國際原油現(xiàn)貨價(jià)格的預(yù)測(cè)——以WTI為例.pdf

1、原油在世界經(jīng)濟(jì)及國家安全中扮演著重要的角色，其價(jià)格的分析及預(yù)測(cè)問題一直是一個(gè)經(jīng)久不衰的話題。
　　 本文主要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)理論及方法，并結(jié)合了自然科學(xué)成果（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法），對(duì)以WTI（美國西德克薩斯輕質(zhì)原油）為代表的國際原油價(jià)格的波動(dòng)特征進(jìn)行分析，并充分結(jié)合歷史現(xiàn)貨和期貨價(jià)格對(duì)其的影響，以建立比較精確的合理的預(yù)測(cè)模型。
　　 文章首先闡述了選題背景，對(duì)國內(nèi)外的相關(guān)研究做了介紹和評(píng)述，并闡述了結(jié)合期貨價(jià)格進(jìn)行油價(jià)預(yù)測(cè)的必要

2、性。然后運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)并建立誤差修正模型(ECM)來驗(yàn)證原油現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格之間是否存在引導(dǎo)關(guān)系：結(jié)論表明，二者之間存在著相互引導(dǎo)的關(guān)系，誤差修正項(xiàng)系數(shù)都顯著地小于0，說明當(dāng)系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時(shí)，下一期現(xiàn)貨價(jià)格及期貨價(jià)格的調(diào)整對(duì)修復(fù)非均衡狀態(tài)都有直接的影響，且調(diào)整作用都是負(fù)向的；另一方面，現(xiàn)貨價(jià)格較期貨價(jià)格的調(diào)整系數(shù)的絕對(duì)值大，說明現(xiàn)貨價(jià)格回復(fù)到均衡狀態(tài)的速度相對(duì)較快。具體地，當(dāng)短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí)，現(xiàn)貨價(jià)格將以(-0.68)的調(diào)整力度

3、將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)，而期貨價(jià)格將以（-0.151）的調(diào)整力度回復(fù)到均衡狀態(tài)。
　　 進(jìn)一步地，運(yùn)用Hasbrouck(1995)提出的信息份額模型來探求原油期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)在原油價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能中各自的作用大小。我們得出的結(jié)論是現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中扮演的角色基本相同（都接近50％）。很多學(xué)者如王群勇，張曉峒(2005)等利用月度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，得出的結(jié)論是期貨市場(chǎng)對(duì)價(jià)格發(fā)現(xiàn)的貢獻(xiàn)程度為54.27％，相應(yīng)地，現(xiàn)貨市

4、場(chǎng)為45.73％，即期貨市場(chǎng)對(duì)價(jià)格發(fā)現(xiàn)的貢獻(xiàn)要大一些。之所以出現(xiàn)這樣的差異，就是由于我們采用的高頻數(shù)據(jù)，兩個(gè)時(shí)間序列的日數(shù)據(jù)差異比月數(shù)據(jù)的差異要更小。
　　 我們最終的目的是進(jìn)行原油價(jià)格的預(yù)測(cè)，然而不同特征的時(shí)間序列用到的預(yù)測(cè)方法不同。因此在進(jìn)行預(yù)測(cè)之前，很有必要分析原油現(xiàn)貨價(jià)格時(shí)間序列的特征，即長(zhǎng)記憶性還是短記憶性，在此部分分別運(yùn)用了參數(shù)方法（GARCH類模型）和非參數(shù)方法（R/S分析法）。兩者都能反映時(shí)間序列的非線性波動(dòng)，但

5、時(shí)間序列若為長(zhǎng)記憶性，R/S分析法能確定記憶長(zhǎng)度為多少，以便于為接下來的預(yù)測(cè)作準(zhǔn)備，只有在記憶長(zhǎng)度之內(nèi)，所作出的預(yù)測(cè)才是比較精確的。之前的研究，在對(duì)原油價(jià)格時(shí)間序列建立各種GARCH模型時(shí)，一般默認(rèn)模型的殘差服從正態(tài)分布，很多研究也是基于正態(tài)分布建立GARCH類模型，通過分析，我們得出的結(jié)論認(rèn)為，不管是原油現(xiàn)貨價(jià)格時(shí)間序列，還是其收益率序列，都存在波動(dòng)集群現(xiàn)象，且后者存在ARCH效應(yīng)，這樣會(huì)導(dǎo)致收益率序列不再服從正態(tài)分布。為了更加準(zhǔn)確地

6、描述GARCH模型中殘差的分布特征，我們利用Nelson提出的廣義誤差分布(GED)對(duì)各種GARCH模型的殘差項(xiàng)建模。GARCH類模型檢驗(yàn)結(jié)果表明，原油現(xiàn)貨價(jià)格收益率序列存在波動(dòng)集群現(xiàn)象，各類GARCH模型顯著性都不錯(cuò)，說明油價(jià)的漲跌信息對(duì)未來油價(jià)的波動(dòng)影響是非對(duì)稱的，即油價(jià)的波動(dòng)存在明顯的不對(duì)稱現(xiàn)象。R/S分析得出現(xiàn)貨價(jià)格時(shí)間序列的記憶長(zhǎng)度TS=19天，期貨價(jià)格時(shí)間序列的記憶長(zhǎng)度TF=14，這為接下來運(yùn)用遺傳算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)油價(jià)提供

7、了比較精確的基礎(chǔ)。
　　 接下來，進(jìn)行原油現(xiàn)貨價(jià)格的預(yù)測(cè)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型(GA-BP模型)，并與簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)模型和誤差修正模型所作出的預(yù)測(cè)進(jìn)行比較，所采用的預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)為均方根誤差(RMSE，也叫標(biāo)準(zhǔn)誤差)和百分比平均相對(duì)誤差(MAPE)。均得到了在2％誤差范圍內(nèi)的預(yù)測(cè)效果。進(jìn)一步進(jìn)行了樣本外預(yù)測(cè)，認(rèn)為GA-BP模型的預(yù)測(cè)效果最理想，并且對(duì)于原油價(jià)格只能進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。
　　 最后，提出了原油價(jià)格預(yù)測(cè)