【文献阅读】极端事件、经济不确定性、原油期货价格泡沫投机

Extreme events, economic uncertainty and speculation on occurrences of price bubbles in crude oil futures

极端事件、经济不确定性、原油期货价格泡沫投机

基本信息

本文考察了极端事件、经济不确定性和投机行为对原油期货价格泡沫的影响。
为了更好地预测和估计原油期货的正/负价格泡沫，采用LPPLS。
面板概率模型考察了极端事件、经济不确定性和投机对原油价格泡沫的影响。
结果表明，2019新冠和俄乌战争等近期极端事件对原油期货正/负泡沫均有显著影响。经济不确定性指标对原油中的正/负泡沫均有显著影响。然而，结果发现，投机显著影响正泡沫，而不显著影响负泡沫。总的来说，极端事件、经济不确定性和投机行为都可能导致原油期货市场价格泡沫的出现。
该研究为政策制定者和市场参与者监测价格泡沫的发生提供了新的见解。

张张张三丰de思考与总结
本文是对四个主要的原油市场进行考察。（1）利用LPPLS方法对期货价格泡沫进行检测，（2）利用Probit分别对几个影响因素进行回归分析，这里面，先总体回归分析，再对四个原油期货市场的情况单独进行回归分析。
文章的边际贡献在于：（1）LPPLS方法分析，以及详细介绍正负泡沫的特征（总天数、频率、持续时间）；（2）影响因素的选取方面。极端事件考察了新冠和俄乌战争，经济不确定性以及投机。
总体来说，感觉是一篇很完整的论文！创新点，可能更多的在于影响因素方面吧。

1.引言

【背景介绍】
价格泡沫的预测是与能源市场相关的一个重要问题。当特定资产的价格大大超过其内在价值时，就会出现资产价格泡沫。这些泡沫可能对金融、大宗商品和金融衍生品市场产生严重影响。
现有的研究侧重于泡沫的存在，讨论泡沫何时出现和破裂。最近，原油继续在全球能源系统中发挥主导作用，并经常被认为是全球经济状况的有用指标。原油市场已经发现了多个价格泡沫。
泡沫检测方法的主流之一SADF和GSADF。
而泡沫检测的另一主流方法是采用对数周期幂律奇点(LPPLS)来预测金融市场泡沫。
这两种泡沫检测方法都可以有效地检测价格泡沫的发生，但是SADF和GSADF不能直接区分正泡沫和负泡沫。
因此，为了识别原油期货中的正泡沫或负泡沫，本研究采用lppls模型来检测泡沫的发生。
介绍极端事件、经济不确定性和投机行为各与价格泡沫的关系。（分了3段展开介绍）
【研究内容】
本文旨在预测原油期货的价格泡沫，并考察极端事件、经济不确定性和投机行为对原油期货价格泡沫的影响。 在洲际交易所(ICE)上市的四种原油期货中，哪些因素可以预测泡沫，包括Brent、WTI、Oil)和Gasoil期货。极端事件是原油期货价格泡沫产生的触发或加剧因素。同时，经济的不确定性会影响投资者情绪和市场投机。投机行为可能导致投资者变得更加谨慎，从而影响原油期货泡沫的整体发生。
【边际贡献】
（1）本研究通过lppls模型识别原油期货的正/负价格泡沫。定义原油期货正/负泡沫的主要特征，即原油期货价格泡沫出现的总天数、频率和持续时间。
（2）近期新冠疫情、俄乌冲突等极端事件对原油期货价格泡沫的影响研究。
（3）经济不确定性对油价产生影响，在实证模型中包含了四个经济不确定性的度量。
（4）为了验证投机行为对原油期货价格泡沫的影响，本研究采用Garcia et al .(1986)提出的从期货交易量和未平仓量计算投机行为。
【章节安排】

2.文献综述

2.1. 价格泡沫

2.2. 极端事件与原油市场

2.3. 经济不确定性与原油市场

2.4. 投机与原油市场

3. 方法和模型设置

3.1. 预测原油期货的正负泡沫——LPPLS model

LPPLS模型是由Johansen等(1999)开发的一种灵活的泡沫检测工具，它建立在超指数价格加速起源的正反馈机制上，假设资产价格是由异质主体之间的重复非线性相互作用决定的。
Johansen等(2000)提供了泡沫的实时诊断和崩溃预测，以应对在短暂的负泡沫期间发生的价格下跌，他们将其解释为理性代理人接受的有效随机首付。

LPPLS模型包含了金融经济学和行为金融学的概念，从而产生了LPPLS模型，该模型将资产价格的预期对数描述为带有对数周期振荡的幂律:

关键公式： $E[ln(p)] = A + (t_c - t)^m[B + C_1cos(wln(t_c - t) + C_2sin(wln(t_c - t))]$

其实，在实际中简化了参数，该文中并未使用，但如果自己做的时候，记得更新！

3.2. 用面板概率模型预测价格泡沫的发生

使用probit进行估计。

4. 数据和实证结果

4.1. 数据

原油期货信息。
包括四种①布伦特（Brent）、②西德克萨斯中质原油（WTI）、③石油（Oil）和④汽油（Gasoil）。
样本期为2011年9月19日至2022年9月30日。
每日价格序列、未平仓合约和交易量从Wind数据库中检索。
The price is the closing price of the most actively traded nearby contract. The open interest and trading volume also correspond to the nearby contract
该价格是交易最活跃的近月合约收盘价。未平仓合约open interest（OI）和交易量trading volume（TV）也与近月合约相对应。
投机比率speculation ratio（SPEC） = 交易量( $TV_t$ )除以未平仓量( $OI_t$ ):

$\frac{TV_t}{OT_t}\$

原油期货的描述性统计如表1所示。

值得注意的是，在新冠肺炎疫情席卷全球、国际原油需求崩溃、供应急剧增加的三重打击下，WTI原油价格于2020年4月20日最低 -37.630美元/桶，创新世纪以来新低。与此同时，根据IEA(2022)《2022年世界能源展望》，全球原油价格在2022年第一季度上涨了26%以上，IEA将其定义为2022年全球能源危机。价格上涨的原因与新冠肺炎疫情和全球消费需求反弹有直接关系。

经济不确定性指标包括OVX、EPU、CESI和IDT。
这四个系列的模式如图1所示。
OVX和CESI分别取自CBOE global group和Citi group。
EPU和IDT取自http://www.policyuncertainty.com/每日频率。

经济不确定的变量

经济不确定性的描述性统计如表所示。

经济不确定性的描述性统计结果

OVX在2020年4月20日达到峰值325.15，这也是WTI价格为负的同一天。EPU在2020年5月5日达到最高值807.660。CESI是衡量意外经济表现的指标，在2020年7月16日达到峰值。IDT在世卫组织宣布COVID-19为全球大流行两周后的2020年3月23日达到高峰。

4.2. 气泡检测

本研究采用lppls模型生成120天移动窗口的预测气泡。
原油期货价格、泡沫信心指标的变化规律如图所示。
检测结果

2013年初、2017年底和2021年初这三个时期，原油期货都出现了正泡沫预警。
2014年底，2018年底和2020年初三个时间段，原油期货显示负泡沫预警。

值得注意的是，战争等极端事件会导致价格泡沫的发生。

例如，由于俄罗斯和乌克兰的战争，2022年的正泡沫集群。
2014年6月20日布伦特原油价格达到106.83美元/桶的峰值后，油价暴跌至48.47美元/桶，并持续下跌至2015年1月28日，半年跌幅达55%，残酷的石油期货负泡沫集群出现。
在2020年初，由于COVID-19，负泡沫集群再次出现。2020年初，由于新冠肺炎疫情的全球影响或各国为减轻疫情影响而采取的措施(如关闭边境、关闭边境以防止冠状病毒传播或疾病的影响)，原油需求大幅下降。

为了更好地理解价格泡沫的共同运动，我们计算了每2个期货泡沫的相关性，并在下表中显示。这些原油期货出现泡沫的幅度很大。值得注意的是，Oil和Gasoil的正泡沫相关性和负泡沫相关性在所有期货对中都是最高的，分别为57.9%和66.3%。各对负气泡的相关系数高于各对正气泡的相关系数。

4.3. 面板Probit模型预测价格泡沫发生的结果

为了分析极端事件、经济不确定性和投机行为对原油期货价格泡沫的影响，用所有变量的多变量模型（multivariate models）进行了估计。
正泡沫表明价格迅速上涨，反应过度，随后可能出现价格急剧下跌。
负泡沫的特点是价格快速加速下跌，这与正泡沫是对称的。

实证结果分析

【1】极端事件的所有系数都具有显著的统计学意义，这意味着极端事件增加了原油期货泡沫的发生。从2020年初开始，新冠肺炎疫情开始扩散并影响全球经济。结果表明，新冠显著影响原油期货正、负泡沫的出现。同时，俄乌战争显著影响原油期货正泡沫的出现，这与2022年全球能源危机相吻合，导致原油期货价格大幅上涨。

