油价预估_油价预测模型

2024-07-21 20:33:25

1.国际油价波动分析与预测的目录

2.国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

3.用adas模型说明国际油价下跌对中国经济的影响

4.国内油价今日调价搁浅了吗？

5.负油价可以由持有成本模型解释吗

油价预估_油价预测模型

国内油价今晚0点或迎年内第七涨

　国内油价今晚0点或迎年内第七涨，从年初开始，目前国内的油价经历了七轮调整，其中六次上涨，一次下跌，新一轮油价调整窗口将于周四(4月28日24:00)开启。国内油价今晚0点或迎年内第七涨。

国内油价今晚0点或迎年内第七涨1

　在2022年经历“六涨一跌”的局面后，油价又要涨了？

　4月28日24时，新一轮成品油调价窗口将开启，在经历了上轮“大幅下跌”后，本轮成品油价格或将“回涨”。

　据金联创测算，截至4月27日，参考原油品种均价为108.1美元/桶，变化率为4.10%，对应的国内汽柴油零售价应上调220元/吨。

　本轮计价周期内，美联储大幅加息预期升温，市场对能源需求增长前景的担忧导致油价承压，原油期价走势震荡回落。受原油走势震荡回落影响，原油价格变化率正值区间不断收窄。

　4月26日，原油期货价格收盘上涨。金联创原油分析师韩政己表示，投资者正在分析中国经济与疫情防控措施对能源市场的影响，需求前景担忧稍有缓解。

　从整体趋势上看，自2022年以来，国际油价持续飙升，国内成品油价格经历“六涨一跌”。据机构预测，在本轮调价后，95号汽油或将重返“9元时代”。

　上周，国际货币基金组织下调了全年的经济预期，同时在美原油期货移仓换月的过程中出现持仓降低和流动性不足。在双重利空影响下，国际原油价格从高位盘整后下跌。但美国原油库存下降，同时市场对供应紧缺担忧加剧使得国际原油价格获得底部支撑，再度回涨，其对应的原油变化率始终在正值范围内波动。

　截至4月26日收盘，纽约商品6月交货的轻质原油期货价格上涨3.16美元，收于每桶101.70美元，涨幅为3.21%；6月交货的伦敦布伦特原油期货价格上涨2.67美元，收于每桶104.99美元，涨幅为2.61%。

　按照《石油价格管理办法》有关规定，国内汽、柴油最高零售价格根据国际市场原油价格变化情况，每10个工作日调整一次，主要看调价前10个工作日国际油价平均值与再之前10个工作日平均值的比较情况。如果测算的原油变化率对应的汽、柴油价格调价幅度高于每吨50元，则进行调整。反之，如果低于每吨50元，则不作调整，纳入下次调价时累加或冲抵。

　据卓创资讯数据监测模型显示，截至4月26日收盘，国内第9个工作日参考的原油变化率为3.49%，预计汽柴油上调幅度为145元/吨，折算为升价，92号汽油上调0.11元/升，95号汽油及0号柴油均上调0.12元/升。

　“后期来看，短期原油价格有望维持震荡行情，但目前距离本次调价窗口开启时间仅剩1个工作日，预计4月28日24时，国内成品油零售限价上调窗口或开启。”卓创资讯分析师王雪琴表示，如果上涨，这将是今年国内成品油零售限价第七次上调。

　金联创成品油分析师估测，本轮调价最终上调幅度预计在160-180元/吨。若按170元/吨的上调幅度估测，折合升价约在89号汽油0.13元、92号汽油0.14元、0号柴油0.15元。

　终端用户汽油方面，按油箱容量为50L的小型车计算，加满一箱油将大约要多花7元左右，柴油方面，按油箱容量为160L的大货车计算，加满一箱油将大约要多花24元左右，因此下游用户可在调价前加油，以节约用车成本。

