国际原油价格同国内相关行业股价的动态相关性研究
发布时间：2020-12-18 02:27
国际原油价格的巨幅振荡在近几年已成为经常性的现象,在我国原油对外高依存度的背景之下,国际原油价格的高波动性对国内相关行业冲击的风险管控也成为了必须要高度重视的问题,在这些相关行业中,能源部门包括传统化石能源和新能源尤为重要。原油价格的波动会对能源产业形成直接冲击,进而波及金融市场,引起股市振荡,因此我们需对这种相关性溢出的风险有更加深入的认识。随着经济全球化的加深与科技水平的提高,不仅仅是国际油价同国内相关行业股价的动态相关性,传统能源与新能源部门之间或正向或负向的相关关系也值得我们探讨。相关性是一个广受研究者青睐的课题,尤其是在金融领域,近年来学者们对相关性问题的不同维度使用各种技术方法进行了大量研究,同时也涌现出了数量众多的文献资料,但是学者们对于变量间相关性溢出效应的测度这一问题上并为形成一致的结论。本文中所研究的动态相关性测度的是某系统内部各变量之间具备频率特征的方向性相关性溢出效应水平,并且把它们量化出来,从而我们可以直观、清晰地识别出系统内部变量间的动态相关性。本文使用frequency-connectedness相关性方法测量了国际原油价格布伦特（Brent）和国内相关行...
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图3-1时序图
第三章实证分析21（下文简称“上证高新”），这5个变量的时间序列图。自2012年以来，这5个变量的时间序列图的走势不尽相同。首先来看英原油布伦特的走势，布伦特原油的价格在2015年年中时触底后开始进入上升通道，而我国股市在2015年年中时攀顶后开始急速下跌，布伦特原油似乎并未受到我国国内“股灾”的影响，它也没有明显影响我国股市的走势，二者似乎并无关联，这也间接证明了我们的“布伦特原油并非主要信息发送者”的结论。再来看国内市场，2015年中旬“股灾”时期，上证指数、全指能源、中证新能、上证高新的走势非常一致，都达到了最高点，有着非常陡峭的尖峰；在其他时期代表能源行业的全指能源（NE）的走势就显得有些特立独行。全指能源与其他国内变量不同，在我们的样本区间内，2015年的“股灾”已经是它的第二次大涨大跌，这表明把能源行业单独列为研究对象是非常必要的。对比上证指数、中证新能（CNE）和上证高新（HT）的时序图我们发现，中证新能与上证高新的走势非常类似，这间接证明了我们之后的结论“在投资者眼中，新能源类股票与高新技术行业股票似乎是相同的资产”。三、收益率图3-2收益率图上图为布伦特（Brent）、上证综指（SSEC）、全指能源（NE）、中证新能（CNE）和上证高新（HT）这五个变量从2012年1月4日至2019年11月19日将近八
第三章实证分析23五、波动率资产波动率是最常用的金融资产的风险度量工具，在本文中，我们使用波动率的常见定义，即波动率是日收益率的条件标准差。文中计算的波动率为隐含波动率。图3-3波动率图上图为布伦特（Brent）、上证综指（SSEC）、全指能源（NE）、中证新能（CNE）和上证高新（HT）这五个变量从2012年1月4日至2019年11月19日将近八年的波动率图。从图3-3中我们可以看到，从波动率的层面上来说，最具有波动性的是布伦特，2014年至2017年和2018年至今，布伦特都呈现出剧烈波动的态势，但这也并不令人感到意外，毕竟原油是一种特殊的商品。上证综指和全指能源的波动率图像类似，但全指能源的波动率波动幅度更大，呈现出非常“陡峭”的走势。中证新能和上证高新的波动率图像有区别于上证综指和全指能源的波动率图像，区别之处主要在于2015年时的第一个“波峰”，上证综指和全指能源的波动率图像在2014-2016年时呈现出清晰的“正三角形”顶部特征，而中证新能和上证高新却没有呈现出“正三角形”顶部，而是两个明显的波峰，此外还惊人的相似，它们继续呈现出孪生兄弟似的特征，这也与上文收益率的情况相呼应。波动率是日收益率的条件标准差，这五个变量的波动率图像也反映出了波动率的一般特征，即“异常值和波动率聚集现象（在某个特定时间段上波动率高，而在
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国原油期货价格基准建设研究[J]. 冯保国. 国际石油经济. 2019(04)
[2]中国原油期货动态风险溢出研究[J]. 张大永,姬强. 中国管理科学. 2018(11)
[3]国际原油价格实证分析[J]. 冯保国. 国际石油经济. 2018(01)
[4]国际原油市场与股票市场的联动关系研究——基于分位数回归的经验证据[J]. 陈晓春,黄媛. 财经理论与实践. 2017(05)
[5]互联网货币市场基金与金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型[J]. 陈珂,张竞文. 金融理论与实践. 2017(09)
[6]我国商品期货对相关股票溢出效应的实证研究——基于投资者关注[J]. 张淳奕. 投资研究. 2017(07)
[7]原油价格冲击对中国股票市场的非对称影响研究[J]. 刘新恒,盛虎,赵晓芹. 经济数学. 2017(02)
[8]国际原油价格变化对中美能源股影响的断点研究[J]. 方胜,卢新生,刘笑. 北京理工大学学报(社会科学版). 2017(04)
[9]原油价格与世界股票市场之间的高阶矩相依性研究[J]. 王鹏,蒋焰,吴金宴. 管理科学. 2017(03)
