石油价格波动规律及其预警识别体系研究，本文主要内容关键词为：石油价格论文,规律论文,体系论文，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、问题提出
近年来，世界石油价格波动呈现堪虞态势，主要表现是价格波动愈加频繁且涨跌幅不断增大。2008年上半年石油价格单边上行，近日又急速回落，造成了本年度的石油价格危机之势，石油价格波动问题已经成为全球能源战略研究的热敏点。作为我国现阶段依赖的主导能源，石油价格上涨通过价格传导和风险扩散机制影响着国内经济。从宏观上看，不仅GDP增速放缓，汇率不稳，通胀压力加大，而且形成了宏观调控复杂，政策力度难以把握的局面。中观上，石油价格波动直接作用于石油依赖型产业，同时通过产业链的上下游传导作用，使风险扩散到产业全局，上市公司的现实不良表现和群众的悲观预期，更直接导致了我国股市的萎靡。微观上，个人消费者将直接成为高油价的承受者，导致部分消费紧缩或消费转移行为的产生。因此，寻找石油价格波动的内在规律，实现石油价格波动的有效预警，为调控提供理论和实践支持以抚平石油价格波动风险具有重大的现实意义。尤其是我国对石油价格波动规律研究较为匮乏和预警识别体系建设严重滞后的情况下，该方面的突破性研究就显得更为重要。
就世界各国的研究现状而言，国外对石油价格波动的研究起步较早，发展较为完善，而国内研究方面也逐渐迎头赶上。国际方面，石油价格波动从研究方法分类，主要有传统经济学方法（如Hotelling提出的可耗竭资源模型）、统计方法（如最小二乘模型、自回归移动平均模型、条件异方差模型、Granger因果关系模型、协整模型、向量自回归模型与误差修正模型等）和复杂计算机仿真（如博弈论方法、系统动力学方法、混沌和分形理论、人工神经网络）等，从不同角度定性和定量研究石油价格波动。国内方面，中国学者邓聚龙教授首创灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法，这是我国在价格波动领域的先驱性工作之一，其他学者如吕政、史丹、焦建玲、范英、张九天、魏一鸣等都在此领域有所建树。
二、理论构架
1.理论假设
本文的石油价格波动和预警识别所涉理论基于以下三条假设：石油危机主要表现形式是石油价格，通过石油价格波动率可以描述和表现；历史上公认的三次石油价格危机是有规律可循的；石油价格表现形式有多种，以期货价格研究为主线，因为期货价格是由众多的投资主体进行相互博弈形成的均衡价格，且领先并收敛于现货价格，有较强的预测作用。假设中的前2条既是后续实证的基础，也可以由后续实证验明。而第3条则已是经众多学者证明且公认的经典论断，故不再做进一步说明。
2.理论创新
石油价格波动及预警识别理论，顾名思义即研究石油价格在内外因影响下的变化以及由变化程度映射出的警戒状态及其响应机制的理论。本文提出的此理论有以下三处创新。
(1)石油价格波动率概念的引入，且同时从纵横向两个方面计算波动率。现今主流的石油价格波动及预警识别理论基本以石油价格量为唯一研究基础，相应的预警识别体系亦与之相附和。石油价格量作为数据基础，直观度较高，但代表意义有限。比如，石油价格水平从5元涨到10元和105元涨到110元增长值都是5，然而其影响完全不同，显然后者价格风险较为微弱。以波动率为核心，可以更好地体现风险概念，相对绝对价格量值体现了数据比较优势。另外，由于石油价格水平随着时间的推移而上涨，显然石油价格是一个平均水平递增的序列，这样的序列是非平稳序列且受季节影响较大，不易进行后续的数据处理。因此，选用价格量衍生出的波动率概念代替单纯的价格量值显然更为适宜。同时，由于波动率的计算方式多样，本文选取了最具代表性的纵横向波动率，从年度对比的纵向角度和时间顺延的横向角度两个维度同时度量波动率的变化情况。纵向波动率的计算目的在于得到年度同期石油价格相对临近几年平均波动情况，以判明是否出现了与相近年份相比的异常起伏，可见，纵向波动率体现的是同比概念，反映的是季节等同期因素的影响。而横向波动率的计算目的在于得到随着时间的推移，价格是否出现某一段时间内的宽幅波动，是短期时间内的环比，体现的是短期内交易、投机等影响作用下石油价格的波动情况。将纵横向波动率两者综合分析并共同验证后的结论方称为波动率有效判断，该判断可全面描述价格波动异常情况并量化石油价格波动，本文的预警识别体系就是综合纵横向波动率而设计的。
(2)采用分位数法协同专家法计量纵横向波动率的警限值，确定警区。警区是由警限来分割的，对于波动率这样的恒正数据，多由上下两个警限确定三重警区（一般依次以红黄蓝区表示），最上面的红色区代表波动最大，一般认为是危险区；黄色区次之，一般认为是风险区；蓝色区波动基本平稳，一般认为是安全区。在警限确定的方法选择上，采用分位数法协同专家法确定。众所周知，专家法是目前最为通用的警限确定方法，然而因其存在极端经验依赖和较强的主观随意性，该法被越来越多的学者所怀疑。本文为了弥补专家法的不足，根据模型自身的数据性质分析发现波动率数据基本为存在胖尾的正态分布，因此，借助正态分布的特性，近似认为上1%分位数和上10%分位数为三重警区的警限值。两者相互对照，若相差过大，则取两者中点；若近似接近，取分位数法结果为准。
(3)预警识别和调控方法的优化。先前主流的预警识别体系是上述基于价格量值的体系。相对旧的理论，本文的理论在预警判定标准和风险识别方法上有着本质性的差异，调控的方法上也有变化，其与旧理论的流程图对比分析如图1所示。
图1 创新对比分析
具体来说，旧理论的预警方法仅限于价格量和警限值的数值比较，如果价格量高于高警限，或者价格量低于低警限，则石油价格量值进入了预警区域，最终可直接调控价格量至一合适水平，使得石油价格量进入非预警区域，调控多为一次性完成。而本文的理论基于价格量却不囿于价格量，采取衍生而得的纵横向双重波动率数值作为数据基础，进入三重警区—五级识别的预警识别体系。体系的建立首先基于纵横向波动率数值及其警限值，得到纵横向波动率各自的风险情况（红黄蓝三区分布），之后借助组合分析，得到五级识别结果。本文认为，一般的，当石油价格纵横向波动率两个同时进入红色区，则认为石油价格失控；有一个进入红色区，另外一个进入黄色区，则认为发生价格危机；若一个进入红色区，而另外一个进入蓝色区，或者两个均进入黄色区，则认为存在价格风险；若一个进入黄色区，另外一个进入蓝色区，则认为石油价格震荡；只有两个均在蓝色区，才认为价格平稳。一般来看，失控状态处于非常极端的波动状态，甚至会引发类似冰岛国家破产的现象，这是非常极端的一种状况，在后续的实证分析中可以发现，全球石油价格波动历史上尚未出现此种状态。而危机和风险状态作为次于失控的状态将成为政策调控的对象；价格震荡和平稳则处在调控对象范围之外，认为其波动属于正常状态。下面的表1是五级识别组合。
表1五级识别组合
纵/横向波动率
横/纵向波动率
状态识别
红色区红色区价格失控
红色区黄色区价格危机
红色区蓝色区价格风险
黄色区黄色区价格风险
黄色区蓝色区价格震荡
蓝色区蓝色区价格平稳
当石油价格波动率进入失控、危机、风险区，认为系统预警，需要调控；当进入震荡和平稳区，认为系统非预警状态，不需调控。若预警识别体系预警，则借助价格量调控使得波动率波动相对减弱，之后再次进入预警识别体系，若依然预警，再次调控价格量，多次循环，最终进入非预警状态，调控完成。本文的调控方法并非一次性完成，而是多次缓步推进，这对调控的适用性更强，即通过多次价格量微调，在不过分触动原有价格水平的情况下使得波动平抑，这也和前述的一次性调控完全不同。
由上述分析得到由波动决定的石油价格失控、危机、风险、震荡、平稳五个状态的五级识别体系。笔者认为，当价格波动出现风险及危机时，为避免失控（目前历史未现）并尽快恢复价格平稳应针对价格实施调控。识别石油价格状态的依据是波动率，调控基础是价格量，两者互为因果，协调生效，当价格量的回归使波动平抑后则调控过程完毕。
3.理论要素
石油价格波动及预警识别的定义是石油价格在一定时期内的价格变化规律及其警限确定的基础上对状态的判断和识别。本文基于前文的三条假设，运用三处创新理念，笔者提出了石油价格波动及预警识别理论，其主要研究方法是石油价格波动及预警图，该图包括的两项要素是波动率曲线和警限值。波动率曲线是各年波动率数值的对比和分析图，量化计算价格的波动，而警限值是波动率数值的多级预警边界值，应用分位数方法协同专家法加以计量。
(1)波动率曲线。本文引入金融学科较为通行的波动率作为研究石油价格波动问题的主要方法，且创新性地引入了纵向相对波动率（下文简称纵向波动率）和横向集群波动率（下文简称横向波动率）的概念。纵向相对波动率是指年内各个时点石油价格数据相对于前若干年同一个时点价格均值的变动幅度，即对各个年度具体某个时点进行同期的纵向比较以发现该时点石油价格是否存在异常的上升或者下降。纵向波动率主要以时间纵向为序，故简称为纵向波动率。纵向波动率由纵向波动率原值求得，原值
计算方法见式(1)。
横向集群波动率描述分段时间内多组数据的波动情况，即某时段（一般以月为单位）内各分子时点数据与时段内数据均值的整体偏离程度，或者说是某段时间内各个时点进行横向比较以发现某段时间各时点石油价格是否存在异常偏离，用集群数据的标准差表示，简称横向波动率。如式(4)所示，横向波动率用
综上，且由上述波动率计量方法可知，波动率数值均为非负，波动率数值增大，说明石油价格波动强化；波动率数值减小，说明石油价格波动弱化。波动率数值用波动率表统一记录。波动率曲线作为波动率数值的直观诠释，更加清晰地描述了波动率序列变化及其峰谷情况，其横轴是时间，纵轴是波动率数值（纵向波动率和横向波动率），见图2。波动率曲线上的点和波动率表内的数据一一对应。由于波动率数值均为非负，故波动率曲线落在第一象限，当波动率曲线上升时，说明波动强化；当波动率曲线下降时，说明波动弱化。
图2 波动率曲线
(2)警限值。警限值是在波动率曲线数值分布的基础上，利用数学方法确定各个分界区位，表述预警水平界线点的数值，一般求取两个警限值，设为三重警区。本文中警限值采用分位数法和专家法共同确定，尽量以分位数法为准，专家法数据为辅助，弥补了专家法的理论缺陷。石油价格纵横向波动率已经由波动率表和波动率曲线描述，进而可得到石油价格波动率的密度分布图。分位数方法提出的理论基础就在于，后续波动率数据计算结果可以验证，石油价格波动率分布均为存在胖尾的正态分布状。作为概率论的典型分布，可以将正态分布小概率事件的分位数提法引入本理论。经过综合分析，拟将上1%分位数和上10%分位数作为三重警区的警限值。因此，分位数方法得到预警限值的步骤是：①画出原波动率数据的密度分布图，同时取上1%分位数
和上10%分位数
)作为警限值，分别得到纵横向波动率的三重警区，即红色区[+∞)、黄色区[,)、蓝色区(-∞,)，警限值本身都处于高一级的状态区域。理论解释是，在波动率的密度分布图上，波动率越趋向于右侧，则波动风险越大，因此落在上1%分位数以上的区域，即红色区的数值近似极端值，确是危机的表征，而随着波动率数值的变小，黄色区和蓝色区风险依次减弱。到此，可以分别获得横纵向波动率的警限值和对应警区。②设计调查问卷，利用专家法得到石油价格波动的三重警区的警限值（具体做法是根据各种客观标准或准则进行研究，首先确定出绿灯区的上限，接着在此基础上确定出各个不同警戒区间的上下限值。这些准则包括多数、半数和均数原则，然后将各种结果加以综合，得到多数专家认可的科学结论）。③将分位数方法和专家法的结果相互对照，若两者的结果相差过大，则取两者中点作为最终警限；若近似相同，取分位数法结果为准。在后面的实证阶段，可以发现两者结果差异不大。综上，得到波动率曲线和预警限值，则可以根据前述的理论内容最终完成三重警区—五级识别体系（图3、图4）。
图3 警限值,
图4 三重警区
三、历史实证
本文选取1984年1月6日到2008年9月26日WTI原油期货合约周价格作为数据对象，期间包括了1990-1991年第三次石油危机时段（其时序图见图5）。需要注意的是，此处周价格的选取并非周最后交易日价格（即周五收盘价），而是选取日价格五日平均数。相比周末单日收盘价而言，其代表性和准确性更强，因此，通过日价格五日平均首先得到周价格。通过石油价格周价格时序图粗略发现，石油价格高位上行，1990-1991年出现较尖锐的峰，2008年石油价格取得历史最高值且上升斜率明显增大，之后从年中开始又急速下降，呈现出与1990-1991年相似且更为尖锐的峰，目前仍在下降通道中。从价格量值综合来看，数据期内主要的几个波峰出现在1990-1991年、2000年、2005-2007年、2008年，其中，1990年是公认的危机年份，其他年份均为部分学者质疑的危机年份。当然，价格量本身似乎还不能说明波动状况，下面我们首先建立起石油价格三重警区—五级识别体系，同时在过程中验证假设的合理性。
图5 WTI价格时序
1.求取波动率曲线
(1)纵向波动率曲线。根据石油价格纵向波动率的计算方法，得到周纵向波动率情况，由于选用了当年和前两年同期价格，故石油价格纵向波动率数值从1986年开始计得。石油价格纵向波动率曲线RATEl表示如图6。采用和后续横向波动率相同的时间跨度，将周纵向波动率通过均值计算转化为月纵向波动率作为纵向波动率指标。通过月纵向波动率结果发现，1990-1991年、2000年、2005年和2008年明显波动数值偏大，波动率曲线骤增骤降，存在石油价格风险高可能性。1990-1991年和2000年的纵向波动率峰值均在1.1附近，2005年峰值位于0.7附近，而2008年上半年的峰值持续上攻至0.9附近，近期开始回落，截至数据期止，已回落到0.6附近。
(2)横向波动率曲线。横向波动率采取月度横向波动率，采用标准差计算方法，对价格周数据进行每月标准差计算，最终得到月度波动率RATE2，其时序图结果如图7。横向波动率也有明显的年度峰值。1990-1991年峰值达到了3.8，2000年峰值大概在2.8，2003年出现了和1990-1991年齐平的峰值，值得特别注意的是2008年，仅半年期峰值就已接近6，甚至逾越了公认的1990年危机年份，近期也出现了和纵向波动率相似的回落，目前数值在4-5附近徘徊，仍有下行趋势。
图6 石油价格纵向波动率曲线
2.分位数警限确定
下面定量计算纵向波动率和横向波动率的警限值。首先，对多个专家进行石油价格波动情况的问卷调查（见表2），同时，利用分位数方法得到预警限值（见表3）。由于二者数据相对接近，因此，取分位数法警限值作为最终限值，即纵向波动率的红色区为[0.9800104,+∞)、黄色区为[0.6256708,0.9800104)、蓝色区为(-∞,0.6256708)；横向波动率的红色区为[5.863542,+∞)、黄色区为[2.393025,5.863542)、蓝色区为(-∞,2.393025)。
3.纵横向波动及预警图
石油价格纵横向波动率比照预警警限，两者综合可得石油价格纵横向波动及预警图（见图8、图9）。这一结果通过同时段的对比极为清晰地说明了历史石油价格的纵横向波动状态组合，可以利用五级识别判断出石油价格波动的状态。
图9 石油价格横向波动及预警
根据本文的理论和方法分析1990-1991年这个公认石油危机年份的表现。纵向波动率方面，1990年初出现一个小峰，数值无一例外地落在蓝色区；年中从8月份开始，纵向波动率骤然增大，仅3个月就从0.1附近的低波动状态拉升到了峰值的1.1附近，迅速跨越黄色区到达红色区，之后又迅速回落，经过4个月直线下滑回0.1附近，完成逆动作。横向波动率方面，年初波动率微弱起伏，处在蓝色区，之后和纵向波动率同时起步，开始拉升，经过3个月拉升到年内峰值4附近，但是其拉升力度相对较弱，只拉升到黄色区中部，然后又经由4个月下滑回1以下，后面还出现了一个补峰。综合二者表现，说明1990-1991年初期石油价格波动尚显正常，年中出现了持续1个月的｛红色区—黄色区｝组合和2个月的｛黄色区—黄色区｝组合，且纵向波动率的数值已经接近红色区底限。回顾1990-1991年的实际历史事件，1990年8月初伊拉克攻占科威特以后，伊拉克开始遭受国际经济制裁，原油供应中断，国际油价急升，这在波动率数值上得到了很好的体现。此后，国际能源机构启动了紧急计划，每天将250万桶的储备原油投放市场，以沙特阿拉伯为首的欧佩克也迅速增加产量，很快稳定了世界石油价格，这也和石油价格波动的迅速平抑相一致。
下面依时间推移，分析风险较大的时间年限。2000年内纵向波动率在一段时间内拉升至红色区，之后，经过几个月的横向整理，再次无波动下滑到蓝色区，对应的横向波动率表现是基本均在蓝色区内震荡，仅有2个月轻幅突围出蓝色区，以五级识别的分析方法可得，2000年石油价格波动率组合主要是｛红色区—蓝色区｝和｛黄色区—黄色区｝，因此2000年石油价格波动存在风险。同样的，2005年和2006年基本是｛黄色区—黄色区｝、｛黄色区—蓝色区｝组合，故认为存在价格风险和价格震荡。2008年是否应定性为第四次石油危机在学术界存在争论，本文也将对今年的石油价格波动态势进行重点分析。首先来看纵向波动率表现。2008年1-2月，纵向波动率数值在0.55附近，从3月份开始，纵向波动率数值震荡攀升，在6月份达到0.93的峰值；之后，从7月份开始，纵向波动率数值一路下滑，截至9月份，纵向波动率达到0.45，回归到了蓝色区段。从横向波动率看，1月横向波动率起于3.88之后震荡上扬，4、5、7三个月份都突破了5.86界限，进入红色区，且在7月份达到历史最高值7.07，随后，8月份和9月份数值开始出现了回落，数值重新回到了黄色区。从区位划分上来讲，纵横向波动率二者的组合态势主要是｛黄色区—黄色区｝，间或出现三个月的｛红色区—黄色区｝组合，因此，应认为2008年从年中开始发生了石油危机，但从8月份开始已经从危机区中走出。就本文的观点，2008年的价格风险相对较大，横向波动甚至大幅超越了1990年，而纵向波动峰值也已经极度接近红色区限值，存在较大风险，预警和识别体系也给出了合理的风险诠释。以上讨论可为学术界将2008年认定为世界第四次石油危机的判断提供了理论和实证依据。
通过以上分析，本文理论假设得到合理性和有效性验证。一是石油价格波动率体现了石油价格的波动情况，且横纵向波动率结果在较强势的情况下完全一致，弱势的情况下也没有发现背离，只是在波动程度上有所偏差。二是石油价格危机年份和近似危机年份的分析说明波动率就可以反映隐含在石油价格危机中的规律，1990年的波动率无论从纵向还是横向，都出现了历史峰值，其他近似危机年份也有较大的波动率数值。因此，基于本理论，可以进行后续的预测分析，作为引申结果，结论也是可靠的。
四、预测分析
1.波动率预测分析
选取1986年以来WTI期货合约的纵向波动率和横向波动率数据来预测2008年下半年到2010年的石油价格波动率数据，历史期为1986年1月到2008年9月，预测期为2008年10月到2010年12月。
(1)利用VAR模型对月纵向波动率数据建模，根据AIC和SC准则，得到：
残差序列同样可以检验为白噪声序列，信息提取完全，拟合优度较高。最终，通过外推预测，得到横向波动率如表5和图11所示：
图10 2008年10月—2010年12月纵向波动率预测值及其风险识别
图11 2008年10月—2010年12月横向波动率预测值及其风险识别
通过对2008年10月—2010年12月的预测结果分析，发现石油价格纵向波动率已稳定移入蓝色区，之后有微弱上扬趋势，而横向波动率前期维持在黄色区，向黄色区底位缓步趋近。故认为2008年10月到12月石油价格波动存在风险，2009年风险开始弱化，2010年基本持续在低位，波动很弱。从状态识别上来看，2008年10月开始到年底主要是｛蓝色区—黄色区｝，一直持续3个月到年末，即2008年以内石油价格一直会保持震荡状态，但是和上半年相比有所改善；2009年始，石油价格波动前半年也一直在｛蓝色区—黄色区｝，2009年末开始进入｛蓝色区—蓝色区｝，一直延续到2010年末，故认为2008年下半年处于价格震荡状态，而后续的2009年大半时间里价格将持续在震荡期内，从2009年末到2010年末波动已处稳定期，进入｛蓝色区—蓝色区｝。这对石油价格目前引起的恐慌情绪而言显然是个吉兆。石油价格经历了今年的宽幅震荡和风险释放后将逐渐步入长达2-3年的震荡期，并有望趋于平稳。
2.价格量预测分析
石油价格纵横向波动率描述了石油的波动及其风险情况，然而，石油价格的绝对量和现实的对比状态具有更为客观和有力的说服力，具有更为直观的意义。下面将根据纵向波动率原值来逆推石油价格量。为了数据更为精确，不再采取月度数据，而采取周数据（见图12）。利用VAR向量自回归模型对正负纵向波动率原值进行回归预测，根据SC和AIC判断滞后阶数为10，最终得到预测结果如下（见图13和表6）。
石油价格量本身的预测精确度有限，因此，这一问题一直是学术界的难题。通过基于石油价格波动及理论识别体系的探讨，本文借助纵向波动率原值逆推石油价格，得到石油价格量的预测值（见图13）。一是讨论预测期内可以用事实验证的部分价格量情况。截至2008年10月底4个周价格量的预测值相对实际价格量的对比结果见表6，同时给出了相应的准确率数值。分析发现，虽然由于客观经济的复杂性和统计预测近似性等原因的影响，石油价格量的预测与现实存在一定差异，但是，其精度却在短期预测的基础上均达到90%以上的程度，且多数都在95%左右，因此，这在石油价格的预测数值上有相当的参考意义。二是实证成功地给出石油价格的跌势及与现实相类似的价格量，后续的价格量预测结果也和诸多专家的考评一致。从石油价格量值预测的细节看，今年10月，石油价格延续9月份的跌势，继续下探至75附近，且价格量变动速度较快；自11月始，价格基本稳定在70-80，2009年1月又出现一次探底，下跌至70处，之后开始新一轮的上升，截至2009年7月，经过近5个月的价格上升，石油价格达到110的高位，之后触高再次进入下降通道，振荡下行至90附近，这一趋势一直延伸至2010年2月，即下一次峰谷间大概共持续1年时间。2010年2-7月，石油价格仍一路的攀升，同时达到高位130-140区位，之后再次开始一段新的震荡下行，下探至90附近，2010年底价格将会开始另一个周期。从预测的价格量水平上来看，2008年10月至年底石油价格大约在70-100附近，在2009年年内价格均值为90-100，2010年则上涨到了120-130，这与部分学者给出的预计相符合，模型的相对有效性得到验证。综上，石油价格量值的预测在已有实际数据的区间内具有较高的预测精度，趋势和价格量水平有较大的参考意义，和学者的估计结果也相接近，石油价格量值预测可靠性较高，模型相对有效。故石油价格纵横向波动率和预警识别体系的创新提出有其明显的优势，具有巨大的进步意义，模型可以进一步接受未来的实践检验。
从现实来看，2008年上半年石油价格的大幅拉升明显借力国际炒家的行动，趋势形成之后又得到了更多人的追捧和得到了强烈的上升预期，因此石油价格在短短4个多月的时间里一度从90左右拉升到145附近；后续的石油价格大幅下降也和经济进入衰退期和价格风险的扩散相关，4个月的时间又从145附近回到了75附近的水平，甚至低于年中水平。从国际经济界和政界对此次衰退的反应来看，国际经济体整体与衰退趋势的抗衡应该对此趋势有所缓解，石油价格作为主要的能源价格标的之一，未来持续4个月的低迷期后的价格拉升明显可以佐证经济的复苏趋势。因此，透过石油价格量值的预测，预估整体国际经济的走势，经济体有望在次年2月得到复苏。
五、结语
本文在创新性地提出石油价格波动及预警识别理论的基础上对WTI石油期货价格数据进行了一系列的波动分析和数据模拟，提取模型所必须的方法和元素，提出以价格波动率为基础的三重警区—五级识别的石油价格预警识别体系，丰富了传统的以价格量为主的调控思路。根据价格波动理论，石油价格失控、危机、风险、震荡、平稳五个状态的识别是由波动决定的，政府及市场行为与之对应。当价格波动出现风险及危机时，为避免失控（目前历史未现）并尽快恢复价格平稳应针对价格实施调控，调控的依据是波动率，基础是价格量，当价格量的回归使波动平抑后则调控过程完毕。理论体系的实证结果在近期内具有较好的风险预警精度，历史和未来波动率凸显的风险情况和显性的价格量值都与实际情况相符，理论和实证可以接受未来的事实检验。