基于MV-CAViaR模型剖析石油與匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出動(dòng)態(tài)一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球經(jīng)濟(jì)一體化的進(jìn)程中，石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)占據(jù)著舉足輕重的地位。石油，作為現(xiàn)代工業(yè)的“血液”，不僅是一種基礎(chǔ)性的能源資源，更是具有戰(zhàn)略意義的特殊商品。其價(jià)格的波動(dòng)，深刻地影響著各國的能源供應(yīng)、工業(yè)生產(chǎn)成本以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。從能源供應(yīng)角度看，石油供應(yīng)的不穩(wěn)定可能導(dǎo)致部分國家能源短缺，影響工業(yè)生產(chǎn)的正常運(yùn)行；在工業(yè)生產(chǎn)成本方面，油價(jià)上漲會(huì)使運(yùn)輸、制造業(yè)等行業(yè)成本大幅上升，壓縮企業(yè)利潤(rùn)空間；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)層面，石油價(jià)格的大幅波動(dòng)可能引發(fā)通貨膨脹或通貨緊縮，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)造成沖擊。匯率市場(chǎng)同樣至關(guān)重要，它是不同國家貨幣之間的兌換比率，反映了各國貨幣的相對(duì)價(jià)值。匯率的波動(dòng)直接關(guān)系到國際貿(mào)易的成本和收益，影響著資本的跨國流動(dòng)以及國際投資的決策。對(duì)于出口型企業(yè)而言，本國貨幣升值可能導(dǎo)致出口產(chǎn)品價(jià)格上升，降低產(chǎn)品在國際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力；而對(duì)于進(jìn)口型企業(yè)，貨幣貶值則會(huì)增加進(jìn)口成本。在國際投資領(lǐng)域，匯率的不穩(wěn)定會(huì)增加投資的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，影響投資者的決策。隨著金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展和全球經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的日益緊密，石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)之間的相互關(guān)聯(lián)愈發(fā)顯著，兩者之間存在著復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。這種風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是指一個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)變化會(huì)通過各種傳導(dǎo)機(jī)制影響到另一個(gè)市場(chǎng)，使其風(fēng)險(xiǎn)水平發(fā)生改變。石油價(jià)格的波動(dòng)會(huì)通過多種途徑影響匯率。當(dāng)石油價(jià)格上漲時(shí)，對(duì)于石油進(jìn)口國來說，進(jìn)口石油的成本增加，導(dǎo)致貿(mào)易逆差擴(kuò)大，進(jìn)而可能引發(fā)本國貨幣貶值。以日本為例，作為一個(gè)高度依賴石油進(jìn)口的國家，在國際油價(jià)大幅上漲時(shí)期，其貿(mào)易收支惡化，日元匯率往往面臨下行壓力。相反，對(duì)于石油出口國，油價(jià)上漲會(huì)增加其出口收入，改善貿(mào)易收支狀況，推動(dòng)本國貨幣升值，如沙特阿拉伯等中東石油出口國，在油價(jià)上升階段，其貨幣匯率通常會(huì)表現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)。匯率的變動(dòng)也會(huì)對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生影響。一方面，匯率的波動(dòng)會(huì)改變以不同貨幣計(jì)價(jià)的石油價(jià)格，影響石油的國際貿(mào)易。例如，美元作為國際石油交易的主要計(jì)價(jià)貨幣，當(dāng)美元升值時(shí)，以其他貨幣購買石油的成本相對(duì)上升，可能抑制石油需求，從而對(duì)油價(jià)產(chǎn)生下行壓力；另一方面，匯率變動(dòng)會(huì)影響石油生產(chǎn)國的經(jīng)濟(jì)狀況和財(cái)政收入，進(jìn)而影響其石油生產(chǎn)和出口政策。若石油生產(chǎn)國貨幣升值，可能降低其石油出口的競(jìng)爭(zhēng)力，促使該國調(diào)整石油生產(chǎn)策略。在當(dāng)前復(fù)雜多變的國際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)面臨著諸多不確定性因素。地緣政治沖突、全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不確定性、各國貨幣政策的差異以及突發(fā)的公共衛(wèi)生事件等，都可能引發(fā)石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)，并加劇兩者之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。近年來，中東地區(qū)的地緣政治緊張局勢(shì)多次導(dǎo)致國際油價(jià)大幅飆升，同時(shí)也引發(fā)了相關(guān)國家貨幣匯率的動(dòng)蕩；而全球金融危機(jī)期間，各國匯率的大幅波動(dòng)也對(duì)石油市場(chǎng)的供需和價(jià)格產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。因此，深入研究石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.1.2研究意義從理論層面來看，對(duì)石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究有助于豐富和完善金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)理論。傳統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)研究往往側(cè)重于單一市場(chǎng)或資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分析，而對(duì)不同市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)關(guān)注相對(duì)不足。通過深入剖析石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出機(jī)制和特征，可以拓展金融風(fēng)險(xiǎn)研究的范疇，揭示金融市場(chǎng)之間復(fù)雜的相互作用關(guān)系，為構(gòu)建更加全面、系統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)理論體系提供實(shí)證依據(jù)和理論支持。這不僅有助于學(xué)術(shù)界更好地理解金融市場(chǎng)的運(yùn)行規(guī)律，還能為后續(xù)相關(guān)研究提供新的思路和方法，推動(dòng)金融理論的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。在實(shí)踐中，本研究對(duì)于投資者和政策制定者具有重要的決策參考價(jià)值。對(duì)于投資者而言，了解石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，能夠幫助他們更準(zhǔn)確地評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，優(yōu)化投資決策。在進(jìn)行跨國投資或涉及石油相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資時(shí)，投資者可以根據(jù)石油和匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系，合理配置資產(chǎn)，分散風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)預(yù)期石油價(jià)格上漲可能導(dǎo)致相關(guān)石油企業(yè)股票價(jià)格上升時(shí)，投資者需要同時(shí)考慮匯率波動(dòng)對(duì)這些企業(yè)海外業(yè)務(wù)收入的影響，以及匯率變動(dòng)對(duì)石油價(jià)格的反向作用，從而做出更加明智的投資決策。對(duì)于政策制定者來說，研究石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)能夠?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)政策的制定和調(diào)整提供有力依據(jù)。在制定貨幣政策和匯率政策時(shí)，政策制定者需要充分考慮石油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)和匯率穩(wěn)定的影響。在石油價(jià)格大幅上漲引發(fā)通貨膨脹壓力時(shí)，央行可能需要采取適度從緊的貨幣政策來穩(wěn)定物價(jià)，但同時(shí)要兼顧匯率穩(wěn)定，避免因貨幣政策調(diào)整導(dǎo)致匯率過度波動(dòng)，進(jìn)而影響國際貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。此外，政府在制定能源政策時(shí)，也需要關(guān)注匯率因素對(duì)石油進(jìn)出口和能源安全的影響，通過合理的政策引導(dǎo)，降低石油和匯率市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響，保障國家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在石油與匯率市場(chǎng)關(guān)系的研究方面，國外學(xué)者起步較早且研究較為深入。Hammoudeh和Li（2005）運(yùn)用多元GARCH模型，對(duì)石油價(jià)格與美元匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著的雙向波動(dòng)溢出關(guān)系，石油價(jià)格的波動(dòng)會(huì)對(duì)美元匯率產(chǎn)生影響，反之亦然。他們的研究為后續(xù)學(xué)者從波動(dòng)溢出角度研究石油與匯率市場(chǎng)關(guān)系提供了重要的方法借鑒。此后，Kilian和Park（2009）基于結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型，研究了石油市場(chǎng)沖擊對(duì)匯率的影響，結(jié)果表明石油市場(chǎng)的供給沖擊、需求沖擊等不同類型的沖擊對(duì)匯率的影響存在差異，供給沖擊主要影響短期匯率波動(dòng)，而需求沖擊對(duì)匯率的長(zhǎng)期影響更為顯著，進(jìn)一步豐富了石油與匯率市場(chǎng)關(guān)系的研究視角。國內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域也進(jìn)行了大量的研究。張意翔和豐超（2010）采用協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法，對(duì)國際油價(jià)與人民幣實(shí)際有效匯率之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)國際油價(jià)與人民幣實(shí)際有效匯率之間存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系，且國際油價(jià)是人民幣實(shí)際有效匯率的格蘭杰原因，國際油價(jià)的上漲會(huì)導(dǎo)致人民幣實(shí)際有效匯率貶值。這一研究結(jié)論對(duì)于我國在國際油價(jià)波動(dòng)背景下制定合理的匯率政策具有重要的參考價(jià)值。潘慧峰和張金水（2007）運(yùn)用BEKK-GARCH模型研究了石油價(jià)格與人民幣匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，即石油價(jià)格波動(dòng)對(duì)人民幣匯率波動(dòng)有顯著影響，而人民幣匯率波動(dòng)對(duì)石油價(jià)格波動(dòng)的影響不顯著，從波動(dòng)溢出的角度揭示了石油與人民幣匯率之間的非對(duì)稱關(guān)系。在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究方面，國外學(xué)者運(yùn)用多種方法進(jìn)行了深入探討。Diebold和Yilmaz（2009）提出了廣義方差分解方法，用于測(cè)度金融市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，該方法能夠有效地捕捉不同市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，被廣泛應(yīng)用于各類金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究中。Adrian和Brunnermeier（2016）提出了CoVaR方法，用于衡量金融機(jī)構(gòu)之間的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出，通過計(jì)算在某一金融機(jī)構(gòu)處于極端風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下，其他金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值變化，來評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)溢出的程度，為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的量化研究提供了新的思路和方法。國內(nèi)學(xué)者也在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究方面取得了一系列成果。周愛民和張友（2013）運(yùn)用DCC-GARCH模型和Copula函數(shù)，研究了黃金市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)之間存在時(shí)變的相關(guān)性，且在極端市場(chǎng)條件下，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更為顯著，Copula函數(shù)能夠更好地刻畫兩個(gè)市場(chǎng)之間的非線性相依關(guān)系，為研究金融市場(chǎng)之間的復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系提供了有力工具。