基于贝叶斯MS-VAR模型的原油对贵金属非对称效应研究

发布时间：2017-03-30 20:01

  本文关键词：基于贝叶斯MS-VAR模型的原油对贵金属非对称效应研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：贵金属资源作为国有资产的一部分,是国民经济发展的重要因素之一,直接关系到国家的核心产业的正常运行。石油,作为一种重要的大宗商品,其生产和供应在社会经济发展中具有举足轻重的作用。中国是贵金属、原油等大宗商品最主要的进口国和消费国,贵金属价格和原油价格的变动对我国经济的发展会产生极大的影响。经济系统环境中,变量间关系常常呈现出非线性关系,运用非线性计量模型描绘变量间关系能更好地揭示经济运行规律。因此,本研究基于贝叶斯理论构建了贝叶斯MS-VA R非线性机制转换模型,研究国际原油市场和我国贵金属市场价格波动特性及其两市场间的动态关系。本研究遵循了从相关理论概述到模型构建、再将模型应用于原油市场和贵金属市场实证分析的整体思路。首先,对原油价格波动理论、贵金属价格波动理论及原油市场对贵金属市场价格波动传导机制理论,非线性时间序列模型及检验方法进行分析,对参数估计的贝叶斯统计推断理论进行详细的介绍。然后,构建MS-VAR模型,在该模型基础上进行贝叶斯统计推断,建立贝叶斯Markov转换VAR模型。最后,将贝叶斯Markov转换VAR模型应用于国际原油市场和中国贵金属期货市场的动态关系分析中,分别对黄金期货和原油价格、白银期货和原油价格进行模型构建,运用贝叶斯理论估计模型参数,根据模型参数估计结果分析解释原油价格对中国贵金属价格的非对称效应,比较原油价格对黄金期货和白银期货效应的不同以及相关系数的动态性。研究结果表明,国际原油价格收益率波动最为剧烈,白银期货收益率序列其次,黄金期货收益率波动最小。国际原油价格和贵金属期货市场之间关系存在结构突变点,表明原油价格和我国贵金属期货价格呈现出非线性关系；通过模型参数估计结果可知,国际原油价格对黄金期货价格有正向促进作用,且原油价格变化对黄金期货价格的冲击具有非对称影响。同样地,国际原油价格对白银期货价格有正向促进作用,且原油价格对白银期货也具有非对称效应。但是,黄金期货和白银期货对国际原油价格变化的反应程度不同,白银期货对国际原油价格变化反应更为强烈。
【关键词】：贵金属期货 原油价格 非对称效应 贝叶斯分析 MS-VAR模型
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.5;F764.1;F832.54
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 研究背景与意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 相关文献综述14-20
• 1.2.1 原油市场和金属市场的关系研究14-16
• 1.2.2 基于MS-VAR模型应用研究16-19
• 1.2.3 贝叶斯模型分析研究19-20
• 1.3 研究思路与内容20-22
• 1.3.1 研究思路20
• 1.3.2 研究内容20-22
• 第2章 原油对贵金属传导效应及非线性转换模型分析22-36
• 2.1 原油市场对贵金属市场的联动传导机制理论22-25
• 2.1.1 原油市场价格波动理论22-23
• 2.1.2 贵金属市场价格波动理论23-24
• 2.1.3 原油市场对贵金属市场的价格传导机制理论24-25
• 2.2 非线性时间序列模型理论25-32
• 2.2.1 非线性时间序列转换模性概述25-27
• 2.2.2 时间序列非线性检验27-30
• 2.2.3 时间序列机制转换检验30-32
• 2.3 非线性机制转换模型的参数估计方法32-36
• 2.3.1 极大似然估计法32-33
• 2.3.2 EM算法33-35
• 2.3.3 贝叶斯推断参数估计35-36
• 第3章 贝叶斯马尔科夫转换VAR模型构建36-48
• 3.1 马尔科夫转换VAR模型36-39
• 3.1.1 VAR模型36
• 3.1.2 马尔科夫转换VAR模型36-38
• 3.1.3 马尔科夫转换VAR模型的脉冲效应分析38-39
• 3.2 马尔科夫转换VAR模型的贝叶斯分析39-46
• 3.2.1 模型参数的先验分布41-42
• 3.2.2 模型参数的MCMC后验抽样42-46
• 3.3 参数估计的收敛性诊断46-48
• 3.3.1 MC误差46
• 3.3.2 Geweke统计量和G-R统计量46-48
• 第4章 原油对贵金属期货市场的非对称研究48-68
• 4.1 样本数据及统计特征48-52
• 4.1.1 指标选取与数据来源48
• 4.1.2 统计特征分析48-51
• 4.1.3 单位根检验51-52
• 4.2 贝叶斯MS-VAR模型分析52-65
• 4.2.1 变点检验52-53
• 4.2.2 先验设定53-54
• 4.2.3 参数的收敛性诊断分析54-57
• 4.2.4 模型参数估计分析57-65
• 4.3 结果分析65-68
• 结论68-70
• 参考文献70-76
• 致谢76-77
• 附录A 攻读学位期间所发表的论文及参与的项目77

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本文编号：277931