风险管理有关毕业论文,与原油期货波动性与风险防范文献综述相关论文范文

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摘 要 ：期货市场的作用主要是两个方面,首先是对冲和降低投资者的潜在风险,另一个作用则是价格发现机制.这些作用成立的前提是期货价格可以反映投资者的预期,投资者的预期是价格机制的重要决定因素.理论上,期货价格应该等于未来现货市场的价格,但是在现实中往往并不是这样的,也因此需要对原油期货波动性和风险进行有效的预测和评价,指导交易中的风险控制问题. 本文对原油期货波动性相关文献进行了综述,包括现货市场和期货市场的相关关系研究、原油期货波动性相关研究及原油期货风险管理相关研究.

关 键 词 ：原油期货 波动性 风险防范

20世纪70年生的数次石油危机给世界经济市场带来巨大的冲击,原油价格的剧烈波动直接导致了原油期货产生的.目前原油期货已经是全球期货市场上交易量最大的商品期货之一,主要的原油期货合约包括纽约商业交易所于1983年推出的轻质低硫原油即西德克萨斯中质油（WTI）期货合约,伦敦国际石油交易所于1988年6于23日推出的布伦特原油期货合约（Brent）,新加坡交易所于2002年11月2日正式推出的迪拜酸性原油期货合约（中东原油）.国际原油现货市场定价也主要是以这三大原油期货交易价格作为基准价,是国际原油价格的三大基准,其中又属WTI和Brent最为重要.近年来,由于世界经济形势的改变及主要石油输出地区局势的不稳定性,导致原油价格波动剧烈,本研究对原油期货波动性相关文献进行了综述,包括现货市场和期货市场的相关关系研究、原油期货波动性相关研究及原油期货风险管理相关研究.

一、 原油现货市场与期货市场相关关系研究

关于原油期货和现货市场的研究大多数是采用Garbade,Silber（1983）的模型,即误差修正模型（ECM ） ,或者双变量向量误差修正模型（VECM）,他们的模型基于滞后现货价格、期货价格和误差项,从而识别现货价格和期货价格的引导-滞后关系,进而识别价格发现机制.Silvapulle and Mossa（1999）认为,现货价格和期货价格之间存在着非线性的关系,而不是以往的研究中所认为的是线性的关系.另外他们采用Baek and Brock（1992）的非线性因果关系检验模型重新估计了现货价格和期货价格之间的引导-滞后关系,他们发现了一个双向反馈的关系,而不是单向的因果关系,认为只是期货价格引导现货价格.这种非线性的关系可以归于交易成本差异,噪声交易者和市场的微观结构共同作用的结果（Abhyankar,1996）

近年来对原油现货价格和期货价格之间相关关系的研究成果也是十分丰富的,如Bekiros, Diks（2008）,Huang,Yang and Hwang（2009）, Kaufmann, Ullman （2009）, Liu, Chen and Su （2011）, Lee and Zeng（2011）等.Bekiros and Diks（2008）分两个时期,1991年10月到1999年1月和1999年11月到2007年10月,分别研究了一个月、二个月、三个月、四个月到期的西德克萨斯中质原油期货合约的现货价格和期货价格之间的线性和非线性的关系,结果显示现货和期货收益之间呈现非对称GARCH效应和/或显著高阶条件矩.Huang,Yang and Hwang（2009）基于Kaldor（1939）,Working（1948,1949）模型,选取1986年1月到2007年4月的数据,将这一期间的数据按照特定重大事件分为三段,结果发现时期Ⅰ和时期Ⅱ的现货价格普遍高于期货价格,和文献中的结论是一致的.只有时期Ⅲ（2001/9/11-2007/4/30）的价格走势呈现出相反的状态,期货市场价格普遍超过现货市场价格.他们证明了非线性模型的预测能力要优于线性模型.Lee and Zeng（2011）同样考查了西德克萨斯中质原油（WTI）的现货和期货价格关,他们采用了1986到2009年间的数据,在方法上作了重要的改进,采用分位协整的方法,他们主要关注不同市场的到期时间不同的原油现货价格和期货价格的协整关系、因果关系和市场有效性.结果发现,除了市场有效性以外,不同到期时间和不同绩效的市场中,原油现货价格和期货价格之间的长期协整关系和因果关系存在着明显的不同.Liu and Wan（2011）考查了西德克萨斯中质原油（WTI）现货和期货市场的超额相关性以及现货和期货的相关系数的非对称问题,他们发现,超额相关性总体上是对称的,但一些偶然性事件会导致明显的超额相关性的非对称.另外,即使有大的滞后,相关系数也是十分显著的,并且相关系数是弱持续的.

