Моделирование волатильности рынка нефти

В данной статье исследуется, какая модель лучше всего подходит для моделирования волатильности нефтяного рынка. Моделирование волатильности нефтяного рынка является важным предметом как экономического, так и финансового анализа, поскольку шоки на нефтяных рынках влияют на экономику стран экспортеров и импортеров нефти, а также на доходность инвестиционных портфелей. Существует много исследований, которые ищут наилучшую модель среди различных типов моделей GARCH, применяют машинное обучение или исследуют связь между нефтяным рынком и другими экономическими переменными. Наша работа отличается от предыдущих тем, что мы используем более широкий спектр методов, то есть, прежде всего, анализируя как различные временные горизонты (1-дневный, 1-недельный и 1-месячный), так и различные типы прогнозирования (скользящее и расширяющееся окно); затем мы выбираем лучшую модель среди нескольких типов моделей GARCH, к которым применяется ANN, а не берем одну случайным образом; аналогичным образом мы исследуем более широкий диапазон дополнительных переменных, таких как фондовые индексы или курсы валют, однако используем только те, которые влияют на волатильность нефтяного рынка; и, наконец, мы смотрим как на статистическое, так и на экономическое сравнение функций потерь. Мы пришли к выводу, что среди рассмотренных моделей типа GARCH модель с Марковскими переключениями, состоящая из двух режимов GARCH и EGARCH, работает значительно лучше для всех прогнозируемых периодов. Более того, применение ANN уменьшает все функции потерь, с разницей, которая становится более значимой на более длинных горизонтах. Наконец, чем длиннее горизонт прогнозирования, тем больше дополнительных переменных, влияющих на волатильность нефтяного рынка, лучше использовать.