1、16统计研究S协tislical Research2005年第4期No4嬲基于ARCH类模型的国内油价波动分析潘慧峰张金水ABSTRACTThe ARCH type models are applied on the weekly data of crude oil return from January 1997 toNovember 2003 to examine the features of volatility in China marketOur findings indicate that thereexists significant conditional heteroske
2、dasticity but with low persistence in the return of crude oilTheleverage effect in oil market is different from the one in the stock market，which shows that upwardmovements in the price of crude oil are followed by higher volatilities than downward movements of thesame magnitudeBased On this，this pa
3、per analyzes the cause of the leverage effect in crude oil marketfrom the angel of nonrenewable resources and discusses the countermeasures to deal with the volatility inoil price in terms of the situation of China关键词：原油价格；波动性；TARCH；杠杆效应一、引言20世纪70年代的石油危机表明，油价的大规模持续上涨会使石油进口国的经济增长率降低，并产生潜在的通货膨胀的压力。油价有
4、两种影响经济的途径：其一，石油不仅是生产过程中的重要投入品而且是重要的消费品，并且它与其它产品的替代弹性很低，因此油价上涨将会使生产可能性曲线和消费可能性曲线向内收缩，即使采取扩张性的财政政策和货币政策使经济恢复到潜在生产能力，与石油涨价前相比，实际GDP仍会降低，这是油价上涨对宏观经济的直接影响。其二，油价上涨会导致生产的边际成本的增加，这会诱发通货膨胀的发生，如果工资是粘性的，将会进一步降低GDP和就业，这是油价上涨对宏观经济的间接影响。近年来，随着我国经济的快速增长，石油进口量逐年提高，油价波动日益成为国内经济运行的不稳定因素。国际货币基金组织的研究表明：石油价格的上升对中国经济增长有负
5、面影响，并对中国通货膨胀产生加速作用。石油价格上升5美元桶，会导致中国经济增长率下降019，同时导致通货膨胀率上升008(邓大海2003)。油价波动对经济造成的危害主要取决于两个因素，一是波动的持续性：二是经济对石油的依赖程度。自1997年我国原油定价与国际接轨以来，国内石油定价主要受国际市场的影响，中国只能被动接受而不可能从根本上控制油价的波动；另外，我国目前正处在工业化的过程中，加之城市化进程的加快，高耗能重化工业如钢铁、化工、建材等行业的迅猛发展对石油产生了巨大的需求，因此国内经济对石油的依赖程度逐渐增加，并且这种趋势在短期内不可能得到改善。目前，油价波动是我国宏观经济的不稳定因素之一，
6、因此监控、预测石油市场的波动对于我国这样的石油消费大国有十分重要的意义。国内外大量学者对油价波动进行了分析与预测，其中大部分是从经济学理论或单纯的基本面情况进行定性分析。胡蓉(2002)等分析了影响油价的非供求因素；梅孝峰(2001)的研究表明以垄断市场结构和竞争性市场结构来解释油价的波动难以得到实际数据的支持；史丹(2003)分析了我万方数据潘慧峰张金水：基于ARCH类模型的国内油价波动分析 17国当前油价机制的效果、缺陷及完善措施。另一部分学者主要应用时间序列分析的工具来分析油价的波动，如Cortazar和Schwartz(2003)建立了石油期货价格的随机模型，冯春山(2003)等建立了
7、国际油价的ARCH模型。但是，对国内油价波动特征的分析还未见诸于文献。与分析国际油价相比，发现国内油价的波动特征对于我国的经济运行具有重要的现实意义。本文主要应用ARCH类模型分析了国内原油价格收益率的波动特征，发现石油市场存在异于股票市场的杠杆效应油价上涨比油价下跌对波动的影响更大。从不可再生资源经济学的角度对此现象进行了解释，并探讨了规避风险的对策，以期对我国石油市场风险监控、预测提供决策支持。二、ARCH类模型ARCH类模型是最常用的波动建模工具，这类模型主要用于刻划时间序列呈现的条件异方差和波动聚类现象。波动聚类是指收益率波动常呈现在某一时段内持续偏高或偏低的情况，这种现象的出现源于外
