Prague Economic Papers 2023, 32(6):659-698 | DOI: 10.18267/j.pep.847

Analysis of Comovement Between China's Commodity Futures and World Crude Oil Prices

Tianding Zhang ORCID...a, Song Zenga, b, Jie Li ORCID...c
a Economics and Management School, Wuhan University, Wuhan, China,
b The HSBC Financial Research Institute, Peking University, Shenzhen, China,
c International Education School, Wuhan University, Wuhan, China

We Examine the Comovement between China's Commodity Futures and World Crude Oil Prices Based on Their Daily Return Series. Using a Dynamic Time-Varying Approach, We Combine the Generalized Autoregressive Score (Gas) Model with the Copula Approach, Allowing for Asymmetry and Tail Dependence. Our Results Demonstrate a Significant Nonlinear Causal Impact of World Crude Oil Prices on Each of China's Commodities. The Comovement between China's Commodity Futures and Crude Oil Prices Is Positive, with Varying Degrees of Significance across Different Commodity Types. Notably, Non-Ferrous Metal and Chemical Commodity Futures Are More Vulnerable to Rising Crude Oil Prices. From a Dynamic Perspective, We Observe Continued Volatility in the Comovement between China's Commodity Futures and World Crude Oil Prices in Recent Years. Moreover, the Time-Varying Dependence between the Three Non-Ferrous Metals and Crude Oil Prices Is Higher than That of Other Commodities. These Findings Hold Significant Implications for Global Investors, Risk Managers and Policymakers.

Klíčová slova: comovement, commodity futures, world crude oil prices, copula
JEL classification: C58, Q02, Q37

Vloženo: 1. leden 2023; Revidováno: 1. červenec 2023; Přijato: 31. červenec 2023; Zveřejněno: 19. prosinec 2023  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Zhang, T., Zeng, S., & Li, J. (2023). Analysis of Comovement Between China's Commodity Futures and World Crude Oil Prices. Prague Economic Papers, 32(6), 659-698. doi: 10.18267/j.pep.847
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Adams, Z., Collot, S., Kartsakli, M. (2020). Have Commodities Become a Financial Asset? Evidence from Ten Years of Financialization. Energy Economics, 89, 104769. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104769 Přejít k původnímu zdroji...
    2. Adams, Z., Glück, T. (2015). Financialization in Commodity Markets: A Passing Trend or the New Normal? Journal of Banking & Finance, 60, 93-111. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2015.07.008 Přejít k původnímu zdroji...
    3. Adhikari, R., Putnam, K. J. (2020). Comovement in the Commodity Futures Markets: An Analysis of the Energy, Grains, and Livestock Sectors. Journal of Commodity Markets, 18, 100090. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2019.04.002 Přejít k původnímu zdroji...
    4. Ahmadi, M., Bashiri Behmiri, N., Manera, M. (2016). How is Volatility in Commodity Markets Linked to Oil Price Shocks? Energy Economics, 59, 11-23. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.07.006 Přejít k původnímu zdroji...
    5. Alquist, R., Bhattarai, S., Coibion, O. (2020). Commodity-price Comovement and Global Economic Activity. Journal of Monetary Economics, 112, 41-56. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2019.02.004 Přejít k původnímu zdroji...
    6. An, Y., Sun, M., Gao, C., Han, D., Li, X. (2018). Analysis of the Impact of Crude Oil Price Fluctuations on China's Stock Market in Different Periods - Based on Time Series Network Model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 492, 1016-1031. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.032 Přejít k původnímu zdroji...
    7. Balcilar, M., Gabauer, D., Umar, Z. (2021). Crude Oil Futures Contracts and Commodity Markets: New Evidence from a tvp-var Extended Joint Connectedness Approach. Resources Policy, 73, 102219. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102219 Přejít k původnímu zdroji...
    8. Basak, S., Pavlova, A. (2016). A Model of Financialization of Commodities. The Journal of Finance, 71, 1511-1556. https://doi.org/10.1111/jofi.12408 Přejít k původnímu zdroji...
