结构性油价波动对中国股市的非对称性影响分析

本文分别检验了不同驱动因素所致的油价波动(结构性油价波动)对我国股市收益波动的非对称性影响,并探寻了油价波动对我国股市产生非对称性影响的来源。首先利用SVAR模型将油价波动分解为供给、需求和预防性购买三种驱动因素所致的油价波动,发现三种驱动因素所致的油价波动对我国股市收益的影响存在显著差异;GARCH非对称模型检验及其信息影响曲线结果显示供给和预防性购买因素所致的油价波动是对我国股市的产生非对称性影响的主要原因。在应对油价波动策略时,区分油价波动背后的驱动因素有助于政府机构采取行之有效的宏观调控。     

金融危机对石油市场定价机制的影响分析

本文从市场结构性转变的角度,研究了金融危机对石油市场潜在价格机制的冲击和影响。研究采用内生结构性断点检验方法,考察石油市场的结构性改变特征,并采用多因素动态模型(NW OLS)和GARCH模型,分阶段考察了供需基本面和金融市场驱动因素(股票价格、美元汇率、黄金价格和期货市场投机行为)在石油定价机制演变过程中的作用。实证结果表明,在"金融危机"时期(2008:07-2010:04),供需基本面主导了油价变化,石油市场不能很好地对冲股市价格风险。而在危机之前的"泡沫累积"时期(2004:03_2008:07)和"后金融危机"时期(2010:04-2012:03),金融市场因素可以很好地解释油价波动,但作用机制明显不同。     

基于LST-GARCH模型的国际油价波动研究

本文基于西德克萨斯轻质原油现货价格日数据,采用逻辑斯特机制平滑转换GARCH模型(LST-GARCH)实证研究国际油价波动特征,研究表明收益率波动的高持久性是一种假象,国际油价的波动过程存在机制转换效应;与传统的GARCH模型相比,LST-GARCH机制转换模型能够刻画油价波动过程的机制平滑转换特征;国际油价波动性对外部冲击有明显的杠杆效应,即相同幅度负的外部冲击比正的冲击引起更大的油价波动;另外国际油价波动过程具有非线性,即波动规律的时变特征。模型的检验与预测结果表明LST-GARCH模型比GARCH模型更好地描述国际油价波动特征。     

欧佩克产量行为对国际油价波动影响的实证研究

本文根据国际油价波动的特征,从波动产生原因的角度引入影响国际油价波动的欧佩克产量和欧佩克产量事件发布两个变量,基于GARCH族模型分析了欧佩克产量行为对国际油价波动的影响程度。研究发现,欧佩克当期产量不能显著影响国际油价波动,欧佩克滞后2期产量和欧佩克产量事件发布却能解释国际油价的大部分波动。结果表明欧佩克当期产量对国际油价波动的影响不大,而欧佩克滞后2期产量和欧佩克产量事件发布是国际油价波动的重要影响因素。     

国际油价波动跳跃性特征的实证分析

根据国际油价波动中存在异常跳跃的情况,本文运用EGARCH-Jump模型对国际油价波动的跳跃性特征进行了实证分析。结果表明,加入跳跃因素的模型减缓了国际油价波动的持续性,同时杠杆效应消失,表明跳跃性因素是国际油价波动的影响因素之一,也证实了国际油价波动的跳跃性特征是国际石油市场产生杠杆效应的原因。但从长期来看,跳跃性因素对国际油价波动的扰动影响并不大,国际油价的波动仍主要受正常信息的影响。总体上,EGARCH-Jump模型比普通GARCH族模型能更好地捕捉国际油价波动的动态性特征。     

基于行为金融的国际原油价格波动机理分析

国际原油价格高低对我国经济平稳增长意义重大。本文从行为金融视角,在引入理性套利者和假设正反馈交易者与理性交易者数量之比是变化基础上,构建了包含四类交易者的国际原油期货市场正反馈交易模型,揭示了理性投机者操纵市场并与其他类市场参与者的交易行为导致油价波动的机理,最后用数值模拟验证了结论。结果表明:国际原油市场供求变化提供了理性投机者操纵油价的基础,但理性套利者会反方向对冲油价波动,于是,消极投资者数量成为决定油价上涨或下跌的砝码。此外,若理性投机者主导市场,其会利用正反馈交易者关于油价波动形成的正反馈效应加大对油价操纵力度,最终扩大油价波动幅度。因此,从国际原油期货市场交易者行为角度可以预测油价波动。     

