石油(原油)是全球工业生产的最主要投入品之一,也是最重要的非再生性能源,所以被称为经济乃至整个社会的“黑色血液”或“黑色黄金”。油价的大幅波动不仅对全球实体经济产生重要影响,而且这种影响往往会扩散到股票和汇率等金融市场,而且在很多情况下原油期货本身也具有很高的金融属性。随着我国原油消费对进口依存度的增加以及对外开放程度的提高,油价冲击对我国宏观经济和金融市场的影响也会日益显著。更为严峻的是,在金融危机、地缘政治事件和投机因素的影响下,国际油价变动日益剧烈。在这样的背景下,人们不禁要问:油价是否在一定程度上可以预测?如何更好地预测油价波动率?如何合理地规避原油价格风险?油价对股票和汇率等金融市场有何影响?本文围绕这几个问题进行深入讨论,研究内容主要包括两个部分。第一部分是原油市场价格变化特征的研究,包括价格可预测性、波动率可预测性和套期保值问题。本文第二部分主要研究油价冲击对金融市场的影响。本文第三章运用时变参数模型结合动态模型组合策略预测原油价格,发现短期油价可预测性较差,而长期油价具有较高的可预测性。实证结果表明,相对于随机游走模型,最多可以降低50%的长期预测损失(用均方误差表示),并且正确预测油价变动方向的概率达到80%。统计检验的结果进一步表明长期预测效果的改进都是显著的。本文第四章在充分考虑金融资产波动率多重分形和结构突变等重要特征的基础上,运用马尔科夫机制转换多分形(MSM)模型预测原油价格波动率。实证结果表明,MSM模型对原油波动率的样本内拟合和样本外预测效果都显著好于传统的GARCH类模型。进一步发现GARCH类模型预测表现较差的主要原因是其参数较多,容易引起过拟合现象。本文第五章研究最小方差目标下原油市场的套期保值问题。运用包括1:1策略在内的19种常用的模型,发现很难找到一种复杂模型,其样本外套保效率显著高于1:1策略。进一步地,第五章还发现这一结论也能够推广到其它23个期货市场,并从模型误设和估计误差两个角度解释了这一实证结果。本章的这一发现对经典最小方差套期保值理论的实用性提出挑战。第六章基于结构VAR模型研究油价冲击对世界各国股票指数的影响。现有的研究一般认为油价上涨对股票市场有负面影响,而本章发现这一影响取决于油价变动的原因和一个国家在国际原油贸易中的地位,即是原油进口国家还是出口国家。本章还进一步发现油价不确定性对股票价格以及市场联动性有重要影响。这部分研究加深了人们对油价影响的认识。第七章从样本外的角度研究油价冲击对外汇市场的影响。大部分已有的文献认为汇率是很难预测的,即传统的经济学模型不可能战胜随机游走模型,这就是著名的“Meese-Rogoff”之谜。与现有文献的研究不同,本章创新地首次运用原油市场信息预测汇率,得到的短期预测效果显著好于随机游走模型,而且汇率的可预测性不会受到样本时间、基准模型、评估方法或汇率品种的影响。这一发现部分解决了“Meese-Rogoff”之谜。