原油是重要的非再生性能源,也是现代工业生产重要的基础性投入品,因其稀缺性和对实体经济的极度重要性,常被称为“现代工业的血液”或“黑色黄金”。由于原油对全球实体经济的极度重要性,原油价格波动对全球金融市场和宏观经济也有巨大影响。而我国是一个原油进口大国,原油对外依存度逐年攀升,国际油价的不确定性对我国宏观经济和金融市场的影响日益加深。更为严峻的是,原油同时具有商品、政治和金融属性决定了原油价格除了受基本面因素影响,还易受地缘政治事件、投机持仓和美元汇率波动等因素的综合影响,国际油价波动不确定性日益加剧,不同历史时期油价波动的机理有所不同,油价波动对不同金融市场的影响也不同。在这样的形势下,回答以下几个问题有重要意义:油价驱动机制是怎样的?原油市场非基本面因素如何影响油价?油价波动是否具有可预测性?油价冲击如何影响股市收益?本文围绕这几个问题展开研究。其中,围绕油价驱动机制研究了油价泡沫对油价波动的影响机理、环境质量对原油市场收益和波动的影响机制以及投资者关注对油价波动的影响。具体来说:第2章研究油价泡沫对油价波动的影响。提出基于状态空间模型的对数周期幂律(Log-Periodic Power Law,LPPL)模型,该模型在动态解读油价驱动机制的同时,能有效刻画潜在泡沫的动态演化过程和预测潜在泡沫的破裂时点。首先构建基于状态空间模型的D检验方法动态度量油价序列的超指数增长性,以排除部分不存在泡沫的样本区间,然后构建包络函数分析模型检测油价序列的对数周期性,以进一步确定油价泡沫的存在性。最后构建LPPL模型刻画油价泡沫的动态演变轨迹和预测潜在泡沫的破裂时点。基于状态空间模型的对数周期幂律模型为油价泡沫检测提供了新工具,这部分的研究有助于石油市场投资者和监管者更好地防范极端风险。第3章研究环境质量对原油价格收益和波动的影响。选取原油期货交易所在地的空气污染指数和光照效应指数作为环境质量的代理变量,运用Z检验分析,构建线性回归模型研究环境对原油市场收益和波动的影响,构建分位数回归模型研究该影响是否与原油市场的状态有关。同时,比较中国和美国原油市场对环境影响的响应。结果表明环境质量对原油市场收益和波动有显著影响,且环境质量对中国和美国原油市场的作用并不完全一致。这部分研究结果冲击了传统的有效市场假说,有助于进一步揭示原油市场价格驱动机制。第4章研究投资者关注对原油价格的影响。首先运用主成分分析法加权多个关联关键词的搜索量构建谷歌搜索量指数(Google Search Volume Index,GSVI)作为投资者关注的代理变量。并基于GSVI构建一个四变量的结构向量自回归(Structural AutoRegression,SVAR)模型,研究投资者关注冲击对WTI原油价格的影响和解释能力。结果表明,投资者关注冲击对WTI原油价格有显著的滞后负向影响,且对油价波动的贡献率达到15.18%。这部分研究揭示并量化了投资者关注对油价的影响。第5章研究考虑机制转换对油价波动率预测模型预测性能的影响。为了确定在预测模型中考虑机制转换能否提高油价波动率预测精度,运用6种损失函数和模型置信集方法评估3个单机制GARCH(包括GARCH、GJR-GARCH和EGARCH)模型和2个机制转换GARCH(包括MMGARCH和MRS-GARCH)模型对原油价格波动率的预测能力。结果表明,考虑机制转换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,预测效果受样本区间、数据频率和评价准则的影响。这一发现对考虑机制转换在油价波动率预测中的意义提出挑战,为原油市场参与者选择油价波动率预测模型提供了参考。第6章研究不同类型的油价冲击对石油进口国和出口国股市收益的影响。为了处理油价波动和股票市场的内生性问题,前人往往基于时间序列运用SVAR模型展开研究,而这些研究得到的结论往往不具有普适性。不同于现有相关文献,首先构建SVAR模型分解出外生的油价冲击,然后构建动态面板回归和动态面板分位数回归模型分别研究石油进口国和出口国的油价冲击对股票市场的影响。这部分的研究结果不仅揭示了不同油价冲击对石油进口国和出口国股市收益的影响,还揭示了该影响是否随股票市场的状态而变化。