阿西姆·库默（Asim Kumer）;爱德华兹，奥德琳;Kumer Pial达斯 原油价格高企的决定因素：非平稳极值方法。 （英语） Zbl 1437.62685号 J.统计理论实践。 14，第1号，第4号论文，第14页（2020年）. 摘要：影响原油价格的因素有很多。我们使用非平稳极值方法对原油价格进行建模。该模型将世界石油需求、供应、美元指数、石油消费、地缘政治和经济事件作为影响原油价格的外生因素。我们评估了原油价格动态变化作为协变量变化的结果。研究的主要目标如下：首先，研究一些外生变量对高油价的影响；其次，拟合最佳非平稳广义极值模型；第三，计算特定外生变量值下原油价格的回报水平；第四，计算原油价格极端的概率；最后，测量不同协变量值导致的高油价的相对风险。研究结果表明，与平稳方法相比，使用非平稳极值方法对极端油价进行建模是合理的。此外，研究表明，这里考虑的一些自变量在高原油价格中发挥着重要作用，它们的变化造成了出现极端原油价格的高风险。 引用于3文件 MSC公司： 62第20页 统计学在经济学中的应用 62G32型 极值统计；尾部推断 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 关键词：高原油价格;极值理论;格兰杰因果关系;返回水平;极端事件概率;风险比率 软件：extRemes公司;伊斯梅夫 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.K.Dey}等人，《统计理论与实践》。14，第1号，第4号文件，第14页（2020；兹bl 1437.62685） 全文： 内政部 参考文献： [1] 是什么推动了原油价格？（2018），华盛顿特区：美国能源信息管理局（EIA），华盛顿哥伦比亚特区 [2] 巴雷尔，R。；德拉诺伊，A。；Holland，D.，《高油价对经济的影响》，Natl Inst Econ Rev，217，F68-F74（2011）·doi:10.1177/0027950111420951 [3] Blanchard OJ，Gali J（2007）《石油冲击的宏观经济影响：2000年代与1970年代为何如此不同》。NBER第13368号工作文件 [4] Sill，K.，《石油冲击的宏观经济学》，《经济评论》，第1季度，第21-31页（2007年） [5] 2016年（2016年）年度能源展望，华盛顿特区：美国能源信息管理局（EIA），华盛顿特区 [6] 2016年英国石油公司世界能源统计综述（2016），伦敦：英国石油公司（BP），伦敦 [7] 拉蒂，Ra；Vespignani，Jl，《石油价格和全球因素宏观经济变量》，《能源经济》，59，198-212（2016）·doi:10.1016/j.eneco.2016.06.002 [8] 科尔根，Jd，《火上浇油：从石油到战争的道路》，《国际安全》，第38、2、147-180页（2013年）·doi:10.1116/ISEC_a_00135 [9] 美国杰菲；Elass，J.，《战争与油价周期》，《国际事务杂志》，69，1，121-137（2015） [10] 科利亚斯，C。；基特苏，C。；Papadamou，S.，《恐怖主义和战争对石油价格指数关系的影响》，《能源经济》，第40期，第743-752页（2013年）·doi:10.1016/j.eneco.2013.09.006 [11] Lee，C-Y；Huh，S-Y，使用贝叶斯模型预测长期原油价格，信息先验，可持续性，9190（2017）·doi:10.3390/su9020190 [12] Mensah E（2016）Box Jenkins对布伦特原油价格的建模和预测，MPR在线67748 [13] Morana，C.，《短期油价预测的半参数方法》，《能源经济》，23，325-338（2001）·doi:10.1016/S0140-9883（00）00075-X [14] Mikosch，T。；Starica，C.，《金融时间序列中的非平稳性、长期依赖性和IGARCH效应》，《经济统计评论》，86，378-390（2004）·doi:10.1162/003465304323023886 [15] Economou，E。；阿格诺卢奇，P。；Fattouh，B。；De Lipis，V.，《世界石油市场的结构模型：投资动态和产能约束的作用》（2017），牛津：牛津能源研究所，牛津 [16] 丁毅，基于AIC-ANN方法的原油预测新分解集成方法，能源，154328-336（2018）·doi:10.1016/j.energy.2018.4.133 [17] Katz，Rw；帕朗热，Mb；Naveau，P.