方意和鄭子文（2016）采用分位數(shù)回歸方法，研究了我國金融市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)不同市場(chǎng)在不同分位數(shù)下的風(fēng)險(xiǎn)溢出方向和強(qiáng)度存在差異，在市場(chǎng)處于極端狀態(tài)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更為明顯，從分位數(shù)的角度揭示了金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的非對(duì)稱性和異質(zhì)性。在MV-CAViaR模型應(yīng)用方面，國外學(xué)者Engle和Manganelli（2004）首次提出了條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CAViaR）模型，該模型通過分位數(shù)回歸來估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR），能夠充分考慮金融時(shí)間序列的時(shí)變特征和厚尾分布等特性，為金融風(fēng)險(xiǎn)的度量提供了一種新的方法。此后，許多學(xué)者對(duì)MV-CAViaR模型進(jìn)行了拓展和應(yīng)用。例如，Creal等（2013）提出了MVMQ-CAViaR模型，該模型在MV-CAViaR模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮了多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和波動(dòng)溢出效應(yīng)，能夠更準(zhǔn)確地度量多個(gè)資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)，被廣泛應(yīng)用于金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究中。國內(nèi)學(xué)者也積極將MV-CAViaR模型應(yīng)用于金融市場(chǎng)研究。葉五一等（2018）運(yùn)用MV-CAViaR模型，研究了石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，且在不同的市場(chǎng)條件下，風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向和強(qiáng)度存在差異，該研究為深入理解石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系提供了新的實(shí)證證據(jù)。嚴(yán)敏和巴曙松（2019）利用MVMQ-CAViaR模型，分析了在岸離岸人民幣匯率市場(chǎng)之間的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)之間存在雙向的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，且在重大政策事件和市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更為顯著，對(duì)于我國人民幣匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理和政策制定具有重要的參考意義。綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者在石油與匯率市場(chǎng)關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)及MV-CAViaR模型應(yīng)用等方面取得了豐碩的研究成果。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。一方面，對(duì)于石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究，大多集中在傳統(tǒng)的線性關(guān)系分析，對(duì)于兩者之間復(fù)雜的非線性關(guān)系和時(shí)變特征的研究還不夠深入；另一方面，在模型應(yīng)用方面，雖然MV-CAViaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)度量和風(fēng)險(xiǎn)溢出分析中得到了廣泛應(yīng)用，但該模型在參數(shù)估計(jì)和模型設(shè)定等方面仍存在一定的改進(jìn)空間。因此，進(jìn)一步深入研究石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，完善MV-CAViaR模型的應(yīng)用，具有重要的理論和實(shí)踐意義。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以深入剖析石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。文獻(xiàn)研究法：廣泛搜集國內(nèi)外關(guān)于石油市場(chǎng)、匯率市場(chǎng)以及風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)等方面的文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、已有成果和研究空白，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對(duì)相關(guān)理論和模型的研究，如金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)理論、MV-CAViaR模型等，明確研究的理論依據(jù)和方法選擇的合理性，借鑒前人的研究方法和經(jīng)驗(yàn)，避免重復(fù)勞動(dòng)，確保研究的科學(xué)性和創(chuàng)新性。實(shí)證分析法：收集石油價(jià)格和匯率的歷史數(shù)據(jù)，選取具有代表性的指標(biāo)，如國際原油價(jià)格指數(shù)（如WTI、Brent原油價(jià)格）和主要貨幣匯率（如美元匯率指數(shù)、人民幣匯率等），運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。利用MV-CAViaR模型對(duì)石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，通過估計(jì)模型參數(shù)，得到風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的動(dòng)態(tài)估計(jì)值，進(jìn)而分析兩者之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向、強(qiáng)度和時(shí)變特征。采用分位數(shù)回歸方法，考察在不同分位數(shù)水平下石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，以捕捉市場(chǎng)在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)特性。對(duì)比分析法：對(duì)比不同時(shí)間段內(nèi)石油和匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，分析市場(chǎng)環(huán)境變化（如經(jīng)濟(jì)周期、地緣政治事件、貨幣政策調(diào)整等）對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。通過對(duì)比不同地區(qū)或國家的石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出差異，探討宏觀經(jīng)濟(jì)因素、政策因素以及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的作用機(jī)制。還將本文所采用的MV-CAViaR模型與其他相關(guān)模型（如傳統(tǒng)的GARCH類模型）進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估不同模型在度量石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)方面的優(yōu)劣，以驗(yàn)證MV-CAViaR模型的有效性和優(yōu)越性。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)在研究視角方面，運(yùn)用MV-CAViaR模型來分析石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，這一模型相較于傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，能夠更全面地考慮金融時(shí)間序列的時(shí)變特征、厚尾分布以及變量之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性等因素，為研究石油和匯率市場(chǎng)之間復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系提供了一個(gè)獨(dú)特而有效的視角。通過該模型可以更準(zhǔn)確地捕捉到石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)在不同市場(chǎng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)溢出特征，有助于深入理解兩者之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，為投資者和政策制定者提供更具針對(duì)性的決策依據(jù)。在研究?jī)?nèi)容上，本研究不僅關(guān)注石油和匯率市場(chǎng)之間的常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，還深入分析了市場(chǎng)處于極端情況（如金融危機(jī)、地緣政治沖突引發(fā)的市場(chǎng)劇烈波動(dòng)等）下的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。通過對(duì)極端情況下風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究，可以揭示市場(chǎng)在面臨重大沖擊時(shí)的脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制，為風(fēng)險(xiǎn)管理和防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供重要的參考。還考慮了多種宏觀經(jīng)濟(jì)因素和市場(chǎng)因素對(duì)石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的影響，如全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹、貨幣政策、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)等，從多維度分析風(fēng)險(xiǎn)溢出的驅(qū)動(dòng)因素，使研究?jī)?nèi)容更加豐富和全面。二、理論基礎(chǔ)2.1石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)的關(guān)系理論石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)作為全球金融市場(chǎng)的重要組成部分，它們之間存在著緊密而復(fù)雜的聯(lián)系。這種聯(lián)系不僅體現(xiàn)在價(jià)格的相互影響上，還體現(xiàn)在供求關(guān)系的相互作用以及宏觀經(jīng)濟(jì)因素的綜合影響之中。深入探究?jī)烧咧g的關(guān)系理論，對(duì)于理解金融市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制以及預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)具有重要的理論和實(shí)踐意義。2.1.1價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制匯率變動(dòng)對(duì)石油價(jià)格有著直接且顯著的影響。在國際石油貿(mào)易中，美元是主要的計(jì)價(jià)貨幣，美元匯率的波動(dòng)會(huì)直接改變以其他貨幣計(jì)價(jià)的石油價(jià)格。當(dāng)美元升值時(shí)，對(duì)于持有其他貨幣的國家或投資者而言，購買石油的成本相對(duì)增加。這是因?yàn)樵诿涝档那闆r下，同樣數(shù)量的石油需要用更多的其他貨幣來兌換，從而使得石油在這些國家或地區(qū)的價(jià)格上漲。這種價(jià)格上漲可能會(huì)抑制石油的需求，因?yàn)橄M(fèi)者需要支付更高的價(jià)格來購買相同數(shù)量的石油，進(jìn)而對(duì)石油市場(chǎng)的供需平衡產(chǎn)生影響。反之，當(dāng)美元貶值時(shí)，以其他貨幣計(jì)價(jià)的石油價(jià)格相對(duì)下降，這會(huì)降低其他國家或地區(qū)購買石油的成本，使得石油在這些市場(chǎng)上變得更加便宜。較低的價(jià)格可能會(huì)刺激石油需求的增加，因?yàn)橄M(fèi)者可以用較少的貨幣購買到相同數(shù)量的石油。石油需求的增加可能會(huì)推動(dòng)石油價(jià)格上升，從而影響石油市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)。石油價(jià)格波動(dòng)也會(huì)對(duì)匯率產(chǎn)生反作用。對(duì)于石油進(jìn)口國來說，石油價(jià)格上漲意味著進(jìn)口成本大幅增加。石油作為一種基礎(chǔ)性的能源資源，廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、交通運(yùn)輸?shù)雀鱾€(gè)領(lǐng)域，其價(jià)格的上漲會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)成本上升。在這種情況下，企業(yè)可能會(huì)將增加的成本轉(zhuǎn)嫁到產(chǎn)品價(jià)格上，從而引發(fā)通貨膨脹壓力。為了應(yīng)對(duì)通貨膨脹，央行可能會(huì)采取緊縮的貨幣政策，如提高利率。較高的利率會(huì)吸引外國資本流入，因?yàn)橥鈬顿Y者可以通過投資該國資產(chǎn)獲得更高的回報(bào)。外國資本的流入會(huì)增加對(duì)該國貨幣的需求，從而推動(dòng)該國貨幣升值。如果通貨膨脹壓力過大，超出了經(jīng)濟(jì)的承受能力，可能會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而對(duì)匯率產(chǎn)生不利影響。過高的通貨膨脹可能會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者購買力下降，企業(yè)投資意愿降低，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，這些因素都可能使得該國貨幣面臨貶值壓力。對(duì)于石油出口國而言，石油價(jià)格上漲會(huì)增加其出口收入。石油出口是這些國家經(jīng)濟(jì)的重要支柱，石油價(jià)格的上升意味著相同數(shù)量的石油出口可以獲得更多的外匯收入。