國內外原油期貨市場的動態相關性研究

李英良

摘 要：2018年3月26日我國于上海國際能源交易中心正式推出本土原油期貨，自此我國作為原油貿易的重要參與國，擁有了以人民幣結算的原油期貨合約。本文聚焦于研究國內外原油期貨市場間的動態相關性，選取上海國際能源交易中心（INE）的原油期貨、英國倫敦洲際交易所（ICE）的布倫特原油期貨和美國紐約商品交易所的WTI原油期貨代表各國原油期貨市場進行研究。選擇2018年7月1日—2020年6月30日的原油期貨結算價的日收益率時間序列作為樣本，時間區間內包含因全球新冠疫情WTI原油期貨價格突破零值以負值交割的歷史性事件。研究結果表明我國原油期貨在2018年3月上市以來，與國際主要原油期貨INE與WTI相關性逐步增強，但相較于ICE與WTI，日收益率的波動幅度明顯較大。國內原油期貨與國際主要兩大原油期貨有明顯相關性且相關性變化的總體趨勢相同，且在價格下降的行情中表現出上升的相關性。但是相關性水平同成熟原油期貨INE與WTI之間的相關性比較仍處于較低水平，我國應不斷完善原油期貨市場相關制度建設以提高國際原油市場中的影響力。

關鍵詞：原油期貨;動態相關性;DCC-GARCH模型;模型構建;實證分析

中圖分類號：F724.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）04（a）--05

原油期貨是商品期貨的重要交易品種，石油輸出國組織（OPEC）在早期掌握了國際原油的定價權，兩次石油危機中原油價格的顯著漲跌對全球經濟造成了較大的影響。為削弱OPEC產油國對原油價格的控制力，以美國和英國為首的發達國家利用發達的金融市場，陸續推出原油期貨品種。美國紐約商品交易所（NYMEX）于1983年上市了輕質低硫原油期貨合約（WTI），英國倫敦洲際交易所（ICE）于1988年推出了布倫特（Brent）原油期貨合約。自推出以來，WTI原油期貨與布倫特原油期貨分別扮演了美國和歐洲基準原油合約的角色。

我國的原油期貨，在經歷早期不完善交易體制和監管下的發展又叫停之后，于2018年3月26日在上海國際能源交易中心（INE）重新上市交易。其不僅豐富完善了我國能源金融體系，同時也提升了我國在國際原油市場中的話語權和影響力，為國內企業提供了更多套期保值交易品種的選擇。

學術界內對于金屬期貨市場、農產品期貨市場與金融期貨市場之間的價格相關性研究較豐富。因我國原油期貨發展處于初期階段，國內現有關原油期貨市場間的相關性分析主要聚焦在我國原油現貨與國際原油期貨。本文運用DCC-GARCH模型對INE原油期貨與國際兩大基準原油（WTI和Brent）期貨之間的動態相關性進行研究，選取2018年7月1日—2020年6月30日的數據，時間區間內包含2020年4月20日首次以負值交割的歷史性事件，研究此種極端情況下國內外原油期貨市場的動態相關性，可以此補充對我國原油期貨的相關量化研究，為相關政策制定者提供數據依據，助力我國原油期貨市場的不斷建設。

1 國內外原油期貨市場發展現狀分析

1.1 國際原油期貨市場

國際原油期貨市場主要包括：NYMEX的WTI原油期貨市場、ICE的布倫特（Brent）原油期貨市場、迪拜商品交易所（DME）的阿曼（Oman）原油期貨市場和東京交易所的中東原油期貨市場。其中，WTI原油期貨與Brent原油期貨在全球最具影響力，分別對應北美地區與歐洲地區基準原油合約。本文將選取這兩者代表國外原油期貨市場。

1.1.1 NYMEX：WTI原油期貨

West Texas Intermediate（WTI），WTI原油標的為美國西得克薩斯州輕質原油，該原油期貨是目前交投最活躍的原油期貨品種。受制于管道運輸與實物交割的限制帶來的需求限制與頁巖油技術突破帶來的產量增加的不匹配，WTI與Brent原油期貨存在長期性價差。

