國際原油價格與我國新能源股股價的波動研究

黃澤鋒 葉藝虹 黃廣儀

[摘 要] 選取2014年5月16日至2018年10月25日WTI原油期貨價格與深證國證新能指數(shù)的日樣本數(shù)據(jù)，通過ADF檢驗、自相關(guān)檢驗、ARCH檢驗等方法，基于ARMA-GARCH模型對二者的VaR（在險價值）與其之間的△CoVaR進(jìn)行擬合和預(yù)測，對國際原油價格與我國能源股價格間的波動關(guān)系進(jìn)行量化研究，并做出經(jīng)濟解釋。結(jié)果表明，國際原油期貨價格對我國新能源股的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)正負(fù)交替的時變性以及顯著的不對稱性，即油價下跌的溢出效應(yīng)比其上漲更為明顯；從長期來看，原油對新能源股存在較為顯著的正向風(fēng)險溢出。故政府需做好準(zhǔn)備應(yīng)對這種溢出效應(yīng)，重點勘察國際油價下跌給股市造成的風(fēng)險。

[關(guān)鍵詞] 國際原油；能源股；波動溢出效應(yīng)；△CoVaR

[中圖分類號] F831.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1009-6043（2019）03-0156-03

一、引言與文獻(xiàn)綜述

在經(jīng)濟學(xué)中，原油與新能源存在明顯的收入效應(yīng)與替代效應(yīng)。近些年來，國際原油期貨價格變化劇烈，就WTI原油期貨價格歷史數(shù)據(jù)來看，近六年其最大跌幅近75.8%。過低的國際油價可能使新能源在價格競爭中處于劣勢，間接影響我國新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

近十年，國際原油與新能源市場之間的經(jīng)濟關(guān)系研究是學(xué)術(shù)界熱點之一。早在2008年，Henriques and Sadorsky（2008）[1]運用VaR模型發(fā)現(xiàn)原油價格會影響美國可替代能源公司股價；溫曉倩（2014）[2]發(fā)現(xiàn)原油期貨價格對我國新能源行業(yè)存在溢出效應(yīng)；歐陽資生、李釗（2017）[3]通過Copula函數(shù)，發(fā)現(xiàn)國際原油價格的波動對中國股票市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)相較美國市場要弱。

綜合已有文獻(xiàn)，近年對于國際原油市場和我國新能源股票市場之間的相關(guān)性研究較少，大環(huán)境的變動使先前的研究結(jié)論可能失去時效性。從研究方向上看，國內(nèi)文獻(xiàn)大多研究原油價格波動對A股市場的風(fēng)險傳染途徑，而較少進(jìn)行二者的風(fēng)險測度，當(dāng)原油發(fā)生極端風(fēng)險時，無法給予部分利益相關(guān)者引導(dǎo)。本文參考臧子歡[4]的研究采用CoVaR-GARCH的方法對原油市場和我國新能源股價之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行量化，并對其波動做出經(jīng)濟解釋。

二、模型構(gòu)建與實證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)選取與處理

選取WTI原油期貨價格作為國際原油價格數(shù)據(jù)，選用深證國證新能指數(shù)作為新能源股價格代表。先采集并調(diào)整得到二者的對數(shù)收益率，分別用GZ和WTI表示，共得到13692個有效樣本觀測值。

運用Eviews進(jìn)行基本統(tǒng)計特征與平穩(wěn)性檢驗。由基本統(tǒng)計特征輸出表可知，新能源股價的收益率均值大于0，而原油期貨的收益率小于0，說明我國新能源股票市場表現(xiàn)優(yōu)于原油期貨市場；而從兩序列的峰度和偏度來看，二者的峰度都大于3，GZ偏度小于0而WTI偏度大于0，表明其分布均不滿足正態(tài)分布的條件，原油收益率呈現(xiàn)右偏分布而新能源股收益率呈現(xiàn)左偏分布。

后為防止出現(xiàn)不平穩(wěn)序列的偽回歸現(xiàn)象，對序列進(jìn)行ADF（平穩(wěn)性）檢驗，發(fā)現(xiàn)兩序列在90%、95%和99%的置信水平下p值均為0，表明二者都是平穩(wěn)的時間序列。

