任仙玲　閆龍祥

(中國(guó)海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100)

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基于BEKK-GARCH模型國(guó)際原油市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究*

任仙玲閆龍祥

(中國(guó)海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100)

文章利用BEKK-GARCH模型，借助二階矩Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，對(duì)國(guó)際上的主要原油市場(chǎng)及中國(guó)大慶原油市場(chǎng)進(jìn)行了波動(dòng)溢出分析。實(shí)證結(jié)果顯示，作為亞洲定價(jià)基準(zhǔn)的迪拜原油市場(chǎng)，該市場(chǎng)與大慶原油市場(chǎng)相關(guān)程度高達(dá)90%，但僅存在較弱的單向波動(dòng)溢出，即大慶的波動(dòng)會(huì)傳染到迪拜原油市場(chǎng)，反之則迪拜對(duì)大慶原油市場(chǎng)并不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)；作為期貨定價(jià)基準(zhǔn)的美國(guó)中質(zhì)原油市場(chǎng)，其現(xiàn)貨市場(chǎng)與其他市場(chǎng)的相關(guān)性都較弱，該市場(chǎng)與其他原油市場(chǎng)均存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，但相對(duì)其他市場(chǎng)對(duì)中質(zhì)原油市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)的強(qiáng)度來(lái)說(shuō)，美國(guó)中質(zhì)原油市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)波動(dòng)溢出強(qiáng)度較弱；作為現(xiàn)貨定價(jià)基準(zhǔn)的英國(guó)布倫特原油市場(chǎng)，雖然該市場(chǎng)與其他現(xiàn)貨市場(chǎng)的相關(guān)程度只在50%左右，但該市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的波動(dòng)溢出均較強(qiáng)。

波動(dòng)溢出；BEKK-GARCH模型；原油市場(chǎng)；Granger因果檢驗(yàn)；動(dòng)態(tài)相關(guān)

一、引言

隨著工業(yè)快速發(fā)展和國(guó)內(nèi)生活水平不斷提高，人們對(duì)能源需求不斷持續(xù)上漲，我國(guó)已成為僅次于美國(guó)的第二大石油消費(fèi)國(guó)家。2015年我國(guó)石油消費(fèi)量對(duì)外依存度首次突破60%，石油已逐漸成為影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。自1998年我國(guó)實(shí)行與國(guó)際原油價(jià)格接軌的原油定價(jià)機(jī)制以來(lái)，國(guó)際原油價(jià)格對(duì)我國(guó)原油定價(jià)起到了至關(guān)重要的作用。因此，對(duì)國(guó)際原油市場(chǎng)及相關(guān)市場(chǎng)的收益及波動(dòng)溢出效應(yīng)研究，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者及研究人員的關(guān)注。

