國際原油期貨與中國新能源股指市場動態相關性研究

余珂 沈子杰 薛秋霞

本文以WTI原油期貨價格收盤價和中證新能源股指結算價為研究對象，選取2009年10月28日至2022年10月28日的每日交易數據為樣本，分析國際原油期貨市場與中國新能源股指市場動態關系并應用DCC-GARCH模型對其進行實證分析。結果表明：原油期貨市場與我國新能源股指市場長期存在正動態相關性、正聯動性，其二者的波動傳遞效應穩定；在金融市場非正常情況下，二者的動態相關系數不穩定，兩種資產的金融風險提升。

一、引言

能源作為重要的戰略資源和生產資料，時刻影響著世界經濟政治的變化，據BP2023年世界能源統計資料顯示，全球能源消耗的80%為傳統能源，其中石油消耗占據世界主要能源消耗量的三分之一以上。傳統能源由于其不可再生性、環境污染等問題使得人們開始尋找、研發具有可再生性、清潔環保的新能源，在一定意義上新能源是傳統能源的替代產品，新能源與傳統能源在供需結構、價格方面具有緊密的關系。原油在傳統能源中居主導地位，原油價格的波動變化時刻影響著新能源產品的波動變化。中國作為全球最大的原油消費國，原油依賴度高達70%，原油價格的波動變化對我國的經濟而言影響重大。通過研究分國際原油期貨與我國新能源股指市場的關系，為我國新能源的發展提供一些借鑒。

二、文獻綜述

原油期貨與能源股票市場相關性的研究主要集中在兩方面，分別是原油市場與股票市場整體；二是原油市場與股票子市場的關系。Raque（2017）通過DCC-GARCH模型實證分析股市與需求性油價以及供給性油價間的關系，發現需求性沖擊對油價與股價相關性產生了正向影響。王鵬（2017）研究分析了2000年后國際原油價格與世界主要股票市場的主要關系，利用協高階矩風險傳染檢驗框架發現，WTI原油價格與8種不同股票市場指數之間呈現正相關性。王朝陽（2018）使用VAR模型和多元GARCH模型研究發現原油價格與中國新能源市場出現單向溢出效應。

綜合發現，對于原油期貨與股票市場之間的關系，國內外學者進行了大量的實證研究，為本文研究提供了有益的借鑒和參考。本文采用時變參數模型直接刻畫兩個市場間動態相關性研究，運用動態相關系數DCC-GARCH模型考察國際原油期貨和中國新能源股指市場之間的動態關系。

三、國際原油期貨與中國新能源股指市場動態相關性分析

（一）變量選取與數據來源

世界上有多種原油期貨，如德克薩斯西部輕質（WTI）、布倫特（Brent）等，而WTI原油期貨由于流動性良好、價格透明度高等特點被視為全球原油市場的基準價格，本文選擇此原油期貨代表國際原油期貨市場。而對于我國新能源股指市場而言，本文選擇中證內地新能源主體指數（000941）代表新能源股指市場，該指數由中證800指數中具有一定比例新能源生產業務或設備業務的公司股票組成，能夠較好的反映新能源產業公司的整體表現。

在時間跨度上，由于2009年10月28日中證新能源掛牌上市，因此，本文選取的時間段為2009年10月28日至2022年10月28日的每日數據，剔除節假日、缺失數據后共得到3100個數據。WTI原油期貨收盤價來源于英為財情，中證新能源指數結算價來源于Choice。

（二）變量預處理

所有變量進行對數化處理，本文采用的收益率為對數收益率，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。

根據兩變量的描述性統計，WTI原油收益率其均值為0.0235，最大值為31.9633，最小值為-28.2220，標準差為2.7445，偏度為0.1577，大于0，存在右偏態，峰度為28.2087，大于3，呈現出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear統計量為81989.7，P值為0.0000，拒絕原假設WTI原油對數收益率序列服從正態分布；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，標準差為1.9858，偏度-0.5258，小于0，存在左偏態，峰度為5.4139，大于3，呈現出尖峰厚尾的特征。Jarque-Bear統計量為895.2746，P值為0.000000，同樣拒絕原假設中證新能源對數收益率序列服從正態分布，因此，WTI原油期貨收益率以及中證新能源收益率兩組時間序列不服從正態分布，都具有尖峰厚尾特征。

（三）基于DCC-GARCH模型的實證分析

1.模型設定。Engel（2002）提出DCC-GARCH（Dynamic Conditional Correlation，DCC）模型是對Bollerslev（1990）提出的CCC-GARCH（Constant Conditional Correlation，CCC）模型的修正。該模型能夠使多個變量之間的相關性估計更加簡化，并且可以得到不同變量之間的動態相關系數