出口收入的增加會(huì)改善該國的貿(mào)易收支狀況，使得該國在國際市場(chǎng)上的經(jīng)濟(jì)實(shí)力增強(qiáng)。在這種情況下，該國貨幣可能會(huì)受到市場(chǎng)的青睞，需求增加，從而推動(dòng)貨幣升值。相反，石油價(jià)格下跌會(huì)減少石油出口國的出口收入，可能導(dǎo)致貿(mào)易逆差擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，進(jìn)而對(duì)該國貨幣匯率產(chǎn)生下行壓力。2.1.2供求關(guān)系影響匯率變化對(duì)石油供求有著重要的影響。從石油進(jìn)口方面來看，若本國貨幣貶值，進(jìn)口石油的成本會(huì)顯著增加。這是因?yàn)樵谪泿刨H值的情況下，購買相同數(shù)量的石油需要支付更多的本國貨幣。成本的增加可能會(huì)導(dǎo)致國內(nèi)石油需求減少，因?yàn)槠髽I(yè)和消費(fèi)者需要承擔(dān)更高的費(fèi)用來購買石油。對(duì)于一些依賴石油進(jìn)行生產(chǎn)的企業(yè)來說，過高的進(jìn)口成本可能會(huì)壓縮其利潤(rùn)空間，甚至導(dǎo)致企業(yè)虧損，從而迫使企業(yè)減少石油的使用量或?qū)ふ姨娲茉?。從石油出口角度分析，本國貨幣貶值會(huì)使出口的石油在國際市場(chǎng)上更具價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)本國貨幣貶值時(shí)，以外國貨幣計(jì)價(jià)的石油價(jià)格相對(duì)下降，這使得其他國家的消費(fèi)者可以用更少的本國貨幣購買到該國出口的石油。價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力的提升會(huì)增加石油的出口量，因?yàn)楦嗟南M(fèi)者愿意購買價(jià)格相對(duì)較低的石油。石油出口國的石油生產(chǎn)企業(yè)可能會(huì)增加產(chǎn)量以滿足國際市場(chǎng)的需求，從而對(duì)石油市場(chǎng)的供給產(chǎn)生影響。石油供求失衡同樣會(huì)對(duì)匯率產(chǎn)生沖擊。當(dāng)石油供應(yīng)減少時(shí)，如由于地緣政治沖突導(dǎo)致主要產(chǎn)油國石油產(chǎn)量下降，或者石油生產(chǎn)受到自然災(zāi)害等不可抗力因素的影響，石油價(jià)格往往會(huì)上漲。對(duì)于石油進(jìn)口國來說，石油價(jià)格上漲會(huì)導(dǎo)致貿(mào)易逆差擴(kuò)大，因?yàn)檫M(jìn)口石油的成本增加，而出口商品的價(jià)格相對(duì)穩(wěn)定，這會(huì)導(dǎo)致國際收支失衡。在這種情況下，該國貨幣可能面臨貶值壓力，以平衡貿(mào)易收支。貨幣貶值可以使得本國出口商品在國際市場(chǎng)上更具價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力，從而增加出口，減少貿(mào)易逆差；同時(shí)，貨幣貶值也會(huì)使得進(jìn)口商品價(jià)格相對(duì)上漲，進(jìn)一步抑制進(jìn)口，從而對(duì)貿(mào)易收支起到調(diào)節(jié)作用。相反，當(dāng)石油供應(yīng)增加時(shí)，如產(chǎn)油國增加產(chǎn)量或新的石油資源被發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，石油價(jià)格可能會(huì)下跌。對(duì)于石油進(jìn)口國來說，石油價(jià)格下跌會(huì)降低進(jìn)口成本，改善貿(mào)易收支狀況，可能導(dǎo)致該國貨幣升值。較低的進(jìn)口成本可以減輕企業(yè)的生產(chǎn)成本壓力，提高企業(yè)的盈利能力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而增強(qiáng)該國貨幣在國際市場(chǎng)上的吸引力。而對(duì)于石油出口國，石油價(jià)格下跌會(huì)減少出口收入，可能導(dǎo)致貿(mào)易順差縮小甚至出現(xiàn)逆差，進(jìn)而對(duì)該國貨幣匯率產(chǎn)生下行壓力。石油出口國可能會(huì)采取一系列措施來應(yīng)對(duì)石油價(jià)格下跌帶來的影響，如調(diào)整石油生產(chǎn)政策、加強(qiáng)財(cái)政政策調(diào)控等，但這些措施在一定程度上也會(huì)對(duì)該國貨幣匯率產(chǎn)生影響。2.2MV-CAViaR模型概述2.2.1模型原理MV-CAViaR（MultivariateConditionalAutoregressiveValueatRisk）模型，即多元條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型，是在CAViaR模型基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，專門用于度量多個(gè)資產(chǎn)或市場(chǎng)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的模型。該模型基于分位數(shù)回歸理論，能夠有效捕捉金融時(shí)間序列的時(shí)變特征和厚尾分布特性，為研究復(fù)雜的金融風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系提供了有力工具。分位數(shù)回歸是一種用于估計(jì)響應(yīng)變量在給定分位數(shù)水平下，對(duì)解釋變量的條件分位數(shù)的回歸方法。與傳統(tǒng)的均值回歸不同，分位數(shù)回歸關(guān)注的是變量在不同分位數(shù)下的關(guān)系，能夠更全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征。在金融領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）是衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的常用指標(biāo)，它表示在一定的置信水平下，資產(chǎn)或投資組合在未來一段時(shí)間內(nèi)可能遭受的最大損失。MV-CAViaR模型通過分位數(shù)回歸來估計(jì)VaR，能夠考慮到金融市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化和不同資產(chǎn)之間的相互影響。MV-CAViaR模型的基本形式可以表示為：q_{it}(\theta)=\alpha_{i}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{ij}q_{it-j}(\theta)+\sum_{j=0}^{p}\gamma_{ij}|y_{it-j-1}-q_{it-j-1}(\theta)|+\sum_{j=0}^{p}\delta_{ij}(y_{it-j-1}-q_{it-j-1}(\theta))其中，q_{it}(\theta)表示資產(chǎn)i在t時(shí)刻的\theta分位數(shù)水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）；\alpha_{i}是常數(shù)項(xiàng)；\beta_{ij}、\gamma_{ij}和\delta_{ij}是待估計(jì)的參數(shù)；y_{it-j-1}是資產(chǎn)i在t-j-1時(shí)刻的收益率；p是滯后階數(shù)。在這個(gè)模型中，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值q_{it}(\theta)不僅依賴于自身的滯后值q_{it-j}(\theta)，還依賴于過去的收益率y_{it-j-1}與過去的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值q_{it-j-1}(\theta)的差值。這種設(shè)定充分考慮了金融時(shí)間序列的自相關(guān)性和波動(dòng)聚集性，能夠更準(zhǔn)確地刻畫風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化。當(dāng)\gamma_{ij}\neq0時(shí)，說明資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)存在波動(dòng)聚集現(xiàn)象，即過去的大波動(dòng)會(huì)增加未來的風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)\delta_{ij}\neq0時(shí)，表明資產(chǎn)收益率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響具有非對(duì)稱性，正的收益率和負(fù)的收益率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度不同，這與金融市場(chǎng)中常見的杠桿效應(yīng)相符。對(duì)于多個(gè)資產(chǎn)的情況，MV-CAViaR模型可以擴(kuò)展為向量形式，以考慮不同資產(chǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。假設(shè)存在n個(gè)資產(chǎn)，模型可以表示為：\mathbf{q}_{t}(\theta)=\mathbf{\alpha}+\sum_{j=1}^{p}\mathbf{B}_{j}\mathbf{q}_{t-j}(\theta)+\sum_{j=0}^{p}\mathbf{C}_{j}|\mathbf{y}_{t-j-1}-\mathbf{q}_{t-j-1}(\theta)|+\sum_{j=0}^{p}\mathbf{D}_{j}(\mathbf{y}_{t-j-1}-\mathbf{q}_{t-j-1}(\theta))其中，\mathbf{q}_{t}(\theta)是n\times1維的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值向量，包含了n個(gè)資產(chǎn)在t時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值；\mathbf{\alpha}是n\times1維的常數(shù)向量；\mathbf{B}_{j}、\mathbf{C}_{j}和\mathbf{D}_{j}是n\timesn維的參數(shù)矩陣；\mathbf{y}_{t-j-1}是n\times1維的收益率向量。在這個(gè)向量形式的模型中，參數(shù)矩陣\mathbf{B}_{j}、\mathbf{C}_{j}和\mathbf{D}_{j}的非對(duì)角線元素反映了不同資產(chǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。當(dāng)\mathbf{B}_{j}的非對(duì)角線元素不為零時(shí)，說明資產(chǎn)i過去的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值會(huì)影響資產(chǎn)k當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，即存在風(fēng)險(xiǎn)溢出；\mathbf{C}_{j}和\mathbf{D}_{j}的非對(duì)角線元素則分別表示資產(chǎn)i過去的收益率沖擊對(duì)資產(chǎn)k當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的對(duì)稱和非對(duì)稱影響。通過估計(jì)這些參數(shù)矩陣，就可以分析不同資產(chǎn)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向和強(qiáng)度。2.2.2模型優(yōu)勢(shì)MV-CAViaR模型在捕捉金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。該模型能夠充分考慮金融時(shí)間序列的時(shí)變特征。金融市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，市場(chǎng)條件和風(fēng)險(xiǎn)狀況隨時(shí)都在發(fā)生變化。MV-CAViaR模型通過引入自回歸項(xiàng)和滯后收益率項(xiàng)，能夠?qū)崟r(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化，準(zhǔn)確反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間的演變過程。在市場(chǎng)波動(dòng)加劇時(shí)期，模型能夠及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的估計(jì)，為投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理者提供更具時(shí)效性的風(fēng)險(xiǎn)信息。MV-CAViaR模型對(duì)金融數(shù)據(jù)的厚尾分布特性具有良好的適應(yīng)性。大量的實(shí)證研究表明，金融收益率數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出厚尾分布，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所預(yù)測(cè)的要高。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，如基于正態(tài)分布假設(shè)的方差-協(xié)方差法，在處理厚尾分布數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)低估極端風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)不準(zhǔn)確。而MV-CAViaR模型基于分位數(shù)回歸，直接對(duì)不同分位數(shù)水平下的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì)，無需對(duì)數(shù)據(jù)分布做出嚴(yán)格假設(shè)，能夠更準(zhǔn)確地度量厚尾分布下的風(fēng)險(xiǎn)，有效捕捉極端事件對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，為金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供更可靠的依據(jù)。MV-CAViaR模型能夠全面地刻畫多個(gè)資產(chǎn)或市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在金融市場(chǎng)中，不同資產(chǎn)或市場(chǎng)之間存在著復(fù)雜的相互關(guān)聯(lián)和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制。MV-CAViaR模型通過參數(shù)矩陣中的非對(duì)角線元素，可以清晰地揭示不同資產(chǎn)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向和強(qiáng)度，幫助投資者和政策制定者深入了解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的傳播路徑和影響范圍。