基于时频分解的国际原油价格波动特征研究

作     者：汪子涵 

作者单位：南京信息工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：姚天祥

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1202[管理学-工商管理] 020205[经济学-产业经济学] 

主      题：原油市场 分解 灰色预测 LSTM 波动率 

摘      要：随着全球经济互联,金融一体化趋势的加深,原油的定价受到众多方面的影响,使其波动过程成为了一个复杂的混合系统。目前多数研究以数据成熟完备的WTI和Brent为研究对象,本文则从国际原油市场入手,进一步将视角拓展至国内上市不久的上海原油期货(SC),以加深对我国油价波动特性的认识。考虑原油价格波动的复杂性,本文基于时频分解的思路,从价格一阶矩向高阶矩逐步深入,研究了包括SC原油期货在内的国际原油价格波动特征。首先梳理了目前原油价格变动的脉络框架,建立了以供需为导向的多时间维度分析框架。随后从油价一阶矩入手,结合经验模态分解(EMD类)的时频分解法、长短期记忆模型(LSTM)、灰色预测GM(1,1)模型以及差分进化算法(DE),分别预测包含负油价和不包含负油价的WTI原油价格序列。接着基于GARCH族模型,结合油价变动的脉络框架,以5日Brent和WTI的滚动价差对负油价作调整,进而分析低频视角下,国际原油价格和其误差主要来源(即分解后的高频波动项)的波动特性。最后进一步采用高频已实现波动率模型HAR-RV-J、HAR-RV-CJ等度量SC分钟级别的记忆特征。经研究,本文发现(1)油价序列暗含多种频率的波动特征可分解为长期、中期、短期波动项,负油价仅能够影响其中的短期高频波动项。由DE算法确定的时间步长及自回归特征数则表明短期高频项的持续时间短于长期趋势项。(2)GM(1,1)相对于LSTM能更好地拟合长期趋势项,特定的序列需要采用合适的模型拟合。(3)波动率层面,由于市场成熟度不同,WTI、Brent具有显著的杠杆性,SC杠杆性较弱,而长期记忆能力较强。经CEEMDAN分解剔除中长期波动后,SC的长期记忆能力减弱,WTI、Brent的杠杆性也有所降低,我国油价市场与国际油市存在显著的不同,SC市场相较其他两种基准油市场金融属性较弱。(4)分钟级别的高频维度下,我国SC期货价格的长期记忆性通常持续一周左右。