【美元与原油期货关联性分析文献综述（4400字）】

美元与原油期货关联性分析文献综述目录TOC\o"1-2"\h\u255821.美元走势与原油期货价格关系 1141921.1国外研究现状 1193391.2国内研究现状 2234321.2分析美元走势与原油期货价格关系模型 37699参考文献 5近年来原油期货价格的剧烈波动已经不能完全由其自身的供给需求理论解释。由于美元是原油主要的计价和交易货币，美元走势常被认为是影响原油期货价格变化的重要因素。因此国内外许多学者进行了大量关于原油期货价格和美元走势之间互动关系的研究：1.美元走势与原油期货价格关系1.1国外研究现状国外学者对原油期货价格和美元走势之间的引导关系存在分歧，一部分学者支持原油期货价格会对美元走势造成影响。Chaudhuri和Daniel（1998）通过使用协整方法和格兰杰因果关系检验发现实际原油期货价格的不稳定变化会造成实际美元走势的不稳定变化。Amano和Norden（1998）利用协整理论、误差修正模型对实际原油期货价格和实际美元走势进行了实证研究，发现实际美元走势波动的主要来源是实际原油期货价格变化。Camarero和Tamarit（2002）等利用面板协整技术发现除了实际利率之外，实际原油期货价格也是长期决定实际的西班牙汇率变化的一个主要因素。Akram（2004）发现随着原油期货价格水平和趋势的变化，原油期货价格和挪威汇率呈现一个非负的互动关系。Huang和Guo（2007）通过使用结构VAR模型发现实际的原油期货价格冲击对中国实际汇率影响较小。Chen和Chen（2007）使用面板协整方法研究了实际原油期货价格和G7国家的汇率，发现它们之间存在长期的均衡关系，实际的原油期货价格是实际汇率的变化的主要原因之一，并且能预测它的长期趋势。Radhamés和Lizardo（2010）使用GARCH-M模型发现实际原油期货价格变动和实际美元走势波动之间存在负向的关系。Rebecca和Abraham（2016）利用协整检验发现实际原油期货价格上升会导致不同美元走势的普遍贬值。Coudert和Mignon等（2016）使用结构VAR模型调查了原油、汇率和新兴国家股票价格的关系，发现来自原油期货价格的正向冲击会在短期造成股票价格和美元走势的负向响应；而另外一部分学者则认为是美元走势的变化会造成原油期货价格变化。Sadorsky等（2000）利用协整方法和格兰杰因果方法检验了原油的能源期货价格、燃油和无铅汽油和美国贸易加权指数的关系，发现美元走势会对能源期货价格产生冲击。Yousefi等（2004）利用GMM回归方法发现美元走势波动影响欧佩克油价的形成。Zhang等（2008）等使用欧元对美元的汇率，从均值溢出、波动溢出和风险溢出三个方面分析了原油期货价格和美元走势的关系，发现两者之间存在长期协整关系，美元走势变化单方面导致原油期货价格变化，而两者之间不存在显著的波动传递，风险传递有限。Akram等（2009）研究表明美元贬值将导致原油期货价格上升，并且可以用美元冲击来解释原油期货价格的波动。Wu等（2012）利用copular模型发现原油期货价格和美元走势的结构依存关系在2003年后呈现负向变化并连续反向递增。Reboredo等（2013）从不同时间尺度上分析原油期货价格和美元走势的相依性，发现不同时间尺度上两者存在负向的、低的依赖性，更长的时间尺度依赖性更低，但在金融危机期间所有的时间尺度上的依赖性都会增大。1.2国内研究现状对于原油期货价格和美元走势的关系，国内研究大部分支持美元走势变化会造成原油期货价格波动这一观点：彭民（2010）认为由美元对主要货币不断走低以及美国通货膨胀引起的美元贬值是造成原油名义价格上升的主要因素之一。吴丽丽和吴跃娣（2015）通过协整分析、格兰杰因果关系检验等方法发现美元走势的变化在造成原油期货价格波动中发挥着重要的作用。吴丽丽（2015）从理论上论述了原油期货价格和美元走势之间的关系，认为原油期货价格上涨可以通过提高通货膨胀率等渠道造成美元贬值，而美元贬值会使国际大量资金流入原油期货市场进行投机而导致原油期货价格上升。李曦（2015）认为局部政治和金融投机是原油期货价格上升的助推因素，美元贬值只能对油价飘升水平的三分之一做出解释。