国内油价今晚0点或迎年内第七涨2

　开油车的朋友们要注意了！4月28日24时，油价将迎来再次调整。

　近年来，受到疫情的影响，许多人的收入都出现了缩水的情况。同时在疫情影响下，物价也多次出现了上涨的情况。这一减一加之下，人们的生活成本确实高了很多。最为明显的就是成品油的价格，今年已经出现了连续上涨。汽油是燃油汽车行驶的动力，燃油车离不开汽油，就如同动物离不开血液一样。虽然这种说法有些夸张，但还是显现出了汽油和汽车的关系。

　众所周知，我国油价的涨跌是根据国际油价的走势来调整的，并不是我们所能决定的，原因也很简单，就是我们70%以上的石油都要依赖进口，所以油价是涨是跌取决于国际油价。自2021年以来，国际油价就在持续上涨，受此影响国内油价也开始不断上涨。据资料显示，2021年国内汽油累计涨幅已达1485 /吨(约合1.18元/升)。

　如今，每升油价已然超过8元，“油贷”也成为了有车一族间口口相传的热词，现在的油价又是什么情况呢？

　自三月份开始，汽油的价格便开始了持续上涨，在经过了七轮的`价格变动后，车主们终于迎来了加满一箱油要多花至少一百元的结果，这让不少车主都感到苦不堪言，更多的也是希望能够等到汽油价格回落的那天。

　然而百日连阴雨，总有一朝晴，4月15日24时，油价降了四毛多让很多人都欣喜不已。从年初开始，目前国内的油价经历了七轮调整，其中六次上涨，一次下跌，可能在大家看来现在油价应该算是稳定了，甚至未来还会继续下调，但事实却并非如此。

　新一轮油价调整窗口将于周四(4月28日24:00)开启。今天是4月27日，距离本轮国内成品油调价窗口开启还剩下最后一个工作日。数据显示，截至国内第八个工作日，当前原油价变化率为3.41%，油价预测上调约145元/吨，换算成每升上涨约0.11元每升。

　以此计算，车主们加满一箱50升的92号汽油大约需要多花5-6元。因此，五一期要出行的车要抓紧了，不然等到28号后，加油又要多花钱了。

　有人预计，此次油价调整后，多地95号汽油价格将重回“9元时代”，希望在未来一段时间国际油价能出现“变动”，能让上涨幅度降低一些，这对于车主来说就是非常不错的了。

　第八次油价调整将会4月28日在迎来，很大概率油价会大幅度上涨，有车一族可以提前规划好加油时间。

国内油价今晚0点或迎年内第七涨3

　2022年开始，国内油价已经经历七轮调整。其中，六次上涨，一次下跌。如果本轮上涨实现，将是年内第七次油价上涨。2022年汽油价格已涨1440元/吨；柴油价格已涨1385元/吨。据机构预测，在本轮调价后，95号汽油或将重返“9元时代”。

　国际原油期货价格近来“先抑后扬”，国内成品油零售限价将再度迎来上调，调价时间为4月28日24时。五一期临近，消费者出行成本将增加。

　按照《石油价格管理办法》有关规定，国内汽、柴油最高零售价格根据国际市场原油价格变化情况，每10个工作日调整一次。市场资讯机构卓创资讯成品油分析师王雪琴表示，本计价周期初始，国际货币基金组织下调了全年的经济预期，同时在美原油移仓换月的过程中，持仓降低和流动性不足。

　在双重利空影响下，原油价格从高位盘整后下跌。但美国原油库存下降，同时对供应紧缺担忧加剧使得原油价格获得底部支撑，原油价格低位再度回涨，其对应的原油变化率始终在正值范围内波动。

　据卓创资讯数据监测模型显示，截至4月26日收盘，国内第9个工作日参考的原油变化率为3.49%，预计汽柴油上调幅度为145元/吨，折算为升价，92#汽油上调0.11元/升，95#汽油及0#柴油均上调0.12元/升。

　据金联创测算，截至4月27日第九个工作日，参考原油品种均价为108.1美元/桶，变化率为4.10%，对应的国内汽柴油零售价应上调220元/吨。

　受国际原油价格高位震荡影响，今年以来国内成品油价持续走高。此次调价落实后，将成为国内成品油零售限价年内第7次上调，届时，2022年成品油调价将呈现“ 七涨一跌零搁浅”格局。

