國際原油現(xiàn)貨價格的預(yù)測——以WTI為例.pdf

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

2、性。然后運用協(xié)整檢驗并建立誤差修正模型(ECM)來驗證原油現(xiàn)貨價格與期貨價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，下一期現(xiàn)貨價格及期貨價格的調(diào)整對修復(fù)非均衡狀態(tài)都有直接的影響，且調(diào)整作用都是負向的；另一方面，現(xiàn)貨價格較期貨價格的調(diào)整系數(shù)的絕對值大，說明現(xiàn)貨價格回復(fù)到均衡狀態(tài)的速度相對較快。具體地，當(dāng)短期波動偏離長期均衡時，現(xiàn)貨價格將以(-0.68)的調(diào)整力度

3、將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)，而期貨價格將以（-0.151）的調(diào)整力度回復(fù)到均衡狀態(tài)。
　　 進一步地，運用Hasbrouck(1995)提出的信息份額模型來探求原油期貨市場與現(xiàn)貨市場在原油價格發(fā)現(xiàn)功能中各自的作用大小。我們得出的結(jié)論是現(xiàn)貨市場和期貨市場在價格發(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)等利用月度的時間序列數(shù)據(jù)，得出的結(jié)論是期貨市場對價格發(fā)現(xiàn)的貢獻程度為54.27％，相應(yīng)地，現(xiàn)貨市

4、場為45.73％，即期貨市場對價格發(fā)現(xiàn)的貢獻要大一些。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)，兩個時間序列的日數(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行原油價格的預(yù)測，然而不同特征的時間序列用到的預(yù)測方法不同。因此在進行預(yù)測之前，很有必要分析原油現(xiàn)貨價格時間序列的特征，即長記憶性還是短記憶性，在此部分分別運用了參數(shù)方法（GARCH類模型）和非參數(shù)方法（R/S分析法）。兩者都能反映時間序列的非線性波動，但

5、時間序列若為長記憶性，R/S分析法能確定記憶長度為多少，以便于為接下來的預(yù)測作準備，只有在記憶長度之內(nèi)，所作出的預(yù)測才是比較精確的。之前的研究，在對原油價格時間序列建立各種GARCH模型時，一般默認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)論認為，不管是原油現(xiàn)貨價格時間序列，還是其收益率序列，都存在波動集群現(xiàn)象，且后者存在ARCH效應(yīng)，這樣會導(dǎo)致收益率序列不再服從正態(tài)分布。為了更加準確地

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)對各種GARCH模型的殘差項建模。GARCH類模型檢驗結(jié)果表明，原油現(xiàn)貨價格收益率序列存在波動集群現(xiàn)象，各類GARCH模型顯著性都不錯，說明油價的漲跌信息對未來油價的波動影響是非對稱的，即油價的波動存在明顯的不對稱現(xiàn)象。R/S分析得出現(xiàn)貨價格時間序列的記憶長度TS=19天，期貨價格時間序列的記憶長度TF=14，這為接下來運用遺傳算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測油價提供

7、了比較精確的基礎(chǔ)。
　　 接下來，進行原油現(xiàn)貨價格的預(yù)測——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的預(yù)測模型(GA-BP模型)，并與簡單預(yù)測模型和誤差修正模型所作出的預(yù)測進行比較，所采用的預(yù)測效果評價指標(biāo)為均方根誤差(RMSE，也叫標(biāo)準誤差)和百分比平均相對誤差(MAPE)。均得到了在2％誤差范圍內(nèi)的預(yù)測效果。進一步進行了樣本外預(yù)測，認為GA-BP模型的預(yù)測效果最理想，并且對于原油價格只能進行短期預(yù)測。
　　 最后，提出了原油價格預(yù)測