黃澤鋒 葉藝虹 黃廣儀

[摘 要] 選取2014年5月16日至2018年10月25日WTI原油期貨價(jià)格與深證國(guó)證新能指數(shù)的日樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)ADF檢驗(yàn)、自相關(guān)檢驗(yàn)、ARCH檢驗(yàn)等方法，基于ARMA-GARCH模型對(duì)二者的VaR（在險(xiǎn)價(jià)值）與其之間的△CoVaR進(jìn)行擬合和預(yù)測(cè)，對(duì)國(guó)際原油價(jià)格與我國(guó)能源股價(jià)格間的波動(dòng)關(guān)系進(jìn)行量化研究，并做出經(jīng)濟(jì)解釋。結(jié)果表明，國(guó)際原油期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)新能源股的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)正負(fù)交替的時(shí)變性以及顯著的不對(duì)稱性，即油價(jià)下跌的溢出效應(yīng)比其上漲更為明顯；從長(zhǎng)期來(lái)看，原油對(duì)新能源股存在較為顯著的正向風(fēng)險(xiǎn)溢出。故政府需做好準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)這種溢出效應(yīng)，重點(diǎn)勘察國(guó)際油價(jià)下跌給股市造成的風(fēng)險(xiǎn)。

[關(guān)鍵詞] 國(guó)際原油；能源股；波動(dòng)溢出效應(yīng)；△CoVaR

[中圖分類號(hào)] F831.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1009-6043（2019）03-0156-03

一、引言與文獻(xiàn)綜述

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，原油與新能源存在明顯的收入效應(yīng)與替代效應(yīng)。近些年來(lái)，國(guó)際原油期貨價(jià)格變化劇烈，就WTI原油期貨價(jià)格歷史數(shù)據(jù)來(lái)看，近六年其最大跌幅近75.8%。過(guò)低的國(guó)際油價(jià)可能使新能源在價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，間接影響我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

近十年，國(guó)際原油與新能源市場(chǎng)之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究是學(xué)術(shù)界熱點(diǎn)之一。早在2008年，Henriques and Sadorsky（2008）[1]運(yùn)用VaR模型發(fā)現(xiàn)原油價(jià)格會(huì)影響美國(guó)可替代能源公司股價(jià)；溫曉倩（2014）[2]發(fā)現(xiàn)原油期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)新能源行業(yè)存在溢出效應(yīng)；歐陽(yáng)資生、李釗（2017）[3]通過(guò)Copula函數(shù)，發(fā)現(xiàn)國(guó)際原油價(jià)格的波動(dòng)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相較美國(guó)市場(chǎng)要弱。

綜合已有文獻(xiàn)，近年對(duì)于國(guó)際原油市場(chǎng)和我國(guó)新能源股票市場(chǎng)之間的相關(guān)性研究較少，大環(huán)境的變動(dòng)使先前的研究結(jié)論可能失去時(shí)效性。從研究方向上看，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)大多研究原油價(jià)格波動(dòng)對(duì)A股市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染途徑，而較少進(jìn)行二者的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，當(dāng)原油發(fā)生極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，無(wú)法給予部分利益相關(guān)者引導(dǎo)。本文參考臧子歡[4]的研究采用CoVaR-GARCH的方法對(duì)原油市場(chǎng)和我國(guó)新能源股價(jià)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行量化，并對(duì)其波動(dòng)做出經(jīng)濟(jì)解釋。

二、模型構(gòu)建與實(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)選取與處理

選取WTI原油期貨價(jià)格作為國(guó)際原油價(jià)格數(shù)據(jù)，選用深證國(guó)證新能指數(shù)作為新能源股價(jià)格代表。先采集并調(diào)整得到二者的對(duì)數(shù)收益率，分別用GZ和WTI表示，共得到13692個(gè)有效樣本觀測(cè)值。

運(yùn)用Eviews進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)特征與平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由基本統(tǒng)計(jì)特征輸出表可知，新能源股價(jià)的收益率均值大于0，而原油期貨的收益率小于0，說(shuō)明我國(guó)新能源股票市場(chǎng)表現(xiàn)優(yōu)于原油期貨市場(chǎng)；而從兩序列的峰度和偏度來(lái)看，二者的峰度都大于3，GZ偏度小于0而WTI偏度大于0，表明其分布均不滿足正態(tài)分布的條件，原油收益率呈現(xiàn)右偏分布而新能源股收益率呈現(xiàn)左偏分布。

