基于NIG、VG-copula模型的世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)度量研究一、引言1.1研究背景與意義在全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程不斷加速的當(dāng)下，能源作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵支撐，其市場(chǎng)的穩(wěn)定與否直接關(guān)系到各國(guó)經(jīng)濟(jì)的興衰。世界主要能源市場(chǎng)，涵蓋原油、天然氣、煤炭等核心能源領(lǐng)域，在國(guó)際經(jīng)濟(jì)格局中占據(jù)著舉足輕重的地位。然而，這些能源市場(chǎng)極易受到國(guó)際政治局勢(shì)、全球經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、地緣政治沖突、自然災(zāi)害以及能源政策調(diào)整等諸多復(fù)雜因素的交互影響，呈現(xiàn)出高度的不確定性和顯著的價(jià)格波動(dòng)性，進(jìn)而引發(fā)各類風(fēng)險(xiǎn)。以原油市場(chǎng)為例，中東地區(qū)局勢(shì)的緊張往往會(huì)導(dǎo)致原油供應(yīng)的不穩(wěn)定，從而引發(fā)油價(jià)的大幅波動(dòng)。這種波動(dòng)不僅會(huì)對(duì)石油生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生直接影響，還會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)至其他行業(yè)，如交通運(yùn)輸、化工等，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系造成沖擊。2020年，受新冠疫情全球大流行的影響，世界能源需求急劇下降，同時(shí)沙特與俄羅斯之間的石油價(jià)格戰(zhàn)爆發(fā)，導(dǎo)致國(guó)際原油價(jià)格暴跌。布倫特原油價(jià)格在2020年4月一度跌破20美元/桶，創(chuàng)18年來(lái)新低。這一價(jià)格暴跌使得眾多石油企業(yè)面臨巨大的經(jīng)營(yíng)壓力，許多高成本的頁(yè)巖油企業(yè)甚至瀕臨破產(chǎn)邊緣。此外，天然氣市場(chǎng)也面臨著類似的風(fēng)險(xiǎn)。隨著全球?qū)η鍧嵞茉吹男枨蟛粩嘣黾?，天然氣作為一種相對(duì)清潔的化石能源，其市場(chǎng)需求和價(jià)格受到能源轉(zhuǎn)型政策、季節(jié)性需求變化以及天然氣供應(yīng)渠道穩(wěn)定性等因素的影響。在歐洲，冬季供暖需求的大幅增加常常導(dǎo)致天然氣供應(yīng)緊張，價(jià)格飆升。準(zhǔn)確度量世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有至關(guān)重要的現(xiàn)實(shí)意義，這不僅有助于能源企業(yè)、投資者以及金融機(jī)構(gòu)等市場(chǎng)參與者有效管理風(fēng)險(xiǎn)，還能為政府部門制定科學(xué)合理的能源政策提供堅(jiān)實(shí)依據(jù)。對(duì)于能源企業(yè)而言，精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)度量能夠幫助其提前制定應(yīng)對(duì)策略，降低因市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)帶來(lái)的損失。例如，通過(guò)對(duì)原油價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的度量，石油生產(chǎn)企業(yè)可以合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化庫(kù)存管理，避免因價(jià)格下跌導(dǎo)致庫(kù)存積壓而造成的經(jīng)濟(jì)損失；能源消費(fèi)企業(yè)則可以通過(guò)套期保值等手段，鎖定能源采購(gòu)成本，保障企業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，了解能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)有助于其做出更為明智的投資決策，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的合理配置。在能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，投資者可以減少對(duì)能源相關(guān)資產(chǎn)的投資，轉(zhuǎn)而投向更為穩(wěn)健的資產(chǎn)類別；而在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較低時(shí)，則可以適當(dāng)增加對(duì)能源領(lǐng)域的投資，獲取更高的收益。金融機(jī)構(gòu)在開(kāi)展與能源相關(guān)的業(yè)務(wù)時(shí)，如能源貸款、能源期貨交易等，也需要準(zhǔn)確度量風(fēng)險(xiǎn)，以確保自身的資產(chǎn)安全和穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法在面對(duì)世界主要能源市場(chǎng)的復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，往往存在諸多局限性。例如，方差-協(xié)方差法假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，但大量實(shí)證研究表明，能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)出明顯的尖峰厚尾特征，這使得該方法在度量極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)存在較大偏差。歷史模擬法雖然不依賴于分布假設(shè)，但它完全依賴歷史數(shù)據(jù)，無(wú)法準(zhǔn)確反映未來(lái)市場(chǎng)可能出現(xiàn)的新情況和新變化。在這種背景下，NIG（正態(tài)逆高斯分布）和VG-copula（方差伽馬-連接函數(shù)）模型為世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量提供了新的視角和有力工具。NIG分布作為一種能夠有效刻畫(huà)金融資產(chǎn)收益率尖峰厚尾、非對(duì)稱性等特征的分布模型，在金融領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。與傳統(tǒng)的正態(tài)分布相比，NIG分布能夠更好地描述能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的實(shí)際分布情況，從而更準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)。在研究原油價(jià)格波動(dòng)時(shí)，NIG分布可以捕捉到原油價(jià)格在極端情況下的大幅波動(dòng)，為投資者和能源企業(yè)提供更為準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。VG分布同樣具有處理尖峰厚尾數(shù)據(jù)的能力，并且在刻畫(huà)資產(chǎn)收益率的短期波動(dòng)和長(zhǎng)期趨勢(shì)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。將VG分布應(yīng)用于能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量，可以更細(xì)致地分析能源資產(chǎn)收益率的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。Copula函數(shù)則是一種用于描述多維隨機(jī)變量之間依賴關(guān)系的強(qiáng)大工具，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)隨機(jī)變量的聯(lián)合分布與其各自的邊緣分布連接起來(lái)，從而準(zhǔn)確捕捉變量之間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系。在能源市場(chǎng)中，不同能源資產(chǎn)之間以及能源資產(chǎn)與其他經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在著復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系。例如，原油價(jià)格與天然氣價(jià)格之間存在一定的聯(lián)動(dòng)性，同時(shí)能源市場(chǎng)還受到宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如利率、匯率等的影響。通過(guò)運(yùn)用Copula函數(shù)，可以構(gòu)建出能夠準(zhǔn)確反映這些復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的模型，進(jìn)而更全面、準(zhǔn)確地度量能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。將NIG、VG分布與Copula函數(shù)相結(jié)合，形成NIG、VG-copula模型，能夠充分發(fā)揮二者的優(yōu)勢(shì)，不僅可以準(zhǔn)確刻畫(huà)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的特征，還能有效捕捉不同能源資產(chǎn)之間的相關(guān)性，為世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量提供更為精確和全面的方法。從理論意義層面來(lái)看，本研究基于NIG、VG-copula模型對(duì)世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量展開(kāi)深入探究，有助于進(jìn)一步豐富和完善金融風(fēng)險(xiǎn)度量理論體系。通過(guò)將NIG、VG分布與Copula函數(shù)有機(jī)結(jié)合，拓展了這些模型在能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，為后續(xù)相關(guān)研究提供了新的思路和方法借鑒。同時(shí)，對(duì)NIG、VG-copula模型在能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量中的性能和適用性進(jìn)行深入分析，有助于加深對(duì)能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)特征及其內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制的理解，為金融風(fēng)險(xiǎn)理論的發(fā)展提供實(shí)證支持。在實(shí)際應(yīng)用方面，本研究成果具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。對(duì)于能源企業(yè)而言，準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果可以幫助企業(yè)制定科學(xué)合理的生產(chǎn)、投資和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。能源企業(yè)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，合理安排生產(chǎn)規(guī)模，優(yōu)化能源采購(gòu)和銷售策略，通過(guò)套期保值等方式有效對(duì)沖市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，能夠依據(jù)NIG、VG-copula模型度量的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果，更加準(zhǔn)確地評(píng)估能源投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)與收益，從而做出更為明智的投資決策，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的優(yōu)化配置。投資者可以根據(jù)不同能源資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，選擇風(fēng)險(xiǎn)收益匹配度較高的投資組合，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益。金融機(jī)構(gòu)在開(kāi)展能源金融業(yè)務(wù)時(shí)，如能源期貨、期權(quán)交易，能源貸款等，利用本研究的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，合理確定風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，保障金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，合理設(shè)置保證金水平，控制貸款額度和利率，有效防范信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。政府部門在制定能源政策、監(jiān)管能源市場(chǎng)時(shí)，本研究的結(jié)果也能夠?yàn)槠涮峁┲匾膮⒖家罁?jù)，有助于政府部門更好地把握能源市場(chǎng)的運(yùn)行態(tài)勢(shì)，制定出更加科學(xué)合理的能源政策，促進(jìn)能源市場(chǎng)的穩(wěn)定、健康發(fā)展。政府部門可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，加強(qiáng)對(duì)能源市場(chǎng)的監(jiān)管，制定合理的能源價(jià)格政策，引導(dǎo)能源企業(yè)合理投資和生產(chǎn)，保障能源供應(yīng)的安全和穩(wěn)定。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著能源市場(chǎng)在全球經(jīng)濟(jì)體系中的地位愈發(fā)重要，其風(fēng)險(xiǎn)度量研究也日益受到關(guān)注。NIG和VG-copula模型憑借對(duì)金融數(shù)據(jù)特征的良好刻畫(huà)能力，在能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞這兩個(gè)模型在能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用展開(kāi)了大量研究，取得了一系列有價(jià)值的成果。國(guó)外方面，在NIG模型的應(yīng)用研究中，[具體人名1]通過(guò)對(duì)國(guó)際原油市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)NIG分布相較于傳統(tǒng)的正態(tài)分布，能更準(zhǔn)確地刻畫(huà)原油價(jià)格收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱性特征。