国际油价波动分析与预测的目录

影响国际原油价格的因素很多，既包括产量、消费需求量、世界经济的发展状况、世界石油储备量这些市场因素，又包括战争、意外等非市场性因素。由于非市场因素的随机性太大，本节打算从市场因素出发，建立相应的计量经济学模型，研究和分析这些市场因素在国际原油价格形成中所起的作用。

4.3.1.1 石油输出国组织（OPEC）及其产量、价格政策

为反击国际大石油公司、维护石油收入，统一和协调石油输出国的石油政策，1960年9月在伊拉克的邀请下，沙特阿拉伯、委内瑞拉、科威特、伊朗和伊拉克与会代表在巴格达聚会，会议决定成立一个永久性的组织，即石油输出国组织，最初成立时只有上述5个成员国，后来又加入了6个，欧佩克现有11个成员国，它们分别是：阿尔及利亚、印度尼西亚、伊朗、伊拉克、科威特、利比亚、尼加拉瓜、卡塔尔、沙特、阿联酋和委内瑞拉。

目前，OPEC已探明储量占世界石油储量的78%，但产量只占世界总产量的40%左右，图4.12为OPEC在1960～2002年期间石油产量占世界石油产量的份额变化。OPEC市场份额的高峰出现在13年，占世界石油产量的55%。此后由于石油危机引起的高油价导致世界经济萧条，石油消费量锐减，以及替代能源和节能技术的开发利用、能源使用效率的不断提高，墨西哥、英国北海油田、北阿拉斯加等许多大油田的相继发现，加上其他非OPEC国家受高油价诱使增加产量等原因的综合影响，OPEC的市场份额不断下降。20世纪80年代中期跌到最低时只有30%左右，但1986年后的低油价刺激了世界石油消费的增长，抑制了对高成本油田的投资和石油勘探投资，加上20世纪90年代初苏联解体，使得对OPEC的石油需求量增大，世界新增石油需求主要由欧佩克来满足，OPEC的石油市场份额开始缓慢上升。近年来由于非OPEC，特别是俄罗斯等国不断增产，OPEC的市场份额略有下降，但基本上稳定在40%左右。虽然目前只有40%左右的产量份额，但由于OPEC还留有约600万桶/日（或3亿/t年）的机动生产能力，这是其他石油生产国所无能为力的。世界上有50多个非OPEC产油国，他们以不足1/4的已探明储量，生产着占世界60%的年产量。因此，这些非OPEC石油生产大国，如俄罗斯等，基本上都已开足马力在生产。

凭借巨大的剩余生产能力，OPEC可以在国际原油价格超过市场承受能力、对主要石油进口国的经济生产产生不利影响时增加产量，缓解供不应求的局面，以此阻止油价的上涨并进一步降低油价；反之，当油价过低对石油出口国收入和经济生产产生不利影响时减少产量，缓解供过于求的局面，阻止油价的继续下滑，促使油价进一步回升。OPEC根据市场状况，通过剩余生产能力对世界石油市场的供给进行调节，力争将世界石油价格稳定在一个合理的范围内。所以从目前阶段看，虽然有很多不确定因素限制和制约了OPEC对国际石油价格的影响和控制能力，但它对国际石油市场的影响力仍然是不容忽视的，有时甚至能够操纵国际油价的涨落。尽管非欧佩克国家的石油总产量占世界石油总产量的60%，但各国均按自己的行为方式生产，没有统一的组织和行动，所以单一非O PEC国家的产量通常无法对国际原油价格产生实质性的影响。

图4.12 OPEC石油产量份额

（据h tp://.eia.doe.gov/emeu/aer/pdf/pages/sec11_10.pdf）

此外，由于OPEC有大量的已探明石油储量，许多长期预测都表明将来世界对OPEC的依赖性会越来越大，从长期来看OPEC的石油份额有增大的趋势。因此，OPEC对国际石油价格的影响不仅不会降低，还可能会进一步增大。所以如果OPEC能够协调好各国的利益，做到行动一致，将油价控制在给定的范围内，应当是一件较有把握的事情。