1.1.2 ICE：Brent原油期貨

Brent原油產自北海布倫特地區，是歐洲市場的基準油價。作為第二大原油期貨交易品種，不同于WTI原油供大于求的經濟現狀，Brent原油的減產使其供給能力使原油市場擔憂，這也促使Brent原油期貨上漲。但Brent原油陸續引入三個原油品種，以保證原油供給并穩定市場價格。

1.2 國內原油期貨市場

我國原南京石油交易所最早在1992年就推出了石油期貨品種，之后國內其他多家期貨交易所相繼推出各自石油期貨合約，而監管措施的缺乏、交易制度與組織管理都存在缺陷，使得市場風險敞口過大，“327國債事件”之后國家關閉了石油期貨品種的交易。

隨著我國經濟的發展，巨大的原油進口需求促使相關企業與投資者對國際原油價格中“中國影響力”的期盼。在此背景下，INE原油期貨于2018年3月26日在上海國際能源交易中心上市，這是自我國關閉石油期貨品種后，第一個以人民幣結算的原油期貨，其合約標的為中質含硫原油。我國原油期貨的推出不僅補充了國際原油期貨品種體系，而且填補了我國原油期貨品種的空白，以期為我國主要進口的中質含硫油提供有效的油價基準，從而進一步提高我國在國際原油市場中的話語權與影響力。

2 數據選取與處理

2.1 數據來源與預處理

本文研究的對象是我國原油期貨、英國布倫特原油期貨、紐約原油期貨的日收益率數據，數據區間為2018年7月1日—2020年6月30日。為避免國內與國際法定節假日不同帶來的交易日期不對稱的情況，僅保留共有交易日共計483個數據 （所有數據下載自Wind金融數據庫）。由于ICE原油期貨與WTI原油期貨以美元/桶作為計價單位，INE原油期貨以人民幣作為計價單位。為避免匯率波動對研究結果造成的影響，本文中將所有價格計量單位按照對應日匯率統一為人民幣/桶。

日收益率數據由式（1）計算所得，其中Pt為第t期的期貨結算價， rt為擴大100倍后的對數收益率，如式（1）所示。

2.2 數據描述性統計

本文首先對三大原油期貨市場的價格時序進行分析以了解樣本的基本特征，結果如表1所示。

由表1可知，WTI原油期貨價格的均值、中位數、最大值、最小值皆明顯低于INE及ICE原油期貨的相應統計值，這與美國的西得克薩斯中間基原油（WTI）供大于求導致的經濟現象相匹配。WTI的最小值更是達到了-266人民幣/桶（-37.63美元/桶），這一歷史性的負值原油期貨結算價發生在2020年4月20日。ICE的標準差相較于INE與WTI最高。三組數據都是左偏，且峰度均呈現“尖峰”特點，其中WTI左偏態相對較大且峰度明顯高于INE與ICE。這些數據形態與全球新冠疫情爆發初期，WTI由于嚴重供需不平衡導致油價暴跌的事實相匹配。

以下對三種原油期貨市場的日收益率時序的基本統計值進行計算，收益率的基本特征如表2所示。

從標準差來看，WTI的標準差最大。三個收益率序列偏度與峰度相較于正態分布都有明顯偏移，“尖峰肥尾”屬性明顯。其中INE與ICE收益率序列偏度為負，屬于左拖尾，而WTI偏度為正，屬于右拖尾。收益率序列的峰度與價格序列的峰度結論類似，WTI>ICE>INE。三個收益率序列的Jarque-Bera統計量在1%的水平內都顯著，進一步說明三個收益率不是服從正態分布。

2.3 相關性分析

圖1描繪出了三組價格與收益率的時序圖，可以直接看到三大原油期貨的特點。雖然三組數據整體走勢類似，但WTI在2018年7月—2020年3月起價波動較前兩者明顯較小，而且2020年4月出現一波急驟的暴跌，跌破零值交割之后，迅速的回到零值上方且處于與IN與ICE相同的價格區間。總體來說，ICE與INE整體走勢更加一致。