后進(jìn)行格蘭杰因果檢驗。為了使Granger因果檢驗的結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確，采用LR、FPE、AIC、SC和HQ評判原則，得出兩序列的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1階。接著進(jìn)行1階條件下的格蘭杰檢驗。結(jié)果表明，原油市場對我國新能源股票市場有顯著的單向格蘭杰因果。

（二）新能源股票指數(shù)與原油期貨價格的VaR計算

1.自相關(guān)性與ARCH檢驗

（1）國證新能

通過Eviews進(jìn)行GZ的自相關(guān)性檢驗，發(fā)現(xiàn)其Q統(tǒng)計量p值在不同滯后階數(shù)下均小于0.05，說明在5%的顯著性水平下，序列存在較強的自相關(guān)性。接著建立ARMA模型得到殘差序列，

對殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗，發(fā)現(xiàn)p值接近0，說明誤差項具有條件方差性，即存在ARCH效應(yīng)，可用GARCH類模型建模。

（2）原油期貨

通過Eviews進(jìn)行WTI的自相關(guān)性檢驗，發(fā)現(xiàn)其Q統(tǒng)計量p值出現(xiàn)明顯的發(fā)散性，序列不存在顯著的相關(guān)性。需要做白噪聲假設(shè)，然后對去均值后得到的殘差平方序列作Q檢驗。結(jié)果表明殘差平方存在很強的自相關(guān)性，對其進(jìn)行ARCH-LM檢驗，方程p值為0，表明殘差的ARCH效應(yīng)非常顯著。

2.建立GARCH族模型

本文假設(shè)模型的殘差序列分別服從GED分布、正態(tài)分布和T分布，為去除模型的集聚性和波動性的影響，在不同分布下建立四種模型，分別是GARCH-M、GARCH（1，1）、EGARCH和TGARCH模型，通過四個篩選原則，選出最優(yōu)的GARCH模型并進(jìn)行下一步建模。

篩選模型的標(biāo)準(zhǔn)如下：

①α1+β1小于且接近1，表明條件方差受到持久沖擊，對未來預(yù)測有重要影響；

②除了常數(shù)項μ和ω，各參數(shù)估計的p值小于0.05，表示參數(shù)影響顯著；

③最大似然值越大或AIC、SC值越小，說明模型能夠比較好地擬合數(shù)據(jù)；

④LM檢驗的p值大于5%表明模型不存在ARCH效應(yīng)，GARCH的擬合效果較好。

（1）國證新能

運用Eviews得到模型估計結(jié)果如下：

①條件方差方程α1和β1系數(shù)均較為顯著，但不同分布下GARCH-M模型的最大似然值均大于GARCH（1，1）模型，且AIC與SC值更小，因此，GARCH-M模型優(yōu)于GARCH（1，1）。確認(rèn)模型后，考慮分布情況。T分布下GARCH-M模型的ρ要比其他分布更顯著，因此選擇T分布下的GARCH-M模型；

②考慮到金融風(fēng)險中存在杠桿效應(yīng)，比較TGARCH和EGARCH模型結(jié)果可知方程和系數(shù)都較為顯著。后考慮分布情況，發(fā)現(xiàn)只有正態(tài)分布下EGARCH模型的γ值較為顯著，因此，選擇正態(tài)分布下的EGARCH模型；

③綜上，對比T分布下的GARCH-M模型和正態(tài)分布下的EGARCH模型結(jié)果，由于后者的α1+β1>1，且前者的最大似然值更大，AIC與SC更小，因此，選擇T分布下的GARCH-M模型進(jìn)入下一步建模。

（2）原油期貨

同上文GZ的思路，通過Eviews輸出結(jié)果表，經(jīng)過四個原則，對比篩選，最后選擇T分布下的EGARCH模型作為最優(yōu)模型構(gòu)建。

