影响国际石油价格因素解析

为深度解析影响国际油价波动的主要因素,针对世界油价体系中最具代表性的三种油价(W TI,BR ENT,OPEC油价),根据现代时间序列分析的单位根检验、协整分析和格兰杰因果关系检验,选取了具有世界油价风向标作用的BRENT油价进行建模。针对油价波动复杂多变的特点,选择建立了GRN N人工神经网络模型,并采用现代启发式优化算法中的遗传算法进行网络优化训练。模型结果表明世界石油市场价格是生产主导型的,石油储备可以缓冲石油价格波动,美元汇率的波动将推动美元计价的石油价格波动。模型结果与历史数据相符,模型为分析未来油价变动及宏观经济决策提供了依据。     

2014年国际原油市场油价回顾及2015年走势预测

2014年上半年油价高位震荡,下半年则演绎了高台跳水行情。综合影响2015年国际油价的主要因素,分析预测2015年国际油价可能的变化趋势。     

全球节拍

“油价泡沫”会爆破?在较短的时间里,国际油价如坐过山车,急速波动。使得国际货币基金组织不得不发出警告.油价上升将会威胁明年全球经济,若油价高达每桶三十美元以上,全球经济增长会下降百分之零点三至百分之零点五。好在人们还能看到一点希望,权威人士预测:世界油价     

从油价上涨看汽车厂商应对出招

由于油价不断攀高,各大汽车生产商为了应对油价上涨对汽车销售的影响纷纷出招来应对油价上涨。本文对此现象进行了拟分析,并求教于同行。     

国际石油价格波动周期性分析

油价波动周期性是一个值得研究的新问题.本文首先对1946年至2005年的WTI油价变化规律进行直观分析,在此基础上,利用傅立叶变换和样本周期图对1973年至2005年的油价进行了严格的数理分析,发现油价波动存在比较强烈的11年循环周期.     

从油价上涨看汽车厂商应对出招

由于油价不断攀高,各大汽车生产商为了应对油价上涨对汽车销售的影响纷纷出招来应对油价上涨.本丈对此现象进行了拟分析,并求教于同行.     

国际石油价格走势特点及其影响因素分析

本文采用自回归移动平均模型检验了国际油价变动特点,并且验证了国际油价可用该模型进行拟合和预测,同时分析了近期国际油价的主要受金融危机、美元汇率、地缘政治及世界石油供需形势变化的影响。     

油价结构与奇异性分析

本文运用小渡变换对油价进行了奇异性分析，发现检测出的奇异点均与历史上的三次石油危机联系密切．表明了与油价相关的重大事件往往会导致油价发生结构性改变并伴随着奇异点的出现。此外，本文还分析了奇异点与油价变化规律之间的关系，探讨了奇异点出现前油价以及其Lipschitz指数的相应表现，为预测奇异点及油价的未来走势提供了重要的参考依据。     

基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究

本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,利用小波多尺度分析的功能,提出了一种可以较为准确地根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。这种方法的优点在于可以准确地提取油价的长期趋势,从总体上把握油价的非线性波动特征,从而能够很好地利用油价时间序列的历史数据,开展对未来一段时期内的多步预测。实证研究中,对Brent油价开展了时间跨度为1年的趋势预测,并将预测结果与ARIMA、GARCH、Holtwinters等方法得到的结果进行了比较,表明了基于小波分析的长期趋势预测法的预测能力是其他方法所不能比拟的,反映了本文所建立的石油价格长期趋势预测方法的有效性。     

国际油价与中美股价的相依关系研究——基于不同行业数据的分析

石油市场和股票市场作为现代经济中两个重要的市场,在经济活动中发挥着重要的作用。二者之间的关系对研究市场间的价格波动和风险传递有着重要的意义,本文通过vine copula模型对国际油价和中美两国股价之间相依关系进行分析,并将得到的相依关系运用到风险管理中。利用国际油价和中美各十个行业股票价格指数进行相依关系建模,得到相应的相依结构和相依关系,选择出与油价相依关系较强的行业股票价格指数和油价构建投资组合,利用相依关系模拟出收益率数据,度量投资组合的风险。实证研究结果表明中美两国的行业股票价格指数与国际油价的相依关系存在着显著的不同,中国行业股票价格指数与国际油价之间的相依关系要弱于美国行业股票价格指数与国际油价的相依关系;同时利用相依关系组成投资组合,对两组投资组合进行风险度量,风险度量的结果显示vine copula-GARCH能对具有较强的相依关系的变量组成的投资组合风险有很好的估计。     

基于VECM的汽柴油价格不对称性分析

原油作为成品油的主要原材料,原油价格的变化会引起成品油价格的相应变化,从成品油价格关于原油价格变化的反应可以了解成品油定价的合理性.本文利用一个不对称的向量误差修正模型(Vector Error CorrectionModel,VECM),检验了我国汽柴油关于原油成本变化不对称性问题,检验结果表明,我国汽柴油对原油成本上涨的反应快,但持续的时间短;对原油成本下降的反应慢,但持续的时间长.研究结果对我国石油定价机制的改革和企业实施油价风险管理有参考价值.     

国际原油价格系统结构性突变识别与分析

选取1997年至2011年作为样本区间,以国际原油市场结构的周期性和突变特征作为研究对象,在筛选变量的基础上,以原油的价格、供应、需求、美元指数和中国原油净进口为内生变量,以库存和投机因素为外生变量,建立原油市场结构经验VARX模型,分析各变量对原油价格的影响,并以此为基础建立基于Bayes理论的原油价格系统MSBVAR模型,识别和分析原油价格系统在考察期内的结构性变化。研究结果表明,影响原油价格波动的首要因素为中国原油净进口,存在亚洲溢价现象且持续期为2个多季度,美元指数影响次之,之后是原油需求,原油供应的贡献率影响最小;原油价格的翘尾效应在不同状态下的滞后期均为1个季度,且效应显著。突发事件对原油价格系统均衡结构的冲击不可忽视,1997年至2011年国际原油市场只存在一个结构突变点,即美国金融危机是导致该次原油价格系统结构平衡被打破的唯一事件。     

供给与需求驱动型原油价格变动对股票市场的多时间尺度影响研究

不同时间尺度下，供给和需求驱动型原油价格变动对股票市场的影响具有差异性，本文结合小波变化及向量自回归模型，从影响方向、影响强度及影响持续时间三个角度对这种差异性展开研究。首先，在多时间尺度下识别供给和需求驱动型原油价格变动；随后，就不同类型原油价格变动对全球综合股指的动态影响进行分析。结果发现：1）两类原油价格变动对股票市场在短、中及长期下均有显著影响，但需求驱动型原油价格变动在超短期（尺度1：2-4个月）和超长期（尺度6：64-128个月）下对股票市场没有显著影响；2）两类原油价格变动对股票市场的影响方向在短期和中期下具有随机性，在长期下具有正向影响；3）两类原油价格变动对股票市场的影响强度在短期和中期较在长期要高出至少60%；4）两类原油价格变动对股票市场的影响时间随着时间尺度的增长而增长，由短期下的20个月左右延长至长期下的60个月以上。     

战略性矿产资源价格联动对国民经济的影响研究

在分析影响战略性矿产资源价格的因素及其综合影响机理的基础上,探讨了其联动机制,进而以石油为例,用投入产出法计算了原油与成品油价格联动对国民经济各部门价格及总价格指数的影响。研究表明,由于石油在我国是非主要能源,原油及成品油价格变动对价格总水平影响不大,但因其替代性较弱,价格总水平上升的压力较大,政府应以积极的政策组合化解石油价格的上涨对经济的冲击。     

石油价格冲击与中国实际经济波动研究——基于开放RBC模型的分析

中国的石油对外贸易依存度较高,国际油价波动这种外部冲击对经济可能产生各种影响。本文构建了开放经济条件下的RBC(真实经济周期)模型,通过引入石油价格冲击和技术冲击,解释了中国实际经济波动的特征事实,并探讨了石油价格冲击对于中国实际经济波动的作用机制。相较于已有研究,该模型更好地模拟了中国主要宏观经济变量的波动特征。同时,研究发现,除贸易余额冲击外,石油价格冲击对经济也产生负向影响。因此,能源价格改革应遵循循序渐进的原则,防范石油价格波动对实际经济产生较大冲击。     

国际石油价格波动中的奇异吸引子分析

国际石油价格的波动直接影响我国的经济发展和能源安全系统的稳定性,因此对油价波动的研究具有重要意义。本文通过对国际石油价格中的吸引子的刻画证明了国际石油价格的吸引子是具有分形结构并且对初始条件具有敏感性依赖的奇异吸引子,国际石油系统是处于远离平衡态的非线性系统,吸引子的敏感性使得对石油价格的长期预测成为不可能。     

石油期货收益率的分位数建模及其影响因素分析

石油期货收益率的分位数反映了收益率分布特征和石油市场风险特征,有必要建模考察分位数的变化模式与影响因素。针对现有研究在模型方法和分析角度上的不足,本文考虑分位数受市场冲击影响而产生的非线性自回归特征,提出门限CAViaR模型并用以分析石油期货收益率的分位数及其影响因素。基于1998-2009年布伦特原油期货价格的研究表明,石油期货收益率的分位数具有自回归特征并受前期油价涨跌的不对称影响,且油价下跌的作用更强。左尾分位数受油价涨跌的共同影响,而右尾分位数仅受油价下跌的影响,二者呈现不同特征。此外,本文通过考察分位数的动态变化模式揭示了油价风险特征,具有重要的风险管理作用。     

Oil prices and the financial crisis

This paper aims to explain crude oil price volatility and its relationship respect to some macroeconomic and financial variables. Finding the main drivers of oil price dynamics is a crucial element for the definition of adequate monetary policies and risk management purposes. The role of macroeconomic and financial variables is analyzed in a Vector Error Correction Model framework, in order to test the existence of a long run equilibrium in the oil price dynamics. We use monthly data for crude oil prices, the Dollar/Euro exchange rate, the US interest rate, the crude oil Futures open interest, the US oil imports and the gold price over the period 1993–2009. One cointegrating relationship is found which allows to identify a long run equilibrium between the variables.