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。     

石油价格波动与我国进口价格的动态关系研究——基于对油价冲击分解的结构VAR模型

以2000～2008年我国月度数据为研究样本,从油价冲击的正负冲击角度分析国际石油价格波动与我国进口价格之间的存在的动态传导关系,并对其产生的原因进行了讨论.首先采用结构VAR(SVAR)模型对我国进口价格受到的油价冲击进行结构分解,其次用移动平均形式的SVAR模型分析不同油价冲击对进口价格的影响.结果表明,油价上涨对进口价格有显著的正向拉动作用,同期经济需求上涨推动进口价格有较大涨幅;而油价下跌时进口价格跌幅较小,甚至与油价波动存在负相关关系,这主要是由经济需求增加造成的.因此,研究石油价格对进口价格水平的动态传导关系.要区分油价冲击形式,这一结论有助于政府部门针对油价正负冲击的不同影响来制定应对政策,确保经济的稳定发展.     

重大突发事件对国际外汇市场影响分析:基于英国脱欧公投事件

从外汇市场收益率、收益率波动及联动性三个维度全面考察了英国脱欧公投事件对部分世界主要汇率冲击影响全过程。首先,利用时间序列异常点诊断算法研究了公投期间汇率异常波动全过程,发现所有汇率影响显著,但人民币反应具有时滞特征,说明其国际化水平有待进一步提高。进一步,构建了刻画收益率波动的三阶段变结构GARCH模型,结果发现汇率市场异常波动和重大突发事件发生具有显著同步性特征,同时人民币汇率在公投期间波动最小。接着,通过非线性门限协整检验发现汇市之间关联性和共移性较高,公投事件对汇市联动性造成结构性改变,但市场之间依旧保持紧密均衡关系。最后,通过稳健性检验说明了模型选择及结果的合理性。     

基于时变t-Copula的次贷危机前后亚洲股市相关结构的比较分析

将时变t-Copula函数与GARCH模型结合起来刻画金融市场间的相关结构并用于亚洲股市作实证研究.结果表明,次贷危机加剧了亚洲股市的波动溢出效应,提示次贷危机是亚洲股市相关结构的一个结构性变点.     

基于X-12-ARIMA方法的迪拜原油价格季节性波动分析

油价时间序列往往受众多因素的影响,从而可以分解成各种成分.运用X-12-AR IM A方法分析迪拜原油价格的季节性波动,探讨油价运动规律,结果表明季节调整的整体效果较好,季节因素对中质高硫原油价格具有显著影响,夏、秋季推动油价上升,而春、冬季节使油价下跌,同时发现原油价格的短期变化主要由不规则事件和季节因素决定,而长期变化由趋势因素决定.     

Change-point inference on volatility in noisy Itô semimartingales

This work is concerned with tests on structural breaks in the spot volatility process of a general Itô semimartingale based on discrete observations contaminated with i.i.d. microstructure noise. We construct a consistent test building up on infill asymptotic results for certain functionals of spectral spot volatility estimates. A weak limit theorem is established under the null hypothesis relying on extreme value theory. We prove consistency of the test and of an associated estimator for the change point. A simulation study illustrates the finite-sample performance of the method and efficiency gains compared to a skip-sampling approach.     

中美燃料油期货价格引导研究

本文利用ADF单整检验、EG协整检验、误差修正模型、引导关系检验等方法研究中美燃料油期货价格之间的互动关系,结果表明:我国燃料油期货在价格和价格收益方面均与国际燃料油市场存在明显的即时引导关系;国际燃料油期货市场上的价格变动对国内燃料油期货价格以及价格收益的变动具有单向的滞后引导作用;我国燃料油期货市场的价格和收益方面的信息对于国际市场几乎不产生影响,我国尚不具备制定价格的话语权。     

国际原油价格预测的双层随机整数规划模型、算法及应用

根据国际原油价格近期数据及原油价格变化量,给出了国际原油价格改变量的状态转移概率(或频率)矩阵.依此提出以国际原油价格预测误差的期望与方差最小为最优目标,建立国际原油价格预测的双层随机整数规划,并论述该优化问题最优解的存在性, 根据约束特性构造了优化算法.同时按照国内现行成品油定价机制, 提出的优化算法,对国内成品油调价进行了预测,实证分析表明提出的模型与优化算法具有一定的预测精度和较好的实用性.     