Walid Mensi和Shawkat Hammoudeh等通過(guò)對(duì)主要能源市場(chǎng)(WTI、Brent、Gasline、Heating oil)和谷物市場(chǎng)(大麥、高粱、玉米、小麥)研究發(fā)現(xiàn)：原油市場(chǎng)與谷物市場(chǎng)之間存在著明顯的波動(dòng)溢出效應(yīng)，并且國(guó)際石油組織關(guān)于增加或者減少原油產(chǎn)量的決定不僅僅影響著國(guó)際原油市場(chǎng)還影響著谷物市場(chǎng)。[1]Olga Efimova和Apostolos Seletis利用BEKK和DCC模型對(duì)能源市場(chǎng)(原油、天然氣、電力)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，結(jié)果表明：原油、天然氣、電力市場(chǎng)之間存在著顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)。[2]Hsiang-Hsi Liu , Yi-Chun Chen將極端天氣作為虛擬變量采用FIEC-HYGARCH模型研究了碳、石油、天然氣和煤炭市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出和長(zhǎng)記憶效應(yīng)。結(jié)果表明：碳和能源的期貨收益率存在長(zhǎng)期記憶效應(yīng)及均值溢出效應(yīng)并且其條件方差也存在波動(dòng)溢出、長(zhǎng)期記憶效應(yīng)，由此得出碳和能源市場(chǎng)之間存在動(dòng)態(tài)的相關(guān)關(guān)系以及極端天氣對(duì)其有一定影響作用。[3]Brenda López Cabrera, Franziska Schulz運(yùn)用非對(duì)稱GARCH模型及多元乘法波動(dòng)模型研究了德國(guó)能源和農(nóng)產(chǎn)品之間的價(jià)格和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)及其動(dòng)態(tài)變化，結(jié)果表明：從長(zhǎng)期來(lái)看，能源和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格同時(shí)變動(dòng)并趨于平衡，二者與擾動(dòng)項(xiàng)存在正相關(guān)性；生物柴油引起農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格過(guò)高且波動(dòng)劇烈的說(shuō)法是不合理的。[4]Bradley T. Ewing , Farooq Malik通過(guò)引入結(jié)構(gòu)性突變采用單變量和雙變量GARCH模型研究美國(guó)石油價(jià)格與股票市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明：在忽略結(jié)構(gòu)性突變情況下，石油價(jià)格與股票市場(chǎng)間并無(wú)波動(dòng)溢出；而在考慮結(jié)構(gòu)性突變情況下，它們之間有強(qiáng)烈的波動(dòng)溢出效應(yīng)。[5]Yue-Jun Zhang,Ya-Fang Sun通過(guò)采用門限D(zhuǎn)CC-GARCH模型和BEKK-GARCH模型研究了歐洲碳期貨價(jià)格和能源價(jià)格(煤炭，天然氣和布倫特原油)間的動(dòng)態(tài)波動(dòng)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明：煤炭市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)、碳市場(chǎng)對(duì)天然氣市場(chǎng)有顯著的單向波動(dòng)溢出，而碳市場(chǎng)和布倫特原油市場(chǎng)間無(wú)顯著波動(dòng)溢出；碳市場(chǎng)與能源市場(chǎng)存在顯著正相關(guān)性，其中煤炭市場(chǎng)與碳市場(chǎng)的相關(guān)性最高，其次天然氣、布倫特原油市場(chǎng)，能源價(jià)格下跌對(duì)碳價(jià)格的波動(dòng)影響強(qiáng)于同水平的價(jià)格上漲。[6]

國(guó)內(nèi)對(duì)能源市場(chǎng)的研究還比較晚，王雪標(biāo)、周維利、范慶珍運(yùn)用DCC-GARCH模型研究了國(guó)內(nèi)原油價(jià)格和國(guó)外原油價(jià)格之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明：Brent、WTI原油市場(chǎng)對(duì)我國(guó)市場(chǎng)具有顯著的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，我國(guó)原油市場(chǎng)對(duì)迪拜原油市場(chǎng)有單向的波動(dòng)溢出效應(yīng)，Brent與WTI原油市場(chǎng)之間具有雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。[7]吳海霞、李世平采用BEKK-GARCH模型研究了我國(guó)原油市場(chǎng)、玉米市場(chǎng)、酒精市場(chǎng)三者之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，結(jié)果顯示：我國(guó)原油市場(chǎng)對(duì)玉米市場(chǎng)和酒精市場(chǎng)具有單向的波動(dòng)溢出效應(yīng)，玉米市場(chǎng)與酒精市場(chǎng)之間具有雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。[8]馬超群、余升翔、陳彥玲、王振全分析了上海燃料油期貨市場(chǎng)與國(guó)際原油期貨市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：WTI原油期貨市場(chǎng)、迪拜原油期貨市場(chǎng)對(duì)亞洲燃料油期貨市場(chǎng)具有波動(dòng)溢出效應(yīng)，上海燃料油期貨市場(chǎng)與新加坡燃料油現(xiàn)貨市場(chǎng)具有雙向的均值溢出效應(yīng)。[9]姚小劍、扈文秀通過(guò)構(gòu)建VAR模型和BEKK模型對(duì)道瓊斯股票市場(chǎng)、美元/歐元匯率市場(chǎng)與國(guó)際原油期貨市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明：道瓊斯股票市場(chǎng)與WTI原油期貨市場(chǎng)存在雙向的價(jià)格溢出效應(yīng),以及前者對(duì)后者的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，美元/歐元匯率市場(chǎng)存在向WTI原油期貨市場(chǎng)單向的價(jià)格溢出效應(yīng)和波動(dòng)溢出效應(yīng)。溫曉倩、 魏宇、黃登仕使用非對(duì)稱的(BV)GARCH模型研究了我國(guó)新能源股票和WTI原油期貨收益的波動(dòng)率外溢與相關(guān)性，實(shí)證結(jié)果顯示：新能源股票與WTI原油期貨市場(chǎng)之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)并且這種波動(dòng)存在非對(duì)稱性。[10]

