01 國際貿易匯率風險度量與規避研究(研究經濟財務風險管理及風險規避方法)

實證研究結果討論

4.5.3.1 基本統計分析

令POt,PEt分別表示第t日WTI國際原油價格和歐元對美元匯率價格，其統計特征如表4.23所示。不難發現，首先，兩個價格（匯率也可以看做一種相對價格）序列都是非正態分布的；其次，兩個價格序列都存在顯著的自相關性和異方差性，因此存在顯著的波動集聚性。還有，ADF檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下，兩個價格序列都是非平穩序列，但都是一階單整序列。從兩者的標準差也可以發現，總體而言油價波動的風險比匯率波動風險要大。

表4.23 國際油價和美元匯率序列的基本統計特征

4.5.3.2 均值溢出效應檢驗

（1）協整性分析

為了利用長期彈性的概念，我們先對兩個價格序列取自然對數，得到兩個新的變量1n_PO和1n_PE。由于國際油價和美元匯率序列取自然對數后仍然均是一階單整序列

檢驗結果表明，取自然對數以后，兩個價格序列仍然是一階單整的，符合應用協整理論的基本要求。具體統計檢驗結果可向作者索要。，根據協整理論，建立回歸方程如下：

國外油氣與礦產資源利用風險評價與決策支持技術

式中：括號內為相應變量的t統計量值；**表示在1%的顯著性水平下顯著。采用ADF方法檢驗回歸方程殘差項εt的平穩性，結果發現，殘差序列在1%的顯著性水平下是顯著平穩的。因此，我們認為國際油價和美元匯率之間存在長期均衡的協整關系。而從協整回歸系數看到，兩者之間存在的均衡關系是正向的。并且，國際油價關于歐元對美元匯率的長期彈性系數為1.26，即美元匯率變動1%，國際油價長期來看平均變動1.2607%。可見，兩個市場之間的長期互動關系非常顯著，因此在分析和預測國際油價長期走勢時，美元匯率的變化必須考慮。

（2）跨期互相關檢驗

盡管國際油價和美元匯率都不是平穩序列，但它們之間存在協整關系，因此符合建立VaR模型的先決條件。而為了確認是否需要采用VaR模型建模，我們先檢驗國際油價序列和美元匯率序列的跨期互相關性，滯后2階時，得到跨期互相關系數如表4.24所示。可見，油價和匯率序列之間滯后2期的互相關系數都較大，這說明兩個市場的條件均值之間存在顯著的引導和滯后關系。因此，建立VaR模型很有必要。

表4.24 國際油價和美元匯率之間的跨期互相關系數

（3）均值溢出效應檢驗

通過對油價和匯率兩個序列建立VaR模型，根據模型的整體AIC值最小準則，求得Granger因果檢驗的最佳滯后階數為1，從而得到Granger因果檢驗結果如表4.25所示。從顯著性概率發現，歐元對美元匯率是國際油價波動的Granger原因。而國際油價變化并不是顯著引起美元匯率起伏的Granger原因。因此可以認為，存在從美元匯率到國際油價的單向均值溢出效應，即國際油價的變化受前期美元匯率變化的顯著影響。

表4.25 油價和匯率的Granger因果檢驗結果

自2002年起，美元持續貶值，原因非常復雜，其中最根本的原因在于美國政府試圖有效拉動出口，縮減貿易赤字。另一方面，受到市場供需、地緣政治和金融市場等因素的綜合影響，國際油價自2002年起也連創新高。通過上述均值溢出效應檢驗，我們可以認為，美元的貶值對國際油價上漲存在顯著的推動作用。這是由于原油期貨交易主要以美元計價，而美元貶值導致部分外國投資者大量買進原油期貨交易合約以獲取更高利潤，而原油期貨價格的走高勢必導致現貨價格的上揚。當然，這里面也暗含一種長期影響的意義。