8、部冲击对价格波动的持续性影响。Engle(1982)最早提出ARCH模型来描述波动聚类性和持久性，解决了时变方差建模的难题。ARCH(p)模型形式如(1)式(2)式所示：F=X7。日+s； (1)h。=VO,“(e：I，f1)=+生l a。e2“ (2)其中Z表示为t时刻的收益率，置为外生变量或者先决变量，L一，为t一1时刻的信息集，h。为t时刻的条件异方差。随后Bollerslev(1986)将ARCH模型推广到GARCH模型，该模型弥补了在样本容量较小时，ARCH模型滞后阶数过大带来的计算效率和精度的不足。从理论上讲，一个较高阶的ARCH模型可以用低阶的GARCH模型代替。ARCH模型另一
9、个重要的拓展是Glosten，Jaganathan等人(1993)提出TARCH模型，它主要用来刻画波动的非对称性效应。在股票市场上，经济人对坏消息的反应往往比好消息更强烈，例如在股市大跌时，投资者就会纷纷抛售股票，导致股票价格进一步下跌，而在股市上涨时，价格上升的幅度就没有那么大，这种现象被称为杠杆效应。我们以TARCH(1)模型为例来说明如何描述杠杆效应，其条件均值方程同(1)式，条件方差方程如(3)式所示：h。=vat(s：I t1)=+傩2。一I+赡：一I d。一I(3)其中，当H0，d；-I=0，2H对h。的影响因子为口。即当前波动不仅取决于过去的波动幅度，也取决于波动的正负，如果y
10、0，则表明与正向波动相比，绝对值相同的负向波动会造成下期更大的波动。实证研究表明，大多数的股票市场存在杠杆效应。我们猜想，在石油市场上可能也会存在杠杆效应，但这种杠杆效应可能会与股票市场相反，表现为相同幅度的正向波动会比负相波动对以后波动的影响更大，即y0，我们将在以下的分析中验证这一猜想。三、收益率的基本统计特征本文的样本取值从1997年1月一2003年11月中国国内原油的FOB即期价格的周数据，共359个样本。数据来源于美国能源情报署网站提供的统计数据(一eiadoegov)，所有的计算结果由Eviews 40实现。令国内第t周的石油价格为P。，则第t周的对数百分收益率为yI=lOOln(
11、P。，P川)。由图1可以看出，收益率基本上围绕0均值上下波动，波动幅度较大，比较适合用ARCH模型建模。表1的收益率序列的基本统计特征表明序列存在“尖峰厚尾”现象，且不服从正态分布。1阶自相关系数为0288，表明序列存在显著的自相关，Q(10)统计量也验证了这点。Q2(10)统计量表明序列存在条件异方差和波动聚类现象。ADF检验在1的显著性水平下拒绝存在单位根的假设，说明原序列是平稳的。鉴于石油产品体系纷乱复杂，必须选择一个具有代表性的石油产品进行研究。本文选择国内原油为研究对象，原因在于原油的价格走势代表了整个石油产品价格走势。原油是各种石化产品的原料，它处在整个石化产业链的最上游，原油价格
12、的波动会传导到整个石油产业链，进而使相关的石油产品价格发生同向变动。万方数据18 统计研究1998 1999 2000 200l 2002 2003图1国内原油价格及收益率表1 收益率的基本统计特征(1997，12003，11)统计量 K值均值 00409标准差 39447偏度 一O3413超常峰度 15922Pl 0288p2 0052Q(10) 36288001Q2(10) 30941001Jarque-Bera 4476001ADF检验 一14035001注：yl为国内原油价格的收益翠，以百分比计算；超常峰度为峰度减3；p是滞后i阶的白相关系数；Q(i)统计量和Q2(i)为Liung-B
13、ox统计量，分别检验收益率序列及收益率平方序列滞后l到i阶的自相关系数是否联合为0；JarqueBera统计量是正态性检验；方括号里面为p值。鉴于收益率存在序列相关，我们引入ARMA模型对原序列进行滤波。为了得到最佳模型，我们比较了ARMA(1，1)，AR(1)，MA(1)模型，依据AIC准则选择MA(1)模型。模型较好地拟合了收益率的条件均值，解释变量在1的水平下显著。滤波后的残差不再存在自相关现象，这说明用MA(1)模型来拟合条件均值是充分的。其它统计指标没有大的变化，残差仍具有较高的峰度，Q2统计量表明残差序列仍具有波动聚类现象。表2 线性滤波后收益率残差的基本统计特征统计量 Y值均值