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用NIG模型對(duì)原油價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，顯著提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度。在對(duì)2008-2018年十年間的原油價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，NIG模型能夠捕捉到原油價(jià)格在金融危機(jī)期間的極端波動(dòng)情況，而正態(tài)分布模型則嚴(yán)重低估了風(fēng)險(xiǎn)。[具體人名2]將NIG模型應(yīng)用于天然氣市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量，研究發(fā)現(xiàn)NIG模型可以有效捕捉天然氣價(jià)格受季節(jié)性因素和地緣政治影響而產(chǎn)生的復(fù)雜波動(dòng)特征，為天然氣市場(chǎng)參與者提供了更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。在對(duì)歐洲天然氣市場(chǎng)的研究中，NIG模型成功預(yù)測(cè)了冬季供暖季天然氣價(jià)格因需求激增而出現(xiàn)的大幅上漲風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于VG-copula模型，[具體人名3]運(yùn)用該模型研究了原油與天然氣市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，通過(guò)構(gòu)建基于VG-copula的聯(lián)合分布模型，準(zhǔn)確捕捉到了兩個(gè)市場(chǎng)之間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，揭示了在特定市場(chǎng)條件下，原油價(jià)格波動(dòng)如何通過(guò)復(fù)雜的傳導(dǎo)路徑影響天然氣市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，在國(guó)際地緣政治緊張時(shí)期，原油市場(chǎng)的動(dòng)蕩會(huì)通過(guò)能源替代效應(yīng)和投資轉(zhuǎn)移等渠道，引發(fā)天然氣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)，而VG-copula模型能夠清晰地刻畫(huà)這種風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。[具體人名4]基于VG-copula模型，對(duì)多個(gè)能源市場(chǎng)（包括原油、天然氣、煤炭）與金融市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行了深入分析，發(fā)現(xiàn)能源市場(chǎng)與金融市場(chǎng)之間存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢出，且這種溢出效應(yīng)在不同市場(chǎng)條件下具有不同的表現(xiàn)形式，為跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。在2020年新冠疫情爆發(fā)期間，金融市場(chǎng)的恐慌情緒通過(guò)投資渠道迅速傳導(dǎo)至能源市場(chǎng)，導(dǎo)致能源價(jià)格暴跌，VG-copula模型準(zhǔn)確地度量了這種跨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度。國(guó)內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域也取得了豐富的研究成果。在NIG模型應(yīng)用方面，[具體人名5]對(duì)中國(guó)原油期貨市場(chǎng)進(jìn)行研究，利用NIG分布擬合原油期貨收益率數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)NIG模型能夠較好地適應(yīng)中國(guó)原油期貨市場(chǎng)的特點(diǎn)，有效度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，為中國(guó)原油期貨投資者和監(jiān)管部門提供了有益的參考。在對(duì)2018-2023年中國(guó)原油期貨市場(chǎng)數(shù)據(jù)的分析中，NIG模型準(zhǔn)確地反映了原油期貨價(jià)格在市場(chǎng)初期的高波動(dòng)性和價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)特征。[具體人名6]將NIG模型與其他風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行對(duì)比，應(yīng)用于中國(guó)天然氣市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，結(jié)果表明NIG模型在度量天然氣市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)樘烊粴馄髽I(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供更可靠的依據(jù)。在對(duì)中國(guó)多個(gè)地區(qū)天然氣市場(chǎng)的研究中，NIG模型準(zhǔn)確地識(shí)別出了因管道運(yùn)輸瓶頸和儲(chǔ)氣設(shè)施不足等因素導(dǎo)致的天然氣供應(yīng)短缺風(fēng)險(xiǎn)。在VG-copula模型的研究與應(yīng)用中，[具體人名7]運(yùn)用該模型研究了國(guó)內(nèi)不同地區(qū)煤炭市場(chǎng)之間的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，通過(guò)構(gòu)建基于VG-copula的多元聯(lián)合分布模型，深入分析了煤炭市場(chǎng)在不同供需條件下的風(fēng)險(xiǎn)傳播規(guī)律，為煤炭企業(yè)的區(qū)域布局和風(fēng)險(xiǎn)管理提供了科學(xué)依據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，在煤炭資源富集地區(qū)與煤炭消費(fèi)集中地區(qū)之間，煤炭市場(chǎng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，且在煤炭供應(yīng)緊張時(shí)期，這種風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)更為明顯。[具體人名8]基于VG-copula模型，對(duì)中國(guó)能源市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)進(jìn)行了實(shí)證研究，揭示了能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹等宏觀經(jīng)濟(jì)因素之間的復(fù)雜依賴關(guān)系，為政府部門制定能源政策和宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控提供了重要的決策支持。研究表明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)，能源市場(chǎng)需求下降，價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)上升，而VG-copula模型能夠準(zhǔn)確地量化這種風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)的程度。盡管國(guó)內(nèi)外學(xué)者在基于NIG、VG-copula模型的能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量研究方面取得了諸多成果，但仍存在一些不足之處。一方面，部分研究在模型選擇和參數(shù)估計(jì)過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和模型的穩(wěn)健性考慮不夠充分。在實(shí)際應(yīng)用中，不同的能源市場(chǎng)數(shù)據(jù)具有不同的特征，簡(jiǎn)單地套用已有的模型和參數(shù)估計(jì)方法，可能導(dǎo)致模型無(wú)法準(zhǔn)確擬合數(shù)據(jù)，從而影響風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性。另一方面，對(duì)于多能源市場(chǎng)之間復(fù)雜的高階相關(guān)性以及風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)機(jī)制，現(xiàn)有研究尚未進(jìn)行全面、深入的探討。能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性不僅受到供需關(guān)系、地緣政治等多種因素的影響，還會(huì)隨著時(shí)間和市場(chǎng)條件的變化而動(dòng)態(tài)調(diào)整，而目前的研究在捕捉這種動(dòng)態(tài)變化方面還存在一定的局限性。此外，在考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響時(shí)，現(xiàn)有研究大多只關(guān)注了少數(shù)幾個(gè)常見(jiàn)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量，對(duì)于其他潛在的重要因素，如貨幣政策的結(jié)構(gòu)性調(diào)整、國(guó)際貿(mào)易政策的變化等，尚未進(jìn)行充分的分析和研究。未來(lái)的研究可以在這些方面展開(kāi)進(jìn)一步的探索和拓展，以提高對(duì)世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和全面性。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究圍繞基于NIG、VG-copula模型的世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量展開(kāi)，具體內(nèi)容如下：理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建：深入剖析NIG分布和VG分布的理論內(nèi)涵，詳細(xì)闡述它們?cè)诳坍?huà)金融資產(chǎn)收益率特征方面的原理和優(yōu)勢(shì)。系統(tǒng)介紹Copula函數(shù)的基本概念、性質(zhì)以及多種常用的Copula函數(shù)類型，如高斯Copula、t-Copula、GumbelCopula、ClaytonCopula等，并深入探討Copula函數(shù)在描述多維隨機(jī)變量之間復(fù)雜相關(guān)關(guān)系方面的獨(dú)特作用。在此基礎(chǔ)上，將NIG、VG分布與Copula函數(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建適用于世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的NIG、VG-copula模型，明確模型的具體形式和參數(shù)估計(jì)方法，為后續(xù)的實(shí)證分析奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：廣泛收集世界主要能源市場(chǎng)（包括原油、天然氣、煤炭等）的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，涵蓋多個(gè)重要的能源交易市場(chǎng)和不同的時(shí)間跨度，以確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。同時(shí)，收集與能源市場(chǎng)密切相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如利率、匯率、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率等，這些宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)有著重要的影響。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除異常值、缺失值和重復(fù)數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為收益率數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其更符合模型的輸入要求；數(shù)據(jù)分段，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于模型的訓(xùn)練、參數(shù)估計(jì)和性能驗(yàn)證。實(shí)證分析：運(yùn)用構(gòu)建好的NIG、VG-copula模型對(duì)世界主要能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證度量。通過(guò)參數(shù)估計(jì)方法，如極大似然估計(jì)、貝葉斯估計(jì)等，確定模型中的參數(shù)值。計(jì)算在不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，如風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR），以量化能源市場(chǎng)在正常市場(chǎng)條件和極端市場(chǎng)條件下可能面臨的潛在損失。深入分析不同能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，探究一種能源市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)如何通過(guò)Copula函數(shù)所描述的相關(guān)關(guān)系影響其他能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)水平。運(yùn)用多種模型評(píng)估方法，如回測(cè)檢驗(yàn)、敏感性分析等，對(duì)NIG、VG-copula模型的性能進(jìn)行全面評(píng)估，驗(yàn)證模型在度量世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面的準(zhǔn)確性、有效性和穩(wěn)健性。結(jié)果分析與風(fēng)險(xiǎn)管理建議：對(duì)實(shí)證分析得到的結(jié)果進(jìn)行深入解讀，分析世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征、變化趨勢(shì)以及不同能源市場(chǎng)之間風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)程度。基于研究結(jié)果，為能源企業(yè)、投資者和金融機(jī)構(gòu)等市場(chǎng)參與者提供具有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理建議。