庆原油市场在危机前后都只能被动地接受国际原油市场风险溢出影响。从两大国际基准原油比较看,WTI虽然继续居于主导地位,但是对Brent的风险溢出效应在危机后有所减弱.     

变点分析与极值指标和SV-t-GPD模型在原油极端风险测度中的应用

引入VaR和ES的极值理论对BRENT原油现货市场的价格风险进行研究,运用变点理论对传统Hill估计方法的阈值选择进行了改进,定量选取阈值,相应降低了因主观判断失误引致的阈值选取误差。针对GPD模型要求金融时序服从独立同分布条件,引入两种方法来消除超阈值的局部相关性:一是结合GPD模型与极值指标;二是基于BRENT收益率序列采用SV-t模型进行过滤处理,建立起度量BRENT市场波动风险的动态VaR和ES模型。实证结果表明:针对BRENT市场极端风险,结合变点分析和极值指标构建的改进型阈值定量模型在风险测度方面具有有效性和精确性。相应地,构建的动态SV-t-GPD模型在测度BRENT极端风险方面具有稳健性。     

基于动态条件相关系数模型的石油市场套期保值比估计

以WTI和Brent两地的原油现货市场和期货市场为研究对象,选择对角化的动态条件相关(DCC)模型估计了市场间的动态条件相关系数,求解了WTI市场、Brent市场及跨市的动态套期保值比,评价了各种市场组合的套期保值效果.得到如下几点结论:第一,WTI市场的一体化程度高于Brent市场;第二,两个月期货的套期保值比高于1个月期货的套期保值比,WTI相应市场组合的套期保值比要高于Brent市场;第三,采取Brent期货对WTI现货进行对冲时,其套期保值比要高于用WTI期货对Brent现货对冲时的情形,也高于Brent市场的套期保值比;第四,套期保值比越高,套期保值效果越好.     

基于极值分布理论的WVaR度量研究及实证分析

本文研究了基于极值分布理论的WVaR度量方法在金融风险度量中的应用.采用广义Pareto模型的WVaR方法,对上证综合指数、深证成分指数、标准普尔指数、纳斯达克指数进行了风险度量研究.实证分析结果表明,对比于其他没有考虑投资者风险偏好的度量方法,含有投资者风险偏好的WVaR更能准确地度量金融市场的风险情况.在同一市场环境下,风险值相差不大,存在共动性,国内新兴市场风险值比国外相对发达稳定市场的风险值要大.     

基于GED—GARCH模型的中国原油价格波动特征研究

本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。     

过度自信与风险溢价研究

非理性投资者的心理会影响风险溢价。本文基于投资者的过度自信心理偏差构建了证券投资的理性风险溢价度量模型、非理性风险溢价度量模型,并利用理性投资者和非理性投资者的相互作用,构建了证券投资的市场风险溢价度量模型,研究了非理性风险溢价对理性风险溢价和市场风险溢价的偏离问题。研究结论表明:非理性风险溢价偏离市场风险溢价的程度依赖于非理性投资者的市场价值权重。     

股票市场组合的市场风险度量研究——基于相关性模型

利用Copula的特点,灵活选择边缘分布模型、Copula函数和时变参数演化方程,构建16个相关性模型.在此基础上,通过蒙特卡罗模拟,采用VaR和ES度量资产组合的市场风险,并通过回测检验比较不同模型的风险度量效果.以沪深300指数和恒生指数为样本构建投资组合进行实证研究,结果表明,边缘分布模型、Copula时变参数演化方程和Copula函数的选择会影响风险度量的精度.在构建的16个相关性模型中,边缘分布为MSM-EVT,时变参数演化方程为GAS模型,Copula函数为Rotated Gumbel Copula的MSM-EVT-R-GAS模型风险度量效果最好.     