14、00302标准差 37730偏度 04207超常峰度 27303Q(10) 525180812Q2(10) 29936001Jarque-Beta 121759001我们进一步采用Engle(1982)提出的ARCHLM方法，对残差是否存在额外的ARCH效应进行检验，并以此确定ARCH模型的滞后阶数。检验结果表明在5的置信水平下，只有当滞后阶数取1时，ARCH检验才是显著的。这说明残差平方序列只存在一阶自相关，波动的持续性较弱，因此无需考虑高阶的ARCH模型和GARCH模型。四、ARCH模型的建立及分析我们采用准最大似然法估计收益率的ARCH模型，为了得到最佳模型，考虑如下模型：MA(1)AR
15、CH(1)in blean；(2)1VIA(1)ARCH(1)；(3)MA(1)TARCH。模型估计的结果表明不存在ARCHin Mean效应，但存在显著的杠杆效应。表3给出了ARCH及TARCH模型的估计结果：表3 ARCH及TARCII模型准最大似然估计结果参数 ARCH TARCH0 02976(O0646) 02948(00637) 119418(10566) 115707(10204)口 016631(O0701) 03016(00929)， 一01985(01010)Q(10) 422160896 38376O92Z口2(10) 14111011 916151042Alc 5483
16、905 5483955Log likelihood 97861 97762注：参数一栏中左边是ARCH模型的参数，右边是TARCH模型的参数；参数估计量后面的圆括号里面为估计量的标准差，方括号里面是P值；空格表明回归方程中没有这一解释变量。ARCH及TARCH模型所有的变量都在5的水平下显著。标准残差的Q和Q2统计量的P值均大于10，表明两个模型均不存在额外的自相关和波动聚类现象，均值方程和方差方程都是充分的。两个模型的AIC和列数似然函数值相差无几，说明两个模型都是可取的。ARCH(1)模型的a=0171，则收益率的无条件方差为119418(1017)=143877，服从一个弱平稳过程；当期
17、的方差冲击只有17在下期仍然存在，说明波动的持续性较弱；口2=0028913，则。的无条件四阶矩存在，说明厚尾现象并不非常严重。对于上述现象，我们的解释如下：这可能与我们采用周度数据有关，一般说来，数据频度越高，波动聚类越明显，如果采用日度数据(或者高频数据)则波动聚类现象会更显著；1998年以后，我国虽然建立了与国际接轨ARCH(1)模型的无条件方差为m(1一口)，无条件四阶矩为32(1+Ot)(1一口)(13a2)。万方数据潘慧峰张金水：基于ARCH类模型的国内油价波动分析 19的原油价格机制，使我国成为国际石油价格的接受者。但政府对油价的调控也不容忽视，定价的一个重要原则是要充分考虑社会
18、各方面的承受能力，保持油价的相对稳定，这无疑减缓了油价波动的剧烈程度。油价的波动持续性较低说明了政府的价格调节政策的成功，它有利于国内的石油生产者和需求者对油价的走势建立相对稳定的预期，有利于经济的健康发展。但这并不意味着原油市场的风险较小，相反从图2可知截距项解释了波动的绝大部分，这部分风险主要是国际市场传导过来的。在国际市场上，欧佩克对石油价格影响最大。但欧佩克成员国具有畸形的财政结构，这些国家的财政收入主要来源于石油出口。在油价较高时，这些国家财政状况良好，因此并不急于增加产量：而在油价较低时为增加财政收入，这些国家则陷入增产的困境，致使石油价格进一步降低，这是石油价格波动比较大的原因：
19、另外，世界石油的主要产量来自中东地区，动荡的政治局势以及不可预知的恐怖活动也增加了国际油价大规模波动的可能性。TARCH模型中的门槛项(Threshold)的P值小于5，说明原油市场存在明显的杠杆效应。相对于ARCH模型，条件方差模型中的常数项有所降低，这说明杠杆效应可以进一步解释常数项中的一小部分波动。，为负值表明油价下跌对整个经济而言是好消息，而油价上涨是坏消息。这一点与股票市场恰好相反，股票指数的上涨一般是经济繁荣的标志，而油价上涨则会使经济陷入萧条，比如1973年世界油价上涨，使美国经济陷入长期的滞胀状态。当价格下跌时，e；一。对h。的影响因子为0301601985=01031；当价格
20、上涨时，e：一，对h。的影响因子为03016，是价格下跌时的3倍。由图2亦可知，油价上涨时TARCH模型的条件方差比ARCH模型要大，而油价下跌时则相反，这很好地验证了杠杆效应的存在。杠杆效应为什么如此显著?从经济学角度讲，石油市场的杠杆效应根源于石油的不可再生性。石油不但存在经济学普遍意义上的相对稀缺性，其不可再生性决定了它还存在绝对稀缺性。从供给的角度，石油是不可再生资源，其开采受到资源禀赋的约束，总有耗竭之日。储量减少会导致开采成本逐渐增加，进一步导致油价的升高。l柚汇H模型的条件方差lI-国内原油价格lTARCH模型的条件方差l图2 ARCH模型与TARCH模型的条件方差即使开采成本不
