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基于GARCH模型的WTI和Brent原油价格风险分析
基于GARCH模型的WTI和Brent原油价格风险分析
随着全球能源需求的增长，原油成为了世界主要能源商品之一。由于其价格波动较为频繁，原油市场具有较强的风险特征，因此需要考虑原油价格的风险分析。本文将基于GARCH模型，对WTI和Brent原油价格进行风险分析。
一、简介
GARCH(GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity)模型是目前应用最为广泛的金融计量模型之一。它是用来描述已知时间序列数据中存在异方差性的情况，即当时间序列数据的方差发生变化时，GARCH模型能够有效地对此进行建模。
二、数据收集
本文中，我们采用了从1986年1月至2018年12月的WTI和Brent原油价格时间序列数据，数据来源为美国能源信息署和英国国际能源署。图1对数据进行了简单的可视化呈现。
图1WTI和Brent原油价格走势
三、GARCH模型建模
基于GARCH模型对原油价格进行风险分析，首先需要对其进行建模。本文中采用了ARCH/GARCH模型建模方法。在模型建立中，需要进行模型检验和参数估计。
1.模型检验
在建模前，需要对数据序列进行平稳性检验、自相关检验和标准化检验。本文采用了ADF检验、LB检验和相关性检验进行检验。
大部分的检验结果显示，数据序列具有平稳性且不存在自相关性，可以使用GARCH模型进行建模。
2.参数估计
本文采用了Garch(1,1)模型对WTI和Brent原油进行参数估计。结果见表1。
表1GARCH模型参数估计结果
四、风险分析
在参数估计后，我们可以对WTI和Brent原油的风险进行分析。对于每日的原油价格变化，我们计算其标准差和方差，并绘制出每个月的标准差和方差变化图。图2和图3分别显示了WTI和Brent原油每月标准差和方差的变化。
图2WTI原油每月标准差和方差变化
从图中可以发现，WTI原油价格的风险在2008年10月到2009年3月之间达到了最高峰。这是由于金融危机导致全球经济衰退，原油市场出现大量供应过剩，而需求减少致使价格下跌的情况。
图3Brent原油每月标准差和方差变化
对于Brent原油价格，其风险在1990年代中期到2000年代初期相比于其他时期较高，这是因为此时出现了伊拉克战争和美国2001年爆炸恐怖袭击等重大事件影响。
通过GARCH模型的分析，我们可以得出WTI和Brent原油价格的风险特征，为投资者进行理性决策提供了一定的参考依据。同时，在模型建立时，为了提高模型的准确性，还需加入一定的外部变量进行建模。未来我们将在研究中加入更多的因素，来对原油价格的风险进行更深入的分析。