本文試圖考察能源對宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀經(jīng)濟(jì)的作用,并分析石油在沖組合風(fēng)險中扮演的角色。我們用傳統(tǒng)的具體分析方法來達(dá)到這項研究的目標(biāo)。首先,我們利用210個國家的年度數(shù)據(jù),試圖分析石油價格和電力消費(fèi)對國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響。進(jìn)一步將數(shù)據(jù)分為五個子類別:收入水平,經(jīng)合組織和非經(jīng)合組織,區(qū)域水平,可再生能源消費(fèi)比例和石油進(jìn)出口國家。對于長期和短期分析,我們使用完全修正的普通最小二乘法和矢量誤差修正模型。調(diào)查結(jié)果幾乎在所有類別中都分析了油價和電力消費(fèi)的重要性。另外,我們?nèi)サ袅?53個國家的數(shù)據(jù),將其余157個國家用于第二代面板計量經(jīng)濟(jì)學(xué)估計。在面板之間存在截面相關(guān)關(guān)系,這導(dǎo)致本文應(yīng)用第二代單位根檢驗,Westerlund(2007)協(xié)整檢驗和混合分組平均估計。結(jié)果與210個國家的調(diào)查結(jié)果一致,表明油價,電力消費(fèi)和國內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在顯著關(guān)系。然而,在大多數(shù)情況下,石油價格是正向顯著的。我們的經(jīng)驗證據(jù)顯示了所有五個發(fā)展中國家分組中經(jīng)濟(jì)增長的顯著性。在中低收入國家,中高收入國家,東亞和太平洋地區(qū),中東和北非以及南亞地區(qū)顯示出電力消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的顯著正效應(yīng)。對于五個發(fā)展中國家分組中有三個,石油價格是顯著的。中高收入和南亞類別顯示出顯著的結(jié)果�？傊�,結(jié)果證實,盡管石油價格高漲,發(fā)展中國家仍嚴(yán)重依賴電力消費(fèi)而不是價格來實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長。適應(yīng)性健全的財政政策,貨幣政策和工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,可以緩解石油價格沖擊對經(jīng)濟(jì)增長的影響。此外,我們使用面板OLS和動態(tài)OLS進(jìn)行穩(wěn)健檢驗。實證證據(jù)證實了電力消費(fèi),石油價格,資本和勞動力對經(jīng)濟(jì)增長的影響,這與FMOLS的實證結(jié)果一致。這表明長期的實證結(jié)果是可靠和穩(wěn)健的。下一個目標(biāo)通過僅考慮一個國家即巴基斯坦,來限定研究范圍。這部分調(diào)查了石油價格、電力價格和電力消費(fèi)對宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)的影響。采用混合最小二乘法,固定效應(yīng)模型,差分廣義矩法和系統(tǒng)廣義矩法進(jìn)行實證分析。所有的技術(shù)都證明,滯后的公司股票收益和電力消耗與公司的股票收益正相關(guān);油價被證明是不顯著的,但是電價上漲導(dǎo)致公司的股票收益率下降。對于工業(yè)股票回報,混合OLS,固定效應(yīng)模型和差分GMM和系統(tǒng)GMM發(fā)現(xiàn)油價的顯著性,電價的結(jié)果是正向顯著的,這與Model-1類似。電力消耗在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)值。下一水平,檢查能源變量與股市回報之間的關(guān)系;油價上漲和能源消耗提高了股市回報,但電價與股市收益呈負(fù)相關(guān)。第四層次,是能源變量對經(jīng)濟(jì)增長的回歸;石油價格具有顯著的正相關(guān)關(guān)系,這表明具有良好制造基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展中國家有吸收石油價格沖擊的潛力。油價上漲導(dǎo)致貨幣貶值,增加出口,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長增加,反之亦然。相反,電價上漲對宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)產(chǎn)生負(fù)面影響。