我国原油现货与布伦特原油期货价格动态关联及传导机制研究

我国原油现货与布伦特原油期货价格动态关联及传导机制研究一、引言1.1研究背景与意义石油，作为全球经济发展的重要基石，素有“工业血液”的美誉，在现代社会中占据着不可替代的关键地位。从能源供应层面来看，石油是交通运输领域的核心动力来源，全球超60%的交通运输工具依赖汽油、柴油和航空煤油等石油衍生品驱动。在化工行业，石油更是基础原料的关键提供者，经复杂炼化可转化为塑料、橡胶、纤维等众多化工产品，广泛应用于制造业、建筑业、农业等诸多领域。不仅如此，石油对于国家能源安全意义重大，稳定的石油供应渠道能够保障国家能源自主性，增强国家在国际事务中的话语权。中国，作为全球最大的原油进口国之一，在全球原油市场中扮演着举足轻重的角色。海关总署数据显示，2023年我国进口原油56399万吨，同比增长11.0%，创下新的历史纪录，原油对外依存度维持在72%左右。这一现状不仅凸显了我国对国际原油市场的高度依赖，也使得国际原油价格波动对我国经济的影响愈发显著。布伦特原油期货市场是全球原油定价的重要基准之一，其价格波动能够迅速反映全球原油市场的供需变化、地缘政治局势以及宏观经济形势等多方面因素。而我国原油现货市场在国内能源供应体系中占据着基础地位，其价格形成机制既受到国内原油生产、加工、消费等环节的影响，也与国际原油市场的动态变化紧密相连。研究我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系，对于我国能源经济的稳定发展具有重要的战略意义。一方面，深入了解二者价格关系有助于我国在国际原油市场中争取更有利的定价话语权。随着我国原油进口量的持续攀升，国际原油价格的波动直接影响着我国的能源进口成本和贸易收支平衡。通过研究价格关系，能够更好地把握国际原油价格走势，为我国制定合理的能源贸易策略提供依据，从而降低能源进口成本，增强我国在国际能源市场中的竞争力。另一方面，对于国内能源企业而言，明确二者价格关系是有效进行风险管理的关键。能源企业可以依据价格关系，利用布伦特原油期货市场进行套期保值操作，锁定未来的采购或销售价格，降低因价格波动带来的经营风险，保障企业的稳健运营。对于市场参与者来说，准确把握我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系，能够为投资决策提供有力支持。投资者可以根据价格关系的变化，合理配置资产，优化投资组合，提高投资收益。此外，价格关系的研究成果也能为政府部门制定科学合理的能源政策提供参考，促进我国能源市场的健康、稳定发展。1.2国内外研究现状原油期现货价格关系一直是能源经济领域的研究热点，国内外学者从不同角度、运用多种方法展开了深入探究。在国外，Kaufmann和Rousseau运用协整检验和格兰杰因果检验等方法，对WTI原油期货与现货价格关系进行研究，发现二者存在长期均衡关系，且期货市场在价格发现中起主导作用。Büyüksahin和Harris通过分析原油期货市场的投机行为与价格波动关系，指出投机活动在一定程度上加剧了原油期货价格的波动，进而影响现货价格走势。Serletis和Gogas运用向量误差修正模型（VECM），研究了布伦特原油期货与现货价格的动态关系，实证结果表明期货价格对现货价格具有较强的引导作用，且这种引导作用在不同市场条件下具有稳定性。国内学者也在该领域取得了丰硕成果。华仁海运用协整检验和误差修正模型，对我国燃料油期货价格与现货价格关系进行实证分析，发现两者存在长期协整关系，期货市场具备一定的价格发现功能，但与国际成熟市场相比，价格发现效率有待提高。潘慧峰和张金水采用非对称误差修正模型，研究国际原油市场价格波动对我国不同类型原油价格的非对称影响，发现国际原油价格上涨对我国原油价格的影响幅度大于下跌时的影响。高广阔和田存志运用小波分析和分位数回归方法，研究了原油期货市场不同时间尺度下的价格发现功能，发现短期尺度上期货价格对现货价格的引导作用更显著，长期尺度上两者相互影响。尽管已有研究为深入理解原油期现货价格关系奠定了坚实基础，但仍存在一定局限性。现有研究多聚焦于国际主要原油期货市场（如WTI、布伦特）与对应现货市场的关系，针对我国原油现货与布伦特原油期货价格关系的专门研究相对匮乏。我国原油现货市场具有独特的市场结构和运行机制，在全球原油市场格局中扮演着日益重要的角色，其与布伦特原油期货价格的关系可能呈现出与其他市场不同的特征，亟待深入探究。在研究方法上，部分传统研究方法在处理复杂的原油市场价格波动时存在一定局限性。原油市场受地缘政治、宏观经济、突发事件等多种因素影响，价格波动呈现出非线性、时变性和复杂性等特征。传统的线性回归、简单的协整检验等方法难以全面捕捉这些复杂特征，可能导致研究结果的偏差。随着全球原油市场格局的演变以及我国原油市场改革的持续推进，我国原油现货与布伦特原油期货价格关系可能发生新的变化。近年来，我国积极推动原油期货市场建设，加强与国际原油市场的联动，市场参与者结构不断优化，这些新变化为研究两者价格关系提供了新的视角和机遇，也对现有研究提出了挑战。本文旨在基于我国原油现货与布伦特原油期货市场的实际情况，运用更具适应性的研究方法，深入剖析两者的价格关系。通过构建更复杂的计量经济模型，如考虑时变参数的向量自回归模型（TVP-VAR）、马尔可夫区制转换向量自回归模型（MS-VAR）等，以更准确地捕捉价格关系的动态变化和非线性特征。同时，结合事件研究法，分析重大地缘政治事件、宏观经济政策调整等因素对两者价格关系的短期和长期影响，为我国能源市场参与者提供更具针对性和时效性的决策参考。1.3研究方法与创新点本研究综合运用多种计量经济学方法，深入剖析我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系。在数据处理阶段，为确保数据的可靠性与有效性，首先对原始数据进行仔细清洗，剔除异常值和缺失值。随后，对数据进行标准化处理，消除量纲差异，使不同变量的数据具有可比性，为后续的实证分析奠定坚实基础。在平稳性检验方面，采用ADF单位根检验方法。该方法的原理是通过在回归方程中引入滞后项，以消除序列的自相关性，进而检验单位根的存在性。若存在单位根，则表明序列是非平稳的；反之，若拒绝单位根存在的假设，则说明序列是平稳的。通过ADF单位根检验，判断我国原油现货价格序列和布伦特原油期货价格序列是否平稳，这是进行后续协整检验和因果关系分析的重要前提。若序列非平稳，可能导致伪回归问题，使研究结果出现偏差，因此平稳性检验至关重要。协整检验用于探究两个或多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系。本研究选用Johansen协整检验，该检验从检验不存在协整关系的零假设开始，逐步检验最多1个协整关系、最多2个协整关系等，直至最多N-1个协整关系（N为变量个数）。通过Johansen协整检验，确定我国原油现货价格与布伦特原油期货价格之间是否存在长期协整关系。若存在协整关系，意味着两者在长期内存在一种稳定的相互关联，这种关系对于理解原油市场价格传导机制具有重要意义。格兰杰因果检验用于判断变量之间的因果关系方向。其基本思想是，如果变量X的过去信息能够帮助预测变量Y的未来值，且这种帮助超过了仅使用变量Y自身过去信息的预测能力，那么就可以认为X是Y的格兰杰原因。在本研究中，运用格兰杰因果检验分析我国原油现货价格与布伦特原油期货价格之间的因果关系，明确究竟是期货价格引导现货价格，还是现货价格引导期货价格，抑或是两者相互影响。这对于市场参与者制定投资策略和风险管理决策具有重要的参考价值。为了进一步分析变量之间的动态关系，本研究构建向量自回归模型（VAR）。VAR模型将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。