    9. Cai, G., Zhang, H., Chen, Z. (2019). Comovement between Commodity Sectors. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 525, 1247-1258. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.04.116 Přejít k původnímu zdroji...
    10. Charfeddine, L., Benlagha, N. (2016). A Time-varying Copula Approach for Modelling Dependency: New Evidence from Commodity and Stock Markets. Journal of Multinational Financial Management, 37-38, 168-189. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2016.10.003 Přejít k původnímu zdroji...
    11. Creal, D., Koopman, S. J., Lucas, A. (2013). Generalized Autoregressive Score Models with Applications. Journal of Applied Econometrics, 28, 777-795. https://doi.org/10.1002/jae.1279 Přejít k původnímu zdroji...
    12. Csörgő, S., Faraway, J. J. (1996). The Exact and Asymptotic Distributions of Cramér-von Mises Statistics. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 58, 221-234. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1996.tb02077.x Přejít k původnímu zdroji...
    13. Dahl, R. E., Oglend, A., Yahya, M. (2020). Dynamics of Volatility Spillover in Commodity Markets: Linking Crude Oil to Agriculture. Journal of Commodity Markets, 20, 100111. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2019.100111 Přejít k původnímu zdroji...
    14. Du, X., Yu, C. L., Hayes, D. J. (2011). Speculation and Volatility Spillover in the Crude Oil and Agricultural Commodity Markets: A Bayesian Analysis. Energy Economics, 33, 497-503. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2010.12.015 Přejít k původnímu zdroji...
    15. Engle, R. (2009) Anticipating Correlations: A New Paradigm for Risk Management. Princeton University Press. Přejít k původnímu zdroji...
    16. Fernandez, V. (2015). Commodity Price Excess Co-movement From a Historical Perspective: 1900-2010. Energy Economics, 49, 698-710. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2015.04.003 Přejít k původnímu zdroji...
    17. Fowowe, B. (2016). Do Oil Prices Drive Agricultural Commodity Prices? Evidence from South Africa. Energy, 104, 149-157. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.03.101 Přejít k původnímu zdroji...
    18. Fretheim, T. (2019). An Empirical Analysis of the Correlation between Large Daily Changes in Grain and Oil Futures Prices. Journal of Commodity Markets, 14, 66-75. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2018.07.002 Přejít k původnímu zdroji...
    19. Ghorbel, A., Hamma, W., Jarboui, A. (2016). Dependence between Oil and Commodities Markets using Time-varying Archimedean Copulas and Effectiveness of Hedging Strategies. Journal of Applied Statistics, 44, 1509-1542. https://doi.org/10.1080/02664763.2016.1155107 Přejít k původnímu zdroji...
    20. Gilbert, C. L. (2010). How to Understand High Food Prices. Journal of Agricultural Economics, 61, 398-425. https://doi.org/10.1111/j.1477-9552.2010.00248.x Přejít k původnímu zdroji...
    21. Gu, F., Wang, J. Q., Guo, J. F., Fan, Y. (2020). Dynamic Linkages between International Oil Price, Plastic Stock Index and Recycle Plastic Markets in China. International Review of Economics & Finance, 68, 167-179. https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.03.015 Přejít k původnímu zdroji...
    22. Guhathakurta, K., Dash, S. R., Maitra, D. (2020). Period Specific Volatility Spillover Based Connectedness between Oil and Other Commodity Prices and Their Portfolio Implications. Energy Economics, 85, 104566. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2019.104566 Přejít k původnímu zdroji...
    23. Hamilton, J. D. (1996). This Is What Happened to the Oil Price Macroeconomy Relationship. Journal of Monetary Economics, 38, 215-220. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(96)01282-2 Přejít k původnímu zdroji...
    24. Hammoudeh, S., Yuan, Y. (2008). Metal Volatility in Presence of Oil and Interest Rate Shocks. Energy Economics, 30, 606-620. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2007.09.004 Přejít k původnímu zdroji...