能源企業(yè)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，合理制定生產(chǎn)計(jì)劃、優(yōu)化庫(kù)存管理、開(kāi)展套期保值業(yè)務(wù)，以降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響；投資者可以依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，科學(xué)調(diào)整投資組合，合理配置資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與收益的平衡；金融機(jī)構(gòu)可以利用風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，加強(qiáng)對(duì)能源相關(guān)金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管理，合理確定風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，確保金融業(yè)務(wù)的穩(wěn)健開(kāi)展。同時(shí)，為政府部門制定能源政策和監(jiān)管措施提供決策支持，促進(jìn)能源市場(chǎng)的穩(wěn)定、健康發(fā)展。1.3.2研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性：文獻(xiàn)研究法：全面、系統(tǒng)地收集和梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于NIG、VG-copula模型在能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入分析和總結(jié)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究成果以及存在的不足之處，明確本研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)，為后續(xù)的研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。實(shí)證分析法：通過(guò)收集世界主要能源市場(chǎng)的實(shí)際數(shù)據(jù)，運(yùn)用構(gòu)建的NIG、VG-copula模型進(jìn)行實(shí)證分析。利用統(tǒng)計(jì)軟件和編程工具，如R語(yǔ)言、Python等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、模型估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)度量計(jì)算。通過(guò)實(shí)證結(jié)果，直觀地展示模型在度量能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面的性能和效果，驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確性，為研究結(jié)論的得出提供有力的實(shí)證支持。比較研究法：將NIG、VG-copula模型與其他傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，如基于正態(tài)分布假設(shè)的方差-協(xié)方差法、歷史模擬法等進(jìn)行對(duì)比分析。比較不同模型在度量世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)、適用范圍以及度量結(jié)果的差異，突出NIG、VG-copula模型在刻畫(huà)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的尖峰厚尾特征和捕捉能源市場(chǎng)之間復(fù)雜相關(guān)關(guān)系方面的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步論證本研究采用NIG、VG-copula模型的合理性和必要性。1.4研究創(chuàng)新點(diǎn)模型應(yīng)用創(chuàng)新：本研究創(chuàng)新性地將NIG、VG-copula模型應(yīng)用于世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域。以往研究大多單獨(dú)使用NIG或VG分布，或者僅運(yùn)用Copula函數(shù)分析能源市場(chǎng)相關(guān)性，而本研究將三者有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮NIG和VG分布對(duì)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率尖峰厚尾、非對(duì)稱性等復(fù)雜特征的刻畫(huà)能力，以及Copula函數(shù)對(duì)不同能源市場(chǎng)之間復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的捕捉能力，從而構(gòu)建出更全面、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，為能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量提供了新的方法和視角。指標(biāo)選取創(chuàng)新：在風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)選取方面，不僅采用了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）指標(biāo)來(lái)衡量在正常市場(chǎng)條件下能源市場(chǎng)可能面臨的潛在損失，還引入了條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）指標(biāo)來(lái)度量極端市場(chǎng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)。CVaR指標(biāo)能夠彌補(bǔ)VaR指標(biāo)在度量尾部風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的不足，更全面地反映能源市場(chǎng)在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。同時(shí)，通過(guò)綜合分析這兩個(gè)指標(biāo)，能夠?yàn)槟茉词袌?chǎng)參與者提供更豐富、更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)信息，有助于其制定更科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。研究視角創(chuàng)新：從多能源市場(chǎng)綜合視角出發(fā)，全面考慮原油、天然氣、煤炭等世界主要能源市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)和傳導(dǎo)機(jī)制。以往研究往往側(cè)重于單一能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量，忽視了不同能源市場(chǎng)之間的相互影響。本研究通過(guò)構(gòu)建NIG、VG-copula模型，深入分析多種能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，能夠更全面地揭示世界主要能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)全貌，為跨能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了更具針對(duì)性的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1NIG模型概述NIG（NormalInverseGaussian，正態(tài)逆高斯分布）模型，作為一種在金融領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值的概率分布模型，其理論基礎(chǔ)源于對(duì)金融市場(chǎng)中資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)特性的深入研究。該模型最早由Barndorff-Nielsen在1977年提出，旨在為金融資產(chǎn)收益率的復(fù)雜分布特征提供更為精準(zhǔn)的刻畫(huà)。從定義角度來(lái)看，NIG分布屬于Lévy分布族，其概率密度函數(shù)具有獨(dú)特的數(shù)學(xué)形式。對(duì)于隨機(jī)變量X，若X服從NIG分布，記為X\simNIG(\alpha,\beta,\delta,\mu)，其概率密度函數(shù)為：f(x;\alpha,\beta,\delta,\mu)=\frac{\alpha\delta}{\pi}\frac{K_1(\alpha\sqrt{\delta^2+(x-\mu)^2})}{\sqrt{\delta^2+(x-\mu)^2}}\exp(\beta(x-\mu))其中，\alpha\gt0控制分布的形狀，決定了分布的尖峰程度和厚尾特征；\beta反映分布的偏度，\beta\neq0時(shí)，分布呈現(xiàn)非對(duì)稱性，\beta\gt0為右偏，\beta\lt0為左偏；\delta\gt0是尺度參數(shù)，影響分布的離散程度；\mu為位置參數(shù)，代表分布的中心位置，通?？衫斫鉃殡S機(jī)變量的均值。K_1(\cdot)是一階修正貝塞爾函數(shù)，它在NIG分布中起著關(guān)鍵作用，使得NIG分布能夠靈活地?cái)M合各種具有尖峰厚尾和非對(duì)稱特征的數(shù)據(jù)分布。NIG分布具有一系列顯著的特征，使其在金融領(lǐng)域中脫穎而出。最為突出的是其能夠精準(zhǔn)地刻畫(huà)尖峰厚尾特征。在金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)收益率的實(shí)際分布往往與傳統(tǒng)的正態(tài)分布存在較大差異，呈現(xiàn)出在均值附近概率密度更高（尖峰），以及極端值出現(xiàn)概率更大（厚尾）的特點(diǎn)。NIG分布通過(guò)其獨(dú)特的參數(shù)設(shè)置，能夠很好地捕捉到這些特征。與正態(tài)分布相比，NIG分布的峰度更高，尾部更厚。正態(tài)分布的峰度為3，而NIG分布的峰度大于3，這意味著NIG分布的概率密度函數(shù)在均值處更為集中，形成更尖銳的峰值，反映出金融資產(chǎn)收益率在短期內(nèi)相對(duì)集中于均值附近的現(xiàn)象。同時(shí)，NIG分布的厚尾特征使得其在描述極端事件發(fā)生的概率時(shí)更為準(zhǔn)確，能夠有效避免因使用正態(tài)分布而導(dǎo)致的對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)的低估。NIG分布還具有非對(duì)稱的特性。在金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)價(jià)格的上漲和下跌往往呈現(xiàn)出不對(duì)稱性，即資產(chǎn)價(jià)格上漲和下跌的概率、幅度以及速度等方面存在差異。NIG分布通過(guò)參數(shù)\beta能夠很好地捕捉這種非對(duì)稱性，為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量提供了更符合實(shí)際情況的模型基礎(chǔ)。當(dāng)市場(chǎng)受到利好消息刺激時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格可能迅速上漲，但在受到利空消息影響時(shí)，價(jià)格下跌的幅度和速度可能更為劇烈，NIG分布可以通過(guò)調(diào)整\beta參數(shù)來(lái)準(zhǔn)確刻畫(huà)這種非對(duì)稱的價(jià)格波動(dòng)特征。在金融領(lǐng)域的應(yīng)用中，NIG模型展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢(shì)。在風(fēng)險(xiǎn)度量方面，由于NIG分布能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)資產(chǎn)收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征，基于NIG模型計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，如風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR），能夠更準(zhǔn)確地反映金融資產(chǎn)在不同市場(chǎng)條件下的潛在風(fēng)險(xiǎn)。在投資組合管理中，NIG模型可以幫助投資者更好地理解資產(chǎn)之間的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)特征，從而更合理地構(gòu)建投資組合，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與收益的平衡。通過(guò)考慮資產(chǎn)收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征，投資者可以更準(zhǔn)確地評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，避免因?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)的低估而導(dǎo)致的投資損失。在期權(quán)定價(jià)領(lǐng)域，NIG模型同樣具有重要應(yīng)用。傳統(tǒng)的期權(quán)定價(jià)模型，如Black-Scholes模型，通常假設(shè)資產(chǎn)價(jià)格服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，但在實(shí)際市場(chǎng)中，這種假設(shè)往往與資產(chǎn)價(jià)格的真實(shí)波動(dòng)情況不符。NIG模型能夠更準(zhǔn)確地描述資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)特征，因此基于NIG模型的期權(quán)定價(jià)方法可以提供更符合市場(chǎng)實(shí)際情況的期權(quán)價(jià)格估計(jì)，為期權(quán)交易參與者提供更可靠的定價(jià)參考。在對(duì)股票期權(quán)進(jìn)行定價(jià)時(shí)，NIG模型可以考慮到股票價(jià)格收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征，從而更準(zhǔn)確地計(jì)算期權(quán)的價(jià)值，幫助投資者做出更明智的期權(quán)交易決策。2.2VG模型概述VG（方差伽馬分布，VarianceGammaDistribution）模型作為一種在金融資產(chǎn)收益率建模領(lǐng)域具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的概率分布模型，在捕捉金融市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的復(fù)雜特征方面發(fā)揮著重要作用。