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

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【摘要】：隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,石油作為一種基礎(chǔ)能源產(chǎn)品,同時(shí)又是重要的工業(yè)原料,價(jià)格經(jīng)常出現(xiàn)頻繁而劇烈的波動(dòng)。市場(chǎng)參與者對(duì)規(guī)避價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的需求日益增強(qiáng),各國(guó)先后推出了不同的能源期貨合約,與此同時(shí),能源期貨市場(chǎng)也不斷壯大起來。能源期貨市場(chǎng)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(biāo)的產(chǎn)品,通過期貨合約進(jìn)行交易的新型金融市場(chǎng),它興起于20世紀(jì)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(chǎng)得到了迅速發(fā)展,在能源市場(chǎng)中呈現(xiàn)日趨重要的態(tài)勢(shì),同樣,能源期貨市場(chǎng)的波動(dòng)更是撥動(dòng)著世界經(jīng)濟(jì)的命脈。 研究能源期貨市場(chǎng)的跳躍溢出效應(yīng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有重要意義�？v觀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),研究影響能源期貨市場(chǎng)波動(dòng)因素的不在少數(shù),而絕大多數(shù)集中于一個(gè)市場(chǎng)甚至是一個(gè)標(biāo)的產(chǎn)品的期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的關(guān)系。本文將對(duì)兩個(gè)不同標(biāo)的的能源期貨市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)進(jìn)行研究。在引起能源期貨市場(chǎng)大幅度波動(dòng)出現(xiàn)“跳躍”的因素中,風(fēng)險(xiǎn)事件因其具有突發(fā)性、影響面廣、影響力大、難以預(yù)測(cè)和難以轉(zhuǎn)移等特點(diǎn)而占據(jù)著重要地位�；陲L(fēng)險(xiǎn)事件的視角,本文對(duì)原油期貨市場(chǎng)與天然氣期貨市場(chǎng)間的跳躍溢出效應(yīng)進(jìn)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(jī)波動(dòng)率模型,即分別在期貨收益率和波動(dòng)率過程中添加了跳躍因子,更有效地刻畫了期貨市場(chǎng)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(jì)法和矩估計(jì)法相比,該方法在求解高維分布的數(shù)值解時(shí)具有更高的效率和準(zhǔn)確性,此外,貝葉斯MCMC方法綜合了先驗(yàn)信息和樣本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷,除了估計(jì)模型參數(shù),還可以對(duì)模型中的潛在過程進(jìn)行估計(jì),這些潛在過程對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有重要的分析價(jià)值。 本文對(duì)原油期貨市場(chǎng)和天然氣期貨市場(chǎng)分別估計(jì)了對(duì)應(yīng)帶有相關(guān)跳躍的隨機(jī)波動(dòng)率模型。通過對(duì)潛變量的識(shí)別,我們找到了兩個(gè)期貨市場(chǎng)出現(xiàn)的跳躍時(shí)間點(diǎn)。把每個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生的事件與兩個(gè)期貨市場(chǎng)的波動(dòng)情況相聯(lián)系,發(fā)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)事件與跳躍波動(dòng)之間的高相關(guān)性。此外,還針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件引起一個(gè)市場(chǎng)的跳躍對(duì)另外一個(gè)市場(chǎng)的影響進(jìn)行研究,實(shí)證結(jié)果表明：原油期貨市場(chǎng)與天然氣期貨市場(chǎng)間存在著顯著的跳躍溢出效應(yīng)；天然氣期貨市場(chǎng)是跳躍溢出效應(yīng)的主導(dǎo)市場(chǎng)。 基于風(fēng)險(xiǎn)事件視角對(duì)能源期貨市場(chǎng)的考察,可以看出風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)能源期貨市場(chǎng)的沖擊具有重要影響,甚至造成整個(gè)市場(chǎng)的持續(xù)波動(dòng)。各國(guó)應(yīng)重視風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生,建立健全的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管部門,及時(shí)預(yù)測(cè)和分析風(fēng)險(xiǎn)事件的影響,制定有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)方案,防止市場(chǎng)的大幅持續(xù)波動(dòng),以穩(wěn)定國(guó)家經(jīng)濟(jì)。
【關(guān)鍵詞】：能源期貨 MCMC方法 跳躍溢出 SVCJ模型
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述19-27
• 2.1 能源期貨市場(chǎng)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(jià)格影響因素20
• 2.1.3 能源期貨價(jià)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(fēng)險(xiǎn)事件和跳躍溢出效應(yīng)22-26
• 2.2.1 跳躍和風(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)跳躍溢出效應(yīng)研究34-52
• 4.1 數(shù)據(jù)與相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征34-40
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源34-35
• 4.1.2 統(tǒng)計(jì)特征描述35-37
• 4.1.3 時(shí)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(jì)結(jié)果及分析40-43
• 4.2.3 潛變量估計(jì)結(jié)果及分析43-47
• 4.2.4 跳躍與風(fēng)險(xiǎn)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(qiáng)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(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表60

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 曾林陽(yáng);;國(guó)際石油期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)通貨膨脹率波動(dòng)的影響——基于Almon PDL的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J];財(cái)經(jīng)科學(xué);2008年12期

2 劉慶富;朱W，

本文編號(hào)：861326