石油价格、股票指数与汇率联动研究

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英文标题：
《A study of co-movements between oil price, stock index and exchange rate
  under a cross-bicorrelation perspective: the case of Mexico》
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作者：
Semei Coronado and Omar Rojas
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  In this chapter we studied the nonlinear co-movements between the Mexican Crude Oil price, the Mexican Stock Market Index and the USD/MXN Exchange Rate, for the sample period from 1994 to date. We used a battery of nonlinear tests, cf. (Patterson & Ashley, 2000) and one multivariate test, in order to determine the dynamic co-movement exerted from the oil prices to the stock and exchange rate markets. Such co-movement and time windows are exposed using the Brooks & Hinich (1999) cross- bicorrelation statistical test. The effects of oil spills on other markets have been studied from different angles and on several financial assets. In this study, we focus our attention on the detection, not only of the correlations amongst markets but on the epochs in which such nonlinear dependence might occur. This is important in order to understand better, how the markets that drive the economy interact with each other. We hope to contribute to the literature with such findings, filling a gap in the emerging markets context, in particular, for the Mexican case.
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中文摘要：
在本章中，我们研究了墨西哥原油价格、墨西哥股票市场指数和美元/墨西哥比索汇率之间的非线性协动，从1994年至今的样本期。我们使用了一系列非线性测试，参见（Patterson&Ashley，2000）和一个多变量测试，以确定从石油价格到股票和汇率市场的动态协同运动。使用Brooks&Hinich（1999）交叉双相关统计检验揭示了这种协同运动和时间窗。石油泄漏对其他市场的影响已经从不同的角度和几个金融资产进行了研究。在这项研究中，我们不仅关注市场之间的相关性，还关注这种非线性依赖可能发生的时代。为了更好地理解推动经济的市场是如何相互作用的，这一点很重要。我们希望通过这些发现为文献做出贡献，填补新兴市场背景下的空白，尤其是墨西哥案例。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> A_study_of_co-movements_between_oil_price,_stock_index_and_exchange_rate_under_a.pdf (314.97 KB)

2022-5-10 18:34:35 上传

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关键词：股票指数 石油价格 Co-Movements Multivariate Quantitative

在交叉双相关视角下研究油价、股票指数和汇率之间的协同运动：墨西哥塞梅科罗纳多1号、奥马尔·罗哈斯2号的案例摘要在本章中，我们研究了墨西哥原油价格、墨西哥股票市场指数和美元/墨西哥比索汇率之间的非线性协同运动，从1994年至今。我们使用了一系列非线性测试，参见（Patterson&Ashley，2000）和一个多变量测试，以确定从石油价格到股票和汇率市场的动态协同运动。使用Brooks&Hinich（1999）交叉双相关统计检验揭示了这种协同运动和时间窗。石油泄漏对其他市场的影响已经从不同的角度和几个金融资产进行了研究。在这项研究中，我们不仅关注市场之间的相关性，还关注这种非线性依赖可能发生的时代。为了更好地理解推动经济的市场是如何相互作用的，这一点很重要。我们希望通过这些发现为文献做出贡献，填补新兴市场背景下的空白，尤其是墨西哥案例。关键词：非线性测试；共同运动；金融市场JEL分类：C22，G15，N26！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！1瓜达拉哈拉大学，墨西哥梅托多斯·库安蒂塔沃斯学院教授；电子邮件：semeic@cucea.udg.mx2泛美大学瓜达拉哈拉校区，墨西哥经济和商业科学研究教授；电子邮件：orojas@up.edu.mx!1.

引言鉴于油价在过去几年中已达到高波动水平，以及它对世界各国，尤其是进口国和出口国的其他金融市场和宏观经济变量的影响，对油价的研究至关重要，墨西哥就是一例。此外，石油是一种衍生出其他产品的产品，因此它们可以以不同的方式使用，对金融市场和汇率产生影响；石油价格的波动可能会影响全球经济行为：提高商品和服务的生产成本，对通货膨胀产生影响，财富从石油消费者转移到石油产品，以及消费者的信任，等等，参见（布兰查德和加利，2007年；吉姆·内兹·罗德里格斯和桑切斯，2005年；图尔汗、哈齐哈萨诺格鲁和索伊塔斯，2013年）。如果石油价格对金融市场有溢出效应，那么预计这些价格将与股票价格相关。正如Jones等人（2004年）所说，“理想情况下，股票价值反映了市场对企业未来盈利能力的最佳估计，因此石油价格冲击对股票市场的影响是衡量其经济影响的有意义且有用的指标。