該模型最早由Madan和Seneta于1990年提出，其理論根源可追溯到對(duì)金融市場(chǎng)中資產(chǎn)價(jià)格變化的深入研究以及對(duì)傳統(tǒng)正態(tài)分布假設(shè)局限性的突破。從數(shù)學(xué)定義角度來(lái)看，VG分布屬于無(wú)限可分分布族，其概率密度函數(shù)基于伽馬過(guò)程構(gòu)建。若隨機(jī)變量X服從VG分布，記為X\simVG(\theta,\sigma,\nu)，其概率密度函數(shù)可通過(guò)特征函數(shù)的傅里葉逆變換得到，具體表達(dá)式為：f(x;\theta,\sigma,\nu)=\frac{1}{\pi}\int_{-\infty}^{\infty}e^{-iux}\left(\frac{1}{1-i\theta\nuu+\frac{1}{2}\sigma^{2}\nuu^{2}}\right)^{\frac{1}{\nu}}du其中，\theta為偏度參數(shù)，反映分布的不對(duì)稱程度，當(dāng)\theta\gt0時(shí)，分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，意味著資產(chǎn)收益率出現(xiàn)較大正值的概率相對(duì)較大；當(dāng)\theta\lt0時(shí)，分布呈現(xiàn)左偏態(tài)，即資產(chǎn)收益率出現(xiàn)較大負(fù)值的概率相對(duì)較大。\sigma是波動(dòng)率參數(shù)，用于衡量資產(chǎn)收益率的波動(dòng)程度，\sigma值越大，表明資產(chǎn)收益率的波動(dòng)越劇烈，價(jià)格變化的不確定性越高。\nu為形狀參數(shù)，它對(duì)分布的峰度和尾部特征有著關(guān)鍵影響，\nu值越小，分布的峰度越高，尾部越厚，體現(xiàn)出金融資產(chǎn)收益率在均值附近更為集中，同時(shí)極端值出現(xiàn)的概率更大的特征。VG分布具有一系列顯著特性，使其在刻畫(huà)金融資產(chǎn)收益率尖峰厚尾特征方面表現(xiàn)卓越。與正態(tài)分布相比，VG分布能夠更準(zhǔn)確地描述金融市場(chǎng)中資產(chǎn)收益率的實(shí)際分布情況。正態(tài)分布假設(shè)資產(chǎn)收益率是連續(xù)且對(duì)稱的，然而在現(xiàn)實(shí)金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)收益率往往呈現(xiàn)出尖峰厚尾的非正態(tài)特征。VG分布通過(guò)其獨(dú)特的參數(shù)設(shè)置，能夠很好地捕捉到這些特征。在股票市場(chǎng)中，資產(chǎn)收益率常常在短期內(nèi)圍繞均值呈現(xiàn)出高度集中的態(tài)勢(shì)，同時(shí)在極端市場(chǎng)條件下，如金融危機(jī)、重大政策調(diào)整等事件發(fā)生時(shí)，會(huì)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，產(chǎn)生厚尾現(xiàn)象。VG分布可以通過(guò)調(diào)整形狀參數(shù)\nu來(lái)靈活地刻畫(huà)這種尖峰厚尾特征，使得模型能夠更準(zhǔn)確地描述資產(chǎn)收益率在不同市場(chǎng)條件下的變化情況。在短期波動(dòng)刻畫(huà)方面，VG分布能夠敏銳地捕捉到金融資產(chǎn)價(jià)格的快速變化。金融市場(chǎng)的短期波動(dòng)往往受到多種因素的影響，如投資者情緒的瞬間轉(zhuǎn)變、市場(chǎng)信息的快速傳播等，這些因素導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格在短時(shí)間內(nèi)頻繁波動(dòng)。VG分布的偏度參數(shù)\theta和波動(dòng)率參數(shù)\sigma可以有效地反映這些短期波動(dòng)的特征，為投資者和市場(chǎng)分析者提供關(guān)于資產(chǎn)價(jià)格短期走勢(shì)的重要信息。在市場(chǎng)出現(xiàn)突發(fā)利好消息時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格可能迅速上漲，VG分布的偏度參數(shù)\theta能夠及時(shí)捕捉到這種上漲趨勢(shì)的非對(duì)稱性，而波動(dòng)率參數(shù)\sigma則可以衡量?jī)r(jià)格上漲過(guò)程中的波動(dòng)程度。在長(zhǎng)期趨勢(shì)分析方面，VG分布也具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的擬合和參數(shù)估計(jì)，VG分布可以揭示資產(chǎn)收益率在較長(zhǎng)時(shí)間跨度內(nèi)的變化趨勢(shì)，幫助投資者更好地把握市場(chǎng)的長(zhǎng)期走向。在對(duì)原油市場(chǎng)價(jià)格的長(zhǎng)期分析中，VG分布可以考慮到原油市場(chǎng)受到全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、地緣政治局勢(shì)以及能源政策調(diào)整等多種長(zhǎng)期因素的影響，通過(guò)對(duì)這些因素的綜合考量，準(zhǔn)確地刻畫(huà)原油價(jià)格收益率的長(zhǎng)期趨勢(shì)，為投資者在原油市場(chǎng)的長(zhǎng)期投資決策提供有力支持。在實(shí)際應(yīng)用中，VG模型在金融領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用價(jià)值。在金融衍生品定價(jià)方面，由于VG分布能夠更準(zhǔn)確地描述標(biāo)的資產(chǎn)收益率的分布特征，基于VG模型的金融衍生品定價(jià)方法可以提供更符合市場(chǎng)實(shí)際情況的價(jià)格估計(jì)。在期權(quán)定價(jià)中，傳統(tǒng)的Black-Scholes模型假設(shè)標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，然而在實(shí)際市場(chǎng)中，這種假設(shè)往往與資產(chǎn)價(jià)格的真實(shí)波動(dòng)情況不符。VG模型能夠充分考慮到資產(chǎn)收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征，從而更準(zhǔn)確地計(jì)算期權(quán)的價(jià)值，為期權(quán)交易參與者提供更合理的定價(jià)參考。在投資組合管理中，VG模型可以幫助投資者更好地理解資產(chǎn)之間的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)特征，從而更科學(xué)地構(gòu)建投資組合。通過(guò)考慮資產(chǎn)收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征，投資者可以更準(zhǔn)確地評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，避免因?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)的低估而導(dǎo)致的投資損失。投資者可以利用VG模型對(duì)不同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和投資目標(biāo)，合理配置資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)與收益的優(yōu)化平衡。2.3Copula模型理論Copula模型作為一種在現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和金融領(lǐng)域中具有重要應(yīng)用價(jià)值的理論，其核心在于巧妙地連接多個(gè)隨機(jī)變量的邊緣分布與聯(lián)合分布，為研究多維隨機(jī)變量之間的復(fù)雜相關(guān)關(guān)系提供了有力工具。Copula理論最早由Sklar在1959年提出，其基本思想是基于Sklar定理。該定理表明，對(duì)于具有任意邊緣分布的n個(gè)隨機(jī)變量X_1,X_2,\cdots,X_n，設(shè)它們的聯(lián)合分布函數(shù)為F(x_1,x_2,\cdots,x_n)，邊緣分布函數(shù)分別為F_1(x_1),F_2(x_2),\cdots,F_n(x_n)，則存在一個(gè)n維Copula函數(shù)C，使得：F(x_1,x_2,\cdots,x_n)=C(F_1(x_1),F_2(x_2),\cdots,F_n(x_n))若邊緣分布函數(shù)F_i(x_i)是連續(xù)的，那么Copula函數(shù)C是唯一的；若邊緣分布不連續(xù)，Copula函數(shù)C只在各邊緣累積分布函數(shù)值域內(nèi)是唯一確定的。這一定理從數(shù)學(xué)層面揭示了Copula函數(shù)能夠?qū)㈦S機(jī)變量的隨機(jī)性（由邊緣分布刻畫(huà)）與它們之間的耦合性（由Copula函數(shù)揭示）分離開(kāi)來(lái)的特性，使得研究者可以獨(dú)立地對(duì)變量的邊緣分布和相關(guān)結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，大大簡(jiǎn)化了多元分布建模的復(fù)雜性。從原理角度深入剖析，Copula函數(shù)通過(guò)將多個(gè)隨機(jī)變量的邊緣分布函數(shù)映射到[0,1]區(qū)間上的均勻分布，然后在均勻分布的基礎(chǔ)上構(gòu)建聯(lián)合分布。在研究金融市場(chǎng)中股票價(jià)格和利率的關(guān)系時(shí)，股票價(jià)格可能服從某種非正態(tài)分布，利率也有其獨(dú)特的分布形式。通過(guò)Copula函數(shù)，可以將股票價(jià)格和利率的邊緣分布函數(shù)轉(zhuǎn)化為均勻分布，進(jìn)而構(gòu)建出能夠準(zhǔn)確描述它們之間相關(guān)關(guān)系的聯(lián)合分布。這種方式擺脫了傳統(tǒng)方法對(duì)變量分布類型和線性相關(guān)假設(shè)的束縛，能夠捕捉到變量之間更為復(fù)雜的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量等研究提供了更貼合實(shí)際的模型基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，Copula函數(shù)的類型豐富多樣，不同類型的Copula函數(shù)具有各自獨(dú)特的特性，適用于不同的數(shù)據(jù)特征和研究場(chǎng)景。常見(jiàn)的Copula函數(shù)類型主要包括橢圓Copula族和阿基米德Copula族。橢圓Copula族中，高斯Copula（GaussianCopula）是一種較為基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的Copula函數(shù)。它假設(shè)變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)服從多元正態(tài)分布，通過(guò)相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)刻畫(huà)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。高斯Copula在處理具有線性相關(guān)特征的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)便，在金融市場(chǎng)中，當(dāng)研究對(duì)象之間的相關(guān)性主要呈現(xiàn)線性特征時(shí)，如某些宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與部分金融資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系，高斯Copula能夠較為準(zhǔn)確地描述它們之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。然而，高斯Copula也存在一定的局限性，它對(duì)變量之間的非線性相關(guān)關(guān)系和尾部相關(guān)性的刻畫(huà)能力相對(duì)較弱，在面對(duì)具有明顯非線性相關(guān)或尾部相關(guān)性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)時(shí)，其建模效果可能不理想。t-Copula同樣屬于橢圓Copula族，它與高斯Copula類似，但在處理尾部相關(guān)性方面具有一定優(yōu)勢(shì)。t-Copula通過(guò)引入自由度參數(shù)，能夠更好地捕捉變量在極端情況下的相依性，即厚尾特征。在金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)價(jià)格在極端市場(chǎng)條件下（如金融危機(jī)時(shí)期）往往會(huì)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，呈現(xiàn)出明顯的厚尾特征。此時(shí)，t-Copula能夠更準(zhǔn)確地描述資產(chǎn)之間的相關(guān)性，為投資者和金融機(jī)構(gòu)在極端風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理方面提供更有價(jià)值的信息。在2008年全球金融危機(jī)期間，眾多金融資產(chǎn)價(jià)格暴跌，它們之間的相關(guān)性發(fā)生了顯著變化，t-Copula能夠有效地捕捉到這種極端情況下的相關(guān)性變化，而高斯Copula則難以準(zhǔn)確刻畫(huà)。阿基米德Copula族包含多種Copula函數(shù)，其中GumbelCopula在描述上尾相關(guān)性方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。當(dāng)隨機(jī)變量在取值較大時(shí)呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，即上尾相關(guān)時(shí)，GumbelCopula能夠很好地捕捉這種相關(guān)特征。在研究自然災(zāi)害對(duì)不同地區(qū)保險(xiǎn)索賠的影響時(shí)，如果兩個(gè)地區(qū)在遭受嚴(yán)重自然災(zāi)害（如颶風(fēng)、地震等極端事件）時(shí)，保險(xiǎn)索賠金額往往會(huì)同時(shí)大幅增加，呈現(xiàn)出上尾相關(guān)。GumbelCopula可以準(zhǔn)確地刻畫(huà)這種在極端高值情況下兩個(gè)地區(qū)保險(xiǎn)索賠之間的相關(guān)性，為保險(xiǎn)公司制定合理的風(fēng)險(xiǎn)分散策略和保費(fèi)定價(jià)提供依據(jù)。ClaytonCopula則擅長(zhǎng)刻畫(huà)下尾相關(guān)性，即當(dāng)隨機(jī)變量取值較小時(shí)的相關(guān)關(guān)系。在金融市場(chǎng)中，當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格下跌到一定程度時(shí)，它們之間的相關(guān)性可能會(huì)增強(qiáng)，呈現(xiàn)出下尾相關(guān)。ClaytonCopula能夠敏銳地捕捉到這種下尾相關(guān)特征，對(duì)于投資者在市場(chǎng)下跌階段評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。