【2】经济不确定性的四项指标的所有系数都具有统计学意义。

OVX可以显著地预测正/负泡沫的发生，其中价格机制的变化采取价格趋势的重大调整的形式。OVX与正泡呈负相关，而OVX与负泡呈正相关。OVX对正泡沫的预测是显著为负，这意味着当原油期货价格继续上涨时，尽管原油的波动性很大，但市场可能反应不足，然后价格趋于平稳，价格上涨放缓。另一方面，OVX正向显著影响了负泡沫，这表明虽然原油的波动性很高，但伴随着价格的快速加速下跌。
EPU对正泡沫和负泡沫均有显著的负预测。EPU指数只反映媒体已经反映和讨论过的政策不确定性来源。当EPU较高时，原油价格在上升或下降趋势中都可能减缓价格加速，因此EPU与正泡沫的关系和EPU与负泡沫的关系为两个负数。
CESI代表官方经济结果与预测之间差异的总和。其总和大于0，其经济表现通常超出市场预期。如果总和小于0，则其经济状况通常比预期的要差。CESI与正泡沫的关系为正，说明CESI对原油期货正泡沫有显著的预测作用，当经济运行良好时，原油期货价格会加速并持续上涨。然而，CESI与负泡沫之间的关系是负的，这表明如果经济好转，那么原油期货价格将减缓其下跌或价格停滞。
IDT是衡量由严重疾病引起的不确定性的指标。IDT与正泡沫和IDT与负泡沫的关系均为正，表明价格泡沫正在盛开，并可能在严重疾病带来的不确定性增加的同时破裂。

【3】SPEC反映了投资者的投机行为，结果表明SPEC只能显著影响原油期货的正向泡沫。这表明，虽然投机者在市场上很活跃，但他们增加了正价格泡沫的增量。

4.4. 用probit模型预测单个期货价格泡沫发生的结果

和4.3的方法相同，分别对每一个原油期货价格进行回归测试。（在此，不详细解读结果了）

然而，个别期货的一些结果有所不同，可能是因为每个期货的规格不同，这导致经济不确定性措施和SPEC预测的正/负泡沫与面板概率回归略有不同。总体而言，结果显示气泡的预测方向与面板概率回归相同。

4.5.稳健性检验

基于SADF和GSADF的气泡检测，进行稳健性检验。

SADF和GSADF泡沫检测结果

SADF和GSADF检验在不区分正/负气泡的情况下预测气泡，但检测到的气泡发生周期显示出相似的模式，并验证了LPPLS模型的气泡检测。

结果否定了没有气泡的零假设，显示了爆炸行为的存在。检测到的气泡见下图。

5. 结论

在本研究中，我们通过建立面板概率模型考察了极端事件、经济不确定性和投机对原油期货价格泡沫的发生进行推测。具体来说，我们利用LPPLS对原油期货的正泡沫和负泡沫进行预测，并找到原油期货正泡沫和负泡沫发生模式的证据。进一步应用面板概率回归分析了影响价格泡沫的因素。
泡沫预测不仅对了解原油期货价格动态有重要意义，而且对市场监测也有重要意义。目前，泡沫探测指标将严重影响未来整个经济的发展。这也从一个侧面说明，认识和掌握泡沫的形成机制，识别泡沫，对于保持经济健康运行具有重要的现实意义。
预测潜在泡沫的能力对市场监测和对原油期货价格动态的理解做出了重要贡献。本研究探讨了原油期货正/负泡沫的预测因素，丰富了这一领域的研究。这些结果对政策制定者和对原油期货感兴趣的投资者都很重要。了解原油期货价格泡沫的影响因素是政策制定者和投资者进行投资组合风险管理和对冲的关键问题。了解原油期货的价格泡沫对投资组合的分散和交易策略的制定具有重要意义。特别是极端事件、经济不确定性和投机行为影响原油期货价格泡沫的发生。另一方面，决策者在制定经济政策时应该谨慎，因为价格泡沫可能会破坏这些政策的成功结果。同时，投资者对原油期货的投机交易也值得所有参与者的关注，因为投机仍然加速了正泡沫的发生。
最后，任何资产或商品的价格泡沫问题一直是全球资本市场的重要问题。近年来，由于经济形势日益复杂、危机频发、新冠肺炎疫情蔓延、全球战争等诸多极端事件，原油市场的不确定性增加。未来和进一步的研究可以在另一个领域研究这些问题观点或方法，例如使用价格发现的面板数据来考虑分解的价格数据，这些数据不仅可以在很长一段时间内观察到多个市场，还可以观察到大量资产或商品。