影響中國燃油期貨價(jià)格的因素(eviews)

1、上期所 燃料油期貨1101分析2010/1/271、選題原因 2、燃油期貨的詳細(xì)資料3、變量的選擇和分析目錄4、回歸分析 5、 結(jié)論一、選題原因近年來，中國對能源的需求，特別是對石油的需求增長迅猛，增長速度超過了世界其他國家，中國對石油的需求還將持續(xù)增長。雖然中國是石油生產(chǎn)大國，但如此巨大的需求量使中國的石油生產(chǎn)不負(fù)重荷，中國需要越來越多地進(jìn)口石油。因此，中國石油市場具有非常大的發(fā)展?jié)摿Γ唾Q(mào)易業(yè)也將隨之成長。2002年，中國石油石化產(chǎn)品 進(jìn)出口總額達(dá)852.37億美元，比2001年增長16.4，其中進(jìn)口額為603.22億美元，增長18.9，出口額為249.15億美元，增長10.7。中國已成

2、為亞洲原油和油品主要進(jìn)口國之一，其石油供需情況直接影響亞洲基準(zhǔn)油價(jià)的確定，中國在亞洲乃至世界的石油市場中發(fā)揮著越來越重要的作用。雖然中國已經(jīng)是石油生產(chǎn)和消費(fèi)大國，但石油價(jià)格仍存在被動(dòng)接受國際油價(jià)的情況，這不但與中國的石油生產(chǎn)和消費(fèi)大國的地位不相適應(yīng)，而且不利于國內(nèi)石油企業(yè)參與國際競爭。為了規(guī)避原油價(jià)格的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，1993年我國曾在上海推出石油期貨交易。在一年多的交易時(shí)間里,上海石油交易所的總交易量達(dá)2500萬噸,一度成為繼倫敦、紐約之后的世界第三大石油交易所，對石油價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避起到了一定的作用。由于當(dāng)時(shí)期貨市場發(fā)展不成熟，期貨市場投機(jī)過熱,造成期貨價(jià)格大幅度波動(dòng),從而拉動(dòng)現(xiàn)貨市場價(jià)格上漲

3、,進(jìn)而影響整個(gè)市場物價(jià)的穩(wěn)定,嚴(yán)重干擾國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正常秩序，在1995年國家停止了原油、成品油的期貨交易。由于近幾年來，國際油價(jià)有加速波動(dòng)的趨勢，而我國的期貨市場經(jīng)過十幾年來發(fā)展，市場機(jī)制逐步完善，市場需要有對原油價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的工具，因此，2004年8月26日在中國上海期貨交易所推出了燃料油期貨作為國內(nèi)規(guī)避原油價(jià)格波動(dòng)的工具。目前，國際原油價(jià)格的波動(dòng)給國內(nèi)期貨市場帶來較大的沖擊影響，從而給國民經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)健運(yùn)行帶來一定的風(fēng)險(xiǎn)。如何規(guī)避原油價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，確保國內(nèi)期貨市場的健康運(yùn)行顯得極為迫切。 本文試圖通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，從多變量的角度對中國上海燃料油的定價(jià)模型做建模研究，來預(yù)測國內(nèi)燃油

4、指數(shù)的趨勢。二、燃油期貨的詳細(xì)資料燃料油也叫重油、渣油，為黑褐色粘稠狀可燃液體，粘度適中，燃料性能好，發(fā)熱量大。用于鍋爐燃料，霧化性良好，燃料完全，積炭及灰少，腐蝕性小。閃點(diǎn)較高，存儲(chǔ)及使用較安全。 燃料油是原油煉制出的成品油中的一種，廣泛用于船舶鍋爐燃料、加熱爐燃料、冶金爐和其它工業(yè)爐燃料。燃料油主要由石油的裂化殘?jiān)秃椭别s殘?jiān)椭瞥傻?，其特點(diǎn)是粘度大，含非烴化合物、膠質(zhì)、瀝青質(zhì)多。燃料油主要技術(shù)指標(biāo)有粘度、含硫量、閃點(diǎn)、水、灰分、和機(jī)械雜質(zhì)。燃油期貨是上海期貨交易所的燃料油標(biāo)準(zhǔn)合約：交易品種 燃料油交易單位 10噸/手報(bào)價(jià)單位 元（人民幣）/噸最小變動(dòng)價(jià)位 1元/噸每日價(jià)格最大波動(dòng)限制 上

