原油、成品油库存与油价关联性浅析

（以下内容从中财期货《原油、成品油库存与油价关联性浅析》研报附件原文摘录）
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（统一北京时间） 报告名称 报告内容 每周三22:30 EIA原油市场周报（Wpsr） 美国原油、汽油、精炼油、库欣库存数据，美国石油产量、出口、供应等美国原油基本面数据以及美国炼油厂设备率数据 每月中旬 OPEC原油市场月报（Momr） 详细介绍OPEC各成员国的产量数据，分析影响世界石油需求、供应以及石油市场平衡的前景，并提供未来一年原油市场发展前景预测 每月中旬 IEA原油市场月报（Omr） IEA对全球石油产量、需求的预测，对OPEC产量、减产执行率的预估，对国际油价的预测等重要数据，以及对国际油市最新重大事件的分析观点 每月中旬 EIA短期能源展望（Steo） 美原油及布伦特原油价格预测，美国汽油价格预测，美国石油产量、库存、进口数据预测，并对当期重要的数据异动和交易主题做专业分析和点评 每周三4:30 API每周统计公报（Wsb） 美国国内原油、汽油、精炼油、库欣原油库存数据，美国原油进口数据以及其他重要市场数据 每周二 Genscape库存数据 固定发布美国库欣地区库存数据，早于API数据，可视为其前瞻数据 资料来源：公开资料、中财期货投资咨询总部 02 二、原油库存周期 2.1 基钦周期 因为原油品种属于能源工业品种，那么在研究其库存时就需要先从宏观层面来判断其历史库存周期以及目前处于何种阶段。根据基钦周期理论，库存周期即为企业的库存变化情况，如果企业预期未来需求将增加，那么就会主动投资扩大供应，库存随之增加；而如果预期未来需求减少，那么就会主动降低产能，库存随之减少。但是由于企业是根据商品价格走势以及盈利预期来调整产品库存，因此库存变动会滞后于价格与盈利预期的变化。据此，基钦周期理论将企业库存周期分为了四个阶段，分别为主动去库存、被动去库存、主动建库存以及被动建库存。 图 2：基钦周期 资料来源：公开资料、中财期货投资咨询总部 笔者将EIA美国商业原油库存2000年1月至2023年7月的数据进行同比处理，得到EIA商业原油库存比数据，即下图中红色的曲线。该曲线的走势能够反映其商业原油库存的变化情况，曲线上涨即代表商业原油库存上升，曲线下降代表库存水平下跌。依据基钦周期理论，笔者将近23年的库存进行历史周期划分，最终认为每个周期大概有40个月的间隔。 图 3：EIA美国商业原油库存周期 资料来源：Bloomberg、Wind、中财期货投资咨询总部 2.2 目前的原油库存阶段 由于OPEC+4月宣布将额外自愿减产至2024年来维护油价，在这样的一个减产大背景下，沙特与俄罗斯在7月又分别宣布将进一步在8、9月份减产100万桶/日以及减少出口50万桶/日的措施。这导致全球原油市场进入供不应求的阶段，油价应声跳涨且目前依旧保持强势。所以笔者认为2023年第三季度，全球原油市场已经进入到被动去库存阶段。 图 4：目前库存周期阶段 资料来源：公开资料、中财期货投资咨询总部 03 三、库存与油价的关联性分析 3.1 长周期2000年到2023年库存与油价的相关性分析 先来看长周期下即2000年至2023年7月的美国原油、成品油库存数据以及全球原油、成品油库存数据与WTI、Brent原油价格的关联性。将以上4个库存数据分别与各自对应的油价进行格兰杰因果检验以及相关性分析。结果显示全球原油库存、成品油库存对Brent原油价格有预测能力且呈现显著负相关；美国原油库存、成品油库存对WTI原油价格有预测能力但相关性不显著。