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1.实证结果分析与讨论

2.紧急通知！国际油价再次暴跌，会有哪些影响？

3.国际油价突破每桶100美元，油价上涨会对什么造成影响？

4.2021全年油价调整时间表出炉，你所在地的油价有改变吗？

5.2013年的时候油价行情如何

6.2022年九月油价调整窗口出来了，下一次油价调整在什么时候？能降价吗？

7.国际油价冲高，这对国内的油价有多大的影响？

8.油价又变动！92号还能回到7元吗？

实证结果分析与讨论

4.4.3.1 WTI和Brent市场收益率的统计特征

令WTI和Brent市场第t日的石油价格分别为P1,t和P2,t，则WTI和Brent市场第t日的对数收益率分别为Y1,t=ln（P1,t/P1,t-1）和Y2,t=ln（P2,t/P2,t-1），从而各得到4943个收益率样本。图4.20是两个市场所有样本收益率的走势图，不难发现，两个收益率序列均存在明显的波动集聚性。

图4.20 WTI和Brent市场原油现货收益率走势

WTI和Brent两个市场样本内收益率的基本统计特征如表4.17所示。总体而言，两个市场的收益率的平均水平和波动水平都非常接近，这也可以从图4.20上得到印证。同时，与标准正态分布的偏度为0、峰度为3相比，本节两个市场收益率的偏度为负（即呈现左偏现象），峰度远大于3，因此它们均具有尖峰厚尾的特征，而且从JB检验的结果也能看到收益率序列显著不服从正态分布。而对收益率序列进行自相关性LB 检验时，根据样本容量，选择滞后阶数为 ，检验结果表明它们均具有显著的自相关性。另外，通过AD F单位根检验，发现它们都是平稳序列。

表4.17 WTI和Brent市场收益率的基本统计特征

4.4.3.2 WTI和Brent市场收益率的GARCH模型估计

（1）WTI市场收益率的GARCH模型估计

为了滤掉收益率序列的自相关性，本节引入ARMA模型对收益率序列建模。根据自相关和偏自相关函数的截尾情况，并按照AIC值最小原则，经过多次尝试，发现ARMA（1,1）模型比较合适。对ARMA（1,1）模型的残差序列进行自相关性Ljung-Box检验，从自相关分析图上看到，残差序列的自相关系数都落入了随机区间，自相关系数的绝对值都小于0.1，与0没有明显差异，表明该残差序列是纯随机的，换言之，ARMA（1,1）模型很好地拟合了原有收益率序列。

鉴于WTI市场收益率序列存在明显的波动集聚性，因此，本节对ARMA（1,1）模型的残差进行ARCH效应检验，结果发现存在高阶ARCH效应，因此考虑用GARCH模型。由于收益率序列存在厚尾现象，因此本节在GARCH 模型中引入GED 分布来描述模型的残差。根据AIC 值最小的原则以及模型系数要显著和不能为负的要求，通过比较GARCH（1,1）,GARCH（1,2），GARCH（2,1）和GARCH（2,2）模型，本节选择GARCH（1,1）模型来拟合原有收益率序列。

为了进一步研究WTI收益率序列的波动特征，本节检验了TGARCH（1,1）和GARCH-M（1,1）模型。结果发现，收益率序列存在显著的TGARCH效应和GARCH-M 效应，即收益率的波动不但具有显著的不对称特征，而且还受到预期风险的显著影响。考虑到模型的AIC值要最小，以及为了描述收益率波动的不对称性，本节选择TGARCH（1,1）模型对WTI市场收益率的波动集聚性建模，模型形式如式4.16。另外，我们看到模型的GED分布参数为1.260823，小于2，从而验证了该收益率序列的尾部比正态分布要厚的特征，也为本节接下来进一步准确计算WTI市场的风险铺垫了良好的基础。

WTI市场收益率的TGARCH（1,1）模型为

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中：ε1,t-1﹤0,d1,t-1=1；否则，d1,t-1=0;

