실증 연구 결과에 대한 토론

POT 와 PET 는 각각 T 일 WTI 국제 원유 가격과 유로화 대 달러 환율 가격을 대표해 표 4.23 에 나와 있다. 우선, 두 개의 가격 시퀀스 (환율도 하나의 상대 가격으로 볼 수 있음) 가 비정규 분포라는 것을 쉽게 알 수 있다. 둘째, 두 개의 가격 시퀀스는 상당한 자기 상관성과 이차성을 가지고 있어 눈에 띄는 변동집합성이 있다. 그리고 ADF 검사 결과, 5% 의 중요도 수준에서 두 가격 서열은 모두 평평하지 않지만 모두 1 차 단항 서열인 것으로 나타났다. 양자의 표준 편차에서도 일반적으로 유가 변동의 위험이 환율 변동의 위험보다 크다는 것을 알 수 있다.

표 4.23 국제 유가와 달러 환율 서열의 기본 통계 특징

4.5.3.2 평균 오버플로우 효과 테스트

(1) 통합 분석

장기적인 탄력성의 개념을 사용하기 위해 먼저 두 개의 가격 시퀀스의 자연 로그를 취하여 두 개의 새로운 변수인 1n_PO 와 1n_PE 를 얻습니다. 국제 유가와 달러 환율의 서열이 자연 로그를 채취한 후에도 여전히 1 차 단항 서열로 남아 있기 때문에, 검사 결과 두 가격 서열이 자연 로그를 채취한 후에도 여전히 1 차 단항 서열로 남아 있으며, 공적분 이론을 적용하는 기본 요구 사항을 충족한다는 것을 알 수 있다. 구체적인 통계 테스트 결과는 저자로부터 얻을 수 있다.

공적분 이론에 따르면 회귀 방정식은 다음과 같이 수립된다.

해외 석유 및 가스 및 광물 자원 이용 위험 평가 및 의사 결정 지원 기술

여기서 괄호 안은 해당 변수의 t 통계량입니다. * * 는 1% 의 중요도 수준에서 현저하다는 것을 의미합니다. ADF 방법은 회귀 방정식 잔차 항목 T 의 부드러움을 검증하는 데 사용됩니다. 그 결과, 잔차 시퀀스는 1% 의 중요도 수준에서 현저히 안정적이라는 것을 알 수 있다. 따라서 우리는 국제 유가와 달러 환율 사이에 장기적이고 균형 잡힌 공적분 관계가 있다고 생각한다. 공적분 회귀 계수로 볼 때, 둘 사이의 균형 관계는 양수이다. 그리고 미국 달러화에 대한 유로화 환율에 대한 국제 유가의 장기 탄력성 계수는 1.26, 즉 달러 환율 변동 1%, 국제 유가의 장기 평균 변동 1.2607% 입니다. 두 시장의 장기적 상호 작용이 매우 두드러지기 때문에 국제 유가의 장기 추세를 분석하고 예측할 때 달러 환율의 변화를 고려해야 한다는 것을 알 수 있다.

(2) 교차 기간 교차 관련 검사

국제 유가와 달러 환율은 순조로운 서열은 아니지만, 둘 사이에는 공적분 관계가 있어 VaR 모델 구축을 위한 전제조건을 충족한다. VaR 모델을 사용하여 모델링해야 하는지 확인하기 위해 먼저 국제 유가 시퀀스와 달러 환율 시퀀스의 기간 간 상관 관계를 테스트했습니다. 두 단계 뒤처질 때 기간 간 상관 계수는 표 4.24 에 나와 있습니다. 유가와 환율 서열의 상호 상관 계수가 높다는 것을 알 수 있는데, 이는 두 시장의 조건 평균 사이에 현저한 유도와 지연 관계가 있음을 보여준다. 따라서 VaR 모델을 만들어야 합니다.