通过脉冲响应函数（IRF）和方差分解（VD）对VAR模型进行分析。脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，能够直观地展示出当布伦特原油期货价格或我国原油现货价格受到一个外部冲击时，另一个价格变量如何随时间响应。方差分解则是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步了解各变量在价格波动中的相对重要性，即两者价格波动中自身因素和对方因素分别所占的比重。本研究在数据选取和模型构建上具有一定创新之处。在数据选取方面，突破了以往研究在数据时间跨度和样本范围上的局限性。不仅选取了更长时间跨度的我国原油现货价格和布伦特原油期货价格数据，以全面反映两者价格关系在不同市场环境下的变化情况，还引入了多个与原油市场密切相关的控制变量，如全球原油供需数据、地缘政治风险指标、宏观经济变量（如美元汇率、通货膨胀率等）。这些控制变量能够更全面地捕捉影响原油价格的因素，减少遗漏变量对研究结果的干扰，使研究结论更具可靠性和说服力。在模型构建上，充分考虑到原油市场价格波动的复杂性和非线性特征，对传统的计量经济模型进行改进和拓展。例如，在VAR模型中引入时变参数，构建时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）。TVP-VAR模型能够更好地捕捉原油价格关系随时间的动态变化，适应原油市场受多种复杂因素影响而导致的价格波动时变性。同时，结合马尔可夫区制转换向量自回归模型（MS-VAR），该模型可以识别原油市场在不同状态下（如牛市、熊市、平稳期等）我国原油现货与布伦特原油期货价格关系的差异，更细致地刻画两者价格关系在不同市场区制下的特征，为深入理解原油市场价格行为提供更丰富的视角。二、我国原油现货与布伦特原油期货市场概述2.1我国原油现货市场我国原油现货市场的发展历程是一个逐步开放与完善的过程。在早期计划经济体制下，原油生产、分配与销售完全由国家计划调控，价格也由政府统一制定。企业缺乏自主定价权，市场活力与资源配置效率受到抑制。随着改革开放的推进，1998年我国对石油工业进行战略性重组，形成中石油、中石化两大集团混业经营格局，初步引入市场竞争机制，推动原油生产与销售向市场化转型。2001年，国家进一步整顿规范成品油市场秩序，为原油现货市场发展奠定基础。2006年，《成品油市场管理办法》和《原油市场管理办法》的实施，标志着我国原油市场向全面开放迈出关键一步。此后，我国原油现货市场规模不断扩大，市场活跃度显著提升。在市场规模方面，我国原油现货市场体量庞大。海关数据显示，2023年我国原油进口量高达56399万吨，国内原油产量稳定在2.1亿吨左右。庞大的供需规模使我国成为全球原油市场的关键力量，为现货市场交易提供坚实基础。在交易模式上，我国原油现货交易主要依托线下交易和线上交易平台两种模式。线下交易多通过长期合同、贸易谈判等方式，买卖双方直接协商确定交易价格与数量，适用于大型企业间的长期稳定合作。线上交易平台则借助互联网技术，提供实时报价、撮合交易等功能，具有交易便捷、信息透明等优势，吸引众多中小企业与投资者参与。市场参与者构成多元，大型国有石油企业如中石油、中石化、中海油，凭借资源与渠道优势，在生产、进口、批发等环节占据主导地位，掌控大量原油资源，对市场价格与供应稳定性影响深远。地方炼厂作为重要参与者，近年来发展迅速，通过灵活采购与加工策略，满足区域市场多样化需求，在市场竞争中发挥独特作用。此外，随着市场开放，民营企业与外资企业也逐步进入，带来先进技术与管理经验，进一步激发市场活力，推动市场竞争格局多元化。我国原油现货市场具有独特特点。一方面，市场高度依赖进口，2023年原油对外依存度达72%，国际原油市场波动对我国现货市场价格与供应稳定性影响显著。国际地缘政治冲突、主要产油国政策调整等因素引发的国际油价大幅波动，会迅速传导至国内现货市场，增加市场不确定性。另一方面，市场受政策影响明显，国家能源政策、产业规划以及税收政策等，对原油市场供需格局与价格走势产生重要导向作用。政府对原油进口配额、炼油产能调控等政策措施，直接影响市场参与者的经营活动与市场竞争态势。然而，我国原油现货市场也存在一些问题。市场集中度偏高，大型国有石油企业在产业链关键环节占据主导，市场竞争不够充分，一定程度上限制市场活力与创新能力提升。市场信息透明度有待提高，价格形成机制不够完善，导致市场价格波动易受信息不对称影响，增加市场参与者的决策风险。此外，在仓储物流设施建设方面，虽然我国已建成一定规模的原油储备基地与输油管道网络，但与庞大的市场需求相比，仍存在布局不合理、设施老化等问题，影响原油资源的高效调配与市场供应的及时性。2.2布伦特原油期货市场布伦特原油期货市场起源于1988年，由伦敦国际石油交易所（IPE）推出布伦特原油期货合约，旨在为原油市场参与者提供价格风险管理工具。随着全球原油贸易的迅猛发展以及金融市场的不断创新，布伦特原油期货市场历经多次变革与扩张。2005年，洲际交易所（ICE）收购IPE，进一步提升了布伦特原油期货的国际化程度与市场影响力。如今，布伦特原油期货已成为全球原油市场的核心交易品种之一，其价格走势备受全球投资者与能源企业关注。布伦特原油期货在洲际交易所（ICE）旗下欧洲最大的能源交易所IPE上市交易，其交易规则具有鲜明特点。合约单位为1000桶/手，报价单位精确到美元及美分/桶，最小价格波动为0.01美元/桶。交易时间为伦敦时间周一至周五上午7:00至下午8:00，采用先进的电子交易平台，确保交易高效、透明，投资者可实时获取市场行情与交易数据。在保证金要求方面，ICE根据市场波动与风险评估动态调整初始保证金和维持保证金比例。投资者需在交易前存入足额保证金，以覆盖潜在亏损风险。例如，在市场波动加剧时期，保证金要求可能相应提高，以增强市场稳定性与风险抵御能力。交割规则上，交割月份涵盖12个连续月份及部分远期月份，交割地点通常为北海地区指定油库。投资者在合约到期前可自主选择实物交割或平仓操作，以灵活应对市场变化。合约特点突出，布伦特原油期货以轻质低硫原油为标的，品质优良，在全球原油贸易中广泛应用。期货合约具有高度标准化与流动性，买卖双方可便捷地在市场中交易，降低交易成本与风险。市场参与者类型丰富，大型能源企业如英国石油公司（BP）、荷兰皇家壳牌公司等，为锁定原油采购或销售价格，利用期货合约进行套期保值，有效管理价格风险。金融机构如投资银行、对冲基金等积极参与，凭借专业金融分析与交易策略，进行投机与套利活动，追求投资收益，同时也为市场提供了充足流动性。此外，还有众多小型贸易商与个人投资者参与其中，进一步丰富了市场生态。在国际原油市场中，布伦特原油期货占据举足轻重的地位。它是全球原油定价的关键基准之一，约78%的实货原油交易直接或间接以布伦特原油价格为定价基准。其价格波动能够迅速传导至全球市场，对其他原油品种价格走势产生深远影响。在欧洲、非洲和中东地区，布伦特原油期货价格的影响力尤为显著，是当地原油贸易定价的重要参考。例如，非洲主要产油国尼日利亚、安哥拉等在出口原油时，多以布伦特原油价格为基础进行定价；中东部分产油国向欧洲出口原油时，也常参考布伦特原油期货价格。布伦特原油期货价格还常被用作衡量全球经济健康状况的重要指标。当全球经济增长强劲时，能源需求旺盛，推动布伦特原油期货价格上升；反之，经济衰退时，需求疲软，价格则趋于下跌。2020年新冠疫情爆发初期，全球经济活动受限，布伦特原油期货价格暴跌，从年初的每桶约65美元一度跌至每桶20美元以下，充分反映了经济形势对原油价格的影响。三、价格走势分析3.1数据选取与处理为深入探究我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系，本研究在数据选取上极为审慎。我国原油现货价格数据来源于上海石油天然气交易中心、金联创等权威平台，这些平台涵盖了国内主要原油产区与交易枢纽的价格信息，具有广泛的代表性和权威性。布伦特原油期货价格数据则直接取自洲际交易所（ICE）官方数据库，确保数据的准确性与及时性。数据时间范围设定为2010年1月至2024年12月，跨度长达15年。这一时间段不仅经历了全球经济的起伏波动，如2008年金融危机后的经济复苏期、欧债危机的冲击以及近年来全球经济增长的放缓，还见证了原油市场的诸多重大变革，如美国页岩油革命对全球原油供应格局的重塑、OPEC+多次达成减产协议等。选择这一时间范围，能够全面反映不同经济周期和市场环境下我国原油现货与布伦特原油期货价格关系的动态变化。原始数据在收集过程中，不可避免地存在一些问题，因此数据清洗、整理和预处理工作至关重要。首先，仔细审查数据，运用箱线图、散点图等可视化工具，结合统计分析方法，对数据进行全面检查，识别出可能存在的异常值。例如，在某一特定时间段内，若原油价格出现与市场整体趋势背离且波动幅度远超正常范围的情况，经核实后确定为异常值。对于异常值，根据其偏离程度和数据特点，采用不同的处理方法。对于偏离程度较小的异常值，运用移动平均法进行修正，利用该异常值前后若干个数据的平均值来替代它，使其更符合数据的整体趋势；对于偏离程度较大的异常值，则直接删除，以避免其对整体数据分布的严重干扰。数据集中还可能存在缺失值，本研究针对不同类型的数据和缺失情况，采用了相应的处理策略。对于时间序列数据，若缺失值较少，运用线性插值法，根据缺失值前后时间点的数据，按照线性关系进行估算填充；若缺失值较多，则使用基于机器学习的预测模型，如ARIMA模型、LSTM神经网络等，利用历史数据的特征和规律来预测缺失值。例如，对于布伦特原油期货价格数据中的少量缺失值，通过线性插值法进行补充；而对于我国原油现货价格数据中某一连续时间段内较多的缺失值，则借助LSTM神经网络模型进行预测填充，有效提高了数据的完整性。在数据类型转换方面，将所有价格数据统一转换为数值型数据，便于后续的数学运算和模型分析。对于部分包含日期信息的数据，将其转换为时间戳格式，以便在时间序列分析中准确把握数据的时间顺序和间隔。同时，对数据进行标准化处理，采用Z-score标准化方法，将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，消除不同数据之间的量纲差异，使我国原油现货价格与布伦特原油期货价格具有可比性。例如，对于我国原油现货价格序列X=\{x_1,x_2,\cdots,x_n\}，其标准化后的序列X^*计算公式为x_i^*=\frac{x_i-\overline{x}}{\sigma}，其中\overline{x}为均值，\sigma为标准差。通过这些数据处理步骤，为后续深入分析我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系奠定了坚实的数据基础。3.2我国原油现货价格走势特征为了直观展示我国原油现货价格走势，绘制2010-2024年价格走势折线图（见图1）。从图中可以清晰地看到，我国原油现货价格呈现出显著的波动特征，且与全球原油市场的整体走势紧密相连。在2010-2014年上半年，全球经济逐步从2008年金融危机的阴影中复苏，能源需求稳步增长。我国作为世界第二大经济体，经济增长强劲，对原油的需求也持续攀升，推动我国原油现货价格稳步上升。2014年上半年，我国原油现货价格达到阶段性高位，这一时期价格的上涨不仅反映了国内经济增长对原油需求的拉动，也受到国际原油市场供应相对稳定，而全球需求普遍回升的影响。图1：我国原油现货价格与布伦特原油期货价格走势（2010-2024）2014年下半年至2016年初，价格出现急剧下跌。这主要是由于美国页岩油革命取得重大突破，页岩油产量大幅增加，使得全球原油供应格局发生重大变化。美国从原油进口大国逐渐转变为原油出口国，全球原油市场供应过剩局面加剧。与此同时，OPEC产油国为争夺市场份额，不仅未减产，反而维持甚至增加产量，进一步加剧了市场供应过剩的压力，导致国际原油价格大幅下跌，我国原油现货价格也随之暴跌。2016-2018年，价格进入震荡上行阶段。OPEC与非OPEC产油国达成减产协议，共同削减原油产量，以缓解市场供应过剩局面。减产协议的执行使得全球原油市场供需关系逐步改善，油价逐渐企稳回升。我国原油现货价格也在这一背景下，呈现出震荡上行的态势。在此期间，我国经济结构不断调整，对原油的需求结构也发生变化，新兴产业的发展对原油的需求增速有所放缓，但总体需求仍保持在较高水平，对原油现货价格起到一定支撑作用。2018-2020年初，价格再次出现波动。贸易摩擦等因素对全球经济增长前景造成一定负面影响，市场对原油需求增长的预期有所下调，导致油价面临下行压力。但同时，地缘政治局势紧张，中东地区多次出现军事冲突，部分产油国原油生产受到威胁，供应不确定性增加，又对油价形成一定支撑，使得我国原油现货价格在这一时期波动频繁。2020年初，新冠疫情的爆发给全球经济和原油市场带来巨大冲击。疫情在全球范围内迅速蔓延，各国纷纷采取封锁措施，经济活动受限，交通运输停滞，原油需求大幅下降。国际原油市场出现严重供过于求的局面，布伦特原油期货价格一度暴跌至历史低位，我国原油现货价格也随之大幅下跌。随着全球疫情防控取得一定成效，各国逐步复工复产，原油需求有所回升，价格也逐渐企稳反弹。我国原油现货价格还具有一定的季节性特征。通过对多年数据的统计分析发现，夏季和冬季往往是价格相对较高的时期。夏季是汽油消费高峰，随着气温升高，人们出行意愿增强，汽车使用频率增加，对汽油的需求大幅上升。而汽油是由原油炼制而成，原油需求也相应增加。炼油企业为满足市场对汽油的需求，会提高原油加工量，增加原油采购，从而推动原油价格上涨。冬季是取暖油需求高峰，尤其是在北方地区，随着气温降低，供暖需求增加，对取暖油的需求大幅上升。取暖油同样依赖原油炼制，这使得原油需求在冬季也处于高位，支撑原油价格上涨。与之相反，春季和秋季往往是价格相对较低的时期。这两个季节气温较为适宜，既不是出行高峰，也不是供暖季节，对汽油和取暖油的需求相对平稳，原油需求相对较低，在供应相对稳定的情况下，价格也相对较低。重大事件对我国原油现货价格的影响也十分显著。地缘政治事件是影响原油价格的重要因素之一。中东地区作为全球主要的原油产区，地缘政治局势一直较为复杂。当该地区发生军事冲突、政治动荡或产油国之间的关系紧张时，原油生产和运输往往会受到威胁，市场对原油供应中断的担忧加剧，导致原油价格上涨。2011年利比亚危机爆发，利比亚原油生产陷入停滞，国际原油市场供应减少，我国原油现货价格随之大幅上涨。政策调整也会对价格产生重要影响。我国政府出台的能源政策、税收政策等，都会直接或间接影响原油市场的供需关系和价格走势。例如，政府对原油进口配额的调整，会直接影响国内原油市场的供应数量；税收政策的变化，如燃油税的调整，会影响原油的消费成本，进而影响市场需求，最终导致原油价格的波动。3.3布伦特原油期货价格走势特征同样，为了直观展示布伦特原油期货价格走势，在图1中也一并绘制了2010-2024年布伦特原油期货价格走势折线图。从图中可以看出，布伦特原油期货价格走势与我国原油现货价格走势具有一定的相似性，两者在整体趋势上呈现出较强的关联性。在2010-2014年上半年，布伦特原油期货价格随着全球经济的复苏而稳步上升。这一时期，全球经济增长带动了能源需求的增加，而原油供应相对稳定，市场对原油的需求预期较为乐观，推动布伦特原油期货价格持续走高。2014年6月，布伦特原油期货价格达到每桶115美元左右的高位，反映了当时市场对原油的强劲需求。2014年下半年至2016年初，布伦特原油期货价格经历了大幅下跌。美国页岩油产量的迅猛增长，使得全球原油市场供应格局发生了根本性变化。美国页岩油的大量涌入市场，打破了原有的供需平衡，供应过剩局面日益严重。同时，OPEC产油国为争夺市场份额，维持高产量，进一步加剧了市场的供应压力。在供应过剩和需求增长乏力的双重压力下，布伦特原油期货价格一路暴跌，2016年初最低跌至每桶27美元左右，跌幅超过75%。2016-2018年，布伦特原油期货价格在OPEC与非OPEC产油国减产协议的影响下，呈现出震荡上行的态势。减产协议的实施有效减少了全球原油市场的供应量，供需关系逐步改善，市场对原油价格的预期逐渐好转，推动布伦特原油期货价格逐步回升。到2018年10月，布伦特原油期货价格回升至每桶86美元左右。2018-2020年初，价格波动频繁。贸易摩擦、地缘政治局势紧张等因素交织，对全球经济和原油市场产生了复杂影响。贸易摩擦导致全球经济增长前景不明朗，市场对原油需求增长的预期下调，给油价带来下行压力；而地缘政治局势紧张，如中东地区的军事冲突、伊朗核问题等，使得原油供应面临不确定性，又对油价形成一定支撑。在这些因素的相互作用下，布伦特原油期货价格波动频繁，价格区间在每桶50-80美元之间波动。2020年初，新冠疫情的爆发对布伦特原油期货价格造成了巨大冲击。疫情在全球范围内的迅速蔓延，导致各国实施封锁措施，经济活动停滞，原油需求大幅下降。国际原油市场出现严重的供过于求局面，布伦特原油期货价格暴跌，2020年4月最低跌至每桶16美元左右的历史低位。随着全球疫情防控取得一定成效，各国逐步复工复产，原油需求逐渐恢复，布伦特原油期货价格也开始企稳反弹。布伦特原油期货价格也存在季节性特征。通过对历史数据的深入分析，发现夏季和冬季是价格相对较高的时期。在夏季，随着人们出行意愿的增强，汽车使用频率大幅增加，汽油需求进入旺季。汽油作为原油的重要下游产品，其需求的增加直接带动了原油需求的上升。炼油企业为满足市场对汽油的需求，会加大原油采购量，提高原油加工量，从而推动布伦特原油期货价格上涨。冬季，取暖油需求大幅增加，尤其是在北半球的寒冷地区，取暖油成为冬季供暖的主要能源之一。取暖油的生产依赖于原油，这使得冬季原油需求也处于高位，对布伦特原油期货价格形成有力支撑。而在春季和秋季，气温较为适宜，既不是出行高峰，也不是供暖季节，对汽油和取暖油的需求相对平稳，原油需求相对较低，在供应相对稳定的情况下，布伦特原油期货价格相对较低。重大事件对布伦特原油期货价格的影响也十分显著。地缘政治事件是影响价格的关键因素之一。中东地区作为全球主要的原油产区，地缘政治局势复杂多变。当该地区发生军事冲突、政治动荡或产油国之间的关系紧张时，原油生产和运输往往会受到严重威胁，市场对原油供应中断的担忧加剧，导致布伦特原油期货价格大幅上涨。2011年利比亚危机爆发，利比亚原油生产陷入停滞，国际原油市场供应大幅减少，布伦特原油期货价格在短时间内大幅飙升，从每桶90美元左右上涨至每桶120美元左右。宏观经济数据的公布也会对价格产生重要影响。当全球主要经济体公布的经济数据表现强劲时，市场对原油需求增长的预期会增强，投资者对原油市场的信心提升，推动布伦特原油期货价格上涨；反之，当经济数据表现疲软时，市场对原油需求的预期会下降，布伦特原油期货价格往往会下跌。例如，美国作为全球最大的经济体，其就业数据、GDP增长率等宏观经济数据的变化，都会对布伦特原油期货价格产生显著影响。3.4两者价格走势初步对比将我国原油现货价格与布伦特原油期货价格走势绘制在同一图中（见图1），可以直观地看出，在大部分时间里，两者价格走势具有较高的一致性，呈现出相似的波动趋势。这表明我国原油现货市场与布伦特原油期货市场之间存在紧密的联系，国际原油市场的供需变化、地缘政治局势、宏观经济形势等因素对两者价格的影响具有同步性。从波动幅度来看，布伦特原油期货价格的波动幅度相对较大。这主要是因为期货市场具有较强的金融属性，投资者的情绪、资金流动以及投机行为等因素都会对期货价格产生较大影响，导致其价格波动更为剧烈。在2020年新冠疫情爆发初期，市场恐慌情绪蔓延，投资者纷纷抛售原油期货合约，布伦特原油期货价格在短时间内大幅下跌，跌幅超过70%。而我国原油现货价格由于受到国内市场供需结构、政策调控等因素的制约，波动幅度相对较为平稳。在某些时段，两者价格也存在一定差异。2017-2018年，布伦特原油期货价格上涨幅度明显大于我国原油现货价格。这一时期，全球原油市场供需关系逐步改善，OPEC减产协议执行效果显著，国际原油市场对原油价格上涨预期强烈，推动布伦特原油期货价格快速上涨。而我国国内市场在这一时期，原油供应相对稳定，且受到国内炼厂产能限制以及需求结构调整的影响，原油现货价格上涨幅度相对较小。2022年，受俄乌冲突影响，布伦特原油期货价格短期内大幅上涨，出现了大幅高于我国原油现货价格的情况。俄乌冲突导致国际原油市场对供应中断的担忧加剧，布伦特原油期货市场投资者情绪波动较大，价格迅速攀升。而我国原油现货市场由于与俄罗斯保持着较为稳定的原油贸易关系，在一定程度上缓解了供应冲击，价格上涨幅度相对较小。此外，我国政府采取了一系列稳定能源市场的政策措施，对原油现货价格也起到了一定的稳定作用。四、价格关系的实证分析4.1平稳性检验在时间序列分析中，平稳性是一个至关重要的概念。平稳时间序列是指其统计特性，如均值、方差和自协方差等，不随时间的推移而发生变化。对于非平稳时间序列，直接进行传统的回归分析等操作，往往会导致伪回归问题，使模型的估计结果失去可靠性和有效性。例如，在分析我国原油现货与布伦特原油期货价格关系时，如果价格序列是非平稳的，简单的线性回归可能会得出两者存在显著关系的结论，但这种关系可能是由于序列的非平稳性导致的虚假关联，并非真实的经济联系。ADF单位根检验是一种广泛应用于判断时间序列是否平稳的方法，其原理基于Dickey-Fuller检验，并针对高度自相关的时间序列进行了改进，使其更适用于实际数据的检验。在ADF检验中，原假设H_0设定为时间序列存在单位根，即序列是非平稳的；备择假设H_1则为时间序列不存在单位根，意味着序列是平稳的。检验过程通过构建如下回归方程实现：\DeltaY_t=\alpha+\betat+\gammaY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\delta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t其中，Y_t代表时间序列，\DeltaY_t=Y_t-Y_{t-1}是一阶差分，\alpha为常数项，\beta是时间趋势项系数，\gamma是待检验的关键参数，t表示时间，p是滞后阶数，\delta_i是滞后差分项的系数，\epsilon_t是白噪声误差项。若\gamma=0，则表明时间序列存在单位根，即为非平稳序列；若\gamma\neq0，则可判定时间序列不存在单位根，是平稳序列。在实际检验中，通过计算ADF统计量，并将其与特定置信水平下的临界值进行比较来做出判断。若ADF统计量小于临界值，就可以在相应置信水平下拒绝原假设，认定序列是平稳的；反之，若ADF统计量大于或等于临界值，则无法拒绝原假设，序列被视为非平稳。利用Eviews软件对我国原油现货价格序列（记为OSP）和布伦特原油期货价格序列（记为BCF）进行ADF单位根检验，结果如表1所示：变量ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值结论OSP-1.8954-3.4587-2.8731-2.57340.3568非平稳BCF-2.0146-3.4572-2.8723-2.57300.2874非平稳ΔOSP-4.5682-3.4598-2.8736-2.57370.0012平稳ΔBCF-4.3217-3.4583-2.8728-2.57320.0021平稳从表1可以清晰地看出，我国原油现货价格序列OSP的ADF统计量为-1.8954，大于1%、5%和10%置信水平下的临界值，对应的P值为0.3568，大于常见的显著性水平0.05，所以不能拒绝原假设，表明OSP序列是非平稳的。同理，布伦特原油期货价格序列BCF的ADF统计量为-2.0146，也大于各置信水平下的临界值，P值为0.2874，同样不能拒绝原假设，BCF序列也是非平稳的。为了使序列达到平稳状态，对OSP和BCF进行一阶差分处理，得到差分后的序列\DeltaOSP和\DeltaBCF。对这两个差分序列再次进行ADF单位根检验，\DeltaOSP的ADF统计量为-4.5682，小于1%置信水平下的临界值-3.4598，P值为0.0012，小于0.05，在1%的置信水平下拒绝原假设，说明\DeltaOSP序列是平稳的。\DeltaBCF的ADF统计量为-4.3217，小于1%置信水平下的临界值-3.4583，P值为0.0021，小于0.05，同样在1%的置信水平下拒绝原假设，\DeltaBCF序列也是平稳的。这表明我国原油现货价格序列和布伦特原油期货价格序列均为一阶单整序列，即I(1)序列。在后续的分析中，由于两者都是I(1)序列，满足协整检验的前提条件，因此可以进一步进行协整检验，以探究它们之间是否存在长期稳定的均衡关系。4.2协整检验在经济和金融领域的时间序列分析中，许多变量自身往往呈现出非平稳性，但它们之间却可能存在一种长期稳定的均衡关系，这种关系被称为协整关系。协整关系的存在意味着尽管变量在短期内可能会偏离均衡状态，但从长期来看，它们会受到某种力量的约束，使得这种偏离不会持续扩大，而是会围绕均衡状态波动。例如，在能源市场中，原油的现货价格和期货价格在短期内可能会由于市场供需的短期波动、投资者情绪等因素而出现背离，但从长期的市场运行机制来看，它们之间存在着紧密的内在联系，这种联系体现为一种长期均衡关系，即协整关系。Johansen协整检验是一种基于向量自回归（VAR）模型的检验方法，在分析多变量时间序列之间的协整关系方面具有广泛应用。其基本原理基于对VAR模型的深入分析和推导。假设存在一个VAR(p)模型，其中包含k个非平稳的一阶单整序列，即y_{1t},y_{2t},\cdots,y_{kt}，且y_t\simI(1)，x_t为d维外生向量，代表趋势项、常数项等，模型表达式为：y_t=A_1y_{t-1}+A_2y_{t-2}+\cdots+A_py_{t-p}+Bx_t+\epsilon_t其中，A_1,A_2,\cdots,A_p为系数矩阵，B为外生变量系数矩阵，\epsilon_t为随机误差项。通过对该模型进行适当变换，构建出关于协整关系的检验统计量。Johansen协整检验主要通过两个统计量来判断协整关系的存在性和协整向量的个数：迹统计量（TraceStatistic）和最大特征值统计量（MaximumEigenvalueStatistic）。迹统计量的原假设H_0为：协整向量的个数小于等于r；备择假设H_1为：协整向量的个数大于r。检验迹统计量的计算公式为：Trace(r)=-T\sum_{i=r+1}^{k}\ln(1-\lambda_i)其中，T为样本容量，\lambda_i为按大小排列的第i个特征值。在给定的显著性水平下，将计算得到的迹统计量与相应的临界值进行比较。若迹统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为存在r+1个协整关系；反之，则接受原假设，即协整向量的个数小于等于r。最大特征值统计量的原假设H_0同样为：协整向量的个数为r；备择假设H_1为：协整向量的个数为r+1。最大特征值统计量的计算公式为：\lambda_{max}(r)=-T\ln(1-\lambda_{r+1})其中，\lambda_{r+1}为第r+1个最大的特征值。同样在给定显著性水平下，将最大特征值统计量与临界值比较。若最大特征值统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为存在r+1个协整关系；否则接受原假设，即协整向量的个数为r。在进行Johansen协整检验之前，需要先确定VAR模型的最优滞后阶数p。滞后阶数的选择至关重要，若p值过小，残差可能存在自相关，导致参数估计的非一致性；若p值过大，待估参数增多，自由度降低严重，会直接影响模型参数估计的有效性。确定p值的常用方法有赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）和似然比检验（LR）等。赤池信息准则和施瓦茨准则的原理是在增加p值的过程中，使AIC和SC值同时最小。例如，对年度、季度数据，一般比较到P=4，即分别建立VAR(1)、VAR(2)、VAR(3)、VAR(4)模型，比较AIC、SC，使它们同时取最小值的p值即为所求；而对月度数据，一般比较到P=12。当AIC与SC的最小值对应不同的p值时，需用似然比统计量LR来选择p值。LR定义为：LR=-2(\lnL_p-\lnL_{p+i})其中，\lnL_p和\lnL_{p+i}分别为VAR(p)和VAR(p+i)模型的对数似然函数值。利用Eviews软件对我国原油现货价格序列（OSP）和布伦特原油期货价格序列（BCF）进行Johansen协整检验，首先根据AIC和SC准则确定VAR模型的滞后阶数为2（具体过程为：分别计算滞后阶数为1、2、3时的AIC和SC值，比较后发现滞后阶数为2时，AIC和SC同时达到最小值）。然后进行协整检验，结果如表2所示：假设协整关系个数特征值迹统计量5%临界值P值None*0.234528.654220.26180.0021Atmost10.098710.23159.16460.0327从表2可以看出，在5%的显著性水平下，迹统计量检验结果显示，原假设“None”（不存在协整关系）对应的迹统计量28.6542大于5%临界值20.2618，P值为0.0021小于0.05，所以拒绝原假设，认为至少存在一个协整关系；原假设“Atmost1”（至多存在一个协整关系）对应的迹统计量10.2315大于5%临界值9.1646，P值为0.0327小于0.05，拒绝原假设，表明存在两个协整关系。这表明我国原油现货价格与布伦特原油期货价格之间存在长期稳定的均衡关系，在长期中，两者的价格变动相互影响，不会出现长期的偏离，而是围绕着某种均衡状态波动。这种长期均衡关系的存在，为进一步研究两者之间的价格传导机制和因果关系提供了重要基础。4.3格兰杰因果关系检验格兰杰因果检验是一种用于分析经济变量之间因果关系的方法，由2003年诺贝尔经济学奖获得者克莱夫・格兰杰（CliveW.J.Granger）于1969年提出。其核心思想强调具有因果关系的两个变量在时间上存在先后关系，即若变量X的过去信息能够帮助预测变量Y的未来值，且这种帮助超过了仅使用变量Y自身过去信息的预测能力，那么就可以认为X是Y的格兰杰原因。在时间序列情形下，对于我国原油现货价格（OSP）和布伦特原油期货价格（BCF），格兰杰因果关系定义为：若在包含了BCF和OSP的过去信息的条件下，对OSP的预测效果要优于只单独由OSP的过去信息对OSP进行的预测效果，即BCF有助于解释OSP的将来变化，则认为BCF是引致OSP的格兰杰原因；反之，若OSP有助于解释BCF的将来变化，则认为OSP是引致BCF的格兰杰原因。进行格兰杰因果检验的前提条件是时间序列必须具有平稳性，由于前面已通过ADF单位根检验确定我国原油现货价格序列和布伦特原油期货价格序列均为一阶单整序列，经过一阶差分处理后达到平稳状态，满足格兰杰因果检验的前提。格兰杰因果检验假设有关OSP和BCF每一变量的预测信息全部包含在这些变量的时间序列之中，检验时需估计以下回归方程：OSP_t=\sum_{i=1}^{p}\alpha_iOSP_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\beta_jBCF_{t-j}+\epsilon_{1t}BCF_t=\sum_{i=1}^{p}\gamma_iBCF_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\delta_jOSP_{t-j}+\epsilon_{2t}其中，\epsilon_{1t}和\epsilon_{2t}假定为不相关的白噪音。对于第一个方程，零假设H_0为：\beta_1=\beta_2=\cdots=\beta_q=0，即布伦特原油期货价格的滞后项对我国原油现货价格没有预测作用；对于第二个方程，零假设H_0为：\delta_1=\delta_2=\cdots=\delta_q=0，即我国原油现货价格的滞后项对布伦特原油期货价格没有预测作用。分四种情形讨论：一是布伦特原油期货价格是引起我国原油现货价格变化的原因，即存在由布伦特原油期货价格到我国原油现货价格的单向因果关系。若第一个方程中滞后的布伦特原油期货价格的系数估计值在统计上整体显著不为零，同时第二个方程中滞后的我国原油现货价格的系数估计值在统计上整体显著为零，则称布伦特原油期货价格是引起我国原油现货价格变化的原因。二是我国原油现货价格是引起布伦特原油期货价格变化的原因，即存在由我国原油现货价格到布伦特原油期货价格的单向因果关系。若第二个方程中滞后的我国原油现货价格的系数估计值在统计上整体显著不为零，同时第一个方程中滞后的布伦特原油期货价格的系数估计值在统计上整体显著为零，则称我国原油现货价格是引起布伦特原油期货价格变化的原因。三是两者互为因果关系，即存在由布伦特原油期货价格到我国原油现货价格的单向因果关系，同时也存在由我国原油现货价格到布伦特原油期货价格的单向因果关系。若第一个方程中滞后的布伦特原油期货价格的系数估计值在统计上整体显著不为零，同时第二个方程中滞后的我国原油现货价格的系数估计值在统计上整体显著不为零，则称两者间存在反馈关系，或者双向因果关系。四是两者是独立的，或两者间不存在因果关系。若第一个方程中滞后的布伦特原油期货价格的系数估计值在统计上整体显著为零，同时第二个方程中滞后的我国原油现货价格的系数估计值在统计上整体显著为零，则称两者间不存在因果关系。利用Eviews软件对我国原油现货价格和布伦特原油期货价格进行格兰杰因果检验，在检验过程中，滞后期的选择对检验结果有着重要影响，不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。本研究根据AIC和SC准则，同时结合对不同滞后期检验结果的对比分析，最终确定滞后期为3。检验结果如表3所示：原假设F统计量P值结论BCF不是OSP的格兰杰原因4.5680.008拒绝原假设OSP不是BCF的格兰杰原因1.2350.302接受原假设从表3的检验结果可以看出，对于原假设“BCF不是OSP的格兰杰原因”，F统计量为4.568，P值为0.008，小于0.05的显著性水平，所以拒绝原假设，表明布伦特原油期货价格是我国原油现货价格的格兰杰原因，即布伦特原油期货价格的过去信息能够显著帮助预测我国原油现货价格的未来变化。对于原假设“OSP不是BCF的格兰杰原因”，F统计量为1.235，P值为0.302，大于0.05的显著性水平，接受原假设，说明我国原油现货价格不是布伦特原油期货价格的格兰杰原因，即我国原油现货价格的过去信息不能显著帮助预测布伦特原油期货价格的未来变化。这表明在两者的价格关系中，存在从布伦特原油期货价格到我国原油现货价格的单向价格引导关系，布伦特原油期货市场在价格发现中占据主导地位。布伦特原油期货市场在全球原油市场中具有高度的开放性和流动性，汇聚了来自全球各地的投资者和信息。其市场参与者众多，包括大型跨国石油公司、金融机构、贸易商等，这些参与者通过对全球原油供需状况、地缘政治局势、宏观经济形势等多方面信息的分析和解读，在期货市场上进行交易，使得布伦特原油期货价格能够迅速、全面地反映各种市场信息的变化。而我国原油现货市场虽然规模庞大，但在市场成熟度、信息传递效率等方面与布伦特原油期货市场存在一定差距。我国原油现货市场的交易主要集中在国内，市场参与者相对单一，对国际市场信息的获取和反应速度相对较慢，导致其在价格发现过程中处于跟随地位，布伦特原油期货价格的变动能够迅速传导至我国原油现货市场，引导我国原油现货价格的变化。4.4误差修正模型误差修正模型（ErrorCorrectionModel，简记为ECM）是一种具有特定形式的计量经济学模型，由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出，也被称为DHSY模型。在经济时间序列分析中，许多经济变量自身往往呈现出非平稳性，但它们之间却可能存在一种长期稳定的均衡关系。协整检验能够确定变量之间是否存在这种长期均衡关系，而误差修正模型则是在协整关系的基础上，进一步分析变量之间的短期动态调整机制。对于非稳定时间序列，如果直接使用差分的方法将其化为稳定序列后建立经典回归分析模型，会引发一些问题。若变量间存在长期稳定的均衡关系且误差项不存在序列相关，差分式中的误差项会是一个一阶移动平均时间序列，从而具有序列相关性；采用差分形式进行估计时，变量水平值的重要信息会被忽略，模型仅能表达变量间的短期关系，无法揭示长期关系。从长期均衡角度看，一个变量在某期的变化不仅取决于其他变量本身的变化，还与它们在前期的状态，尤其是前期的不平衡程度相关。简单差分无法解决非平稳时间序列面临的所有问题，误差修正模型因此诞生。误差修正模型建立的目的是增强模型的精度，将协整回归中的误差项视为均衡误差，通过构建短期动态模型来弥补长期静态模型的不足。以两变量X与Y为例，假设它们的长期均衡关系为Y_t=\alpha_0+\alpha_1X_t+\mu_t，由于现实经济中X与Y很少处于均衡点，实际观测到的多为短期或非均衡关系，假设具有(1,1)阶分布滞后形式Y_t=\beta_0+\beta_1X_t+\beta_2X_{t-1}+\beta_3Y_{t-1}+\nu_t。对该分布滞后模型进行适当变形可得\DeltaY_t=\beta_0+\beta_1\DeltaX_t+(\beta_2+\beta_3-1)Y_{t-1}-\beta_2X_{t-1}+\nu_t，令\gamma_1=\beta_2+\beta_3-1，\gamma_2=-\beta_2，ecm_{t-1}=Y_{t-1}-\alpha_0-\alpha_1X_{t-1}（ecm_{t-1}为误差修正项，表示前期的非均衡程度），则变形后的式子可写成\DeltaY_t=\beta_0+\beta_1\DeltaX_t+\gamma_1ecm_{t-1}+\nu_t，这就是一阶误差修正模型。该模型表明，Y的变化取决于X的变化以及前一时期的非均衡程度。误差修正项的作用在于，当某时刻Y大于其长期均衡解时，误差修正项为负，会使Y减少；当Y小于其长期均衡解时，误差修正项为正，会使Y增大，体现了长期非均衡误差对Y变化的控制。在实际分析中，变量常以对数形式出现，此时长期均衡模型中的\alpha_1可视为Y关于X的长期弹性，短期非均衡模型中的\beta_1可视为Y关于X的短期弹性。根据Engle与Granger在1987年提出的Grange表述定理，如果变量X与Y是协整的，那么它们之间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型来表述。建立误差修正模型通常采用Engle-Granger两步法：第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（即长期均衡关系参数）；第二步，若协整性存在，则以第一步求得的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。在研究我国原油现货与布伦特原油期货价格关系时，由于前文通过协整检验已确定两者存在长期稳定的均衡关系，在此基础上，利用Eviews软件构建误差修正模型。首先，进行协整回归得到协整方程，然后以协整回归的残差作为误差修正项，建立误差修正模型如下：\DeltaOSP_t=\alpha_0+\alpha_1\DeltaBCF_t+\alpha_2ecm_{t-1}+\epsilon_t其中，\DeltaOSP_t表示我国原油现货价格的一阶差分，\DeltaBCF_t表示布伦特原油期货价格的一阶差分，ecm_{t-1}为误差修正项，即上一期我国原油现货价格与布伦特原油期货价格偏离长期均衡关系的程度，\alpha_0为常数项，\alpha_1和\alpha_2为待估参数，\epsilon_t为随机误差项。利用Eviews软件对模型进行估计，结果如下表4所示：变量系数标准误差t统计量P值C0.01230.00562.19640.0287\DeltaBCF_t0.45680.08725.23850.0000ecm_{t-1}-0.32150.0768-4.18620.0001从表4的估计结果可以看出，误差修正项ecm_{t-1}的系数为-0.3215，且在1%的显著性水平下显著。这表明当我国原油现货价格与布伦特原油期货价格在短期内偏离长期均衡关系时，误差修正机制会发挥作用，以-0.3215的调整力度将非均衡状态拉回到长期均衡状态。当本期布伦特原油期货价格发生变化时，我国原油现货价格会随之变动，\DeltaBCF_t的系数为0.4568，说明布伦特原油期货价格每变动1个单位，我国原油现货价格在短期内会同向变动0.4568个单位。这进一步验证了两者之间存在紧密的价格关联，且布伦特原油期货价格对我国原油现货价格在短期波动中具有显著的影响。五、影响价格关系的因素分析5.1供求因素全球原油市场的供需格局是影响我国原油现货与布伦特原油期货价格关系的关键因素之一。从供应端来看，石油输出国组织（OPEC）在全球原油供应中占据着举足轻重的地位。OPEC成员国拥有丰富的石油储量，其产量决策对全球原油市场的供应平衡有着深远影响。当OPEC实施减产协议时，全球原油供应量会相应减少。以2016年底OPEC与非OPEC产油国达成的减产协议为例，该协议旨在应对全球原油市场供应过剩的局面，OPEC成员国承诺大幅削减原油产量。这一举措导致全球原油市场供应减少，市场对原油供应短缺的预期增强，推动布伦特原油期货价格大幅上涨。我国作为原油进口大国，国际原油市场供应的减少使得我国原油进口面临一定压力，国内原油现货市场供应趋紧，进而带动我国原油现货价格上升，使得两者价格在上涨趋势上表现出一致性。美国页岩油产量的变化也是影响全球原油供应格局的重要因素。近年来，美国页岩油革命取得重大突破，页岩油产量迅猛增长。美国能源信息署（EIA）数据显示，2010-2020年期间，美国页岩油产量从每天不足500万桶增长至每天超过900万桶。美国页岩油产量的大幅增加，改变了全球原油供应格局，使得全球原油市场供应过剩局面加剧。在供应过剩的压力下，布伦特原油期货价格受到下行压力，持续下跌。我国原油现货市场同样受到冲击，由于国际原油价格下跌，我国进口原油成本降低，国内原油现货价格也随之下降，两者价格在下跌过程中相互关联。从需求端来看，全球经济增长状况对原油需求有着直接影响。当全球经济增长强劲时，工业生产活动活跃，交通运输业蓬勃发展，对原油的需求大幅增加。中国和印度作为全球两大新兴经济体，经济增长迅速，对原油的需求持续攀升。根据国际能源署（IEA）数据，2010-2020年期间，中国原油需求年均增长率达到5.5%，印度原油需求年均增长率达到4.2%。随着中国和印度等国经济的快速发展，对原油的进口需求不断增加，推动全球原油市场需求上升。在需求旺盛的情况下，布伦特原油期货价格上涨，我国原油现货市场也因需求增加而价格上升，两者价格呈现同涨态势。相反，当全球经济增长放缓时，工业生产活动受到抑制，交通运输业需求下降，原油需求随之减少。2008年全球金融危机爆发后，全球经济陷入衰退，原油需求大幅下降。国际原油市场供过于求局面加剧，布伦特原油期货价格暴跌。我国经济也受到金融危机的冲击，经济增长速度放缓，对原油的需求减少，国内原油现货价格也随之下跌，两者价格在经济衰退时期共同下跌。季节性因素对原油需求也有显著影响，进而影响我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系。在夏季，随着气温升高，人们出行意愿增强，汽车使用频率增加，汽油需求进入旺季。汽油作为原油的重要下游产品，其需求的增加直接带动了原油需求的上升。炼油企业为满足市场对汽油的需求，会加大原油采购量，提高原油加工量，从而推动布伦特原油期货价格上涨。我国原油现货市场同样受到夏季汽油需求旺季的影响，原油需求增加，价格上升，与布伦特原油期货价格走势一致。冬季是取暖油需求高峰，尤其是在北方地区，随着气温降低，供暖需求增加，对取暖油的需求大幅上升。取暖油同样依赖原油炼制，这使得冬季原油需求也处于高位，支撑原油价格上涨。布伦特原油期货价格在冬季取暖油需求的推动下上升，我国原油现货市场在冬季也因取暖油需求增加，对原油的采购需求上升，价格上涨，两者价格在冬季呈现同步上涨趋势。5.2地缘政治因素地缘政治因素对原油供应和市场预期有着深远影响，进而深刻影响着布伦特原油期货价格以及我国原油现货价格。中东地区作为全球最重要的原油产区，其地缘政治局势的任何风吹草动都能在原油市场掀起波澜。该地区集中了全球约60%的已探明石油储量，沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克等主要产油国的原油产量在全球原油供应中占据着举足轻重的地位。中东地区冲突频繁，如2011年的利比亚战争，利比亚国内局势动荡，导致其原油生产陷入停滞，大量石油设施遭到破坏，原油日产量从战前的约160万桶骤降至不足10万桶。这一供应端的巨大冲击，使得国际原油市场对供应短缺的担忧急剧升温。在布伦特原油期货市场，投资者纷纷调整预期，大量买入期货合约，推动布伦特原油期货价格在短时间内大幅上涨，从战前的每桶约90美元飙升至每桶120美元左右。伊朗核问题也是影响原油市场的重要地缘政治因素。长期以来，伊朗核问题引发国际社会广泛关注，西方国家对伊朗实施了多轮制裁。这些制裁措施严重限制了伊朗的原油出口，伊朗原油出口量一度大幅下降，从制裁前的每天约250万桶降至不足100万桶。原油供应的减少引发市场对全球原油供应稳定性的担忧，布伦特原油期货价格随之上涨。2012-2013年期间，在伊朗核问题紧张局势加剧以及制裁措施不断升级的背景下，布伦特原油期货价格持续攀升，维持在每桶100-120美元的高位区间。地缘政治因素对我国原油现货价格的传导路径主要通过国际原油市场的供需变化和价格传导实现。我国作为全球最大的原油进口国之一，原油进口依存度高，国际原油市场的供应短缺或价格波动会直接影响我国原油进口成本和国内市场供应。当布伦特原油期货价格因地缘政治因素上涨时，我国进口原油的成本增加，国内原油现货市场供应趋紧。炼油企业为维持生产，不得不提高采购价格，从而带动我国原油现货价格上涨。我国原油现货市场的价格调整还受到国内市场供需结构、政策调控等因素的影响，在一定程度上会对价格传导产生缓冲或放大作用。5.3经济数据与政策因素主要经济体的经济数据对原油价格有着显著影响，以美国GDP数据为例，作为全球最大的经济体，美国的经济状况对全球原油市场需求有着举足轻重的引领作用。当美国GDP数据表现强劲时，意味着美国国内经济增长态势良好，工业生产活动活跃，制造业、建筑业等行业对原油的需求大幅增加。企业扩大生产规模，需要更多的能源支持，交通运输业也因经济活动的繁荣而更加繁忙，对汽油、柴油等原油制品的需求急剧上升。这种旺盛的需求传导至国际原油市场，推动布伦特原油期货价格上涨。2017-2018年期间，美国GDP增长率维持在较高水平，经济增长强劲，市场对原油需求预期乐观，布伦特原油期货价格也随之稳步上升，从每桶50美元左右上涨至每桶80美元左右。反之，当美国GDP数据不及预期，显示经济增长放缓时，市场对原油需求的预期会大幅下调。企业可能会削减生产规模，减少对原油的采购，交通运输业的需求也会相应下降，导致原油市场供过于求的局面加剧，布伦特原油期货价格面临下行压力。2008年全球金融危机爆发后，美国GDP出现负增长，经济陷入衰退，布伦特原油期货价格从每桶140美元左右暴跌至每桶40美元左右，充分体现了经济数据对原油价格的巨大影响。货币政策调整也是影响原油价格的重要因素。美联储作为全球最具影响力的央行之一，其货币政策调整对国际原油市场产生着深远影响。当美联储采取加息政策时，美元利率上升，吸引全球资金回流美国，美元汇率走强。由于原油是以美元计价的大宗商品，美元走强使得其他国家购买原油的成本增加，在一定程度上抑制了原油需求。投资者对原油市场的投资热情也会因加息而降低，导致原油市场资金流出，进一步对布伦特原油期货价格形成下行压力。2015-2018年期间，美联储多次加息，美元指数持续上升，布伦特原油期货价格在这一时期总体呈现震荡下行的态势。相反，当美联储实施降息政策时，美元利率下降，美元汇率走弱。这使得以其他货币购买原油的成本降低，刺激原油需求增加。降息政策还会促使投资者寻求更高回报的投资领域，原油市场作为具有较高投资潜力的领域，会吸引更多资金流入，推动布伦特原油期货价格上涨。2020年初，为应对新冠疫情对经济的冲击，美联储紧急降息至接近零利率水平，美元汇率走弱，布伦特原油期货价格在随后的一段时间内逐渐企稳反弹。我国作为全球重要的原油消费国，经济数据和政策因素对我国原油现货价格也有着重要影响。我国经济增长数据直接反映了国内对原油的需求状况。当我国GDP保持较高增速时，工业生产和交通运输业对原油的需求旺盛，推动国内原油现货价格上升。2010-2013年期间，我国经济保持高速增长，GDP增长率维持在8%以上，国内原油需求强劲，原油现货价格也随之稳步上涨。我国的能源政策对原油现货价格同样产生着重要影响。政府出台的节能减排政策，鼓励企业提高能源利用效率，减少对原油等传统能源的依赖，这在一定程度上抑制了国内原油需求，对原油现货价格产生下行压力。而政府推动的能源结构调整政策，加大对清洁能源的开发和利用力度，也会影响原油在能源消费结构中的占比，进而影响原油现货价格。国家对原油进口政策的调整，如进口配额的变化，会直接影响国内原油市场的供应数量，从而对原油现货价格产生影响。5.4其他因素美元汇率作为影响原油价格的关键因素之一，与原油价格之间存在着紧密的反向关联。原油作为全球重要的大宗商品，在国际贸易中主要以美元计价。这一计价方式使得美元汇率的波动直接影响着原油的交易价格。当美元升值时，以其他货币购买原油的成本相应增加。对于欧洲、亚洲等地区的原油进口国来说，原本用一定数量本国货币能购买到的原油，在美元升值后，需要支付更多的本国货币，这在一定程度上抑制了这些国家对原油的需求。需求的减少会导致原油市场供过于求的局面加剧，从而对原油价格产生下行压力。例如，在2014-2015年期间，美元指数持续走强，升值幅度超过20%，同期布伦特原油期货价格从每桶110美元左右大幅下跌至每桶40美元左右，充分体现了美元升值对原油价格的抑制作用。相反，当美元贬值时，以其他货币购买原油的成本降低，这会刺激原油需求增加。新兴经济体如中国、印度等，在美元贬值时，进口原油的成本相对下降，企业采购原油的积极性提高，原油市场需求上升。需求的增加推动原油价格上涨。2008-2009年全球金融危机后，美国实施量化宽松货币政策，美元贬值，布伦特原油期货价格在随后的几年里逐步回升，从每桶30美元左右上涨至每桶100美元左右。替代能源的发展对原油需求产生了不容忽视的影响，进而影响着我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系。随着全球对环境保护和可持续发展的关注度不断提高，太阳能、风能、水能等替代能源得到了迅速发展。太阳能光伏发电技术不断进步，成本持续降低，在全球能源消费结构中的占比逐渐提高。国际能源署（IEA）数据显示，2010-2020年期间，全球太阳能光伏发电装机容量从不足40GW增长至超过700GW，年复合增长率超过30%。风能发电同样发展迅猛，海上风电和陆上风电项目不断涌现，在部分国家和地区已成为重要的能源供应来源。这些替代能源的发展，在一定程度上减少了对传统原油的依赖。在一些发达国家，随着太阳能、风能等清洁能源的广泛应用，对原油的需求增长速度放缓。德国大力发展太阳能和风能，其可再生能源在能源消费结构中的占比已超过40%，对原油的需求增长明显低于其他国家。这种需求结构的变化，使得原油市场面临一定的竞争压力，对原油价格产生下行压力。当替代能源的发展取得重大突破，成本进一步降低，市场份额进一步扩大时，布伦特原油期货价格和我国原油现货价格都会受到影响，价格上涨动力减弱，甚至可能出现下跌趋势。库存水平是反映原油市场供需关系的重要指标，对我国原油现货与布伦特原油期货的价格关系有着直接影响。原油库存主要包括商业库存和战略储备库存。商业库存是石油公司为满足日常生产和销售需求而持有的库存，其变化直接反映了市场当前的供需状况。战略储备库存则是国家为应对突发事件、保障能源安全而储备的原油，其动用和补充会对市场预期产生影响。当原油库存水平上升时，表明市场供应相对充裕，供大于求的局面加剧。石油公司为了减少库存积压，降低仓储成本，会降低原油销售价格，从而对原油价格产生下行压力。布伦特原油期货市场对库存变化反应迅速，当库存数据公布显示库存增加时，投资者会预期原油价格下跌，纷纷抛售期货合约，导致布伦特原油期货价格下跌。我国原油现货市场也会受到影响，由于国际原油价格下跌，国内进口原油成本降低，市场竞争加剧，原油现货价格也随之下降。相反，当原油库存水平下降时，意味着市场供应趋紧，供不应求的局面出现。石油公司会提高原油销售价格，以获取更高的利润，这会推动原油价格上涨。在布伦特原油期货市场，投资者预期原油价格上涨，会大量买入期货合约，推动期货价格上升。我国原油现货市场由于供应减少，价格也会相应上涨，以满足市场供需平衡。2016-2017年期间，全球原油库存持续下降，布伦特原油期货价格从每桶40美元左右上涨至每桶70美元左右，我国原油现货价格也随之上涨，两者价格在库存下降的背景下呈现同步上涨趋势。六、基于价格关系的市场应用策略6.1套期保值策略套期保值作为期货市场的重要功能之一，其原理基于期货合约与现货市场价格变动的高度相关性。由于同一种商品的期货价格和现货价格受到相同经济因素和非经济因素的影响与制约，在正常市场条件下，两者的价格走势基本一致。在期货合约到期时，必须进行实货交割的规定性使得现货价格与期货价格具有趋合性，即当期货合约临近到期日时，两者价格的差异接近于零，否则就存在套利机会。基于这一原理，企业或投资者可以在期货市场和现货市场进行相反方向的操作，通过在一个市场的盈利来弥补另一个市场的损失，从而实现降低价格波动风险的目的。对于石油企业而言，布伦特原油期货是一种重要的套期保值工具。以我国某大型石油进口企业为例，该企业每月需要从国际市场进口大量原油，以满足国内生产需求。由于国际原油市场价格波动频繁，企业面临着巨大的价格风险。若原油价格上涨，企业的进口成本将大幅增加，压缩企业利润空间；若价格下跌，企业库存原油的价值将缩水，同样会给企业带来损失。为了规避价格风险，该企业采用卖出套期保值策略。假设在5月份，企业预计7月份将进口100万桶原油，当前布伦特原油期货7月合约价格为每桶70美元，企业在期货市场上卖出1000手（每手1000桶）7月合约。到了7月份，原油价格下跌，布伦特原油期货7月合约价格降至每桶60美元，企业在期货市场上买入1000手7月合约进行平仓，盈利为(70-60)\times1000\times1000=100000000美元。在现货市场上，企业以每桶60美元的价格进口原油，相比5月份的价格降低了成本，虽然现货市场采购成本降低，但由