侯敏（2016）发现全球油价2002年来剧烈波动是以美元主导的全球货币信用体系和浮动汇率所引发的流动性过剩造成的。马林和薛星群（2017）在石油与美元相互影响和反馈的小世界模型框架下，通过格兰杰因果检验、协整分析和DCC-GARCH模型发现了美元走势到原油期货价格的单向格兰杰因果关系、长期的均衡关系和负向的波动相关性。倪弘、钟弥嘉和张超（2017）在VAR模型框架下，利用协整分析、脉冲响应和方差分解等方法发现原油期货价格、投资基金和美元走势等不同金融因素之间存在相互影响，它们的协同作用促使近年来国际原油脱离供求规律而使得原油期货价格出现剧烈的波动，并且广义美元走势在短期内对原油期货价格的波动影响最大。从现有文献来看，尽管大量研究证实了原油期货价格和美元走势存在的紧密的负向联系，但是仍存在一些重要的问题没有定论。如原油期货价格和美元走势之间的关联性并没有统一，更重要的是大部分文章只探讨了两者之间的线性格兰杰因果关系，对它有下之间的非线性格兰杰因果关系并没有分析；研究多使用协整分析、VAR模型等静态模溉来研究原油期货价格和美元走势之间的均值溢出关系，很少从时变角度来分析它们的相互影响程度：原油期货价格和美元走势常因国际突发事件的冲击而产生大幅度波动，而这些因素对两者之间的波动关系有什么样的影响或者说这些外部冲击在两者之间的风险传染中扮演什么样的角色在现有的研究中并没有被分析。因此有必要针对这些不足进一步研究原油期货价格和美元走势之间的关系。1.2分析美元走势与原油期货价格关系模型针对之前综述原油期货价格和美元走势之间关系研究中发现的三个亟待解决的问题，我们通过进一步对国内外文献梳理来寻找解决途径：首先，复杂的经济体系使得经济变量之间可能不只存在线性格兰杰因果关系，还可能存在非线性格兰杰因果关系，但传统的格兰杰因果检验方法不能发现变量之间的非线性格兰杰因果关系。而自基于非参数检验统计量的HJ非线性格兰杰因果检验方法被Hiemstra和Jone（1994）提出后，该方法便得到广泛的应用。Chiou-Wei等（2008）利用该方法研究了经济增长和能源消费之间的非线性格兰杰因果关系。Zhang和Wei（2010）使用HJ检验研究了原油市场和黄金市场的非线性格兰杰因果关系，发现两个市场之间不存在显著的非线性格兰杰因果关系。然而Mcleod（2017）认为HJ检验存在过度拒绝的缺陷，因此在其基础上提出了DP非线性格兰杰因果检验方法。扬子晖和温雪莲（2010）使用该方法对中国在价格国际传递中的地位与作用进行了非线性格兰杰因果关系研究。扬子辉等（2013）利用该方法基于CPI和PPT是正向传导还是反向倒逼的问题对其展开了非线性格兰杰因果关系研究。目前，作为一种稳定性检验，这两种方法常被一起使用来检验不同资产之间的非线性格兰杰因果关系。Dergiades等（2013）用HJ检验和DP检验对能源消费总量和经济活动之间进行了非线性格兰杰因果关系检验。Chen等（2013）使用HJ检验和DP检验调查了银行业和保险业之间的非线性格兰杰因果关系。黄智淋（2014）基于深圳市月度数据，使用HJ检验和DP检验对CPI和PPI的非线性格兰杰因果关系进行了研究。其次，由于传统的向量自回归模型（VAR）模型和结构向量自回归模型（SVAR）的系数、扰动项方差以及联立系数的假定过于严格，特别是不能体现经济结构的时变特性，对于研究复杂的经济体系存在一定局限性。而Primiceri（2005）提出的时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）将传统VAR模型的静态分析扩展到时变分析，该模型的参数都被假定服从一阶随机游走过程，不仅可以刻画经济中的结构性变化，并且能够有效捕捉到变量之间的时变影响动态和其它非线性特征，目前已得到广泛应用。Nakajima等（2011）详细阐述了包含随机波动的TVP-VAR模型的重要性和优势，对一些参数的设定，模型评价指标进行了概述，并构建基于通货膨胀率、产出和利率三变量的TVP-VAR模型分析了日本的宏观经济状况，发现考虑随机波动的TVP函数可以提高实证能力，日本经济和货币政策之间存在时变联系。