地缘政治风险与中国原油市场波动预测研究_杨坤.pdf

第 35 卷第 1 期管理评论Vol.35,No.12023 年 1 月Management ReviewJan.,2023地缘政治风险与中国原油市场波动预测研究杨 坤1 魏 宇2 李守伟1 刘 亮1(1.东南大学经济管理学院,南京 211189;2.云南财经大学金融学院,昆明 650221)摘要:近年来频发的地缘政治事件常被认为是原油市场剧烈波动的重要原因。因此,引入Caldara 和 Iacoviello 提出的地缘政治风险(geopolitical risk,GPR)指数,将混频的 GARCH-MIDAS模型扩展为 GARCH-MIDAS-GPR 类模型,分析不同国家、类别和严重程度的地缘政治风险对我国原油市场波动及其预测精度的影响,并从不同长度的波动率预测、中国原油期货推出前后的波动率预测、替代基础模型的使用、波动率预测方向、原油风险预测和投资组合管理六个维度探讨结论的稳健性。更进一步,引入 3 类宏观经济不确定性和 6 类经济政策不确定性指标,对比分析多种不确定性信息对中国原油市场波动的预测能力。研究发现,首先,各国、总体以及严重的 GPR 指数对我国原油市场长期波动均存在显著的正向影响。其次,地缘政治风险指标的纳入在不同程度上提高了我国原油市场波动预测精度,其中 3 类反映世界整体地缘政治风险水平的 GPR 指数表现相对较好。最后,相比于常见的宏观经济和经济政策不确定性因素,地缘政治风险指标可以为原油波动率预测提供更多有用信息。本文的研究结论在预测统计精度与波动率的应用层面均具备稳健性。关键词:原油市场;地缘政治风险;波动率预测;GARCH-MIDAS-GPR收稿日期:2020-07-07基金项目:国家自然科学基金项目(71971055;71971191;71671145);教育部人文社会科学基金规划资助项目(17YJA790015;17XJA790002;18YJC790132;18XJA790002);云南省高校科技创新团队(2019014);云南省科技计划基础研究重点项目(202001AS070018);东南大学优秀博士学位论文培育基金(YBPY1971)。作者简介:杨坤,东南大学经济管理学院博士研究生;魏宇(通讯作者),云南财经大学金融学院教授,博士生导师,博士;李守伟,东南大学经济管理学院教授,博士生导师,博士;刘亮,东南大学经济管理学院博士研究生。引 言近年来频发的地缘政治事件常被认为是推动原油价格变化的重要原因,如 2016 年利比亚抗议活动、尼日利亚石油工人罢工等地缘政治冲突推动年内原油价格一路走高;2018 年 5 月,美国对伊朗的制裁引起了市场参与者对原油短缺的预期,从而大幅拉升国际原油价格。具体而言,地缘政治风险对原油市场的影响主要通过供需关系与金融关联两类渠道实现1,2,一方面,地缘政治风险的增加将恶化相关国家经济发展状况,从而降低对原油产品的需求,而原油生产国地缘政治风险的增加则使得原油供应量减少,供求关系的改变将进而影响原油价格与波动状况;另一方面,原油市场的金融化使得其与股市、其他商品市场间表现出了更强的相关性,地缘政治风险对股市和其他商品市场的风险冲击将沿着金融关联网络对原油市场产生风险传染。我国作为最大的原油进口国,国内原油市场长期受到国际市场的主导,国际地缘政治事件的发生会对我国原油市场产生重大影响。此外,上海原油期货于 2018 年 3 月 26 日在上海国际能源交易中心正式挂牌交易,这是我国推出的首个国际化期货品种,我国原油市场的国际化将进一步加强国内外市场间的联系,而国际地缘政治风险则将更容易对我国原油市场造成风险冲击。那么,地缘政治风险是否会对我国原油市场波动造成显著影响?地缘政治风险是否有助于提高我国原油波动的预测精度?相较于传统的原油市场影响因素,地缘政治风险能否为原油波动预测提供更多有用的信息?回答这些问题能够为市场参与者制定投资与风险防范策略提供重要参考。