표 4.24 국제 유가와 달러 환율의 기간 간 상관 계수

(3) 평균 파급 효과 시험

유가와 환율의 두 가지 서열에 대한 VaR 모델을 구축하여 모델 전체의 최소 AIC 값에 따라 그랜저 인과 검사의 최적 지연 순서는 1 이며 그랜저 인과 검사 결과는 표 4.25 에 나와 있습니다. 눈에 띄는 확률에서 유로화 대 달러 환율이 국제 유가 변동의 그랜저 원인으로 밝혀졌다. 그러나, 국제 유가의 변화는 달러 환율 변동의 그랜저 원인이 아니다. 이에 따라 달러 환율이 국제 유가에 단방향 평균 파급 효과가 있다고 볼 수 있다. 즉, 국제 유가의 변동은 이전 달러 환율 변동의 영향을 크게 받는다는 것이다.

표 4.25 유가와 환율의 그랜저 인과검사 결과

2002 년 이후 달러가 계속 평가절하되고 있는 이유는 복잡한데, 그 중 가장 근본적인 원인은 미국 정부가 효과적으로 수출을 촉진하고 무역 적자를 줄이려고 시도했기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러) 한편 시장 수급, 지정학, 금융시장의 종합 영향으로 국제 유가는 2002 년 이후 최고치를 기록했다. 위에서 언급한 평균 오버플로우 효과 테스트를 통해 우리는 달러 가치 하락이 국제 유가 상승에 뚜렷한 추진 작용을 한다고 생각할 수 있다. 이는 원유 선물 거래가 주로 달러로 평가됐기 때문이다. 달러 가치 하락으로 일부 해외 투자자들이 원유 선물 거래 계약을 대량으로 매입해 더 높은 이윤을 얻고, 원유 선물 가격이 높아지면 현물 가격이 오를 수밖에 없기 때문이다. 물론 장기적인 영향도 있습니다.

실제 유가와 실제 환율을 이용해 계산한 결과에 비해 명목가격을 이용해 얻은 결과에 따르면 장기적으로 유가와 달러 환율 사이에는 여전히 균형 잡힌 상호 작용이 있지만 상호 작용의 방향은 달라진 것으로 나타났다. 따라서 가격 수준이 두 시장의 장기적 상호 작용을 어느 정도 바꿔 놓았다고 볼 수 있다.

(4) 임펄스 응답 함수 결과 분석

VaR 모델에서 펄스 응답 함수를 사용하여 무작위 교란 항목의 표준 편차 충격이 변수의 현재 및 미래 값에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다. 국제 유가와 달러 환율을 기준으로 한 펄스 응답 함수는 그림 4.27 에 나와 있습니다. 달러 환율의 표준 편차 (숫자 0. 1463, 해당 원환율 0. 1557) 가 국제 유가에 미치는 영향은 약 1 년 동안 천천히 증가한 것을 알 수 있다 이 결과는 국제 유가와 달러 환율 간의 단방향 평균 오버플로우 효과를 더욱 검증했다.

그림 4.27 국제 유가와 달러 환율의 펄스 응답 함수

A- 충격 후 유가 반응; B- 달러 환율이 타격을 받은 후의 반응.

4.5.3.3 변동 파급 효과 시험.

(1) 가격 시퀀스의 GARCH 효과 분석

표 4.23 에서 볼 수 있듯이, 두 가격의 제곱 시퀀스 사이에는 상당한 시퀀스 상관 관계가 있습니다. 즉, 원래 시퀀스에는 상당한 변동 집계성이 있으므로 ARCH 모델을 도입하여 이 특성을 설명합니다. 시퀀스의 자기 상관성을 고려하여 주 모델은 임의 이동 모델을 사용합니다. 잔차 아치 효과를 검사해 보니 국제 유가 서열에 뚜렷한 고급 아치 효과가 있는 것으로 밝혀졌으므로, GARCH 모델 채택을 고려한 다음 최소 AIC 값의 지침에 따라 여러 번 시도하여 GARCH( 1, 1) 모델을 사용하여 국제 유가 서열을 묘사하기로 했다. 또 실증연구결과를 감안하면 유가 상승으로 인한 가격 변동이 비대칭으로 나타났고, TGARCH 모델을 고려해 모델의 AIC 값은 이 방법도 합리적이라는 것을 보여준다. TGARCH 모델 잔차에 대해 ARCH 효과 검사를 실시한 결과 ARCH 효과가 필터링된 것으로 나타났습니다. 또한 Q( 10) 및 Q2( 10) 통계에 대한 테스트 결과는 모델 잔차에 추가 시퀀스 종속성 및 변동 집계가 없음을 보여 줍니다. 즉, TGARCH( 1,) 마찬가지로, 우리는 GARCH( 1, 1) 모델이 미국 달러 환율에 대한 유로의 변동을 더 잘 묘사할 수 있다는 것을 발견했다. 모델 매개 변수의 예상 결과는 표 4.26 에 나와 있습니다.