而基于此结果，笔者考虑到美国在2014年完成页岩油革命之前其库存波动幅度不大，所以为了排除该因素影响，选择2015年至2023年7月的美国原油、成品油库存数据与WTI原油价格再次进行检验，结果显示在该时间段内，美国原油、成品油库存绝对值虽然与WTI原油价格有显著负相关性，但是却对油价无预测能力。 表 2：格兰杰因果检验以及相关性结果 2000-2023年 2015-2023年 Brent与全球原油库存 格兰杰因果检验显示有预测能力且显著负相关 / Brent与全球成品油库存 格兰杰因果检验显示有预测能力且显著负相关 / WTI与美国原油库存 格兰杰因果检验显示有预测能力，但负相关不显著 回归结果显示显著负相关，但格兰杰因果检验显示无预测能力 WTI与美国成品油库存 格兰杰因果检验显示有预测能力，但负相关不显著 回归结果显示显著负相关，但格兰杰因果检验显示无预测能力 资料来源：Bloomberg、中财期货投资咨询总部 3.2 短周期下库存与油价的相关性分析 资料来源：Bloomberg、中财期货投资咨询总部 既然长周期下美国原油、成品油库存与WTI价格之间不存在显著相关性，那么就挑选三段库存波动较为剧烈的时间段，再将库存水平与油价做相关性分析，观察短周期下是否存在显著关系。以下是挑选时间段的背景介绍： 2014-2016年：库存涨幅约为40%，油价跌幅约为60%。美国页岩油革命成功，原油产量大增，OPEC为抢占市场份额而大量增产。全球原油市场进入供过于求状态，原油大幅累库。 2017-2018年：库存降幅约为22%，油价涨幅约为21%。OPEC与非OPEC国家达成减产协议，原油市场供小于求，进入去库阶段。 2020年3-4月：库存涨幅约为23%，油价跌幅约为69%。全球受疫情影响，人民做防护隔离，出行需求下降传导至汽油需求暴跌，导致原油大幅累库，油价大降。 表 3：格兰杰因果检验以及相关性结果 2014-2016年 2017-2018年 2020年3-4月 原油库存与WTI 商业原油库存对WTI原油价格有预测能力，且显著负相关 商业原油库存对WTI原油价格有预测能力，且显著负相关 商业原油库存对WTI原油价格有预测能力，且显著负相关 成品油库存与WTI 成品油库存对WTI原油价格有预测能力，且显著负相关 成品油库存对WTI原油价格有预测能力，且显著负相关 成品油库存对WTI原油价格有预测能力，但负相关不显著 资料来源：Bloomberg、中财期货投资咨询总部 上表是3个时间段内，原油库存与成品油库存各自与WTI原油价格的格兰杰因果检验以及相关性检验结果。结果显示短周期内，原油库存对WTI油价有预测能力且显著负相关；成品油库存在2014-2016年，2017-2018年这两个时间段内对WTI油价有预测能力且显著负相关，而在2020年3-4月这个时间段内虽然有预测能力但相关性不显著。出现这样的结果可能是由于当时受到疫情影响，全球经济出现下行趋势叠加居民做居家防护隔离导致出行需求下降，下游成品油需求的大幅下降传导到原油需求下降，油价大幅下跌。 3.3 小结 总体来说，长周期下全球商业原油成品油库存与Brent油价存在显著负相关性。美国商业原油、成品油库存与WTI油价不存在显著负相关性，主要是因为油价受其他因素扰动较大，比如美国债务问题、美联储加息周期、美元指数、投机性金融交易活动等等。 短周期内，当库存波动幅度较大时，美国商业原油库存与WTI油价存在显著负相关性，而成品油库存可能是由于下游种类较多，库存数据不全面或者是挑选时间较为特殊导致最终的回归结果不显著。 04 四、月差与库存的传导 在做完库存与油价之间的相关性分析后，为了更进一步的对原油库存波动水平进行预测，笔者在翻阅文献后发现原油近月月差对原油库存水平有一定的传导机制并做相应的实证分析。 理论传导方式：近月月差为正表明供不应求，此时需要释放库存来满足需求，库存减少；月差为负表明供过于求，当月差的绝对值能够覆盖跨期套利所需的资金和仓储成本时，库存持有者能从近低远高的价差中获得无风险套利机会，促使库存增加。