國(guó)際原油期貨與中國(guó)新能源股指市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究

余珂 沈子杰 薛秋霞

本文以WTI原油期貨價(jià)格收盤價(jià)和中證新能源股指結(jié)算價(jià)為研究對(duì)象，選取2009年10月28日至2022年10月28日的每日交易數(shù)據(jù)為樣本，分析國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與中國(guó)新能源股指市場(chǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系并應(yīng)用DCC-GARCH模型對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明：原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)長(zhǎng)期存在正動(dòng)態(tài)相關(guān)性、正聯(lián)動(dòng)性，其二者的波動(dòng)傳遞效應(yīng)穩(wěn)定；在金融市場(chǎng)非正常情況下，二者的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)不穩(wěn)定，兩種資產(chǎn)的金融風(fēng)險(xiǎn)提升。

一、引言

能源作為重要的戰(zhàn)略資源和生產(chǎn)資料，時(shí)刻影響著世界經(jīng)濟(jì)政治的變化，據(jù)BP2023年世界能源統(tǒng)計(jì)資料顯示，全球能源消耗的80%為傳統(tǒng)能源，其中石油消耗占據(jù)世界主要能源消耗量的三分之一以上。傳統(tǒng)能源由于其不可再生性、環(huán)境污染等問(wèn)題使得人們開(kāi)始尋找、研發(fā)具有可再生性、清潔環(huán)保的新能源，在一定意義上新能源是傳統(tǒng)能源的替代產(chǎn)品，新能源與傳統(tǒng)能源在供需結(jié)構(gòu)、價(jià)格方面具有緊密的關(guān)系。原油在傳統(tǒng)能源中居主導(dǎo)地位，原油價(jià)格的波動(dòng)變化時(shí)刻影響著新能源產(chǎn)品的波動(dòng)變化。中國(guó)作為全球最大的原油消費(fèi)國(guó)，原油依賴度高達(dá)70%，原油價(jià)格的波動(dòng)變化對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)而言影響重大。通過(guò)研究分國(guó)際原油期貨與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)的關(guān)系，為我國(guó)新能源的發(fā)展提供一些借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

原油期貨與能源股票市場(chǎng)相關(guān)性的研究主要集中在兩方面，分別是原油市場(chǎng)與股票市場(chǎng)整體；二是原油市場(chǎng)與股票子市場(chǎng)的關(guān)系。Raque（2017）通過(guò)DCC-GARCH模型實(shí)證分析股市與需求性油價(jià)以及供給性油價(jià)間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)需求性沖擊對(duì)油價(jià)與股價(jià)相關(guān)性產(chǎn)生了正向影響。王鵬（2017）研究分析了2000年后國(guó)際原油價(jià)格與世界主要股票市場(chǎng)的主要關(guān)系，利用協(xié)高階矩風(fēng)險(xiǎn)傳染檢驗(yàn)框架發(fā)現(xiàn)，WTI原油價(jià)格與8種不同股票市場(chǎng)指數(shù)之間呈現(xiàn)正相關(guān)性。王朝陽(yáng)（2018）使用VAR模型和多元GARCH模型研究發(fā)現(xiàn)原油價(jià)格與中國(guó)新能源市場(chǎng)出現(xiàn)單向溢出效應(yīng)。

綜合發(fā)現(xiàn)，對(duì)于原油期貨與股票市場(chǎng)之間的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的實(shí)證研究，為本文研究提供了有益的借鑒和參考。本文采用時(shí)變參數(shù)模型直接刻畫(huà)兩個(gè)市場(chǎng)間動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究，運(yùn)用動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)DCC-GARCH模型考察國(guó)際原油期貨和中國(guó)新能源股指市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

三、國(guó)際原油期貨與中國(guó)新能源股指市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

世界上有多種原油期貨，如德克薩斯西部輕質(zhì)（WTI）、布倫特（Brent）等，而WTI原油期貨由于流動(dòng)性良好、價(jià)格透明度高等特點(diǎn)被視為全球原油市場(chǎng)的基準(zhǔn)價(jià)格，本文選擇此原油期貨代表國(guó)際原油期貨市場(chǎng)。而對(duì)于我國(guó)新能源股指市場(chǎng)而言，本文選擇中證內(nèi)地新能源主體指數(shù)（000941）代表新能源股指市場(chǎng)，該指數(shù)由中證800指數(shù)中具有一定比例新能源生產(chǎn)業(yè)務(wù)或設(shè)備業(yè)務(wù)的公司股票組成，能夠較好的反映新能源產(chǎn)業(yè)公司的整體表現(xiàn)。

在時(shí)間跨度上，由于2009年10月28日中證新能源掛牌上市，因此，本文選取的時(shí)間段為2009年10月28日至2022年10月28日的每日數(shù)據(jù)，剔除節(jié)假日、缺失數(shù)據(jù)后共得到3100個(gè)數(shù)據(jù)。WTI原油期貨收盤價(jià)來(lái)源于英為財(cái)情，中證新能源指數(shù)結(jié)算價(jià)來(lái)源于Choice。