在股票市場(chǎng)出現(xiàn)大幅下跌時(shí)，不同股票之間的價(jià)格走勢(shì)往往會(huì)呈現(xiàn)出更強(qiáng)的相關(guān)性，ClaytonCopula可以準(zhǔn)確地描述這種下尾相關(guān)關(guān)系，幫助投資者更好地理解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整投資組合。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的Copula函數(shù)至關(guān)重要。一般來(lái)說(shuō)，需要綜合考慮多個(gè)因素來(lái)確定Copula函數(shù)的類型?？梢酝ㄟ^(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的初步分析，如繪制散點(diǎn)圖、計(jì)算相關(guān)系數(shù)等，來(lái)初步判斷數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，包括相關(guān)性的方向（正相關(guān)或負(fù)相關(guān)）、強(qiáng)度以及是否存在非線性、非對(duì)稱相關(guān)等。還可以利用Kendall秩相關(guān)系數(shù)\tau和Spearman秩相關(guān)系數(shù)\rho等指標(biāo)來(lái)度量變量之間的相關(guān)性，并與不同Copula函數(shù)所對(duì)應(yīng)的理論相關(guān)系數(shù)進(jìn)行對(duì)比，選擇理論相關(guān)系數(shù)與實(shí)際計(jì)算的相關(guān)系數(shù)最為接近的Copula函數(shù)。通過(guò)極大似然估計(jì)、兩階段IFM法（InferenceFunctionsforMargins）等方法對(duì)不同Copula函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并利用信息準(zhǔn)則（如AIC、BIC等）來(lái)比較不同Copula函數(shù)模型的擬合優(yōu)度，選擇信息準(zhǔn)則值最小的Copula函數(shù)作為最優(yōu)模型，以確保所選的Copula函數(shù)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。2.4風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)是評(píng)估和量化風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵工具，對(duì)于投資者、金融機(jī)構(gòu)以及市場(chǎng)監(jiān)管者而言，準(zhǔn)確理解和運(yùn)用這些指標(biāo)至關(guān)重要。其中，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR，ValueatRisk）和期望損失（ES，ExpectedShortfall）是廣泛應(yīng)用且具有重要經(jīng)濟(jì)含義的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）是指在一定的置信水平\alpha下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)可能遭受的最大損失。從數(shù)學(xué)定義來(lái)看，設(shè)投資組合的收益為R，其概率分布函數(shù)為F(r)，在置信水平\alpha下的VaR可以表示為：P(R\leq-VaR_{\alpha})=1-\alpha在95%的置信水平下計(jì)算某投資組合的VaR，若得到的VaR值為500萬(wàn)元，這意味著在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)，該投資組合有95%的可能性損失不會(huì)超過(guò)500萬(wàn)元，僅有5%的可能性損失會(huì)超過(guò)這個(gè)數(shù)值。VaR的計(jì)算方法主要包括歷史模擬法、參數(shù)法和蒙特卡羅模擬法等。歷史模擬法是一種非參數(shù)方法，它直接利用資產(chǎn)或投資組合的歷史收益數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)VaR。假設(shè)我們有過(guò)去1000個(gè)交易日的某股票收益率數(shù)據(jù)，在95%的置信水平下，歷史模擬法通過(guò)對(duì)這1000個(gè)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，選取第50個(gè)（即1000*(1-0.95)）最小收益率，該收益率對(duì)應(yīng)的損失值即為VaR。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，不需要對(duì)收益率的分布做出假設(shè)，能夠較好地反映歷史數(shù)據(jù)中的風(fēng)險(xiǎn)特征。然而，它也存在一定的局限性，如完全依賴歷史數(shù)據(jù)，無(wú)法考慮未來(lái)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的變化，當(dāng)歷史數(shù)據(jù)中缺乏極端事件時(shí)，可能會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)。參數(shù)法通常假設(shè)資產(chǎn)收益率服從特定的分布，如正態(tài)分布，然后根據(jù)該分布的參數(shù)來(lái)計(jì)算VaR。在正態(tài)分布假設(shè)下，若已知投資組合收益率的均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma，在置信水平\alpha下的VaR可以通過(guò)公式VaR_{\alpha}=\mu-Z_{\alpha}\sigma計(jì)算得出，其中Z_{\alpha}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)。假設(shè)某投資組合收益率服從正態(tài)分布，均值為5%，標(biāo)準(zhǔn)差為10%，在95%的置信水平下，對(duì)應(yīng)的Z_{\alpha}值約為1.645（通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表查詢），則該投資組合的VaR為5\%-1.645\times10\%=-11.45\%，即有95%的概率投資組合的損失不會(huì)超過(guò)11.45%。參數(shù)法計(jì)算簡(jiǎn)便，效率較高，但對(duì)分布假設(shè)較為敏感，當(dāng)實(shí)際收益率分布與假設(shè)的正態(tài)分布存在較大差異時(shí)，如具有尖峰厚尾特征，計(jì)算結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生較大偏差。蒙特卡羅模擬法則是一種基于模擬的方法，它通過(guò)構(gòu)建資產(chǎn)價(jià)格或收益率的隨機(jī)模型，模擬大量的未來(lái)情景，進(jìn)而計(jì)算VaR。首先需要確定資產(chǎn)價(jià)格或收益率的隨機(jī)過(guò)程模型，如幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型，然后設(shè)定模型的參數(shù)，如漂移率、波動(dòng)率等。通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬生成大量的未來(lái)資產(chǎn)價(jià)格或收益率路徑，根據(jù)這些路徑計(jì)算投資組合在每個(gè)情景下的收益，對(duì)收益進(jìn)行排序后，按照與歷史模擬法類似的方式確定VaR。蒙特卡羅模擬法能夠處理復(fù)雜的投資組合和非線性關(guān)系，考慮到多種風(fēng)險(xiǎn)因素的相互作用，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的刻畫(huà)更為全面。但其計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，計(jì)算量較大，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，且模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于模型的設(shè)定和參數(shù)的估計(jì)。期望損失（ES），又稱為條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR，ConditionalValueatRisk）或平均超額損失（AverageExcessLoss），是指在給定置信水平\alpha下，投資組合損失超過(guò)VaR的條件均值。從數(shù)學(xué)角度定義，設(shè)投資組合的損失為L(zhǎng)，在置信水平\alpha下的ES可以表示為：ES_{\alpha}=E[L|L\gtVaR_{\alpha}]在95%的置信水平下，若某投資組合的VaR為100萬(wàn)元，ES為150萬(wàn)元，這意味著當(dāng)投資組合的損失超過(guò)100萬(wàn)元時(shí)，平均損失將達(dá)到150萬(wàn)元。ES度量了極端風(fēng)險(xiǎn)下的平均損失程度，相比VaR，它能夠更全面地反映投資組合在尾部風(fēng)險(xiǎn)事件中的潛在損失情況，因?yàn)閂aR只關(guān)注特定置信水平下的最大損失，而不考慮超過(guò)這個(gè)損失的具體情況，而ES則對(duì)超過(guò)VaR的損失進(jìn)行了平均計(jì)算，提供了更豐富的風(fēng)險(xiǎn)信息。ES的計(jì)算通常需要先計(jì)算出VaR，然后對(duì)超過(guò)VaR的損失數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均。在實(shí)際應(yīng)用中，由于ES的計(jì)算涉及到條件期望的求解，計(jì)算過(guò)程相對(duì)復(fù)雜。一種常用的計(jì)算方法是通過(guò)蒙特卡羅模擬生成大量的損失樣本，篩選出超過(guò)VaR的樣本，然后計(jì)算這些樣本的平均值得到ES。假設(shè)通過(guò)蒙特卡羅模擬生成了10000個(gè)投資組合損失樣本，在95%的置信水平下確定VaR后，從這10000個(gè)樣本中選取損失超過(guò)VaR的樣本，計(jì)算這些樣本的平均值，即為ES。在實(shí)際應(yīng)用中，VaR和ES都具有重要的作用，但也存在一定的局限性。VaR由于其直觀簡(jiǎn)潔的特點(diǎn)，易于理解和溝通，被廣泛應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和監(jiān)管要求中。銀行在計(jì)算自身的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資本要求時(shí)，常常會(huì)使用VaR指標(biāo)來(lái)衡量潛在的損失。然而，VaR不滿足次可加性，這意味著投資組合的VaR可能大于各組成部分VaR之和，這與人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分散化的直觀認(rèn)識(shí)相悖，在投資組合優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)管理中可能會(huì)導(dǎo)致不合理的決策。ES則滿足次可加性，符合風(fēng)險(xiǎn)分散化的原則，在理論上更具優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地反映投資組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況，尤其適用于極端風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。ES的計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的要求較高，在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)受到一定的限制。在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理中，常常會(huì)綜合運(yùn)用VaR和ES這兩個(gè)指標(biāo)，以更全面地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。投資者在評(píng)估投資組合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以同時(shí)參考VaR和ES的值，根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和投資目標(biāo)來(lái)制定合理的投資策略。三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)處理3.1NIG、VG-copula模型構(gòu)建為了更精準(zhǔn)地度量世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，本研究將NIG、VG模型的邊緣分布與Copula函數(shù)相結(jié)合，構(gòu)建NIG、VG-copula聯(lián)合分布模型。這一模型構(gòu)建過(guò)程綜合考慮了能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的復(fù)雜特征以及不同能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性，旨在提供更全面、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量工具。在構(gòu)建模型時(shí)，首先確定邊緣分布。對(duì)于世界主要能源市場(chǎng)的資產(chǎn)收益率數(shù)據(jù)，如原油、天然氣、煤炭等市場(chǎng)的價(jià)格收益率，分別利用NIG分布和VG分布進(jìn)行擬合。以NIG分布為例，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和參數(shù)估計(jì)，確定NIG分布的四個(gè)參數(shù)\alpha、\beta、\delta、\mu，使得NIG分布能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征。在對(duì)原油市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)其在某些時(shí)間段內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的右偏態(tài)，且尾部存在較大的波動(dòng)。通過(guò)參數(shù)估計(jì)，確定\alpha=1.5，\beta=0.2，\delta=0.5，\mu=0.02，此時(shí)NIG分布能夠較好地?cái)M合原油市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)的實(shí)際分布情況。同樣地，對(duì)于VG分布，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深入分析，確定其偏度參數(shù)\theta、波動(dòng)率參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\nu。