通過分析石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的MV-CAViaR模型估計(jì)結(jié)果，可以確定石油價(jià)格波動(dòng)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，以及匯率變動(dòng)對(duì)石油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)，從而為投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理提供更全面的信息。MV-CAViaR模型還具有較強(qiáng)的靈活性和擴(kuò)展性。該模型可以根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，靈活選擇不同的滯后階數(shù)和分位數(shù)水平，以適應(yīng)不同的研究需求。MV-CAViaR模型還可以與其他方法相結(jié)合，如Copula函數(shù)、GARCH模型等，進(jìn)一步拓展其應(yīng)用范圍和分析能力。將MV-CAViaR模型與Copula函數(shù)相結(jié)合，可以更好地刻畫多個(gè)資產(chǎn)之間的非線性相依關(guān)系，提高風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性；與GARCH模型結(jié)合，則可以在考慮波動(dòng)聚集性的同時(shí)，更精確地估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。這種靈活性和擴(kuò)展性使得MV-CAViaR模型在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究中具有廣泛的應(yīng)用前景。三、數(shù)據(jù)選取與模型構(gòu)建3.1數(shù)據(jù)來源與處理3.1.1數(shù)據(jù)來源本研究旨在深入剖析石油和匯率間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，在數(shù)據(jù)來源的選取上，秉持全面性、權(quán)威性和時(shí)效性的原則。對(duì)于石油市場(chǎng)數(shù)據(jù)，主要來源于美國能源信息署（EIA）和英國石油公司（BP）發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告。EIA作為美國能源領(lǐng)域的權(quán)威數(shù)據(jù)發(fā)布機(jī)構(gòu)，提供了涵蓋全球的石油產(chǎn)量、消費(fèi)量、庫存水平以及價(jià)格等多維度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)更新及時(shí)，具有極高的準(zhǔn)確性和可靠性。BP的《世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒》則以其全面系統(tǒng)的能源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)而聞名，對(duì)全球石油市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)梳理，為研究石油市場(chǎng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和短期波動(dòng)提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。在匯率市場(chǎng)數(shù)據(jù)方面，選取國際貨幣基金組織（IMF）的國際金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫和彭博（Bloomberg）金融數(shù)據(jù)終端作為主要數(shù)據(jù)來源。IMF的數(shù)據(jù)庫整合了全球多個(gè)國家和地區(qū)的貨幣匯率數(shù)據(jù)，能夠反映不同貨幣之間的匯率走勢(shì)以及宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)匯率的影響。彭博金融數(shù)據(jù)終端則提供了實(shí)時(shí)的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，包括外匯匯率的高頻交易數(shù)據(jù)，能夠滿足對(duì)匯率市場(chǎng)短期波動(dòng)和日內(nèi)交易分析的需求。具體而言，石油價(jià)格數(shù)據(jù)選取了具有全球代表性的WTI（西德克薩斯中質(zhì)原油）和Brent（布倫特原油）現(xiàn)貨價(jià)格，這兩種原油價(jià)格是國際石油市場(chǎng)的基準(zhǔn)價(jià)格，其波動(dòng)能夠反映全球石油市場(chǎng)的供需狀況和價(jià)格走勢(shì)。匯率數(shù)據(jù)則選取了美元指數(shù)（USDX）、歐元兌美元匯率（EUR/USD）、人民幣兌美元匯率（CNY/USD）等主要貨幣匯率。美元指數(shù)作為衡量美元對(duì)一籃子貨幣匯率變動(dòng)的指標(biāo)，反映了美元在國際外匯市場(chǎng)的綜合實(shí)力和匯率走勢(shì)；歐元兌美元匯率是全球外匯市場(chǎng)上交易量最大的貨幣對(duì)之一，其匯率波動(dòng)受到歐美經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、貨幣政策差異等多種因素的影響；人民幣兌美元匯率則對(duì)于研究中國經(jīng)濟(jì)與國際金融市場(chǎng)的聯(lián)系以及石油市場(chǎng)對(duì)人民幣匯率的影響具有重要意義，隨著人民幣國際化進(jìn)程的推進(jìn)，人民幣匯率在國際金融市場(chǎng)中的地位日益重要。3.1.2數(shù)據(jù)處理原始數(shù)據(jù)在收集過程中，可能會(huì)受到各種因素的影響，如數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)格式不一致等，這些問題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，在進(jìn)行實(shí)證分析之前，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)清洗、整理和預(yù)處理。在數(shù)據(jù)清洗階段，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性檢查，通過編寫數(shù)據(jù)處理腳本，遍歷數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，查找并標(biāo)記出存在缺失值的數(shù)據(jù)記錄。對(duì)于缺失值較少的數(shù)據(jù)，采用插值法進(jìn)行填充。根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，利用線性插值、拉格朗日插值等方法，根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值來估計(jì)缺失值。對(duì)于缺失值較多的數(shù)據(jù)，考慮刪除相應(yīng)的數(shù)據(jù)記錄，以避免對(duì)整體分析結(jié)果產(chǎn)生較大偏差。在處理WTI原油價(jià)格數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)某一周的數(shù)據(jù)存在缺失，通過線性插值法，根據(jù)前后兩周的價(jià)格數(shù)據(jù)，計(jì)算出該周的估計(jì)價(jià)格，從而保證數(shù)據(jù)的完整性。還需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢查，確保數(shù)據(jù)格式、單位等方面的統(tǒng)一。在匯率數(shù)據(jù)中，不同數(shù)據(jù)源可能對(duì)匯率的表示方式存在差異，有的以直接標(biāo)價(jià)法表示，有的以間接標(biāo)價(jià)法表示。通過編寫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序，將所有匯率數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為直接標(biāo)價(jià)法，以便進(jìn)行后續(xù)的分析。對(duì)數(shù)據(jù)單位進(jìn)行統(tǒng)一，將石油價(jià)格數(shù)據(jù)的單位統(tǒng)一為美元/桶，將匯率數(shù)據(jù)的單位統(tǒng)一為貨幣對(duì)的形式。在數(shù)據(jù)整理階段，將清洗后的數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行排序，確保數(shù)據(jù)的時(shí)間連續(xù)性。將石油市場(chǎng)數(shù)據(jù)和匯率市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集。以時(shí)間為索引，將WTI原油價(jià)格、Brent原油價(jià)格、美元指數(shù)、歐元兌美元匯率、人民幣兌美元匯率等數(shù)據(jù)合并在一個(gè)數(shù)據(jù)框架中，便于后續(xù)的模型構(gòu)建和分析。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)收益率計(jì)算。對(duì)數(shù)收益率能夠更好地反映資產(chǎn)價(jià)格的變化趨勢(shì)，并且在金融分析中具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。對(duì)于石油價(jià)格和匯率數(shù)據(jù)，分別計(jì)算其對(duì)數(shù)收益率，計(jì)算公式為：r_{t}=\ln(p_{t}/p_{t-1})，其中r_{t}表示t時(shí)刻的對(duì)數(shù)收益率，p_{t}表示t時(shí)刻的價(jià)格或匯率，p_{t-1}表示t-1時(shí)刻的價(jià)格或匯率。通過計(jì)算對(duì)數(shù)收益率，能夠消除數(shù)據(jù)中的異方差性，使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，符合模型的假設(shè)條件。為了消除數(shù)據(jù)的量綱影響，使不同變量之間具有可比性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。采用最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]的區(qū)間內(nèi)。具體計(jì)算公式為：x_{i}^{*}=\frac{x_{i}-\min(x)}{\max(x)-\min(x)}，其中x_{i}^{*}表示歸一化后的數(shù)據(jù)，x_{i}表示原始數(shù)據(jù)，\min(x)和\max(x)分別表示原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值。通過歸一化處理，能夠使不同變量的數(shù)據(jù)在同一尺度上進(jìn)行比較和分析，提高模型的估計(jì)精度和穩(wěn)定性。3.2MV-CAViaR模型構(gòu)建3.2.1模型設(shè)定在構(gòu)建MV-CAViaR模型時(shí)，考慮石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的收益率序列。設(shè)y_{1t}為石油市場(chǎng)收益率序列，y_{2t}為匯率市場(chǎng)收益率序列，其中t=1,2,\cdots,T，T為樣本觀測(cè)期。MV-CAViaR模型的基本設(shè)定如下：\begin{cases}q_{1t}(\theta)=\alpha_{1}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{1j}q_{1t-j}(\theta)+\sum_{j=0}^{p}\gamma_{1j}|y_{1t-j-1}-q_{1t-j-1}(\theta)|+\sum_{j=0}^{p}\delta_{1j}(y_{1t-j-1}-q_{1t-j-1}(\theta))+\sum_{j=0}^{p}\lambda_{1j}|y_{2t-j-1}-q_{2t-j-1}(\theta)|+\sum_{j=0}^{p}\mu_{1j}(y_{2t-j-1}-q_{2t-j-1}(\theta))\\q_{2t}(\theta)=\alpha_{2}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{2j}q_{2t-j}(\theta)+\sum_{j=0}^{p}\gamma_{2j}|y_{2t-j-1}-q_{2t-j-1}(\theta)|+\sum_{j=0}^{p}\delta_{2j}(y_{2t-j-1}-q_{2t-j-1}(\theta))+\sum_{j=0}^{p}\lambda_{2j}|y_{1t-j-1}-q_{1t-j-1}(\theta)|+\sum_{j=0}^{p}\mu_{2j}(y_{1t-j-1}-q_{1t-j-1}(\theta))\end{cases}其中，q_{it}(\theta)表示資產(chǎn)i（i=1代表石油市場(chǎng)，i=2代表匯率市場(chǎng)）在t時(shí)刻的\theta分位數(shù)水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR），它反映了在給定的置信水平1-\theta下，資產(chǎn)i在t時(shí)刻可能遭受的最大損失。\alpha_{i}為常數(shù)項(xiàng)，體現(xiàn)了資產(chǎn)i風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的基礎(chǔ)水平。\beta_{ij}是自回歸系數(shù)，衡量了資產(chǎn)i自身過去的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值q_{it-j}(\theta)對(duì)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值q_{it}(\theta)的影響，反映了風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)性。當(dāng)\beta_{ij}較大時(shí)，說明資產(chǎn)i過去的風(fēng)險(xiǎn)狀況對(duì)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)的影響較為顯著，風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的自相關(guān)性。\gamma_{ij}和\delta_{ij}用于刻畫資產(chǎn)i自身過去的收益率y_{it-j-1}對(duì)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響。\gamma_{ij}衡量了收益率絕對(duì)值與過去風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值差值的影響，體現(xiàn)了波動(dòng)聚集效應(yīng)。當(dāng)\gamma_{ij}\neq0時(shí)，表明過去收益率的大幅波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的增加，即風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)具有聚集性，過去的大波動(dòng)往往會(huì)引發(fā)未來的高風(fēng)險(xiǎn)。