5、一交易日結(jié)算價(jià)±5%合約交割月份 1 - 12月（春節(jié)月份除外）交易時(shí)間 上午9:00 - 11:30 下午1:30 - 3:00最后交易日 合約交割月份前一月份的最后一個(gè)交易日交割日期 最后交易日后連續(xù)五個(gè)工作日交割品級 180CST燃料油（具體質(zhì)量規(guī)定見附件）或質(zhì)量優(yōu)于該標(biāo)準(zhǔn)的其他燃料油。交割地點(diǎn) 交易所指定交割地點(diǎn)最低交易保證金 合約價(jià)值的8%交易手續(xù)費(fèi) 不高于成交金額的萬分之二（含風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金）交割方式 實(shí)物交割交易代碼 FU上市交易所 上海期貨交易所燃料油期貨上市，為中國爭奪石油定價(jià)“話語權(quán)”提供了可能。新加坡是亞太地區(qū)最大的燃料油中轉(zhuǎn)地和交易市場，而中國作為亞太地區(qū)最大的燃

6、料油用戶，一直以來由于中國燃料油現(xiàn)貨市場的特殊性，國外貿(mào)易商很難了解中國市場，上海燃料油期貨的推出，為新加坡貿(mào)易商提供了一個(gè)了解中國市場極為有效的窗口，中國期市的走勢明顯影響到作為中國進(jìn)口燃料油主要計(jì)價(jià)基礎(chǔ)的新加坡普氏價(jià)格。二三年中國消費(fèi)了全球百分之七點(diǎn)六的石油，成為世界第二大能源消費(fèi)國，僅次于美國。石油在中國國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的地位正日漸突出，而國際石油市場的頻繁波動(dòng)，又在時(shí)刻影響著中國經(jīng)濟(jì)。燃料油期貨的上市首先開啟了中國油品市場的“平穩(wěn)”之旅，以期貨價(jià)格為市場護(hù)航、降“風(fēng)險(xiǎn)”。三、變量的選擇和分析影響燃油指數(shù)的變量有非常多，諸如:國家的宏觀調(diào)控政策；現(xiàn)貨的供給與需求；現(xiàn)貨的價(jià)格；成交量與持倉量

7、；國際政治形勢，產(chǎn)油國的政策，美國貨幣和外匯政策以及投機(jī)活動(dòng)等因素的等國際期貨市場的影響等等。為了遵從建模簡化的原則，我們僅從國內(nèi)市場動(dòng)向、國際經(jīng)濟(jì)變化的影響及國際期貨市場的聯(lián)動(dòng)影響方面考慮，選取對燃料油期價(jià)可能產(chǎn)生較大影響的燃料動(dòng)力類價(jià)格指數(shù)、重工業(yè)增加值的增長率、火力發(fā)電量、國內(nèi)原油進(jìn)口價(jià)格、利率、美元匯率、美元指數(shù)、OPEC原油價(jià)格、波羅的海綜合運(yùn)費(fèi)指數(shù)等變量，以及兩個(gè)虛擬變量OPEC宣布減產(chǎn)前后及颶風(fēng)多發(fā)季節(jié)作為我們建模的主要變量，通過建模分析試圖找到中國燃料油期價(jià)的變化規(guī)律。被解釋變量的選擇：上交所燃油1101，時(shí)間段：2007年1月至2009年12月。解釋變量：國內(nèi)因素：X1. 工

8、業(yè)企業(yè)原料燃料動(dòng)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù) 原材料、燃料和動(dòng)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)是反映工業(yè)企業(yè)作為生產(chǎn)投入而從物資交易市場和能源、原材料生產(chǎn)企業(yè)購買原材料，燃料和動(dòng)力產(chǎn)品時(shí)，所支付的價(jià)格水平變動(dòng)趨勢和程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是扣除工業(yè)企業(yè)物質(zhì)消耗成本中的價(jià)格變動(dòng)影響的重要依據(jù)。X2. 重工業(yè)增加值 增長率燃料油是各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要能源，特別是在電力行業(yè)、石化行業(yè)、交通運(yùn)輸行業(yè)、建材和輕工行業(yè)使用范圍越來越廣泛，燃料油的需求與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)。在分析宏觀經(jīng)濟(jì)時(shí)，有一個(gè)指標(biāo)是很重要的，即工業(yè)生產(chǎn)增長率。在經(jīng)濟(jì)增長時(shí)，燃料油的需求也會(huì)增長，從而帶動(dòng)燃料油價(jià)格的上升，在經(jīng)濟(jì)滑坡時(shí)，燃料油需求的萎縮會(huì)促使價(jià)格的下跌。因此，要把

