原油市场作为大宗商品市场的重要组成部分,其价格的波动对全球经济状况和其它金融市场运行有着重大影响。无论是对原油市场的参与者还是政策制定者来说,如何更为准确地预测原油市场的风险仍然是一个挑战。其中一个重要原因是,原油价格会受到自身需求、供给、库存等市场基本面因素,以及宏观经济状况、经济不确定性、地缘政治风险等宏观基本面因素的影响,然而该类变量往往都以月度甚至更低频率的形式出现,在以常规的风险模型预测原油市场风险时,很难捕捉此类变量的信息。本文认为,此类混频变量能够为原油市场风险的预测提供更多的有效信息,从而可能有助于准确预测原油市场的VaR指标。为了探究这一问题,本文以GARCH-MIDAS模型为框架,通过构建可以刻画混频信息的风险预测模型,分别捕捉来自原油供给,需求量和库存量等市场基本面的信息,以及来自全球宏观经济状况、经济不确定性和地缘政治状况等宏观基本面的信息。在此基础上,本文首先使用该风险预测模型进行原油市场VaR指标的预测。其次,在一个统一的回测框架下检验该刻画混频信息的风险模型是否优于常规的模型,如传统GARCH模型和历史模拟法等。最后,构建多种稳健性检验情景,以检验所得结论的可靠性。具体来说,本文选取布伦特原油资产自2011年8月4日至2021年6月30日的历史价格数据,以2019年7月1日至2021年6月30日为预测区间进行VaR指标的一步预测,并对预测结果使用UC检验、IND检验、CC检验、DQ检验和DB检验等多种回测检验方法进行检验。通过对实证和多种稳健性检验的结果分析,本文主要的实证结论如下:第一,原油市场需求侧信息相对于其他基本面信息更有助于预测原油市场的VaR指标,包含世界工业生产指数的GARCH-MIDAS模型在多种情景中稳健地展示出了最佳的预测性能。第二,并不是所有的混频信息都能为预测原油市场的VaR指标提供帮助,虽然GARCH-MIDAS模型通常比传统GARCH族模型或历史模拟方法预测准确度高,但某些特定的GARCH-MIDAS模型表现仍然弱于传统GARCH族模型和历史模拟方法等基准模型。第三,在各类金融机构中广泛使用的传统历史模拟方法在预测原油市场VaR时表现最差。综上所述,本文一方面为原油市场风险预测研究领域提供了具有重要参考价值的研究方向,也为GARCH-MIDAS模型的应用研究领域弥补了研究空白。更重要的是,据此研究结论,本文可为原油市场风险管理人员、市场参与者及政策制定者的日常工作提供以下建议:第一,风险管理人员应谨慎使用传统历史模拟法进行原油市场VaR指标的预测;第二,原油市场参与者在选用混频信息预测原油市场VaR指标时也应保持谨慎态度,鉴于GARCH-MIDAS-IP模型稳健地表现出比其他模型更好的预测性能,本文建议将GARCH-MIDAS-IP模型作为预测市场风险的合理选择;第三,本文还为政策制定者更好地量化市场风险提供了较为有效的技术工具,有助于政策制定者制定适当的出口和国家储备政策。