二、 原油期货波动性相关研究综述

针对原油期货波动性的研究主要还是集中在通过GARCH族模型等来讨论原油期货的波动.Fong and See（2002）探讨了使用广义的制度转换模型的原油每日收益波动性的短期行为,在该模型中允许突然变化的方差,动态GARCH,以及随时间变化的转移概率和有条件的尖峰态.这种灵活的模型能捕捉到在相对苛刻条件波动下的复杂功能.他们认为机制的变动主导着GARCH效应,对于石油的供应和需求有很大的影响.制度转换模型为研究波动演变的因素和原油期货的短期波动预测提供了一个有用的框架.Vo（2009）将状态变化引入原油价格的随机波动框架中,以预测其波动性.更确切地说,这个模型模拟了原油期货收益波动率均值受到状态变化的影响的随机波动过程.发现石油市场存在状态变化.忽略这一点会有错误的判断认为波动性有强持久性且可以被预测；将状态变化引入SV模型能增强这一模型下的预测能力；状态变化随机波动模型能够有效地刻画影响石油市场的重大事件.Sadorsky（2006）用了几个不同的单一和多元变量概率模型来估计预测原油期货收益率的日常波动.TGARCH模型非常适合用于燃料油和天然气的波动性预测,原油和无铅汽油的波动性预测则适合采用GARCH模型.Narayan, Seema and Narayan（2007）用1991-2006年期间的日数据研究了原油价格的波动性.结论显示不同的子样本间,非对称性和震荡的持久性是不一致的；整体样本表明,震荡对波动性有永久的影响,且波动有非对称性.这些研究结果意味着,石油的价格往往会在很短的时间内改变.Agnolucci（2009）比较了GARCH类模型和隐含波动性模型等两类模型的预测原油期货波动性能力,此外还研究了原油期货的波动是否受非对称效果影响,以及GARCH模型的参数是否受误差分布的影响等.Ripple and Moosa（2009）认为日内波动是原油期货价格波动的决定因素.他们采用两种不同的方法：一是在样本期内的合同分析；二是在整个样本期内的近一个月至近下一个月之间内的分析.合同分析显示,成交量和未结清权益是决定波动的重要因素,而全期的时间序列分析也表明未结清权益的期货价格波动有很重要的作用,进一步证实了交易量的重要性.Kang, Kang and Yoon（2009）研究了Breant, Dubai和WTI（2009）三个原油市场的波动性影响模型,包括预测能力、确定波动性特征的事实,特别是波动性的持久性或长期记忆性.他们评估使用条件波动模型的三个原油价格波动的持久性.CGARCH和FIGARCH模型比GARCH和IGARCH模型更能捕捉到持久性.Mohammadi and Su（2010）同样采用多个ARIMA-GARCH模型模拟和预测了11个国际市场中的原油现货价格条件均值和周波动性.特别研究了四种波动模型,GARCH、 EGARCH、 APARCH和FIGARCH.预测的结果是不确定的,但在绝大多数情况下,APARCH模型比其它的模型结果要好.此外,条件标准差刻画的石油收益的波动性比传统的条件方差更好. 在关于原油期货波动性的相关经验研究中,主要采用的是参数GARCH模型来描述原油期货的几个波动.Hou and Suardi（2011）则采用了非参数的方法模拟和估计原油价格波动性,主要关注于布伦特原油期货和西德克萨斯原油期货两个原油市场波动性问题,并认为非参数的GARCH模型比参数GARCH模型的预测效果更好.Wang, Yu and Wu （2010）对WT I 采用多重分形去势波动分析方法考察了WTI原油期货波动性的长期自相关.结果显示,短时间内自相关是多重分形的,而长时间跨度的自相关近似于单一的分形.基于不同时间范围的分析,它们探讨了不同的时间间隔的自相关动态,并发现一些震荡可以产生短时间规模的自相关显著效应,基于此讨论了决定价格行为的因素及石油市场的波动行为.Wei,Wang and Huang（2010）运用了大量的线性和非线性广义自回归条件异方差模型来捕捉Brent和WTI原油期货市场的波动性.1天、5天和20天的GARCH模型样本波动预测有更好的预测能力.他们认为通常能捕捉长期记忆或非对称波动性的非线性GARCH模型,比线性的模型在预测上有更好的精度,特别是长时期的波动预测,例如5天或20天.随后Wang, Wu and Yu （2011）又在研究了GARCH模型是否可以很好地捕捉到WTI原油收益波动性的长期记忆.他们使用多个GARCH模型的现货和期货收益的波动性模型,使用非参数方法,非趋势波动分析（DFA）和调整范围分析（R/S）来比较从GARCH模型获得的长期记忆特性的条件波动和实际的波动.研究结果显示GARCH类模型在对于时间跨度超过1年时能更好的扑捉长期记忆特性,而对于小于1年的,GARCH模型则没有了其特殊性.

