基于极端分位回归模型的原油股市动态相依关系研究

朱慧明 樊梦婷 贾相华

摘 要 针对国际原油价格对股市波动影响效果，提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据，通过加入结构突变，构建分位回归模型分析股票收益问题，根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析，研究变量之间的相依关系.研究结果表明动态尾部相依普遍存在于国家股市中，国际原油对国家股市的冲击存在明显的异质性，原油可以较好的对冲风险投资.随着石油价格的波动，国家股票收益会因此受到影响，不同国家股市在不同分位点随着石油价格变化的波动出现异质性.

关键词 金融工程;动态相依;数理统计;分位回归;收益波动

中图分类号 F832.5文献标识码 A

Abstract This paper investigates the dynamic tail-dependence between crude oil price and stock markets returns in oil-exporting and oil-importing countries based on daily data which consist of oil prices and stock indices in major oil importing and exporting countries during the period from January 2000 to June 2016.Our findings have important implication for policymakers and financial speculators.We obtain a more detailed result of the dependence degree and structure and the results present an extreme and heterogeneous dependence.As the oil price fluctuations，the countrys stock returns will be affected，different countries stock market at different quantiles as volatility in heterogeneity of oil price changes.

Key words financial engineering;dynamic dependency;mathematical statistics ;quantile regression return volatility

1 引 言

隨着经济全球化趋势的加剧，原油作为一种不可再生的全球性能源，在现代经济活动的发展中具有举足轻重的作用.二战以来，石油逐渐取代煤炭，跃居能源消费量的首位.随着世界经济的快速发展，各国对原油的依赖程度也越来越大.Hamilton（1983）[1]的研究表明美国经济的萧条是由于石油价格上涨引起的，石油冲击是导致欧佩克国家经济衰退的因素之一.最近几十年，国际原油与不同国家之前的经济关系研究成为了学术界的热点关注之一.例如，郭文伟（2013）[2]采用藤结构Copula模型对中国股市各风格资产之间的相依性是否存在结构性差异进行研究.提出了降低风格资产组合风险的资产配置建议.李素芳和谢赤（2014）[3]利用贝叶斯分为面板协整模型，对国际原油价格与中国各行业股票价格数据进行实证分析，解决了检验势不稳定以及原假设主观设置的问题.

股市被认为是国民经济的晴雨表，股票作为国家经济的风向标.国际原油的波动对国家经济的影响都体现在了国家股市上，股市和油价的关系研究具有很重要的指导作用.因此，学者对原油和股市的关系做了大量研究.戚倩旻和朱洪亮（2011）[4]应用VAR模型和误差修正模型研究了中美股市价格和国际石油价格间的关系，结果表明国际石油价格同中美股市指数都存在协整关系，在油价与美国股市指数的关系中，油价处于主导地位.周宇（2015）[5]利用AR-EGARCH-M模型对股市信息冲击进行了非对称性分析，结果表明中国股票市场的投资者不断趋于理性，市场有效性水平提高.

目前的相关研究，针对国际原油价格波动和石油进出口国家股市收益关系的研究相对缺乏.因此，利用尾部动态分位回归模型探讨国际原油价格波动与国家股市收益之间的关系，主要研究国际原油价格波动和国家股市收益之间是否存在显著影响，分析国际原油价格波动和不同国家股市收益之间是否存在异质性以及国际原油价格和国家股市收益之间的动态相依是否会受到全球商业周期波动和世界动荡的影响.

2 相依性分位回归模型构建

Koenker and Bassett（1978）[6]提出应用分位回归方法研究金融变量之间的依赖关系.依据因变量的条件分位数对自变量进行回归，这样得到了所有分位数下的回归模型.利用解释变量的多个分位数来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程.普通最小二乘法（OLS）回归是一个线性模型表示为：y=β′x+σ，与最小二乘回归只能得到均值方程相比，分位回归可以更详细地描述变量的统计分布.在实际的经济生活中，传统的线性回归模型不能准确详细的描述金融数据的特性，例如数据出现尖峰或厚尾的分布、存在显著的异方差等情况，最小二乘法稳健性非常差，所以估计将不再具有优良性.通常大多数经验估计很大程度上都依赖于线性回归模型，线性回归模型未能考虑极端的市场条件，而这些条件通常会导致股市收益发生巨大变化.然而市场行为远比条件平均值要复杂得多.实际上在不同分位数参数关系可能是不同的，从尾部分位数数中得到的估计结果与均值和中位数有很大的异质性.所以平均值的参数估计和统计推断不能够全面的描述变量之间的相关性.根据Binder and Coad（2011）[7]研究表明只关注均值影响可能导致相关系数估计不准确或忽略掉重要的关系.Koenker and Hallock（2001）[8]提出分位回归方法在估计离群值的观察变量、偏态和异质性的响应变量时更加准确有效.

为了缓解油价波动对国家股市和国家经济造成的冲击，应从不同的角度和解决国际油价对国家宏观经济的影响.首先可以从政治、经济、外交入手，改变不同的原油进出口渠道，以中国为例，作为石油消耗大国和原油进口大国，主要集中向石油出口国家沙特阿拉伯、俄罗斯、委内瑞拉等国家进口，所以长期以来，进口国际油价处于很被动的形势，中国的物价水平以及工业生产成本等也会受到各国的政治局势和原油定价的影响.近年来，美国能源独立，日本欧洲国家的能源紧缺导致了大幅度的减少了原油进口量，所以国际原油市场的影响力对不同国家的影响不同.研究国际原油价格波动对股市的影响具有重要的现实意义，从投资者的角度看，通过观察国际油价的变化可判断股价的走向，在把握油价波动对股票收益率差异化影响的基础上，更为合理地做好分散化投资.政策制定者可以根据股市对油价的不同反应建立高效的风险管理机制，制定适当的规则以尽量减少股市波动.

通过阐述的一些观点，发现很多问题值得进一步研究.第一不同国家在全球经济中的地位上升程度和能源需求在世界能源总需求中的比重各不相同，国家因素怎样影响国际原油价格是值得考虑的一个问题.第二关于怎样对国际油价波动进行风险管理和套利;由于国家股市对油价波动的反应出现异质性，需要考虑调查预测风险价值模型，同时考虑到油价和国家股市的波动起伏不同，可考虑对此进行风险套利，需要研究者进行更多的研究和探索.

参考文献

[1] J D HAMIlTON.Oil and the Macroeconomy since World War II[J].Journal of Political Economy，1983，91（2）：228-248.

[2] 郭文伟.基于藤结构Copula模型的中国股市风格资产相依结构研究[J].经济数学，2013，30（4）：62-70.

[3] 李素芳，謝赤，朱喜安.国际油价与中国股市关系的实证研究[J].统计与决策，2014，31（23）：152-155.

[4] 戚倩旻，朱洪亮.国际石油价格与中美股票市场影响关系的计量分析[J].金融理论与实践，2011（7）：82-87.

[5] 周宇.基于阶段划分的股市信息冲击的非对称性分析[J].经济数学，2015，32（3）：99-105.

[6] R KOENKER，G BASSETT.Regression Quantiles[J].Econometrica，1978，46（1）：33-50.

[7] M BINDER，A COAD.From Average Joes happiness to Miserable Jane and Cheerful John：using quantile regressions to analyze the full subjective well-being distribution [J].Journal of Economic Behavior & Organization，2011，79（3）：275-290.

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[11] A HAMILTON.Early Modern Confraternities in Europe and the Americas：International and Interdisciplinary Perspectives.Edited by Christopher Black and Pamela Gravestock[J].The Heythrop Journal，2011，52（3）：503-504.