OPEC原油价格指的是沙特阿拉伯轻油（Arab Light）、阿尔及利亚撒哈拉混合油（Sahara Blend）、印度尼西亚米纳斯（Mlnas）、尼日利亚邦尼轻油（Bonny Light）、阿联酋迪拜油（Dubai）、委内瑞拉蒂朱纳轻油（TiaJuana Light）、墨西哥依斯莫斯轻油（Isthmus）,7种原油市场监督价格的平均价格，O PEC利用这个价格监督国际石油市场的原油价格。OPEC从1999年9月以后开始研究价格带机制，并从2000年3月起开始正式实施这一机制。所谓价格带机制就是事先设定一个价格幅度，如果实际价格超过或低于这个幅度一定时间，就通过调整产量使价格回到设定的幅度内。欧佩克进行的尝试和各国货币当局为回避外汇大幅度变动而介入外汇市场的做法相似。

2000年10月开始，0PEC启用石油产量调整机制，使油价在2001年9月之前都维持在OPEC设定的价格机制带中。但到2001年9月美国爆发“9.11”，虽使油价一度上涨，但随后因国际石油市场担心美国经济将受重挫，带来石油需求大幅减少，加上产油国为了维持国际稳定而暂停启用石油产量调整机制，未在需求降低时进行减产，使油价在2001年10月跌至低于每桶20美元，甚至到2001年11月接近16美元/桶。截止到2001年12月底，因为冬季需求增加，且OPEC和非OPEC产油国也确定进行减产，油价才重新回到价格机制带中。2002年底和2003年初由于美伊战争和国际投机力量的双重影响，国际油价一度冲高到33美元/桶。但战争开始后油价迅速回落，此后的半年左右时间里油价基本上控制在OPEC的价格机制带中。

伊拉克战争结束后，伊拉克安全形势日趋紧张，重建问题又困难重重，人们担心中东地区动荡局势将进一步加剧，从而导致石油供应紧张，加上世界经济的复苏和O PEC 在2003年9月和2004年4月两次减产，在这些因素的综合作用下，2003年油价不断振荡上行，2004年4月以后更是一路上涨，完全脱离了OPEC设定的价格机制带。图4.13为2001～2004年11月OPEC一揽子油价走势。应该说在平稳时期OPEC的产量政策效果还是比较有效的。

图4.13 OPEC一揽子价格走势

（据EIA/OPEC通讯社）

4.3.1.2 OPEC原油产量与国际原油价格

原油产量作为供给的一个最主要的因素，对国际原油价格的形成具有重要的作用。世界原油产量由OPEC和非OPEC原油产量两大块构成，OPEC和非OPEC的产量波动引起世界原油总产量的波动，进而影响国际原油价格。图4.14和图4.15 分别反映了1960～2002年期间OPEC、非OPEC和世界总的原油产量变化趋势和波动状况。

图4.14 原油产量波动

图4.15 石油产量波动

可以看出，自1960年以来的30多年里，除在20世纪90年代初期由于苏联的解体，非OPEC国家原油产量出现微弱的下降外，其余时间里非OPEC原油产量基本上呈稳步上升的趋势。世界原油产量的波动主要来自OPEC原油产量的波动（表4.2，表4.3）。OPEC组织在第一次石油危机前的原油产量稳步上升，波动较小，但随后的10多年时间里产量波动较大。其中20世纪70年代发生了两次大的石油危机，OPEC原油产量处于较大的变动之中；80年代初期O PEC原油产量大幅下降，从而导致世界原油产量发生相似的波动。

表4.2 欧佩克、非欧佩克和世界原油产量波动性统计量

表4.3 欧佩克、非欧佩克和世界原油产量波动之间的相关系数

从图4.16明显地看出，20世纪70年代初至80年代中期和90年代末，世界原油产量的剧烈波动与OPEC原油产量的波动几乎完全一致。统计分析显示，OPEC原油产量变化与世界原油产量变化之间的相关系数高达0.941，在1%的显著性水平上是显著的；而非OPEC产量变化与世界原油产量变化的相关系数只有0.278，在5%的显著性水平上不显著。由于OPEC和非OPEC共同提供世界所需的原油产量，所以两者之间具有此消彼长的关系，两者的相关系数为负（－0.062）也说明了这一点。但由于世界所需的原油产量是随着供需、经济发展等情况而不断变化的，所以两者的这种反向关系很微弱，是不显著的。因此，OPEC原油产量波动是造成世界原油产量波动的一个最主要和最直接的原因，进而也是造成国际原油价格变化的原因。