长期以来,由于地缘政治风险的度量相对困难,即使地缘政治风险对宏观经济与金融市场的影响已得到广泛关注,对其进行实证分析的文献仍相对较少,直到 Caldara 和 Iacoviello3基于报纸新闻构建出了地缘政治风险(geopolitical risk,GPR)指数,才使得学者们能够较为容易地对地缘政治风险的影响进行研究。近两年来,部分学者开始将 GPR 指数用于分析地缘政治风险对宏观经济运行、股市、债券、汇率与商品市场的冲DOI:10.14120/11-5057/f.2023.01.017第 1 期杨 坤,等:地缘政治风险与中国原油市场波动预测研究17 击4-10,并得到了较为广泛的认可。如 Bilgin 等4使用 18 个国家共 30 年的面板数据讨论地缘政治风险对一般政府投资的影响,研究发现,政府投资对地缘政治风险冲击存在积极响应。Gupta 等5使用经典引力模型考察了 164 个国家的贸易流动对地缘政治风险的反应,其结果表明,地缘政治风险对国家贸易流动具有显著的负向影响。虽然目前已有学者对 GPR 指数和原油市场间的关系进行分析,但其研究主要集中于地缘政治风险对原油价格和收益率的影响与预测1,11-16。举例来说,Cunado 等1运用 GPR 指数,研究地缘政治风险对国际原油收益的动态影响,指出其在整体上表现为显著的负向冲击,但与中东紧张局势相关的地缘政治风险对油价起到正向促进作用。Plakandaras 等14探讨了 GPR 指数对原油收益的可预测性,研究发现,与战争相关的 GPR指数在预测短期收益时最准确,而全球 GPR 指数对原油中长期收益表现出了更高的预测精度。相应地,分析地缘政治风险对原油市场波动影响的文献相对较少,且多数仅回答了二者间是否存在因果关系,如 Demirer等2,17利用非参数的分位数因果检验方法对 GPR 指数和原油波动间的因果关系进行了分析,发现除迪拜原油市场外,其他原油市场波动与地缘政治风险均存在显著的因果关系。更进一步,虽然 Antonakakis 等18与Liu 等19更加详细地分析了地缘政治风险对原油市场波动的影响,但却得到了截然相反的结论。具体而言,Antonakakis 等18的研究指出,地缘政治风险对美国西得克萨斯轻质原油(WTI)现货市场波动具有显著的负向影响,而 Liu 等19同时使用 WTI 现货与期货数据对地缘政治风险的影响进行分析,发现二者对地缘政治风险均表现出正向响应。由此可知,目前学界就地缘政治风险对原油市场波动的影响尚未得出统一的结论,因而值得做进一步的探讨。提高原油市场波动预测的准确性并明确其主导因素能够为投资者与政府部门制定决策提供重要参考20。虽然地缘政治风险对于原油市场的重要性已得到了相对广泛的验证,但鲜有学者讨论地缘政治风险对原油市场波动预测精度的影响。目前仅有 Liu 等19与 Mei 等21将 GPR 指数纳入原油市场波动率预测框架,其实证结果分别表明,全球地缘政治风险状况有助于提高 WTI 现货与期货、E-Mini 原油期货市场波动率预测的准确性。Liu 等19与 Mei 等21的研究为原油市场波动率的准确刻画和预测提供了新的思路,但仍存在以下三方面值得深入分析。首先,GPR 指数仅被运用于成熟的西得克萨斯轻质原油和 E-Mini 原油期货市场的波动率预测,然而 Demirer 等2的研究指出,地缘政治风险对不同原油市场的影响存在异质性,因此地缘政治风险能否为新兴的中国原油市场波动预测提供有用信息仍有待进一步检验。其次,二者仅使用全球GPR 指数对原油市场波动率进行预测,并未涉及代表不同国家地缘政治风险的细化 GPR 指数,那么使用中国原油重要进出口国的 GPR 指数能否为波动预测提供更多有用的信息?同时,不同类别的 GPR 指数所提供的信息是否具有明显的差异?代表显著地缘政治风险变化的严重 GPR 指数能否进一步提高原油市场波动预测精度?最后,虽然现有研究已初步证明地缘政治风险能够提高原油市场波动预测精度,但并未将之与传统的原油市场波动预测指标进行比较。