電價的結(jié)果與預(yù)期一致,電價上漲是由于巴基斯坦電力短缺造成的,并對公司的生產(chǎn),銷售,財務(wù)業(yè)績和股票收益產(chǎn)生不利影響�？紤]到這一分析,油價上漲的結(jié)果顯示對國內(nèi)生產(chǎn)總值、股市回報率和工業(yè)股票收益率都有正向影響。相反,電價和電力消費(fèi)與國內(nèi)生產(chǎn)總值,股市回報率,工業(yè)股票回報率和公司股票回報率負(fù)相關(guān)。前面,我們研究能源變量對巴基斯坦宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀經(jīng)濟(jì)的影響。然而,這項研究的下一個目標(biāo)是試圖更加具體,只強(qiáng)調(diào)巴基斯坦股市。目標(biāo)是調(diào)查石油和股市之間的沖擊傳導(dǎo)和波動溢出。通過分析股票與石油回報之間的沖擊依賴和波動溢出,這有助于巴基斯坦股票與石油市場之間的聯(lián)系。此外,研究這種關(guān)系在不同的時間段的情況,即對危機(jī)前、危機(jī)期間和危機(jī)后分別進(jìn)行檢查。溢出結(jié)果被用來計算最優(yōu)投資組合權(quán)重,從而形成一個有利的投資組合,并分析套期保值比率,在不變的預(yù)期收益下來最小化風(fēng)險。該估計基于GARCH建模方法,能夠分析其本國市場回報的沖擊和波動性依賴性,以及兩個市場的波動溢出效應(yīng)。結(jié)果表明,與過去的信息相比,過去的波動性對巴基斯坦股票市場和石油市場目前的條件波動性的發(fā)展具有更加預(yù)測性的作用。在全樣本和危機(jī)前期都發(fā)現(xiàn)從股票到石油市場的重大沖擊和波動性傳導(dǎo);而在危機(jī)期間、后危機(jī)時期,沒有證據(jù)表明存在股市向石油市場的溢出效應(yīng)。除了在后危機(jī)時期外,石油市場到股票市場也出現(xiàn)了顯著的沖擊和波動溢出效應(yīng)。關(guān)于對最優(yōu)投資組合權(quán)重的估計,研究結(jié)果表明在全樣本、危機(jī)前、危機(jī)期間和后危機(jī)期間,最優(yōu)投資組合中有更多的股票而不是石油資產(chǎn),來構(gòu)成一個有利的投資組合。與套期保值比率相關(guān)的結(jié)果表明,在整個樣本和危機(jī)前期,股票多頭和石油空頭頭寸持倉。然而,在危機(jī)期間和危機(jī)后期,BEKK系列和cDCC系列的結(jié)果是矛盾的。根據(jù)BEKK系列,投資者應(yīng)該在石油多頭和股票空頭。而cDCC和GJR-DCC的結(jié)果表明,投資者在危機(jī)期間持有石油空頭,在后危機(jī)期間持有石油多頭。這些結(jié)果表明,在危機(jī)前、危機(jī)期間和危機(jī)后期,石油是對巴基斯坦股票更好的對沖方式。這一發(fā)現(xiàn),對個人投資者和投資組合經(jīng)理同樣重要,具有實際意義。平均來看,估計結(jié)果顯示,在危機(jī)前期(EGARCH除外),投資總額應(yīng)投資購買石油資產(chǎn)的比例約為30%。在危機(jī)期間,約是21%,危機(jī)后是18%。這些估計值表明,投資者應(yīng)該在危機(jī)期間和危機(jī)后期減少對石油資產(chǎn)的依賴,而在危機(jī)前期,投資者可以增加其在石油資產(chǎn)上的投資比例�？傮w而言,結(jié)果顯示,在不改變預(yù)期收益的情況下,石油是最小化投資組合風(fēng)險的重要資產(chǎn)。有大量文獻(xiàn)調(diào)查了石油價格如何影響股票收益。然而,這份文獻(xiàn)中存在明顯的研究空白,即分析不同行業(yè)對油價沖擊的反應(yīng)。因而,下一個目標(biāo)是研究石油價格沖擊對不同行業(yè)的影響。我們的方法是專注于三個具體問題。首先,我們考察石油價格對巴基斯坦公司收益的影響,目的是分析1998-2014年期間397家上市公司的數(shù)據(jù)。廣義矩矩法(GMM)證實了油價與公司股票收益之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。其次,研究調(diào)查了油價對企業(yè)股票收益的影響是否在所有行業(yè)相同;我們確認(rèn)它不是。石油價格對企業(yè)水平股票收益的影響是與特定行業(yè)相關(guān)的。我們將公司分為12個行業(yè),并解釋說大部分行業(yè)的石油價格上漲通常會提高公司的股票收益;而煙草,黃麻和人造黃油是那些被證明不顯著的行業(yè)。最后,我們研究滯后石油價格是否會影響企業(yè)的股權(quán)收益率,以及這種關(guān)系是否具有行業(yè)特定性。