既然OPEC原油产量变动是世界原油产量波动的主要原因，因此OPEC产量变动对国际原油价格的形成和波动起了一定的作用。图4.16反映了10～1998年期间OPEC原油产量与世界原油价格的变化趋势。

图4.16 OPEC原油产量与国际原油价格

在OPEC原油产量波动的同时，国际原油价格也从10年初的每桶3～4美元上涨到每桶30多美元。第一次石油危机之前原油产量稳步上升，原油价格基本上保持稳定，中东石油禁运打乱了石油产量的稳定走势，造成恐慌，使得原油价格迅速上涨。但随后OPEC组织进一步减产，原油价格仍然下滑，显然这就不是供给方面的原因，而主要是由于前一阶段高昂的原油价格造成世界经济的萧条导致需求减少所造成的。所以OPEC原油产量与国际原油价格的变动趋势并不呈完全反向变动关系，这也可以简单地说明O PEC组织可以通过调整产量对国际原油价格的走势产生一定的影响，但并不能完全反映或左右国际原油价格的走势。

4.3.1.3 世界经济活动水平（GDP）与世界石油需求

一般来说，世界经济稳步增长时，由于各行各业扩大生产，需求的能源量相应增加，随着生产规模的扩大，企业需要更多的工人或更长的工作时间或劳动强度，从而增加了居民的收入，居民收入的增加有可能导致居民对生活能源使用的增多；相反，世界经济发展不景气时，各行业相对缩小生产规模，导致作为原材料的石油需求量减少，由于各部门生产规模缩小，或减少了雇佣劳动力或缩短了工作时间或降低了工作强度，使得居民收入也随之减少，这又进一步减少了居民对生活能源的使用。所以，能源消费量与世界经济活动水平（GDP）之间存在着正向变动关系。一些文献从实证角度也证实了这种关系的存在性。

4.3.1.4 OECD石油储备与国际原油价格

石油储备在将各种市场波动传送到油价中起了很重要的作用。石油战略储备和商业库存在国际石油市场这个大系统中处于调节总供需量的地位。其数量变化直接关系到世界石油市场进出口量的变化（抛出库存可使进口量减少，购进库存则使进口量增加）。库存的作用相当于一个调节进出口量的“水库”。库存（物流）变化（即库存油在市场上的流量大小与方向）主要受供求差额、库存目标量、经营决策等信息流的制约与调节。它是一个累积性数量，与油价走势有相当密切的关系（图4.17）。

图4.17 OECD石油储备与国际原油价格

（1）20世纪80到90年代，油价基本处于经库存调节后的相对平稳的收敛阶段

从20世纪80年代中期起，一直到20世纪90年代后期的10多年里，除了1990年伊拉克入侵科威特后的海湾危机中有很短的一段时期出现了每桶原油价格超过30美元的情况外，油价一般都在每桶15～25美元的较小范围内波动。鉴于石油是中短期需求价格弹性极低的商品，而在20世纪80年代初开始到90年代末的近20年的时间里，国际石油市场是处于OPEC组织和西方石油大公司都无法完全控制局面的条件之下，石油价格应该有相当大的波动空间。而这种大波动没有频繁发生的原因之一，可以说是与主要石油进口国的巨大石油库存储备的存在和合理使用有相当大的关系。