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除了采用各类GARCH模型描述和预测原油期货波动性,也有学者关注了其他因素或市场对石油期货波动性的影响.Kang, Cheong and Yoon（2011）探讨在两个原油价格之间的在信息传输对波动性的结构性影响.他们首先使用ICSS算法确定波动发生结构性变化的时间点,并纳入到波动性模型中,以估计这些结构性变化的影响.他们认为忽略结构性变化的影响可能会扭曲信息流入和原油市场波动性之间传导.Liao, Lee and Suen（2008）采用日常的Brent原油价格来研究在收益条件波动的原油期货市场上电子交易的利用.他们认为越来越不稳定的世界油价和越来越受欢迎的电子贸易之间存在着密切的关系.Du,Yu, Hayes（2011）评估了可能影响原油价格波动和这种波动可能会影响的农产品市场的联动因素.模型参数主要运用贝叶斯蒙特卡罗法估算.在解释油价波动的时候,炒作、倒卖以及石油本身的库存非常重要.并发现在2006年秋季后,在原油、玉米以及小麦市场都有波动溢出,这可以在很大程度上解释通过乙醇生产引起原油和这些商品市场波动的相互关系.

三、 原油期货风险管理相关研究综述

风险表现为事件未来结果的不确定性,在期货市场上,这种表现尤为突出,而且通常以未来价格变化的波动性来体现.由于原油资源的稀缺性、不可再生性、不确定性等特性,原油价格近年来波动频繁且波动率较大,原油期货具有商品期货的一般特性；但也具有有别于一般商品的特性,因此原油期货市场的波动率与风险管有其不同于一般商品期货的特色,对之进行研究并完善该领域的理论以指导经济生活也就非常有意义了.

Wua等人（2007）量化了1996年到2004年期间中国原油进口的多样化指数,并研究了月价格和布伦特原油现货价格之间的关系.在传统投资组合理论的基础上,建立了一个风险指数的原油进口投资组合的模型探讨中国原油进口风险的变化.结果显示,中国原油进口风险受到国际油价波动的广泛影响,传统的理论不足以衡量中国的原油进口风险.Yun , Kim（2010）分析了韩国油品交易中不同对冲类型和时期的套期保值的有效性,包括了原油价格和汇率风险.理论模型估计了独立和复合型套期保值的对冲率.一般的套期保值期为1-12个月.文章也研究了套期保值的有效性和原油价格对于汇率的敏感性之间的概率关系.此外还分析了对冲