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基于VAR模型的国内原油价格波动研究(4)

时间:2018-05-05 21:52来源:毕业论文
测,可以大大的消除不确定因素对油价预测的影响,同时作者重点剖析了影响油价的 751大类因素,指出影响油价波动的最主要因素是世界石油供求关系。


测,可以大大的消除不确定因素对油价预测的影响,同时作者重点剖析了影响油价的
751大类因素,指出影响油价波动的最主要因素是世界石油供求关系。 焦建玲(2004)
等利用大庆原油价格和Brent原油现货FOB周价格为样本,作为国内、国际原油价格代
表,通过Granger因果检验方法检验了它们之间的因果关系,发现国内油价与国际油
价存在显著相关性。魏一鸣(2006)等通过建立国际石油价格波动与我国宏观经济变
量之间的向量误差修正模型,利用协整分析和脉冲响应函数以及方差分解等方法, 考
察了有代表性的宏观经济指数和国际石油价格波动之间的关系。张跃军、范英、魏一
鸣(2007)建立了三个基于GED分布的GRACH类模型,描述了字中国油价定价机制改革
以来国内原油价格波动的特征, 结果表明国内油价的波动特征与国际原油价格波动类
似,存在显著的GARCH效应和杠杆效应,而且该模型的预测能力也较好。秦鹏(2010)
利用拟合期内的样本,基于最小距离准则和不同参数的选择,提出两种基于广义指数
预报因子的时间序列模型,并利用该模型预测油价波动趋势。实证分析显示该方法的
预报结果比现有的结果都要精确。王雪标等(2012) 利用DCC-MGARCH 模型,从原油的
波动溢出效应出发,考察了Brent原油、WTI原油、Dubai原油与大庆原油四大原油市
场,结果发现虽然Brent原油和WTI原油市场对大庆原油有单向波动溢出效应,但WTI
的效应大于Brent。
综上,国内外大量学者从不同角度对于石油价格预测模型做了深入的研究,除了
考虑单因素与油价间的比例关系来预测油价的预报因子方法, 更多的是从建立数学模
型和统计模型的角度出发,当前的研究中主要包括时间序列方法、神经网络法、灰色
预测方法等,更有学者旁通数据库、计算机科学和金融物理学科的知识,熟练的将小
波分析、分形、混沌等方法运用于油价预测。
1.3 论文创新之处和内容安排
1.3.1 创新之处
本文研究的是国内原油价格波动的特征, 主要是从国际原油价格对国内原油价格
的影响方面入手,在借鉴前人现有研究的基础上,本文主要有以下两点创新:
(1)影响国内原油价格因素的选择上有所创新。国内原油的价格波动受各种因素的
影响,现有的很多文献主要从供给需求、市场结构和国际原油价格冲击等发面考虑。 基于VAR模型的国内原油价格波动研究(4):http://www.751com.cn/shuxue/lunwen_14847.html
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