Log likelihood=11474.52,AIC=-4.898557,GED参数＝1.260823

从模型的方差方程看到，油价收益率下跌时， 对h1,t的影响程度为α1＋Ψ，即0.057202；而油价上涨时，该影响程度为α1，即0.083559，约为前者的1.5倍。h1,t-1前的系数为0.920539，接近1，表明当前方差冲击的92.0539%在下一期仍然存在，因此波动冲击衰减速度较慢，波动集聚现象比较严重。而检验TGARCH（1,1）模型的残差时发现，其自相关函数都在随机区间内，取阶数为68时，残差的Q统计量的显著性概率大于20%，而Q2统计量的显著性概率大于30%，因此经TGARCH（1,1）建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外，残差的ARCH-LM检验结果也表明，它不再存在波动集聚性，因此TGARCH（1,1）模型对WTI市场收益率序列的拟合效果较好。

（2）Brent市场收益率的GARCH模型估计

基于Brent市场收益率的波动特征，按照与WTI市场GARCH 模型类似的建模思路，建立了MA（1）模型。而利用ARCH-LM检验方法发现模型的残差存在显著的高阶ARCH效应，因此用基于GED分布的GARCH模型。比较GARCH（1,1）,GARCH（1,2）,GARCH（2,1）和GARCH（2,2）模型的AIC值，以及有关系数的显著性，发现选择GARCH（1,1）模型是最合适的，具体形式如（式4.17）。进一步，对收益率序列建立TGARCH（1,1）模型和GARCH-M（1,1）模型，结果表明，有关系数并不显著，因此说明Brent市场收益率的波动并不存在显著的不对称杠杆效应，也不存在显著的GARCH-M效应。而且，我们也发现GED分布的参数小于2，因此验证了Brent市场收益率同样具有厚尾特征。

Brent市场收益率的GARCH（1,1）模型为

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Log likelihood=116.19,AIC=-4.993462,GED参数＝1.324630

在模型的方差方程中，h2,t-1前的系数为0.912673，表示当前方差冲击的91.2673%在下一期仍然存在。可见，与WTI市场类似，Brent市场同样存在波动冲击衰减速度较慢的现象。检验模型的残差，发现其自相关函数都在随机区间内，取阶数为68时，标准残差的Q统计量的显著性概率大于50%，而Q2统计量的显著性概率大于20%，因此经GARCH（1,1）建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外，残差的ARCH-LM检验结果也表明，它不再存在波动集聚性，因此GARCH（1,1）模型对Brent市场收益率序列的拟合效果也较好。

图4.21给出了两个市场的条件异方差的走势，分别代表着它们的波动水平。从图中看到，一方面，两个市场收益率的波动水平基本相当，只是在某些区间WTI市场的波动会更大一些。当然，在海湾战争期间，Brent市场的波动程度相比而言更剧烈一点；另一方面，两个市场都存在一个明显的现象，那就是在波动比较剧烈的时期，其条件方差最高可达一般水平的20倍以上，这种波动的大规模震荡不但说明了国际石油市场存在显著的极端风险，而且对于市场波动和风险的预测具有重要的现实意义。

图4.21 WTI和Brent市场的条件异方差比较

4.4.3.3 WTI和Brent市场收益率的VaR模型估计和检验

正如前文所述，石油市场需要同时度量收益率下跌和上涨的风险，从而为石油生产者和购者提供决策支持。为此，本节将用上述基于GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－协方差方法来分别度量WTI和Brent市场在收益率上涨和下跌时的VaR 风险值。

（1）GED分布的分位数确定

根据GED分布的概率密度函数，使用MATLAB编程，经过多次数值测算，求出GED分布在本节所得自由度下的分位数，如表4.18所示。表中结果显示，95%的分位数与正态分布的1.645基本相同；但99%的分位数却明显大于正态分布的2.326，这也表明了国际油价收益率具有严重的厚尾特征。

表4.18 WTI和Brent市场收益率的GED分布参数及分位数

（2）基于GED-GARCH模型的VaR风险值计算

根据VaR风险的定义，我们得到以下两个计算VaR风险的公式。其中上涨风险的VaR值计算公式为

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式中；zm,α﹥0，表示第m个市场中（T）GARCH（1,1）模型的残差所服从的GED分布的分位数；hm,t为第m个市场的收益率的异方差。

同理，得到下跌风险的VaR值计算公式为

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根据上述两个VaR风险计算公式，本节计算了在95%和99%的置信度下，WTI和Brent市场的上涨风险和下跌风险（表4.19，表4.20）。