    25. Hau, L., Zhu, H., Huang, R., Ma, X. (2020). Heterogeneous Dependence between Crude Oil Price Volatility and China's Agriculture Commodity Futures: Evidence from Quantile-on-Quantile Regression. Energy, 213, 118781. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118781 Přejít k původnímu zdroji...
    26. Huang, X., Huang, S. (2020). Identifying the Comovement of Price between China's and International Crude Oil Futures: A Time-frequency Perspective. International Review of Financial Analysis, 72, 101562. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101562 Přejít k původnímu zdroji...
    27. Joe, H., Xu, J. J. (1996) The Estimation Method of Inference Functions for Margins for Multivariate Models. http://dx.doi.org/10.14288/1.0225985. Přejít k původnímu zdroji...
    28. Kang, S. H., McIver, R., Yoon, S.-M. (2017). Dynamic Spillover Effects among Crude Oil, Precious Metal, and Agricultural Commodity Futures Markets. Energy Economics, 62, 19-32. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.12.011 Přejít k původnímu zdroji...
    29. Kilian, L. (2009). Not All Oil Price Shocks Are Alike: Disentangling Demand and Supply Shocks in the Crude Oil Market. American Economic Review, 99, 1053-1069. https://doi.org/10.1257/aer.99.3.1053 Přejít k původnímu zdroji...
    30. Koirala, K. H., Mishra, A. K., D'Antoni, J. M., Mehlhorn, J. E. (2015). Energy Prices and Agricultural Commodity Prices: Testing Correlation Using Copulas Method. Energy, 81, 430-436. https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.12.055 Přejít k původnímu zdroji...
    31. Li, M., Yang, L. (2013). Modeling the Volatility of Futures Return in Rubber and Oil - a Copula-Based GARCH Model Approach. Economic Modelling, 35, 576-581. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.07.016 Přejít k původnímu zdroji...
    32. Liu, F., Zhang, C., Tang, M. (2021). The Impacts of Oil Price Shocks and Jumps on China's Nonferrous Metal Markets. Resources Policy, 73, 102228. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102228 Přejít k původnímu zdroji...
    33. Liu, S., Fang, W., Gao, X., An, F., Jiang, M., Li, Y. (2019). Long-term Memory Dynamics of Crude Oil Price Spread in Non-dollar Countries under the Influence of Exchange Rates. Energy, 182, 753-764. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.06.072 Přejít k původnímu zdroji...
    34. López Cabrera, B., Schulz, F. (2016). Volatility Linkages between Energy and Agricultural Commodity Prices. Energy Economics, 54, 190-203. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2015.11.018 Přejít k původnímu zdroji...
    35. Lucotte, Y. (2016). Co-Movements between Crude Oil and Food Prices: a Post-Commodity Boom Perspective. Economics Letters, 147, 142-147. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.08.032 Přejít k původnímu zdroji...
    36. Ma, Z., Xu, R., Dong, X. (2015). World Oil Prices and Agricultural Commodity Prices: the Evidence from China. Agricultural Economics (Zemědělská ekonomika), 61, 564-576. https://doi.org/10.17221/6/2015-AGRICECON Přejít k původnímu zdroji...
    37. Mo, K., Suvankulov, F., Griffiths, S. (2021). Financial Distress and Commodity Hedging: Evidence from Canadian Oil Firms. Energy Economics, 97, 105162. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105162 Přejít k původnímu zdroji...
    38. Mohammadi, H., Su, L. (2010). International Evidence on Crude Oil Price Dynamics: Applications of ARIMA-GARCH Models. Energy Economics, 32, 1001-1008. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2010.04.009 Přejít k původnímu zdroji...
    39. Mokni, K. (2020). A Dynamic Quantile Regression Model for the Relationship Between Oil Price and Stock Markets in Oil-Importing and Oil-Exporting Countries. Energy, 213, 118-639. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118639 Přejít k původnímu zdroji...
    40. Nazlioglu, S. (2011). World Oil and Agricultural Commodity Prices: Evidence from Nonlinear Causality. Energy Policy, 39, 2935-2943. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.03.001 Přejít k původnímu zdroji...