9、握和預(yù)測好燃料油價(jià)格的未來走勢，把握宏觀經(jīng)濟(jì)的演變是相當(dāng)重要的。X3. 火力發(fā)電量利用煤、石油和天然氣等化石燃料所含能量發(fā)電的方式統(tǒng)稱為火力發(fā)電。按發(fā)電方式，火力發(fā)電分為燃煤汽輪機(jī)發(fā)電、燃油汽輪機(jī)發(fā)電、燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)發(fā)電和內(nèi)燃機(jī)發(fā)電。火力發(fā)電是現(xiàn)在電力發(fā)展的主力軍。而燃油發(fā)電又占了其中的一大部分，因此燃油期貨與火力發(fā)電量之間存在相關(guān)性。X4. 國內(nèi)原油進(jìn)口價(jià)格燃料油是原油的下游產(chǎn)品，原油價(jià)格的走勢是影響燃料油供需狀況的一個(gè)重要因素，因此燃料油的價(jià)格走勢與原油存在著很強(qiáng)的相關(guān)性。由于分析的是國內(nèi)的燃油指數(shù)，因此選取了國內(nèi)原油進(jìn)口價(jià)。X5. 國內(nèi)原油產(chǎn)量 我國原油產(chǎn)量在俄羅斯、沙特阿拉伯、美國

10、、伊朗之后，居全球第五位，探明原油儲(chǔ)量在第13位。作為基礎(chǔ)能源，我國一直在尋求原油的自給能力，避免大幅度對外依賴。所以，盡管我國是第二大石油需求國，也是第三大石油進(jìn)口國，但產(chǎn)量也位居全球前列。X6. 利率利率是政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要手段，根據(jù)利率的變化，可了解政府的經(jīng)濟(jì)政策，從而預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的演變，以及其對原油和燃料油的需求影響。所以匯率市場和利率市場都對油價(jià)有相當(dāng)?shù)挠绊憽H因素X7. 美元匯率GDP占世界總產(chǎn)出接近30%的美國，其經(jīng)濟(jì)走勢對其他國家和地區(qū)具有極大的影響力。美元匯率的變化幾乎是世界經(jīng)濟(jì)變化的“晴雨表”。同時(shí)隨著經(jīng)濟(jì)的全球化，日本、歐盟經(jīng)濟(jì)的迅速崛起，對美國產(chǎn)生了一定的制衡

11、作用。美元匯率的變化不可避免地傳遞到期貨市場，引導(dǎo)資本的國際流動(dòng)，導(dǎo)致期貨價(jià)格的波動(dòng)。X8. 美元指數(shù)美元指數(shù)（US Dollar Index，USDX）是通過平均美元與六種國際主要外匯的匯率得出的。美元指數(shù)顯示的是美元的綜合值。一種衡量各種貨幣強(qiáng)弱的指標(biāo)。X9. OPEC原油價(jià)格OPEC 價(jià)格走勢：自80年代以來，非OPEC國家石油產(chǎn)量約占世界石油產(chǎn)量的三分之二，最近幾年有所下降，但其石油剩余可采儲(chǔ)量是有限的，并且各國的生產(chǎn)政策也不統(tǒng)一，因此其對原油價(jià)格的影響無法與OPEC組織相提并論。OPEC組織國家控制著世界上絕大部分石油資源，為了共同的利益，各成員國之間達(dá)到的關(guān)于產(chǎn)量和油價(jià)的協(xié)議，能夠

12、得到多數(shù)國家的支持，所以該組織在國際石油市場中扮演著不可替代的角色，其生產(chǎn)政策對原油價(jià)格具有重大的影響力。X10. 波羅的海綜合運(yùn)費(fèi)指數(shù)該指數(shù)是由波羅的海航交所發(fā)布的.波羅的海航交所是世界第一個(gè)也是歷史最悠久的航運(yùn)市場.目前是設(shè)在英國倫敦的世界著名的航運(yùn)交易所,全球46個(gè)國家的656家公司都是波羅的海航交所的會(huì)員.為了滿足客戶的需要,波羅地海航交所于1985年開始發(fā)布日運(yùn)價(jià)指數(shù)BFI,該指數(shù)是由若干條傳統(tǒng)的干散貨船航線的運(yùn)價(jià),按照各自在航運(yùn)市場上的重要程度和所占比重構(gòu)成的綜合性指數(shù).1999年,國際波羅的海綜合運(yùn)費(fèi)指數(shù)（BDI）取代了BFI,成為代表國際干散貨運(yùn)輸市場走勢的晴雨表. 該指數(shù)是目

