楊坤　張清朵　何曉龍

[摘 要]選取原油、煤炭以及燃料乙醇市場(chǎng)代表國(guó)際能源市場(chǎng)，利用AR（1）-GJR（1，1）-t模型構(gòu)建邊緣分布，并在此基礎(chǔ)上比較靜態(tài)與時(shí)變SJC Copula的擬合狀況，并對(duì)擬合較好模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明，國(guó)際能源市場(chǎng)間并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的動(dòng)態(tài)相依關(guān)系；能源市場(chǎng)間的下尾相關(guān)系數(shù)均大于上尾相關(guān)系數(shù)，其同時(shí)下跌的可能性較大；并且原油與煤炭市場(chǎng)間出現(xiàn)同時(shí)下跌的可能性最大。

[關(guān)鍵詞]能源市場(chǎng)；SJC Copula；相依關(guān)系

[中圖分類(lèi)號(hào)]F713.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]

2095-3283（2015）09-0018-03

[作者簡(jiǎn)介]楊坤（1994-），男，四川射洪人，本科生，研究方向：國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易；張清朵（1990-），女，河南南陽(yáng)人，碩士研究生，研究方向：金融工程與在險(xiǎn)價(jià)值；何曉龍（1992-），男，四川德陽(yáng)人，本科生，研究方向：國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易。

能源是保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步和人民生活水平提高的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。目前，我國(guó)對(duì)能源的需求巨大，能源市場(chǎng)的對(duì)外依存度較高，國(guó)內(nèi)能源市場(chǎng)與國(guó)外市場(chǎng)聯(lián)系緊密，國(guó)際能源價(jià)格波動(dòng)影響我國(guó)能源市場(chǎng)，進(jìn)而影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)各個(gè)部門(mén)。同時(shí)，由于能源產(chǎn)品之間的替代效應(yīng)，存在一定的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)關(guān)系，單個(gè)能源市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)通常會(huì)影響其他能源市場(chǎng)，而不同國(guó)際能源市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳播會(huì)加大對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的影響。因此，對(duì)國(guó)際能源市場(chǎng)相依關(guān)系進(jìn)行研究，有利于為我國(guó)制定能源政策提供依據(jù)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)健康發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者就能源市場(chǎng)相依關(guān)系進(jìn)行了一系列有益的探索，Jots運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)研究了不同能源市場(chǎng)間的相互關(guān)系，發(fā)現(xiàn)能源市場(chǎng)只有在極端熊市等時(shí)期時(shí)才存在因果關(guān)系；Serra等結(jié)合VEC（向量誤差修正模型）與MVGARCH模型，指出在巴西存在原油市場(chǎng)到燃料乙醇市場(chǎng)，再到蔗糖市場(chǎng)的單向波動(dòng)溢出鏈路；劉紅等基于VAR（向量自回歸模型）對(duì)國(guó)內(nèi)燃油期貨與國(guó)際原油期貨的價(jià)格關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外原油市場(chǎng)間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系，并且國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)具有深遠(yuǎn)影響。

通過(guò)對(duì)上述研究現(xiàn)狀分析可知，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在選擇能源市場(chǎng)進(jìn)行研究時(shí)，多選取傳統(tǒng)能源市場(chǎng)而忽略了新能源市場(chǎng)。但近年來(lái)，新能源由于其清潔性以及可再生性，受到了各國(guó)政府的大力支持，因此將新能源市場(chǎng)納入研究范圍對(duì)于促進(jìn)新能源市場(chǎng)發(fā)展以及完善能源市場(chǎng)結(jié)構(gòu)具有重要意義。在研究方法的選擇上，現(xiàn)有研究多采用VAR、VEC以及GARCH族模型，但這些方法并不能測(cè)量相依度的大小?；谝陨峡紤]，在能源市場(chǎng)劇烈波動(dòng)的背景下，本文選取原油、煤炭以及燃料乙醇市場(chǎng)代表國(guó)際能源市場(chǎng)，利用AR（1）-GJR（1，1）-t模型建立邊緣分布，并且通過(guò)比較靜態(tài)與時(shí)變SJC Copula的擬合狀況，選擇擬合較好的模型分析國(guó)際能源市場(chǎng)間的相依關(guān)系。

二、模型構(gòu)建與研究方法

根據(jù)Sklar提出的Copula理論，一個(gè)N維聯(lián)合分布可以被分解為N個(gè)邊緣分布以及一個(gè)Copula函數(shù)。其中，Copula函數(shù)能夠?qū)⒙?lián)合分布與各變量的邊緣分布鏈接起來(lái)，因而又被稱為連接函數(shù)。由于Copula函數(shù)能夠克服Pearsons ρ線性相關(guān)方法在描繪非線性相關(guān)上的弱點(diǎn)，近年來(lái)得到了廣泛的運(yùn)用，本文將采用二元SJC Copula模型對(duì)國(guó)際能源市場(chǎng)的相依關(guān)系進(jìn)行研究。

Joe-Clayton Copula模型仍然存在一定的缺陷，即當(dāng)時(shí)間序列尾部相關(guān)性相等時(shí)，該模型在一定程度上仍存在非對(duì)稱性，所以Patton對(duì)Joe-Clayton copula模型進(jìn)行了修正。修正后的Joe-Clayton copula（SJC Copula）不僅能夠捕捉變量的非對(duì)稱及尾部相依關(guān)系，還能預(yù)防尾部相關(guān)性一致時(shí)的非對(duì)稱性，能夠更為準(zhǔn)確地刻畫(huà)變量間的相依關(guān)系，具體公式如下：