后為防止出現(xiàn)不平穩(wěn)序列的偽回歸現(xiàn)象，對(duì)序列進(jìn)行ADF（平穩(wěn)性）檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩序列在90%、95%和99%的置信水平下p值均為0，表明二者都是平穩(wěn)的時(shí)間序列。

后進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。為了使Granger因果檢驗(yàn)的結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確，采用LR、FPE、AIC、SC和HQ評(píng)判原則，得出兩序列的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1階。接著進(jìn)行1階條件下的格蘭杰檢驗(yàn)。結(jié)果表明，原油市場(chǎng)對(duì)我國(guó)新能源股票市場(chǎng)有顯著的單向格蘭杰因果。

（二）新能源股票指數(shù)與原油期貨價(jià)格的VaR計(jì)算

1.自相關(guān)性與ARCH檢驗(yàn)

（1）國(guó)證新能

通過(guò)Eviews進(jìn)行GZ的自相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其Q統(tǒng)計(jì)量p值在不同滯后階數(shù)下均小于0.05，說(shuō)明在5%的顯著性水平下，序列存在較強(qiáng)的自相關(guān)性。接著建立ARMA模型得到殘差序列，

對(duì)殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)p值接近0，說(shuō)明誤差項(xiàng)具有條件方差性，即存在ARCH效應(yīng)，可用GARCH類模型建模。

（2）原油期貨

通過(guò)Eviews進(jìn)行WTI的自相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其Q統(tǒng)計(jì)量p值出現(xiàn)明顯的發(fā)散性，序列不存在顯著的相關(guān)性。需要做白噪聲假設(shè)，然后對(duì)去均值后得到的殘差平方序列作Q檢驗(yàn)。結(jié)果表明殘差平方存在很強(qiáng)的自相關(guān)性，對(duì)其進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，方程p值為0，表明殘差的ARCH效應(yīng)非常顯著。

2.建立GARCH族模型

本文假設(shè)模型的殘差序列分別服從GED分布、正態(tài)分布和T分布，為去除模型的集聚性和波動(dòng)性的影響，在不同分布下建立四種模型，分別是GARCH-M、GARCH（1，1）、EGARCH和TGARCH模型，通過(guò)四個(gè)篩選原則，選出最優(yōu)的GARCH模型并進(jìn)行下一步建模。

篩選模型的標(biāo)準(zhǔn)如下：

①α1+β1小于且接近1，表明條件方差受到持久沖擊，對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)有重要影響；

②除了常數(shù)項(xiàng)μ和ω，各參數(shù)估計(jì)的p值小于0.05，表示參數(shù)影響顯著；

③最大似然值越大或AIC、SC值越小，說(shuō)明模型能夠比較好地?cái)M合數(shù)據(jù)；

④LM檢驗(yàn)的p值大于5%表明模型不存在ARCH效應(yīng)，GARCH的擬合效果較好。

（1）國(guó)證新能

運(yùn)用Eviews得到模型估計(jì)結(jié)果如下：

①條件方差方程α1和β1系數(shù)均較為顯著，但不同分布下GARCH-M模型的最大似然值均大于GARCH（1，1）模型，且AIC與SC值更小，因此，GARCH-M模型優(yōu)于GARCH（1，1）。確認(rèn)模型后，考慮分布情況。T分布下GARCH-M模型的ρ要比其他分布更顯著，因此選擇T分布下的GARCH-M模型；

②考慮到金融風(fēng)險(xiǎn)中存在杠桿效應(yīng)，比較TGARCH和EGARCH模型結(jié)果可知方程和系數(shù)都較為顯著。后考慮分布情況，發(fā)現(xiàn)只有正態(tài)分布下EGARCH模型的γ值較為顯著，因此，選擇正態(tài)分布下的EGARCH模型；

③綜上，對(duì)比T分布下的GARCH-M模型和正態(tài)分布下的EGARCH模型結(jié)果，由于后者的α1+β1>1，且前者的最大似然值更大，AIC與SC更小，因此，選擇T分布下的GARCH-M模型進(jìn)入下一步建模。

（2）原油期貨

同上文GZ的思路，通過(guò)Eviews輸出結(jié)果表，經(jīng)過(guò)四個(gè)原則，對(duì)比篩選，最后選擇T分布下的EGARCH模型作為最優(yōu)模型構(gòu)建。

