【摘 要】
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原油是国家战略性资源,被誉为工业血液。随着原油金融化的发展,原油期货作为重要衍生产品具有价格发现、风险规避的作用,得到了投资者的大量关注。但原油期货市场受到供求关系、地缘政治事件、突发卫生事件、投机情绪等因素的影响,价格波动剧烈。受新冠疫情冲击,2020年甚至出现原油期货结算价为负的极端事件。我国作为原油进口大国,原油对外依存度高,原油期货价格的大幅波动会对我国金融市场甚至国家战略产生重大影响。波
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（71631005）； 国家自然科学基金面上项目（71471161）阶段性成果；
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原油是国家战略性资源,被誉为工业血液。随着原油金融化的发展,原油期货作为重要衍生产品具有价格发现、风险规避的作用,得到了投资者的大量关注。但原油期货市场受到供求关系、地缘政治事件、突发卫生事件、投机情绪等因素的影响,价格波动剧烈。受新冠疫情冲击,2020年甚至出现原油期货结算价为负的极端事件。我国作为原油进口大国,原油对外依存度高,原油期货价格的大幅波动会对我国金融市场甚至国家战略产生重大影响。波动率作为金融资产定价和风险测度的重要指标,如何提高原油期货波动率模型的预测精度是亟需解决的问题。在大数据、云计算、云储蓄高速发展的背景下,利用高频数据构建波动率模型已成为研究热点。高频已实现极差波动率模型（HAR-RRV模型）包含信息丰富适合用于波动剧烈的原油期货市场。但HAR-RRV模型也有不足之处,因此本文将基于HARRRV模型进行改进,并实证研究。首先HAR-RRV模型只能单一地刻画原油市场波动率的长记忆性。但现有研究发现原油市场波动除了长记忆性还存在以下特征:好坏消息对波动率存在非对称冲击即杠杆效应;因受到突发事件影响,原油波动存在突变现象即结构突变效应。但HAR-RRV模型仅仅刻画了波动率的长记忆性,且现有对于HAR-RRV模型的研究往往针对波动率的单一特征进行模型改进,缺乏对市场波动特征的综合考虑。考虑到原油波动率存在长记忆性、杠杆效应与结构突变的特征,本学位论文构建考虑杠杆效应与结构突变的已实现极差波动率族模型（HAR-RRV-LS族模型）并对原油期货波动率进行预测以提高原油期货波动率模型的预测精度。在此基础上,已有文献证明投资者情绪是原油市场的系统性风险因子,但是现有对于HAR-RRV模型的研究忽略了投资者情绪的影响。投资者情绪作为系统性风险因子,会通过影响交易者行为进而影响波动率,且原油期货交易的做空机制与杠杆交易机制会进一步扩大情绪进而影响价格波动,因此投资者情绪也是原油期货波动率建模中必须考虑的因素。考虑到投资者情绪对原油期货价格波动的影响,本学位论文选取成交量、心理线、动量指标、相对强弱指数与多空指标作为情绪的初始代理变量通过主成分分析法合成原油期货投资者情绪因子。本学位论文在HAR-RRV-LS族模型的基础上进一步加入原油期货投资者情绪,构建考虑投资者情绪的HAR-RRV-LS族模型（HAR-RRV-LS-VOSI族模型）,对原油期货波动率进行实证研究。本学位论文以WTI原油期货为研究对象,数据采用WTI原油期货2018年10月1日-2021年1月18日的5分钟高频数据,总计162573数据,计算得出717个日波动率数据;采用2018年10月1日-2021年1月18日的成交量、心理线、动量指标、相对强弱指数与多空指标构建日度情绪指标序列。再分别对本学位论文提出的模型进行样本内拟合,并用滚动窗口法进行短期样本外预测,采用损失函数法与MCS检验对比模型预测能力与精度。首先研究没有考虑原油期货投资者情绪因子的情形,对HAR-RRV-LS族模型进行样本内拟合与样本外预测,以验证杠杆因子、结构突变因子是否有效,新构建的模型精度相比HAR-RRV族模型是否提高。研究结果表明:（1）杠杆因子在短期波动预测中显著,证实了原油期货波动存在杠杆效应。（2）结构突变因子在短期波动预测中显著,证实了原油期货波动存在结构突变效应。（3）本学位论文构建的HAR-RRV-LS族模型样本内拟合效果与样本外预测精度均优于原始HAR-RRV族模型,说明杠杆因子和结构突变因子是有效的,可以增强模型预测能力。在HAR-RRV-LS族模型的基础上进一步考虑投资者情绪因子,对HAR-RRVLS-VOSI族模型进行样本内拟合,并用滚动窗口法进行样本外预测,以验证投资者情绪因子是否有效,新构建的模型精度相比HAR-RRV-LS族模型是否进一步提高。研究结果表明:（1）投资者情绪在波动率短期预测中显著,说明投资者情绪短期存在动量效应,进一步说明投资者情绪因子存在短期效应。（2）本学位论文构建的HAR-RRV-LS-VOSI族模型样本内拟合效果与样本外预测精度均优于原始HARRRV族模型与上述构建的HAR-RRV-LS族模型,说明投资者情绪因子在杠杆因子与结构突变因子以外仍可以增强模型预测能力。
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