發(fā)布時間：2017-09-16 06:11

  本文關(guān)鍵詞：基于MCMC方法國際能源期貨市場跳躍溢出效應(yīng)研究

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【摘要】：隨著世界經(jīng)濟的發(fā)展,石油作為一種基礎(chǔ)能源產(chǎn)品,同時又是重要的工業(yè)原料,價格經(jīng)常出現(xiàn)頻繁而劇烈的波動。市場參與者對規(guī)避價格風險的需求日益增強,各國先后推出了不同的能源期貨合約,與此同時,能源期貨市場也不斷壯大起來。能源期貨市場是以原油、成品油(例如燃料油、航空煤油)以及像天然氣和電力等能源為基本標的產(chǎn)品,通過期貨合約進行交易的新型金融市場,它興起于20世紀80年代中后期。1982年世界上第一份原油期貨合約——輕質(zhì)低硫原油期貨合約在紐約商品交易所(NYMEX)成功推出。隨后,各種能源期貨合約在世界各地推出,能源期貨市場得到了迅速發(fā)展,在能源市場中呈現(xiàn)日趨重要的態(tài)勢,同樣,能源期貨市場的波動更是撥動著世界經(jīng)濟的命脈。 研究能源期貨市場的跳躍溢出效應(yīng)對實體經(jīng)濟具有重要意義�？v觀國內(nèi)外文獻,研究影響能源期貨市場波動因素的不在少數(shù),而絕大多數(shù)集中于一個市場甚至是一個標的產(chǎn)品的期現(xiàn)貨市場間的關(guān)系。本文將對兩個不同標的的能源期貨市場間的溢出效應(yīng)進行研究。在引起能源期貨市場大幅度波動出現(xiàn)“跳躍”的因素中,風險事件因其具有突發(fā)性、影響面廣、影響力大、難以預(yù)測和難以轉(zhuǎn)移等特點而占據(jù)著重要地位�；陲L險事件的視角,本文對原油期貨市場與天然氣期貨市場間的跳躍溢出效應(yīng)進行研究。 在模型選擇方面,本文選用了帶有相關(guān)跳躍的隨機波動率模型,即分別在期貨收益率和波動率過程中添加了跳躍因子,更有效地刻畫了期貨市場中的跳躍行為。在方法選擇方面,我們選用了基于Gibbs抽樣原理的馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬方法。與經(jīng)典極大似然估計法和矩估計法相比,該方法在求解高維分布的數(shù)值解時具有更高的效率和準確性,此外,貝葉斯MCMC方法綜合了先驗信息和樣本信息進行統(tǒng)計推斷,除了估計模型參數(shù),還可以對模型中的潛在過程進行估計,這些潛在過程對實體經(jīng)濟具有重要的分析價值。 本文對原油期貨市場和天然氣期貨市場分別估計了對應(yīng)帶有相關(guān)跳躍的隨機波動率模型。通過對潛變量的識別,我們找到了兩個期貨市場出現(xiàn)的跳躍時間點。把每個時間點發(fā)生的事件與兩個期貨市場的波動情況相聯(lián)系,發(fā)現(xiàn)了風險事件與跳躍波動之間的高相關(guān)性。此外,還針對風險事件引起一個市場的跳躍對另外一個市場的影響進行研究,實證結(jié)果表明：原油期貨市場與天然氣期貨市場間存在著顯著的跳躍溢出效應(yīng)；天然氣期貨市場是跳躍溢出效應(yīng)的主導(dǎo)市場。 基于風險事件視角對能源期貨市場的考察,可以看出風險事件對能源期貨市場的沖擊具有重要影響,甚至造成整個市場的持續(xù)波動。各國應(yīng)重視風險事件的發(fā)生,建立健全的風險監(jiān)管部門,及時預(yù)測和分析風險事件的影響,制定有針對性的風險方案,防止市場的大幅持續(xù)波動,以穩(wěn)定國家經(jīng)濟。
【關(guān)鍵詞】：能源期貨 MCMC方法 跳躍溢出 SVCJ模型
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F416.2;F713.35;F224
【目錄】：

• 中文摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第1章 導(dǎo)論13-19
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 研究思路14-16
• 1.3 研究創(chuàng)新與不足16-17
• 1.4 研究框架17-19
• 第2章 國內(nèi)外文獻綜述19-27
• 2.1 能源期貨市場研究概況19-22
• 2.1.1 能源期貨發(fā)展研究19-20
• 2.1.2 能源期貨價格影響因素20
• 2.1.3 能源期貨價格發(fā)現(xiàn)功能研究20-21
• 2.1.4 能源期貨套期保值功能研究21-22
• 2.2 風險事件和跳躍溢出效應(yīng)22-26
• 2.2.1 跳躍和風險事件22-24
• 2.2.2 跳躍溢出效應(yīng)研究24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 SVCJ模型與MCMC方法27-34
• 3.1 SVCJ模型27-29
• 3.1.1 SVCJ模型與參數(shù)分布27-29
• 3.2 馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬29-33
• 3.2.1 MCMC方法30-31
• 3.2.2 Gibbs抽樣算法31-32
• 3.2.3 Gibbs抽樣的收斂性32-33
• 3.3 本章小結(jié)33-34
• 第4章 能源期貨市場跳躍溢出效應(yīng)研究34-52
• 4.1 數(shù)據(jù)與相關(guān)統(tǒng)計特征34-40
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源34-35
• 4.1.2 統(tǒng)計特征描述35-37
• 4.1.3 時序圖特征分析37-40
• 4.2 SVCJ模型的貝葉斯分析40-48
• 4.2.1 參數(shù)和潛變量的分布設(shè)置40
• 4.2.2 參數(shù)估計結(jié)果及分析40-43
• 4.2.3 潛變量估計結(jié)果及分析43-47
• 4.2.4 跳躍與風險事件關(guān)系47-48
• 4.3 跳躍溢出效應(yīng)48-51
• 4.3.1 跳躍溢出強度分析48-49
• 4.3.2 條件跳躍溢出概率分析49-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第5章 結(jié)論與展望52-53
• 附錄53-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-60
• 學位論文評閱及答辯情況表60

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 曾林陽;;國際石油期貨價格波動對我國通貨膨脹率波動的影響——基于Almon PDL的經(jīng)驗證據(jù)[J];財經(jīng)科學;2008年12期

2 劉慶富;朱W，

本文編號：861326