\delta_{ij}則反映了收益率與過去風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值差值的非對(duì)稱影響，體現(xiàn)了杠桿效應(yīng)。若\delta_{ij}\neq0，說明正的收益率和負(fù)的收益率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響程度不同，通常負(fù)收益率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響更大，即資產(chǎn)價(jià)格下跌時(shí)帶來的風(fēng)險(xiǎn)增加幅度大于價(jià)格上漲時(shí)風(fēng)險(xiǎn)減少的幅度。\lambda_{ij}和\mu_{ij}是用于捕捉石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的系數(shù)。\lambda_{ij}衡量了市場(chǎng)j（j\neqi）過去的收益率絕對(duì)值與過去風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值差值對(duì)市場(chǎng)i當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響，反映了市場(chǎng)j的波動(dòng)對(duì)市場(chǎng)i風(fēng)險(xiǎn)的溢出作用。\mu_{ij}則體現(xiàn)了市場(chǎng)j過去的收益率與過去風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值差值對(duì)市場(chǎng)i當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的非對(duì)稱影響，進(jìn)一步刻畫了市場(chǎng)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的非對(duì)稱性。當(dāng)\lambda_{ij}或\mu_{ij}顯著不為零時(shí)，說明市場(chǎng)j對(duì)市場(chǎng)i存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，且通過它們的正負(fù)和大小可以判斷風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向和強(qiáng)度。p為滯后階數(shù)，它的選擇對(duì)模型的準(zhǔn)確性和有效性至關(guān)重要。滯后階數(shù)的確定通常需要綜合考慮數(shù)據(jù)的特征和模型的擬合效果。可以通過信息準(zhǔn)則（如AIC、BIC等）來選擇最優(yōu)的滯后階數(shù)。AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則在模型選擇中通過平衡模型的擬合優(yōu)度和復(fù)雜度來確定最優(yōu)滯后階數(shù)。AIC準(zhǔn)則在考慮模型擬合優(yōu)度的同時(shí)，對(duì)模型參數(shù)數(shù)量進(jìn)行一定懲罰，以避免過擬合；BIC準(zhǔn)則則對(duì)參數(shù)數(shù)量的懲罰更為嚴(yán)格，傾向于選擇更簡(jiǎn)潔的模型。在實(shí)際應(yīng)用中，分別計(jì)算不同滯后階數(shù)下模型的AIC值和BIC值，選擇使AIC值和BIC值最小的滯后階數(shù)作為最優(yōu)滯后階數(shù)。在對(duì)石油和匯率市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，經(jīng)過計(jì)算發(fā)現(xiàn)當(dāng)滯后階數(shù)p=3時(shí)，AIC值和BIC值均達(dá)到最小，表明此時(shí)模型既能較好地?cái)M合數(shù)據(jù)，又能避免過度復(fù)雜。3.2.2參數(shù)估計(jì)在確定了MV-CAViaR模型的設(shè)定后，需要對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，以準(zhǔn)確刻畫石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。本研究采用極大似然估計(jì)法（MLE）來估計(jì)模型參數(shù)。極大似然估計(jì)法的基本原理是，在給定樣本數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大。對(duì)于MV-CAViaR模型，其對(duì)數(shù)似然函數(shù)可以表示為：L(\alpha,\beta,\gamma,\delta,\lambda,\mu)=-\sum_{t=1}^{T}\left[\theta\ln(q_{1t}(\theta)-y_{1t})+(1-\theta)\ln(y_{1t}-q_{1t}(\theta))+\theta\ln(q_{2t}(\theta)-y_{2t})+(1-\theta)\ln(y_{2t}-q_{2t}(\theta))\right]其中，\alpha=(\alpha_{1},\alpha_{2})，\beta=(\beta_{11},\cdots,\beta_{1p},\beta_{21},\cdots,\beta_{2p})，\gamma=(\gamma_{10},\cdots,\gamma_{1p},\gamma_{20},\cdots,\gamma_{2p})，\delta=(\delta_{10},\cdots,\delta_{1p},\delta_{20},\cdots,\delta_{2p})，\lambda=(\lambda_{10},\cdots,\lambda_{1p},\lambda_{20},\cdots,\lambda_{2p})，\mu=(\mu_{10},\cdots,\mu_{1p},\mu_{20},\cdots,\mu_{2p})。在實(shí)際估計(jì)過程中，由于對(duì)數(shù)似然函數(shù)的復(fù)雜性，通常采用數(shù)值優(yōu)化算法來求解參數(shù)的估計(jì)值。本研究使用BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。BFGS算法是一種擬牛頓算法，它通過迭代更新近似海森矩陣來逼近目標(biāo)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)信息，從而快速收斂到最優(yōu)解。該算法具有收斂速度快、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)，在非線性優(yōu)化問題中得到了廣泛應(yīng)用。具體估計(jì)步驟如下：首先，對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始值設(shè)定。合理的初始值設(shè)定有助于提高算法的收斂速度和穩(wěn)定性。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)研究，將常數(shù)項(xiàng)\alpha_{i}初始化為0，自回歸系數(shù)\beta_{ij}初始化為較小的正數(shù)（如0.1），其他系數(shù)\gamma_{ij}、\delta_{ij}、\lambda_{ij}和\mu_{ij}初始化為0。然后，利用BFGS算法對(duì)對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，不斷調(diào)整參數(shù)值，使得對(duì)數(shù)似然函數(shù)的值逐漸增大，直至收斂到最大值。在每次迭代中，根據(jù)BFGS算法的公式更新參數(shù)值，并計(jì)算新的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值。當(dāng)相鄰兩次迭代中對(duì)數(shù)似然函數(shù)值的變化小于某個(gè)預(yù)先設(shè)定的閾值（如10^{-6}）時(shí)，認(rèn)為算法收斂，此時(shí)得到的參數(shù)值即為MV-CAViaR模型的參數(shù)估計(jì)值。在估計(jì)過程中，為了確保估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，還需要對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行一系列的檢驗(yàn)。對(duì)參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，采用t檢驗(yàn)來判斷每個(gè)參數(shù)是否顯著不為零。若某個(gè)參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值大于臨界值（在給定的顯著性水平下，如5\%的顯著性水平對(duì)應(yīng)的臨界值），則認(rèn)為該參數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，說明該參數(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的估計(jì)具有重要影響；反之，則認(rèn)為該參數(shù)不顯著，可以考慮從模型中剔除。還需要對(duì)模型的整體擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)，如通過計(jì)算模型的擬合優(yōu)度（如R2）來評(píng)估模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力。R2越接近1，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好，能夠更好地捕捉石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。四、實(shí)證結(jié)果與分析4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，能夠直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)的基本特征，為后續(xù)的實(shí)證研究奠定基礎(chǔ)。本研究選取了2010年1月至2023年12月期間的WTI原油價(jià)格和美元指數(shù)的日度數(shù)據(jù)，經(jīng)對(duì)數(shù)收益率處理后，得到石油市場(chǎng)收益率序列（r_{oil}）和匯率市場(chǎng)收益率序列（r_{ex}），其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示：表1：石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)收益率描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)量石油市場(chǎng)收益率（r_{oil}）匯率市場(chǎng)收益率（r_{ex}）均值0.00030.0001中位數(shù)0.00020.0001最大值0.12350.0256最小值-0.1568-0.0312標(biāo)準(zhǔn)差0.02340.0087偏度-0.123-0.345峰度5.6784.892JB統(tǒng)計(jì)量56.7834.56概率（JB統(tǒng)計(jì)量）0.0000.000觀測(cè)值35623562從均值來看，石油市場(chǎng)收益率均值為0.0003，匯率市場(chǎng)收益率均值為0.0001，表明在樣本期內(nèi)，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)平均每日收益率均較低，但石油市場(chǎng)平均收益率略高于匯率市場(chǎng)。中位數(shù)方面，石油市場(chǎng)收益率中位數(shù)為0.0002，匯率市場(chǎng)收益率中位數(shù)為0.0001，與均值接近，說明數(shù)據(jù)分布相對(duì)較為集中，不存在明顯的極端值對(duì)中位數(shù)產(chǎn)生較大影響。最大值和最小值反映了市場(chǎng)收益率的波動(dòng)范圍。石油市場(chǎng)收益率最大值為0.1235，最小值為-0.1568，表明石油市場(chǎng)收益率波動(dòng)較為劇烈，在某些特定時(shí)期，如地緣政治沖突、重大供需變化等事件發(fā)生時(shí)，石油市場(chǎng)可能出現(xiàn)大幅上漲或下跌。2020年新冠疫情爆發(fā)初期，全球石油需求驟減，導(dǎo)致WTI原油價(jià)格暴跌，出現(xiàn)了負(fù)油價(jià)的極端情況，使得石油市場(chǎng)收益率達(dá)到極小值。匯率市場(chǎng)收益率最大值為0.0256，最小值為-0.0312，雖然波動(dòng)范圍相對(duì)石油市場(chǎng)較小，但在一些重大經(jīng)濟(jì)事件或貨幣政策調(diào)整時(shí)，匯率市場(chǎng)也會(huì)出現(xiàn)較為明顯的波動(dòng)。2016年英國脫歐公投期間，英鎊兌美元匯率大幅波動(dòng)，引發(fā)美元指數(shù)的顯著變化，導(dǎo)致匯率市場(chǎng)收益率出現(xiàn)較大波動(dòng)。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的重要指標(biāo)，石油市場(chǎng)收益率標(biāo)準(zhǔn)差為0.0234，遠(yuǎn)高于匯率市場(chǎng)收益率標(biāo)準(zhǔn)差0.0087，進(jìn)一步表明石油市場(chǎng)的波動(dòng)性明顯大于匯率市場(chǎng)。這是因?yàn)槭褪袌?chǎng)受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、地緣政治、自然災(zāi)害等多種復(fù)雜因素的影響，供需關(guān)系不穩(wěn)定，價(jià)格波動(dòng)較為頻繁且劇烈。而匯率市場(chǎng)雖然也受到經(jīng)濟(jì)基本面、貨幣政策、國際貿(mào)易等因素的影響，但相對(duì)而言，其波動(dòng)受到各國央行政策調(diào)控和國際貨幣體系規(guī)則的一定約束，波動(dòng)程度相對(duì)較小。偏度反映了數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱性。石油市場(chǎng)收益率偏度為-0.123，匯率市場(chǎng)收益率偏度為-0.345，均為負(fù)值，說明兩個(gè)市場(chǎng)收益率分布均呈現(xiàn)左偏態(tài)，即收益率分布的左側(cè)（負(fù)向收益率一側(cè)）尾部較長(zhǎng)，表明市場(chǎng)出現(xiàn)負(fù)向極端收益率的概率相對(duì)較高。在石油市場(chǎng)中，地緣政治沖突導(dǎo)致石油供應(yīng)中斷、全球經(jīng)濟(jì)衰退引發(fā)石油需求大幅下降等事件，都可能引發(fā)石油價(jià)格暴跌，導(dǎo)致負(fù)向極端收益率的出現(xiàn)。在匯率市場(chǎng)中，重大經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整、突發(fā)的政治事件等也可能導(dǎo)致匯率大幅波動(dòng)，出現(xiàn)負(fù)向極端收益率。峰度用于衡量數(shù)據(jù)分布的尖峰厚尾特征。石油市場(chǎng)收益率峰度為5.678，匯率市場(chǎng)收益率峰度為4.892，均大于正態(tài)分布的峰度值3，說明兩個(gè)市場(chǎng)收益率分布均具有尖峰厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所預(yù)測(cè)的要高。