而就日收益率的時序圖而言，我們可以看到，三個市場收益率都有顯著波動率聚集的現象，且INE的波動率較ICE與WTI較高。

運用R計算各市場原油期貨價格時序的相關系數以進項相關性分析的結果，如表3所示。

INE與ICE的相關性系數最大，ICE與WTI的相關系數次之，INE與WTI的相關系數最小。可見三者之間存在顯著相關關系，筆者也曾使用2018年3月—2018年10月相關數據進行相同測算，發現結果截然不盡相同，INE與ICE的相關系數僅為0.817，INE與WTI的相關系數僅為0.759。綜合以上數據分析可知，INE原油期貨自上市來由于不斷發展與國際其他主要原油期貨市場相關性已逐步增強。

3 DCC-GARCH模型的實證分析

3.1 平穩性、ARCH檢驗

由于DCC-GARCH模型只適用于平穩性數據，本文采用ADF對收益率序列進行平穩性檢驗。同時，具有ARCH效應是金融資產收益率的特征之一，也是運用GARCH模型的前提。三大期貨交易所原油期貨收益率時序的平穩性檢驗與ARCH效應檢驗結果，如表4所示。

ADF檢驗表明三大期貨交易所原油期貨收益率時序都是平穩的，并且收益率存在ARCH效應，說明適合采用DCC-GARCH模型研究INE、ICE與WTI原油期貨市場之間的動態相關性。

3.2 模型構建

本文運用DCC-GARCH模型對國內原油期貨市場的動態相關性進行實證分析。現有文獻中有兩類DCC模型：第一種是由Engle（2002）提出的;第二種是由Tse與Tsui（2002）提出。動態條件相關廣義自回歸條件異方差（DCC-GARCH）模型的提出為研究資產間動態相關性提供了研究方法和計量工具。本文運用Engle（2002）提出的DCC-GARCH模型。ARMA（m， n）和GARCH（p， q）疊加使用的基礎公式為式（2）和式（3）：

是的波動率矩陣。其中是標準化后的新信息量;為的無條件協方差矩陣; a1和b1為非負實數且0

3.3 動態相關關系檢驗

DCC-GARCH模型估計分為兩步：第一步是分別估計出每個期貨市場原油期貨收益率GARCH參數，包括均值方差和波動率方差中的參數;第二步是估計出動態相關系數的參數。

首先進行單變量GARCH（1，1）模型檢驗，我們設定估值的均值方程為ARMA（1， 1），不包含均值，且根據表2中J-B統計量遠大于0說明數據不具有正態分布。故本文中選擇多元聯合T分布，我們將三列數據分為兩組，分別對比研究INE與ICE、INE與WTI，以此探究國內外原油期貨市場價格的動態相關性。

表5給出了DCC-GARCH模型中各參數的估計結果。其中、和是收益率中均值方程中的估計系數，、、是波動率方程中的參數。 a1和b1是ICE/WTI與INE動態相關參數。

兩組a1+b1結果小于1，說明模型可信。從估計結果可以看出：對于INE與ICE， a1在5%的基礎上顯著，說明兩者日收益率序列當期的異方差受前期均值殘差平方的影響;而INE與ICE和WTI的b1都顯著異于0且接近于1，說明這三組收益率之間的動態相關系數受前期動態相關系數的影響較大，變化持續性較強。

根據以下輸出的動態條件相關系數圖（圖2、圖3）可知，ICE與INE相關性在[-0.05， 0.65]之間，除了2018年與2019年交替之際出現短暫的負值之外，其余時段均大于0。WTI與INE相關性在[0，0.55]之間，雖然較前者相比未出現負值，但系數波動性明顯較大，波動率系數均值回歸大于在0.2附近。結合圖中各市場價格走勢圖，可以發現當市場價格在出現下跌行情時，相關性會上升。與此作為對照，由圖4可知，WTI與ICE動態相關性則一直維持在0.9附近的位置，只是在經歷WTI原油期貨負值交割時，出現一段驟降至0.5，并迅速恢復至正常水平。