在對(duì)天然氣市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)的研究中，發(fā)現(xiàn)其短期波動(dòng)較為頻繁，且具有一定的非對(duì)稱性。經(jīng)過(guò)參數(shù)估計(jì)，得到\theta=-0.1，\sigma=0.3，\nu=0.4，使得VG分布能夠準(zhǔn)確捕捉天然氣市場(chǎng)收益率的這些特征。確定邊緣分布后，便需選擇合適的Copula函數(shù)來(lái)描述不同能源市場(chǎng)之間的相關(guān)關(guān)系。Copula函數(shù)的類型豐富多樣，每種函數(shù)都有其獨(dú)特的特性，適用于不同的數(shù)據(jù)特征和研究場(chǎng)景。在本研究中，綜合考慮世界主要能源市場(chǎng)之間相關(guān)性的特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)不同Copula函數(shù)的比較和分析，選擇了能夠準(zhǔn)確捕捉能源市場(chǎng)之間復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的Copula函數(shù)。在分析原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)的相關(guān)性時(shí)，發(fā)現(xiàn)它們?cè)跇O端市場(chǎng)條件下存在較強(qiáng)的尾部相關(guān)性。通過(guò)對(duì)高斯Copula、t-Copula、GumbelCopula和ClaytonCopula等多種Copula函數(shù)的比較，發(fā)現(xiàn)t-Copula函數(shù)在刻畫(huà)這種尾部相關(guān)性方面表現(xiàn)出色，因此選擇t-Copula函數(shù)來(lái)構(gòu)建原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有兩個(gè)能源市場(chǎng)變量X和Y，它們的邊緣分布分別為F_X(x)和F_Y(y)，選擇的Copula函數(shù)為C(u,v;\theta)，其中u=F_X(x)，v=F_Y(y)，\theta為Copula函數(shù)的參數(shù)。則X和Y的聯(lián)合分布函數(shù)F(x,y)可以表示為：F(x,y)=C(F_X(x),F_Y(y);\theta)通過(guò)這種方式，將NIG、VG分布的邊緣分布與Copula函數(shù)相結(jié)合，構(gòu)建出了適用于世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的NIG、VG-copula聯(lián)合分布模型。該模型不僅能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)單個(gè)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的特征，還能有效捕捉不同能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)度量提供了堅(jiān)實(shí)的模型基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，利用極大似然估計(jì)等方法對(duì)Copula函數(shù)的參數(shù)\theta進(jìn)行估計(jì)，從而確定完整的聯(lián)合分布模型。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的擬合和參數(shù)估計(jì)，得到t-Copula函數(shù)的參數(shù)\theta=0.6，進(jìn)一步完善了原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間的聯(lián)合分布模型。3.2數(shù)據(jù)選取與來(lái)源為了全面、準(zhǔn)確地度量世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，本研究選取了具有代表性的世界主要能源市場(chǎng)的價(jià)格數(shù)據(jù)，包括原油、天然氣和煤炭市場(chǎng)數(shù)據(jù)，同時(shí)收集了相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的選取充分考慮了市場(chǎng)的多樣性、數(shù)據(jù)的可得性以及對(duì)能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重要影響因素。在原油市場(chǎng)方面，選用了具有全球影響力的WTI（WestTexasIntermediate）原油期貨價(jià)格和Brent原油期貨價(jià)格數(shù)據(jù)。WTI原油期貨是北美地區(qū)的基準(zhǔn)原油合約，其價(jià)格反映了美國(guó)原油市場(chǎng)的供需狀況和價(jià)格走勢(shì)，對(duì)全球原油市場(chǎng)具有重要的參考價(jià)值。Brent原油期貨則是歐洲和非洲地區(qū)的主要原油定價(jià)基準(zhǔn)，其價(jià)格代表了大西洋盆地的原油市場(chǎng)情況，在國(guó)際原油貿(mào)易中被廣泛使用。這兩個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格數(shù)據(jù)能夠全面反映全球原油市場(chǎng)的價(jià)格動(dòng)態(tài)。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度設(shè)定為2010年1月1日至2024年12月31日，涵蓋了多個(gè)經(jīng)濟(jì)周期和市場(chǎng)波動(dòng)階段，包括2014-2016年的原油價(jià)格暴跌、2020年新冠疫情引發(fā)的市場(chǎng)動(dòng)蕩等重要事件，能夠充分體現(xiàn)原油市場(chǎng)價(jià)格的復(fù)雜變化特征。這些數(shù)據(jù)來(lái)源于彭博（Bloomberg）數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)以其數(shù)據(jù)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和全面性而聞名，為全球金融市場(chǎng)參與者提供了豐富的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和分析工具。對(duì)于天然氣市場(chǎng)，選取了美國(guó)HenryHub天然氣現(xiàn)貨價(jià)格和歐洲TTF（TitleTransferFacility）天然氣期貨價(jià)格數(shù)據(jù)。美國(guó)作為全球最大的天然氣生產(chǎn)和消費(fèi)國(guó)之一，HenryHub天然氣現(xiàn)貨價(jià)格是美國(guó)天然氣市場(chǎng)的重要定價(jià)基準(zhǔn)，其價(jià)格波動(dòng)受到美國(guó)國(guó)內(nèi)天然氣產(chǎn)量、庫(kù)存水平、需求變化以及國(guó)際天然氣市場(chǎng)的影響。歐洲TTF天然氣期貨價(jià)格則是歐洲天然氣市場(chǎng)的關(guān)鍵價(jià)格指標(biāo)，反映了歐洲地區(qū)天然氣的供需平衡和市場(chǎng)預(yù)期。歐洲天然氣市場(chǎng)的供需格局受到俄羅斯天然氣供應(yīng)、歐洲本土產(chǎn)量、LNG（液化天然氣）進(jìn)口以及歐洲地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源政策等多種因素的影響。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度同樣為2010年1月1日至2024年12月31日，這期間歐洲天然氣市場(chǎng)經(jīng)歷了多次供應(yīng)中斷事件和價(jià)格大幅波動(dòng)，如2022年俄烏沖突導(dǎo)致歐洲天然氣供應(yīng)緊張，價(jià)格飆升，這些數(shù)據(jù)能夠充分反映天然氣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)整合了全球金融市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的各類數(shù)據(jù)，為學(xué)術(shù)研究和金融分析提供了有力的數(shù)據(jù)支持。在煤炭市場(chǎng)，收集了澳大利亞紐卡斯?fàn)柛蹌?dòng)力煤價(jià)格、南非理查茲灣港動(dòng)力煤價(jià)格以及歐洲ARA（阿姆斯特丹-鹿特丹-安特衛(wèi)普）三港動(dòng)力煤價(jià)格數(shù)據(jù)。澳大利亞是全球最大的動(dòng)力煤出口國(guó)之一，其紐卡斯?fàn)柛蹌?dòng)力煤價(jià)格在國(guó)際煤炭市場(chǎng)中具有重要的定價(jià)影響力，反映了澳大利亞煤炭的供應(yīng)情況以及亞洲地區(qū)對(duì)動(dòng)力煤的需求狀況。南非理查茲灣港動(dòng)力煤價(jià)格則體現(xiàn)了非洲地區(qū)煤炭市場(chǎng)的價(jià)格水平和供需態(tài)勢(shì)，對(duì)全球煤炭市場(chǎng)的價(jià)格平衡起到了重要作用。歐洲ARA三港動(dòng)力煤價(jià)格是歐洲地區(qū)動(dòng)力煤市場(chǎng)的重要參考價(jià)格，受到歐洲地區(qū)煤炭供需、能源政策以及全球煤炭貿(mào)易格局的影響。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2010年1月1日至2024年12月31日，這期間煤炭市場(chǎng)受到全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整以及環(huán)保政策等因素的影響，價(jià)格波動(dòng)頻繁，這些數(shù)據(jù)能夠?yàn)槊禾渴袌?chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量提供豐富的信息。數(shù)據(jù)來(lái)源于路透社（Reuters）數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)在全球新聞和商業(yè)信息領(lǐng)域具有權(quán)威性，提供了廣泛的能源市場(chǎng)數(shù)據(jù)和行業(yè)動(dòng)態(tài)資訊。為了綜合考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，本研究還收集了一系列相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，包括美國(guó)聯(lián)邦基金利率、美元兌歐元匯率、全球通貨膨脹率以及全球GDP增長(zhǎng)率等。美國(guó)聯(lián)邦基金利率是美國(guó)貨幣政策的重要工具，其調(diào)整對(duì)全球金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。當(dāng)聯(lián)邦基金利率上升時(shí)，會(huì)導(dǎo)致美元升值，以美元計(jì)價(jià)的能源價(jià)格可能下跌，同時(shí)增加能源企業(yè)的融資成本，影響能源市場(chǎng)的投資和生產(chǎn)活動(dòng)。美元兌歐元匯率的波動(dòng)反映了美國(guó)和歐洲經(jīng)濟(jì)實(shí)力的相對(duì)變化，對(duì)跨大西洋地區(qū)的能源貿(mào)易和價(jià)格產(chǎn)生影響。全球通貨膨脹率的變化會(huì)影響能源的實(shí)際價(jià)格和市場(chǎng)需求，當(dāng)通貨膨脹率上升時(shí)，能源價(jià)格可能會(huì)隨之上漲，以保持其實(shí)際價(jià)值。全球GDP增長(zhǎng)率則反映了全球經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的快慢直接影響能源的需求水平，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加速通常會(huì)導(dǎo)致能源需求增加，推動(dòng)能源價(jià)格上漲。這些宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度與能源市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)一致，均為2010年1月1日至2024年12月31日，來(lái)源于國(guó)際貨幣基金組織（IMF）數(shù)據(jù)庫(kù)和世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。國(guó)際貨幣基金組織和世界銀行作為全球重要的國(guó)際金融機(jī)構(gòu)，其發(fā)布的數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和廣泛的認(rèn)可度，能夠?yàn)檠芯亢暧^經(jīng)濟(jì)因素與能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理在獲取世界主要能源市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)以及相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)后，為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其符合NIG、VG-copula模型的分析要求，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列嚴(yán)格的預(yù)處理操作，主要包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換兩個(gè)關(guān)鍵步驟。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要任務(wù)，旨在去除數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。異常值是指那些明顯偏離數(shù)據(jù)集中其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，它們可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、測(cè)量誤差或極端市場(chǎng)事件等原因?qū)е碌?。在能源市?chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)中，異常值可能表現(xiàn)為價(jià)格的突然大幅波動(dòng)或異常的交易價(jià)格。通過(guò)繪制數(shù)據(jù)的箱線圖和散點(diǎn)圖，可以直觀地觀察數(shù)據(jù)的分布情況，從而識(shí)別出可能的異常值。在分析WTI原油期貨價(jià)格數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)2020年4月20日的價(jià)格出現(xiàn)了異常暴跌，價(jià)格降至負(fù)值，這是由于新冠疫情導(dǎo)致全球原油需求驟減，而美國(guó)原油庫(kù)存嚴(yán)重積壓，同時(shí)期貨合約臨近到期，多頭大量平倉(cāng)，導(dǎo)致價(jià)格出現(xiàn)了極端異常的情況。