13、前世界上衡量國際海運(yùn)情況的權(quán)威指數(shù),是反映國際間貿(mào)易情況的領(lǐng)先指數(shù).假如該指數(shù)出現(xiàn)顯著的上揚(yáng),說明各國經(jīng)濟(jì)情況良好,國際間的貿(mào)易火熱.因此,中國和其他國家的貿(mào)易以及對于全球初級原材料的需求是導(dǎo)致國際海運(yùn)價(jià)格上漲的主要原因.而該指數(shù)上漲的同時(shí)我們也確實(shí)可以看到海運(yùn)價(jià)格的上漲和目前商品市場上幾個(gè)大宗原料的價(jià)格上漲的曲線是一致的.所以，作為很多期貨市場的戰(zhàn)略投資者來說，對于該指數(shù)的關(guān)注程度不言而喻。虛擬變量：D1. OPEC宣布減產(chǎn) 石油輸出國組織(OPEC)于2008年12月17日達(dá)成協(xié)議，宣布2009年1月1日起，每日減產(chǎn)二百二十萬桶原油，以穩(wěn)定不斷下跌的國際油價(jià)。這是歐佩克歷史上最大規(guī)模的一次

14、減產(chǎn)行動(dòng)。由于全球經(jīng)濟(jì)走低，石油需求不斷降低，令國際油價(jià)從08年7月中旬的每桶最高一百四十七美元，跌落至12月份的每桶僅四十多美元。歐佩克的原油產(chǎn)量占全球的百分之四十，但面對油價(jià)急速下跌無能為力，只能采取被稱為“斷腕式”的減產(chǎn)行動(dòng)。減產(chǎn)在一定程度上將有助市場恢復(fù)供求平衡，避免價(jià)格波動(dòng)。歐派克的減產(chǎn)勢必會(huì)對油價(jià)產(chǎn)生影響，并進(jìn)一步對燃油期貨也有作用。所以選取改虛擬變量。在減產(chǎn)前的月份取 “0”,減產(chǎn)后的月份取 “1”.D2. 颶風(fēng)多發(fā)季節(jié) 颶風(fēng)對油價(jià)的影響由來已久，近年來甚至已成為影響國際市場油價(jià)走勢的重要因素之一。一般來說，每年6月1日到11月30日，屬于大西洋颶風(fēng)季節(jié)，其中8月到10月更是颶風(fēng)

15、多發(fā)季節(jié)。一旦大西洋颶風(fēng)在美國墨西哥灣登陸，就有可能對該地區(qū)石油和天然氣生產(chǎn)設(shè)施以及煉油廠造成影響。因此，在每年這段時(shí)間，國際原油期貨交易市場都特別關(guān)注關(guān)于颶風(fēng)的天氣預(yù)報(bào)，颶風(fēng)走勢和強(qiáng)弱程度往往會(huì)導(dǎo)致油價(jià)出現(xiàn)相應(yīng)波動(dòng)。因此在颶風(fēng)多發(fā)的月份取“1”，颶風(fēng)活動(dòng)不頻繁的月份取“0”。四、回歸分析各解釋變量和被解釋變量間的關(guān)系散點(diǎn)圖如下： （1）第一次回歸方程：Dependent Variable: LOGYMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 12:04Sample: 2007M01 2009M12Included observations: 36Var

16、iableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.0021480.0020531.0459970.3064X2-0.0044400.003891-1.1411220.2656LOGX3-0.0853820.154018-0.5543660.5847LOGX4-0.0489470.100972-0.4847580.6324LOGX50.0829720.3886810.2134700.8328X60.0336730.0305951.1006170.2824X70.0206560.1018800.2027480.8411X80.005

17、4170.0063170.8575020.4000X90.0068790.0014884.6243930.0001LOGX100.0973050.0478222.0347340.0536D10.2381220.0811342.9349280.0074D20.0335990.0232961.4422200.1627C5.3580482.6923531.9900990.0586R-squared0.962262    Mean dependent var7.244456Adjusted R-squared0.942573   &

18、#160;S.D. dependent var0.174821S.E. of regression0.041894    Akaike info criterion-3.233156Sum squared resid0.040367    Schwarz criterion-2.661329Log likelihood71.19680    F-statistic48.87265Durbin-Watson stat2.091611    

19、;Prob(F-statistic)0.000000 殘差分析圖：雖然R-squared和Adjusted R-squared 都較高，但是只有 X9 X10 D1較為顯著，所以可能存在多重共線性問題。從變量間關(guān)系的邏輯上來說，X4和X9，X7和X8可能存在共線性（2）構(gòu)造X4、X9間的輔助性回歸：Dependent Variable: LOGX4Method: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 20:46Sample: 2007M01 2009M12Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort

20、-StatisticProb.  X90.0087500.0016265.3810180.0000C5.5234420.12720443.422010.0000R-squared0.459935    Mean dependent var6.176045Adjusted R-squared0.444050    S.D. dependent var0.308764S.E. of regression0.230221    Akaike info crite