，《水文极端统计》，Adv Water Resour，251287-1304（2002）·doi:10.1016/S0309-1708（02）00056-8 [18] 阿克·戴伊；Das，K.，《使用广义Pareto分布模拟极端飓风破坏》，《美国数学管理科学杂志》，35，55-66（2016） [19] 爱德华兹，As；Das，K.，《使用统计方法模拟自然灾害》，《美国大学学报》，第13期，第87-104页（2016年）·doi:10.33697/ajur.2016.019 [20] Das，K。；Dey，Ak，量化极端航空事故风险，Physica A，463，345-355（2016）·doi:10.1016/j.physa.2016.07.023 [21] 任，F。；Giles，De，加拿大每日原油价格的极值分析，《应用金融经济》，20941-954（2010）·网址：10.1080/09603101003724323 [22] Tiakor A、Dey AK、Das K（2017）使用非平稳极值模型预测原油价格。收件人：马里兰州巴尔的摩联合统计会议（JSM）记录，统计咨询部分，第2836-2847页 [23] Nurhadi，Sr，项目风险和经济学中动态原油价格的风险价值——极值理论EVT和峰值超阈值POT模型的应用（2016），理查森：石油工程师协会，理查森 [24] Coles，S.，《极值统计建模导论》（2001），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 0980.62043号 [25] 费希尔，Ra；Tippett，Lhc，样本最大和最小成员频率分布的极限形式，Proc Cambr Philos Soc，24，2，180-190（1928）·doi:10.1017/S0305004100015681 [26] 原油和石油产品现货价格（2017年），华盛顿特区：美国能源信息管理局（EIA），华盛顿哥伦比亚特区 [27] Von Neumann，J.，均方逐次差分与方差之比的分布，《数学统计年鉴》，12，4，367-395（1941）·Zbl 0060.29911号 ·doi:10.1214/aoms/1177731677 [28] 经合组织关于农业用水缓解旱涝的研究：关于水的政策教训和方法（2016年），巴黎：经合组织出版社，巴黎 [29] 赛义德，Se；Dickey，Da，未知阶自回归移动平均模型中单位根的测试，Biometrika，71，3，599-607（1984）·兹比尔0564.62075 ·doi:10.1093/biomet/71.3599 [30] Granger，Cwj，《用计量经济学模型和交叉谱方法研究因果关系》，《计量经济学》，第37期，第424-438页（1969年）·Zbl 1366.91115号 ·doi:10.2307/1912791 [31] 库尼特·阿克拉。；阿西姆·库默（Asim Kumer）戴伊（Dey）；尤利娅·R·盖尔。；Kantarcioglu，Murat，《使用图形链预测比特币价格》，《知识发现和数据挖掘进展》，765-776（2018），查姆：斯普林格国际出版公司，查姆 [32] Maziarz，M.，《Granger-causality谬误综述》，《哲学经济学杂志》，第8、2、86页（2015年） [33] 曼尼诺，M。；Bressler，S.，《大规模大脑网络因果关系的基本观点》，《物理生活评论》，第15期，第107-123页（2015年）·doi:10.1016/j.plrev.2015.09.002 [34] Akaike H（1973）信息理论和最大似然原理的扩展。摘自：第二届信息理论国际研讨会论文集，第267-281页·Zbl 0283.62006号 [35] Schwarz，G.，估算模型的维数，Ann Stat，6461-464（1978）·Zbl 0379.62005年 ·doi:10.1214/aos/1176344136 [36] Gilleland，E。；Katz，Rw，extRemes 2.0：R，J Stat Softw中的极值分析包，72，8，1-39（2016）·doi:10.18637/jss.v072.i08 [37] 马里兰州里瑟；Wehner，Mf，飓风“哈维”期间观测到的极端降水可能性和量级的可归因人为变化，Geophys Res Lett，44，457-464（2017）·doi:10.1002/2017GL075888 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。