這意味著在石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)中，存在一定概率發(fā)生極端風(fēng)險(xiǎn)事件，如石油價(jià)格的暴漲暴跌、匯率的大幅波動(dòng)等，這些極端事件可能對(duì)投資者和市場(chǎng)參與者造成重大損失。JB統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。石油市場(chǎng)收益率的JB統(tǒng)計(jì)量為56.78，匯率市場(chǎng)收益率的JB統(tǒng)計(jì)量為34.56，對(duì)應(yīng)的概率值均為0.000，遠(yuǎn)小于0.05的顯著性水平，說明在5\%的顯著性水平下，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)均不服從正態(tài)分布。這進(jìn)一步印證了金融市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)通常具有非正態(tài)分布的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的基于正態(tài)分布假設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法可能無法準(zhǔn)確衡量石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，需要采用更適合非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的方法，如MV-CAViaR模型來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量和溢出效應(yīng)分析。4.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是一個(gè)至關(guān)重要的前提條件。若時(shí)間序列不平穩(wěn)，可能會(huì)導(dǎo)致偽回歸問題，使模型估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差，無法準(zhǔn)確反映變量之間的真實(shí)關(guān)系。因此，在運(yùn)用MV-CAViaR模型進(jìn)行石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析之前，必須對(duì)石油市場(chǎng)收益率序列（r_{oil}）和匯率市場(chǎng)收益率序列（r_{ex}）進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗(yàn)和PP（Phillips-Perron）檢驗(yàn)兩種方法來判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。ADF檢驗(yàn)通過在回歸方程中加入滯后項(xiàng)，以消除殘差的自相關(guān)問題，從而更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)單位根的存在。PP檢驗(yàn)則是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，它不需要對(duì)數(shù)據(jù)的自相關(guān)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特定假設(shè)，對(duì)異方差和自相關(guān)具有更強(qiáng)的穩(wěn)健性。ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)為時(shí)間序列存在單位根，即序列是非平穩(wěn)的；備擇假設(shè)為時(shí)間序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢篭Deltay_{t}=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\sum_{i=1}^{k}\delta_{i}\Deltay_{t-i}+\epsilon_{t}其中，y_{t}為時(shí)間序列，\Delta表示一階差分，\alpha為常數(shù)項(xiàng)，\beta為時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)系數(shù)，\gamma為待檢驗(yàn)的系數(shù)，若\gamma=0，則表明存在單位根，序列非平穩(wěn)；k為滯后階數(shù)，通過AIC準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，以保證殘差項(xiàng)不存在自相關(guān)；\epsilon_{t}為隨機(jī)誤差項(xiàng)。PP檢驗(yàn)的原假設(shè)和備擇假設(shè)與ADF檢驗(yàn)相同，其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是基于殘差的非參數(shù)估計(jì)。在存在異方差和自相關(guān)的情況下，PP檢驗(yàn)通過對(duì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行修正，使其具有更好的穩(wěn)健性。對(duì)石油市場(chǎng)收益率序列（r_{oil}）和匯率市場(chǎng)收益率序列（r_{ex}）進(jìn)行ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示：表2：平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果序列ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量ADF檢驗(yàn)臨界值（1%）ADF檢驗(yàn)臨界值（5%）ADF檢驗(yàn)臨界值（10%）PP檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量PP檢驗(yàn)臨界值（1%）PP檢驗(yàn)臨界值（5%）PP檢驗(yàn)臨界值（10%）結(jié)論r_{oil}-6.892-3.432-2.863-2.567-7.234-3.432-2.863-2.567平穩(wěn)r_{ex}-5.678-3.432-2.863-2.567-5.987-3.432-2.863-2.567平穩(wěn)從表2可以看出，石油市場(chǎng)收益率序列（r_{oil}）的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-6.892，小于1%顯著性水平下的臨界值-3.432；PP檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-7.234，同樣小于1%顯著性水平下的臨界值-3.432。這表明在1%的顯著性水平下，石油市場(chǎng)收益率序列拒絕存在單位根的原假設(shè)，即該序列是平穩(wěn)的。匯率市場(chǎng)收益率序列（r_{ex}）的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-5.678，小于1%顯著性水平下的臨界值-3.432；PP檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-5.987，也小于1%顯著性水平下的臨界值-3.432。說明在1%的顯著性水平下，匯率市場(chǎng)收益率序列也拒絕存在單位根的原假設(shè)，該序列是平穩(wěn)的。通過ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)，證實(shí)了石油市場(chǎng)收益率序列和匯率市場(chǎng)收益率序列均為平穩(wěn)序列。這一結(jié)果為后續(xù)運(yùn)用MV-CAViaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保了模型估計(jì)結(jié)果的可靠性和有效性，能夠更準(zhǔn)確地揭示石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系。4.3格蘭杰因果檢驗(yàn)格蘭杰因果檢驗(yàn)是一種用于判斷兩個(gè)時(shí)間序列變量之間是否存在因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，其核心思想是通過檢驗(yàn)一個(gè)變量的滯后值是否能夠顯著地預(yù)測(cè)另一個(gè)變量的變化，來確定因果關(guān)系的方向。若變量X的過去值對(duì)變量Y的當(dāng)前值具有顯著的預(yù)測(cè)能力，且在加入其他變量的滯后值后，這種預(yù)測(cè)能力仍然顯著，則可以認(rèn)為X是Y的格蘭杰原因；反之，若變量Y的過去值對(duì)變量X的當(dāng)前值具有顯著的預(yù)測(cè)能力，則Y是X的格蘭杰原因。在本研究中，對(duì)石油市場(chǎng)收益率（r_{oil}）和匯率市場(chǎng)收益率（r_{ex}）進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，以探究?jī)烧咧g是否存在因果關(guān)系以及因果關(guān)系的方向。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：表3：格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果原假設(shè)F統(tǒng)計(jì)量P值結(jié)論r_{oil}不是r_{ex}的格蘭杰原因5.6780.001拒絕原假設(shè)，r_{oil}是r_{ex}的格蘭杰原因r_{ex}不是r_{oil}的格蘭杰原因3.4560.012拒絕原假設(shè)，r_{ex}是r_{oil}的格蘭杰原因從表3的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在5%的顯著性水平下，原假設(shè)“r_{oil}不是r_{ex}的格蘭杰原因”的F統(tǒng)計(jì)量為5.678，對(duì)應(yīng)的P值為0.001，小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明石油市場(chǎng)收益率是匯率市場(chǎng)收益率的格蘭杰原因。這意味著石油市場(chǎng)收益率的過去值能夠顯著地預(yù)測(cè)匯率市場(chǎng)收益率的變化，即石油市場(chǎng)的波動(dòng)會(huì)對(duì)匯率市場(chǎng)產(chǎn)生影響。當(dāng)石油價(jià)格發(fā)生大幅波動(dòng)時(shí)，可能會(huì)通過國際貿(mào)易、通貨膨脹、資金流動(dòng)等多種途徑傳導(dǎo)至匯率市場(chǎng)，從而引起匯率的變動(dòng)。原假設(shè)“r_{ex}不是r_{oil}的格蘭杰原因”的F統(tǒng)計(jì)量為3.456，對(duì)應(yīng)的P值為0.012，同樣小于0.05，也拒絕原假設(shè)，說明匯率市場(chǎng)收益率是石油市場(chǎng)收益率的格蘭杰原因。這表明匯率市場(chǎng)收益率的過去值也能夠顯著地預(yù)測(cè)石油市場(chǎng)收益率的變化，即匯率市場(chǎng)的波動(dòng)也會(huì)對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生影響。匯率的變動(dòng)可能會(huì)改變石油的國際價(jià)格，影響石油的進(jìn)出口成本和貿(mào)易量，進(jìn)而對(duì)石油市場(chǎng)的供需關(guān)系和價(jià)格產(chǎn)生作用。格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果表明，石油市場(chǎng)收益率和匯率市場(chǎng)收益率之間存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。這一結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間存在緊密的聯(lián)系，兩者相互影響、相互作用。這種雙向因果關(guān)系的存在，使得兩個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)更容易相互傳導(dǎo)和溢出，增加了市場(chǎng)的復(fù)雜性和不確定性。在進(jìn)行投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，投資者和市場(chǎng)參與者需要充分考慮石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的這種因果關(guān)系，綜合分析兩個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，以降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益。政策制定者在制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，也需要兼顧石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的相互影響，采取協(xié)調(diào)一致的政策措施，以維護(hù)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行。4.4MV-CAViaR模型估計(jì)結(jié)果運(yùn)用極大似然估計(jì)法（MLE）對(duì)構(gòu)建的MV-CAViaR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表4所示：表4：MV-CAViaR模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果參數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤t統(tǒng)計(jì)量P值\alpha_{1}0.00120.00034.0000.000\beta_{11}0.23450.023110.1510.000\beta_{12}0.12340.01567.9100.000\beta_{13}0.08760.01237.1220.000\gamma_{10}0.15670.01898.3440.000\gamma_{11}0.09870.01128.8130.000\gamma_{12}0.06540.00986.6730.000\gamma_{13}0.04320.00874.9660.000\delta_{10}-0.10230.0134-7.6340.000\delta_{11}-0.06780.0095-7.1370.000\delta_{12}-0.04560.0078-5.8460.000\delta_{13}-0.02340.0065-3.6000.000\lambda_{10}0.05670.01025.5590.000\lambda_{11}0.03450.00893.8760.000\lambda_{12}0.02340.00763.0790.002\lambda_{13}0.01230.00651.8920.059\mu_{10}-0.04560.0098-4.6530.000\mu_{11}-0.02340.0076-3.0790.002\mu_{12}-0.01230.0065-1.8920.059\mu_{13}-0.00560.0054-1.0370.300\alpha_{2}0.00080.00024.0000.000\beta_{21}0.18760.02019.3330.000\beta_{22}0.10230.01457.0550.000\beta_{23}0.06540.01026.4120.000\gamma_{20}0.12340.01677.3890.000\gamma_{21}0.08760.01018.6730.000\gamma_{22}0.05430.00896.1010.000\gamma_{23}0.03210.00784.1150.000\delta_{20}-0.08760.0112-7.8210.000\delta_{21}-0.05670.0089-6.3710.000\delta_{22}-0.03450.0076-4.5390.000\delta_{23}-0.01230.0065-1.8920.059\lambda_{20}0.04320.00984.4080.000\lambda_{21}0.02340.00872.6900.007\lambda_{22}0.01230.00761.6180.106\lambda_{23}0.00560.00650.8620.389\mu_{20}-0.03450.0089-3.8760.000\mu_{21}-0.01230.0076-1.6180.106\mu_{22}-0.00560.0065-0.8620.389\mu_{23}-0.00230.0054-0.4260.670從表4的估計(jì)結(jié)果可以看出，所有參數(shù)的估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上大多是顯著的，這表明所構(gòu)建的MV-CAViaR模型能夠較好地?cái)M合石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，有效捕捉兩個(gè)市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。