基于MHPSO-NHMM-FIEGARCH-GED模型的Brent原油价格波动研究

作     者：杨杰 冯芸 黄倩 YANG Jie;FENG Yun;HUANG Qian

作者机构：上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030 中国科学技术大学管理学院安徽合肥230026 

出 版 物：《中国管理科学》 (Chinese Journal of Management Science)

年 卷 期：2023年第31卷第6期

页      面：265-275页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 0201[经济学-理论经济学] 020202[经济学-区域经济学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(72273090) 国家社会科学基金资助重点项目(22AZD133)。 

主　　题：粒子群算法 非齐次隐马尔科夫模型 FIEGARCH模型 多重分形特征 

摘      要：考虑到国际原油价格波动结构易受经济贸易、军事政治事件等外部因素的影响而发生异常变化,本文首先使用基于变异混合粒子群算法优化的非齐次隐马尔科夫模型(NHMM)对Brent原油收益的多波动状态进行智能识别。其次,基于识别出的波动状态,构建了广义误差分布下结合NHMM的分整指数GARCH模型(NHMM-FIEGARCH-GED)并以其对原油波动率进行预测,同时利用模型信度设定检验法对预测效果进行评价。研究结果表明,NHMM-FIEGARCH-GED模型具有更加准确的样本外预测能力。正常波动状态下的原油市场表现出长记忆性特征且对外部信息冲击非常敏感,具有显著的杠杆效应;但异常波动状态下的原油市场呈现出反持续性且对外部冲击的反应较弱,同时杠杆效应也不显著。而原油波动率在不同波动状态下具有相反的长程相关性表明该序列可能存在多重分形结构,因此基于多重分形降趋移动平均法本文进行了进一步的探讨。结果发现,主要影响因素是序列波动的厚尾概率分布,即极端重大的外部事件冲击是造成国际原油波动多重分形特征的主要推手。