（二）變量預(yù)處理

所有變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，本文采用的收益率為對(duì)數(shù)收益率，即Y=100×，WTI及NE分別代表WTI原油期貨收益率與中證新能源收益率。

根據(jù)兩變量的描述性統(tǒng)計(jì)，WTI原油收益率其均值為0.0235，最大值為31.9633，最小值為-28.2220，標(biāo)準(zhǔn)差為2.7445，偏度為0.1577，大于0，存在右偏態(tài)，峰度為28.2087，大于3，呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear統(tǒng)計(jì)量為81989.7，P值為0.0000，拒絕原假設(shè)WTI原油對(duì)數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布；中證新能源收益率其均值為0.0192，最大值為0.0754，最小值為-9.8277，標(biāo)準(zhǔn)差為1.9858，偏度-0.5258，小于0，存在左偏態(tài)，峰度為5.4139，大于3，呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear統(tǒng)計(jì)量為895.2746，P值為0.000000，同樣拒絕原假設(shè)中證新能源對(duì)數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布，因此，WTI原油期貨收益率以及中證新能源收益率兩組時(shí)間序列不服從正態(tài)分布，都具有尖峰厚尾特征。

（三）基于DCC-GARCH模型的實(shí)證分析

1.模型設(shè)定。Engel（2002）提出DCC-GARCH（Dynamic Conditional Correlation，DCC）模型是對(duì)Bollerslev（1990）提出的CCC-GARCH（Constant Conditional Correlation，CCC）模型的修正。該模型能夠使多個(gè)變量之間的相關(guān)性估計(jì)更加簡(jiǎn)化，并且可以得到不同變量之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

單變量GARCH模型為；

其中，i=1，2，…，k；和分別為前期殘差平方項(xiàng)的系數(shù)和前期條件方差的系數(shù)，p、q均為前期殘差平方項(xiàng)和條件方差的滯后階數(shù)。

動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)結(jié)構(gòu)為：

其中，為動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣；為協(xié)方差矩陣；為標(biāo)準(zhǔn)化殘差所求出的無(wú)條件協(xié)方差；和分別為DCC-GARCH模型中前期殘差平方項(xiàng)的系數(shù)和前期條件方差的系數(shù)。

2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)與ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。運(yùn)用單變量GARCH的前提是該時(shí)間序列必須是平穩(wěn)的時(shí)間序列，因此需要對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本文采用的方法為ADF（Augmented Dickey and Fuller）檢驗(yàn)，結(jié)果表明，兩組時(shí)間序列均為平穩(wěn)序列。存在ARCH效應(yīng)是采用ARCH和GARCH模型刻畫(huà)時(shí)間序列收益率的前提，因此對(duì)兩組時(shí)間序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在1%的顯著性水平下，相伴概率p為0.0000，即原序列存在ARCH效應(yīng)。

3.模型構(gòu)建。首先進(jìn)行單變量GARCH模型檢驗(yàn)，由于對(duì)兩個(gè)時(shí)間序列和序列平方項(xiàng)的自相關(guān)圖與偏自相圖發(fā)現(xiàn)二者存在低階的序列相關(guān)性，所以采用ARMA（p，q）模型建立GARCH模型的單變量均值方程。根據(jù)AIC和SC最小準(zhǔn)則，在多次對(duì)比后，建立原油期貨價(jià)格和中證新能源指數(shù)最優(yōu)均值方程為ARMA（1，1）和AR（1），其中和為均值方程的系數(shù)，且各參數(shù)具有顯著性。接著對(duì)均值方程的殘差序列項(xiàng)進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，均拒絕原假設(shè)，即各序列存在ARCH效應(yīng)，可以使用GARCH模型進(jìn)行建立。這里使用GARCH（1，1）模型對(duì)原油期貨價(jià)格和新能源股指均值方程的殘差序列進(jìn)行擬合，由于該兩個(gè)收益率序列不符合正態(tài)分布，均具有尖峰后尾的特征，因此，這里采用學(xué)生t分布進(jìn)行殘差的擬合。從結(jié)果可知，兩個(gè)序列的回歸參數(shù)在1%的顯著性水平下顯著，與之和小于1，且接近于1，滿足系數(shù)約束條件。具體來(lái)說(shuō)，國(guó)際原油期貨價(jià)格和新能源股指的顯著異于0，說(shuō)明條件方差受到前期殘差平項(xiàng)的影響，但影響較?。粐?guó)際原油期貨價(jià)格的小于新能源股指的，說(shuō)明當(dāng)面臨外部沖擊時(shí)，國(guó)際原油期貨價(jià)格的反應(yīng)速度強(qiáng)于新能源股指，新能源股指需要更長(zhǎng)的時(shí)間吸收和反映，序列波動(dòng)具有更大的持續(xù)性。

