摘要
美国能源市场中的跨市场风险传导日益复杂，因为化石燃料价格、电力市场以及清洁能源的金融风险对不同压力事件的反应各异。因此，判断动态溢出信息是否具有前瞻性诊断价值，对于能源市场风险监控而言十分重要。本研究分析了2016年至2025年期间美国六个市场的每日能源回报数据，这些市场包括WTI原油、亨利哈布天然气、布伦特原油、RBOB汽油、PJM West电力以及CELS清洁能源股票。首先，我们运用TVP-VAR-DY框架估算随时间变化的总体关联度、方向性关联度和净关联度，然后将这些关联度指标转化为基于溢出的特征，用于高DSV20状态的分类分析。研究结果表明，能源市场的关联度明显存在时间变化，原油基准品种处于核心位置，而市场层面的净溢出角色则会随着市场状况的不同而发生变化。在采用标签比例80的随机森林模型时，基于关联度的特征在识别未来高DSV20状态方面具有中等程度的诊断价值。其中，WTI净关联度、亨利哈布净关联度和CELS净关联度是最具参考价值的溢出角色变量。进一步的验证表明，这些结果更适合作为支持诊断性风险监控的依据，而非高精度预测系统。研究结果凸显了动态关联度指标作为透明输入变量在能源市场风险评估中的重要性。
