全球油价走势分析_全球油价调查数据

1.石油对世界经济产生怎样的影响

2.全球石油价格多维分析

3.全国油价排名一览表

4.影响原油价格的主要数据是哪些

石油对世界经济产生怎样的影响

油价与全球宏观经济状态息息相关，因此油价是一个关键性价格。一些经济学家称高油价对全球经济增长有负影响。虽然高油价一般认为是经济增长导致的，但这说明两者之间的关系是非常不稳定的。

由于油价反映了现货和期货市场所在国的定价权，因此，不同时期油价的涵义有所不同。比如BP公司所使用的油价统计数据在1861—1944年为美国均价，1945—1983年为阿拉伯轻质油标价，1983—2008年为布伦特即期现货价。我们所指的油价波动主要是看纽约和伦敦两大期货市场的远期价格变化。战争时期，石油经常被当作“武器”来使用。比如，二战当中，美国对日本进行禁运。而策划偷袭美国珍珠港，是为了摧毁美军在太平洋上的海军力量，以保障日本来自东南亚的石油供给和运输线。石油危机时期，欧佩克以石油为武器，反击西方国家，酿成了石油危机，并成为西方国家经济陷入滞胀的导火索。冷战结束以后，全球化时代来临。石油重新回归它的商品本性。简而言之，在和平与发展的大环境下，石油的政治属性弱化，经济属性成为常态，金融属性越发明显，油价波动成为金融现象。需要注意的是，我们平时听到的播报的“油价”，一般都是纽约和伦敦期货市场的即时价格，事后统计和研究用的油价则一般都是现货市场的交易价格。

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全球石油价格多维分析

传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。

在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。

数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。

本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。

5.3.2.1 维度表关联性分析

数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。

图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。

图5.29 多维分析维度列表

在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。

5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现

在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。

图5.30 交易价格比较分析

对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。

5.3.2.3 事实表数据钻取

多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：

市场→价格类型→价格年份→产品名称。

这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。

图5.31 数据钻取分析一

图5.32 数据钻取分析二

5.3.2.4 价格趋势分析

价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。

图5.33 多维价格趋势分析

通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。

全国油价排名一览表

全国油价排名一览表：根据世界银行的相关经济数据显示中国的油价在全球排名第88位。

挪威国家的油价是全球最贵，这里的油价之所以高，主要是因为当地的财政部门大部分都是靠着石油行业来赚取利润实现国家的经济发展的，所以对各个企业的石油收税价格比较高，所以当地的油价也会越来越贵。

欧佩克成员

国对当前形势和市场走向加以分析预测，明确经济增长速率和石油供求状况等多项基本因素，然后据此磋商在其石油政策中进行何种调整。例如，在以往数次大会中，欧佩克成员国曾分别确定提高或是减少该组织的总体石油产量，以便维持石油价格的稳定，为消费国提供稳定的短期、中期乃至长期的石油供应。

影响原油价格的主要数据是哪些

美国EIA数据的公布都会影响原油的价格。

中东一直说原油减产，但是沙特公布会推迟原油减产的步伐，供应量将稳定在1000w桶，供需关系也是影响油价的主要因素。

另外，全球避险情绪升温，也对油价有很大影响。

这个是现在美原油期货的实时价格