表4.19 WTI市场收益率的VaR计算结果

表4.20 Brent市场收益率的VaR计算结果

从表4.19和表4.20的实证结果看到，第一，除95%的置信度下市场收益率上涨风险的LR值略大于临界值外，其他所有LR统计量的值均小于相应的临界值，因此按照Kupiec的返回检验方法，可以认为基于GED分布的TGARCH模型和GARCH模型基本上能够充分估计出两个市场收益率的VaR风险值。从市场收益率与VaR风险值的走势也可以看到这一点（图4.22）。第二，在99%的置信度下，两个市场的VaR 模型对收益率的上涨风险比对收益率的下跌风险的估计精度都更高，这可能是由于收益率分布的左尾比较长，GED分布尚未完全捕捉到所有的厚尾现象。而在95%的置信度下，对下跌风险的估计精度更高。第三，从VaR的均值来看，在相同的置信度下，不管收益率是上涨还是下跌，WTI市场的VaR值都要比Brent市场对应的VaR 风险值大，因此需要更多的风险准备金。当然，从图4.23的VaR 风险走势可以发现，事实上，两个市场的VaR风险基本上相差不大，只是在某些样本区间内，WTI市场的风险会超过Brent市场。

图4.22 99%的置信度下Brent市场的收益率及其VaR风险值

图4.23 99%的置信度下WTI和Brent市场收益率上涨和下跌时的VaR风险值

（3）VaR模型比较

在用GARCH模型计算市场收益率的VaR 风险值时，一般都设模型的残差服从正态分布，从而直接令zm,α等于标准正态分布的分位数。但实际上，石油市场的收益率及其模型残差一般都是非正态分布的，因此得到的VaR 模型往往不够充分。为此，本节以99%的置信度为例，建立了基于正态分布分位数的VaR 模型，计算结果如表4.21所示，并与表4.19和表4.20中VaR模型的有关结果进行比较。

表4.21 基于正态分布分位数的VaR模型计算结果

结果表明，从VaR均值上看，基于正态分布的VaR模型在两个市场、两个方向（即上涨和下跌）上计算得到的VaR风险值均比基于GED分布的VaR 模型的相应结果要靠近零点，这从模型失效次数的比较上也能得到验证。再者，由于表4.21中的失效次数均超过了99%的置信度下临界处的失效次数（约为47），因此此时的计算结果低估了市场的实际风险。

而按照Kupiec的返回检验方法，可看出与99%置信度下的临界值6.64相比，不管是WTI市场还是Brent市场，不管是上涨还是下跌方向，用基于正态分布分位数的VaR模型计算市场风险基本上都不够合理。其中，尽管WTI市场的上涨风险计算结果基本上可以接受，但与表4.19中对应的LR值相比，发现后者更加充分而准确。因此，总体而言，用基于GED分布的VaR模型要比基于正态分布的VaR模型更充分而合适，得到的结果更可取。

当然，在95%的置信度下，基于正态分布和GED分布的VaR模型的LR值几乎一样，都是比较充分的。这是由于它们的分位数几乎是一样的，均为1.645左右。

另外，本节通过计算还发现，如果在建立GARCH模型时设残差服从正态分布，而计算VaR时又选择一般所用的正态分布分位数，则得到的VaR模型不管是哪个市场、哪个方向的风险都将很不充分，而先前很多研究往往就是这么做的。

（4）VaR模型的预测能力

从上述分析中可以看到，基于GED-GARCH的VaR模型能够较好地估计和预测样本内数据。为了更加全面检验这种VaR模型的预测能力，接下来本节以95%的置信度为例，用它来预测样本外数据的VaR风险值，并与样本外的实际收益率数据进行比较。结果发现，在WTI和Brent市场上，落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的实际收益率占整个样本外预测区间所有收益率的比例均为95.76%，接近95%；相应的LR值为0.3409，小于95%置信度下的临界值3.84，因此是可以接受的（图4.24，图4.25）。换言之，根据样本内数据建立的VaR 模型用于预测样本外数据的VaR风险时，其预测能力是可以接受的。另外，为了比较，本节也用了广受好评的H SAF方法建立模型，并预测了样本外数据的VaR风险，但检验却发现其在此处的预测结果并不理想。因为不管是WTI市场还是Brent市场，落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的收益率占整个预测区间所有收益率的比例均为91.92%，离95%较远；相应的LR统计量为4.40，大于临界值，因此应该拒绝原设，即认为在此处用HSAF方法预测市场VaR风险并不妥当。