結(jié)果發(fā)現(xiàn),大多數(shù)行業(yè)中,滯后油價的影響是不利的,除了煙草,人造黃油和其他行業(yè)。顯著的正相關(guān)關(guān)系表明,油價上漲不會對巴基斯坦工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生不利影響,總體水平和工業(yè)水平的股市吸收了油價沖擊。結(jié)果表明,油價的變化可能是由于研究期間的需求壓力造成的,由于巴基斯坦產(chǎn)業(yè)對石油需求的增加而提價,這也為股市帶來積極信號,投資者增加買賣這些股票。另一方面,當(dāng)石油價格下跌時,巴基斯坦政府并沒有將優(yōu)勢轉(zhuǎn)移到產(chǎn)業(yè)層面和個人身上;運(yùn)輸成本,原材料成本和電力成本保持不變。結(jié)果,油價的下跌對行業(yè)和股票影響不顯著或不利。滯后的負(fù)向關(guān)系的預(yù)期原因可能是生產(chǎn)成本的增加。油價的持續(xù)上漲推高了生產(chǎn)成本,反過來又提高了產(chǎn)品價格,這種經(jīng)濟(jì)上的通脹壓力降低了消費(fèi)者的購買力。之后,企業(yè)降低了產(chǎn)量,對公司的財務(wù)收益造成不利影響,并在股市中傳遞了負(fù)面信號。結(jié)果,投資者減少了股票交易,降低了巴基斯坦股票市場的股票收益率。油價的波動帶來不確定性,并對增長和投資者的信心產(chǎn)生顯著影響(Masih,Peters,Mello,2011)。石油進(jìn)口國可能受到此類石油價格波動的影響更大,尤其是在基礎(chǔ)設(shè)施和政策要求弱的情況下。與負(fù)面沖擊相反,股價回報受到正向的石油價格沖擊的顯著影響�？偫ǘ�;石油價格的上漲傳遞出股市的積極信號,提振了巴基斯坦公司的股票收益率。本研究的意義是多維的;首先,由于工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不足以長時間吸收油價的影響,所以管理者和決策者應(yīng)制定健全的產(chǎn)業(yè)政策,以緩解油價在較長時期內(nèi)的不利影響。其次,從投資者角度來看,油價與企業(yè)股權(quán)收益之間的正相關(guān)關(guān)系表明,在油價上漲過程中,投資者應(yīng)該購買公司股票以獲得較高的資本收益,但不應(yīng)該持續(xù)較長時間。第三,財務(wù)主管可以通過實施對沖活動來應(yīng)對油價波動的風(fēng)險。接下來的部分將試圖考察石油價格沖擊和波動對企業(yè)股票收益的影響。根據(jù)全球行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn),這些企業(yè)分為十一個部門:汽車,水泥,化工,金融和投資,工程,食品,保險,石油和天然氣,紙和紙板,制藥和紡織品。我們使用107個公司的日度數(shù)據(jù)集,從數(shù)據(jù)集中排除具有缺失值的公司。使用BEKK-GARCH模型來研究企業(yè)股票和石油市場中相互依存,沖擊傳遞和波動溢出的存在。研究結(jié)果為企業(yè)股票和石油市場提供了相互依存的證據(jù),表明企業(yè)股票和石油市場的滯后沖擊對其當(dāng)前的市場條件波動具有顯著影響。同時,考慮到?jīng)_擊傳導(dǎo)的估計,我們可以觀察到結(jié)果在不同行業(yè)之間有所不同,但很難否認(rèn)跨公司股票和石油市場的沖擊傳導(dǎo)的存在。在巴基斯坦的情況下,所有公司都證明存在從石油到公司股票以及從公司股票到石油市場的波動性傳導(dǎo)�？紤]到所有情況,那么我們可以得出結(jié)論:油價對國內(nèi)生產(chǎn)總值,股市回報,工業(yè)股票收益和企業(yè)股票收益具有正向和統(tǒng)計上的顯著影響。這種正向關(guān)系的背后原因可以通過不同的渠道來討論,比如巴基斯坦是一個發(fā)展中國家,需要能源來展開其工業(yè)活動,這反過來又會促進(jìn)該國的企業(yè)利潤,股票收益和經(jīng)濟(jì)增長。在討論石油對宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)的作用后,我們將注意力轉(zhuǎn)移到石油資產(chǎn)對投資組合風(fēng)險進(jìn)行套期保值的重要性上。首先,我們利用股票市場和石油市場數(shù)據(jù)來調(diào)查石油資產(chǎn)在降低投資組合風(fēng)險的作用。平均權(quán)重和套期保值比率的結(jié)果證實了石油資產(chǎn)的重要性,證明可以通過購買更多的石油資產(chǎn)對沖組合風(fēng)險。之后,我們研究了不同情景下的投資組合分析:危機(jī)前,危機(jī)期間和危機(jī)后。