21、rion-0.045605Sum squared resid1.802052    Schwarz criterion0.042368Log likelihood2.820886    F-statistic28.95535Durbin-Watson stat0.581838    Prob(F-statistic)0.000005結(jié)論：二者存在一定程度的相關(guān)性，但還不至于構(gòu)成嚴(yán)重的共線性，故兩個(gè)變量可以共存。（3）再構(gòu)造X7、X8間的輔助性回歸：Dependent Vari

22、able: X7Method: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 20:47Sample: 2007M01 2009M12Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X80.0129730.0133970.9683840.3397C6.0860111.0637875.7210780.0000R-squared0.026841    Mean dependent var7.114544Adjusted R

23、-squared-0.001781    S.D. dependent var0.357706S.E. of regression0.358024    Akaike info criterion0.837520Sum squared resid4.358165    Schwarz criterion0.925494Log likelihood-13.07537    F-statistic0.937768Durbin-Watson

24、stat0.018653    Prob(F-statistic)0.339691結(jié)論：二者擬合度很差，不存在共線性。方程中有若干個(gè)變量不顯著：X3 X4 X5 X7對照殘差圖，并且從解釋變量與被解釋變量的關(guān)聯(lián)性看，因?yàn)槲覈⒉皇亲钪饕漠a(chǎn)油國，并且國內(nèi)的原油產(chǎn)量供不應(yīng)求，很大程度上還是依賴外國進(jìn)口原油?；鹆Πl(fā)電與燃油指數(shù)的擬合度不佳。（4）故考慮剔除X3和X5：Dependent Variable: LOGYMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 13:40Sample: 2007M01 2009M12Inc

25、luded observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.0025730.0018631.3809950.1795X2-0.0056200.003225-1.7422940.0937LOGX4-0.0714260.088942-0.8030640.4295X60.0342960.0294841.1632080.2557X70.0354370.0920510.3849660.7035X80.0042180.0056790.7426930.4646X90.0067030.0013335.02

26、65800.0000LOGX100.0926940.0406112.2824780.0312D10.2284680.0766562.9804300.0063D20.0287070.0205801.3949130.1753C5.4462631.2324834.4189340.0002R-squared0.961662    Mean dependent var7.244456Adjusted R-squared0.946327    S.D. dependent var0.174821S.E. of regressi

27、on0.040502    Akaike info criterion-3.328482Sum squared resid0.041010    Schwarz criterion-2.844629Log likelihood70.91268    F-statistic62.70947Durbin-Watson stat2.020700    Prob(F-statistic)0.000000X8擬合度較差，且原有的解釋變量中已經(jīng)有一

28、個(gè)邏輯上相關(guān)的X7；X6擬合度不佳，且作為一個(gè)宏觀的變量，當(dāng)做解釋變量有些牽強(qiáng)，（5）故嘗試剔除X6和X8Dependent Variable: LOGYMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 14:05Sample: 2007M01 2009M12Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.0036810.0015402.3906430.0241X2-0.0067520.002875-2.3481960.0264LOGX4

29、-0.1149530.057895-1.9855500.0573X7-0.0043050.080501-0.0534800.9577X90.0060800.0012284.9494850.0000LOGX100.1019420.0296633.4367170.0019D10.1710240.0612042.7943150.0095D20.0388470.0187452.0724100.0479C6.3281490.7701648.2166280.0000R-squared0.959213    Mean dependent var7.244456Adju

30、sted R-squared0.947128    S.D. dependent var0.174821S.E. of regression0.040198    Akaike info criterion-3.377671Sum squared resid0.043629    Schwarz criterion-2.981791Log likelihood69.79807    F-statistic79.37191Durbin-W

31、atson stat1.915601    Prob(F-statistic)0.000000除了X7以外，所有變量都變顯著了（6）故剔除X7： Dependent Variable: LOGYMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 14:07Sample: 2007M01 2009M12Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X10.0036980.0014802.4981710.018

32、6X2-0.0068410.002300-2.9740690.0060LOGX4-0.1144650.056143-2.0388050.0510X90.0061270.0008437.2638720.0000LOGX100.1013130.0267353.7894840.0007D10.1736670.0354614.8973430.0000D20.0388230.0184032.1096290.0440C6.2948610.44544014.131790.0000R-squared0.959209    Mean dependent var7.244456Adjusted R-squared0.949011    S.D. dependent var0.174821S.E. of regression0.039476    Akaike info criterion-3.433120Sum squared resid0.043634    Schwarz criterion-