由于资产价格是公司未来净收益的当前贴现值，石油价格冲击的当前和预期未来影响都应该很快被吸收到股价和回报中，而不必等待这些影响实际发生。”因此，如果油价上涨，股票、市场的回报率将下降，这取决于它是进口国还是出口国：对于进口国来说，油价上涨对汇率的压力减小，对内部通货膨胀的压力增大（R.D.Huang，Masulis和Stoll，1996）；正如戈卢布（1983年）和克鲁格曼（1983年）以及最近的研究所指出的那样，油价与消费者和生产者的进出口汇率有关，参见（阿克兰，2004年；天野之弥和范诺登，1998年；贝纳西·奎雷，米格农和佩诺，2007年；利扎多和莫里克，2010年；帕克和拉蒂，2008年；雷波雷多，里维拉·卡斯特罗和泽本德，2014年）。因此，研究石油、汇率和金融市场之间的关系，尤其是在墨西哥的情况下，如果考虑到墨西哥是一个石油生产国，并被认为是一个不断增长的新兴经济体，那么这项研究将非常有意义。关于石油价格和宏观经济变量之间的关系，特别是汇率和金融市场之间的关系，有不同的研究。从不同的经济和金融角度来看，如果市场是有效的，这些研究已经在发达市场和新兴市场以及石油进出口国进行。

体制转换阈值、供需平衡点、长期关系、货币和财政政策对油价的影响、货币升值或贬值（通常与美元或欧元有关），为股东和管理者提供了更好的投资组合理解，参见（Abdalla&Murinde，1997年；Syed A Basher&Sadorsky，2006年；Syed Abul Basher，Haug和Sadorsky，2012年；Eryigit，2012年；B.-N.Huang，Hwang和Peng，2005年；Imarhiagbe，2010年；Jawadi和Leoni，2009年；Liu，Ji和Fan，2013年；Narayan和Narayan，2010年；Sahu，Mondal和其他人，2015年）。在墨西哥的案例中，有一些研究将注意力集中在石油价格和金融市场的关系上，采用了不同的方法，参见（菲利斯、德吉安纳基斯和弗洛罗斯，2011年；哈穆德和李，2005年；马盖雷，2004年；莫汉蒂、南达、土耳其斯坦和阿莱塔尼，2011年）；关于石油价格和汇率之间的关系，参见（Turhan等人，2013年），而关于汇率和金融市场之间的关系，参见（Diamandis&Drakos，2011年；Ocampo，2009年；Volkov&Yuhn，2015年）。鉴于墨西哥是一个石油出口国和一个不断增长的新兴经济体，本章介绍的研究分析了墨西哥的情况。在本章中，我们研究了墨西哥原油价格（而非布伦特原油或西德克萨斯国际原油价格）、墨西哥股市指数（IPC）和美元/美元汇率之间的非线性协动。我们使用了一系列非线性测试，参见（Patterson&Ashley，2000）和一个多变量测试，以确定从石油价格到股票和汇率市场的动态协同运动。

使用Brooks&Hinich（1999）交叉双相关统计检验揭示了这种协动和时间窗，这是一种使用交叉双相关的非线性多变量检验，以确定一对时间序列之间的函数非线性关系。它揭示了这种双关联的流动方向，以及通过三阶分布矩的显著滞后。该测试已成功应用于不同的经济和金融非线性时间序列，参见（科罗纳多·拉米雷斯、罗哈斯、罗梅罗·梅扎和维尼加斯·马丁内斯，2015年；查曼斯基、多马尔、希尼奇和塞莱蒂斯，2007年；罗梅罗·梅扎、科罗纳多和塞莱蒂斯，2014年；塞莱蒂斯、马利亚里斯、希尼奇和戈加斯，2012年）。石油泄漏对其他市场的影响已经从不同的角度和几个金融资产进行了研究。在这项研究中，我们不仅关注市场之间的相关性，而且关注这种非线性依赖可能发生的事件。为了更好地理解推动经济的市场是如何相互作用的，这一点很重要。我们希望通过这些发现为文献做出贡献，填补新兴市场背景下的空白，尤其是墨西哥案例。本文的结构如下：在第2节中，我们从单变量的角度研究了价格和收益的时间序列，展示了描述性统计、平稳性和非线性检验；在第3节中，我们描述了所使用的方法，即Brooks和Hinich交叉双相关检验；第4节给出了实证分析的结果和讨论，而第5节给出了结论。2.

本文分析了三种时间序列价格的经验数据：墨西哥玛雅原油（Oil）、美元/墨西哥比索（USD/MXN）汇率和墨西哥股市指数（IPC）。所有价格均来自彭博社。分析的时间段跨度为1998年2月1日至2014年1月30日，每个系列共有4278次观测。为了使数据可用于分析，对它们进行了转换，以消除任何线性依赖关系。转换后的序列用于测试共动和相关性。接下来，我们将展示数据转换过程。作为第一步，通过取连续观察值的对数差，将价格转换为一系列连续复合的百分比回报，即！“#$%%&\'（）*”+（）*“，-，其中*”是该系列在第/天的价格。图1显示了所有系列的价格和回报。图1美元/墨西哥比索（顶部）、IPC（中部）和石油（底部）的价格（左侧）和收益（右侧）的时间序列图。资料来源：作者使用彭博社的数据！2.1. 报表的描述性统计汇总统计如表1所示。正如预期的那样，这些统计数据与金融时间序列的一些典型事实是一致的（Cont，2001）。特别是，峰度表明返回分布是轻量级的。此外，Jarque Bera统计数据证实了回报率并非正态分布。表1。返回时间系列的汇总统计数据机油返回SUSD/MXN返回SIPC返回SOBServationsMean0。030.010.05标准偏差2。450.631.51偏度-0.040.771.10荨麻疹6。0913.9122.55Jarque-Bera1699。8921639.4668938.142.2. 平稳性测试在表2中，我们展示了ADF（Dickey&Fuller，1981）和RALS（Im，Lee和Tieslau，2014）测试的结果。