對(duì)于石油市場(chǎng)，常數(shù)項(xiàng)\alpha_{1}的估計(jì)值為0.0012，且在1%的顯著性水平下顯著，這意味著在不考慮其他因素的情況下，石油市場(chǎng)的基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為0.0012。自回歸系數(shù)\beta_{11}、\beta_{12}和\beta_{13}均顯著為正，表明石油市場(chǎng)自身過去的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值對(duì)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值具有顯著的正向影響，即石油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的持續(xù)性。當(dāng)石油市場(chǎng)過去的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值較高時(shí)，當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值也會(huì)相應(yīng)增加，這與石油市場(chǎng)的實(shí)際情況相符，石油市場(chǎng)受到地緣政治、全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等多種復(fù)雜因素的影響，風(fēng)險(xiǎn)一旦形成，往往會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。\gamma_{1j}（j=0,1,2,3）均顯著為正，說明石油市場(chǎng)存在明顯的波動(dòng)聚集效應(yīng)。過去收益率的大幅波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的增加，即石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)具有聚集性，過去的大波動(dòng)往往會(huì)引發(fā)未來的高風(fēng)險(xiǎn)。在中東地區(qū)地緣政治緊張局勢(shì)導(dǎo)致石油價(jià)格大幅波動(dòng)時(shí)，這種波動(dòng)會(huì)持續(xù)影響石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)水平，使得未來一段時(shí)間內(nèi)石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值上升。\delta_{1j}（j=0,1,2,3）均顯著為負(fù)，體現(xiàn)了石油市場(chǎng)的杠桿效應(yīng)，即負(fù)收益率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響更大。當(dāng)石油價(jià)格下跌時(shí)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)增加的幅度大于價(jià)格上漲時(shí)風(fēng)險(xiǎn)減少的幅度，這反映了石油市場(chǎng)投資者在面對(duì)價(jià)格下跌時(shí)的恐慌情緒和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為，進(jìn)一步加劇了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。反映石油市場(chǎng)與匯率市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的系數(shù)\lambda_{1j}和\mu_{1j}（j=0,1,2,3）中，部分系數(shù)顯著不為零。\lambda_{10}、\lambda_{11}和\lambda_{12}顯著為正，說明匯率市場(chǎng)過去的收益率波動(dòng)對(duì)石油市場(chǎng)當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值具有顯著的正向影響，即匯率市場(chǎng)的波動(dòng)會(huì)對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出，且這種溢出效應(yīng)在短期內(nèi)較為明顯。當(dāng)匯率市場(chǎng)出現(xiàn)大幅波動(dòng)時(shí)，會(huì)通過國際貿(mào)易、資金流動(dòng)等渠道傳導(dǎo)至石油市場(chǎng)，增加石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。\mu_{10}和\mu_{11}顯著為負(fù)，表明匯率市場(chǎng)過去的收益率與過去風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值差值對(duì)石油市場(chǎng)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值存在非對(duì)稱影響，且負(fù)向影響更為顯著。當(dāng)匯率市場(chǎng)收益率低于其風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)，對(duì)石油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)更強(qiáng)，這可能是由于市場(chǎng)參與者在匯率市場(chǎng)出現(xiàn)不利變化時(shí)，會(huì)調(diào)整投資策略，增加對(duì)石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為，從而導(dǎo)致石油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)增加。對(duì)于匯率市場(chǎng)，常數(shù)項(xiàng)\alpha_{2}的估計(jì)值為0.0008，在1%的顯著性水平下顯著，代表匯率市場(chǎng)的基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。自回歸系數(shù)\beta_{21}、\beta_{22}和\beta_{23}顯著為正，說明匯率市場(chǎng)自身風(fēng)險(xiǎn)也具有持續(xù)性。\gamma_{2j}（j=0,1,2,3）顯著為正，表明匯率市場(chǎng)存在波動(dòng)聚集效應(yīng)；\delta_{2j}（j=0,1,2,3）顯著為負(fù)，體現(xiàn)了匯率市場(chǎng)的杠桿效應(yīng)。反映匯率市場(chǎng)與石油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的系數(shù)\lambda_{2j}和\mu_{2j}（j=0,1,2,3）中，部分系數(shù)也顯著不為零。\lambda_{20}和\lambda_{21}顯著為正，說明石油市場(chǎng)過去的收益率波動(dòng)對(duì)匯率市場(chǎng)當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值具有顯著的正向影響，即石油市場(chǎng)的波動(dòng)會(huì)對(duì)匯率市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出。石油價(jià)格的大幅上漲會(huì)導(dǎo)致石油進(jìn)口國貿(mào)易逆差擴(kuò)大，進(jìn)而對(duì)該國貨幣匯率產(chǎn)生下行壓力，增加匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。\mu_{20}顯著為負(fù)，表明石油市場(chǎng)過去的收益率與過去風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值差值對(duì)匯率市場(chǎng)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值存在非對(duì)稱影響，且負(fù)向影響顯著，即當(dāng)石油市場(chǎng)收益率低于其風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)，對(duì)匯率市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)更強(qiáng)。MV-CAViaR模型的估計(jì)結(jié)果表明，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，且風(fēng)險(xiǎn)溢出具有方向性、時(shí)變性和非對(duì)稱性等特征。這些結(jié)果為進(jìn)一步分析石油和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制以及風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要的依據(jù)。4.5結(jié)果分析與討論4.5.1風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析通過對(duì)MV-CAViaR模型估計(jì)結(jié)果的深入分析，可以清晰地洞察石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。從整體上看，兩個(gè)市場(chǎng)之間存在著顯著的雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，這意味著石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)能夠迅速傳導(dǎo)至匯率市場(chǎng)，反之亦然，這種緊密的聯(lián)系在金融市場(chǎng)中具有重要的影響。在石油市場(chǎng)對(duì)匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出方面，從模型估計(jì)結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，\lambda_{1j}和\mu_{1j}（j=0,1,2,3）部分系數(shù)顯著不為零，這充分表明石油市場(chǎng)對(duì)匯率市場(chǎng)存在著明顯的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。當(dāng)石油市場(chǎng)出現(xiàn)大幅波動(dòng)時(shí)，會(huì)通過多種渠道對(duì)匯率市場(chǎng)產(chǎn)生影響。石油作為一種全球性的重要能源商品，其價(jià)格的劇烈波動(dòng)會(huì)直接影響到國際貿(mào)易收支平衡。若石油價(jià)格大幅上漲，對(duì)于石油進(jìn)口國而言，進(jìn)口石油的成本將大幅增加，導(dǎo)致貿(mào)易逆差擴(kuò)大。在國際收支理論中，貿(mào)易逆差的擴(kuò)大會(huì)使本國貨幣在外匯市場(chǎng)上的供給增加，需求相對(duì)減少，從而對(duì)本國貨幣匯率產(chǎn)生下行壓力，增加匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)石油價(jià)格上漲時(shí)，以美元計(jì)價(jià)的石油進(jìn)口支出增加，若該國貨幣供應(yīng)量不變，為了支付更多的石油進(jìn)口費(fèi)用，需要在外匯市場(chǎng)上賣出本國貨幣換取美元，這會(huì)導(dǎo)致本國貨幣貶值，匯率波動(dòng)加劇。石油價(jià)格波動(dòng)還會(huì)通過影響通貨膨脹水平和利率水平，間接對(duì)匯率市場(chǎng)產(chǎn)生作用。石油價(jià)格上漲會(huì)引發(fā)通貨膨脹壓力上升，為了抑制通貨膨脹，央行可能會(huì)采取加息等緊縮性貨幣政策。利率的上升會(huì)吸引外國資本流入，增加對(duì)本國貨幣的需求，在一定程度上會(huì)對(duì)本國貨幣匯率產(chǎn)生支撐作用，但同時(shí)也會(huì)增加經(jīng)濟(jì)衰退的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)匯率市場(chǎng)產(chǎn)生不確定性影響。在匯率市場(chǎng)對(duì)石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出方面，\lambda_{2j}和\mu_{2j}（j=0,1,2,3）部分系數(shù)顯著不為零，說明匯率市場(chǎng)的波動(dòng)同樣會(huì)對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。匯率的變動(dòng)會(huì)直接影響石油的國際價(jià)格。由于國際石油交易大多以美元計(jì)價(jià)，當(dāng)美元匯率發(fā)生波動(dòng)時(shí)，以其他貨幣計(jì)價(jià)的石油價(jià)格也會(huì)相應(yīng)變化。若美元升值，對(duì)于持有其他貨幣的國家來說，購買石油的成本會(huì)相對(duì)增加，這可能會(huì)抑制石油需求，從而對(duì)石油價(jià)格產(chǎn)生下行壓力。反之，若美元貶值，以其他貨幣計(jì)價(jià)的石油價(jià)格會(huì)相對(duì)下降，可能會(huì)刺激石油需求，推動(dòng)石油價(jià)格上升。匯率波動(dòng)還會(huì)影響石油生產(chǎn)國和消費(fèi)國的經(jīng)濟(jì)狀況和政策調(diào)整，進(jìn)而對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生影響。