[10]保险公司系统性风险溢出效应研究——基于DCC-GARCH-CoVaR模型[J]. 袁薇,王培辉. 财会月刊. 2017(05)
博士论文
[1]国际油价与我国能源公司股价的相关性测度及其在风险管理中的应用[D]. 温晓倩.西南交通大学 2015
[2]国际原油价格变动对中国股票市场的影响分析[D]. 曹红.西南财经大学 2014
硕士论文
[1]基于量与价视角的中国新能源发展对策研究[D]. 颜淼.华南理工大学 2015
[2]国际石油价格冲击对中国经济的影响[D]. 王剑飞.东北财经大学 2011
本文编号：2923169
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图3-1时序图
第三章实证分析21（下文简称“上证高新”），这5个变量的时间序列图。自2012年以来，这5个变量的时间序列图的走势不尽相同。首先来看英原油布伦特的走势，布伦特原油的价格在2015年年中时触底后开始进入上升通道，而我国股市在2015年年中时攀顶后开始急速下跌，布伦特原油似乎并未受到我国国内“股灾”的影响，它也没有明显影响我国股市的走势，二者似乎并无关联，这也间接证明了我们的“布伦特原油并非主要信息发送者”的结论。再来看国内市场，2015年中旬“股灾”时期，上证指数、全指能源、中证新能、上证高新的走势非常一致，都达到了最高点，有着非常陡峭的尖峰；在其他时期代表能源行业的全指能源（NE）的走势就显得有些特立独行。全指能源与其他国内变量不同，在我们的样本区间内，2015年的“股灾”已经是它的第二次大涨大跌，这表明把能源行业单独列为研究对象是非常必要的。对比上证指数、中证新能（CNE）和上证高新（HT）的时序图我们发现，中证新能与上证高新的走势非常类似，这间接证明了我们之后的结论“在投资者眼中，新能源类股票与高新技术行业股票似乎是相同的资产”。三、收益率图3-2收益率图上图为布伦特（Brent）、上证综指（SSEC）、全指能源（NE）、中证新能（CNE）和上证高新（HT）这五个变量从2012年1月4日至2019年11月19日将近八
第三章实证分析23五、波动率资产波动率是最常用的金融资产的风险度量工具，在本文中，我们使用波动率的常见定义，即波动率是日收益率的条件标准差。文中计算的波动率为隐含波动率。图3-3波动率图上图为布伦特（Brent）、上证综指（SSEC）、全指能源（NE）、中证新能（CNE）和上证高新（HT）这五个变量从2012年1月4日至2019年11月19日将近八年的波动率图。从图3-3中我们可以看到，从波动率的层面上来说，最具有波动性的是布伦特，2014年至2017年和2018年至今，布伦特都呈现出剧烈波动的态势，但这也并不令人感到意外，毕竟原油是一种特殊的商品。上证综指和全指能源的波动率图像类似，但全指能源的波动率波动幅度更大，呈现出非常“陡峭”的走势。中证新能和上证高新的波动率图像有区别于上证综指和全指能源的波动率图像，区别之处主要在于2015年时的第一个“波峰”，上证综指和全指能源的波动率图像在2014-2016年时呈现出清晰的“正三角形”顶部特征，而中证新能和上证高新却没有呈现出“正三角形”顶部，而是两个明显的波峰，此外还惊人的相似，它们继续呈现出孪生兄弟似的特征，这也与上文收益率的情况相呼应。波动率是日收益率的条件标准差，这五个变量的波动率图像也反映出了波动率的一般特征，即“异常值和波动率聚集现象（在某个特定时间段上波动率高，而在
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国原油期货价格基准建设研究[J]. 冯保国. 国际石油经济. 2019(04)
[2]中国原油期货动态风险溢出研究[J]. 张大永,姬强. 中国管理科学. 2018(11)
[3]国际原油价格实证分析[J]. 冯保国. 国际石油经济. 2018(01)
[4]国际原油市场与股票市场的联动关系研究——基于分位数回归的经验证据[J]. 陈晓春,黄媛. 财经理论与实践. 2017(05)
[5]互联网货币市场基金与金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型[J]. 陈珂,张竞文. 金融理论与实践. 2017(09)
[6]我国商品期货对相关股票溢出效应的实证研究——基于投资者关注[J]. 张淳奕. 投资研究. 2017(07)
[7]原油价格冲击对中国股票市场的非对称影响研究[J]. 刘新恒,盛虎,赵晓芹. 经济数学. 2017(02)
[8]国际原油价格变化对中美能源股影响的断点研究[J]. 方胜,卢新生,刘笑. 北京理工大学学报(社会科学版). 2017(04)
[9]原油价格与世界股票市场之间的高阶矩相依性研究[J]. 王鹏,蒋焰,吴金宴. 管理科学. 2017(03)
[10]保险公司系统性风险溢出效应研究——基于DCC-GARCH-CoVaR模型[J]. 袁薇,王培辉. 财会月刊. 2017(05)
博士论文
[1]国际油价与我国能源公司股价的相关性测度及其在风险管理中的应用[D]. 温晓倩.西南交通大学 2015
[2]国际原油价格变动对中国股票市场的影响分析[D]. 曹红.西南财经大学 2014
硕士论文
[1]基于量与价视角的中国新能源发展对策研究[D]. 颜淼.华南理工大学 2015
[2]国际石油价格冲击对中国经济的影响[D]. 王剑飞.东北财经大学 2011
本文编号：2923169
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