綜上所述，國(guó)內(nèi)外對(duì)能源市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究很少考慮我國(guó)大慶原油市場(chǎng)，鑒于此，本文將大慶原油市場(chǎng)納入研究范圍，借助BEKK-GARCH模型，考慮國(guó)際間原油市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。另外，目前研究波動(dòng)溢出的文獻(xiàn)，大多以動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)作為考察波動(dòng)溢出的主要指標(biāo)，但筆者認(rèn)為，這與波動(dòng)溢出的定義不完全相符，所謂波動(dòng)溢出是指一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)其自身未來(lái)的波動(dòng)具有影響且對(duì)其他相關(guān)市場(chǎng)也會(huì)產(chǎn)生影響，這種市場(chǎng)間的波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制形成了波動(dòng)溢出。因此，本文將引入二階矩Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)判斷市場(chǎng)之間是否存在波動(dòng)溢出，并用相關(guān)系數(shù)的大小來(lái)衡量溢出效應(yīng)的強(qiáng)度，進(jìn)而從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面來(lái)研究能源市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

二、模型與方法

(一)波動(dòng)刻畫模型——BEKK-GARCH模型

由于本文的主要目的是研究國(guó)際能源市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，因此采用自回歸模型AR(q)模型來(lái)描述各個(gè)市場(chǎng)的均值方程，利用全信息的BEKK-GARCH模型來(lái)刻畫兩個(gè)市場(chǎng)的協(xié)方差矩陣，進(jìn)而捕捉兩兩市場(chǎng)之間的波動(dòng)信息。BEKK-GARCH模型是由Engle和Kroner在1995年在已有研究的基礎(chǔ)上所建立的一個(gè)描述二階矩波動(dòng)模型，該模型的優(yōu)勢(shì)在于即使在很弱的條件下也可以保證協(xié)方差矩陣的正定性，并使估計(jì)參數(shù)的數(shù)量變少，具體模型如下：

(2-1)

其中，r1和r2分別表示市場(chǎng)1和市場(chǎng)2的收益率，εt表示均值方程的殘差項(xiàng)，Ωt-1為信息集，Ht為t時(shí)刻的收益率協(xié)方差矩陣，其主對(duì)角線元素為方差，非主對(duì)角線元素為協(xié)方差。C為一個(gè)上三角的常數(shù)矩陣，A、B中主對(duì)角線元素分別是ARCH和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，其分別表示市場(chǎng)之間的沖擊(Shock)效應(yīng)與波動(dòng)(Volatility)效應(yīng)。

在假定殘差向量εt服從二元正態(tài)分布，BEKK模型對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

(2-2)

其中，N為市場(chǎng)個(gè)數(shù)，T為樣本容量。

當(dāng)b12和b21分別顯著為0時(shí)，表示市場(chǎng)1和市場(chǎng)2之間沒(méi)有波動(dòng)溢出；當(dāng)b12顯著為0時(shí)，表示市場(chǎng)2對(duì)市場(chǎng)1沒(méi)有波動(dòng)溢出；當(dāng)b21顯著為0時(shí)，表示市場(chǎng)1對(duì)市場(chǎng)2沒(méi)有波動(dòng)溢出。同理：當(dāng)a12和a21分別顯著為0時(shí)，表示市場(chǎng)1和市場(chǎng)2之間沒(méi)有沖擊溢出；當(dāng)a12顯著為0時(shí)，表示市場(chǎng)2對(duì)市場(chǎng)1沒(méi)有沖擊溢出；當(dāng)a21顯著為0時(shí)，表示市場(chǎng)1對(duì)市場(chǎng)2沒(méi)有沖擊溢出。

序列{h11,t}為市場(chǎng)1的波動(dòng)序列，{h22,t}為市場(chǎng)2的波動(dòng)序列，當(dāng)市場(chǎng)1對(duì)市場(chǎng)2有波動(dòng)溢出時(shí)，序列{h11}理論上是{h22} Granger原因，反之亦然。

(二)二階矩Granger因果檢驗(yàn)