D'Agostino（2013）构建基于通货膨胀率、失业率和利率三变量的TVP-VAR模型来与传统的VAR模型进行预测效果对比。发现TVP-VAR模型要比传统的VAR模型预测效果更好，而其中对于通货膨胀率的预测要明显优于对失业率和利率的预测。邓创和席旭文（2013）使用TVP-VAR模型研究了中美货币政策外溢效应的时变特征，发现中国货币政策以逐渐增强的方式影响美国产出缺口和通货膨胀率，而近年来的美国货币政策以迅速增强的方式影响中国经济。刘金全等（2014）使用TVP-VAR模型从时变角度研究了经济增长率的波动机制，发现TVP-VAR模型对变量的时变信息有较强的捕捉能力，经济增长和通货膨胀率在样本期间的相互作用发生了明显的结构性变化。最后，传统的GARCH模型通常假设价格序列中的波动机制不会改变。其实正如我们所知道的，突发性外部冲击如全球经济变化、政治事件和战争等会造成金融价格序列特别是原油期货价格和美元走势发生剧烈波动，导致序列发生结构突变。因此有必要在分析原油市场和美元走势市场之间的波动关系时考虑价格的结构突变。迭代累积平方和算法（ICSS）（Inclan和Tiao（1994））可以用来检验序列因外部冲击造成的结构突变，并且因其ICSS算法的简便和有效性，现在常与ARCH类模型结合来分析结构突变对市场价格波动的影响。Aggarwal等（1999）用该方法检验了新兴股票市场中的结构突变，并结合GARCH模型分析了结构突变对股市的影响。杨继平等（2012）利用ICSS方法研究了沪深股市中造成结构突变的政策性影响因素，发现造成中国股市变结构突变的重要原因有央行调整存贷款基准利率、国有股的减持等。而在两个市场中的应用中，Kang等（2011）用ICSS方法结合BEKK-GARCH模型研究了不同原油市场之间的波动传递，发现忽略结构突变会扭曲两个市场信息传递的方向和波动的传递。Ewing等（2013）利用ICSS方法结合BEKK-GARCH模型分析了黄金和石油期货之间的波动传递，发现结构突变会增强两个市场的波动传递。但是BEKK模型只能静态的反映两个市场的波动关系，并且该模型存在待估参数多、不一定符合实际的条件约束等限制。因此Engle（2002）提出DCC-GARCH模型来克服了BEKK模型的缺陷，该模型可以通过得到不同市场波动之间的动态条件相关系数来反映两个市场之间的不同时期的波动联系强度，并且其通过两步法来估计模型，模型操作方便，目前已经被广泛应用。Creti等（2013）用DCC-GARCH模型研究了股票市场和大宗商品市场之间的波动联系。Sadorsky（2014）通过DCC-GARCH模型研究了社会责任投资、黄金和石油之间的波动条件相关性。杨澜等（2013）使用DCC-GARCH模型考察在美元贬值时黄金的避险能力。综上所述，针对不同的问题和根据不同模型的用途，我们使用HJ检验和DP检验用于原油期货价格和美元走势的非线性格兰杰因果检验。TVP-VAR模型用于原油期货价格和美元走势之间的时变影响的分析。ICSS算法和DCC-GARCH模型用来探讨结构突变对原油期货价格和美元走势之间波动关系的影响。总之，通过借助这些模型能使我们能达到文本研究的目的。参考文献ChenSS,ChenHC.Oilpricesandrealexchangerates[J].EnergyEconomics,2007,29(3):390-404.RadhamésA.Lizardo,AndréV.Mollick.OilpricefluctuationsandU.S.dollarexchangerates[J].EnergyEconomics,2010,32(2):399-408.RebeccaAbraham,CharlesHarrington.DeterminantsofOilFuturesPrices[C].TheoreticalEconomicsLetters,2016.CoudertV,Mignon,Valérie.Reassessingtheempiricalrelationshipbetweentheoilpriceandthedollar[J].EnergyPolicy,2016,95: