WPS7425 Policy Research Working Paper 7425 Sources of Volatility during Four Oil Price Crashes John Baffes Varun Kshirsagar Development Economics Vice Presidency Prospects Group September 2015 Policy Research Working Paper 7425 Abstract Previous sharp oil price declines have been accompanied than comparable oil price declines. This finding is robust by elevated ex post volatility. In contrast, volatility was to nonparametric and GARCH measures of volatility. much less elevated during the oil price crash in 2014/15. Further, the U.S. dollar appreciation exerted a strong This paper provides evidence that oil prices declined in influence on volatility during the recent crash; in con- a relatively measured manner during 2014/15, with dis- trast, the impact of shocks on equity markets was muted. persion of price changes that was considerably smaller This paper is a product of the Prospects Group, Development Economics Vice Presidency. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at jbaffes@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Sources of Volatility during Four Oil Price Crashes John Baffes  jbaffes@worldbank.org  Varun Kshirsagar  varun.kshirsagar@gmail.com  KEY WORDS: Crude oil price, price volatility  JEL: Q43, Q47, E39  I. Introduction The dollar value of crude oil declined 51.2 percent in 83 trading days (October 1, 2014 to  January 29, 2015).1 Since 1984, when oil started trading on futures exchanges, there have  been  only  three  other  episodes  with  comparably  large  declines  (Figure  1).  The  largest  took place during the financial crisis of 2008/09 (oil prices declined by 76.7 percent in 113  trading days), followed by the 1985/86 crash when OPEC abandoned price targeting (oil  prices declined by 66.4 percent in 82 trading days), and the crash related to the first Gulf  War when prices declined by 47.9 percent in 71 trading days. During each of these three  episodes,  oil  price  volatility  was  about  twice  as  large  (above  4.6  percent  in  all  cases)  as  the  historical  average  (2.4  percent).  In  contrast,  volatility  was  considerably  less  elevated  during the recent oil price crash at 2.6 percent (Figures 2 and 3).  We use a number of nonparametric measures of volatility and a GARCH (1,1) es‐ timate to document the “missing” oil price volatility during the 2014/15 crash.2 Candidate  explanations for the 2014/15 crash (e.g., OPEC’s abandonment of price support) are con‐ sistent  with  large  declines  on  the  days  that  the  market  absorbs  relevant  news.  Yet,  the  maximum  daily  decline  during  the  crash  (5.5  percent)  was  less  than  half  the  maximum  declines during the earlier crashes and there was also considerably less dispersion around  the mean decline—consistent with the narrative involving a measured fall in prices.  II. Empirical Model We  employ  a  GARCH  (1,  1)  model  (Bollerslev  1986;  Engel  and  Patton  2001)  to  estimate  daily  oil  price  volatility  and  identify  the  influence  of  equity  market  and  exchange  rate                                                                The reasons behind the oil price plunge have been discussed elsewhere (e.g., Arezki and Blanchard 2014;  1 Baffes et al 2015).    The  ex‐post  measures  of  volatility  used  here  are  different  that  the  implied  volatility  based  on  option  2 prices—which measure market expectations of volatility before it is realized.  — 2 —    shocks  using  data  from  January  1,  1985  to  March  10,  2015.  The  model  is  parsimonious  and also widely used in the literature (Hansen and Lund 2005; Tsay 2010).  We begin by conditioning the oil price returns on the riskless asset as follows:  . 1    denotes the first difference of oil price,  ⁄  where   is the price  of  oil  at  time  t;    denotes  the  U.S.  Treasury  Bill;    is  a  heteroscedastic  error  term  whose  variance  follows  a  Gaussian  autoregressive  moving  average  process  defined  as  follows:    . 2   ⦁ ⦁  and  , represent logarithmic changes of the equity and exchange rate indi‐ ces, respectively; the [+] and [‐] signs are associated with positive and negative changes,  respectively,  allowing  for  asymmetric  impacts  of  shocks  from  the  equity  and  exchange  rate indices. Taking expectations on both sides of Equation (2) gives:  . 3   1 We used the West Texas Intermediate (WTI) settlement price of the front futures con‐ tract as a measure of the oil price (because data are available from 1985); the US S&P 500  was  used  as  the  equity  index;  and  the  broad  trade  weighted  US  dollar  index  (from  the  Federal Reserve) was used as an exchange rate proxy.  III. Results On  average,  the  daily  oil  price  decline  was ‐0.86  percent  during  the  recent  crash,  with  — 3 —    considerably less dispersion around this mean during the earlier three crashes (Table 1).  The standard deviation of returns during the recent crash was 2.6 percent, similar to the  historical  average  of  2.4  percent,  but  about  half  the  magnitude  of  the  earlier  crashes.  In  contrast  to  the  other  crashes,  the  inter‐quartile  range  (2.9  percent)  was  also  much  closer  to the historical average of 2.3 percent. The proportion of days when prices fell by more  than 2 percent was less than the other crashes as well (though greater than the historical  average); the number of days when prices rose by more than 2 percent was also less than  all three previous crashes and the historical average. Last, a measure of the proportion of  ‘stable’ days (i.e. days in which absolute log returns did not exceed 2 percent) was much  closer to the historical average than to values associated with the three previous oil price  crashes.  To  confirm  these  observations  and  also  identify  drivers  of  volatility  during  each  crash  period,  we  estimate  a  GARCH  specification  as  discussed  earlier,  the  results  of  which are reported in Tables 2 and 3. The specification is applied to seven samples: 1985‐ 2015 (full sample), 1985‐2003 (pre‐boom period), 2004‐2015 (post‐boom period), and four  250 day periods ending with the end of each crash.  We draw three conclusions. First, while shocks to volatility have a smaller half‐life  during oil price crashes, of the four crashes, the half‐lives are larger (greater than 12 days)  for  the  crashes  involving  a  loss  in  price  support  from  OPEC  (1985/86  and  2014/15)  com‐ pared  to  the  crashes  engendered  by  the  first  Gulf  War  (1985/86)  and  financial  crisis  of  2008/09 (which each exhibited a half‐life of just 2 days).  Second, positive equity market shocks during the three previous crashes were as‐ sociated  with  greater  volatility  while  this  was  not  the  case  during  the  recent  crash.  Fur‐ ther, negative equity shocks were associated with greater volatility during the crashes of  the  first  Gulf  War  and  financial  crisis.  For  example,  while  unconditional  variance  (with  no equity shocks) was just 3.5 percent during the 2008/09 crash, the conditional variance  — 4 —    was six times as high (22.3 percent). The recent crash was not associated with either pos‐ itive or negative equity shocks.  Third,  in  contrast  to  the  other  crashes,  the  appreciation  of  the  U.S.  dollar  was  as‐ sociated  with  greater  volatility  during  the  crashes  of  1991/92  and  2014/15.  A  0.5  percent  appreciation  in  the  exchange  rate  is  associated  with  a  39.6  percent  increase  in  variance  during the 2014/15 crash and a 12.1 percent increase during the first Gulf War crash.  For  robustness,  we  re‐estimate  the  parameters  for  each  crash  period  using  three  sample windows—the full sample, the relevant sub‐sample (either the pre‐boom period  before 2004 or the boom period starting in 2004), and the 250‐day window that ends with  the  end  of  each  crash  (Table  3).  The  results  indicate  that  the  mean  volatility  (estimated  using the GARCH specifications) for each crash period is similar for sample windows of  different  sizes.  Similar  to  the  previous  estimates,  the  conditional  variance  for  the  latest  crash period is estimated to be between 4.3 percent and 6.1 percent while estimates of the  conditional variance of the earlier crashes are about four times as high (ranging from 15.2  to 24.9 percent). Finally, we estimated the model for the post‐2000 period using the Brent  benchmark  and  the  MSCI  world  equity  index;  the  results  were  substantively  similar  for  the relevant periods.  