图4.24 95%的置信度下WTI市场的样本外实际收益率与预测VaR值

图4.25 95%的置信度下Brent市场的样本外实际收益率与预测VaR值

4.4.3.4 WTI与Brent市场风险溢出效应检验

得到WTI和Brent两个市场的收益率上涨和下跌时的VaR风险值之后，本节根据Hong（2003）提出的风险－Granger因果检验方法，构造相应的统计量Q1（M）和Q2（M），并通过MATLAB编程求出统计量的值及其显著性概率，从而检验两个石油市场之间的单向和双向风险溢出效应。计算结果如表4.22所示，其中M分别取10,20和30。

表4.22 WTI与Brent市场风险溢出效应检验结果

从表4.22看到，一方面，在95%和99%的置信度下，不管是上涨风险还是下跌风险，WTI和Brent市场都具有显著的双向Granger因果关系，即两个石油市场之间存在强烈的风险溢出效应；另一方面，为了进一步确定风险溢出的方向，我们从利用单向风险－Granger因果检验的统计量Q1（M）计算得到的结果看到，不管置信度是95%还是99%，不管是上涨风险还是下跌风险，都存在从WTI到Brent市场的风险溢出效应。而若Brent到WTI市场的风险溢出情况稍微复杂，在95%的置信度下，只存在收益率下跌方向的风险溢出，而收益率上涨时并不存在；在99%的置信度下，情况则相反，只存在收益率上涨方向的风险溢出，而不存在下跌方向的风险溢出效应。前者可能是由于95%的置信度下收益率上涨方向的VaR 模型不够充分导致，而99%的置信度下VaR模型是非常充分的，因此后者更为可信。换言之，可以认为在99%的置信度下，不存在从Brent市场到WTI市场的风险溢出效应。

这表示，当市场出现利空消息从而导致油价收益率下跌时，WTI市场的风险状况有助于预测Brent市场的风险，而反之不然。当市场出现利好消息从而导致油价收益率上涨时，两个市场的风险的历史信息均有助于预测彼此未来的市场风险。这对有关和企业的科学决策具有一定的借鉴意义。

紧急通知！国际油价再次暴跌，会有哪些影响？

国际油价6月30日下跌。纽约商品8月交货的轻质原油期货价格下跌4.02美元，收于每桶105.76美元，跌幅为3.66%；8月交货的伦敦布伦特原油期货价格下跌1.45美元，收于每桶114.81美元，跌幅为1.25%。

油价下跌对于普通民众与一般的企业来说，当然是好事了

首先，对于有车一族来说，油价下跌当然是好事，截至到2018年6月，我国机动车保有量已经达到了3.19亿辆。中国目前企业所消耗能源巨大，油价的波动于民众也息息相关的，油价下降意味着燃油费支出减少，间接的减少了生活成本，可以略为提高生活质量。

其次，对于能源消耗型企业来说，油价下跌也是好事，目前中国经济中大部分行业属于能源消耗型的行业，所以当油价下跌时，意味着公司的生产成本降低，提高了公司的利润率。

第三。可以有效减少外汇损失，中国目前的原油进口量占总需求量的七成左右，对国外依存度高，如果过高的油价会导致外汇大量流失，使得国际贸易收支可能会产生失衡。

第四，当油价下跌后会产生一系列的好处，由于油价下跌，普通民众生活成本降低，资金比以往充裕了许多，间接又可以带动消费、旅游等，可以提高普通人的生活质量。

油价下跌也是有着不好的地方

首先，比如存在债务违约风险的产油国委内瑞拉，只要油价剧烈下跌并长时间维持在那里，该国未来可能还不得起债务，将会导致债务违约，委内瑞拉所欠中国的几百亿美元就会产生违约。

第二，对于国内一些原油开企业来说就是坏事了，油价下跌就代表了其主营业务收入的减少，油价下跌对于石油开企业来说就是意味着利润率的减少。

总结

短期的油价下跌或者上涨一定程度上是好事，但是长期的一直上涨和下跌就不会是好事，产油国利润减少，造成持续的亏损，发达国家利益受损，就出现经济动荡。特别是美国控制的原油价格，不可能让石油价格一直跌下去，小幅度跌落之后肯定会迎来一波涨价潮。