Stochastic Models for Oil Prices and the Pricing of Futures on Oil

Abstract

In this article, we investigate and compare the performance of various one-factor diffusion models in their ability to capture the behaviour of Brent crude oil prices. New proposed models, which have a three-quarters power in the diffusion term, are found to outperform all other popular models tested. Analytic solutions for futures prices under the new models are found and used to calibrate market prices. Results from the calibration show that one of the new three-quarters models with a mean-reverting property outperforms other popular models in fitting and forecasting futures prices.     

储油罐的变位识别与罐容表标定

研究了储油罐的变位识别与罐容表重新标定的问题,利用三重积分的方法和Maple软件对平底椭圆柱储油罐油量的表达式进行了精确求解,并利用实验数据对求解结果进行了误差补偿;利用近似积分算法对主体为圆柱,两端为球冠的储油罐的油量表达式进行了近似求解,通过建立优化模型,搜索算法和Matlab软件求解出了问题二中的变位角度,并利用实验数据对求解结果进行了检验;最后利用得到的油量表达式给出了两个储油罐的罐容表.     

基于存储论的军用油料订货行为分析

油料是军队不可或缺的战略物资,在满足正常供应和战略储备需要的同时,需要建立适宜的军用油料订货模型,谋求总体费用的最省,以经济效益的体现来促进军事效益的提高     

Oil production: A probabilistic model of the Hubbert curve

The specific distribution of hydrocarbon field sizes has a deep impact on the dynamics of the production inside a basin. This paper proposes a probabilistic model based on the field size distribution, taking into account the launching production process of the fields. This model can be seen as a ‘bottom‐up’ probabilistic method to simulate and predict oil production. The asymptotic results obtained allow us to propose relevant fitting to real production curves. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

中缅原油管道贯通对进口原油海上运输成本的影响分析

研究了中缅原油管道贯通对我国进口原油海上运输成本的影响.首先分析了我国的主要原油进口地、进口量和海上运输航线等信息,然后选择了三种不同型号油轮,并调查了其载重量、航速、日租金等数据.以不同型号油轮的运输航次及各条航线上的实际运输量为决策变量,总租金(总运输成本)最小化为目标函数,分别建立了中缅原油管道贯通前后我国进口原油海上运输问题的数学模型,并分别给出了求解方法.最后,根据实际统计数据进行计算,分别求出了中缅原油管道贯通前后我国原油海上运输的总成本,结果显示,中缅原油管道贯通后我国进口原油的海上运输成本将降低4.95%.     

Existence of Physical Solutions to the Boundary Value Problem of an Equation in Modeling Oil Film Spreading Over a Solid Surface

A boundary vaJue problem to a fourth order nonlinear degeneraw para-holic equation arising in modeling oil film spreading over a solid surface is studied in the present paper. Basing on the consideration of physical phenomenon describrd by the original model, the authors forcus mainly on the case of two-dimensional space. The existence of nonnegative and radial solutions is established for nonnegative initial datum.     

事件对国际石油价格影响的时间序列分析

用近来经济分析中应用较多的现代时间序列分析方法 ,以虚拟变量描述突发事件 ,用 ARMAX模型分析事件对国际原油价格的影响 ,并对今年海湾战争后原油价格的趋势进行预测     

我国燃料油期货价格与现货价格动态关系:基于TVECM的实证研究

利用门限向量误差修正模型(TVECM)研究了我国燃料油期货价格与现货价格之间的动态关系,实证分析发现,两者之间存在显著的非线性关系,门限值0.100将系统分为两个状态,在极端状态中期货价格和现货价格的调整速度均比标准状态快.然而,在两个状态中期货市场均具有较高的价格发现功能.     

Domestic crude oil resource appraisal

This paper endeavours to estimate the cummulative level of discovery and production of crude oil in the United States where the importance of price and technological change is considered. Two separate functional specifications for the cumulative level are hypothesized and estimated. The results suggest that between 170 and 180 billion barrels will be ultimately recoverable of which 117 billion barrels have been produced through the end of 1989.