IV. Conclusion It has often been argued that we are now in an era of higher “commodity price volatility”  (Dobbs et al 2011; McNally and Levi 2011). In this context, it is tempting to assert that the  2008/09  and  2014/16  crashes  reflect  structural  changes  in  commodity  markets  that  have  engendered greater oil price volatility. However, this note documented that oil price vol‐ atility  during  the  1985‐2003  period  was  nearly  identical  to  that  of  the  2004‐2015  period  (Table 1).  We  show  that  there  are  two  key  differences  between  the  2008/09  and  2014/15  oil  — 5 —    price crashes. First, oil prices declined in a relatively measured manner in 2014, with the  dispersion  of  price  changes  (around  a  downward  drift)  that  was  considerably  smaller  than  comparably  large  oil  price  declines.3  Second,  the  U.S.  dollar  appreciation  exerted  a  strong  influence  on  volatility  during  the  recent  crash,  while  in  contrast,  the  impact  of  shocks to equity markets was muted.                                                                   3  Volatility exhibited an upward trend after the 2014/15 crash ended (see Figure 2).  — 6 —    Table 1 Oil Price Summary Statistics   Full  Pre‐  Post‐ Crash 1  Crash 2  Crash 3  Crash 4  Sample  Boom  Boom  11/25/85‐ 11/08/90‐ 07/14/08‐ 10/01/14‐ 1985‐2015  1983‐2003  2004‐2015  03/31/86  02/21/91  02/19/09  01/29/15  Nominal price level statistics              Maximum  145.29  40.42  145.29  31.70  35.53  145.18  91.01  Minimum  10.42  10.42  32.48  10.42  18.50  33.87  44.45  Max to Min change (%)  —  —  —  ‐66.4  ‐47.9  ‐76.7  ‐51.2  Returns statistics              Mean  0.01  0.01  0.01  ‐1.33  ‐0.35  ‐1.29  ‐0.86  Standard Deviation  2.38  2.42  2.32  4.69  5.18  4.62  2.58  Interquartile Range  2.31  2.26  2.41  4.82  6.00  5.54  2.90  Skewness  ‐0.22  ‐0.36  0.06  0.01  0.00  0.41  ‐0.39  Kurtosis  8.69  9.02  7.97  3.36  3.46  3.80  4.84  Distribution of quartiles              Minimum  ‐17.45  ‐17.45  ‐13.07  ‐13.91  ‐13.17  ‐12.60  ‐10.79  Median  0.03  0.00  0.06  ‐1.37  ‐0.27  ‐1.27  ‐0.89  Maximum  16.41  14.03  16.41  11.04  12.68  14.55  5.49  25th percentile  ‐1.12  ‐1.07  ‐1.19  ‐3.84  ‐3.32  ‐4.54  ‐2.21  75th percentile  1.20  1.19  1.22  0.98  2.68  1.00  0.70  Fraction of days with shocks              Greater than +1%  0.28  0.28  0.29  0.24  0.39  0.26  0.18  Greater than +2%  0.15  0.15  0.14  0.20  0.32  0.19  0.10  Less than ‐1%  0.27  0.26  0.28  0.52  0.45  0.54  0.45  Less than ‐2%  0.14  0.14  0.15  0.44  0.30  0.43  0.29  Fraction of stable days  0.71  0.72  0.71  0.37  0.38  0.37  0.61  Observations  7,575  4,759  2,816  82  71  113  83  Notes: “—“ indicates not applicable. The observation for January 17, 1991 has been excluded—it dropped  33  percent,  from  $32.00/bbl  on  January  16  to  $21.22/bbl  on  January  17  (it  was  the  day  coalition  forces  in‐ vaded  Iraq,  consequently  reducing  the  likelihood  of  oil  supply  disruptions).  The  ‘fraction  of  stable  days’  denotes the number of days with absolute daily oil price changes that do not exceed 2 percent.  — 7 —    Table 2 GARCH (1, 1) Estimates   Full  Pre‐ Post‐ Crash 1:  Crash 2:  Crash 3:  Crash 4:  Sample:  Boom:  Boom:  11/19/85‐ 11/09/90‐ 07/02/08‐ 10/01/14‐ 1985‐2015  1985‐2003  2004‐15  04/31/86  02/22/91  02/13/09  01/28/15  Mean equation                0.02  0.01  0.02  ‐0.46  ‐0.63  ‐0.85  ‐0.57**    (0.82)  (0.13)  (0.48)  (0.28)  (0.20)  (1.59)  (2.44)  0.00  0.01  0.03  0.07  0.10  0.47*  13.27**    (0.03)  (0.08)  (1.57)  (0.30)  (0.24)  (1.79)  (2.21)  Variance equation            ‐2.58***  ‐1.62*  ‐3.13***  ‐2.13  ‐0.46  ‐0.08  ‐2.58***    (5.87)  (1.64)  (7.09)  (0.96)  (1.32)  (0.16)  (3.72)  0.06***  0.10***  0.06***  0.28  0.02  0.07  0.00    (7.58)  (5.91)  (4.32)  (0.87)  (0.28)  (1.03)  (0.02)  0.93***  0.01***  0.92***  0.67**  0.69***  0.67***  0.95***    (111.9)  (85.2)  (53.1)  (1.99)  (8.20)  (4.91)  (56.5)  0.18  0.57  ‐0.98  2.75**  1.21***  0.52**  ‐4.53    (1.00)  (0.08)  (1.52)  (2.20)  (3.81)  (6.27)  (0.99)  ‐0.53**  0.32  ‐0.62***  ‐1.08  ‐1.20***  ‐0.42***  13.9    (2.42)  (1.60)  (4.07)  (0.50)  (4.53)  (3.38)  (1.30)  ‐2.27  10.68  ‐0.38  ‐210.6  3.41***  ‐0.74  6.66***    (1.16)  (0.68)  (0.19)  (0.60)  (4.39)  (1.02)  (9.12)  16.72**  18.43  ‐0.86***  1.48  ‐0.30  ‐0.42  ‐0.14    (2.16)  (1.20)  (2.99)  (0.46)  (0.25)  (1.07)  (0.02)  Key test statistics          Log‐Likelihood  ‐15700  ‐9929  ‐5760  ‐460  ‐684  ‐619  ‐439  Box‐Ljung test (1 lag)  38***  40***  36***  29***  22***  248***  7268***  Persistence (GARCH)  0.996***  0.994***  0.988***  0.957***  0.713***  0.737***  0.947***  Half Life (days)  161.4  116.7  54.4  15.7  2.0  2.3  12.7  Observations  7,325  4,603  2,722  250  250  250  250  Notes:  One  (*),  two  (**),  and  three  (***)  asterisks  denote  parameter  estimate  significant  at  the  10,  5,  and  1,  percent levels.     — 8 —    Table 3 Robustness Checks   Crash 1:  Crash 2:  Crash 3:  Crash 4:  11/19/85‐ 11/09/90‐ 07/02/08‐ 10/01/14‐ 04/31/86  02/22/91  02/13/09  01/28/15  Sample variance (from table 1)  22.0  26.9  21.4  6.6  Conditional variances, based on the different estimation windows    Full sample  15.4  23.7  18.9  6.1  Pre‐boom/post‐boom  15.2  23.2  21.3  5.7  250‐day window  20.8  24.9  22.3  4.3  Other statistics, based on 250‐day window          Unconditional variance  2.7  2.2  3.5  1.4  Mean, +1% equity  43.0  7.5  5.9  —  Mean, ‐1% equity  —  7.3  5.3  —  Mean, +0.5% exchange rate  —  12.1  —  39.6  Mean, ‐0.5% exchange rate  —  —  —  —  Notes: Row 1  reports  the  square  of  the  standard  deviation, shown in  the  second  panel  of  table  1. A  cell is  assigned “—“when the driver is not statistically significant at a 5% level.      — 9 —    Figure 1 Oil Prices (WTI), U.S. CPI-deflated US$/barrel First Gulf War: 2008  financial  crisis:  150 Price drops 48%  in 71  days Price drops 77%  in 113  days  120  90  60 Sample  average price:  $52.28/barrel  30 OPEC abandons price  targeting: OPEC abandons price  targeting: Price drops 66%  in 82  days Price drops 51%  in 83  days  ‐ Jan‐70 Sep‐73 May‐77 Jan‐81 Sep‐84 May‐88 Jan‐92 Sep‐95 May‐99 Jan‐03 Sep‐06 May‐10 Jan‐14 Source: World  Bank Note: Last observation is February 2015.  Oil  prices,  which refer to WTI have been deflated by the U.S. CPI (2014  terms) Figure 2 Oil Price Volatility, 1985-2015 Std. Dev. of [log p(t)/p(t‐1)]*100  7 OPEC abandons  2008  financial  crisis  6 price targeting First Gulf War  5 OPEC abandons  price targeting  4  3  2  1  ‐ 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Source: World  Bank  Notes: Volatility is the standard  deviation of the oil  price  (WTI) changes, presented as a 60‐day trailing window.   — 10 —    Figure 3 Heightened Price Volatility during Three Previous Oil Price Crashes Vol US/bbl 1985/86 Vol US/bbl 35 1990/91 8 35 8 Price (left) Price (left) Volatility  (right) Volatility  (right) 30 6 30 6 25 4 25 4 20 2 20 2 15 10 0 15 0 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 100 8 150 2008/09 8 2014/15 90 130 6 6 80 110 70 4 90 4 70 60 2 2 50 50 30 0 40 0 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 Notes: Volatility  is the standard deviation of the oil price (WTI) changes and is presented as a 30‐day trailing window.    — 11 —    References Arezki,  R.  and  O.  Blanchard  (2014).  “Seven  questions  about  the  recent  oil  price  slump.”  IMF Blog, December 22. Washington, D.C.: International Monetary Fund.  Baffes,  J.,  M.A.  Kose,  F.  Ohnsorge,  and  M.  Stocker  (2015).  The  great  plunge  in  oil  prices:  Causes, consequences, and policy responses, Policy Research Note 15/01. The World Bank.  Washington, D.C.  Baumeister, C. and L. Kilian (2015). “Understanding the decline in the oil price since June  2014.” Center for Financial Studies, Working Paper No. 501, Frankfurt: Center for Fi‐ nancial Studies.  Bollerslev, T. (1986). “Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.” Journal  of econometrics, 31, 307‐327.  Dobbs,  R.,  J.  Oppenheim,  and  F.  Thompson  (2011).  “A  new  ERA  for  commodities.”  McKinsey Quarterly, November 2011.  Engle, R.F. and A.J. Patton (2001). “What good is a volatility model?” Quantitative Finance,  1, 237‐245.  Hansen, P.R. and A. Lunde (2005). “A forecast comparison of volatility models: Does an‐ ything beat a GARCH (1, 1)?” Journal of Applied Econometric, 20, 873‐889.  McNally, R. and M. Levi (2011). “A crude predicament.” Foreign Affairs, July/August.  Tsay, R. (2010). Analysis of financial time series. Vol. 543. Hoboken, New Jersey: John Wiley  & Sons.  — 12 —