另外，由于兩個(gè)序列為金融時(shí)間序列，故下文考慮加入自回歸移動(dòng)平均項(xiàng)提高模型擬合程度。

3.建立ARMA模型

對(duì)于GZ序列，從Eviews結(jié)果可知，AR（3）項(xiàng)系數(shù)的p值為0.1580，即自回歸項(xiàng)（AR項(xiàng)）加到第三項(xiàng)時(shí)，仍處于較不顯著的情況。而當(dāng)加入滯后一階的MA項(xiàng)時(shí)，發(fā)現(xiàn)AR（1）項(xiàng)系數(shù)和其余參數(shù)均變得顯著，且可決系數(shù)較之前上升，因此選取ARMA（1，1）-GARCH-M模型。提取出該模型的R和σt，用Matlab計(jì)算出該模型T分布下的上側(cè)0.05分位數(shù)為1.7920，根據(jù)公式（3）計(jì)算得出VaR（GZ）。

VaR（GZ）=R-Q（q）*σt （3）

對(duì)于WTI序列，同GZ序列思路，發(fā)現(xiàn)AR（2），MA（1）條件下的模型可決系數(shù)最大，因此選取ARMA（2，1）-EGARCH模型。接著提取出該模型的相關(guān)參數(shù)值，用Matlab計(jì)算出該模型T分布下的上側(cè)0.05分位數(shù)為2.0461，最后根據(jù)公式（3）計(jì)算得到VaR（WTI）。

（三）原油期貨價(jià)格對(duì)新能源股的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

1.格蘭杰因果檢驗(yàn)

對(duì)VaR（WTI）和VaR（GZ）序列進(jìn)行格蘭杰因果測(cè)試，結(jié)果顯示p1=0.02，拒絕VaR（WTI）變化不是VaR（GZ）變化的Granger原因，說(shuō)明國(guó)際原油期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)新能源股價(jià)波動(dòng)會(huì)產(chǎn)生影響，而p2=0.1384表明反之則不成立，即原油期貨價(jià)格對(duì)新能源股具有單向的風(fēng)險(xiǎn)溢出。

在2014至2018年間，WTI原油期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)新能源股票的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有顯著的時(shí)變性特征，表現(xiàn)出正負(fù)交替的溢出作用，且正向溢出作用大大強(qiáng)于負(fù)向溢出。相比于2014至2016年，2017至2018年國(guó)際原油對(duì)新能源股的溢出作用明顯減弱。

3.結(jié)果分析和經(jīng)濟(jì)解釋

（1）原油期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)新能源股具有較為顯著的正向溢出效應(yīng)

從2014年12月到2015年6月，原油對(duì)股市的正向溢出開(kāi)始增大。沙特阿拉伯發(fā)動(dòng)也門戰(zhàn)爭(zhēng)并提高原油官方銷售價(jià)、美國(guó)原油庫(kù)存減少等利好消息逆轉(zhuǎn)原油下跌趨勢(shì)。與此同時(shí)，中國(guó)股市由于券商股杠桿資金的運(yùn)用，杠桿率急升，市場(chǎng)出現(xiàn)劇烈變動(dòng)的牛市。國(guó)內(nèi)牛市和原油價(jià)格的回暖加速了我國(guó)新能源股的上漲，其正向溢出效應(yīng)開(kāi)始增大。

從2015年7月到2016年2月，原油對(duì)股市的正向溢出急劇增大。美國(guó)頁(yè)巖革命迎來(lái)高潮，美聯(lián)儲(chǔ)加息，大宗商品全面下跌，原油價(jià)格受壓下行。與此同時(shí)，中國(guó)股市結(jié)束瘋牛，杠桿的過(guò)度運(yùn)用后A股迎來(lái)暴跌，大部分股票無(wú)量跌停。原油的急劇下跌與股市熊市，大大擴(kuò)大了這段時(shí)間原油對(duì)我國(guó)新能源股的溢出作用。

（2）原油期貨價(jià)格對(duì)新能源股的溢出效應(yīng)具有時(shí)變性

從2016年2月到2017年1月，供需關(guān)系相比于2015年有了較大的改善。產(chǎn)油國(guó)上游油氣投資規(guī)模緊縮、產(chǎn)量增速放緩，而下半年石油工人罷工、產(chǎn)油國(guó)武裝沖突和英國(guó)脫歐等事件推動(dòng)原油上漲。2016年末，OPEC與其他產(chǎn)油國(guó)達(dá)成聯(lián)合減產(chǎn)協(xié)議，油價(jià)同比上漲40%，達(dá)到55美元/桶。而在2016年上半年，我國(guó)地方新能源推廣政策、補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)及電動(dòng)汽車電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃等政策紛紛出臺(tái)，支撐著新能源股價(jià)，政策的利好與油價(jià)的反彈這段時(shí)間內(nèi)原油對(duì)新能源股主要呈現(xiàn)出正向溢出。在2016年末到2017年1月，原油價(jià)格一直比較穩(wěn)定，并且處于50到55美元的相對(duì)高位，我國(guó)政策力度也有所減緩，對(duì)新能源股的溢出效應(yīng)明顯減弱并呈現(xiàn)出負(fù)向風(fēng)險(xiǎn)溢出。