国际油价突破每桶100美元，油价上涨会对什么造成影响？

国际石油价格持续上涨，会对像中国一样的石油输入国造成重大的经济影响。众所周知，石油对人们的影响是方方面面的，就拿最基础的汽车加油来说，油价上涨能让车主直接感受到压力。而除了汽车用油，各个产业在加工、生产、制造等方面，也必须要用到石油燃料。

1、直观影响

从普通人角度出发，石油价格持续上涨，带来的是经济压力。现在中国发展速度快，几乎家家户户都有汽车，无论是大城市还是小县城，街道上到处都是汽车。平常上班和出门游玩，少不了石油消耗，油价上涨之后，人们需要付出更多金钱去维持日常所需。现在很多司机都感叹油价上涨，表示自己已经付不起油费，可见影响有多大。

2、宏观影响

石油对生活的影响，产生在方方面面，对于普通人来说，汽车油费提高最为明显。可是除了摆在眼前的油费之外，还有更多我们看不到的事情。例如交通，油价上涨后交通行业投入会提升，这些投入将会直接从盈利中获取，出租车、客车、货车费用可能会渐渐提高。除了交通之外，很多工业都需要用石油作为燃料，生活中一些微不起眼的小商品，都有可能会涨价。

3、为什么会上涨

油价持续上涨的主要原因，是供需产生差异。疫情过去之后，各个国家加紧复苏，各种能源都成了稀缺品。一些石油输出国或者产油国，并没有按照市场趋势进行相关部署，加上石油需求远远超出人们想象，就导致了油价越来越高。这些问题在短时间内无法得到解决，对于油价产生的压力，人们可能还要继续承受。尤其是石油输入国，压力会更大。

2021全年油价调整时间表出炉，你所在地的油价有改变吗？

2021全年油价调整时间表出炉，我所在地的汕头油价有改变。不涨价了。国内成品油的价格就给广大群众带来一份不大不小的惊喜。在31号的最后一秒，国内成品油调价窗口结束了一年的任务，以上涨给2020画了一个句号。

历史背景：

从整个2020年的油价调整来看，6,7,8月三个月份经历了三次油价上调，而10-12月份则经历了夸张的五次上调，油价下调则集中于开年的几个月份，主要是2,3月份，经历了3次下调，9月和11月又经历两次下调，其他大部分时间则是搁浅的状态。

2013年的时候油价行情如何

2013年元旦过后，汽柴油由于正值淡季，汽柴油行情延续了2012年低的震荡下滑态势。

进入2月份，春节临近，受春运提振，加上国际油价高企，国内汽柴油受需求以及成本支撑，价格大幅上行，至2月25日迎来2013年内首次调价，汽柴油价格每吨分别上调300元、290元。

自2月底原油价格急转直下，以2月25日调价为分水岭，汽柴油价格进入下行通道。3月27日迎来年内第二次调价，汽柴油价格每吨分别下调310元、300元。伴随此次调价，发改委出台新成品油定价机制，按照新机制要求，成品油价格每10个工作日调整一次，但当汽油、柴油的涨价或降价幅度低于每吨50元，折合到每升调价金额不足5分钱，为节约社会成本，零售价格暂不作调整，纳入下次调价时累加或冲抵。

4月份国际油价继续走跌，国内汽成品油需求低下，汽柴油价格延续上月行情，继续探底。4月25日迎来年内第三次调价，汽柴油价格每吨分别下调395元、400元。

5-6月份国际油价处于小区间内窄幅震荡，国内成品油供应充足，需求清淡，价格承压震荡下行，其中柴油在6月中旬触及年内低点。5、6月份成品油历经两次上调一次下调。

7月初油价国际油价大幅走高，国内成品油上调预期明显，月底兑现上调，汽柴油大涨。月内成品油价格历经一次小幅下调、一次大幅上调。其中汽油在月初价格下调后至年底地点。8月份国内汽柴价格先抑后扬，7月底油价兑现上调后，受需求疲软拖累汽柴价格震荡下行，而国际油价坚挺使得8底油价上调兑现。

9-10月份基本面走弱，国内油市“金九”昙花一现，“银十”荡然无存，九月份油品市场购销局面空前好转，难抵疲弱需求拖累，汽柴价格震荡走低。9月份成品油价格历经一次上调、一次下调。10月份调价搁浅。

