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      國際油價的變化趨勢及其復雜度分析

      2012-05-14 16:51:17申海霞申海瑛張銳
      卷宗 2012年10期
      關鍵詞:變化趨勢相關性復雜度

      申海霞 申海瑛 張銳

      摘要:對2000年—2011年國際原油現(xiàn)貨價格變化趨勢進行分析,進而采用近似熵作為復雜性測度,對國際原油價格序列的復雜度進行了研究。結果表明:原油價格序列之間的相關系數(shù)均大于0.95,國際原油市場存在高度相關性;國際油價變化趨勢大致可分為相對平穩(wěn)、不斷攀升、迅速下跌及逐步回升4個階段;國際油價序列的近似熵介于0.38~0.52之間,各油價序列的復雜度排序依次為:WTI>米納斯>大慶>布倫特>辛塔>塔皮斯>迪拜。

      關鍵詞:原油現(xiàn)貨;價格序列;變化趨勢;相關性;近似熵;復雜度

      石油是一種不可或缺的基礎性能源。油價的波動不僅影響一個國家的消費和投資,還會影響進出口,從而可能對經濟發(fā)展造成不利影響。在上世紀70年代以前,由于國際油價長期穩(wěn)定,學術界對石油價格問題的研究相對較少。近年來,石油危機給世界工業(yè)經濟帶來巨大沖擊,導致國際油價出現(xiàn)劇烈波動,這一現(xiàn)象迅速引起學者們對石油價格問題的廣泛關注。

      通過檢索分析已有的研究成果,可以發(fā)現(xiàn)目前國內外關于石油價格問題的研究主要集中在油價波動原因分析、油價預測以及油價波動對宏觀經濟的影響等方面。譬如,梅春松[1]通過對影響石油價格的因素(如石油生產成本、供需狀況、國際原油期貨投機炒作、美元指數(shù)走勢以及政治事件等)進行綜合分析,得出國際石油價格未來的變化趨勢;劉康等[2]運用多因素分析方法詳細討論了國際油價波動對我國各行業(yè)指數(shù)收益率的影響,發(fā)現(xiàn)國際油價的波動對我國的部分行業(yè)具有顯著影響。此外,作為石油價格研究領域的一個子課題,關于不同石油期貨市場之間關系的研究也取得了一定成果。如Xiaowen等[3]對NYMEX和IPE兩個市場信息的傳遞效應進行了研究,發(fā)現(xiàn)前者是原油價格市場的主導;Hammoudeh等[4]研究表明在亞洲金融危機后,NYMEX在國際原油市場的主導地位并沒有發(fā)生改變,其他石油期貨市場價格仍趨同于NYMEX。

      在國際油價波動的復雜度研究方面,目前開展的工作較少。鑒于此,本文以國際市場主要原油現(xiàn)貨平均價格序列作為研究對象,在分析近12年來國際油價變化特征的基礎之上,采用近似熵作為復雜性測度,對布倫特、WTI等7種原油價格序列進行分析,以求得其價格波動的復雜程度。

      1 國際油價的變化趨勢

      2 國際油價變化的復雜性測度

      2.3 國際油價序列的復雜度分析

      近似熵的意義為度量一個時間序列中相同模式重復出現(xiàn)的概率,其數(shù)值大小反映系統(tǒng)復雜度的高低。近似熵越小,表明信號越趨于周期性,意味著隨機性降低和規(guī)律性的增加,即混沌程度的減弱[6]。從近似熵的意義可知,本文研究的國際油價序列的復雜度排序依次為:WTI>米納斯>大慶>布倫特>辛塔>塔皮斯>迪拜,這是國際原油市場供需關系及政治、經濟、文化等多因素共同作用的結果。

      3 結論

      a. 對國際油價序列進行相關性分析表明,各個序列之間的相關系數(shù)均大于0.95,表明國際原油市場存在高度相關性。

      b. 自2000年以來,國際油價變化趨勢大致可分為相對平穩(wěn)、不斷攀升、迅速下跌及逐步回升4個階段。

      c. 國際油價序列的近似熵介于0.38~0.52之間,按其復雜度高低排序依次為:WTI>米納斯>大慶>布倫特>辛塔>塔皮斯>迪拜。

      參考文獻

      [1] 梅春松. 國際石油價格趨勢分析[J]. 江漢石油科技, 2009, 19?4?: 71-73

      [2] 劉康, 楊成元. 國際原油期貨價格波動對我國行業(yè)指數(shù)的影響[J]. 中央財經大學學報, 2012, (3): 46-50

      [3] Xiaowen S L, Tamvakis M N. Spillover effects in energy futures markets[J]. Energy Economics, 2001, 23: 43-56

      [4] Hammoudeh S , Huimin L. The impact of the Asian crisis on the behavior of US and international petroleum prices[J]. Energy Economics, 2004, 26: 135-160

      [5] Pincus S M. Approximate entropy as a measure of system complexity[J]. Proceeding of the National Academy Sciences USA, 1991, 88(6):2297-2301

      [6] 焦方惠, 郭永新, 焦青. 基于近似熵的不同狀態(tài)心電信號的分析[J]. 中國醫(yī)療器械雜志, 2012, 36(1): 19-21

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