大部分估計證實,石油資產(chǎn)有助于在不改變預(yù)期收益的情況下最大限度地降低投資組合風(fēng)險。最后,本部分研究更詳細(xì)的方面;在這一部分我們強(qiáng)調(diào)的是單個公司的股票收益而不是股票市場。我們使用從BEKK-GARCH估計中提取的方差和協(xié)方差序列來分析包括石油和公司股票的投資組合的平均權(quán)重和套期保值比率。制造業(yè)企業(yè),顯示了石油資產(chǎn)對于減少投資組合風(fēng)險的重要性;投資者可以通過將總投資的50%以上在石油資產(chǎn)上來對沖風(fēng)險,剩余的投資可以用來購買制造業(yè)企業(yè)的股票。在這種情況下,可以清楚地看到,油價波動對制造業(yè)公司股票產(chǎn)生負(fù)向影響,因此與公司股票相比,投資者應(yīng)該高度依賴石油資產(chǎn)。恰恰相反,對于屬于金融和投資行業(yè)以及石油和天然氣行業(yè)的公司,投資者可以通過投資更高比例在購買公司股票上、并減少石油資產(chǎn)比例來對沖投資組合風(fēng)險。金融和投資組合結(jié)果背后的原因是,該部門不會依賴石油來進(jìn)行經(jīng)營活動。然而,總的來說,石油是一個必要的組成部分,對宏觀到微觀經(jīng)濟(jì)以及對沖投資組合風(fēng)險都起著重要作用。投資組合經(jīng)理和個人投資者可以利用這些發(fā)現(xiàn)來構(gòu)建最優(yōu)投資組合,從而在不改變預(yù)期回報的情況下,將風(fēng)險降至最低。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F416.2;F831.51
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1. CHAPTER ONE: INTRODUCTION
    1.1. Background
        1.1.1. Effect of Energy on Global Economy
        1.1.2. Energy prices and Pakistani Economy
        1.1.3. Oil prices and Pakistani Stock Market Returns
        1.1.4. Energy and Pakistani Industrial and Firm Stock Returns
        1.1.5. Energy and Pakistani Firm Stock Returns and Portfolio Optimization
    1.2. Aim of the study
    1.3. Objectives
    1.4. Contribution
    1.5. Structure of Thesis
2. CHAPTER TWO: THEOREITICAL BACKGROUND AND RELATED LITERATURE
    2.1 Theoretical Background
        2.1.1. Economic Growth Rate Hypothesis
        2.1.2. Theory of Economic Enhancement:
        2.1.3. Neoclassical Growth Model
        2.1.4. Endogenous Economic Growth Model
        2.1.5. Finance, Stock Market Development and Economic Growth
    2.2 Previous Literature
        2.2.1. Energy and Economic Growth
        2.2.2. Electricity Consumption and Economic Growth
        2.2.3. Oil Price and Economic Growth
        2.2.4. Oil price effect on industry-level returns
        2.2.5. Oil price effect on firm-level returns
        2.2.6. Asymmetry effect of oil price shocks on stock returns
        2.2.7. Portfolio analysis
    2.3 Research Gap
3. CHAPTER THREE: DATA AND ESTIMATION STRATEGY FOR WORLD LEVELANALYSIS （FIRST GENERATION TESTING）