事实上,宏观经济不确定性、经济政策不确定性与地缘政治风险常被认为是对经济运行产生重要影响的三类不确定性因素3,22,23,其中宏观经济不确定性与经济政策不确定性已经被广泛运用于原油市场波动率预测,能够有效提高原油市场波动预测精度24,25。那么,同样作为重要的不确定性因素,并且与原油供给存在更加直接的联系,地缘政治风险相较于传统的宏观经济不确定性和经济政策不确定性,能否为原油市场波动预测提供更多有效信息?在波动率模型方面,GARCH 族与 HAR 族模型是在当前原油市场波动率预测中运用相对广泛的方法26,27,虽然二者均能通过引入外生变量对现有模型进行扩展,但其要求所有自变量和因变量处于相同频率(例如同时使用日度数据或月度数据)。需要指出的是,一方面,虽然 Caldara 和 Iacoviello 发布了日度全球GPR 指数,但并未提供各国 GPR 指数的日度数据,同时也无法获取日度的宏观经济不确定性与经济政策不确定性指标,因而使用日度频率不利于对各类不确定性进行比较研究;另一方面,低频波动率预测并不适用于金融实践,因此使用月度 GPR 指数对月度原油市场波动率进行预测仅能为市场参与者决策提供有限的参考。为解决此问题,本文选择使用 Engle 等28提出的 GARCH-MIDAS 模型,该方法将混频数据抽样(mixed datasampling,MIDAS)纳入传统的 GARCH 框架中,为使用低频变量来预测相对高频的波动提供了可能。虽然国内学者已开始使用该混频数据模型,将月度甚至更低频的宏观经济数据引入金融市场的研究,但更多集中于对股市和汇率波动的预测分析29-32。鉴于此,在混频数据的 GARCH-MIDAS 模型基础上,本文分别引入 12 类地缘政治风险指数构建 GARCH-MIDAS-GPR 类模型,讨论不同国家、类别与严重程度的地缘政治风险对我国原油市场波动的影响。更进一步,利用模型信度集合(model confidence set,MCS)检验方法,比较传统 GARCH 模型和包含 GPR 指数的18 管理评论第 35 卷GARCH-MIDAS 类模型的样本外 1500 期原油市场波动预测精度。为提高结论的稳健性,一方面,分析不同波动率预测长度(1000 期)、中国原油期货的推出以及替代基础模型的使用,对于各类波动率模型预测统计精度差异的影响;另一方面,基于波动率预测结果,进一步从其预测方向、风险预测以及投资组合管理三类应用层面对波动率模型进行比较。最后,引入常用的宏观经济不确定性和经济政策不确定性指标,对比分析多种不确定性对中国原油市场波动的预测能力。与现有研究相比,本文的贡献在于:第一,将 GPR 指数引入 GARCH-MIDAS 模型,分析地缘政治风险对中国原油市场波动与波动率预测精度的影响;第二,同时比较不同国家、类别以及严重程度的地缘政治风险对原油市场波动预测效果的影响,并进一步引入宏观经济不确定性和经济政策不确定性指标进行对比研究;第三,为保证研究结论的稳健性,分别从不同长度的波动率预测、中国原油期货推出前后的波动率预测、替代基础模型的使用、波动率预测方向、原油风险预测和投资组合管理六个维度,考察各波动率模型在预测统计精度与应用层面上的差异。地缘政治风险指数与波动率模型1、地缘政治风险指数长期以来,由于地缘政治风险的刻画相对困难,学者们对其影响的研究多停留于理论分析。虽然部分学者通过引入虚拟变量讨论地缘政治摩擦的影响,但虚拟变量仅能反映特定的地缘政治事件,并且地缘政治事件均为已实际发生的地缘政治冲突(如恐怖主义行为或者战争的爆发),而无法反映潜在地缘政治冲突发生的可能性,因此只能为宏观经济与金融预测提供有限的信息。为解决此问题,Caldara 和 Iacoviello3以 11 家重要的报纸作为新闻检索来源,通过统计每个月与地缘政治风险相关的文章数量构建了月度的地缘政治风险(geopolitical risk,GPR)指数。具体而言,Cal