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考虑机制转换的模型有助于提高油价预测性能吗?——管理科学系张跃军教授

        国际油价剧烈波动,给预测工作带来了显著困难。GARCH类模型经常被国内外学者用于预测油价波动率,在GARCH类模型中考虑机制转换,是否能更加贴近油价波动的状况,是否有助于提高油价预测性能,是一个重要但尚无定论的问题。

        为此,2018年,张跃军教授团队在International Review of Economics & Finance(SSCI二区期刊)发表论文,基于WTI和Brent原油的日数据和周数据,分别运用三种单机制GARCH(GARCH、GJR-GARCH和EGARCH)模型和两种机制转换GARCH(MMGARCH和MRS-GARCH)模型拟合和预测了油价波动率;并运用模型置信集(MCS)方法评价了各模型的预测效果。

        结果表明,MRS-GARCH模型对周数据的拟合优度比其他模型高,但是机制转换的引入并未显著提高油价波动率预测精度。同时,并不存在绝对最优的油价波动率预测模型,预测结果往往会受样本区间、数据频度和损失函数的影响。这些结果对油价预测的理论建模和实务工作提供了重要启示。

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