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原文信息:Känzig D R. The macroeconomic effects of oil supply news: Evidence from OPEC announcements[J]. American Economic Review, 2021, 111(4): 1092-1125.

原文链接网址:https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.20190964

写在前面:VAR模型是宏观预测的有力工具,结构VAR模型在识别结构冲击的宏观效应、政策分析等领域有着广泛应用。结构VAR模型的识别方法主要包括递归识别、工具变量识别和高频识别等。近年来无论是拓展宏观计量理论,还是应用宏观计量方法研究中国问题,在中文期刊上均发表较少。本期推送一篇应用高频识别方法研究美国经济对石油供给冲击的反应的文献。

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引言

近期石油市场的动荡再次引发人们对油价如何影响宏观经济的兴趣。石油价格是内生的,并对全球宏观经济状况做出反应——这使得对因果关系的估计变得复杂。既有文献已经提出了许多不同的方法来处理这个问题:从石油价格的非线性转换到构建外生性的石油冲击序列或基于SVAR模型识别影响油价的不同冲击等方法。

本文提出一种新的识别策略,即利用石油输出国组织(OPEC)公告前后石油期货价格的变化。OPEC约占世界石油产量的44%,其公告可能对油价产生重大影响。OPEC的决定不是外生的,而是直接取决于全球经济状况。然而,通过在公告前后的狭窄窗口内石油期货价格的变化,人们可以将有关未来石油供给变化的新闻的影响隔离开来。同时可以排除全球经济前景的反向因果关系,因为它不会在极短的时间内发生变化。

本文主要结论:负向的石油供给新闻(石油供给减少的新闻)会引起石油价格上升,石油生产增加,石油存货增加。同时对美国经济产生如下影响:美国工业产值下降,消费者价格上升,通胀预期提升,美元贬值。

识别方法

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能够应用高频识别的原因:(1)石油市场由OPEC主导,该组织以一种不稳定的方式披露有关未来供给的信息;(2)石油期货市场具有较强的流动性。

2.1  制度背景

【国际石油市场和石油输出国组织】石油输出国组织是一个由石油生产国组成的政府间组织,约占世界原油产量的44%。该组织的最高权力机构是欧佩克会议,由成员国石油部长率领的代表团组成。欧佩克每年召开几次会议,根据其对全球石油市场的评估,就石油生产政策达成一致。自1982年以来,这包括为该组织设定总体石油产量上限,并为其成员国设定个别产量配额。

会议的决定通常在会议结束后不久在新闻公报中宣布,随后举行新闻发布会。由于欧佩克在世界石油产量中占有很大份额,这些公告受到市场的密切关注,并可能对油价产生重大影响。整个过程与货币政策制定非常相似,其中有一个货币政策委员会定期召开会议,决定政策措施,并通过公告向市场传达决定。

【石油期货市场】原油是一种国际贸易商品,因此存在流动性很强的原油期货市场。本文主要关注WTI原油期货市场,原因在于其具有如下特征:是美国石油定价的基准;有最长的报价历史;最具有流动性。

2.2. 构建石油供给意外序列(oil supply surprises)

为了构建基准序列,作者收集了1983-2015年期间欧佩克的113条新闻公告,以及WTI原油期货价格的每日数据。基于这些数据,计算OPEC公告当天的结算价格与公告前最后一个交易日的价格对数差,构建了石油供给“意外”序列:

其中,d和t分别表示公告发布的日期和月份,Ft+h,d是第t月第d天之前h月的石油期货合约的对数结算价格。任何标准的资产定价框架都有:

其中第一项是给定d时期信息的条件下的预期石油价格,第二项是风险溢价。假定在(d-1)期和d期风险溢价不变。于是“意外”序列可以修正为油价预期之差,这种预期的变化由欧佩克的声明引起的:

对每天的“意外”进行加总得到每个月的“意外”序列。选取h=6,即6个月期的石油期货合约。

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计量模型设定

继Gertler和Karadi(2015)之后,本文作者将高频识别方法与传统的SVAR分析相结合。基于Stock和Watson(2008)以及Mertens和Ravn(2013)开发的方法,将石油供给意外序列作为石油市场VAR的外部工具变量。外部工具变量与感兴趣的冲击相关,但与其他冲击无关 (Stock和Watson, 2018)。

3.1  代理VAR(外部工具变量法)

出发点是通用VAR(p)模型,

通过假设简化形式和结构冲击之间的线性映射,

VAR模型的结构形式为:

S是影响矩阵,εt是结构冲击。根据定义,结构冲击是互不相关的,即ut=Sεt为对角矩阵。从冲击的线性映射可以得出这样的结论:

本文将石油价格Pt作为SVAR模型中的第一个变量。目标是确定结构冲击向量s1,它对应于S的第一列。假设有一个可用的外部工具变量zt,本文中zt是石油供给“意外”系列。对于zt是一个有效的工具,它必须满足:

也即工具变量与第一个结构冲击相关,和其他结构冲击均不相关。为方便分析,将冲击的方差矩阵标准化为单位阵,这种变换不会对脉冲响应函数的形状产生影响。在实际计量过程中,按照如下步骤进行。第一步,估计约简式的计量模型(1)得到ut。第二步,将zt作为工具变量,将u2:n,t回归在u1,t上。最后,利用第一步得到的约简式中的残差和第二步中得到的IV估计值,得到结构冲击效应向量的估计值。

3.2 实证说明

基准模型包括6个变量:WTI原油价格、世界石油产量、世界石油库存、世界工业生产、美国工业生产和美国CPI。数据均为月度数据,时间跨度为1974M1至2015M12。继Gertler和Karadi(2015),作者使用了一个更短的样本进行识别,即1983M4到2015M12。这是因为用于构建该工具的期货数据仅适用于这一时期。使用更长的样本进行估计的动机是获得更精确的约简式系数估计。本文VAR模型是在变量水平值上进行参数估计的,全部变量以对数形式进入模型。

实证结果

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4.1 基准模型

本节给出了基准VAR的结果,图2描述了石油供给新闻冲击的IRF。冲击的大小是一个标准差,因为所有变量都是对数(乘以100),所以IRF可以用百分比来解释。粗黑线表示点估计,虚线是基于1000次bootstrap复制的90%置信区间。

这一冲击导致石油价格立即大幅上涨。世界石油产量没有显著变化,但随后开始缓慢而持续地下降。世界石油库存持续大幅增加。全球工业生产在冲击后的第一年没有太大变化,但随后开始大幅持续下滑。这与石油出口国可能在不利的一般均衡效应开始之前,从油价上涨中短期受益的观点是一致的。冲击导致美国经济工业生产的下降更深。这与美国历来是最大的石油净进口国之一的事实一致,因此特别容易受到油价上涨的影响。最后,美国消费者价格受到显著上涨的影响,并在回归正常之前持续上涨约一年。这种反应在统计上具有高度显著性,并具有相当程度的持久性。

表2给出了预测误差方差分解的百分比。石油供给新闻冲击是油价波动的主要原因,尤其是在短期内。此外,它们解释了在较长时期内世界石油产量变化的较大部分以及世界石油库存变化的重要部分。相比之下,对世界工业生产的贡献要小得多,尤其是在短期内。其中一个原因可能是,对石油出口国的积极影响和对石油进口国的消极影响在一定程度上相互抵消。关于美国的变量,石油供给新闻冲击解释了工业生产和CPI差异的部分。虽然在短期内,这些冲击在工业生产变化中所占的份额相当低,但从长期来看,它们解释了较大的份额。相反,它们在短期内解释了CPI的很大一部分差异,而在长期内变得不那么重要。

 

总的来说,这些发现表明,石油供给新闻冲击的影响似乎与传统石油供给冲击大不相同。特别是,石油供给信息的冲击导致库存大幅持续增加,石油产量缓慢却显著下降。这与常规石油供给冲击后,库存的负向反应以及石油产量的急剧下降形成鲜明对比。

4.2石油供给新闻冲击的更广泛影响

作者还应用逐一在SVAR模型中添加变量的方式,研究了石油供给新闻冲击对消费者价格、消费支出、经济活动和劳动力市场、金融状况、通胀预期、汇率等变量的影响。感兴趣的读者可阅读原文获取更多细节。

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敏感性检验

作者从识别方法(工具变量选择);模型设定(石油价格和经济活动的代理指标选择,滞后阶数选择);子样本分析;数据频率几个方面进行了稳健性检验。感兴趣的读者可阅读原文获取更多细节。

结论

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在本文中,作者提出了一种利用欧佩克的制度特征和高频数据的变化来识别石油供给冲击的新方法。利用欧佩克公告的一个狭窄窗口期的石油期货价格的变化,作为SVAR模型的工具变量,以识别石油供给新闻的冲击。关于未来石油供给的负面新闻冲击导致油价立即上涨,世界石油产量显著但缓慢下降,世界石油库存显著增加。这对世界和美国经济产生了影响,工业生产下降,消费价格大幅上涨。这些冲击还导致通胀预期显著上升,美元大幅贬值。更好地理解油价和通胀动态之间的关系,以及油价、汇率和贸易之间的联系,是未来研究的途径。

Abstract 

This paper proposes a novel approach to identify oil supply shocks exploiting institutional features of the OPEC and high-frequency data. Using variation in futures prices around OPEC announcements as an instrument in a SVAR, I identify an oil supply news shock. These shocks have statistically and economically significant effects. Negative news lead to an immediate increase in oil prices, a sluggish fall in oil production and an increase in inventories. This

has consequences for the U.S. economy: industrial production falls, consumer prices and inflation expectations rise, and the dollar depreciates – providing evidence for a strong channel operating through supply expectations.

推文作者系中国人民大学经济学院博士研究生,研究方向为宏观经济学,电子邮箱chenyu_dai@ruc.edu.cn.

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