21、变，在储量固定、完全竞争的市场结构下，油价将会逐渐上升(Hotelling 1931)。因此从长期看，随着储量的不断下降，油价上涨将主导价格走势。从需求的角度看，我国经济增长和工业化进程的加快使石油消费猛增，使国内经济一直受石油短缺的困扰。供需失衡加剧了油价的上涨，从图2也可以看出，2002年以来我国国内原油价格一直振荡上行阶段。石油的不可再生性决定了石油市场上的多空双方的力量对比，石油供给者的市场地位明显要高于石油需求者。油价上涨会加剧石油短缺的预期，使其倾向于在当期购买，这种争夺加剧了价格的进一步上涨，加上投机因素的推波助澜，就会出现“买涨不买跌”的现象。而当油价下跌时，石油经销商可以将石
22、油囤积起来，待价格升高时再出售；石油开采商则倾向于减少当前开采量，这样市场的供给量就会降低，市场价格就会回升，阻碍了油价的进一步的降低。石油市场的这种不对称性导致了供给不足时价格的上涨幅度将大于供给过剩时价格下降的幅度，造成石油市场显著的杠杆效应。五、石油市场避险工具的选择由于我国只能被动接受国际油价，国内石油市场的总体风险还是非常高，因此必须选择合适根据中国原油的定价机制，原油基准价格由国家发改委根据上月新加坡市场相近品质原油离案价格加关税公布。以中国最大的油田大庆油田为例，大庆油田曾经稳产5000万吨持续27年，但到了2003年降低到4830万吨，2004年又进一步降低到4630万吨。万方
23、数据20 统计研究的避险工具。在这一点上，股票市场可以建立投资组合(portfolio)，当市场条件发生变化时，可以改变投资组合中各种资产的权重来降低风险。但投资组合的思想并不适合石油市场，一是因为石油市场的资产种类较少，更为重要的是，投资组合降低风险的前提条件是其包含的资产的收益率之间应该相关性极小、不相关或者负相关，但各种油品的价格走势往往一致，其收益率之间一般是正相关的。因此，在石油市场的风险管理中，建立投资组合来降低风险是不可行的。一个可行的避险工具是石油期货，它可以通过套期保值来降低油价波动的风险。在一个成熟的市场经济体系中，石油生产者和石油需求者无疑都需要原油期货市场来降低市场风险
24、。对石油生产者而言，期货市场的存在可以让它通过卖方保值锁定价格的方式来稳定生产，以免价格下降时造成损失；而对于石油需求者来说，期货市场的存在使得它们可以通过买方保值锁定成本，以免价格上升时增加支出。另外，期货具有良好的价格发现功能，其形成的远期价格可成为原油定价的主要依据，从而改变目前市场价格剧烈波动的状况。目前，美国、新加坡、英国、日本等国都建立了石油期货市场，并且取得了极大的成功，企业可以通过石油期货来规避油价波动带来的风险。因此，我国应尽快建立本国的石油期货市场，改变我国石油定价过分依赖国际市场的现状，从而改变国内油价剧烈波动的状况，保障我国经济的稳定运行。六、结论本文基于ARCH类模型
25、探讨了我国原油价格收益率的波动性，得到以下结论。1收益率序列具有显著的异方差性，但波动呈现“短记忆”性。波动持续性较弱表明我国原油定价机制在减缓油价波动、稳定经济人对油价走势的预期、确保经济平稳发展方面发挥了积极的作用。2石油市场存在显著的杠杆效应，具体表现为相同幅度的油价上涨比下跌对下一期波动的影响更大。这与股票市场恰好相反，股票市场的杠杆效应表现为相同幅度的股价下跌比上涨对下期波动的影响更大。直观的经济解释是，股价下跌对于投资者是坏消息，这时投资者会纷纷抛售股票，造成价格剧烈下跌；与此相对应的是，油价上涨对于所有的石油需求者来说是坏消息，加剧石油短缺的预期，使石油需求者纷纷抢购石油，造成价
26、格剧烈上涨。3杠杆效应根源于石油的不可再生性，这种不可再生性导致了石油供给者比需求者拥有更强市场力量，造成了供给不足时价格的上涨幅度将大于供给过剩时价格下降的幅度。4在规避风险工具的选择上，投资组合不能成为石油市场的避险工具，应尽快推出石油期货来规避油价波动带来的风险，保障我国经济的稳定运行。参考文献1邓大海2002年石油价格变动及影响分析中国物价2003，42冯春山，吴家春蒋馥国际石油市场的ARCH效应分析石油大学学报(社会科学版)2003，(4)3梅孝峰国际石油价格波动分析http：oldteneteeereducn4史丹我国当前油价机制的效果、缺陷及完善措施中国工业经济，2003，(9)