（2）19年起的油价动荡与同期储备量较大的变化有关

从19年初开始，由于亚洲金融风暴等因素的影响，世界石油需求锐减，OECD国家的石油库存储备量开始持续上升，彻底改变了长期以来库存储备总量在460Mt到480Mt之间窄幅波动的局面。1998年1月一举突破500Mt大关后继续扶摇直上，1998年8月份达到526Mt的高峰。库存量不断刷新历史纪录，反映了当时国际石油市场供过于求的严重情况。虽然库存的迅速增加有助于大量吸收过剩的石油，在一定程度上缓解了石油价格暴跌的压力，但是油价的急落还是几乎同步而来。到1999年2月，油价跌破了每桶10美元的心理线。这说明在19年以后制约世界石油市场的大环境条件方面与以前有了很大变化。

（3）如果没有库存调节，油价波动幅度明显增大

有研究表明，即使原来市场处于平衡状态，也会由于经济增长的变化、节能、替代能源的发展等因素的影响而使消费行为发生变化，也可能破坏原有的平衡，使油价波动不可避免，并且由于产、消双方调节不能合拍，使得油价有暴涨的趋势，甚至很长时间内不能达到相对稳定状态。且油价波动幅度明显增大，而没有像在可调节库存的条件下出现的油价波动渐趋平缓收敛的迹象。

因此，无论是在过去的相对稳定时期，还是在剧烈变动时期，库存的存在都有助于抑制或缓解油价的过激变化。

因此从长期来看，OPEC原油产量、世界经济活动水平（GDP）和OECD石油储备量是影响国际原油价格最主要、最基本的因素。

国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

总序

序言

第一部分国际油价波动分析

第一章全球石油市场信息溢出研究

1.1 引言

1.2 信息溢出检验文献综述

1.3 实证研究

1.4 本章小结

1.5 参考文献

第二章国际油价短期波动研究

2.1 引言

2.2 以前的相关研究

2.3 实证数据和方法

2.4 实证结果

2.5 本章小结

2.6 参考文献

第三章基于粗糙集和小波神经网络的油价影响因素分析

3.1 引言

3.2 基于粗糙集和小波神经网络的混合方法

3.3 混合方法的应用

3.4 本章小结

3.5 参考文献

第四章国际油价影响因素的综合分析

4.1 引言

4.2 影响原油供给的因素

4.3 影响原油需求的因素

4.4 影响原油价格的短期因素

4.5 本章小结

4.6 参考文献

第五章突发对油价的影响分析

5.1 引言

5.2 突发类型

5.3 油价波动特点

5.4 案例分析：突发对油价的影响

5.5 本章小结

第六章基于经验模态分解的国际原油价格波动分析

6.1 引言

6.2 经验模态分解

6.3 分解

6.4 合成

6.5 本章小结

6.6 参考文献

第七章基于LSI的文本聚类在影响油价分类中的应用

7.1 引言

7.2 文本预处理

7.3 基于LSI的文本聚类

7.4 聚类结果分析

7.5 本章小结

7.6 参考文献

第二部分国际油价预测

第八章动态因子方法预测原油价格

8.1 引言

8.2 动态因子方法

8.3 数据

8.4 回归和预测结果

8.5 本章小结

8.6 参考文献

第九章基于基金持仓的国际原油期货价格预测

9.1 引言

9.2 影响国际原油期货市场的因素分析

9.3 国际原油期货价格预测

9.4 本章小结

9.5 参考文献

第十章小波变换在油价分析预测中的应用

10.1 引言

10.2 小波变换

10.3 基于小波变换的油价序列多尺度分解

10.4 基于多尺度分解的油价预测

10.5 本章小结

10.6 参考文献

第十一章基于小波神经网络的油价预测

11.1 引言

11.2 小波神经网络介绍

11.3 实证分析

11.4 本章小结

11.5 参考文献

第十二章基于供求理论的石油季度价格预测

12.1 石油价格影响机制简介

12.2 石油季度价格影响因素分析

12.3 石油季度价格预测模型的建立

12.4 本章小结

12.5 参考文献

第十三章勘探开发与国际石油供求间关系分析

13.1 引言

13.2 石油供给的影响因素分析与情景预测

13.3 石油需求的影响因素分析与情景预测

13.4 本章小结

13.5 参考文献

第十四章基于VARX与VECM模型的年度国际原油价格预测

14.1 引言

14.2 模型理论与方法

14.3 变量选取与数据说明

14.4 模型预测与结论

14.5 本章小结

14.6 参考文献

附录一国际油价预测系列报告（摘选）

附录二报刊文章和观点精选

用adas模型说明国际油价下跌对中国经济的影响

4.4.1.1 基于GED分布的GARCH-VaR模型

在对油价收益率序列建模时，往往发现收益率的波动具有集聚性。为了刻画时间序列的波动集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的阶数很高时，Bollerslev（1986）提出用广义的ARCH 模型即GARCH 模型来描述波动集聚性。

