原油作为一种能源与化工材料,在全球经济发展中发挥着不可或缺的作用。国际原油价格在近十多年来大幅波动,探索油价波动在全世界范围内备受关注。但目前,关于复杂的国际原油市场的研究还有很多疑惑和难题。一方面,国际原油市场环境复杂多变,油价除了受到供需基本面因素的影响外,也受到来自金融市场等方面的冲击,增加了油价波动的不确定性。另一方面,原油市场有其内在规律,原油价格波动具有明显的长记忆性和结构突变,这些复杂特征也给原油市场的预测带来了很大的挑战。在原油市场价格预测方面,已有大量研究表明原油市场和金融市场尤其是股票市场关系密切,亦有很多学者利用股票市场所包含的信息预测原油价格。但股票市场与原油市场相比更易获取更高频的数据,于是引发了一个问题:利用更高频的金融市场数据来预测原油价格是否有利于提高预测精度。为此,本文采用MIDAS模型,选取标准普尔500指数等4个具有代表性的国际股票市场指数的高频数据预测低频WTI和Brent原油现货价格。结果发现:在预测月频原油价格时,股票市场的高频数据与低频数据相比具有一定优势,而且采用MIDAS模型比普通低频模型的预测精度更高。在原油价格波动率预测建模方面,本文采用考虑长记忆性和结构突变的复杂特征的MMGARCH模型和其他加入结构断点的GARCH族模型预测WTI和Brent原油价格波动率。结果表明WTI和Brent原油市场价格波动率中存在结构变化,并具有明显的长记忆性。能够捕捉波动率长期记忆、刻画结构变化的GARCH族模型(例如:MMGARCH模型)更适合于油价波动率的预测。本文围绕国际原油市场价格预测和波动率预测开展研究。一方面探讨了原油市场价格及波动率特征,完善了原油市场油价和波动率预测理论。另一方面,本文的结论为原油市场政策制定者和市场参与者的决策提供了一些支持和参考。