【文献阅读】极端事件、经济不确定性、原油期货价格泡沫投机

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Extreme events, economic uncertainty and speculation on occurrences of price bubbles in crude oil futures

极端事件、经济不确定性、原油期货价格泡沫投机

基本信息

本文考察了极端事件、经济不确定性和投机行为对原油期货价格泡沫的影响。
为了更好地预测和估计原油期货的正/负价格泡沫，采用LPPLS。
面板概率模型考察了极端事件、经济不确定性和投机对原油价格泡沫的影响。
结果表明，2019新冠和俄乌战争等近期极端事件对原油期货正/负泡沫均有显著影响。经济不确定性指标对原油中的正/负泡沫均有显著影响。然而，结果发现，投机显著影响正泡沫，而不显著影响负泡沫。总的来说，极端事件、经济不确定性和投机行为都可能导致原油期货市场价格泡沫的出现。
该研究为政策制定者和市场参与者监测价格泡沫的发生提供了新的见解。

张张张三丰de思考与总结
本文是对四个主要的原油市场进行考察。（1）利用LPPLS方法对期货价格泡沫进行检测，（2）利用Probit分别对几个影响因素进行回归分析，这里面，先总体回归分析，再对四个原油期货市场的情况单独进行回归分析。
文章的边际贡献在于：（1）LPPLS方法分析，以及详细介绍正负泡沫的特征（总天数、频率、持续时间）；（2）影响因素的选取方面。极端事件考察了新冠和俄乌战争，经济不确定性以及投机。
总体来说，感觉是一篇很完整的论文！创新点，可能更多的在于影响因素方面吧。

1.引言

【背景介绍】
价格泡沫的预测是与能源市场相关的一个重要问题。当特定资产的价格大大超过其内在价值时，就会出现资产价格泡沫。这些泡沫可能对金融、大宗商品和金融衍生品市场产生严重影响。
现有的研究侧重于泡沫的存在，讨论泡沫何时出现和破裂。最近，原油继续在全球能源系统中发挥主导作用，并经常被认为是全球经济状况的有用指标。原油市场已经发现了多个价格泡沫。
泡沫检测方法的主流之一SADF和GSADF。
而泡沫检测的另一主流方法是采用对数周期幂律奇点(LPPLS)来预测金融市场泡沫。
这两种泡沫检测方法都可以有效地检测价格泡沫的发生，但是SADF和GSADF不能直接区分正泡沫和负泡沫。
因此，为了识别原油期货中的正泡沫或负泡沫，本研究采用lppls模型来检测泡沫的发生。
介绍极端事件、经济不确定性和投机行为各与价格泡沫的关系。（分了3段展开介绍）
【研究内容】
本文旨在预测原油期货的价格泡沫，并考察极端事件、经济不确定性和投机行为对原油期货价格泡沫的影响。 在洲际交易所(ICE)上市的四种原油期货中，哪些因素可以预测泡沫，包括Brent、WTI、Oil)和Gasoil期货。极端事件是原油期货价格泡沫产生的触发或加剧因素。同时，经济的不确定性会影响投资者情绪和市场投机。投机行为可能导致投资者变得更加谨慎，从而影响原油期货泡沫的整体发生。
【边际贡献】
（1）本研究通过lppls模型识别原油期货的正/负价格泡沫。定义原油期货正/负泡沫的主要特征，即原油期货价格泡沫出现的总天数、频率和持续时间。
（2）近期新冠疫情、俄乌冲突等极端事件对原油期货价格泡沫的影响研究。
（3）经济不确定性对油价产生影响，在实证模型中包含了四个经济不确定性的度量。
（4）为了验证投机行为对原油期货价格泡沫的影响，本研究采用Garcia et al .(1986)提出的从期货交易量和未平仓量计算投机行为。
【章节安排】

2.文献综述

2.1. 价格泡沫

2.2. 极端事件与原油市场

2.3. 经济不确定性与原油市场

2.4. 投机与原油市场

3. 方法和模型设置

3.1. 预测原油期货的正负泡沫——LPPLS model

LPPLS模型是由Johansen等(1999)开发的一种灵活的泡沫检测工具，它建立在超指数价格加速起源的正反馈机制上，假设资产价格是由异质主体之间的重复非线性相互作用决定的。
Johansen等(2000)提供了泡沫的实时诊断和崩溃预测，以应对在短暂的负泡沫期间发生的价格下跌，他们将其解释为理性代理人接受的有效随机首付。

LPPLS模型包含了金融经济学和行为金融学的概念，从而产生了LPPLS模型，该模型将资产价格的预期对数描述为带有对数周期振荡的幂律:

关键公式：