另外，由于兩個序列為金融時間序列，故下文考慮加入自回歸移動平均項提高模型擬合程度。

3.建立ARMA模型

對于GZ序列，從Eviews結(jié)果可知，AR（3）項系數(shù)的p值為0.1580，即自回歸項（AR項）加到第三項時，仍處于較不顯著的情況。而當(dāng)加入滯后一階的MA項時，發(fā)現(xiàn)AR（1）項系數(shù)和其余參數(shù)均變得顯著，且可決系數(shù)較之前上升，因此選取ARMA（1，1）-GARCH-M模型。提取出該模型的R和σt，用Matlab計算出該模型T分布下的上側(cè)0.05分位數(shù)為1.7920，根據(jù)公式（3）計算得出VaR（GZ）。

VaR（GZ）=R-Q（q）*σt （3）

對于WTI序列，同GZ序列思路，發(fā)現(xiàn)AR（2），MA（1）條件下的模型可決系數(shù)最大，因此選取ARMA（2，1）-EGARCH模型。接著提取出該模型的相關(guān)參數(shù)值，用Matlab計算出該模型T分布下的上側(cè)0.05分位數(shù)為2.0461，最后根據(jù)公式（3）計算得到VaR（WTI）。

（三）原油期貨價格對新能源股的風(fēng)險溢出效應(yīng)

1.格蘭杰因果檢驗

對VaR（WTI）和VaR（GZ）序列進(jìn)行格蘭杰因果測試，結(jié)果顯示p1=0.02，拒絕VaR（WTI）變化不是VaR（GZ）變化的Granger原因，說明國際原油期貨價格波動對我國新能源股價波動會產(chǎn)生影響，而p2=0.1384表明反之則不成立，即原油期貨價格對新能源股具有單向的風(fēng)險溢出。

在2014至2018年間，WTI原油期貨價格對我國新能源股票的風(fēng)險溢出效應(yīng)具有顯著的時變性特征，表現(xiàn)出正負(fù)交替的溢出作用，且正向溢出作用大大強于負(fù)向溢出。相比于2014至2016年，2017至2018年國際原油對新能源股的溢出作用明顯減弱。

3.結(jié)果分析和經(jīng)濟解釋

（1）原油期貨價格對我國新能源股具有較為顯著的正向溢出效應(yīng)

從2014年12月到2015年6月，原油對股市的正向溢出開始增大。沙特阿拉伯發(fā)動也門戰(zhàn)爭并提高原油官方銷售價、美國原油庫存減少等利好消息逆轉(zhuǎn)原油下跌趨勢。與此同時，中國股市由于券商股杠桿資金的運用，杠桿率急升，市場出現(xiàn)劇烈變動的牛市。國內(nèi)牛市和原油價格的回暖加速了我國新能源股的上漲，其正向溢出效應(yīng)開始增大。

從2015年7月到2016年2月，原油對股市的正向溢出急劇增大。美國頁巖革命迎來高潮，美聯(lián)儲加息，大宗商品全面下跌，原油價格受壓下行。與此同時，中國股市結(jié)束瘋牛，杠桿的過度運用后A股迎來暴跌，大部分股票無量跌停。原油的急劇下跌與股市熊市，大大擴大了這段時間原油對我國新能源股的溢出作用。

（2）原油期貨價格對新能源股的溢出效應(yīng)具有時變性

從2016年2月到2017年1月，供需關(guān)系相比于2015年有了較大的改善。產(chǎn)油國上游油氣投資規(guī)模緊縮、產(chǎn)量增速放緩，而下半年石油工人罷工、產(chǎn)油國武裝沖突和英國脫歐等事件推動原油上漲。2016年末，OPEC與其他產(chǎn)油國達(dá)成聯(lián)合減產(chǎn)協(xié)議，油價同比上漲40%，達(dá)到55美元/桶。而在2016年上半年，我國地方新能源推廣政策、補貼標(biāo)準(zhǔn)及電動汽車電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃等政策紛紛出臺，支撐著新能源股價，政策的利好與油價的反彈這段時間內(nèi)原油對新能源股主要呈現(xiàn)出正向溢出。在2016年末到2017年1月，原油價格一直比較穩(wěn)定，并且處于50到55美元的相對高位，我國政策力度也有所減緩，對新能源股的溢出效應(yīng)明顯減弱并呈現(xiàn)出負(fù)向風(fēng)險溢出。