11-12月份国内油市表现强劲，11月内两次价格下调未能拖累汽柴价格下调，主要受益于汽柴油标准升级引起的部分地区偏紧以及主营推价的影响。11、12月份成品油历经两次下调、两次上调，2013年内成品油共历经15次调价(不含6次搁浅)，其中8次上调，7次下调。

2022年九月油价调整窗口出来了，下一次油价调整在什么时候？能降价吗？

我认为肯定是能够降价的，至于降价的幅度，要根据具体情况来判断。除此之外，油价的调整时间是无法确定的。要根据外界因素以及政策来进行确定，有很多的不确定因素。

油价是我们非常关心的问题，毕竟油价的高低的确影响到了我们日常生活。尤其是对一些从事物流行业或者私家车主而言，油价高低能够直接影响到财产收入以及生活支出。但是油价也不是一成不变的，都会由于外界因素以及政策的调整，出现上涨或者下跌的局面。这并不是由于的干扰，而是由于市场的情况来决定的。

2022年九月油价调整窗口出来了。

本年度九月份的油价调整窗口已经整理出来了，从该起报告当中我们也可以明确看出。绝大部分的石油价格呈现出小幅度的下跌，与之前的油价相比，总体情况并不是相差很大。主要是因为在该项油价调整政策出来之前，国内的石油价格已经出现连续五次下跌的情况。因此要想在短时间之内出现大幅度的下跌，完全是不可能的。

能够出现小范围的下跌。

至于油价是否能够下降，我认为完全是有可能，能够出现小范围的下跌。但是相比于国际油价而言，我国国内的石油价格，已经是非常平民化了。毕竟欧美地区的石油价格与之前相比上涨了将近百分之五十，欧美地区出现了很严重的能源危机。

窗口的调整，要根据外界因素决定。

至于油价下跌的调整窗口，我认为要根据外界因素来决定的。油价不是一成不变的，也会受到产量政策以及国际因素的影响。再加上市场的变化，汽油每时每刻都在发生着变化。当然很多居民也是希望石油能够有下降的几率，毕竟石油下降的确能够给我们的生活带来很多好处。使我国不至于陷入能源危机当中，如同现在的欧洲国家一样。

国际油价冲高，这对国内的油价有多大的影响？

国际油价冲高，这对国内的油价有多大的影响首先就是会使得国内的油价小幅度上升，其次就是由于我们国家自身也是有产油的所以油价的浮动不会很大，再者就是我们国家的物价部门会进行政策调控来限制对应的物价，另外就是国内的油价在后期会慢慢降下来主要就是我们国家会通过转卖俄罗斯的石油来提升人民币的购买力，需要从以下四方面来阐述分析国际油价冲高，这对国内的油价有多大的影响。

一、会使得国内的油价小幅度上升?

首先就是会使得国内的油价小幅度上升 ，对于我们国内的油价而言虽然会受到一定程度的冲击但是还是相对稳定的主要就是我们国家的经济市场具有一个自我调节的能力。

二、我们国家自身也是有产油的所以油价的浮动不会很大?

其次就是我们国家自身也是有产油的所以油价的浮动不会很大 ，对于我们国家而言子所以需要满足产油的需求主要就是这样子可以使得油价的浮动更加合理，不会严重影响到老百姓生活。

三、我们国家的物价部门会进行政策调控来限制对应的物价?

再者就是我们国家的物价部门会进行政策调控来限制对应的物价 ，对于我们国家物价部门而言会通过合理的手段来政策调控对应的物价这样子不会危害到经济市场的一个正常的发展。

