中国煤炭价格波动风险：GARCH-VaR模型分析

本文主要探讨了我国煤炭价格波动风险的研究，以秦皇岛动力煤5500千卡/吨的日现货价格为例，作为分析的关键指标。首先，研究者利用GARCH族模型来深入剖析煤炭价格的波动特性，这种模型可以捕捉到金融资产价格的条件异方差性，即价格波动的大小与其历史波动程度有关，说明煤炭价格波动存在强聚集性和长期记忆性，即过去的大幅波动可能会增加未来类似事件发生的可能性。 接着，文章关注到煤炭市场的非对称效应，即负面消息（如产能过剩、环保政策等）对煤炭价格的影响通常大于正面消息（如政策支持、需求增长），这种不对称性揭示了市场情绪对价格变动的显著影响。研究进一步通过VaR（Value at Risk）模型，评估了市场风险，发现煤炭价格波动的风险程度较大，而且波动没有明显的趋势性，这在风险管理中至关重要。 在风险度量方法上，作者将GARCH-VaR模型与TGARCH-VaR模型进行了对比。GARCH-VaR（1,2）模型在实际损失天数上小于预期损失天数，意味着其可能高估了煤炭市场的风险。相反，TGARCH-VaR（1,2）模型在风险测度上表现更为准确，能更合理地刻画出煤炭市场的波动风险，这对于企业和政策制定者来说，提供了更为可靠的决策依据。 本研究对于理解我国煤炭价格波动的风险特性及其影响因素，以及如何通过恰当的风险管理模型进行风险控制，具有重要的理论和实践价值。它强调了在煤炭市场中，不仅要关注价格的波动，还要考虑到信息不对称和风险管理模型的选择，以有效应对价格波动带来的不确定性。