所謂Granger(格蘭杰)因果檢驗(yàn)是指，如果變量X在變量Y的預(yù)測(cè)中是有幫助的，或稱通過(guò)變量X可以增加對(duì)變量Y的解釋能力，則稱變量Y是由變量X Granger引起的，或稱X是變量Y的Granger原因。

對(duì)于上述波動(dòng)序列的Granger因果檢驗(yàn)原理如下：

(2-3)

若h22是h111Granger原因，檢驗(yàn)的原假設(shè)與備擇假設(shè)如下：

H0:β1=β2=…βp=0

H1:至少一個(gè)βi≠0

利用廣義F檢驗(yàn)：

無(wú)約束模型：

(2-4)

其中，p值的選擇標(biāo)準(zhǔn)以SC和AIC為最小原則為準(zhǔn)，SSEr為約束模型的殘差平方和，SSEu無(wú)約束模型的殘差平方和，將得到的F統(tǒng)計(jì)量的值與F分布的臨界值進(jìn)行比較，從而得出結(jié)論。h11是H12Granger原因檢驗(yàn)原理類似，故不再贅述。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源及檢驗(yàn)

本文實(shí)證研究中所使用的原油數(shù)據(jù)選取美國(guó)西德克薩斯州中質(zhì)石油WTI、英國(guó)北海布倫特石油Brent、大慶石油Daqing、迪拜石油Dubai的日價(jià)格。樣本區(qū)間為2004年6月28日到2014年10月1日，美國(guó)西德克薩斯州中質(zhì)石油WTI、英國(guó)北海布倫特石油Brent數(shù)據(jù)來(lái)源美國(guó)能源信息管理局EIA，迪拜石油數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，大慶石油數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)石油經(jīng)濟(jì)網(wǎng)站，各個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)圖見(jiàn)圖1。

圖1　各市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)圖

從市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)圖可以看出大慶、迪拜、美國(guó)中質(zhì)、英國(guó)布倫特石油日價(jià)格在幾乎在2008年7月開始到2009年4月期間發(fā)生了劇烈波動(dòng)，金融危機(jī)之后相對(duì)穩(wěn)定，由此可以推斷四個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格之間可能存在高度的相關(guān)性，石油價(jià)格數(shù)據(jù)趨同的波動(dòng)趨勢(shì)預(yù)示著四個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)沖擊可能存在傳遞機(jī)制。

1、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)及檢驗(yàn)

對(duì)原始價(jià)格數(shù)據(jù)先取對(duì)數(shù)，再差分，獲得了市場(chǎng)的日收益率序列，各個(gè)原油市場(chǎng)日收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1　市場(chǎng)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著 。

表1結(jié)果顯示，各個(gè)市場(chǎng)的日收益率都為正，且都在0.03%到0.05%之間，標(biāo)準(zhǔn)差較小且都很接近，但J-B檢驗(yàn)顯示收益率不服從正態(tài)分布，偏度除了大慶外都為右偏，峰度都明顯高于3，收益率具有明顯的尖峰厚尾特性。在給定5%的顯著性水平下，Ljung-Box來(lái)檢驗(yàn)結(jié)果顯示大慶原油市場(chǎng)、迪拜原油市場(chǎng)、美國(guó)中質(zhì)原油市場(chǎng)的收益率都存在自相關(guān)性的，而英國(guó)布倫特原油市場(chǎng)的收益率序列是不存在自相關(guān)性的。ADF、PP、KPSS檢驗(yàn)均表明四個(gè)市場(chǎng)的收益率序列平穩(wěn)，因此可以直接建立自回歸模型來(lái)描述收益率序列的均值變化，更進(jìn)一步，由于四組數(shù)據(jù)都具有顯著的ARCH效應(yīng)，可以考慮建立BEKK-GARCH模型。

2、收益率之間相關(guān)結(jié)果

表2表示各個(gè)原油市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)系數(shù)，從表2可以看出，四個(gè)石油市場(chǎng)收益率之間有明顯的相關(guān)性，最高的相關(guān)系數(shù)為0.89(大慶與迪拜)，表明這兩個(gè)市場(chǎng)存在明顯的線性相關(guān)性，最低的也有0.22(迪拜與美國(guó)中質(zhì))，該結(jié)果表明四個(gè)石油市場(chǎng)收益率之間都存在正的線性相關(guān)性，變化趨勢(shì)具有一致性。