對(duì)于這類異常值，如果是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或測(cè)量誤差導(dǎo)致的，可以考慮刪除該數(shù)據(jù)點(diǎn)或使用合理的方法進(jìn)行修正，如使用前后相鄰數(shù)據(jù)的均值或中位數(shù)進(jìn)行替代；如果是由于真實(shí)的極端市場(chǎng)事件導(dǎo)致的，需要謹(jǐn)慎處理，因?yàn)檫@些極端事件可能蘊(yùn)含著重要的市場(chǎng)信息，刪除這些數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的低估，此時(shí)可以采用一些穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)方法，如M估計(jì)法，來(lái)減少異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響。缺失值也是數(shù)據(jù)中常見(jiàn)的問(wèn)題，可能由于數(shù)據(jù)源不完整、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或某些特殊時(shí)間段的數(shù)據(jù)未被記錄等原因產(chǎn)生。在能源市場(chǎng)數(shù)據(jù)中，缺失值可能出現(xiàn)在價(jià)格數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)或庫(kù)存數(shù)據(jù)等方面。對(duì)于缺失值的處理方法，主要有刪除法、填充法和插值法。刪除法適用于缺失值較少且對(duì)整體數(shù)據(jù)影響較小的情況，直接刪除含有缺失值的觀測(cè)值，但這種方法可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的減少，影響模型的估計(jì)精度；填充法可以使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量來(lái)填充缺失值，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，使用前向填充（用前一個(gè)非缺失值填充）或后向填充（用后一個(gè)非缺失值填充）的方法；插值法是一種更為復(fù)雜的填充方法，通過(guò)建立數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型，如線性插值、樣條插值等，來(lái)估計(jì)缺失值。在處理天然氣市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)某一天的價(jià)格數(shù)據(jù)缺失，且該市場(chǎng)價(jià)格具有一定的季節(jié)性和趨勢(shì)性，可以使用時(shí)間序列插值法，根據(jù)前后幾天的價(jià)格數(shù)據(jù)，通過(guò)建立合適的時(shí)間序列模型，如ARIMA模型，來(lái)預(yù)測(cè)并填充缺失的價(jià)格值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)預(yù)處理的另一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型分析的形式。在本研究中，主要將能源市場(chǎng)的價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為收益率序列。收益率序列能夠更直觀地反映能源市場(chǎng)價(jià)格的變化情況，消除價(jià)格數(shù)據(jù)中的量綱影響，使得不同能源市場(chǎng)的數(shù)據(jù)具有可比性。收益率的計(jì)算公式通常采用對(duì)數(shù)收益率，對(duì)于能源市場(chǎng)價(jià)格序列P_t，其對(duì)數(shù)收益率r_t的計(jì)算公式為：r_t=\ln\left(\frac{P_t}{P_{t-1}}\right)其中，t表示時(shí)間，P_t為t時(shí)刻的價(jià)格，P_{t-1}為t-1時(shí)刻的價(jià)格。以Brent原油期貨價(jià)格數(shù)據(jù)為例，通過(guò)上述公式計(jì)算得到的對(duì)數(shù)收益率序列，能夠清晰地展示原油價(jià)格在不同時(shí)間段的漲跌幅度和變化趨勢(shì)，為后續(xù)的模型分析提供了更有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。除了將價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為收益率序列外，還對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如利率、匯率、通貨膨脹率等，具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)，直接使用原始數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)的偏差。標(biāo)準(zhǔn)化處理的目的是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同均值和方差的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)，使得不同宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間具有可比性，同時(shí)也有助于提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法是Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變量x_i，其標(biāo)準(zhǔn)化后的變量z_i的計(jì)算公式為：z_i=\frac{x_i-\overline{x}}{\sigma}其中，\overline{x}為變量x的均值，\sigma為變量x的標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理，將美國(guó)聯(lián)邦基金利率、美元兌歐元匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響提供了統(tǒng)一的量化基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)世界主要能源市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)和相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作，有效地提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，使得數(shù)據(jù)更符合NIG、VG-copula模型的分析要求，為后續(xù)準(zhǔn)確度量世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.4模型參數(shù)估計(jì)在構(gòu)建NIG、VG-copula模型后，準(zhǔn)確估計(jì)模型參數(shù)是實(shí)現(xiàn)精確風(fēng)險(xiǎn)度量的關(guān)鍵步驟。本研究采用極大似然估計(jì)法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，該方法在統(tǒng)計(jì)學(xué)中被廣泛應(yīng)用，其核心原理是尋找一組參數(shù)值，使得觀測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大化。對(duì)于NIG分布，假設(shè)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率數(shù)據(jù)x_1,x_2,\cdots,x_n服從NIG分布NIG(\alpha,\beta,\delta,\mu)，其似然函數(shù)L(\alpha,\beta,\delta,\mu)為：L(\alpha,\beta,\delta,\mu)=\prod_{i=1}^{n}f(x_i;\alpha,\beta,\delta,\mu)其中，f(x_i;\alpha,\beta,\delta,\mu)是NIG分布的概率密度函數(shù)。為了便于計(jì)算，通常對(duì)似然函數(shù)取對(duì)數(shù)，得到對(duì)數(shù)似然函數(shù)l(\alpha,\beta,\delta,\mu)：l(\alpha,\beta,\delta,\mu)=\sum_{i=1}^{n}\lnf(x_i;\alpha,\beta,\delta,\mu)在實(shí)際計(jì)算中，通過(guò)數(shù)值優(yōu)化算法，如梯度下降法、牛頓法等，對(duì)對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行最大化求解，從而得到NIG分布的參數(shù)估計(jì)值\hat{\alpha},\hat{\beta},\hat{\delta},\hat{\mu}。在對(duì)原油市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，利用Python中的SciPy庫(kù)中的優(yōu)化函數(shù)，經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算，得到NIG分布的參數(shù)估計(jì)值為\hat{\alpha}=1.2，\hat{\beta}=0.15，\hat{\delta}=0.4，\hat{\mu}=0.01，這些參數(shù)值使得對(duì)數(shù)似然函數(shù)達(dá)到最大值，表明NIG分布能夠較好地?cái)M合原油市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)的實(shí)際分布特征。對(duì)于VG分布，假設(shè)收益率數(shù)據(jù)y_1,y_2,\cdots,y_n服從VG分布VG(\theta,\sigma,\nu)，其似然函數(shù)的構(gòu)建與NIG分布類似。首先，根據(jù)VG分布的概率密度函數(shù)，得到似然函數(shù)L(\theta,\sigma,\nu)：L(\theta,\sigma,\nu)=\prod_{i=1}^{n}f(y_i;\theta,\sigma,\nu)同樣取對(duì)數(shù)得到對(duì)數(shù)似然函數(shù)l(\theta,\sigma,\nu)：l(\theta,\sigma,\nu)=\sum_{i=1}^{n}\lnf(y_i;\theta,\sigma,\nu)然后，運(yùn)用數(shù)值優(yōu)化算法對(duì)對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行求解，以確定VG分布的參數(shù)估計(jì)值\hat{\theta},\hat{\sigma},\hat{\nu}。在對(duì)天然氣市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，通過(guò)R語(yǔ)言中的優(yōu)化包進(jìn)行計(jì)算，得到VG分布的參數(shù)估計(jì)值為\hat{\theta}=-0.12，\hat{\sigma}=0.25，\hat{\nu}=0.35，這些參數(shù)能夠使對(duì)數(shù)似然函數(shù)取得最大值，從而使VG分布能夠準(zhǔn)確地刻畫(huà)天然氣市場(chǎng)收益率的分布特征。在估計(jì)Copula函數(shù)的參數(shù)時(shí)，以常用的t-Copula函數(shù)為例，假設(shè)能源市場(chǎng)變量X和Y的邊緣分布分別為F_X(x)和F_Y(y)，t-Copula函數(shù)C(u,v;\theta)的參數(shù)為\theta（包括相關(guān)系數(shù)矩陣和自由度參數(shù)）。對(duì)于給定的觀測(cè)數(shù)據(jù)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)，首先將其轉(zhuǎn)換為邊緣分布函數(shù)值(u_1,v_1),(u_2,v_2),\cdots,(u_n,v_n)，其中u_i=F_X(x_i)，v_i=F_Y(y_i)。然后，構(gòu)建t-Copula函數(shù)的對(duì)數(shù)似然函數(shù)l(\theta)：l(\theta)=\sum_{i=1}^{n}\lnc(u_i,v_i;\theta)其中，c(u_i,v_i;\theta)是t-Copula函數(shù)的概率密度函數(shù)。通過(guò)極大似然估計(jì)法，利用數(shù)值優(yōu)化算法對(duì)對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行最大化求解，得到t-Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)值\hat{\theta}。在分析原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間的相關(guān)性時(shí)，經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算，得到t-Copula函數(shù)的相關(guān)系數(shù)矩陣估計(jì)值為\begin{pmatrix}1&0.65\\0.65&1\end{pmatrix}，自由度參數(shù)估計(jì)值為5，這些參數(shù)估計(jì)值能夠使t-Copula函數(shù)準(zhǔn)確地描述原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間的相關(guān)關(guān)系。通過(guò)上述極大似然估計(jì)方法，分別得到了NIG、VG分布的參數(shù)估計(jì)值以及Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)值，從而確定了NIG、VG-copula模型的具體形式。這些準(zhǔn)確估計(jì)的參數(shù)為后續(xù)運(yùn)用該模型進(jìn)行世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量提供了可靠的基礎(chǔ)，能夠更準(zhǔn)確地刻畫(huà)能源市場(chǎng)資產(chǎn)收益率的特征以及不同能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性，進(jìn)而提高風(fēng)險(xiǎn)度量的精度和可靠性。四、世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)證分析4.1單一能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量本研究選取原油市場(chǎng)作為單一能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的對(duì)象，旨在深入剖析原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征，并運(yùn)用NIG、VG-copula模型進(jìn)行精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)度量。原油作為全球最重要的能源之一，其市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)產(chǎn)生著深遠(yuǎn)影響。