    41. Nazlioglu, S., Soytas, U. (2011). World Oil Prices and Agricultural Commodity Prices: Evidence from an Emerging Market. Energy Economics, 33, 488-496. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2010.11.012 Přejít k původnímu zdroji...
    42. Nicola, F. d., De Pace, P., Hernandez, M. A. (2016). Co-Movement of Major Energy, Agricultural, and Food Commodity Price Returns: a Time-Series Assessment. Energy Economics, 57, 28-41. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.04.012 Přejít k původnímu zdroji...
    43. Paris, A. (2018). On the Link Between Oil and Agricultural Commodity Prices: Do Biofuels Matter? International Economics, 155, 48-60. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2017.12.003 Přejít k původnímu zdroji...
    44. Patton, A. (2013) Chapter 16 - Copula Methods for Forecasting Multivariate Time Series. In: Elliott, G. and Timmermann, A., (eds.) Handbook of economic forecasting, Elsevier. Přejít k původnímu zdroji...
    45. Patton, A. J. (2006). Modelling Asymmetric Exchange Rate Dependence. International Economic Review, 47, 527-556. https://doi.org/10.1111/j.1468-2354.2006.00387.x Přejít k původnímu zdroji...
    46. Pindyck, R. S., Rotemberg, J. J. (1990). The Excess Co-Movement of Commodity Prices. The Economic Journal, 100, 1173-1189. https://doi.org/10.2307/2233966 Přejít k původnímu zdroji...
    47. Qian, C., Zhang, T., Li, J. (2023). The Impact of International Commodity Price Shocks on Macroeconomic Fundamentals: Evidence From the US and China. Resources Policy, 85, 103904. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103904 Přejít k původnímu zdroji...
    48. Rafiq, S., Bloch, H. (2016). Explaining Commodity Prices Through Asymmetric Oil Shocks: Evidence from Nonlinear Models. Resources Policy, 50, 34-48. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2016.08.005 Přejít k původnímu zdroji...
    49. Reboredo, J. C. (2012). Do Food and Oil Prices Co-Move? Energy Policy, 49, 456-467. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.035 Přejít k původnímu zdroji...
    50. Reboredo, J. C., Rivera-Castro, M. A. (2014). Wavelet-Based Evidence of the Impact of Oil Prices on Stock Returns. International Review of Economics & Finance, 29, 145-176. https://doi.org/10.1016/j.iref.2013.05.014 Přejít k původnímu zdroji...
    51. Sklar, M. (1959). Fonctions de Répartition À n Dimensions et Leurs Marges. Publications de l'Institut Statistique de l'Université de Paris, 8, 3.
    52. Song, M. L., Fang, K. N., Zhang, J., Wu, J. B. (2019). The Co-Movement between Chinese Oil Market and Other Main International Oil Markets: a DCC-MGARCH Approach. Computational Economics, 54, 1303-1318. https://doi.org/10.1007/s10614-016-9564-5 Přejít k původnímu zdroji...
    53. Tomanová, P., Holý, V. (2021). Clustering of Arrivals in Queueing Systems: Autoregressive Conditional Duration Approach. Central European Journal of Operations Research, 29, 859-874. https://doi.org/10.1007/s10100-021-00744-7 Přejít k původnímu zdroji...
    54. Uebele, M. (2013). What Drives Commodity Market Integration? Evidence from the 1800s. CESifo Economic Studies, 59, 412-442. https://doi.org/.10.1093/cesifo/ifs009 Přejít k původnímu zdroji...
    55. Umar, M., Mirza, N., Rizvi, S. K. A., Furqan, M. (2023). Asymmetric Volatility Structure of Equity Returns: Evidence from an Emerging Market. The Quarterly Review of Economics and Finance, 87, 330-336. https://doi.org/10.1016/j.qref.2021.04.016 Přejít k původnímu zdroji...
    56. Umar, Z., Jareño, F., Escribano, A. (2021). Oil Price Shocks and the Return and Volatility Spillover between Industrial and Precious Metals. Energy Economics, 99, 105-291. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105291 Přejít k původnímu zdroji...