表2　收益率序列相關(guān)系數(shù)

(二)BEKK-GARCH模型估計(jì)結(jié)果及檢驗(yàn)

利用極大似然估計(jì)方法分別對(duì)四個(gè)原油市場(chǎng)收益率序列的均值方程，以及兩兩市場(chǎng)之間的方差方程進(jìn)行估計(jì)，其中均值方程的擬合結(jié)果見(jiàn)表3， 方差方程的擬合結(jié)果見(jiàn)表4。

表3　均值方程估計(jì)結(jié)果

表3結(jié)果顯示，大慶原油和迪拜原油的收益率與其滯后一期和滯后兩期的收益率有關(guān)，且均與其滯后一期存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，與其滯后兩期存在正相關(guān)關(guān)系；美國(guó)中質(zhì)原油的收益率與其滯后三期的收益率存在正相關(guān)，而英國(guó)布倫特原油收益率的均值則與其滯后項(xiàng)的相關(guān)行不顯著，這一結(jié)果與表1中Q(10)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)結(jié)果一致。

表4的結(jié)果顯示，由于B11，B22在1%的顯著水平下均顯著，說(shuō)明每個(gè)市場(chǎng)都具有明顯的波動(dòng)集聚性，即存在GARCH效應(yīng)，該結(jié)果與ARCH檢驗(yàn)結(jié)果一致；A11，A22在10%的顯著水平下均顯著，即存在ARCH效應(yīng)。對(duì)于大慶與迪拜市場(chǎng)，由于B12顯著為0，因此，迪拜原油市場(chǎng)對(duì)大慶原油市場(chǎng)無(wú)波動(dòng)溢出效應(yīng)；同理，中質(zhì)原油對(duì)大慶原油無(wú)波動(dòng)溢出效應(yīng)。由于B21顯著不為0，大慶原油市場(chǎng)對(duì)迪拜原油市場(chǎng)及中質(zhì)原油市場(chǎng)均有波動(dòng)溢出效應(yīng)。即大慶原油市場(chǎng)和迪拜原油市場(chǎng)及中質(zhì)原油市場(chǎng)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，其余市場(chǎng)兩兩之間均存在顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。

表4　BEKK-GARCH模型估計(jì)結(jié)果

注：表格中數(shù)字為模型參數(shù)估計(jì)值，方括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量值。

利用上述估計(jì)結(jié)果，在不同市場(chǎng)組合下，分別提取各自市場(chǎng)的波動(dòng)序列，并利用二階矩Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，檢驗(yàn)市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。

表5　波動(dòng)序列的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

表5結(jié)果顯示，迪拜原油市場(chǎng)的波動(dòng)序列在預(yù)測(cè)大慶原油市場(chǎng)的波動(dòng)序列走勢(shì)時(shí)不起作用，即迪拜原油市場(chǎng)的波動(dòng)序列不是大慶原油市場(chǎng)波動(dòng)序列的Granger原因，因此迪拜原油市場(chǎng)對(duì)大慶原油市場(chǎng)不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，反之則大慶原油市場(chǎng)對(duì)迪拜原油市場(chǎng)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，這一結(jié)果與表4所得結(jié)果一致。表5結(jié)果顯示中質(zhì)原油市場(chǎng)對(duì)大慶原油市場(chǎng)存在波動(dòng)溢出，這一結(jié)果與表4結(jié)果不是特別吻合，原因是表4中變量的顯著性僅能描述其中自身波動(dòng)的滯后項(xiàng)是否顯著，與波動(dòng)序列的Granger原因相比較，缺少?zèng)_擊效應(yīng)的影響，信息比較少，結(jié)果可能會(huì)有偏差，對(duì)比Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，不接受中質(zhì)不是大慶的Granger原因的F統(tǒng)計(jì)量45.7636遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于不接受大慶不是中質(zhì)的Granger原因的F統(tǒng)計(jì)量116.625，因此說(shuō)這兩個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)溢出強(qiáng)度是不同的，與表4的結(jié)果總體一致。其余兩兩市場(chǎng)之間均存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

利用計(jì)算的波動(dòng)序列及協(xié)方差序列，計(jì)算兩兩市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，即：