当月差转负，逐渐缩小时，囤货意愿增强，库存上升而价格仍处于上涨；当月差由负转正时，市场需求转好，释放库存但价格仍处于下降过程。 图 7：月差理论传导图 资料来源：公开材料、中财期货投资咨询总部 4.1 实证分析数据选取 在原油市场实际的生产贸易过程中，原油生产商和炼油厂一般会制定3个月的生产和采购计划，而基于这样的模式，笔者决定选取WTI原油M1-M4的近月月差数据与EIA美国商业原油周度库存数据进行实证分析。 图 8：美国商业原油库存与WTI M1-M4月差图 资料来源：Bloomberg、中财期货投资咨询总部 4.2 验证过程 选取的近月月差数本身就已经是一阶差分处理后的数据，只要再对美国商业原油库存进行一阶差分处理，然后对这两个时间序列进行平稳性检验，图9结果显示两个序列为平稳时间序列。 对平稳的两个数据进行E-G两步法协整检验，图10结果显示其残差项为平稳序列，变量间存在长期稳定的均衡关系。再根据AIC信息准则确定最优滞后阶数为4阶并建立两序列的VAR模型进行稳定性检验、脉冲响应以及回归检验。图12结果显示所有特征根倒数的模都在单位圆内，没有位于单位圆外面的根，说明向量自回归模型是稳定的。图13、14表明近月月差的一个标准差信息冲击对库存有明显的负向冲击，即当月差升高1个月后，市场会选择高价清库，之后供需平衡模型使油价跟随前库存趋势变化。图15的回归结果显示P值为0，且coefficient为-0.406，表明近月月差与商业原油库存具有显著负相关。 4.3 小结 总结来说，近月月差提前反应市场供需预期。当近月月差剧烈波动则会传导至原油市场库存发生变动，再按照供需平衡模型促使油价发生相应变化。而且库存数据为周度数据，近月月差为日度数据，将高频的月差和低频的库存数据结合起来，能够帮助我们更好的掌握原油波动规律。 资料来源：Bloomberg、中财期货投资咨询总部 撰 稿 ▼ 王扬扬 (F3034541, Z0014529) 史少逸 (F03114649) 江西和广东地区碳酸锂产业链调研报告 【“画”说期货】借助期货携手发展实现共赢 【“画”说期货】“期货+期权”企业经营双保障 三大油脂套利研究 AI又杀疯了？-基于LSTM算法的豆粕期货价格预测 弱现实中的艰难前行——聚烯烃05平衡表分析 合成橡胶期货及期权50问｜合成橡胶现货市场概况 特别声明 ▼ 本订阅号（微信号：中财研究）所载内容仅供中财期货有限公司（以下简称“本公司”）的专业投资者参考使用，仅供在新媒体背景下的研究观点交流。普通投资者由于缺乏对研究观点或报告的解读能力，使用订阅号相关信息或造成投资损失，请务必取消订阅本订阅号，本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本订阅号不是中财期货研究报告的发布平台，客户仍需以中财期货正式发布的完整研究报告为准。市场有风险，投资须谨慎。在任何情况下，本订阅号所载的信息和内容并不构成对任何人的投资建议，对任何因直接或间接使用本订阅号所载的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本公司不承担任何法律责任。本订阅号所载的资料、意见及推测有可能因发布日后的各种因素变化而不再准确或失效，本订阅号不承担更新不准确或过时的资料、意见及推测的义务，在对相关信息进行更新时亦不会另行通知。 本订阅号的版权归本公司所有。任何订阅人如欲引用或转载本订阅号所载内容，务必联络（中财研究）并获得许可，并须注明出处为（中财研究），且不得对本文进行有悖原意的引用和删改。 添加中财研究微信 了解更多行业资讯 期货信息分享、研投咨询等

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