众所周知，统计值越负，对假设的否定就越强烈，即在所选的1%、5%和10%显著性水平上有一个单位根。正如我们所观察到的，这两个检验都意味着否定了无效假设。表2。ADF和RALS平稳性测试的结果。SeriessStatisticadFralSoil-14.88-15.82USD/MXN-17.73-19.09IPC-17.29-18.37*显著性为1%、5%和10%。ADF测试的临界值分别为-3.96、-3.41、-3.12。3.非线性序列相关性测试我们展示了应用于样本的三个非线性测试的结果，来自Patterson和Ashley（2000）的非线性测试组合：McLeod和Li（1983）、EngleLM（1982）和BDS（Broock、Scheinkman、Dechert和LeBaron，1996）。导言中提到的一系列常规线性测试是事先进行的，可根据要求从作者处获得。这些测试无法捕捉数据中的非线性模式。该系列被调整为01\'$。，01\'2. 还有1英尺3英寸。，在应用测试之前，为了消除任何线性相关性，选择最佳滞后以最小化Schwarz的贝叶斯信息准则。因此，考虑到5%的显著性水平（见表3），我们拒绝了零假设，其中纯白色噪声仅由历史序列的非线性来解释。表3。非线性测试结果TestOilUSD/MXNIPC01\'$.01\'2.01\'4。McLeod Li testLag 50.0000.0000.000Lag 150.0000.0000.000Lag 200.0000.0000.000Engle LM testLag 50.0000.0000.000Lag 150.0000.0000.000Lag 200.0000.0000.000BDS testm=2，ε=0.5s0。0000.0000.000m=3，ε=1s0。0000.0000.000m=4，ε=1.5s0。0000.0000.0003.

方法论Brooks和Hinich（1999）声称，交叉双相关检验将允许研究人员识别两对变量之间是否存在非线性相关性。样本序列的大小为N，有两个平稳变量&5\'/6。和7\'/6。。由于我们正在处理总序列的第一个滞后差异和小子样本，平稳性假设是合理的。每个序列被分成等长的、不重叠的移动时间窗口或帧，其中t是一个整数，k代表第k个窗口，两个序列联合协方差平稳，已经标准化。检验的无效假设表明这两个变量为5\'/6。7/6没有依赖性，实际上是纯白噪声。另一种假设是，该序列具有交叉双卵巢，899:\'！；<。定义为=>5/65/6！7 /6? < @, 与零不同。在无效假设下，899:！；<每一次都是零！；<除非是&！#<#%。根据测试，如果899:！；<&一对变量之间存在相关性A%&至少一个r值或一对！和<。接下来，我们将展示给出！；<样本557交叉相关899:！；<#B+C，-5/65/6！7\'/6? <.DE“F-式中，C#GHI&\'！<…我们可以将交叉双相关解释为一个变量的值与两个变量的交叉相关值之间的关系程度。二阶检验不包括当前元素，并在01\'*”的误差项上执行。拟合以清除单变量自相关排列。因此，当前相关性不会e拒绝无效假设的原因。为了执行三阶测试，我们对J01\'$的错误项进行了测试。

对于USD/MXN-IPC和OIL-IPC，J01\'K表示OIL-USD/MXN；其中一个方程中有一个电流项的模型（选择01\'*.和J01*模型的p阶以最小化Schwartz（BIC）准则）。预白化步骤基于消除任何线性相关或互相关的存在。因此，变量之间的任何显著相关性都应归类为非线性。设L#BM，其中%N O N%P2（在我们的研究案例中，我们选择O#%P3；B#3KQQ，有152个长度为28天的非重叠窗口）。非零交叉双相关的相应测试统计数据为R99:B#B+C 899:S！<；TUF-TVF，T&&W+<A+$；$；%在这些统计数据中，L是验证相关性的次数，L\'KL+$。是探测交叉双相关的次数。继Hinich（1996）之后，我们指出，&R99:是与L和L\'KL+$渐近分布的XS。自由度，如B Y ZP4。结果和讨论在表4中，我们展示了布鲁克斯和希尼奇交叉双相关试验的结果。第一列显示非重叠窗口的总数，其中样本被分割，第二列显示每个窗口的长度（以天为单位），第三列显示交叉双相关性测试的序列对，第四列显示有意义窗口的数量（以及占总数的百分比），其中发现了非线性周期，第五列显示了所研究的一对回归时间序列之间的相关性。表4。