各市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)走勢(shì)如圖2所示。分析原油市場(chǎng)兩兩的相關(guān)系數(shù)，結(jié)合表5的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)大慶原油市場(chǎng)與迪拜原油市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)非常高，平均在0.9左右，而且一直都很穩(wěn)定；布倫特原油市場(chǎng)與其他市場(chǎng)的相關(guān)性均偏高，在0.5以上；中質(zhì)原油市場(chǎng)與其他原油市場(chǎng)的相關(guān)性不強(qiáng)，在0.3左右。這一結(jié)果基本與收益率的樣本相關(guān)系數(shù)結(jié)果一致。除迪拜原油市場(chǎng)與大慶原油市場(chǎng)及中質(zhì)原油市場(chǎng)以外，其他市場(chǎng)的相關(guān)性在2008年金融危機(jī)前后，均達(dá)到最低，一度出現(xiàn)了負(fù)相關(guān)。這與2008年的金融危機(jī)對(duì)英國(guó)原油市場(chǎng)的影響較大，對(duì)大慶原油市場(chǎng)及迪拜原油市場(chǎng)的影響較弱密不可分。

圖2　BEKK-GARCH動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)圖

四、結(jié)論

本文利用BEKK-GARCH模型對(duì)國(guó)際原油市場(chǎng)進(jìn)行波動(dòng)溢出效應(yīng)研究，研究結(jié)果顯示，大慶原油市場(chǎng)與迪拜原油市場(chǎng)的正相關(guān)性很強(qiáng)，即這兩個(gè)原油市場(chǎng)的變化趨同，這與迪拜原油市場(chǎng)價(jià)格作為亞洲原油價(jià)格的主要參考價(jià)格有關(guān)，但這兩個(gè)市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)比較弱，一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)另一個(gè)市場(chǎng)基本沒(méi)有影響。英國(guó)布倫特原油市場(chǎng)與其他原油市場(chǎng)的相關(guān)程度普遍偏高，而且該市場(chǎng)對(duì)其他原油市場(chǎng)均有較強(qiáng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)，英國(guó)布倫特原油市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的影響最大，該市場(chǎng)的波動(dòng)能迅速傳染到其他市場(chǎng)，這主要是由于布倫特原油現(xiàn)貨交易量所占份額較大。美國(guó)中質(zhì)原油市場(chǎng)與英國(guó)布倫特原油市場(chǎng)相關(guān)性平均達(dá)到0.647，但美國(guó)中質(zhì)原油市場(chǎng)對(duì)英國(guó)布倫特原油市場(chǎng)的溢出效應(yīng)較弱，中質(zhì)原油與大慶和布倫特原油市場(chǎng)的相關(guān)性較弱，但均存在顯著的波動(dòng)溢出，大慶和布倫特原油市場(chǎng)發(fā)生振蕩時(shí)，會(huì)很快傳染給美國(guó)中質(zhì)原油市場(chǎng)。

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責(zé)任編輯：王明舜

An analysis of volatility spillover effect between the international crude oil market——based on BEKK-GARCH model

Ren Xian-lingYan Long-xiang

(School of Economics, Ocean University of China, Qindao 266100, Shandong China)

With the help of the second-order moment Granger causality test, this paper analyses the volatility spillover effect of the main international crude oil market and Chinese Daqing crude oil market based on the BEKK-GARCH model.The results show that Dubai crude oil market as the Asian benchmark price, the correlation with Daqing crude oil market is as high as 90%, but there is only a weak unidirectional volatility spillover,the volatility of Daqing crude oil market will spread to Dubai crude oil market, whereas there is no volatility spillover effect from Dubai crude oil market to Daqing crude oil market.Wti crude oil as the future benchmark price,the correlation with other markets are weak, there are bidirectional volatility spillover effect between Wti crude oil market and other crude oil markets, but the volatility spillover effect from Wti crude oil market to other markets are weak relative to other markets to Wti crude oil market.Brent crude oil market as the spot benchmark price, although the degree of correlation between Brent crude oil market and other market is only about 50%, the volatility spillovers to other market are strong.

Volatility spillover; BEKK-GARCH model; Crude oil market; Granger causality test; Dynamic correlation

2016-03-30

國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“Copula分位數(shù)協(xié)整理論及其在FFA市場(chǎng)的應(yīng)用研究”(71101134)

任仙玲(1979-)，女，山西朔州人，中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，主要從事計(jì)量建模研究。

F224

A

1672-335X(2016)05-0067-07