    3.1. Data
    3.2. Estimation strategy
        3.2.1. First generation panel unit root
        3.2.2. Panel Cointegration tests
        3.2.3. Estimation of panel cointegration regression
        3.2.4. Panel VECM causality
4. CHAPTER FOUR: DATA AND ESTIMATION STRATEGY FOR WORLD LEVELANALYSIS （SECOND GENERATION TESTING）
    4.1. Data
    4.2. Estimation strategy
        4.2.1. Cross-Sectional Dependence Test
        4.2.2. Panel Unit Root under Cross-Sectional Dependence
        4.2.3. Panel Cointegration Test
        4.2.4. Estimation of Panel Regression
        4.2.5. Pool Mean Group（PMG）Test
        4.2.6. Heterogeneous Panel Causality Test
5. CHAPTER FIVE: DATA AND ESTIMATION STRATEGY FOR PAKISTAN LEVELANALYSIS
    5.1. Energy and economic growth
        5.1.1. Data
        5.1.2. Estimation strategy
    5.2. Energy and stock market returns
        5.2.1. Data
        5.2.2. Estimation strategy
    5.3. Energy and industrial stocks returns
        5.3.1. Data
        5.3.2. Estimation strategy
    5.4. Energy and firm stock returns
        5.4.1. Data
        5.4.2. Estimation strategy
    5.5. Portfolio Optimization
        5.5.1. Portfolio weight and hedge ratio for stock market
        5.5.2. Portfolio weight and hedge ratio for stock market
6. CHAPTER SIX:RESULTS AND DISCUSSION FOR WORLD LEVEL ANALYSIS
    6.1. First generation testing
    6.2. Second generation testing
7. CHAPTER SEVEN:RESULT AND DISCUSSION FOR PAKISTAN LEVEL ANALYSIS
    7.1. Resuts for energy and economic growth
    7.2. Result for energy and stock market
    7.3. Results for energy and industrial stock returns
    7.4. Results for firm level analysis
    7.5. Portfolio optimization
        7.5.1. Portfolio weight and hedge ratio for stock market
        7.5.2. Portfolio weight and hedge ratio for firm stocks
    7.6. Summary of results
8. CHAPTER EIGHT: SUMMARY AND CONCLUSION
    Practical Implications
    Limitation
    Future direction
References
Appendix
Research Papers
Awards
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


本文編號：2877164