표 4.26 국제 유가 대 달러 환율의 (T)GARCH 모델 매개 변수 추정 결과

모델 잔차가 정규 분포에 불복종한다는 점을 감안하면 GED 분포에 기반한 (T)GARCH 모델을 사용하여 모델 잔차의 뾰족한 끝 피쳐를 설명합니다. 표 4.23 의 결과는 GED 분포의 매개변수가 2 보다 작다는 것을 보여 주며 (T)GARCH 모델을 사용하여 유가 및 달러 환율 시퀀스를 모델링할 때 얻은 잔차 항목의 두꺼운 꼬리 특성을 검증합니다.

파동 모델의 매개변수 추정 결과는 국제 유가 변동이 현저한 비대칭성, 즉 레버 효과를 가지고 있음을 보여준다. 지렛대 계수가 음수인 것은 같은 구간의 유가 상승이 유가의 미래 변동에 미치는 영향이 유가 하락보다 크다는 것을 나타낸다. 특히 유가가 하락할 때 α1+ψ가 ht 에 미치는 영향은 0.0219 입니다. 유가가 오를 때 영향도는 α 1 0.0688 로 유가가 하락할 때의 약 3. 1 배이다. 이런 지렛대 효과를 초래한 원인은 매우 많은데, 석유의 재생성이 가장 근본적인 원인으로, 이는 석유 공급업자의 시장 지위가 석유 수요자보다 현저히 높다는 것을 결정한다. 이에 따라 유가 상승은 석유 부족 기대치를 악화시켜 시장 거래자들이 당기매수하는 경향이 있다. 이런 경쟁은 유가의 진일보한 상승을 악화시켰고, 시장 투기의 추진으로 유가의 변동도가 특히 두드러졌다. 유가가 하락하면 석유 생산자가 감산하고, 석유 판매상들이 매물을 사재기하여 시장 공급이 줄고, 유가가 반등하여 더 이상 하락하지 못하게 한다. 유시장 다공 양측의 비대칭적 위치가 공급 부족 시 유가의 상승폭이 공급 과잉시 유가의 하락폭보다 크다는 것을 알 수 있어 이 같은 유시장의 지렛대 효과를 가져왔다.

변동 모델에서 미국 달러 환율의 변동에는 상당한 GARCH 효과가 있음을 알 수 있습니다. 분산 방정식 α 1+β 1 중 h t- 1 이전 계수의 합은 변동 충격의 감쇠 속도를 설명합니다. 값이 1 에 가까울수록 감쇠 속도가 느려집니다. 이 섹션의 GARCH( 1, 1) 모델에서 이러한 계수의 합계는 0.9872 로 미국 달러 환율에 유한 분산이 있음을 나타냅니다. 즉, 약한 부드러운 프로세스에 속합니다. 달러 환율의 변동은 결국 감소할 것이지만, 오래 지속될 수 있다. 여기서 ht- 1 이전의 계수는 0.9533 으로 다음 기간에도 95.33% 의 당기 분산 영향이 남아 있으므로 반감기는 14 일입니다.

