國際原油與國內柴油價格傳導機制研究

魏颯颯

中海油能源發展股份有限公司采油服務分公司 天津 300452

1 數據來源

考慮到Brent原油是全球原油定價基準，這里以Brent代表國際原油價格進行分析。柴油牌號種類眾多，其中0#柴油的應用最為廣泛，故以0#柴油價格代表國內柴油零售價格。考慮柴油價格相對穩定，柴油價格的日度數據幾乎沒有波動，筆者選取2018年的月度數據為樣本進行分析。國際原油價格原始數據來源英為財情Investing.com，將其按國家外匯管理局發布的不同時期美元對人民幣匯率中間價及原油體積與重量之間的單位進行換算，統一單位為元/噸用SER01表示。0#柴油價格原始數據來源于中華人民共和國國家統計局發布的《流通領域重要生產資料市場價格變動情況》，用SER02表示[1]。

2018年 國際原油價格（元/噸）國內柴油價格（元/噸）1月 3170 6364.5 2月 3040.2 6156.3 3月 3219 6001.4 4月 3475.3 6156 5月 3630.9 6430.5 6月 3839.6 6716.1 7月 3692.7 6691 8月 3860.9 7058.9 9月 4147.8 7604.9 10月 3843.1 8090.5 11月 2983.2 7618.8 12月 2701.5 6282.7

2 平穩性檢驗

在建立VAR模型前，首先要選擇合適的檢驗模式以檢驗變量的平穩性。

ADF的原假設存在單位根，若ADF值在1%臨界值下則表示嚴格拒絕原假設，在5%臨界值下則表示拒絕原假設，且一般認為P值在0.05水平下則拒絕原假設。檢驗結果表明：SER01的ADF檢驗值大于5%，不能拒絕原假設，序列不平穩；SER01按原時間序列的一階差分形式，其ADF值小于1%顯著水平且P值小于0.05，顯著地拒絕了原假設，序列達到平穩狀態。SER02的ADF檢驗值小于5%，顯著地拒絕了原假設，序列達到平穩狀態。

向量自回歸模型構建建模的第一步是合理確定滯后階數，筆者通過LagLengthCriteria方法分別估計了所有變量的1至5階滯后。滯后結果表明，SER01、SER02估計的最優滯后階數為2階,筆者將模型的最佳滯后階數確定為2階，從而建立了SER01和SER02的VAR模型。

由于構建的VAR模型必須是穩定的，否則結果無效，故需對模型的穩定性進行檢驗，由Eviews生成AR特征根圖，模型全部的特征根均位于單位圓內，印證了模型的穩定性，建立的VAR模型的估計有效[2]。

VAR模型估計結果顯示，國際原油價格不僅受自身滯后1期和2期的較大正向影響，還受柴油零售價格的負向影響，但相較而言，柴油價格對國際原油價格的影響程度較小，滯后1期的影響程度為1.1751，滯后2期僅為0.7974，而國際原油價格受自身滯后1期的影響程度為1.7542，滯后2期為0.2011，這說明國際原油價格主要受上月歷史價格的影響。柴油價格則不同，其顯著地受到國際原油價格波動的影響，在滯后1期國際原油價格每波動1%，就會正向推動柴油零售價格隨之變動1.75%，在滯后2期每波動1%則會負向影響柴油價格變動0.58%。柴油價格也受自身歷史價格的影響，但其在滯后1期的影響程度為0.2294，滯后2期為0.378，均弱于國際原油價格的影響，即國際原油價格才是影響柴油零售價格的最主要因素[3]。

3 脈沖分析

在VAR模型中，任意變量隨機擾動項的一個沖擊不僅會直接影響這個變量，還會通過模型的動態滯后結構影響其他變量的取值，而這一影響可以通過脈沖響應函數來體現。因此，為直觀地顯示模型變量間的動態交互關系，筆者分別研究了SER01和SER02受到一種外界因素沖擊時對彼此當前值及未來值產生的動態影響，結果如圖1所示。

圖1 國際原油與國內柴油價格的脈沖響應分析

圖1 顯示兩組脈沖響應函數均先在一定時期內上下波動后逐步收斂于0。對柴油零售價格來說，其對國際原油價格的一個正向沖擊產生了正響應，在滯后2.5個月的脈沖響應最大。由此可見，而柴油價格對國際原油價格波動的反應約滯后2.5個月。