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为阐释中国与国际原油市场价格相依性并刻画其时变特征,更好地将相依性测度结果应用于风险管理和资产组合研究。首先,本文建立三个局部均衡模型,分析国内外原油市场价格相依关系背后的理论机制,利用改进后的TVP-VAR模型进行实证检验。其次,为准确测度国内外原油价格相依性,本文改进原油市场收益率的边缘分布和联合分布模型,提出SV-MIDAS模型和随机因子Copula模型,刻画原油收益率的边缘分布和联合分布。SV-MIDAS模型在普通SV模型的基础上引入混频数据抽样(MIDAS)和时变参数设定,弥补普通SV、GARCH等波动率模型无法考虑低频宏观序列对原油市场动态影响的缺陷。随机因子Copula模型利用动态因子载荷和因子结构设定,捕捉高维原油价格序列的动态相依性,缓解现有研究在价格序列维度与时变参数设定之间存在的“两难选择”。针对SV-MIDAS、随机因子Copula待估计参数、潜变量维度较高的难题,设计基于MCMC算法的参数抽样流程。最后,为提高原油市场风险管理与资产组合的效率,将动态相依性与系统性风险、风险预算理论等结合起来,研究国内外原油市场的风险溢出、动态资产组合管理问题。基于2005～2018年日度数据,本文分析Brent、WTI、Dubai、Oman、Minas和大庆等6个国内外主要原油市场的价格相依性及相应的风险溢出和组合管理问题,主要研究结论如下:第一,原油定价机制、金融化、汇率传导等是国内外原油市场价格发生联系的重要原因。构建局部均衡模型,阐述国内外原油市场价格相依关系的发生机制。为检验相关理论机制,实证部分通过遗忘因子和EWMA设定提高TVP-VAR模型运算效率,并利用改进TVP-VAR模型计算三维脉冲响应函数。分析发现:“盯住”国际油种的定价机制导致国内外原油价格联系存在明显的非对称性,国际油价对国内油价的影响明显高于自身所遭受的反向影响;国内外原油市场间不仅存在“国际油价→国内油价”的直接传导机制,还存在“国际油价→汇率→国内油价”的间接传导机制,即汇率在国内外原油价格间发挥重要的中介作用。当原油刚性需求旺盛,价格弹性低时,国际油价上涨导致美元升值,通过成本、预期渠道推升国内油价。当原油刚性需求不足,价格弹性较高时,国际油价上涨导致美元贬值,抑制国内油价;原油金融化不仅增强国内外原油价格的直接联动,还强化汇率在国内外油价间发挥的中介作用。第二,国内外原油价格的相依性在样本期内并非固定不变,而是围绕某一水平剧烈波动。随机因子Copula模型的参数估计结果显示,各原油市场因子载荷的持续性参数在0.95～0.98左右,表明原油价格相依性的持续周期较长,往期相依性的后续影响较强;因子载荷方程扰动项标准差显著异于0,表明静态模型关于因子载荷的常数设定并不合理。从个体市场看,大庆原油与Dubai、Oman和Minas原油的相依性最强,部分时点的相依系数高达0.9;大庆原油与Brent、WTI原油的相依性相对较弱,相依系数围绕0.2水平波动。从时间上看,当原油价格处于下行或低位震荡阶段,市场充斥悲观预期,普遍看空时,大庆原油与Dubai、Oman等市场的价格相依性较高;当原油价格处于上行或高位盘整阶段,市场充斥乐观预期,普遍看多时,大庆原油与国际原油市场的价格相依性相对较低。第三,国内外原油市场风险溢出效应具有明显的时变特征和非对称性。在2008年金融危机、2018年国际油价暴跌等时段,中国与国际原油市场收益率、波动率、尾部风险的双向溢出效应均显著放大。从相互关系看,中国在全球原油市场体系中处于相对边缘位置,更多的是被动接受外部溢出。Dubai、Minas原油是我国原油市场主要的外部风险来源,累积解释大庆原油收益率、波动率变化的70%～90%,部分时点对大庆原油的尾部风险溢出水平超过20%。第四,SV-MIDAS和随机因子Copula能够较好地刻画原油市场波动率与相依性的动态变化,基于二者建立的动态风险预算策略,能够有效地管理原油资产组合。SV-MIDAS模型估计结果显示,GRP指数、长期波动率对原油市场收益率的影响呈现明显的均值回复现象,波动率序列表现出明显的“群聚效应”。Q-Q图和SC准则显示SV-MIDAS较其他11种SV、GARCH模型能更好拟合原油收益率的边缘分布。随机因子Copula的动态因子载荷设定,在允许模型刻画高维资产的动态相依性的同时避免“维度灾难”。基于对数似然值和SC准则判定该模型对数据的拟合效果显著优于静态模型。利用SV-MIDAS、随机因子Copula构建原油市场的等风险贡献度组合(ERC)、最小方差组合(MV)、最优分散度组合(MDP)和等权重组合(EW)。动态组合的价值、夏普比率、风险分散度等指标明显优于静态资产组合,且ERC组合的业绩表现明显优于其他三种动态组合。