四、国内的油价在后期会慢慢降下来主要就是我们国家会通过转卖俄罗斯的石油来提升人民币的购买力

另外就是 国内的油价在后期会慢慢降下来主要就是我们国家会通过转卖俄罗斯的石油来提升人民币的购买力，这样子对于稳定石油的价格是非常有利的。

中国应该做到的注意事项：

应该通过多渠道的来调控经济市场的秩序。

油价又变动！92号还能回到7元吗？

国际原油价格确实有小幅度的下跌，但是这个下跌幅度对油价影响整体不大。虽然在6月28日国内成品油迎来了年内的第2次下调，但是最近几天国际原油又开始处于震荡的状态，未来油价是涨是跌，存在很大的不确定性。从6月29日到7月1日，国际原油整体是处于下跌的，我们以布伦特原油为例，6月29日下跌1.7美元，跌幅1.49%；6月30日下跌3.05美元，跌幅2.72%；但是从7月1日原油的走势来看，原油又出现了小幅度的上涨，截至下午6:00，原油又上涨2美元，涨幅1.86%，布伦特的又重新回到了110美元以上。看到最近两天原油下跌，可能有很多车主期盼着未来国际原油能够不断下跌，这样国内成品油就跟着不断下调了，但这种愿望短期内我觉得不太可能实现。

最近一段时间国际原油之所以下跌，主要是受美联储大幅加息的影响，在6月16日，美联储宣布加息75个基点，这是1994年以来美国最大的单次加息幅度；而且按照目前美国的CPI数据来看，如果未来通胀压力没有明显的下降，美联储在7月份还有可能进行一次大幅加息，这次加息幅度也有可能是75个基点。如果未来美联储继续大幅度加息，将会导致市场流动性减少，对大宗商品也会产生很大的挤出效应，包括原油等一些大宗商品价格有可能会出现下跌。但除了美联储加息影响之外，对于国际原油市场，目前仍然有不少利多因素，尤其是欧洲对俄罗斯原油进口的态度，对原油价格走势有很大的影响。按照欧洲的，他们将减少75%从俄罗斯进口的原油，而且预计到年底将会进一步减少，如此一来，国际原油就会产生一定的缺口，如果欧洲进一步停止从俄罗斯进口原油，预计国际原油市场将会出现300万到500万桶之间的缺口。

在国际原油缺口没有得到解决的背景之下，过去一段时间，国际能源署又纷纷释放了战略石油储备，目前有很多国家战略石油储备都降低到历史新低，未来他们肯定会想方设法补充战略石油储备，如此一来，国际原油市场供需紧张的局面仍然会持续很长一段时间。所以预计在年底之前，国际原油仍然有可能在100美元到120美元之间震荡，除非未来国际原油市场出现一些非常大的利空因素，比如欧洲恢复对俄罗斯原油的进口，这样才有可能导致原油出现明显的下跌。在原油没有明显下跌的背景之下，我国的成品油也不可能出现大幅度下跌的，所以短期内国内汽油不可能回到6元时代。

油价处于6元时代的时间是发生在2020年2月份到2021年3月份这段时间，在这一年时间之内，92号汽油基本上都低于7块钱，有很长一段时间甚至只有5块多钱。而在这一年时间内，国内汽油价格之所以比较低，因为自2020年2月份发生疫情之后，全球生产生活受到了一定的影响，结果导致原油价格出现了明显的下降，在2020年4月20日左右，国际原油甚至一度只有16美元左右。虽然从2020年5月份开始，国际原油价格开始有所上涨，但是在2021年3月份之前，国际原油价格一直低于70美元，这也是国内汽油价格能够低于7块钱的重要前提。不过从2021年5月份之后，随着国际原油价格不断上涨，国内的成品油也是一路水涨船高。

按照国际原油跟国内成品油的关联性来看，想要让国内汽油回到6元时代，那么国际原油必须回落到70美元以下才有可能实现。那未来国际原油有没有可能下跌到70美元以下呢？我觉得有可能，但需要较长的一段时间。从最近十几年国际原油的表现来看，原油在50美元到80美元之间震荡是比较正常的，但如果发生一些特殊，尤其是地缘冲突就有可能给原油带来很大的影响，随时带动原油价格的上涨。

但是一旦地缘冲突缓解之后，油价就会有明显的下降。如果未来地缘冲突有所缓解，如果欧洲能够恢复俄罗斯的原油进口，到时国际原油缺口将会得到缓解。再加上目前全球已经开始进入加息通道，在美联储纷纷加息的背景之下，全球其他央行也有可能跟进，在流动性减少之后，全球经济增速将会放缓，甚至有个别国家会陷入衰退当中，如此一来，国际对原油的需求量就会下降。当这几个因素综合在一起之后，国际原油价格就有可能下跌，不排除到2023年或者2024年国际原油有可能下跌到70美元以下，到时国内的汽油就有可能重返6元时代。