国际天然气价格驱动因素的结构性变化

页岩气开采技术的大规模应用增加了非常规天然气供应潜力,对国际天然气市场供需格局产生了较大冲击。本文利用带结构断点的协整检验、时变系数模型和条件误差修正模型等方法系统地研究了天然气价格与原油价格的动态关系,以及库存、天气和投机等短期因素对气价变化的影响。结果显示,国际天然气价格与原油价格间的协整关系在2005年飓风季与2008年金融危机期间发生了结构性变化,而且原油价格对天然气价格的影响强度呈现倒U型结构。此外,极端天气、突发性事件及投机等短期因素对气价存在显著的短期影响。不过,随着天然气供应出现过剩局面,天然气价格对这些短期因素的敏感性已大幅降低。     

含结构变点的厚尾序列平稳性的Bootstrap检验

The paper proposes a statistic to test stationarity of series with κ-stable innovations and structural breaks,obtains the asymptotical distribution of the statistic,and proves the consistency of the test.To obtain critic values for the test without the estimation of the index κ,the paper proposes the bootstrap procedures to approximate the distribution,and proves the consistency of the procedures.The simulations demonstrate that the bootstrap test is practical and powerful.     

Robust to noise and outliers estimator of correlation dimension

The estimation of correlation dimension of continuous and discreet deterministic chaotic processes corrupted by an additive noise and outliers observations is investigated. In this paper we propose a new estimator of correlation dimension based on similarity between the evolution of Gaussian kernel correlation sum (Gkcs) and that of modified Boltzmann sigmoidal function (mBsf), this estimator is given by the maximum value of the first derivative of logarithmic transform of Gkcs against logarithmic transform of bandwidth, so the proposed estimator is independent of the choice of regression region like other regression estimators of correlation dimension. Simulation study indicates the robustness of proposed estimator to the presence of different types of noise such us independent Gaussian noise, non independent Gaussian noise and uniform noise for high noise level, moreover, this estimator is also robust to presence of 60% of outliers observations. Application of this new estimator with determination of their confidence interval using the moving block bootstrap method to adjusted closed price of S&P500 index daily time series revels the stochastic behavior of such financial time series.     

基于混合模型的原油价格混沌预测方法

针对原油现货价格的非线性和时变性特征,提出一种小波变换结合Elman神经网络和广义自回归条件异方差(GARCH)模型的混沌预测方法。首先利用小波变换将原油现货价格序列分解和重构成概貌序列和细节序列。其次对概貌序列和原油期货价格序列进行相空间重构,建立Elman神经网络的混沌时间序列模型预测概貌序列的未来值;同时以细节序列为历史数据,构建GARCH模型预测细节序列的未来值;最后将概貌序列和细节序列的未来值求和作为最终的预测值。实验证明该方法能够提供更准确的预测结果。     

Modeling short‐term post‐offering price–volume relationships using Bayesian change‐point panel quantile regression

We propose a special panel quantile regression model with multiple stochastic change‐points to analyze latent structural breaks in the short‐term post‐offering price–volume relationships in China's growth enterprise market where the piecewise quantile equations are defined by change point indication functions. We also develop a new Bayesian inference and Markov chain Monte Carlo simulation approach to estimate the parameters, including the locations of change points, and put forth simulation‐based posterior Bayesian factor tests to find the best number of change points. Our empirical evidence suggests that the single change point effect is significant on quantile‐based price–volume relationships in China's growth enterprise market. The lagged initial public offering (IPO) return and the IPO volume rate of change have positive impacts on the current IPO return before and after the change point. Along with investors' gradually declining hot sentiment toward a new IPO, the market index volume rate of change induces the abnormal short‐term post‐offering IPO return to move back to the equilibrium. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.