4 結論與建議

本文采用DCC-GARCH模型對上海原油期貨與國際兩大基準原油（WTI和Brent）期貨之間在2018年7月—2020年6月時間段內的動態相關性進行研究，結果發現：就價格走勢與收益率情況而言，我國原油期貨在2018年3月上市以來，與國際主要原油期貨INE與WTI相關性逐步增強，其中與ICE價格走勢更加一致且相關系數更大。相較于ICE與WTI，日收益率的波動幅度明顯較大。基于模型穩健且可信的參數估計，國內原油期貨與國際主要兩大原油期貨有明顯相關性，且相關性變化的總體趨勢相同，其中INE與ICE較INE與WTI動態相關性波動幅度較低，且整體動態相關性在價格的下降行情中表現出上升的相關性。但是相關性水平同成熟原油期貨INE與WTI之間的相關性比較仍處于較低水平。

本文的研究結論為我國與國際原油期貨相關性的實證研究進行了補充，同時對于監管層與原油投資者也具有一定的實踐價值。為進一步推進我國原油期貨國際化的進程，本文提出以下建議：第一，建立相關行業數據庫和信息發布機制。為境內外原油期貨參與者提供更多信息支持以作為交易參考，吸引包括原油產業鏈企業、金融機構，以及合格個人投資者在內的多方豐富參與者參與原油期貨交易，以提高INE原油期貨的交易量與交易金額，提升市場活躍度;第二，不斷豐富原油金融市場可交易種類和期限，我國原油期貨目前仍以近期合約交易為主，中、遠期合約交易較少，不斷豐富原油期貨品種可吸引更多不同目的交易者參與原油期貨市場，有助于市場價格向均衡價格收斂，促進市場功能充分發揮。“國際平臺、凈價交易、保稅交割、人民幣計價”是我國原油期貨合約的設計特點和獨有特征，應順應此思路，不斷完善我國原油期貨配套制度和交易品種，為境內外原油期貨參與者提供更快捷安全的交易制度，配合人民幣國際化戰略，提高我國原油期貨的國際影響力。

參考文獻

Boldanov R，Degianmakis S， Filis G. Time-varying correlation between oil and stock market volatilities： Evidence from oil-importing and oil-exporting counties[J].International Review of Financial Analysis，2016，48（12）：209-220.

Lu Feng bin，Li Yi，Wang Shou yang， Information Spillobers among International Crude Oil Markets — An Empirical Analysis Based on CCF Method and EECM[J].SystemsEngineering-Theory&Practice，2008，28，28（03）：25-34.

Robert K Kaufmann，Ben Ullman Oil Prices， Speculation， and Fundamentals：Inter preting Causal Relations Among Spot and Futures Prices[J].Energy Economics， 2009（01）：550-558.

陳曉春，黃媛.國際原油市場與股票市場的聯動關系研究———基于分位數回歸的經驗證據[J].財經理論與實踐，2017，38（05）：53-58.

紀漢霖，許蒙.金融板塊與上證指數的動態相關性研究——基于VAR-DCC-GARCH模型[J].中國物價，2020（01）：83-85.

李麗紅.國際石油期貨市場與現貨市場的價格波動關系研究[J]. 生產力研究， 2015，272（03）： 14-17+29.

譚章祿，袁慧.金融機構風險的聯動性及傳染性研究——基于DCC-GARCH-Guass模型的分析[J].武漢金融，2020（05）：22-29.

王群勇，張曉峒.原油期貨市場的價格發現功能——基于信息份額模型的分析[J].統計與決策，2005（12）：77-79.

王云龍，孫伯馳.基于SVAR模型得上海于倫敦銅期貨價格互動關系分析[J]. 商業時代，2014（22）：88-89.

張金鳳， 馬薇.石油價格波動與股票市場波動的相關性研究[J]統計與決策， 2016，32（09）：153-156.