[論文レビュー] The role of global economic policy uncertainty in predicting crude oil futures volatility: Evidence from a two-factor GARCH-MIDAS model

Peng‐Fei Dai, Xiong Xiong+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2020

Market Dynamics and Volatility参考文献 48被引用数 31

ひとこと要約

本研究では、二要因GARCH-MIDASモデルを用いて、グローバル経済政策不確実性（GEPU）およびその変化が原油先物価格ボラティリティに与える予測的役割を検証する。GEPU自体ではなく、GEPUの変化が長期ボラティリティの主要因であることが判明し、GEPU変化を組み込んだ二要因モデルは、単一要因モデルに比べて予測精度が優れていることが示された。

ABSTRACT

This paper aims to examine whether the global economic policy uncertainty (GEPU) and uncertainty changes have different impacts on crude oil futures volatility. We establish single-factor and two-factor models under the GARCH-MIDAS framework to investigate the predictive power of GEPU and GEPU changes excluding and including realized volatility. The findings show that the models with rolling-window specification perform better than those with fixed-span specification. For single-factor models, the GEPU index and its changes, as well as realized volatility, are consistent effective factors in predicting the volatility of crude oil futures. Specially, GEPU changes have stronger predictive power than the GEPU index. For two-factor models, GEPU is not an effective forecast factor for the volatility of WTI crude oil futures or Brent crude oil futures. The two-factor model with GEPU changes contains more information and exhibits stronger forecasting ability for crude oil futures market volatility than the single-factor models. The GEPU changes are indeed the main source of long-term volatility of the crude oil futures.

研究の動機と目的

• グローバル経済政策不確実性（GEPU）およびその変化が原油先物価格ボラティリティを予測可能かどうかを調査すること。
• ローリングウィンドウと固定スパンの異なる仕様を用いた単一要因と二要因GARCH-MIDASモデルの予測性能を比較すること。
• 実現ボラティリティを制御した状況下で、GEPUおよびその変化の予測的追加価値を評価すること。
• GEPUの変化が長期原油先物価格ボラティリティの主な駆動要因であるかどうかを特定すること。
• 損失関数およびDM仮説検定を用いて、モデルの妥当性と予測精度の妥当性を評価すること。

提案手法

• 原油先物価格ボラティリティを短期および長期成分に分解するため、二要因GARCH-MIDASフレームワークを採用する。
• 単一および二要因モデルにGEPU指数およびその変化をマクロ経済予測変数として組み込む。
• モデルパラメータの推定にローリングウィンドウおよび固定スパンの仕様を用い、ローリングウィンドウ仕様が優れた性能を示した。
• 高頻度データを用いた実現ボラティリティを統合し、ボラティリティ予測精度を向上させる。
• アウトオブサンプル予測性能の評価に、損失関数（RMS DおよびRMAD）およびDiebold-Mariano（DM）仮説検定を適用する。
• 全サンプル、インサンプル、アウトオブサンプル評価指標を用いたロバストネスチェックを実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グローバル経済政策不確実性（GEPU）は、原油先物価格ボラティリティを有意に予測可能か？
• RQ2 GEPUの変化は、GEPUの水準に比べて、原油先物価格ボラティリティの予測力が強いか？
• RQ3 実現ボラティリティの統合は、GEPUに基づくモデルの予測性能にどのように影響するか？
• RQ4 GEPUの変化を組み込んだ二要因GARCH-MIDASモデルは、単一要因モデルに比べて、原油先物価格ボラティリティの予測に効果的か？
• RQ5 ローリングウィンドウ仕様と固定スパン仕様のどちらが、アウトオブサンプル予測精度を高めるか？

主な発見

• GEPUの変化を組み込んだ二要因モデルが、インサンプルおよびアウトオブサンプル評価の両方で、他のすべてのモデルを上回る予測性能を示した。
• GEPUの変化は、GEPU指数自体よりも顕著に強い予測力を持つことが判明し、DM検定におけるt統計量は、Brentでは-5.85、WTIでは-3.42であった。
• ローリングウィンドウ仕様は、すべてのモデルにおいて固定スパン仕様よりも一貫して高い予測精度を達成した。
• GEPUの変化を含む二要因モデルは、GEPU指数を用いた単一要因モデルに比べ、RMS D（Brentでは1.463E-02、WTIでは1.588E-02）およびRMAD（Brentでは0.1070、WTIでは0.1109）が低かった。
• DM検定により、モデルX（GEPUの変化を含む二要因モデル）が、モデルIX（GEPU指数を含む二要因モデル）を1%の有意水準で有意に上回ることが確認された。
• 実現ボラティリティを制御した後でも、GEPUの変化は長期原油先物価格ボラティリティの有意かつ効果的な予測要因のままであった。