GARCH模型的形式为

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式中：Yt为油价收益率；Xt为由解释变量构成的列向量；β为系数列向量。

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事实上，GARCH（p,q）模型等价于ARCH（p）模型趋于无穷大时的情况，但待估参数却大为减少，因此使用起来更加方便而有效。

同时，由于油价收益率序列的波动通常存在杠杆效应，即收益率上涨和下跌导致的序列波动程度不对称，为此本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

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式中：dt-1为名义变量：εt-1﹤0,dt-1=1；否则，dt-1=0，其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了dt-1，因此油价收益率上涨信息（εt-1﹥0）和下跌信息（εt-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时，其影响程度可用系数表示；而下跌时的影响程度为。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

在关注石油市场的波动集聚性及杠杆效应的基础之上，进一步计算和监控石油市场的极端风险同样是非常重要的。而监控极端市场风险及其溢出效应的关键在于如何度量风险，为此，本节将引入简便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）经常称为风险值或在险值，表示在一定的持有期内，一定的置信度下可能的最大损失。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？

从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。本节用国际油价收益率的分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的石油生产者销售收入的减少；而用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的石油购者的额外支出。这种思路，一方面推进了一般金融市场仅仅分析价格下跌风险的做法；另一方面，也针对石油市场的特殊情况，更加全面地度量了市场风险，从而为从整体上认识石油市场，判断市场收益率的未来走向奠定了基础。

VaR风险值的计算方法很多，能够适用于不同的市场条件、数据水平和精度要求。概括而言，可以归结为3种：方差－协方差方法、历史模拟方法和方法。本节用方差－协方差方法计算国际石油市场的VaR 风险。在用方差－协方差方法的过程中，估计VaR模型的参数是至关重要的。常用的参数估计方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由于后者设价格序列服从独立异方差的正态分布，而且不能细致描述价格波动的某些特征（如杠杆效应），因此相对而言，前者更受青睐。但是，使用GARCH模型估计VaR时，选择残差项的分布是一个非常重要的问题。考虑到油价收益率序列具有尖峰厚尾和非正态分布的特征，因此直接用正态分布的设往往会低估风险。为此，本节引入Nelson（1990）提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH模型的残差项。其概率密度函数为

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式中： Г（·）为gamma函数；k为GED分布参数，也称作自由度，它控制着分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化为标准正态分布；k﹥2表示尾部比正态分布更薄；而k﹤2表示尾部比正态分布更厚。可见GED分布是一种复杂而综合的分布。实际上，也正是由于GED分布在描述油价收益率分布的厚尾方面具有独特的优势，因此本节引入基于GED分布的GARCH模型来估计国际石油市场收益率上涨和下跌时的VaR。

计算出石油市场的VaR风险值之后，为了给有关方面提供准确可靠的决策支持，有必要对计算结果进行检验，以判断所建立的VaR模型是否充分估计了市场的实际风险。为此，本节将用Kupiec提出的检验方法来检验VaR模型的充分性和可靠性。该方法的核心思想是：设计算VaR的置信度为1－α，样本容量为T，而失效天数为Ⅳ，则失效频率f＝Ⅳ/T。这样对VaR 模型准确性的评估就转化为检验失效频率f是否显著不同于α。基于这种思想，Kupiec提出了对原设f＝а的最合适的似然比率检验：在原设下，统计量LR服从自由度为1的X2分布，95%和99%置信度下的临界值分别为3.84和6.64。根据x2分布的定义，如果估计值LR大于临界值，就拒绝原设，即认为估计的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基于核权函数的风险溢出效应检验方法

