石油資源作為一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要能源之一,它既影響到一國的安全政策,又影響到石油相關(guān)企業(yè)的發(fā)展。然而,自2003年我國原油消費量超過日本,一躍成為全球第二、亞洲第一的原油消費大國以來,石油的消耗逐漸膨脹,導(dǎo)致我國石油進(jìn)口依存度在2009年超過50%,2013年達(dá)到58.1%,這意味著我國石油的消耗超過一半來自于國際市場。一旦國際原油價格發(fā)生波動必將影響到我國油價的起伏,將無疑給我國的經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域帶來一定的風(fēng)險,因此,準(zhǔn)確度量國際原油價格波動的風(fēng)險將顯得越來越重要。 當(dāng)今世界人們越來越關(guān)注極端風(fēng)險,因為極端事件的發(fā)生將很可能導(dǎo)致投資者破產(chǎn),甚至可能引發(fā)經(jīng)濟(jì)崩潰、社會動蕩。對于此類風(fēng)險,極值理論方法已非常成熟,極值理論的最大優(yōu)點是它不需要對樣本數(shù)據(jù)作任何的分布假設(shè),而且它只關(guān)心樣本數(shù)據(jù)的尾部信息。但是該方法也存在一些不足,例如要求數(shù)據(jù)滿足獨立同分布的假設(shè)；閾值選取受主觀影響較大；高置信水平下度量的風(fēng)險值過于保守。對于以上極值理論存在的一些缺陷,本文嘗試采用改進(jìn)的尾指數(shù)方法來度量極端風(fēng)險,該方法可以將獨立同分布的條件放寬至弱相關(guān)。雖然傳統(tǒng)的極值理論方法和改進(jìn)的尾指數(shù)方法均能測度出極端風(fēng)險,但是它們計量出來的均是靜態(tài)風(fēng)險,無法刻畫波動時變性的特點,即動態(tài)風(fēng)險。本文將使用APARCH-EVT模型對以上兩種靜態(tài)風(fēng)險模型作改進(jìn),度量出動態(tài)極端風(fēng)險。 本文選取西德克薩斯輕質(zhì)原油(WTI)現(xiàn)貨價格收益率作為實證對象,首先對其進(jìn)行簡單統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)該序列存在尖峰厚尾、有偏的分布特征,而且具有波動聚集性、非對稱的“杠桿效應(yīng)”等。然后通過極值理論方法、改進(jìn)的尾指數(shù)方法和APARCH-EVT動態(tài)模型方法分別計算出相應(yīng)的風(fēng)險值。其中,在極值理論方法的閾值選取中本文運用變點理論,從而避免了人為主觀性的影響；動態(tài)模型中選擇偏t的分布假設(shè),很好的刻畫了序列有偏的分布特征。最后運用三種回測方法對以上三種風(fēng)險值作檢驗,并得出比較有意義的結(jié)論。 結(jié)論表明,在較低置信水平(95%,97.5%)下,改進(jìn)的尾指數(shù)方法比傳統(tǒng)的極值理論方法更能準(zhǔn)確的度量風(fēng)險值,說明改進(jìn)的尾指數(shù)方法在弱化獨立同分布條件時也增加了風(fēng)險度量的準(zhǔn)確度,然而在99.9%的高置信水平下,此兩種方法計算出來的風(fēng)險值均過于保守,這將影響到投資者或金融機(jī)構(gòu)的積極性;在相同的置信水平下,三種方法中基于APARCH-EVT動態(tài)模型所計算的風(fēng)險值最為準(zhǔn)確,它綜合考慮了時間序列存在的尖峰厚尾、有偏、波動聚集性和“杠桿效應(yīng)”等典型特征。通過本文的介紹和實證相信能給石油投資者或相關(guān)企業(yè)提供一定的投資參考價值。
【學(xué)位單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：F764.1;F724.5;F224
【部分圖文】：

圖1.1 1993年-2013年我國石油進(jìn)口依存度趨勢圖(數(shù)據(jù)來源：1993-2012年數(shù)據(jù)來源于英國BP公司，2013年數(shù)據(jù)來源于中國行業(yè)研宄網(wǎng)：http://www.chinaim.com/news/20140210/124510687.html)第一節(jié)研究背景及意義

極值理論所計算得到的WTI原油現(xiàn)貨靜態(tài)風(fēng)險值與收益率的時序圖展現(xiàn)出來，可見圖3.6:_ 丨 —原油收益率I — 丨 VaR95…VaR97503 _ ? — VaR999‘ 1 1 1 1 1 1 2004 2006 2008 2010 2012 2014圖3.6 WTI原油現(xiàn)貨收益率與不同置信水平下靜態(tài)風(fēng)險值的時序圖從圖3.6中可以明顯的看出：靜態(tài)風(fēng)險值隨著置信水平的提高而不斷增加，尤其是在高置信水平下，靜態(tài)風(fēng)險值要比收益率序列大得多，只有很少一部分的收益率高于靜態(tài)風(fēng)險值，直觀地說明了基于EVT模型所度量的靜態(tài)風(fēng)險具有一定的可行性。對于風(fēng)險模型準(zhǔn)確性的檢驗，本文采用第二章中提到的三種回測方法，其檢驗結(jié)果如表3.3所示：38

圖4.6 WTI原油現(xiàn)貨收益率與不同置信水平下靜態(tài)風(fēng)險值的時序圖從圖4.6中可以清楚的看出：靜態(tài)風(fēng)險值仍然是隨著置信水平的提高而不斷增加，同樣在高置信水平下，靜態(tài)風(fēng)險值也要比收益率序列大得多，僅有很少一部分的收益率高于靜態(tài)風(fēng)險值，所以我們也可以將基于AR(1)-GJR-GARCH(U)模型所改進(jìn)的尾指數(shù)估計法度量出來的靜態(tài)風(fēng)險值作為參考。對于風(fēng)險模型準(zhǔn)確性的檢驗，本文采用第二章中提到的三種回測方法，其檢驗結(jié)果如表4.4所不：表4.4風(fēng)險模型回測檢驗結(jié)果置信水平 理論失敗數(shù) 實際失敗數(shù) LR,‘c LRcc95% 142 126 1.9106 3.0410 4.951697.5% 71 68 0.1212 4.8139 4.935199.9% 3 1 1.5871 NaN NaN(注：；}1)=3.8415, 1)=5.0239, /0599(1)=10.8276, joV2 )=5.9915 ,/0^5,/2)=7.3778, ^0^2)=13.8155，NaN表示因沒有連續(xù)出現(xiàn)例外情況而無法計算I)表4.4展示了采用改進(jìn)的尾指數(shù)方法度量風(fēng)險值的回測檢驗結(jié)果，從表中我們可以發(fā)現(xiàn)：在三種置信水平下，理論失敗數(shù)和實際失敗數(shù)比較接近，只是相對95%置信水平而言，這兩種失敗數(shù)存在一定差距，但是統(tǒng)計量和■的值均小于對應(yīng)的臨界值
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2871938