    57. Wang, L., Ahmad, F., Luo, G.-l., Umar, M., Kirikkaleli, D. (2022). Portfolio Optimization of Financial Commodities with Energy Futures. Annals of Operations Research, 313, 401-439. https://doi.org/10.1007/s10479-021-04283-x Přejít k původnímu zdroji...
    58. Wright, B. D. (2011). The Economics of Grain Price Volatility. Applied Economic Perspectives and Policy, 33, 32-58. https://doi.org/10.1093/aepp/ppq033 Přejít k původnímu zdroji...
    59. Wu, F., Zhao, W. L., Ji, Q., Zhang, D. Y. (2020). Dependency, Centrality and Dynamic Networks for International Commodity Futures Prices. International Review of Economics & Finance, 67, 118-132. https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.01.004 Přejít k původnímu zdroji...
    60. Yahya, M., Oglend, A., Dahl, R. E. (2019). Temporal and Spectral Dependence between Crude Oil and Agricultural Commodities: a Wavelet-Based Copula Approach. Energy Economics, 80, 277-296. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2019.01.011 Přejít k původnímu zdroji...
    61. Yang, L., Cai, X. J., Hamori, S. (2017). Does the Crude Oil Price Influence the Exchange Rates of Oil-Importing and Oil-Exporting Countries Differently? A Wavelet Coherence Analysis. International Review of Economics & Finance, 49, 536-547. https://doi.org/10.1016/j.iref.2017.03.015 Přejít k původnímu zdroji...
    62. Yin, L., Han, L. (2016). Macroeconomic Impacts on Commodity Prices: China Vs. The United States. Quantitative Finance, 16, 489-500. https://doi.org/10.1080/14697688.2015.1018308 Přejít k původnímu zdroji...
    63. Zavadska, M., Morales, L., Coughlan, J. (2020). Brent Crude Oil Prices Volatility During Major Crises. Finance Research Letters, 32, 101078. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.12.026 Přejít k původnímu zdroji...
    64. Zhang, C., Chen, X. (2014). The Impact of Global Oil Price Shocks on China's Bulk Commodity Markets and Fundamental Industries. Energy Policy, 66, 32-41. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.067 Přejít k původnímu zdroji...
    65. Zhang, C., Qu, X. (2015). The Effect of Global Oil Price Shocks on China's Agricultural Commodities. Energy Economics, 51, 354-364. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2015.07.012 Přejít k původnímu zdroji...
    66. Zhang, C., Shi, X., Yu, D. (2018). The Effect of Global Oil Price Shocks on China's Precious Metals Market: a Comparative Analysis of Gold and Platinum. Journal of Cleaner Production, 186, 652-661. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.03.154 Přejít k původnímu zdroji...
    67. Zhang, D., Broadstock, D. C. (2020). Global Financial Crisis and Rising Connectedness in the International Commodity Markets. International Review of Financial Analysis, 68, 101239. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.08.003 Přejít k původnímu zdroji...
    68. Zhang, K.-S., Zhao, Y.-Y. (2021). Modeling Dynamic Dependence Between Crude Oil and Natural Gas Return Rates: a Time-Varying Geometric Copula Approach. Journal of Computational and Applied Mathematics, 386, 113243. https://doi.org/10.1016/j.cam.2020.113243 Přejít k původnímu zdroji...
    69. Zhang, X., Xiao, J., Zhang, Z. (2020). An Anatomy of Commodity Futures Returns in China. Pacific-Basin Finance Journal, 62, 101366. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2020.101366 Přejít k původnímu zdroji...

    Tento článek je publikován v režimu tzv. otevřeného přístupu k vědeckým informacím (Open Access), který je distribuován pod licencí Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY NC ND 4.0), která umožňuje nekomerční distribuci, reprodukci a změny, pokud je původní dílo řádně ocitováno. Není povolena distribuce, reprodukce nebo změna, která není v souladu s podmínkami této licence.


    Zpět na obsah