Kapcsolat- és okozatiságvizsgálat hozamgörbe faktorok és a WTI nyersolaj árfolyama között wavelet koherencia elemzéssel

Absztrakt (kivonat)

A dolgozat célja hozamgörbék és a WTI amerikai nyersolaj árfolyama közti lineáris és nemlineáris kapcsolat irányának, erősségének és természetének feltárása és értelmezése. Négy ország hozamgörbéjét vizsgálom: Amerikai Egyesült Államok, Japán, Németország és az Egyesült Királyság. A hozamgörbéket Diebold és Li (2006) nyomán egy háromfaktoros modellkeretben vizsgálom, ahol a három faktor a hozamgörbe szintje, meredeksége és görbülete. Dolgozatomban a változók között gyenge lineáris kapcsolatot azonosítok lineáris Granger-okság segítségével. Ezután megmutatom, hogy a kapcsolat nem lineáris. Ehhez az idősorokat VECM modell segítségével szűröm a lineáris kapcsolatokra. A fennmaradó reziduumokra szignifikáns, erős nemlineáris Granger-okságot mutatok ki a DiksPanchenko-teszt segítségével. A nemlineáris kapcsolatot végül a folytonos wavelet transzformáció (CWT) nyújtotta wavelet koherenciával magyarázom. Kutatásom eredményeként azt kapom, hogy erős nemlineáris kapcsolat található a WTI árfolyama, illetve az amerikai, német, angol és japán hozamgörbe faktorok között. A wavelet koherencia eredménye, hogy a lokalizált idő-frekvenciatartományos kapcsolat szorossága időben és frekvenciában is változó. A turbulens időszakokban a kapcsolat erőssége megnő, majdnem minden esetben a nyersanyag árfolyamé a vezető szerep. Japán esetében kevésbé mutatható ki szignifikáns idő-frekvenciatartományos kapcsolat a WTI idősorral. Az ország hozamgörbe faktoraiból is látszik, hogy az ázsiai gazdaság hozamgörbéje független tudott maradni a nagy olajárváltozásoktól. Az eredmények segítenek megérteni a hozamgörbék és WTI nyersolaj közti kapcsolat irányát, erősségét és minőségét is. A kapott eredmények fontosak közgazdasági döntéshozók és kutatók számára, fontos információt nyújtanak a változók kapcsolatáról, a változók egymásra gyakorolt hatásáról. Eredményeim igazolják továbbá, hogy a közgazdasági kutatásokban releváns a wavelet koherenciát, mint idő-frekvenciatartományos elemzési módszert alkalmazni, mert olyan lokális információt képes kinyerni az adatokból, amit máshogy nem lehetséges.