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計(jì)

本文分別選取紐約商業(yè)交易所的原油期貨代表原油市場(chǎng)、倫敦石油交易所的荷蘭鹿特丹煤炭期貨代表煤炭市場(chǎng)以及芝加哥期貨交易所的乙醇期貨代表燃料乙醇市場(chǎng)。為了具體考察能源市場(chǎng)在劇烈波動(dòng)背景下的相依狀態(tài)，樣本數(shù)據(jù)選擇2014年6月1日到2015年3月31日的每日收盤(pán)價(jià)，記為Pt，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算其日度收益率：

表1為指數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，由表1可知，國(guó)際能源市場(chǎng)表現(xiàn)出了一定的尖峰、有偏特征，并且根據(jù)J-B檢驗(yàn)結(jié)果，收益率序列均拒絕服從正態(tài)分布的原假設(shè)。

（二）邊緣分布建模

根據(jù)以上分析，國(guó)際能源市場(chǎng)呈現(xiàn)出了尖峰、有偏、非正態(tài)等特征，不能直接建立邊緣分布。因此本文選擇AR（1）-GJR（1，1）-t作為邊緣分布模型，通過(guò)AR（1）捕捉收益率的自回歸性，GJR（1，1）捕捉波動(dòng)集聚性以及杠桿效應(yīng)，該模型為：

本文先利用AR（1）-GJR（1，1）-t對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，求得各收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列；然后對(duì)殘差序列進(jìn)行相應(yīng)概率積分的轉(zhuǎn)換；最后運(yùn)用Kolmogorov-Smirnov統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)序列的分布。表2為邊緣分布模型的擬合結(jié)果，根據(jù)K-S檢驗(yàn)，轉(zhuǎn)換后的序列服從[0，1]上的均勻分布，因此AR（1）-GJR（1，1）-t模型能夠很好地過(guò)濾收益率序列的自回歸性、波動(dòng)集聚以及杠桿效應(yīng)。

（三）SJC Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)

為了研究國(guó)際能源市場(chǎng)相依關(guān)系，并且明確相關(guān)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化狀態(tài)，本文先后利用靜態(tài)SJC Copula模型與時(shí)變SJC Copula模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果見(jiàn)表3與表4。

通過(guò)對(duì)比表3與表4中的AIC值可知，靜態(tài)SJC Copula模型的AIC值均小于相應(yīng)時(shí)變SJC Copula模型的AIC值，靜態(tài)SJC Copula對(duì)于數(shù)據(jù)的擬合程度更高，這說(shuō)明不同國(guó)際能源市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相依特征并不明顯。這可能是由于能源市場(chǎng)兼具商品市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的特征，其相關(guān)關(guān)系相較于單純的金融市場(chǎng)更為穩(wěn)定，因而時(shí)變性并不顯著。因此，本文將對(duì)靜態(tài)SJC Copula的參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行具體分析。endprint

第一，能源市場(chǎng)間的下尾相關(guān)系數(shù)均大于其上尾相關(guān)系數(shù)。這說(shuō)明在國(guó)際油價(jià)暴跌后，由于能源市場(chǎng)的相互影響，利空消息對(duì)于相關(guān)性的影響大于利好消息的影響，其出現(xiàn)同時(shí)下跌的可能性大于同時(shí)上行的可能性。

第二，原油和煤炭市場(chǎng)間的下尾相關(guān)性更強(qiáng)，兩市場(chǎng)間出現(xiàn)同時(shí)下跌的可能性最大。作為最重要的兩種能源，當(dāng)國(guó)際油價(jià)暴跌后，由于替代效應(yīng)的存在，煤炭市場(chǎng)也出現(xiàn)了持續(xù)的下跌。

四、結(jié)論

本文選取原油、煤炭以及燃料乙醇市場(chǎng)代表國(guó)際能源市場(chǎng)，運(yùn)用AR（1）-GJR（1，1）-t模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾并建立邊緣分布，比較靜態(tài)SJC Copula與時(shí)變SJC Copula的擬合狀況，選擇擬合程度相對(duì)較高的靜態(tài)SJC Copula，對(duì)其參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行具體分析，得出以下結(jié)論：1.國(guó)際能源市場(chǎng)呈現(xiàn)出了一定的尖峰、有偏以及非正態(tài)的特征，而通過(guò)AR（1）-GJR（1，1）-t模型能夠有效地捕捉收益率的自回歸性、波動(dòng)集聚以及杠桿效應(yīng)；2.靜態(tài)SJC Copula對(duì)于數(shù)據(jù)的擬合程度更高，不同國(guó)際能源市場(chǎng)間并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的動(dòng)態(tài)相依關(guān)系；3.國(guó)際能源市場(chǎng)受到利空消息的影響，同時(shí)下跌的可能性大于上行的可能性。風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)相依關(guān)系，減小價(jià)格波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生的不利影響；4.在不同能源市場(chǎng)間，原油市場(chǎng)與煤炭市場(chǎng)同時(shí)下跌的可能性最大，生產(chǎn)者應(yīng)當(dāng)注意防范二者價(jià)格同向變動(dòng)而可能引起的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

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（責(zé)任編輯：董博雯）endprint