而從2017年7月到2018年10月，受原油產(chǎn)量的不斷下調(diào)以及全球經(jīng)濟的回復(fù)振興，原油價格穩(wěn)步上漲，從42美元上升至77美元。從政治背景看，美國制裁伊朗，委內(nèi)瑞拉遭遇經(jīng)濟危機，其產(chǎn)量持續(xù)收縮，并且降至近40年來最低點；從自然災(zāi)害看，颶風(fēng)頻發(fā)使對美灣沿岸煉油壓力增大，全球原油市場供應(yīng)再度收縮，原油價格持續(xù)上升，對新能源股呈現(xiàn)正向溢出效應(yīng)。

（3）原油期貨價格對新能源股的溢出效應(yīng)具有不對稱性

在2018年10月10日到2018年10月26日，原油從77美元跌至59美元，美國能源公司石油鉆井平臺和頁巖盆地的原油產(chǎn)量都打破歷史記錄，供應(yīng)量激增以及需求萎縮的擔(dān)憂不斷打壓原油價格。這段期間，原油價格對新能源股的溢出效應(yīng)要強于2017年7月至2018年10月油價上漲的溢出效應(yīng)，而原油在2015年7月到2016年2月份油價下跌的溢出效應(yīng)也明顯大于2016年2月至2017年1月上漲的溢出效應(yīng)，可以看出油價上漲的溢出效應(yīng)小于下跌的溢出效應(yīng)，具有不對稱性。

三、研究結(jié)論與建議

綜上可知，原油期貨價格對我國新能源股市存在正向風(fēng)險溢出，加上我國新能源行業(yè)發(fā)展尚不成熟，國際原油期貨價格波動極大可能加劇我國能源股的波動，故政府需做好準(zhǔn)備應(yīng)對這種溢出效應(yīng)。由于原油下跌對新能源股的溢出效應(yīng)大于其上漲的溢出效應(yīng)，因此需重點勘察國際油價下跌給股市造成的風(fēng)險，關(guān)注影響原油價格的消息，例如主要產(chǎn)油國產(chǎn)量信息發(fā)布及相關(guān)政策頒布、OPEC會議舉行、自然災(zāi)害或國際地緣事件暴發(fā)等，關(guān)注兩市場的正向溢出效應(yīng)與其時變性，提前做好防范措施，保護好新能源產(chǎn)業(yè)。

對于機構(gòu)投資者而言，應(yīng)深知市場風(fēng)險具有傳染性與溢出性，了解國際原油市場對新能源股的正負(fù)交替的溢出效應(yīng)，時刻關(guān)注影響原油價格的國際事件，提高機構(gòu)資產(chǎn)配置與套期保值能力，例如可建立風(fēng)險準(zhǔn)備金、通過金融衍生品套期保值等，防止原油市場發(fā)生劇烈波動時造成巨大損失。

對于個人投資者而言，應(yīng)了解投資原油的風(fēng)險要小于投資新能源股的風(fēng)險，根據(jù)自身的資產(chǎn)財務(wù)能力和風(fēng)險偏好程度，考慮建立原油期貨空頭與新能源股多頭進(jìn)行套期保值，建立適合于自己的投資組合來規(guī)避市場間的溢出效應(yīng)造成的風(fēng)險。

[參考文獻(xiàn)]

[1]Henriques， I.， Sadorsky， p. Oil prices and the Stock prices of Alternative Energy Companies[J]. Energy Economic，2008，30（3）：998-1010.

[2]溫曉倩，魏宇，黃登仕.我國新能源公司股票價格與原油價格的波動率外溢與相關(guān)性研究[J].管理評論，2012（12）：20-30.

[3]歐陽資生，李釗.原油價格波動對中國股票市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)研究[J].湖南財政經(jīng)濟學(xué)院學(xué)報，2017（10）：39-45.

[4]臧子歡.原油期貨價格對我國新能源股票的風(fēng)險溢出效應(yīng)研究[D].北京：中國地質(zhì)大學(xué)（北京），2018：1-56.

[責(zé)任編輯：潘洪志]