基于DGC-MSV模型下对国际原油期货价格的波动溢出分析

戴玉泉

一、引言

西德克萨斯中质原油期货(WTI)和北海布伦特轻质原油期货(Brent)作为国际石油市场中使用最频繁、占比最大的两大基准原油。 国际原油贸易定价以期货市场价格为基准，包括中国在内的绝大多数国家的原油消耗量和进口量不断攀升，使得各国普遍被动地认定原油定价的基准为WTI、BRENT 等。 而WTI-布伦特价格由哪些因素决定? WTI-布伦特价格的合理套利边界如何确定? 通过研究这些问题，可以加深对石油市场的了解。

二、理论简介

ARCH 族和SV 类模型常用于研究与价格波动率以及风险溢出效应有关的金融领域。 由于SV 类模型中涵盖了随机因素，因此更符合金融领域中实际波动率的要求，更适合用于经济与金融领域问题研究。 在不同市场的研究中，通常选用多元SV 模型来研究不同市场间的波动溢出效应，因此，建立同时包含动态相关系数与格兰杰因果关系检验的DGCMSV 模型来研究WTI 和Brent 原油期货价格。

三、实证研究

(一)数据来源与数据处理

西得克萨斯轻质原油和布伦特原油是国际石油市场中使用最频繁、占比最大的两大基准原油，因而选用WTI 原油期货结算价与Brent 原油期货结算价这两个原油期货价来分析国际原油期货价格的波动溢出效应。 本文采取2010 年2月到2019 年12 月WTI 原油期货结算价与布伦特原油期货结算价周数据。 数据来源于Wind 数据库。 考虑到时间序列数据可能存在异方差，对这两个周收盘价序列做自然对数一阶差分并扩大100 倍，得到WTI 与Brent 期货价格的收益率序列。

表1 ADF 单位根检验结果

对两个收益率序列做ADF 单位根检验，结果如表1 所示，两个收益率序列平稳，因而可以直接建立MSV 模型。

(二)模型建立

RWTI与RBrent收益率波动应该存在较为明显的相关性，相关系数分别用u1和u2表示；RWTI与RBrent收益率波动存在持续性，分别用phi1与phi2表示；RWTI与RBrent收益率波动还存在相互影响，即溢出效应，φ21和φ12分别表示RWTI与RBrent和RBrent与RWTI的波动溢出效应。 对RWTI与RBrent收益率建立DGCMSV 模型，运用MultiBUGS 软件，采用蒙特卡洛方法估计参数，总迭代4 万次，将前1 万次进行退火燃烧。

(三)动态相关关系分析

图1 WTI 与Brent 期货价格收益率动态相关系数图

由图1 和表2 可知，WTI 与Brent 期货市场价格指数收益率动态相关系数均值为0.886966，并在0.5822 至0.9812 上下波动，表明随着动态相关系数不断波动变化，WTI 与Brent期货市场之间的联系仍然密切，且基本保持高度正相关关系。

表2 动态相关系数统计表

表3 动态相关系数统计结果

由表3 估计结果可知，psi 的均值为0.9923，其波动延续性较高，表现出其长期记忆性，在95%置信区间下，psi 值均为正数，这表明两个市场波动延续性较强，易受自身初期波动的影响，对自身市场影响具有延续性。

(四)波动溢出效应分析

波动溢出效应系数用来反映WTI 与Brent 期货市场的波动强度以及期货价格波动的传导方向。 通过蒙特卡洛抽样方法，对经过“退火后”的样本数据进行统计分析，得出了以下DGC-MSV 模型的参数估计值，如表4 所示。

表4 参数估计结果

由表4 估计结果可知，WTI 期货市场波动水平参数u1为-0.3609，而Brent 期货市场波动水平参数u2为-0.1198，表明WTI 期货市场波动程度更高；WTI 期货市场波动持续性参数φ1为 0.7109，而 Brent 期货市场波动持续性参数φ2为0.7022，表明WTI 期货市场价格波动持续性较强但相比Brent期货市场来说不太明显，两个市场收益率序列均存在显著的波动聚集性，且均容易受到自身前期波动的影响。 与Brent期货市场相比，WTI 期货市场受自身前期波动影响时间更长，需要经过更长的时间后才会表现出向均值靠拢的特征。

表5 WTI 与Brent 期货市场波动溢出系数

φ21表示WTI 期货市场对Brent 期货市场的波动溢出效应参数，φ12表示Brent 期货市场对WTI 期货市场的波动溢出效应参数。 由表5 估计结果可知，在95%置信水平下，φ21和φ12的参数估计值分别为0.3172 和0.2699，φ21的参数估计值大于φ12的参数估计值，表明WTI 对Brent 的波动溢出效应更强；两个市场波动溢出系数的T统计量检验值均大于T统计量在95%置信水平下的临界值1.96；同时由表4 估计结果可知，在95%置信区间，φ12和φ21均为正数。 上述参数估计结果表明，WTI 期货价格变动是Brent 期货价格变动的Granger 原因，Brent 期货价格也是WTI 期货价格变动的Granger 原因，二者存在显著的双向波动溢出效应；由波动溢出效应参数可知，WTI 期货市场是波动溢出的源头。

四、结论与建议

本文从国际原油期货市场出发，以WTI 与Brent 原油期货价格指数的收益率序列为研究对象，构建融合Granger 因果关系检验、动态相关性分析的DGC-MSV 模型，对国际原油期货市场波动溢出效应进行实证研究，得到以下结论：

第一， WTI 原油期货和Brent 原油期货两个市场波动延续性较强，易受自身初期波动的影响。 WTI 期货收益率序列的波动持续性参数值高于Brent 期货收益率序列，表明WTI期货市场价格波动的持续性更高。 当价格信息开始冲击期货市场时，相比较而言，WTI 期货市场受其带来的期货价格波动影响更大。

第二，WTI 与Brent 期货市场价格变动存在显著且稳定的动态正相关性。 动态相关系数表明，WTI 与Brent 期货市场价格变动存在高度动态正相关性且波动持续性较高，弱化信息冲击的能力较弱。 WTI 和Brent 作为国际石油市场中使用最频繁、占比最大的两大基准原油，其期货价格波动必定会对国际石油市场产生较大的影响，进而对彼此原油价格也会产生连带影响，甚至引起所在市场总体的变动。

第三， WTI 与Brent 期货市场价格变动存在显著的双向波动溢出效应且都表现出正向的风险传递特性。 两个期货市场相比较而言，Brent 期货市场对WTI 期货市场的波动溢出效应强度更大。 WTI 期货市场作为Brent 期货价格的被动接受者，也逐步影响着全球原油期货市场价格走势。 与此同时，随着WTI 期货市场国际化程度的不断提高，市场运行受价格信息冲击尤其是源自Brent 冲击的风险也在上升。

因此，当前Brent 期货市场相较于WTI 期货市场更加成熟，投资者在原油期货市场投资时可拓宽投资组合；当投资者投资WTI 期货市场时，不仅需要关注WTI 自身期货价格以及相关因素变动情况，还需要考虑Brent 期货价格波动，在市场下行压力过大时，针对其波动采取有效预防措施，减缓Brent 期货价格波动大对自身带来的影响，将自身损失降至最小化。