(2) 변동 파급 효과 시험

앞서 언급한 변동 파급 효과의 검사 모델을 근거로 국제 유가와 달러 환율 간의 변동 파급 효과에 대한 추정치는 표 4.27 에 나와 있다. 우리는 통계적으로 국제 유가와 달러 환율의 Y 계수가 눈에 띄지 않는다는 것을 발견했다. 국제 유가와 달러 환율 사이에는 장기적이고 균형 잡힌 공적분 관계가 있지만, 눈에 띄는 단방향 평균 오버플로우 효과도 있음을 알 수 있다. 그것들 사이의 변동 파급 효과는 그다지 두드러지지 않는다. 즉, 쌍방의 가격 변동 정보는 어느 정도 독립성을 가지고 있으며, 가격 변동의 정도는 상대방에게 현저히 전달되지 않는다는 것이다. 이는 가격 변동의 관점에서 미국 달러 환율이 국제 유가에 미치는 영향이 상당히 미약하다는 것을 보여준다.

표 4.27 국제 유가와 달러 환율 변동 파급 효과 테스트 결과

4.5.3.4 위험 유출 효과 테스트

시장의 파동이 반드시 위험이 있다는 것을 의미하는 것은 아니므로, 위험 오버플로우 효과는 파동 오버플로우 효과의 확장이다. VaR 의 계산에 따르면 이 섹션에서는 국제 유가 분포 함수의 왼쪽 분위수를 사용하여 유가 하락 위험을 측정하여 원유 생산자가 유가 폭락으로 인한 매출 감소를 나타냅니다. 분포 함수의 오른쪽 분위수는 유가 상승의 위험을 측정하는 데 사용되며, 유가가 대폭 상승하여 원유 구매자에 대한 추가 지출을 나타낸다. 시장 위험을 종합적으로 고려하는 이런 사고방식은 달러 환율 시장에도 적용된다. 이 절에서 채택된 유로와 미국 달러 환율의 경우 환율의 변동은 국제 환율 시장의 여러 주체에 여러 가지 다양한 위험을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 국제 수출입 무역에서 환율 하락은 달러 가치 상승을 의미하며, 미국 수출업자와 유로존 수입업자들은 더 큰 위험에 직면하게 될 것입니다. 환율이 상승하고 달러 가치가 떨어지면 유로존에 있는 미국의 수출입업자들은 명백한 시장 위험에 직면할 수 있다. 석유 달러의 경우, 달러 가치 상승은 유로존과 같은 석유 수입국의 지출을 증가시킬 것이다. 달러 가치 하락은 석유수출국기구와 같은 주요 석유 수출국의 석유 판매 수입을 방해할 수 있다.

요약하자면, 석유 시장과 달러 환율 시장은 모두 가격 하락과 상승의 위험을 동시에 측정하여 시장의 다양한 참가자들에게 의사 결정 지원을 제공해야 한다. 이 섹션에서는 위에서 설명한 GED 분포에 기반한 TGARCH( 1, 1) 모델과 GARCH( 1, 1) 모델을 분산에 따라 사용합니다

(1)GED 분포의 분위수 측정

GED 분포의 확률 밀도 함수에 따라 MATLAB 프로그래밍 및 다중 숫자 계산을 사용하여 이 섹션에서 얻은 자유도에서 GED 분포의 분위수를 얻습니다 (표 4.28). 표 결과에 따르면 95% 분위수는 정규분포 1.645 와 거의 일치하지만 99% 분위수는 정규분포 2.326 보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 이는 국제 유가와 달러 환율 가격 모두 심각한 비료 꼬리 특징을 가지고 있음을 보여준다.

표 4.28 국제 유가와 달러 환율가격의 GED 분포 매개변수와 분위수

(2) GED-(T) GARCH 모델을 기반으로 한 VaR 위험 값 계산.

위의 VaR 위험의 의미와 분산-공분산 방법에 따라 VaR 위험을 계산하는 다음 두 가지 공식을 얻을 수 있습니다. 가격 상승 위험의 VaR 값은 다음과 같이 계산됩니다.

