[論文レビュー] Co-movement of energy commodities revisited: Evidence from wavelet coherence analysis

Lukáš Vácha, Jozef Baruník|RePEc: Research Papers in Economics|Jan 23, 2012

Market Dynamics and Volatility被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、石油、ガソリン、灯油、天然ガスのエネルギー商品間における時間的変動する相関関係を、複数の投資期間にわたって分析するウェーブレットコherエンス手法を導入する。パrametricな仮定を必要としない時間領域および周波数領域の統合的分析により、金融危機期や価格下落期に相関が最も強くなることが明らかになった。石油、ガソリン、灯油は周波数全域で高い依存関係を示す一方、天然ガスはほとんど相関がなかった。

ABSTRACT

In this paper, we contribute to the literature on energy market co-movement by studying its dynamics in the time-frequency domain. The novelty of our approach lies in the application of wavelet tools to commodity market data. A major part of economic time series analysis is done in the time or frequency domain separately. Wavelet analysis combines these two fundamental approaches allowing study of the time series in the time- frequency domain. Using this framework, we propose a new, model-free way of estimating time-varying cor- relations. In the empirical analysis, we connect our approach to the dynamic conditional correlation approach of Engle (2002) on the main components of the energy sector. Namely, we use crude oil, gasoline, heating oil, and natural gas on a nearest-future basis over a period of approximately 16 and 1/2 years beginning on November 1, 1993 and ending on July 21, 2010. Using wavelet coherence, we uncover interesting dynamics of correlations between energy commodities in the time-frequency space.

研究の動機と目的

• 従来の時間領域または周波数領域のみの手法に起因する限界を克服し、時間的・周波数的両領域における主要エネルギー商品の動的共動を調査すること。
• 従来の経済統計モデルで一般的なパrametricな仮定を避ける、モデルフリーのウェーブレットコherエンスを用いた時間的変動する相関の推定手法を開発すること。
• 主流のファイナンシャル・エコノメトリックス分野で広く用いられるDCC-GARCHモデルと比較し、結果の妥当性を検証するとともに、文脈を明確にすること。
• 短期、中期、長期の異なる投資期間が、エネルギー市場間の相関の強さと変化にどのように影響を与えるかを評価すること。
• 金融危機や経済的ストレスの時期に、市場間依存性に構造的シフトが生じるかを特定し、ポートフォリオリスク管理への影響を検討すること。

提案手法

• 連続ウェーブレット変換（CWT）を用いて、エネルギー商品リターンを時間-周波数成分に分解し、時間的およびスペクトル的情報を保持する。
• ウェーブレットコherエンスを用いて、時間-周波数平面における商品ペア間の局所的相関を推定し、強度および位相差関係を定量的に評価する。
• 位相差分析を適用して、商品ペア間のリード・ラグ関係を特定し、共動における方向性のある依存関係を同定する。
• ウェーブレットコherエンスの結果を、多変量GARCHモデルからの動的条件付き相関（DCC）推定値と比較し、結果の妥当性を検証するとともに、解釈可能性を高める。
• 1993年11月1日から2010年7月21日までの日次リターンを、16.5年分のデータセットを用いて分析する。
• MATLABのウェーブレットコherエンスパッケージ（Grinsted提供）を活用し、ウェーブレットベースの統計推定と時間-周波数依存性の可視化を堅牢に実行する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 主要エネルギー商品間の相関関係は、時間的経過と異なる投資期間においてどのように変化するか？
• RQ2 エネルギー商品ペア間のリード・ラグ関係の性質は何か？ また、周波数によってどのように変化するか？
• RQ3 金融的ストレスや市場下落期には、安定した市場環境と比較して、商品間の共動が顕著に高まっているか？
• RQ4 ウェーブレットコherエンス手法は、標準的なDCC-GARCHモデルと比較して、時間的変動する相関関係をどの程度うまく捉えているか？
• RQ5 さまざまな時間スケールおよび市場状況において、天然ガスのリターンは、原油、ガソリン、灯油とどの程度相関しているか？

主な発見

• 原油、ガソリン、灯油は、金融危機期（2001–2002年および2008–2010年）に顕著に強固で時間的変動する共動を示し、短期・中期・長期のすべての投資期間にわたり、周波数全域で高いコherエンスを維持する。
• ガソリン–原油ペアは、1997–2001年の数か月間の投資期間において顕著な依存関係を示すが、短期的相関は低く保たれるため、周波数に依存するダイナミクスが顕在化する。
• 灯油–原油ペアは、安定成長期であっても、64–128日という長周期のコherエンスを示し続ける。これは、危機期を超えた構造的周波数依存性を示唆している。
• 天然ガスは、いかなる投資期間や時間的期間においても、他の3商品と顕著なコherエンスを示さない。これは、エネルギー市場内での相対的独立性を示している。
• ウェーブレットコherエンスは、市場の複雑性が下落期に低下（エントロピーが減少）することを示しており、これは共動性の増大と、さまざまな投資期間におけるより強い依存関係と相関している。
• DCC-GARCHモデルの推定結果から、αDCC = 0.0444 および βDCC = 0.9006 が得られ、条件付き相関の高い持続性が示され、ウェーブレット分析による危機期の継続的共動の結果と整合的である。