金融学论文栏目提供最新金融学论文格式、金融学硕士论文范文。详情咨询QQ:1847080343(论文辅导)

疫情背景下我国原油期货价格与能源股指的风险溢出效应探讨

日期:2021年09月12日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:492
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202109071458058290 论文字数:33566 所属栏目:金融学论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
相关标签:金融学论文
...................... 24

3.1 GARCH 模型 .............................. 24

3.2 Copula 模型 ................................ 24

第 4 章 上海原油期货与能源股指风险溢出效应的实证分析 ................ 34

4.1 数据选取 ............................... 34

4.2 对原油期货价格和能源股指的描述性统计 ....................... 35

第 5 章 结论及建议 ............................. 49

5.1 结论 ............................. 49

5.2 政策建议 ........................... 51


第 4 章 上海原油期货与能源股指风险溢出效应的实证分析


4.1 数据选取

鉴于上海原油期货的合约众多,为更好地体现上海原油期货价格的趋势,本文选择其中最活跃的交易合约,以此来符合数据的可得性、适应性和代表性。 在传统能源的股票指数方面,本文选择煤炭指数和石油化工指数作为代表。煤炭指数为中证申万煤炭指数,首先去除样本空间中最近一年或新股上市以来的日均成交金额处于最低 20%的股票,再按照最近一年的日均总市值对剩下的股票由高到低进行排名, 根据申万行业分类标准,分别选择归属于煤炭业日均总市值排名前 50 位的股票构成中证申万煤炭指数样本股反映煤炭行业公司股票的整体走势。石油化工指数为申万二级行业指数,以流通股本加权,样本股选取范围为沪深交易所上市公司的 A 股股票,除新股指数外,上市不足一个季度的股票不计入样本股,以申万行业分类为基础编制每季度考察上市公司的行业变动。

在新能源的股票指数方面,本文选取中证内地新能源主题指数,该指数将最近一个会计年度在新能源生产(包括太阳能、风能、核能、生物质能、地热能、海洋能和氢能等),新能源技术设备,节能技术与设备,电池等业务的收入占比或利润占比达到 30%的公司股票纳入新能源主题。

以上数据均来源于 Wind 数据库。由于上海原油期货的上市时间为 2018 年 3月 26 日,因此本文选取 2018 年 3 月 26 日作为实证数据的起始时间,进一步地,因为本文基于新冠疫情时期进行从时期角度出发的对比研究,便将实证时间划分为两个阶段,第一阶段即为疫情前时期,为 2018 年 3 月 26 日至 2020 年 1 月 22日,第二阶段即为疫情发生时期,从官方宣布武汉市因新冠肺炎疫情影响而封城的 2020 年 1 月 23 日至召开抗疫表彰大会的 2020 年 9 月 8 日,所选数据均是日度数据,取日收盘价格。为了避免个别数据缺失或者交易日差异造成的数据间不匹配问题,将时间不匹配数据进行剔除处理,最后得到第一阶段疫情前时期每组数据 428 个,第二阶段疫情发生时期每组数据 151 个。

...............................


第 5 章 结论及建议


5.1 结论

本文选取中证申万煤炭指数和申万石油化工指数分别代表传统能源中煤炭股票指数和石油股票指数的整体趋势,再选取中证内地新能源主题指数代表新能源股票指数的走势,将上海原油期货与上述三个能源股票指数作为本文的研究对象,探究上海原油期货市场与我国能源股票市场之间的风险溢出效应。基于本文的新冠肺炎疫情背景,为了突出疫情下的价格冲击,本文研究时期分为疫情发生之前 2018 年 3 月 26 日至 2020 年 1 月 22 日的疫情前时期和疫情发生时期 2020年 1 月 23 日至 2020 年 9 月 8 日两个时间段。首先运用 GARCH(1,1)-t 模型拟合上海原油期货价格和煤炭指数、石油指数及新能源指数价格收益率的边缘分布;其次选择静态 t-Copula 函数、Clayton Copula 函数和 SJC Copula 函数以及三种 Copula 函数对应的时变 Copula 函数共六种函数进行上海原油期货与能源股指之间相依结构的刻画,并依据极大似然准则、AIC 准则与 BIC 准则综合考量选择出各个时期各个能源股指相应的最优 Copula 函数;最后鉴于本文着重研究疫情这类极端事件冲击下市场间的风险溢出效应,通过计算上海原油期货价格与能源股票指数价格的 CoVaR 来分析风险溢出方向和风险溢出效应的强度,本文基于最优 Copula 对相依结构的拟合结果计算求得 CoVaR、ΔCoVaR 和%CoVaR。根据上述实证研究的结果,本文得到的四点结论如下:

(1)从相依结构来看,上海原油期货价格与传统能源股指间相依结构因疫情改变,且同时下行的风险增大。疫情前期上海原油期货价格与煤炭指数、石油指数和新能源指数价格均存在对称的尾部相依性,都以静态 t-Copula 函数拟合相依结构最优。疫情发生之后,除新能源股指由于市场发展的不成熟型性以及与原油的替代性削弱市场非对称关系以致于相依结构未变化外,上海原油期货价格与两个传统能源股指价格之间最优相依结构发生了改变,体现出疫情的发生对市场存在一定冲击,特别是上海原油期货价格与煤炭指数价格之间的相依结构受疫情冲击变为静态 Clayton Copula 最优拟合,表现出了不对称的尾部相关性且呈现出下尾相关性更强,此时上海原油期货价格与传统能源股票指数同时暴跌的可能性要大于同时上涨的可能性,极端时期的下行风险会对两个市场间关系产生更大影响。

(2)从风险溢出方向分析,上海原油期货价格与传统能源和新能源股指间均因疫情冲击由正向的单向风险溢出变为双向风险溢出。疫情前期,上海原油期货与传统能源和新能源之间都明显存在正向的风险溢出效应,正向的溢出结果表明当上海原油期货市场发生风险时会加剧能源市场的风险,包括传统能源市场和新能源市场。上海原油期货市场的价格与各个能源市场的价格存在较强正相关性。疫情时期的风险溢出效应则变为双向的,即不仅存在上海原油期货市场对能源市场的正向风险溢出效应,还同时存在能源市场对上海原油期货市场的风险溢出效应,也就是说疫情极端时期传统能源市场或新能源市场都因冲击影响使得其风险加剧也会导致上海原油期货市场风险加剧。

参考文献(略)