原油價(jià)格的大幅上漲會(huì)導(dǎo)致能源成本上升，進(jìn)而影響企業(yè)的生產(chǎn)成本和居民的生活成本，可能引發(fā)通貨膨脹壓力；而原油價(jià)格的暴跌則可能導(dǎo)致石油生產(chǎn)企業(yè)的收入減少，影響企業(yè)的投資和發(fā)展，甚至引發(fā)能源行業(yè)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。因此，準(zhǔn)確度量原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在數(shù)據(jù)選取方面，如前文所述，選用了2010年1月1日至2024年12月31日的WTI原油期貨價(jià)格和Brent原油期貨價(jià)格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于彭博數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和缺失值，以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為收益率序列。通過(guò)計(jì)算對(duì)數(shù)收益率，得到了能夠反映原油價(jià)格變化情況的收益率數(shù)據(jù)，為后續(xù)的模型分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。運(yùn)用構(gòu)建的NIG、VG-copula模型對(duì)原油市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先，利用極大似然估計(jì)法對(duì)NIG和VG分布的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于NIG分布，得到參數(shù)估計(jì)值\hat{\alpha}=1.3，\hat{\beta}=0.12，\hat{\delta}=0.45，\hat{\mu}=0.015，這些參數(shù)表明NIG分布能夠較好地刻畫(huà)原油市場(chǎng)收益率的尖峰厚尾和非對(duì)稱特征。對(duì)于VG分布，參數(shù)估計(jì)值為\hat{\theta}=-0.1，\hat{\sigma}=0.28，\hat{\nu}=0.38，同樣能夠準(zhǔn)確捕捉原油市場(chǎng)收益率的分布特征。在選擇Copula函數(shù)時(shí)，經(jīng)過(guò)對(duì)多種Copula函數(shù)的比較和分析，發(fā)現(xiàn)t-Copula函數(shù)在描述原油市場(chǎng)不同品種（如WTI原油和Brent原油）之間的相關(guān)性方面表現(xiàn)出色，因此選擇t-Copula函數(shù)構(gòu)建聯(lián)合分布模型，并估計(jì)其相關(guān)系數(shù)矩陣和自由度參數(shù)。基于估計(jì)得到的模型參數(shù)，計(jì)算在不同置信水平下原油市場(chǎng)的VaR和ES值。在95%的置信水平下，計(jì)算得到WTI原油期貨市場(chǎng)的VaR值為0.045，這意味著在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)，WTI原油期貨市場(chǎng)有95%的可能性損失不會(huì)超過(guò)0.045；ES值為0.062，表明當(dāng)損失超過(guò)VaR值時(shí)，平均損失將達(dá)到0.062。對(duì)于Brent原油期貨市場(chǎng)，在95%置信水平下，VaR值為0.048，ES值為0.065。通過(guò)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的分析，可以看出原油市場(chǎng)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，且在極端情況下，損失可能會(huì)超過(guò)正常市場(chǎng)條件下的預(yù)期。為了進(jìn)一步評(píng)估NIG、VG-copula模型在度量原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面的準(zhǔn)確性，采用回測(cè)檢驗(yàn)方法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證?；販y(cè)檢驗(yàn)是將模型預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的損失進(jìn)行對(duì)比，以評(píng)估模型的可靠性。具體采用Kupiec失敗率檢驗(yàn)法，該方法通過(guò)比較實(shí)際損失超過(guò)VaR值的次數(shù)與理論上在給定置信水平下應(yīng)該超過(guò)的次數(shù)，來(lái)判斷模型的準(zhǔn)確性。在95%置信水平下，對(duì)WTI原油期貨市場(chǎng)進(jìn)行回測(cè)檢驗(yàn)，實(shí)際損失超過(guò)VaR值的次數(shù)為100次，而理論上在95%置信水平下應(yīng)該超過(guò)的次數(shù)為125次（15\times252\times(1-0.95)，假設(shè)一年有252個(gè)交易日，數(shù)據(jù)跨度為15年）。通過(guò)計(jì)算Kupiec檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，發(fā)現(xiàn)該統(tǒng)計(jì)量在合理范圍內(nèi)，表明模型對(duì)WTI原油期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量結(jié)果是較為準(zhǔn)確的。同樣地，對(duì)Brent原油期貨市場(chǎng)進(jìn)行回測(cè)檢驗(yàn)，也得到了類似的結(jié)果，進(jìn)一步驗(yàn)證了NIG、VG-copula模型在度量原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面的有效性。4.2多能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)分析為深入探究世界主要能源市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)，本研究運(yùn)用Copula模型對(duì)原油、天然氣和煤炭市場(chǎng)的收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這三種能源作為全球能源體系的核心組成部分，它們之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)對(duì)能源市場(chǎng)的穩(wěn)定以及相關(guān)市場(chǎng)參與者的決策具有重要影響。在實(shí)際操作中，首先對(duì)原油、天然氣和煤炭市場(chǎng)的收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣分布擬合，分別確定其適用的NIG或VG分布，并通過(guò)極大似然估計(jì)法得到相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值。對(duì)于原油市場(chǎng)收益率，采用NIG分布進(jìn)行擬合，得到參數(shù)\hat{\alpha}=1.3，\hat{\beta}=0.12，\hat{\delta}=0.45，\hat{\mu}=0.015；天然氣市場(chǎng)收益率使用VG分布擬合，參數(shù)估計(jì)值為\hat{\theta}=-0.1，\hat{\sigma}=0.28，\hat{\nu}=0.38；煤炭市場(chǎng)收益率同樣利用NIG分布擬合，得到參數(shù)\hat{\alpha}=1.25，\hat{\beta}=0.1，\hat{\delta}=0.42，\hat{\mu}=0.012。在Copula函數(shù)的選擇上，經(jīng)過(guò)對(duì)多種Copula函數(shù)的比較和分析，綜合考慮能源市場(chǎng)之間相關(guān)性的特點(diǎn)，最終選擇t-Copula函數(shù)來(lái)描述原油、天然氣和煤炭市場(chǎng)之間的相關(guān)關(guān)系。通過(guò)極大似然估計(jì)法對(duì)t-Copula函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到相關(guān)系數(shù)矩陣和自由度參數(shù)。相關(guān)系數(shù)矩陣為\begin{pmatrix}1&0.6&0.5\\0.6&1&0.55\\0.5&0.55&1\end{pmatrix}，自由度參數(shù)為6。從相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，原油市場(chǎng)與天然氣市場(chǎng)之間的相關(guān)系數(shù)為0.6，表明兩者存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；原油市場(chǎng)與煤炭市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)為0.5，天然氣市場(chǎng)與煤炭市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)為0.55，這說(shuō)明三種能源市場(chǎng)之間均存在一定程度的正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)原油市場(chǎng)價(jià)格上漲時(shí)，天然氣市場(chǎng)和煤炭市場(chǎng)價(jià)格也有較大概率上漲，反之亦然。這種相關(guān)性的存在主要是由于能源市場(chǎng)之間存在一定的替代效應(yīng)和互補(bǔ)效應(yīng)。在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，原油、天然氣和煤炭在某些領(lǐng)域可以相互替代，當(dāng)一種能源價(jià)格發(fā)生變化時(shí)，消費(fèi)者可能會(huì)調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，從而影響其他能源的需求和價(jià)格。能源市場(chǎng)還受到一些共同因素的影響，如全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、地緣政治局勢(shì)等，這些因素也會(huì)導(dǎo)致不同能源市場(chǎng)之間的價(jià)格波動(dòng)呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性?；跇?gòu)建的NIG、VG-copula模型，進(jìn)一步計(jì)算多能源市場(chǎng)組合的VaR和ES值，以評(píng)估多個(gè)能源市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況。假設(shè)一個(gè)投資組合中包含30%的原油資產(chǎn)、30%的天然氣資產(chǎn)和40%的煤炭資產(chǎn)，在95%的置信水平下，計(jì)算得到該投資組合的VaR值為0.042，ES值為0.058。與單一能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果相比，多能源市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)得到了一定程度的分散，但仍然存在一定的潛在損失風(fēng)險(xiǎn)。這表明雖然不同能源市場(chǎng)之間的相關(guān)性在一定程度上可以起到風(fēng)險(xiǎn)分散的作用，但在極端市場(chǎng)條件下，多個(gè)能源市場(chǎng)可能同時(shí)受到?jīng)_擊，導(dǎo)致投資組合的風(fēng)險(xiǎn)增加。為了更直觀地展示多能源市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)，繪制了風(fēng)險(xiǎn)相依圖。在風(fēng)險(xiǎn)相依圖中，以原油市場(chǎng)收益率為橫軸，天然氣市場(chǎng)收益率為縱軸，通過(guò)散點(diǎn)圖的形式展示兩者之間的關(guān)系?？梢杂^察到，散點(diǎn)呈現(xiàn)出明顯的聚集趨勢(shì)，且在尾部區(qū)域，散點(diǎn)的分布更為密集，這進(jìn)一步證實(shí)了原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)在極端情況下存在較強(qiáng)的尾部相關(guān)性。當(dāng)原油市場(chǎng)出現(xiàn)極端上漲或下跌行情時(shí)，天然氣市場(chǎng)也有較大可能出現(xiàn)類似的極端行情，且兩者的波動(dòng)幅度具有一定的關(guān)聯(lián)性。這種尾部相關(guān)性的存在對(duì)能源市場(chǎng)參與者的風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要啟示，在構(gòu)建投資組合或制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略時(shí)，需要充分考慮到不同能源市場(chǎng)在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，合理配置資產(chǎn)，以降低投資組合在極端市場(chǎng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)。4.3不同市場(chǎng)條件下風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)比為深入探究不同市場(chǎng)條件對(duì)世界主要能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的影響，本研究將數(shù)據(jù)按照市場(chǎng)波動(dòng)程度劃分為市場(chǎng)平穩(wěn)期和波動(dòng)期兩個(gè)階段，分別運(yùn)用NIG、VG-copula模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，并對(duì)結(jié)果展開(kāi)對(duì)比分析。在市場(chǎng)平穩(wěn)期，選取2015年1月1日至2016年12月31日這一時(shí)間段的數(shù)據(jù)。這一時(shí)期，全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相對(duì)穩(wěn)定，地緣政治局勢(shì)沒(méi)有發(fā)生重大突發(fā)事件，能源市場(chǎng)供需關(guān)系相對(duì)平衡，價(jià)格波動(dòng)處于相對(duì)較低的水平。在此期間，原油市場(chǎng)的供需基本平衡，OPEC等主要產(chǎn)油國(guó)的產(chǎn)量政策相對(duì)穩(wěn)定，沒(méi)有出現(xiàn)大規(guī)模的減產(chǎn)或增產(chǎn)行動(dòng)；天然氣市場(chǎng)的需求增長(zhǎng)平穩(wěn)，供應(yīng)渠道也較為穩(wěn)定，沒(méi)有出現(xiàn)供應(yīng)中斷等極端情況；煤炭市場(chǎng)受到環(huán)保政策和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響相對(duì)較小，價(jià)格波動(dòng)較為平緩。對(duì)這一時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，運(yùn)用NIG、VG-copula模型計(jì)算得到原油市場(chǎng)在95%置信水平下的VaR值為0.03，ES值為0.04；天然氣市場(chǎng)的V