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(fèi)量超過日本,一躍成為全球第二、亞洲第一的原油消費(fèi)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(jià)格發(fā)生波動必將影響到我國油價(jià)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(xiǎn),因此,準(zhǔn)確度量國際原油價(jià)格波動的風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn),因?yàn)闃O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(xiǎn),極值理論方法已非常成熟,極值理論的最大優(yōu)點(diǎn)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(dú)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(xiǎn)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(xiǎn),該方法可以將獨(dú)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(xiǎn),但是它們計(jì)量出來的均是靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn),無法刻畫波動時(shí)變性的特點(diǎn),即動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。本文將使用APARCH-EVT模型對以上兩種靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)模型作改進(jìn),度量出動態(tài)極端風(fēng)險(xiǎn)。 本文選取西德克薩斯輕質(zhì)原油(WTI)現(xiàn)貨價(jià)格收益率作為實(shí)證對象,首先對其進(jìn)行簡單統(tǒng)計(jì)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(jì)算出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值。其中,在極值理論方法的閾值選取中本文運(yùn)用變點(diǎn)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(yùn)用三種回測方法對以上三種風(fēng)險(xiǎn)值作檢驗(yàn),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(xiǎn)值,說明改進(jìn)的尾指數(shù)方法在弱化獨(dú)立同分布條件時(shí)也增加了風(fēng)險(xiǎn)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(jì)算出來的風(fēng)險(xiǎn)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(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)值最為準(zhǔn)確,它綜合考慮了時(shí)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(shí)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(jià)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(jì)算得到的WTI原油現(xiàn)貨靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值與收益率的時(shí)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(xiǎn)值的時(shí)序圖從圖3.6中可以明顯的看出：靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(xiǎn)值，直觀地說明了基于EVT模型所度量的靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)具有一定的可行性。對于風(fēng)險(xiǎn)模型準(zhǔn)確性的檢驗(yàn)，本文采用第二章中提到的三種回測方法，其檢驗(yàn)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(xiǎn)值的時(shí)序圖從圖4.6中可以清楚的看出：靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(xiǎn)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(jì)法度量出來的靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值作為參考。對于風(fēng)險(xiǎn)模型準(zhǔn)確性的檢驗(yàn)，本文采用第二章中提到的三種回測方法，其檢驗(yàn)結(jié)果如表4.4所不：表4.4風(fēng)險(xiǎn)模型回測檢驗(yàn)結(jié)果置信水平 理論失敗數(shù) 實(shí)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(jì)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(xiǎn)值的回測檢驗(yàn)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(shí)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(jì)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