国际原油期货与G7国家股票市场的双向风险溢出效应研究

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当全球经济危机事件发生,国际资本市场风险加大,市场间的风险传染效应突出.如何刻画不同市场间的风险溢出效应和影响程度,特别是在极端事件威胁下的风险,已经成为构建资产组合和市场风险管理的重要内容.迄今为止,研究国际原油期货价格波动对发达国家股市的系统性风险溢出效应的文献较少.因此本文从双向风险溢出的角度出发,在方法层面采用一种相对较新的方法,即基于Copula函数的金融时间序列分析模型与Co Va R模型,选取2005年1月5日至2020年12月1日的WTI(West Texas Intermediate)原油期货价格和G7发达国家成员国的综合股指日数据作为实证研究变量,度量两市场间的双向风险溢出效应.本文实证模型第一部分通过IFM两步极大似然估计方法,选择加入杠杆效应的GARCH模型(GJR-GARCH)作为边缘分布,然后利用第一步经过累积概率积分转换的序列分别与10种Copula函数结合,通过比较得出时变动态Student t Copula函数的拟合效果最优,得出WTI原油期货价格与各国股市的时变相关系数.接着利用Copula-Co Va R模型度量出各个变量的Va R、双向的Co Va R、ΔCo Va R以及%ΔCo Va R,以此为基础度量出WTI原油期货价格在极端波动情况下对各国股市的风险溢出和强度,以及在各国股市极端风险波动情况下对WTI原油期货价格的风险溢出和强度.最后基于双向的风险溢出结果,对WTI原油期货价格与G7股市在所选样本数据时间范围内的不对称风险溢出进行解释得出两市场基于GJR-GARCH-Copula模型双向风险溢出的相关结论.本文实证模型第二部分作为GJR-GARCH-Copula模型的拓展,重点在于将马尔可夫状态转换理论加入GJR-GARCH模型,将数据分为高波动和低波动两个状态.同样采用IFM两步极大似然估计法进行参数估计,对加入马尔可夫状态转换的GJR-GARCH模型与普通的GJR-GARCH模型拟合效果进行比较.接着利用第一步得到的标准化残差序列通过累积概率积分变换分别与10种Copula函数拟合,通过比较得出时变动态Student t Copula函数拟合效果最优.利用Copula与Co Va R结合的方法度量相同变量间的双向风险溢出效应,得出两市场基于MRS-GJR-Copula模型双向风险溢出的相关结论.综上所述,从模型估计的角度来看,两模型参数估计过程不能进行横向对比,但各自模型内部不同函数的拟合情况可以进行纵向比较,得出GJR-GARCH模型的条件方差加入马尔可夫状态转换方法不会对风险溢出结果产生影响.从实证分析的角度来看,可以得到WTI原油期货价格与G7发达国家间双向风险溢出效应的方向、风险溢出程度以及相依关系作用的强度.
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