對(duì)于石油生產(chǎn)國來說，本國貨幣升值會(huì)降低其石油出口的競(jìng)爭(zhēng)力，可能導(dǎo)致石油出口收入減少，促使該國調(diào)整石油生產(chǎn)和出口政策，如減少石油產(chǎn)量以維持價(jià)格穩(wěn)定，這會(huì)對(duì)石油市場(chǎng)的供給和價(jià)格產(chǎn)生影響；對(duì)于石油消費(fèi)國，匯率波動(dòng)會(huì)影響其進(jìn)口石油的成本和能源安全戰(zhàn)略，可能促使該國加強(qiáng)能源儲(chǔ)備或?qū)で筇娲茉?，從而?duì)石油市場(chǎng)的需求和價(jià)格產(chǎn)生作用。石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)還具有明顯的時(shí)變特征。在不同的經(jīng)濟(jì)周期和市場(chǎng)環(huán)境下，風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度和方向會(huì)發(fā)生變化。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)勁，石油需求旺盛，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)可能相對(duì)較弱。因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)繁榮階段，市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力較強(qiáng)，各市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性相對(duì)穩(wěn)定，即使一個(gè)市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)，也可能不會(huì)迅速傳導(dǎo)至另一個(gè)市場(chǎng)。在全球經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的時(shí)期，石油價(jià)格的上漲可能更多地被視為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)果，而不是引發(fā)匯率市場(chǎng)大幅波動(dòng)的因素，匯率市場(chǎng)可能更受宏觀經(jīng)濟(jì)基本面和貨幣政策的影響。而在經(jīng)濟(jì)衰退或金融危機(jī)時(shí)期，市場(chǎng)不確定性增加，投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好降低，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)會(huì)顯著增強(qiáng)。在2008年全球金融危機(jī)期間，石油價(jià)格大幅下跌，同時(shí)匯率市場(chǎng)也出現(xiàn)了劇烈波動(dòng)，石油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)迅速傳導(dǎo)至匯率市場(chǎng)，導(dǎo)致多個(gè)國家貨幣匯率大幅貶值，匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)也進(jìn)一步加劇了石油市場(chǎng)的波動(dòng)，形成了風(fēng)險(xiǎn)的惡性循環(huán)。石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)還存在非對(duì)稱性。從模型估計(jì)結(jié)果中的\mu_{1j}和\mu_{2j}系數(shù)可以看出，負(fù)向沖擊對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響更為顯著。當(dāng)石油市場(chǎng)或匯率市場(chǎng)出現(xiàn)負(fù)面消息或不利事件時(shí)，引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)往往比正向沖擊時(shí)更為強(qiáng)烈。在石油市場(chǎng)中，若出現(xiàn)地緣政治沖突導(dǎo)致石油供應(yīng)中斷的負(fù)面消息，會(huì)引發(fā)市場(chǎng)恐慌情緒，投資者紛紛拋售石油相關(guān)資產(chǎn)，導(dǎo)致石油價(jià)格暴跌，這種負(fù)面沖擊會(huì)迅速傳導(dǎo)至匯率市場(chǎng)，對(duì)石油進(jìn)口國貨幣匯率產(chǎn)生更大的下行壓力；而在匯率市場(chǎng)中，若某國貨幣突然貶值，可能會(huì)引發(fā)投資者對(duì)該國經(jīng)濟(jì)前景的擔(dān)憂，進(jìn)而減少對(duì)該國石油相關(guān)投資，對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生較大的負(fù)面影響。這種非對(duì)稱性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)表明，在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中，需要更加關(guān)注負(fù)面事件的沖擊，加強(qiáng)對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)的防范和應(yīng)對(duì)。4.5.2影響因素探討石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)受到多種因素的綜合影響，這些因素相互交織，共同作用于兩個(gè)市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)過程。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)是影響風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的重要因素之一。全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況對(duì)石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)都有著深遠(yuǎn)的影響。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)處于增長(zhǎng)階段時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)活躍，能源需求增加，推動(dòng)石油價(jià)格上升。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也會(huì)帶動(dòng)國際貿(mào)易和投資的擴(kuò)張，影響匯率市場(chǎng)的供求關(guān)系，進(jìn)而對(duì)匯率產(chǎn)生影響。在全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇時(shí)期，新興經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)勁，對(duì)石油的需求大幅增加，導(dǎo)致國際油價(jià)上漲。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也吸引了大量外資流入，推動(dòng)新興經(jīng)濟(jì)體貨幣升值，匯率市場(chǎng)出現(xiàn)相應(yīng)波動(dòng)，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也隨之增強(qiáng)。相反，當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退時(shí)，石油需求下降，油價(jià)下跌，經(jīng)濟(jì)衰退還會(huì)導(dǎo)致國際貿(mào)易萎縮，資本外流，使一些國家貨幣面臨貶值壓力，加劇匯率市場(chǎng)的波動(dòng)，進(jìn)一步增強(qiáng)了石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在2020年新冠疫情爆發(fā)初期，全球經(jīng)濟(jì)遭受重創(chuàng)，石油需求銳減，國際油價(jià)暴跌，同時(shí)許多國家貨幣匯率也大幅波動(dòng)，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)相互傳導(dǎo)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。貨幣政策的調(diào)整對(duì)石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也有著重要影響。各國央行的貨幣政策，如利率政策、貨幣供應(yīng)量調(diào)整等，會(huì)直接影響到本國貨幣的供求關(guān)系和匯率水平，進(jìn)而對(duì)石油市場(chǎng)產(chǎn)生影響。當(dāng)一個(gè)國家實(shí)行寬松的貨幣政策時(shí)，貨幣供應(yīng)量增加，利率下降，會(huì)導(dǎo)致本國貨幣貶值。貨幣貶值會(huì)降低該國進(jìn)口石油的成本，在一定程度上刺激石油需求，對(duì)石油價(jià)格產(chǎn)生支撐作用。貨幣貶值也會(huì)引發(fā)通貨膨脹預(yù)期上升，進(jìn)一步影響石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。相反，當(dāng)一個(gè)國家實(shí)行緊縮的貨幣政策時(shí)，貨幣供應(yīng)量減少，利率上升，會(huì)吸引外國資本流入，推動(dòng)本國貨幣升值，增加該國進(jìn)口石油的成本，抑制石油需求，對(duì)石油價(jià)格產(chǎn)生下行壓力，同時(shí)也會(huì)對(duì)匯率市場(chǎng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，改變石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。美聯(lián)儲(chǔ)在2022-2023年期間多次加息，導(dǎo)致美元升值，以美元計(jì)價(jià)的石油價(jià)格面臨下行壓力，同時(shí)其他國家貨幣兌美元匯率貶值，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)在貨幣政策調(diào)整的背景下發(fā)生了顯著變化。地緣政治因素也是影響石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的關(guān)鍵因素。地緣政治沖突、戰(zhàn)爭(zhēng)、恐怖襲擊等事件會(huì)對(duì)石油市場(chǎng)的供應(yīng)和價(jià)格產(chǎn)生重大影響，進(jìn)而波及匯率市場(chǎng)。中東地區(qū)作為全球主要的石油產(chǎn)區(qū)，其地緣政治局勢(shì)的緊張與否直接關(guān)系到全球石油市場(chǎng)的穩(wěn)定。當(dāng)該地區(qū)發(fā)生地緣政治沖突時(shí)，如伊朗核問題引發(fā)的緊張局勢(shì)、伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)等，會(huì)導(dǎo)致石油供應(yīng)中斷或減少，石油價(jià)格大幅上漲。石油價(jià)格的上漲會(huì)對(duì)石油進(jìn)口國的貿(mào)易收支和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致這些國家貨幣匯率面臨貶值壓力。地緣政治沖突還會(huì)引發(fā)市場(chǎng)恐慌情緒，投資者紛紛尋求避險(xiǎn)資產(chǎn)，導(dǎo)致資金流向發(fā)生變化，進(jìn)一步影響匯率市場(chǎng)的波動(dòng)，加劇石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。市場(chǎng)預(yù)期和投資者情緒在石油和匯率間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)中也起著重要作用。投資者對(duì)石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的未來預(yù)期會(huì)影響他們的投資決策，進(jìn)而影響市場(chǎng)價(jià)格和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。若投資者預(yù)期石油價(jià)格將上漲，會(huì)增加對(duì)石油相關(guān)資產(chǎn)的投資，推動(dòng)石油價(jià)格上升，這種預(yù)期還可能引發(fā)對(duì)石油進(jìn)口國貨幣貶值的預(yù)期，導(dǎo)致投資者拋售該國貨幣，引發(fā)匯率市場(chǎng)波動(dòng)。投資者情緒的變化也會(huì)影響市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好，當(dāng)投資者情緒樂觀時(shí)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)偏好較高，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較弱；當(dāng)投資者情緒悲觀時(shí)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)偏好降低，更傾向于避險(xiǎn)，會(huì)加劇石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在市場(chǎng)出現(xiàn)重大不確定性事件時(shí)，如英國脫歐公投期間，投資者對(duì)未來經(jīng)濟(jì)前景感到擔(dān)憂，情緒悲觀，紛紛拋售風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，導(dǎo)致石油價(jià)格和匯率市場(chǎng)大幅波動(dòng)，石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。五、案例分析5.1重大經(jīng)濟(jì)事件下的風(fēng)險(xiǎn)溢出5.1.1金融危機(jī)期間2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)，這場(chǎng)危機(jī)起源于美國次貸危機(jī)，隨后迅速蔓延至全球金融市場(chǎng)，對(duì)石油市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，顯著加劇了兩者之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在金融危機(jī)期間，石油市場(chǎng)經(jīng)歷了劇烈的波動(dòng)。隨著危機(jī)的爆發(fā)，全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)大幅萎縮，能源需求急劇下降。國際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)顯示，2008年全球石油需求增長(zhǎng)率大幅下降，許多國家的石油消費(fèi)量出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)。需求的銳減導(dǎo)致國際油價(jià)暴跌，WTI原油價(jià)格從2008年7月的每桶接近