單變量GARCH模型為；

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

動態條件相關系數結構為：

其中，為動態相關系數矩陣；為協方差矩陣；為標準化殘差所求出的無條件協方差；和分別為DCC-GARCH模型中前期殘差平方項的系數和前期條件方差的系數。

2.平穩性檢驗與ARCH效應檢驗。運用單變量GARCH的前提是該時間序列必須是平穩的時間序列，因此需要對變量進行單位根檢驗，本文采用的方法為ADF（Augmented Dickey and Fuller）檢驗，結果表明，兩組時間序列均為平穩序列。存在ARCH效應是采用ARCH和GARCH模型刻畫時間序列收益率的前提，因此對兩組時間序列進行ARCH效應檢驗，根據檢驗結果發現，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。

3.模型構建。首先進行單變量GARCH模型檢驗，由于對兩個時間序列和序列平方項的自相關圖與偏自相圖發現二者存在低階的序列相關性，所以采用ARMA（p，q）模型建立GARCH模型的單變量均值方程。根據AIC和SC最小準則，在多次對比后，建立原油期貨價格和中證新能源指數最優均值方程為ARMA（1，1）和AR（1），其中和為均值方程的系數，且各參數具有顯著性。接著對均值方程的殘差序列項進行ARCH-LM檢驗，均拒絕原假設，即各序列存在ARCH效應，可以使用GARCH模型進行建立。這里使用GARCH（1，1）模型對原油期貨價格和新能源股指均值方程的殘差序列進行擬合，由于該兩個收益率序列不符合正態分布，均具有尖峰后尾的特征，因此，這里采用學生t分布進行殘差的擬合。從結果可知，兩個序列的回歸參數在1%的顯著性水平下顯著，與之和小于1，且接近于1，滿足系數約束條件。具體來說，國際原油期貨價格和新能源股指的顯著異于0，說明條件方差受到前期殘差平項的影響，但影響較小；國際原油期貨價格的小于新能源股指的，說明當面臨外部沖擊時，國際原油期貨價格的反應速度強于新能源股指，新能源股指需要更長的時間吸收和反映，序列波動具有更大的持續性。

根據上述的模型結果得到單變量GARCH模型的標準化殘差，由此進行DCC-GARCH的構建，結果如表3所示。根據DCC模型估計結果發現各參數均大于0，均具有顯著性，表明前一期的波動情況會顯著的正向影響當期的波動相關性。的值為0.003033，表示原油市場與新能源股指市場中前期均值殘差對本期動態異方差的影響較小；的值為0.992551，表示原油市場與新能源市場的動態相關性在時間上的影響較為持久。小于1，說明原油市場與新能源市場滿足參數約束條件，收斂性較好。

圖1為兩個市場的動態相關系數的變化趨勢，顯示了原油期貨市場與我國新能源市場之間的動態關系。從動態條件相關系數大小可以看出，國際原油期貨市場與新能源市場的相關系數處在-0.03與0.12水平，說明原油期貨市場發生波動時會傳導至中國新能源市場。除2018年至2019年兩者之間的動態相關系數為負數外，其余年份的動態相關系數基本為正，國際原油期貨市場與我國新能源股指市場的相關性較大。

四、結論及建議

本文以國際原油期貨市場與我國新能源股指市場的日波動率作為研究變量，建立DCC-GARCH模型，研究分析兩者間的動態關聯性。結論如下：

首先，國際原油期貨市場與新能源股指市場之間存在一定的動態相關性，主要受上期的異方差的動態影響，其二者的波動傳遞效應較穩定，動態相關性較強。其次，從動態相關系數的變動來看，國際原油期貨與新能源股指的動態相關長期主要表現為正相關。最后，在金融市場非正常情況下，原油期貨市場與新能源市場之間的相關性提高，兩種資產的金融風險加大。

基于此，提出如下對策：

第一，對于政策制定者而言主要是防范原油期貨價格的劇烈波動而引起的價格風險。原油期貨價格波動具有不對稱性，極易受外部因素的影響，因此我國針對于一些不利外部因素要加強監管，謹防原油價格的劇烈波動帶來更嚴重的影響。隨著全球金融風險加大，資產相關性提高，相關部門可以通過一些有效的政策來降低或者削弱金融風險對市場的影響，如設立風險管理基金等，以此進行金融風險防范。原油期貨與中國新能源存在正聯動性，原油價格波動在很大程度上影響新能源行業的發展，因此新能源市場應建立相應的風險防控機制，選擇合適的對沖工具降低風險。除此之外，還應加大對新能源行業的扶持，給予一定的政策優惠和補貼，向綠色能源，清潔能源方向發展。

第二，對于投資者來說，應根據國際原油期貨價格提供的信息謹慎對新能源股票進行投資。國際原油價格波動較大時，將對國內原油價格以及新能源政策導向產生相關影響，因此投資者需要從多角度來考慮影響股價的主要因素，做好價格風險管理。另外，投資者也需關注中國能源市場推出的相關的期貨品種，選擇合適的金融衍生工具進行對沖，降低投資風險。

參考文獻：

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基金項目：2023年度洛陽市社會科學規劃項目：消費金融支持洛陽平臺經濟高質量發展路徑研究（編號：2023B058）。

作者單位：余珂，洛陽師范學院商學院；沈子杰，廣東科學技術職業學院商學院；薛秋霞，澳門城市大學金融學院。