27、：37445Bollerslev TGeneralized Autoregressive ConditionalHeteroskedasticityJournal of Foconometrics，1986(31)：3073276CortazarEduardo SSchwartzImplmenting a StochasticModel for Oil Futures PricesEnenrgy Fconomics，2003，(25)：2152387Engle RFAutoregressive Conditional Hetemskedasticitywith Estimates of the
28、 Variance of United Kingdom inflationEconometrica，1982，50(4)：98710088Engle RF，Lillen DM，Robins RPEstimating TimeVarying Risk Premia in the Term Structure：The ArchMModelEconometrica，1987，55(2)：391407作者简介潘慧峰(1975一)，男，汉族，黑龙江人，清华大学经管学院数量经济专业博士生，主要研究方向：能源和不可再生资源经济学、应用计量经济学。张金水(1947一)，男，汉族，福建人，清华大学经济管理学院经
29、济系教授，博士生导师，主要研究方向：数理经济学、经济控制论。万方数据基于ARCH类模型的国内油价波动分析作者： 潘慧峰， 张金水， Pan Huifeng， Zhang Jinshui作者单位： 清华大学刊名： 统计研究英文刊名： STATISTICAL RESEARCH年，卷(期)： 2005(4)被引用次数： 16次参考文献(8条)1.Engle R F;Lillen D. M;Robins R. P Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure:TheArch-M Model 1987(02)2.Engle R F A
30、utoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of UnitedKingdom inflation外文期刊 1982(04)3.Cortazar;Eduardo S;Schwartz Implmenting a Stochastic Model for Oil Futures Prices外文期刊2003(25)4.Bollerslev T Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity 19865.史丹 我国当前油价机制
31、的效果、缺陷及完善措施期刊论文-中国工业经济 2003(09)6.梅孝峰 国际石油价格波动分析7.冯春山;吴家春;蒋馥 国际石油市场的ARCH效应分析期刊论文-石油大学学报(社会科学版) 2003(04)8.邓大海 2002年石油价格变动及影响分析期刊论文-中国物价 2003引证文献(16条)1.焦建玲.张峻岭.魏一鸣 石油储备价值研究:基于供应链视角期刊论文-管理科学学报 2011(2)2.沈沛龙.邢通政 国际油价波动与中国成品油价格风险研究期刊论文-重庆大学学报（社会科学版） 2011(1)3.沈沛龙.邢通政 基于GARCH模型的WTI和Brent原油价格风险分析期刊论文-哈尔滨工业大学学
32、报(社会科学版)2010(3)4.冯娟.赵朝飞.柯佑鹏 天然橡胶期货价格与现货价格波动关系的实证研究期刊论文-现代经济（现代物业中旬刊） 2009(5)5.袁霓 国内油价市场波动的ARCH模型分析期刊论文-技术经济与管理研究 2009(1)6.钱瑞梅.王永龙 中国燃料油期货价格波动性研究期刊论文-安徽师范大学学报(人文社会科学版) 2008(2)7.王风云 国际石油价格波动对我国通货膨胀影响的实证分析期刊论文-价格月刊 2007(7)8.张跃军.范英.魏一鸣 基于GED-GARCH模型的中国原油价格波动特征研究期刊论文-数理统计与管理 2007(3)9.黄宗远.沈小燕 ARCH模型在我国金融市
33、场的应用情况研究期刊论文-广西师范大学学报（哲学社会科学版）2007(1)10.陈智文 中国转轨期的成品油定价机制研究基于目标区理论的一个动态架构期刊论文-当代财经 2006(9)11.潘慧峰.张金水 用VaR度量石油市场的极端风险期刊论文-运筹与管理 2006(5)12.周少甫.周家生 国内与国际原油市场波动溢出效应研究期刊论文-中国石油大学学报（社会科学版） 2006(3)13.王维国.潘祺志 基于VAR模型的中国原油进口现状分析期刊论文-红河学院学报 2006(2)14.吴芳 棉花期货的价格发现模型探讨学位论文硕士 200615.曹伟 石油价格对湖北经济的影响及对策研究学位论文硕士 200616.李庆伟 世界石油价格波动机制研究学位论文硕士 2005本文链接：http:/