根據(jù)上述的模型結(jié)果得到單變量GARCH模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差，由此進(jìn)行DCC-GARCH的構(gòu)建，結(jié)果如表3所示。根據(jù)DCC模型估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)各參數(shù)均大于0，均具有顯著性，表明前一期的波動(dòng)情況會(huì)顯著的正向影響當(dāng)期的波動(dòng)相關(guān)性。的值為0.003033，表示原油市場(chǎng)與新能源股指市場(chǎng)中前期均值殘差對(duì)本期動(dòng)態(tài)異方差的影響較小；的值為0.992551，表示原油市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性在時(shí)間上的影響較為持久。小于1，說(shuō)明原油市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)滿足參數(shù)約束條件，收斂性較好。

圖1為兩個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的變化趨勢(shì)，顯示了原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。從動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)大小可以看出，國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)處在-0.03與0.12水平，說(shuō)明原油期貨市場(chǎng)發(fā)生波動(dòng)時(shí)會(huì)傳導(dǎo)至中國(guó)新能源市場(chǎng)。除2018年至2019年兩者之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)外，其余年份的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)基本為正，國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)的相關(guān)性較大。

四、結(jié)論及建議

本文以國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與我國(guó)新能源股指市場(chǎng)的日波動(dòng)率作為研究變量，建立DCC-GARCH模型，研究分析兩者間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性。結(jié)論如下：

首先，國(guó)際原油期貨市場(chǎng)與新能源股指市場(chǎng)之間存在一定的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，主要受上期的異方差的動(dòng)態(tài)影響，其二者的波動(dòng)傳遞效應(yīng)較穩(wěn)定，動(dòng)態(tài)相關(guān)性較強(qiáng)。其次，從動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的變動(dòng)來(lái)看，國(guó)際原油期貨與新能源股指的動(dòng)態(tài)相關(guān)長(zhǎng)期主要表現(xiàn)為正相關(guān)。最后，在金融市場(chǎng)非正常情況下，原油期貨市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性提高，兩種資產(chǎn)的金融風(fēng)險(xiǎn)加大。

基于此，提出如下對(duì)策：

第一，對(duì)于政策制定者而言主要是防范原油期貨價(jià)格的劇烈波動(dòng)而引起的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。原油期貨價(jià)格波動(dòng)具有不對(duì)稱性，極易受外部因素的影響，因此我國(guó)針對(duì)于一些不利外部因素要加強(qiáng)監(jiān)管，謹(jǐn)防原油價(jià)格的劇烈波動(dòng)帶來(lái)更嚴(yán)重的影響。隨著全球金融風(fēng)險(xiǎn)加大，資產(chǎn)相關(guān)性提高，相關(guān)部門可以通過(guò)一些有效的政策來(lái)降低或者削弱金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)的影響，如設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理基金等，以此進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)防范。原油期貨與中國(guó)新能源存在正聯(lián)動(dòng)性，原油價(jià)格波動(dòng)在很大程度上影響新能源行業(yè)的發(fā)展，因此新能源市場(chǎng)應(yīng)建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制，選擇合適的對(duì)沖工具降低風(fēng)險(xiǎn)。除此之外，還應(yīng)加大對(duì)新能源行業(yè)的扶持，給予一定的政策優(yōu)惠和補(bǔ)貼，向綠色能源，清潔能源方向發(fā)展。

第二，對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，應(yīng)根據(jù)國(guó)際原油期貨價(jià)格提供的信息謹(jǐn)慎對(duì)新能源股票進(jìn)行投資。國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)較大時(shí)，將對(duì)國(guó)內(nèi)原油價(jià)格以及新能源政策導(dǎo)向產(chǎn)生相關(guān)影響，因此投資者需要從多角度來(lái)考慮影響股價(jià)的主要因素，做好價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)管理。另外，投資者也需關(guān)注中國(guó)能源市場(chǎng)推出的相關(guān)的期貨品種，選擇合適的金融衍生工具進(jìn)行對(duì)沖，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

［1］溫曉倩，魏宇，黃登仕.我國(guó)新能源公司股票價(jià)格與原油價(jià)格的波動(dòng)率外溢與相關(guān)性研究［J］.管理評(píng)論，2012，24（12）：20-30.

［2］王鵬，蔣焰，吳金宴.原油價(jià)格與世界股票市場(chǎng)之間的高階矩相依性研究［J］.管理科學(xué)，2017，30（3）：136-146.

［3］王朝陽(yáng)，陳宇峰，金曦.國(guó)際油價(jià)對(duì)中國(guó)新能源市場(chǎng)的傳導(dǎo)效應(yīng)研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2018，35（04）：131-146.

［4］Raquel N， Alexandre S， André L. Time-varying impacts of demand and supply oil shocks on correlations between crude oil prices and stock markets indices［J］. In Research in International Business and Finance， 2017，42（3）：1011-1020.

基金項(xiàng)目：2023年度洛陽(yáng)市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目：消費(fèi)金融支持洛陽(yáng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展路徑研究（編號(hào)：2023B058）。

作者單位：余珂，洛陽(yáng)師范學(xué)院商學(xué)院；沈子杰，廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院商學(xué)院；薛秋霞，澳門城市大學(xué)金融學(xué)院。