基於混頻技術和模型組合方法的原油市場預測研究

《基於混頻技術和模型組合方法的原油市場預測研究》是依託南京理工大學，由王玉東擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於混頻技術和模型組合方法的原油市場預測研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王玉東
• 依託單位：南京理工大學

項目摘要

大量理論和實證研究表明，油價衝擊往往對世界各國巨觀經濟和金融市場產生重要影響。因此，原油價格和波動率的預測研究對原油市場風險管理、金融投資和巨觀經濟管理具有重要意義。本申請擬在混頻模型的基礎上引入時變參數結構，結合模型組合策略和模型選擇機制提出一類新的預測方法，綜合利用原油現貨市場低頻實時基本面數據和衍生品市場的高頻交易數據，從而提高原油價格和波動率的預測精度，並將預測結果付諸於風險管理和巨觀政策實施等實踐中。

結題摘要

油價衝擊對巨觀經濟和金融市場的重要影響已經成為學術界和實務界的共識。如何綜合利用各種短期和長期的信息，靈活捕捉石油市場動態信息，改進現有的模型以提高原油市場預測效果，對原油市場風險管理、金融投資和巨觀經濟管理具有重要意義。 本課題將機制轉換、狀態空間和泛函係數等各類時變參數，引入回歸、混頻模型和已實現波動率模型，構建全新的模型以全面刻畫油價和基本面因素之間的動態聯繫。然後，課題組運用模型組合或者模型平均等方法，綜合各類預測信息，以提高預測表現。本課題的主要內容集中在以下幾個方面； 1.在分析油價變動原因的基礎上，構造石油市場實時數據。課題組對比分析供給需求等基本面因素和投機行為對油價變動的影響。我們發現基本面因素主導油價的變化。在此基礎上，課題組構建原油市場實時數據，為下一步的預測研究做好準備。 2.將時變參數引入波動率模型，提高預測效果。現在常用的波動率模型主要是GARCH類模型和已實現波動率模型。我們構建機制轉換GARCH-MIDAS和泛函係數HAR-RV模型。樣本內和樣本外的實證結果都表明，時變參數模型的表現好於固定參數模型。 3.將模型組合方法與各種時變參數模型結合，提出新的預測方法以提高價格和波動率預測效果。我們發現多種模型組合或模型平均的預測能力高於單一模型。這一做法也更加符合現實操作，因為投資者或者政策制定者不可能依賴於單一模型做出決策。 4. 將提出的新預測方法用於不同視角下商品和金融市場的預測。我們從投資者視角預測原油價格和波動率。同時，課題組進一步運用新方法預測金融資產收益率和波動率，探討如何改進資產組合表現，從更寬廣的領域探尋改善預測效果的方法和模型。