與前人采用實際油價和實際匯率計算得到的結果相比，采用名義價格得到的結果表明，盡管從長期而言油價和美元匯率之間仍然存在一種均衡的互動關系，但是相互影響的方向發生了變化。因此可以認為，物價水平一定程度上改變了兩個市場之間的長期互動關系。

（4）脈沖響應函數結果分析

在VaR 模型中，脈沖響應函數可用于衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對變量當期和未來取值的影響。基于國際油價與美元匯率建立的脈沖響應函數如圖4.27所示。可見，美元匯率一個標準差（對數值為0.1463，對應原始匯率的0.1557）對國際油價的影響是緩慢增加的，在大約1年以后（具體結果為234天）達到最大程度0.00879美元/桶（此為對數值，轉換成國際油價為1.0088美元/桶），并趨于平穩減緩；而國際油價的一個標準差（對數值為0.2422美元/桶，對應原始油價為8.3743美元/桶）對美元匯率的影響較為微弱，接近于0。這種結果進一步驗證了國際油價和美元匯率之間的單向均值溢出效應。

圖4.27 國際油價與美元匯率的脈沖響應函數

a—油價受到沖擊后的反應；b—美元匯率受到沖擊后的反應

4.5.3.3 波動溢出效應檢驗

（1）價格序列的GARCH效應分析

從表4.23中看到，兩個價格的平方序列均存在顯著的序列相關性，即原序列具有顯著的波動集聚性，因此我們引入ARCH 類模型刻畫這種性質。考慮到序列的自相關性，因此主體模型采用隨機游走模型。通過檢驗殘差的ARCH 效應，我們發現，國際油價序列存在顯著的高階ARCH 效應，因此考慮采用GARCH 模型，然后按照AIC值最小的準則，多次嘗試，決定采用GARCH（1,1）模型來描述國際油價序列的波動集聚性。另外，考慮到實證研究結果表明油價上漲和下跌帶來的價格波動并不對稱，因此考慮采用TGARCH 模型，通過模型的AIC 值發現，這樣的做法也是合理的。檢驗TGARCH模型殘差的ARCH 效應，發現ARCH 效應已經濾掉，而且，Q（10）和Q2（10）統計量的檢驗結果也表明模型殘差不再存在額外的序列相關性和波動集聚性，這說明TGARCH（1,1）模型對國際原油價格波動特征的擬合效果較好。同理，我們發現GARCH（1,1）模型能較好地刻畫歐元對美元匯率的波動集聚性。模型參數估計結果如表4.26所示。

表4.26 國際油價和美元匯率的（T）GARCH模型參數估計結果

需要說明的是，考慮到模型的殘差都不服從正態分布，因此我們采用基于GED分布的（T）GARCH模型描述模型殘差的尖峰厚尾特征。表4.23結果顯示，GED分布的參數均小于2，從而驗證了使用（T）GARCH模型對油價和美元匯率序列建模時所得殘差項的厚尾特征。

波動模型的參數估計結果表明，國際油價的波動具有顯著的不對稱性，即杠桿效應。杠桿系數為負，表示相同幅度的油價上漲比油價下跌對以后油價的波動具有更大的影響。具體而言，油價下跌時，

對ht的影響程度α1＋Ψ為0.0219；而油價上漲時，該影響程度α1為0.0688，是油價下跌時的3.1倍左右。產生這種杠桿效應的原因是多方面的，石油的不可再生性是其中最根本的原因，它決定了石油供給者的市場地位明顯高于石油需求者。因此，油價上漲會加劇石油短缺的預期，使市場交易者傾向于在當期購買。這種爭奪加劇了油價的進一步上揚，加上市場投機因素的推波助瀾，促使油價上漲時波動程度格外突出。而油價下跌時，石油生產商減少開采量，石油經銷商囤貨待售，導致市場供給量降低，油價出現回升，阻礙了其進一步下挫。可見，石油市場多空雙方的不對稱地位決定了供給不足時油價的上漲幅度要大于供給過剩時油價的下跌幅度，從而造成了石油市場的上述杠桿效應。

從波動模型也可以發現，美元匯率的波動存在顯著的GARCH 效應。方差方程中

與h t-1前的系數之和α1＋β1刻畫了波動沖擊的衰減速度；其值越靠近1，則衰減速度越慢。在本節的GARCH（1,1）模型中，該系數之和為0.9872，說明美元匯率具有有限方差，即屬于弱平穩過程。美元匯率的波動最終會衰減，但可能會持續較長時間。其中ht-1前的系數為0.9533，表示當期方差沖擊的95.33%在下一期仍然存在，因此半衰期為14天。

（2）波動溢出效應檢驗

按照前文的波動溢出效應檢驗模型，得到國際油價與美元匯率之間波動溢出效應估計結果，如表4.27所示。我們發現，從統計上講，國際油價和美元匯率的y系數都不顯著。可見，盡管國際油價和美元匯率之間存在長期均衡的協整關系，也有顯著的單向均值溢出效應；但是它們之間的波動溢出效應并不顯著，即雙方的價格波動信息具有一定的獨立性，價格波動程度的大小不會顯著互相傳遞。這也表明，從價格波動態勢的角度講，美元匯率對國際油價的影響相當薄弱。

表4.27 國際油價與美元匯率的波動溢出效應檢驗結果

4.5.3.4 風險溢出效應檢驗

市場有波動不代表一定有風險，因此風險溢出效應是波動溢出效應的一種拓展。按照VaR的計算思路，本節采用國際油價分布函數的左分位數來度量油價下跌的風險，表示由于油價大幅度下跌而導致的原油生產者銷售收入的減少；而采用分布函數的右分位數來度量油價上漲的風險，表示油價大幅度上漲而導致的原油采購者的額外支出。這種全面考慮市場風險的思路同樣適用于美元匯率市場。就本節采用的歐元對美元匯率而言，匯率的漲跌將在多個方面給國際匯率市場的不同主體產生不同的風險。比如就發生在美國本土的國際進出口貿易而言，匯率下降表示美元升值，美國出口商和歐元區的進口商將面臨較大風險；匯率上升表示美元貶值，則美國進口商和歐元區的出口商就可能面臨明顯的市場風險；而就石油美元而言，美元升值，將額外增加石油進口國（如歐元區）的開銷；美元貶值，又會給主要石油出口國（如OPEC）的石油銷售收入形成阻礙。

綜上所述，石油市場和美元匯率市場都需要同時度量價格下跌和上漲的風險，從而為市場不同參與主體提供決策支持。本節將采用上述基于GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－協方差方法來分別度量國際油價和美元匯率在價格上漲和下跌時的VaR 風險值，并檢驗兩個市場之間的風險溢出效應。

（1）GED分布的分位數確定

根據GED分布的概率密度函數，使用MATLAB編程，經過多次數值測算，求出GED分布在本節所得自由度下的分位數（表4.28）。表中結果顯示，95%的分位數與正態分布的1.645基本相同，但99%的分位數卻明顯大于正態分布的2.326，這也表明國際油價和美元匯率價格都具有嚴重的厚尾特征。

表4.28 國際油價和美元匯率價格的GED分布參數及分位數

（2）基于GED－（T）GARCH模型的VaR風險值計算

根據上述VaR 風險的含義，按照方差－協方差方法，我們得到以下兩個計算VaR風險的公式。價格上漲風險的VaR值計算公式為：

國外油氣與礦產資源利用風險評價與決策支持技術

式中：μm,t為第m個市場第t日價格的條件均值（即實際值與殘差的差），zm,a為第m個市場中（T）GARCH（1,1）模型的殘差所服從的GED分布的右分位數；hm,t為第m個市場價格的異方差。

同理，得到價格下跌風險的VaR值計算公式為

國外油氣與礦產資源利用風險評價與決策支持技術

基于上述計算公式，本節計算了在95%和99%的置信度下，國際油價和美元匯率的上漲風險和下跌風險。經過LR檢驗（Kupiec,1995），我們發現VaR 風險的結果是可靠和可行的。

（3）風險溢出效應檢驗

得到國

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