해외 석유 및 가스 및 광물 자원 이용 위험 평가 및 의사 결정 지원 기술

여기서 미크론, T 는 M 번째 시장의 T 일 가격의 조건 평균 (즉, 실제와 잔차의 차이), zm, A 는 M 번째 시장의 (T)GARCH( 1, 1) 모델의 잔차입니다 Hm, T, T 는 M 번째 시장 가격의 이차이이다.

마찬가지로 가격 하락 위험의 VaR 값을 계산하는 공식은 다음과 같습니다

해외 석유 및 가스 및 광물 자원 이용 위험 평가 및 의사 결정 지원 기술

이 섹션에서는 앞서 언급한 공식에 따라 95% 와 99% 신뢰도로 국제 유가와 달러 환율의 상승 위험과 하락 위험을 계산합니다. LR 검사 (Kupiec, 1995) 를 통해 VaR 위험의 결과가 믿을 만하고 실현 가능하다는 것을 알게 되었습니다.

(3) 위험 파급 효과 테스트

국제 유가와 달러 환율 가격이 오르락내리락하는 VaR 위험치를 받은 후 홍 (2003) 이 제시한 risk-Granger 인과검사법에 따라 해당 통계량 Q 1(M) 과 (M) 을 구성해 M B 프로그래밍을 통해 통계량의 값과 그 값을 계산했다. 계산 결과는 표 4.29 에 나와 있습니다. 여기서 m 은 각각10,20,30 입니다.

위험 테스트 결과를 보면 하행 위험의 관점에서 (즉, 유가 하락, 달러 가치 상승) 국제 유가와 달러 환율 사이에 양방향 위험 유출 효과가 있음을 알 수 있다. 단방향 위험 오버플로우 효과를 더 검토해 보면 95% 신뢰도에서 미국 달러 환율 시장에서 국제 석유 시장으로의 위험 오버플로우 효과가 있지만 국제 석유 시장에서 미국 달러 환율 시장으로의 위험 오버플로우 효과는 없다는 것을 알 수 있습니다. 달러 환율 상승 위험은 국제 유가 하락 위험에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 그러나 99% 신뢰도로 국제 유가와 달러 환율 사이에는 어떠한 방향의 위험 오버플로우 효과도 없다. 따라서 하행 위험의 경우, 두 시장 간의 위험 유출 효과는 상대적으로 제한적이다. 정밀도 요구가 어느 정도 높아지면 달러 환율 상승이 유가 하락의 위험에 미치는 영향은 무시할 수 있다.

표 4.29 국제 유가 대 달러 환율 가격 위험 유출 효과 테스트 결과

한편, 위험 상승 (즉 유가 상승, 달러 가치 하락) 의 관점에서 볼 때, 95% 나 99% 신뢰도에 관계없이 두 시장 사이에는 어떠한 방향의 위험 오버플로우 효과도 없다. 최근 몇 년 동안 달러가 전반적으로 하락세를 이어가고 있지만, 시장 리스크로 볼 때 이런 평가절하는 국제 원유 가격의 상승 위험을 크게 추진하지 않았다는 것을 알 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러, 달러) 다시 말해, 국제 유가가 높은 기업들이 중국과 인도와 같은 국제 석유 시장의 주요 바이어들의 추가 지출을 크게 증가시켰지만, 달러의 지속적인 평가절하는 이들 국가의 지출 증가의 두드러진 원인이 아니다.

전반적으로, 우리는 달러 가치 상승이 국제 유가 하락에 미치는 위험 효과에 특별한주의를 기울이고, 시장 위험을 효과적으로 피하기 위해 적극적인 조치를 취해야 한다. 최근 몇 년 동안, 일상적인 거래로 볼 때, 달러 환율은 때때로 변동이 있다. 하지만 전반적으로 달러 가치 하락은 대세다. 유로화 대 달러 환율은 사상 최고치를 기록하며 유가 상승 위험에 큰 영향을 미치지 않았다. 따라서 이러한 환경에서 위험 오버플로우 효과의 실증 결과는 시장 거래자들에게 만족스러운 신호이다.