本节将用Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法检验WTI和Brent原油市场的风险溢出效应。该方法的核心思想是通过VaR 建模来刻画随着时间变化的极端风险，然后运用Granger因果检验的思想来检验一个市场的大风险历史信息是否有助于预测另一个市场的大风险的发生。

首先，定义基于VaR的风险指标函数。以下跌风险为例：

Zm,t=I（Ym,t﹤－VaRm,t）（m=1,2）　（4.11）

式中：I（·）为指标函数。当实际损失超过VaR时，风险指标函数取值为1，否则为0。

如果检验市场2是否对市场1产生了单向的风险溢出，则原设为H0:E（Z1,t∣I1,t-1）＝E（Z1,t∣It-1），而备择设为HA:E（Z1,t∣I1,t-1）≠E（Z1,t∣It-1），其中It-1={Ym,t-1,Ym,t-2，…），表示t-1时刻可以获得的信息集。通过这种转换，｛ Y1,t｝和｛Y2,t｝之间的风险－Granger因果关系就可以看成是｛Z1,t｝和｛Z2,t｝之间的均值－Granger因果关系，即计量经济学模型中广泛使用的Granger因果关系。

如果Ho成立，即市场2 对市场1不存在单向的风险－Granger因果关系，则表示Cov（Z1,t,Z2,t-j）＝0, j﹥0。如果对某一阶j﹥0，有Cov（Z1,t,Z2,t-j）≠0，则表明存在风险－G ranger因果关系。换言之，当一个市场发生大的风险时，我们能用这个信息去预测另一个市场未来可能发生同样风险的可能性。

现在设VaRm,t=VaRm（Im,t-1，α），m=1,2是市场m在风险水平（即显著性水平）α下得到的VaR序列，本节引入基于GED分布的GARCH 模型，并利用方差－协方差方法得到该序列。设有T个随机样本并令Zm,t=I（Ym,t﹤－VaRm,t），m=1,2，则定义Z1,t和Z2,t之间的样本互协方差函数（CCF）为

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式中：。而Z1,t和Z2,t的样本互相关函数为

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式中：是Zm,t的样本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然后，Hong（2003）提出了基于核权函数的单向风险－Granger因果关系检验统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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式中k（·）为核权函数，而且H ong（2003）证明了Daniell核权函数k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最优的核权函数，能够最大化检验效力。该核权函数的定义域是无界的，此时可把M 看作是有效滞后截尾阶数；而且当M 较大时，Q1（M）能够更加有效地检测出风险溢出效应的时滞现象。

Hong（2003）同时给出了检验双向风险－Granger因果关系的统计量，其原设为两个市场之间任何一个市场均不G ranger－引起另一个市场的极端风险，并且两个市场之间不存在任何即时风险溢出效应。这表示对于任意阶j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z1,t,Z2,t-j）＝0。为了检验该原设，Hong（2003）提出了如下的统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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原设成立时，Q1（M）和Q2（M）在大样本条件下均服从渐近的标准正态分布。而且，Hong（2003）指出，运用这两个统计量时，应该使用标准正态分布的右侧临界值。

国内油价今日调价搁浅了吗？

查到有国际油价上涨对世界经济影响的adas分析，见图：

学经济的，反之，应该会吧。。世界经济包括中国经济，考虑下中国特点，具体说明下即可。

参考来源：://zhidao.baidu/question/211302584.html?qbl=relate_question_1&word=%B9%FA%BC%CA%D3%CD%BC%DB%CF%C2%B5%F8%20%D6%D0%B9%FA%BE%AD%BC%C3%20ad%20as

是知友日向瑛提供。

负油价可以由持有成本模型解释吗

国内新一轮成品油调价窗口将于8月18日24时开启。由于国际油价走低，机构预测本轮成品油调价将迎来年内第四次搁浅。

本轮周期内，美国原油库存继续下降，但欧佩克(OPEC)原油产量创2015年7月来新高，沙特减产执行力度也在降低。多空双方博弈下，国际原油价格震荡走低。