而從2017年7月到2018年10月，受原油產(chǎn)量的不斷下調(diào)以及全球經(jīng)濟(jì)的回復(fù)振興，原油價(jià)格穩(wěn)步上漲，從42美元上升至77美元。從政治背景看，美國(guó)制裁伊朗，委內(nèi)瑞拉遭遇經(jīng)濟(jì)危機(jī)，其產(chǎn)量持續(xù)收縮，并且降至近40年來(lái)最低點(diǎn)；從自然災(zāi)害看，颶風(fēng)頻發(fā)使對(duì)美灣沿岸煉油壓力增大，全球原油市場(chǎng)供應(yīng)再度收縮，原油價(jià)格持續(xù)上升，對(duì)新能源股呈現(xiàn)正向溢出效應(yīng)。

（3）原油期貨價(jià)格對(duì)新能源股的溢出效應(yīng)具有不對(duì)稱性

在2018年10月10日到2018年10月26日，原油從77美元跌至59美元，美國(guó)能源公司石油鉆井平臺(tái)和頁(yè)巖盆地的原油產(chǎn)量都打破歷史記錄，供應(yīng)量激增以及需求萎縮的擔(dān)憂不斷打壓原油價(jià)格。這段期間，原油價(jià)格對(duì)新能源股的溢出效應(yīng)要強(qiáng)于2017年7月至2018年10月油價(jià)上漲的溢出效應(yīng)，而原油在2015年7月到2016年2月份油價(jià)下跌的溢出效應(yīng)也明顯大于2016年2月至2017年1月上漲的溢出效應(yīng)，可以看出油價(jià)上漲的溢出效應(yīng)小于下跌的溢出效應(yīng)，具有不對(duì)稱性。

三、研究結(jié)論與建議

綜上可知，原油期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)新能源股市存在正向風(fēng)險(xiǎn)溢出，加上我國(guó)新能源行業(yè)發(fā)展尚不成熟，國(guó)際原油期貨價(jià)格波動(dòng)極大可能加劇我國(guó)能源股的波動(dòng)，故政府需做好準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)這種溢出效應(yīng)。由于原油下跌對(duì)新能源股的溢出效應(yīng)大于其上漲的溢出效應(yīng)，因此需重點(diǎn)勘察國(guó)際油價(jià)下跌給股市造成的風(fēng)險(xiǎn)，關(guān)注影響原油價(jià)格的消息，例如主要產(chǎn)油國(guó)產(chǎn)量信息發(fā)布及相關(guān)政策頒布、OPEC會(huì)議舉行、自然災(zāi)害或國(guó)際地緣事件暴發(fā)等，關(guān)注兩市場(chǎng)的正向溢出效應(yīng)與其時(shí)變性，提前做好防范措施，保護(hù)好新能源產(chǎn)業(yè)。

對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者而言，應(yīng)深知市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性與溢出性，了解國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)新能源股的正負(fù)交替的溢出效應(yīng)，時(shí)刻關(guān)注影響原油價(jià)格的國(guó)際事件，提高機(jī)構(gòu)資產(chǎn)配置與套期保值能力，例如可建立風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金、通過(guò)金融衍生品套期保值等，防止原油市場(chǎng)發(fā)生劇烈波動(dòng)時(shí)造成巨大損失。

對(duì)于個(gè)人投資者而言，應(yīng)了解投資原油的風(fēng)險(xiǎn)要小于投資新能源股的風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)自身的資產(chǎn)財(cái)務(wù)能力和風(fēng)險(xiǎn)偏好程度，考慮建立原油期貨空頭與新能源股多頭進(jìn)行套期保值，建立適合于自己的投資組合來(lái)規(guī)避市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)造成的風(fēng)險(xiǎn)。

[參考文獻(xiàn)]

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[3]歐陽(yáng)資生，李釗.原油價(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究[J].湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2017（10）：39-45.

[4]臧子歡.原油期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)新能源股票的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究[D].北京：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京），2018：1-56.

[責(zé)任編輯：潘洪志]