国内外石油价格波动性及其互动关系，本文主要内容关键词为：波动性论文,互动关系论文,石油价格论文,国内外论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
如果说“石油是工业的血液”是对工业化时代描述的话，那么，“石油是社会经济和生活的动力”则适合于当今世界。事实上，历史上从来还没有任何一种商品能像石油那样，对人类生活产生过如此大的影响，对国际政治经济产生过如此大的冲击。世界各国的政要和普通百姓，都无一例外地对石油表现出了极大的关注（杨景民等，2003）。近年来，在国际石油价格持续上涨、屡创新高的背景下，国内油价也持续攀升，从而对我国社会经济发展和人民生活产生了重大影响。日益升高的对进口石油的依存度使中国更加深刻地体会和认识到了油价的不稳定性（林伯强，2007）。
目前，国内外已有许多文献对油价波动的原因、特征，以及油价波动对经济的影响等进行了广泛而深入的研究。Lynch（2002）总结了世界石油价格波动的历史，分析了油价波动的深层原因；Sharma（1998）的研究发现，基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能更好地描述石油价格收益率的“尖峰厚尾”特征；Hamilton（2000）建立了石油价格波动与GDP增长的非线性模型，认为油价的大幅波动破坏了经济核心部门的生产和消费关系。国内学者（例如，焦建玲等，2004；史丹，2003；梁永乐，2006；赫丛喜等，2006；李国俊等，2005）对油价波动的有关研究，以描述性的定性分析为主。这些研究着重分析我国当前油价机制的效果、缺陷及完善措施。在定量研究方面，冯春山等（2003）建立了国际油价的ARCH模型；潘慧峰等（2005）运用GARCH模型和Granger因果检验分析了纽约和新加坡两个石油市场波动的溢出效应；张意翔等（2007）分析了国内外原油价格的互动关系，但该文没有涉及油价的波动性。因此，就目前的研究成果来看，对于国内外油价波动的短期互动性及长期关系的综合研究成果并不多见。
本文在定性分析国内外原油价格形成机制及价格波动原因的基础上，分析国内外原油价格波动的基本统计特征，应用基于chen and Liu（1993）的Gomez and Maravall（1997）和（Charles and Dame（2005）方法探测并修正时间序列的异常值，进而建立油价波动的GARCH模型；应用Hamao（1990）的波动溢出效应模型分析国内外油价波动的短期相依性和互动性；应用协整理论、基于向量自回归的Granger因果检验和误差修正模型，对国内外油价波动性、风险传导的长期均衡关系以及短期波动模式进行实证研究；最后，总结计量分析的结果，并简要分析本研究的若干政策含义。
二、石油价格与石油市场
（一）国际石油价格机制与国际石油市场
价格是市场的关键和核心。价格机制作为市场化程度的一个主要标志，价格理应由市场的自发力量决定。但国际价格远非完全自由竞争市场买卖双方自由竞价的结果，而是一个由世界各国围绕石油定价权进行剧烈角逐和相互博弈的产物。由于石油资源集中在少数国家，石油卖方市场的垄断程度很高，在这个意义上，石油供给市场是个寡头垄断市场；而其买方市场的垄断程度较低，因此石油需求市场属于垄断竞争市场。尽管如此，石油作为一种商品，其价格的形成仍遵循着普遍的市场经济规律。
石油价格是其影响因素的多元函数，且各影响因素之间的关系错综复杂。刘希宋等（2006）将油价的影响因素分为生产成本、石油产量、石油需求、替代产品、库存变化及社会经济因素6大类。
石油的生产过程包括勘探、开发、建设、采油以及作业等一系列活动，其成本包括为获得矿区使用权所支付的费用、勘探、开发、生产作业费以及辅助生产设施与设备的购置费用等。成本和油价的关系为：成本增加油价也相应提高。油价提高到一定程度，在供需规律作用下，油价反过来抑制需求，需求量减少，油价上升速度也相应放慢。国际石油市场上的主要供应商是OPEC国家和国际大石油公司，而国际大石油公司的平均成本水平决定着石油价格下限。在过去10多年中，由于勘探开发技术的快速发展，石油成本降低了30％，国际大石油公司的平均井口成本已降至9美元／桶左右，加上运输费和必要的税费，石油的平均保本水平在12美元／桶以下。特别是大石油公司的在产井多数是20世纪80年代投产的油井，投资已收回，只要投入操作成本（约5美元／桶）就可以生产。因此，当1998年国际油价一度下降到10美元／桶以下时，雪佛龙公司声称只要油价高于10美元／桶，该公司就能盈利。
国际石油市场是一个典型的供求起伏跌宕的市场。杨景民等（2003）认为，国际石油的供求结构主导油价，市场结构引导油价，社会与政治（指突发性政治事件）是影响国际油价的敏感性因素。替代能源及合成燃料的供给成本决定了油价的上限。
国际石油市场经过100多年的发展，在西方发达国家的现代市场经济体系下，已形成了比较完整的现货市场和衍生产品市场（如人们熟知的期货市场，以及互换和期权等）体系。目前主要的石油现货市场有5个，即美国市场、新加坡市场、加勒比海市场、地中海市场以及西北欧市场，其中新加坡市场尽管只有10多年的历史，但因其地理位置优越，发展极快，现已成为南亚以及东南亚的石油交易中心。主要的石油期货市场有纽约商品交易所、伦敦国际石油交易所以及近年新兴的东京工业品交易所。
以五大现货市场和三大期货市场为主的国际石油市场的格局决定了其定价机制（李国俊，2005）。国际市场的石油交易大多以各地区的基准油为定价参考，以基准油在交货或提单日前后某一段时间内现货市场或期货市场价格加上升（贴）水作为原油贸易的最终结算价。期货价格在国际石油定价中扮演着关键角色，在国际经济格局中发挥着越来越重要的作用。在各种报价系统中，由于石油种类和品质繁多、原油集散地不同，通常选定几种原油作为该体系的标准石油，其他品种的石油根据这些标准定出相应的价格。在三大石油期货市场中，纽约商品交易所能源期货和期权交易量占三大期货交易所总量的一半以上，其西德克萨斯中质原油（WTI）是全球交易量最大的商品期货，也是全球石油市场最重要的定价基准之一，所有北美生产或销往北美的原油都以WTI原油作为定价基准。伦敦国际石油交易所交易的北海布伦特原油也是全球最重要的定价基准之一，全球原油贸易的50％左右参照布伦特原油定价，英国和欧洲其他国家所使用的原油价格就是这一价格。海湾地区生产的石油常常使用迪拜原油作为参考标准。OPEC的一揽子油价是根据七种原油的均价制定的。在现实交易中，西德克萨斯轻质油价、布伦特油价和OPEC一揽子油价差别很小，三者之间的相关性非常强。此外，日本的石油期货市场虽然历史很短，但交易量增长很快，在东亚地区的影响力也日益增强（李国俊，2005）。
（二）国内石油价格机制
我国石油价格经历了单一的国家计划控制、双轨制及与国际接轨三个阶段。每个阶段都有其鲜明特色。石油价格形成机制的阶段性变化也反映出中国石油定价逐步市场化的过程。（1）单一的国家计划控制阶段。1981年以前，中央政府对油价实行单一的计划控制，只是在国际油价发生重大波动的1960年和1971年进行两次计划价格调整。其中1960年的价格奠定了中国几十年的石油价格基础，而1971年的价格反而比1960年有所下降。同其它商品价格一样，计划经济时期的石油价格仅仅用于会计结算，并不起市场调节作用，石油调拨完全取决于国家的计划。（2）1981—1998年期间是双轨制阶段。国务院决定自1981年开始，对原石油部实行原油产量包干政策，即允许超出包干基数1亿吨的超产油，以国际油价出口或以计划内高价在国内销售，所得收入由石油部支配，主要用于加强石油资源的勘探开发力量。原油价格从此进入双轨制时代。此后几年，市场价和平价之间的差距逐步扩大，两者的差距到1987年已达207元／吨左右。1992年9月，国家进一步放松对油价的控制，上调了部分计划内原油价格，完全放开计划外油价，取消石油最高限价。这些改革措施在一定程度上缓解了油价过低的状况，但油价形成机制中存在的问题仍未解决。（3）1998年6月1日，我国国内油价与国际油价接轨，从此实行新的价格机制和流通体制：采取锁定一个国际化的石油市场价格，以此为标准，加上相应的运输成本、关税等费用，计算出国内石油的终端销售价，再按5％的利润空间倒推出批发价（刘希宋等，2006）。新机制实施之初，我国每月的原油交易价是以上月新加坡原油均价为基准，加上适当的贴水确定的。当新加坡原油价格在本月的波动幅度超过5％时，下月的国内原油价格也作相应调整。由于这一机制后来被恶意操控，于是，我国于2000年6月开始逐月与国际市场价格联动。这一定价机制是由国家发展改革委制订原油的基准价和成品油的零售中间价，由石油天然气集团公司和石化集团公司供销双方参照基准价，协商确定原油价格；成品油价格由两大集团公司在8％的幅度内制定具体的零售价。基准价和中间价是根据新加坡、纽约、鹿特丹三地的现货市场价，每月按6∶3∶1的权重进行加权平均计算得出。
三、变量选取、数据及其异常值的探测与修正
（一）变量的选取与数据
本文选取欧洲布伦特原油价格作为国际油价的代表，大庆原油价格作为国内油价的代表来研究国内外石油价格波动性。选取这两种价格基于以下原因：首先，石油产品体系庞大，石油价格纷繁复杂，对油价的分析必须选择一个最具代表性的产品价格进行研究。原油处于整个石油产业链的最上游（魏一鸣、方朝亮等，2006），原油价格的波动会传导到整个石油产业链，进而使成品油价格发生同向变动。其次，目前国际上的原油交易以三大原油为基础。它们分别是WTI、Brent和Dubai。它们之间的价格对比是决定全球原油流向的主要因素。全球原油贸易的50％左右都参照Brent原油定价。所以，从某种意义上来说，Brent原油市场是全球原油贸易的核心。另外，大庆油田就油气探明储量和平方量而言，是我国最大的油区，也是世界最高产的油气产地之一，大庆原油产量约占中国原油产量的40％多。大庆原油价格基本代表了我国整体原油价格水平，也是国际上采用的中国原油价格的代表。
本文选取从1998年6月—2007年8月Brent原油和大庆原油现货价格的周数据，共483个样本数据①。分别记大庆和Brent的油价为DP和WP，图l直观表示出国内外油价的时序图。由图1可见，国内外油价有很相似的变化趋势，波动幅度很大，且不规则，很可能存在异常值（outliers）。
图1 国内外石油市场价格时序
注：DP表示国内原油价格；WP表示国际原油价格。
（二）异常值探测与校正
异常值是指偶发事件或冲击对经济和金融时间序列产生了显著影响，从而使其数值明显偏离其所在样本的其余观测值（Charles and Dame,2006）。最早由Box and Tiao（1975）基于干预分析提出的异常值探测方法，到目前已发展成为几种方法。本文使用由（Chen and Liu（1993）提出，并经Gomez and Maravall（1997）以及Charles and Dame（2006）发展和改进的一种实用算法。我们着重应用ARIMA模型探测异常值，希望能自动探测出影响国内外石油市场价格水平的重要事件和冲击。
根据Chen and Liu（1993），考虑4种类型的异常值：加性异常值（AO）、孤立异常值（IO）、水平变化（LS）以及临时变化（TC）。各种异常值对应的多项式ν（B）如下：
不同类型的异常值对变量的影响不同：AO对观测序列有迅速的、一次性的影响；LS使序列产生一个具有突发性和永久性的水平变化；TC表示一种影响会随着时间的延伸而逐步减弱，模型中的δ（0＜δ＜1）表示动态的衰竭效应。与其它类型的异常值相比，IO影响更具有内在性②，IO对平稳序列产生临时的影响，而对非平稳序列的影响是使其水平发生永久性变化（Chen and Liu，2003）。
AOs和IOs类异常值分别与序列的外生变化和内生变化有关。TCs和LSs类异常值更具有结构变化的特性，TCs表示序列有短暂的变化，而Lss则更着重反映永久性的冲击。不过，IO对序列水平的影响更长远。并且，序列中的LSs和IOs类异常值对应于序列一阶差分（即收益率）的AOs和IOs类异常值（Balke and Fomby,1991;Maddala and Kim,2000）。这时，这些异常值与异常收益有关。
表1异常值检测结果
序列日期 异常值类型 T-统计量
WP 2001年9月28日IO
-5.02
2003年3月21日IO
-4.01
DP 2001年9月28日IO
-5.70
2001年11月12日
TC
-5.47
2001年11月23日
TC
-6.48
2004年12月10日
TC
-6.21
2004年12月24日
AO
4.10
在实际应用中，使用似然比统计量检测异常值。本文应用TRAM0程序及其提供的似然比统计量临界值进行异常值检测，结果见表1。
表1给出了国内外原油价格序列的异常值发生的日期、异常值类型以及t统计量。两个序列均被诊断为存在异常值，并且均有孤立异常值。具体来看，国际石油价格的两个异常值都是孤立型的，并且一个发生在2001年9月28日，考虑到数据是周收盘价，这反映9·11恐怖袭击事件。在大庆石油价格序列中，孤立异常值也与9·11事件有关，这反映出中国油价与国际油价的联动性，3次临时（TCs）变化，一次加性异常值，发生在2004年12月24日。
本文应用Charles and Darne（2005）方法校正异常值，记校正后的大庆和Brent油价分别为DPC和WPC，又记对数百分收益率序列分别为YC1＝100log（DPC／DPC（－1））和YC2＝100log（WPC／WPC（－1））。
校正后的序列水平值图示初步表明，国内外原油价格是非平稳的时间序列，呈现明显的长期趋势，而且是周期性上升的趋势。价格收益率都基本围绕在0均值上下波动，波动幅度较大，适合ARCH族模型建模，且在出现一些波动性集聚区间时，两市场收益率波动模式相似，说明国内外石油市场可能存在一定程度的相关性和波动影响的溢出效应。
表2给出了两市场收益率序列的基本统计特征，两收益率序列存在相近的均值水平和波动水平，均存在“尖峰厚尾”现象，且都不服从正态分布。ADF检验表明两收益率序列均在5％的显著性水平下拒绝存在单位根的假设，说明收益率序列是平稳的。
由表2，Q统计量充分说明了国内外石油价格收益率序列存在显著的自相关性，Q[2]（10）统计量表明两序列均存在条件异方差和波动集聚现象。为此，首先对原收益率序列进行线性滤波，再考查残差序列是否存在波动集聚现象，依据各自残差序列的ARCH效应检验结果，进而建立波动模型。
四、模型选择与设定
（一）石油价格收益率的GARCH模型
即使一个时间序列是平稳的，它的条件方差也可能会出现随时间变异的现象，即条件异方差模型（Engle，1982）。条件异方差模型可以有效刻画风险及收益率的波动程度，而且使这些波动性和风险度量具有时变性质，体现出新信息获得和新冲击出现所产生的动态影响。基于GARCH模型可以很好地刻画收益序列残差项的异方差性，本文采用GARCH模型分析石油市场价格波动性。
（二）两市场风险溢出模型
一个金融市场的波动程度不仅受自身过去波动的影响，还可能受到其它市场的波动的制约，这种市场间波动的传导机制被称为“波动溢出效应”。
Hamao（1990）曾利用单变量的GARCH模型通过两步法研究伦敦、日本和纽约股市间的波动溢出关系。具体步骤为：首先分别估计每个市场的单变量GARCH模型；第二步，取市场B前期的残差平方
作为t－l期该市场收益波动程度的度量指标，来考察该波动对另一市场A第t期波动的影响系数，从而检测波动在两市场间的溢出效应。这种两步法的计算程序相对简单，因而在许多文献中得到广泛应用。
采用Hamao（1990）提出的波动溢出效应模型分析两市油价波动的短期相依性和互动性，如从市场B向市场A的短期溢出效应可表示为：
（5）
其中表示前l期B市场的收益率冲击或者扰动，是现实当中已经实现的绝对波动程度，如果这些扰动项的系数在统计上显著为正，说明存在显著的溢出效应。
（三）两市场价格的协整关系检验与向量误差修正模型
协整描述的是变量之间的长期稳定的均衡关系，基于协整关系基础的向量误差修正模型则是反映变量的短期波动对长期均衡关系的偏离向长期均衡关系调整的动态过程。由于此模型较为成熟，读者可参考有关文献（例如，Tsay，2005）。
五、实证结果与分析
（一）波动模型的估计
如上所述，我国石油定价机制和石油市场的变迁是一个逐步与国际接轨的过程。其标志性变迁有两个重要日期：一是自1998年6月1日起，我国国内油价与国际油价接轨，我国每月的原油交易价是以上月新加坡原油均价为基准；二是2000年6月开始逐月与国际市场价格联动。国内原油价格是根据新加坡、纽约、鹿特丹三地的现货市场价，加权算出。鉴此，我们实证研究的样本区间选定为1998年6月～2007年8月。并且我们在国内油价模型中使用表示制度变迁的虚拟解释变量Z：2000年6月前取0值，之后取1。以此反映中国石油定价机制变化的影响。
为了得到最优模型，首先针对国内石油价格收益率序列的样本自相关和偏自相关特征，确定收益率模型的自回归和移动平均的阶数。对于国内油价模型，由于有虚拟解释变量Z，我们比较了各种可能模型，估计样本区间为：1998年6月—2007年8月，使用最小二乘法，估计结果见表3。
从对数似然值、AIC、SC以及调整
等指标综合判断，模型1优于其余模型，尽管虚拟变量的系数不显著。使用Q统计量检验模型1的残差，发现不存在相关性。但观察模型1的残差图，发现波动的“成群”现象：波动在一些时间很小，而在其它一些较长的时间内非常大。这说明误差项可能具有异方差性。
对残差平方相关性检验结果为：
（10）＝52.0（P＝0.00），这也说明残差序列可能存在异方差性。再进行条件异方差的ARCH LM检验，在5％显著性水平下，滞后4阶时ARCH效应仍显著。并且残差平方的自相关和偏自相关系数显著不为0，因此可以利用GARCH模型重新估计。考虑到收益率序列均存在较为显著的“尖峰厚尾”现象，采用基于GED分布的极大似然法估计两市场的GARCH模型。基于GED分布的国内市场GARCH（1，1）模型的估计结果如下：
均值方程：
方差方程中ARCH项和GARCH项的系数都是统计显著的并且对数似然值也有时增加，同时AIC值也变小了，这说明GARCH模型可以更好地拟合数据。10阶滞后的标准残差和标准残差平方的Q统计量的概率（P）值均大于10％，这说明经GARCH建模后，残差不存在自相关和波动集聚现象。方差方程式（7）中ARCH项和GARCH项的系数之和等于0.825，小于1，满足参数约束条件。
类似地，得到国际石油价格收益率模型估计结果：
均值方程：
通过估计GARCH模型得到的两市场的条件异方差如图2所示。由图形看出GARCH模型较好地描述了两市场的波动集聚现象。在方差方程中，ARCH项系数（α）和GARCH项系数（β）之和刻画了波动冲击的衰减速度，（α＋β）越接近于1，表明衰减的速度越慢。大庆市场的α＋β＝0.825＜1，其中β＝0.736，说明波动冲击的73.6％传递到下一期；而Brent市场的α＝0.066，β＝0.847，两者之和小于1，波动冲击的84.7％会在下一期延续，说明国际石油市场波动集聚现象和波动的持续性比国内市场更为严重。
图2 国内（H1）和国际（H2）石油市场价格波动水平比较
图2表明，两市场波动形式相似，但存在非常不同的波动特征：国际价格对于外部信息冲击反应迅速，这种反应会立刻表现在价格波动的剧烈变幅上，而且冲击影响持久力更强，而国内价格对于外部冲击反应缓慢，表现为较弱的价格波幅，并且冲击对下一期影响较弱。这和我国自1998年6月实行石油价格与国际接轨以后国内油价定价机制有很大关系，为了稳定经济运行，一方面国内价格反应国际油价变动趋势，另一方面为避免油价剧烈波动对经济带来很大冲击，国内油价定价的一个重要原则是要充分考虑社会各方面的承受能力，保持油价相对稳定。但是这并不意味着国内原油市场的风险较小。相反，从估计的方差方程（式（7）和（9））以及图2可知，截距项解释了波动的绝大部分，而国内油价波动的截距（2.346）远大于国际（1.264），波动的大幅度、大规模震荡为石油价格及其波动的预测带来了很大的不确定性。而且国内油价的大部分风险主要由国际市场传导过来，国内油价变动相对于国际油价处于被动地位，且存在滞后。
（二）短期波动性互动分析——Hamao溢出效应模型
在估计一个市场对另一市场的波动溢出效应时，根据AIC准则达到最小时确定最佳滞后阶数3。两市场的溢出效应模型估计结果列于表4。估计结果说明：显著地存在着从国际市场到国内市场的波动溢出效应，但国内市场对国际市场的波动溢出效应不显著。具体来看，h1方程表明，国际油价的波动对国内油价具有绝对的导向作用，即国际市场对国内市场的波动形成了一定程度的“溢出效应”。但h2方程说明，国内油价波动的前两期滞后对国际市场的影响不显著，只有3阶滞后才在10％显著水平有影响。
溢出效应模型也验证了我国的石油定价机制。自1998年6月起，我国实行的新价格机制主要是国内原油价格简单地与国际接轨，即每月的国内原油交易价是以上月新加坡原油均价为基准。这样，国际油价波动对国内油价波动产生“溢出效应”就不足为奇了。而中国作为世界主要的石油生产、消费和进口大国之一，不应仅仅作为国际油价波动“溢出效应”的接受方。尽管如此，国内油价波动对国际油价波动也产生一定的“溢出效应”，虽然这种影响较弱。
（三）国内外石油市场价格的协整关系分析
1.Granger因果关系检验
我们首先检验两石油市场价格Granger因果关系，检验结果（见表5）说明，在5％的显著性水平下，两市场价格收益率存在单向的Granger因果关系，国际油价对国内油价的引导作用是明显的，也验证了以上的推断：国内油价变动相对国际油价处于被动地位。
2.两市场价格长期协整关系检验
对经异常值校正后的国内外油价对数序列DPC和WPC进行Johansen协整检验。根据SC和HQ等信息准则确定VAR模型最优的滞后结构为2，进行协整检验，检验结果见表6。
两市场石油价格之间存在唯一的协整关系为③：
ln（DPC）＝0.131＋0.98ln（WPC） （10）
（0.06） （0.02）
可见，国内石油市场与国际石油市场之间存在显著的同向变动关系，中国油价对Brent油价的长期弹性是0.98。
VAR模型的方差分解是通过分析每个结构冲击对内生变量变化（用方差来衡量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。
图3描述方差分解结果。其中横轴表示滞后期数（单位：周），纵轴表示各市场价格冲击对另一市场价格变化的贡献率（单位：百分数）。该图显示：国际油价冲击对国内油价的变化贡献率在当期达到30％左右，在滞后2期时为35％左右，滞后5期时贡献度可达到近40％；而国内油价对国际油价变化的贡献率相对较低，在滞后5期时才达到20％左右，这与我国是当今世界第二大石油消费国，石油进口量占世界供应量高达6％的事实形成鲜明对比，可见我国在世界石油市场上价格的确定中缺乏发言权。国际油价对国内油价变化的影响很大，说明国内油价的变化相对滞后于国际油价。这可解释上世纪90年代以来中国政府对油价进行管制的现实，即中国在调控油价时具有时滞性，当国际油价上涨到高位时，国内油价才开始调价，而当国际油价下滑程度很严重时，国内油价却还维持在高位运行，从而形成油价倒挂。
图3 国内外石油市场价格变化贡献率
3.误差修正模型
应用上述的协整关系，可进一步建立误差修正模型如下④：
根据误差修正方程，两市场价格变化均受长期均衡关系的影响，国内外石油市场受均衡关系的影响基本相当。从具体系数估计值来看，当国际石油市场短期波动偏离长期均衡时，将以7.5％的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态；修正项对国内石油价格收益率是负的边际贡献，而对国际价格收益率是正的边际贡献，体现出当短期波动偏离长期均衡时，国内外石油市场调整的不同方向和力度。一方面，国际石油市场偏离均衡关系时仍存在较长时间的波动持续性而表现为正的误差修正项；而国内石油市场波动持续性较弱，在偏离均衡时，政府会对油价变动进行调控，进而在偏离长期均衡时会表现为反向回调；另一方面，国际油市上有大量的金融资本进行石油衍生品交易，这些投机资本的大量进出对市场具有一定的“助涨”或“杀跌”作用。同时，国际油市中不同力量的角逐（如OPEC等）也会促使市场“过度反应”，因而国际石油市场在短期偏离均衡时呈现较大的正向误差调整。
在VEC模型中，存在国内外石油市场的价格收益率的交互影响，因为滞后系数出现部分显著与不显著，体现了短期波动之间的相互影响。因此，VEC模型表明，国内外石油价格之间存在长期的协整关系，但是它们的短期波动过程存在着相异的波动模式。
六、结语
本文在定性分析国内外石油价格形成机制的基础上，应用多种计量经济学方法定量实证研究了国内外原油价格波动性及其相互关系。主要结论可概括如下：第一，国内外石油价格序列中都存在异常值，均有孤立异常值，其中9·11事件使国内外油价发生异常波动。第二，国内外石油价格波动均存在一定的集聚性和持续性，国际石油价格波动幅度更大，对外部冲击反应也更迅速，国内石油价格对于外部冲击反应缓慢且滞后，表现为较弱的价格波幅。第三，国内外石油市场之间在波动性的传导方面，存在着显著的波动溢出效应。国际石油市场对国内石油市场波动影响极为显著，表明国际油价的波动对国内油价具有绝对的导向作用；但国内市场的油价波动对国际市场的影响较弱。第四，两市场价格间存在显著的长期均衡关系。国际油价受均衡关系的影响更大，误差修正模型中的修正项对国内石油价格收益率是负的边际贡献，而对国际石油价格收益率的边际贡献为正，这说明国际油价存在着“助涨杀跌”的纯投机性的市场问题，而中国市场表现出当局对油价调控的特征。总之，通过实证分析，得出两市场油价波动性存在着互动性。两市场油价之间存在长期均衡关系与短期的动态调整，两市场波动性（风险）的传导呈现双向性，但是国际油价对国内油价具有绝对的引导作用。
上述结论引发如下的政策思考：
中国的石油对外依存度快速升高，目前已接近50％。由于国际石油市场对国内石油市场波动影响极为显著，国际油价的波动对国内油价具有绝对的导向作用。国际原油价格的波动将会更大地影响中国油品以及相关生产资料的价格，甚至影响整个宏观经济运行。
一般来说，影响石油价格的要素包括国际石油生产和消费的基本供求关系、政治及突发事件、投机因素、美元汇率走势等几个方面。目前有近7000个对冲基金活跃在石油期货市场，其交易量相当于总交易量的60％，控制的资金可能达1万亿美元。投机可以使石油价格大幅度波动，但是对石油的需求和供给才是国际油价的决定性因素，因为其它影响石油价格的因素（如投机）最终也要落到供求关系上来，当然，不可否认其它因素会极大地影响短期油价走势。人们普遍认为推高油价和使油价短期大幅度波动的罪魁祸首是投机，但是，投机利用的正是稀缺预期。因此，如何降低稀缺预期是石油政策的关键。
如果两市场价格间存在显著的长期均衡关系，国际油价的持续上涨会导致国内油价的持续上涨。考虑到地质学、科技（石油替代品）以及国际政治的真实情况，石油供给要满足高需求增长和维持油价稳定，确实困难很大。因此，只有相对较小的石油需求增长才能减弱稀缺预期，使石油价格回落或不会增长太快。也就是说，所有降低石油价格的政策举措都应当围绕减弱稀缺预期，主要包括减低石油需求增长速度和减少需求的不确定性。一般来说，需求增长速度越快，需求的不确定性就越大。因此，目前降低国内的石油需求增长速度是关键。
中国人均石油消费远低于世界平均水平。2005年，中国人均年石油消费为242公斤，世界人均为590公斤，美国则达3吨多，日本也有1.9吨。中国的人均石油消费只要达到目前的世界平均水平，其石油消费总量将达到6.5亿吨。同时中国的石油产量仍保持1.8亿吨的水平，届时中国的石油进口依存度将达72％（国际能源组织对此的预测是在2020年之前），超过目前美国的石油进口依存度（63％）。从消费量、消费增长量、中国进口依存度的快速增长；石油储采比快速下降；相对单一的石油进口源（中东50％以上）和相对单一的石油运输线（马六甲海峡60％以上）等石油现状和预期来看，中国的石油安全将日益脆弱，而且弱化速度比较快。
减少石油进口依存有两个途径：增加国内石油产量，或者减少石油消费。按目前的情况，除非找到适合国情的石油消费方式，现有的石油“开源节流”很难改变中国石油供应日益紧张的趋势，能源进口依存将不断增大，中国必须尽快建立充足的石油战略储备。
注释：
① 数据来源于美国能源情报署网站（http://www.eia.doe.gov/）。
② 除IO影响外，其它各种冲击对观测序列的影响是独立于模型的。
③ 估计系数下面括号内数字为标准差（下同）。
④ 为节省篇幅，这里不列出不重要的估计结果，需要的读者可向作者索取。
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