1.油价调整2021时间表12月（价格波动与市场趋势分析）
2.近20年国际油价年线走势图。 实在不行，10年也行。每年值要能看出来。
3.全球石油价格多维分析
石油和天然气市场是一个最典型的全球化市场。虽然V.I.Vysotskii和A.N.Dmitrievskii乐观地估计，目前全球可开油气为5547×108t石油和634.3×1012m3天然气[42]。但是，因为油气的稀缺性、禀赋的不均衡性，以及卖方市场的特殊性，致使石油和天然气产品被国家垄断，其销售带有浓厚的政治色彩，因此使得世界油气市场的价格受控于这些国家或其组织。那么，价格变化规律也不例外。而油气价格的波动将会给石油进口的成本管理带来极大的不确定性，导致经济风险增加。
另外，石油价格与国家经济发展密不可分。据IMF公布的数据显示，原油价格每上升10%，全球的GDP会减少0.10%～0.15%[47]。2005年原油国际价格较2004年上涨42.1%，世界经济因此减缓了0.8%[48]。因此，说明油价的波动将影响到国家的经济发展，以及战略油气储备的价值。另一个值得重点关注的是世界石油市场的价格变化趋势，这将关系到中国石油进口的经济安全性。
1.国际石油市场价格变化分析
近30年来，世界油气市场的价格变化波动很大且总体呈上升趋势。从1980年以来，国际石油市场的交易价格总体呈现不断上升趋势的同时，还具有明显的其他特征。
一是不同地方的石油交易价格差别较大的同时又具有地域代表性。就BP公司2010年的世界能源报告中公布的数据来看，4个具有代表性的世界石油交易价格，即迪拜（Dubai）、布伦特（Brendt）、福卡斯（Nigerian Forcados）和西德克萨斯（West Texas Intermdiate，W T I）。它们分别代表着中东、欧洲、非洲和美洲地区的石油交易价格。基本呈现前者的石油交易价格最低，西德克萨斯价位较高的规律。但是，2005年以后福卡斯取代了高油价地位，2011年和2012年西德克萨斯取代了低价位地位（图6-3）。这与该地区的石油需求状况和油质水平挂钩，2007年后受美国金融危机影响，世界各地石油交易价格差从7.09美元/桶（2008年）降到1.96美元/桶（2009年）。同时，也应该看到美国的页岩气的开发利用，这个石油替代品对其价格的影响非常明显。
图6-3 1980-2010年世界石油交易价格变化趋势图（数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013）
二是不同地域的石油交易价格差在不断地加大，同时显示价格差与价格水平有一定关系。1980年到1989年间平均价格差为2.10美元/桶、1990年到1999年为3.09美元/桶，而到了2000年至2009年间就上升为4.91美元/桶。利用1980年至2011年间迪拜（Dubai）、布伦特（Brendt）、福卡斯（Nigerian Forcados）和西德克萨斯（WTI）的石油交易价格数据，可以计算出每一年的石油交易价格极差值（图6-4），其也显示世界石油价格地区差别不断加大的趋势，尤其是21世纪以来更加明显。
图6-4 1980-2010年间世界石油交易价格极差变化趋势图
三是世界石油价格在2008年达到有史以来创纪录的油价147美元/桶。虽然2007年以后至今欧洲和美国受到金融危机的影响，经济发展呈现负增长，能源消费随之下降，但是经济发展受人关注地从西方转向了东方，中国和印度的经济发展不容置疑在该时期对整个世界经济发展起到了重要推动作用，由此也带来了对石油需求量的提高，石油使用量的增长也就从西方转向亚洲，世界对石油的总需求量增长还是基本没变，致使石油价格在该时期下降程度超出估计。
里卡多战略咨询公司在2011年公布的一项研究报告中指出，影响世界市场油价的主要因素分为供给因素、需求因素等。包括OPEC的产能、配产政策，以及石油公司在石油期货市场上的投机行为等[49]。
2.中国石油进口量与国际油价变化关系分析
世界石油交易价格的大起大落对中国产生影响的最直接途径就是中国进口石油量（表6-6）。
表6-6 中国石油进口量与油价变化趋势
数据来源：中国国土综合统计年报1990—2008，中国海关统计年鉴2008-2013，中石油网，BP Statistical Review of World Energy June 2013。
中国的石油生产与消费需求的关系从1993年开始出现不平衡以来，就不得不依靠石油的进口来弥补其差额。因此从1994年至2012年间，表6-6数据就显示随着中国年需求量的迅速提高则从国外进口石油的量逐年攀升。1996年比1994年增加了近7倍，而2004年比1994年增长了60多倍。从2000年以来，中国年进口量比20世纪90年代增长速度加快，尤其是2008年以后（图6-5）。2000年5.1294×108桶到2007年的11.9109×108桶，8年时间增长了1.32倍（表6-6）。中国石油进口量变化有3个较为明显的增长台阶，2000年、2004年和2008年（图6-5）。中国有如此强劲的石油进口需求，那么国际油价与其关系非常值得研究。
图6-5 中国石油进口量与国际石油价格变化趋势图（数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013）
世界石油交易价格相对较高地区代表为西德克萨斯和布伦特价格。以此为代表，与中国石油进口量的变化规律总体趋势比较。由此（图6-4）显示，总体趋势是世界石油价格不断上升，中国的石油进口量不断提高。但是2000年至2002年，随着布伦特石油价格降低，中国石油进口量却有所减少；2009年受世界金融危机的影响，世界石油价格下跌，中国的石油进口量却一直快速增加。这可能与中国的战略石油储备基地基础设施建设陆续完工进入注油期有关。中国石油进口量变化趋势和世界油价相对较低的地区代表价格迪拜和福卡斯的变化规律与前基本相同。
从中国石油进口价格与国际石油市场价格走势比较来看，2000年至2003年间，中国进口石油的平均价格基本与国际油价的最高值持平，以后该问题有所缓和（表6-7，图6-6）。但是这个平均价格是由不同品质的原油进口金额平均而得，若低质低价的原油进口的多，那么平均价格就会下来。所以这还不能说明中国原油的进口完全抓住了国际原油市场最低价格机会了，只是已有这种倾向。
表6-7 中国石油进口平均价格与油价变化趋势 单位：美元/桶
续表
数据来源：中国国土年鉴2001-2009；中国海关统计年鉴2009-2013；BP Statistical Review of World Energy June 2013。
注：平均进价由进口量与金额计算而得。
图6-6 中国进口原油平均价格与国际油价比较（数据来源：中国国土年鉴2001-2009，中国海关统计年鉴2009-2013，BP Statistical Review of World Energy June 2013）
通过以上分析可知，中国石油进口量增加时国际油价就上升，当然这本身也符合市场经济规律。这个现象可以从两方面理解：一是，只要中国石油进口需求加大，国际市场就会提价；另一个方面也可以认为中国的石油需求对国际油价已经有了影响的力量。前者对于中国发展经济，在国际石油市场上的地位等都为威胁因素，后者则说明已有了影响市场的机会。所以应该想办法取措施，抓住该机会，以促进国家的经济发展、国际名声的提高。
油价调整2021时间表12月（价格波动与市场趋势分析）
据油价权威监测机构测算，今晚（7月12日24时），成品油价上涨约70元/吨，折合成升油价上涨为0.05元/升-0.06元/升。尽管说本轮成品油价上涨不太明显，但是若加满一个50升的油箱，车主们将要多花费2.5元左右。
众所周知，当上一轮（6月28日24时）油价上涨后，全国大部分省份的92号油价已突破“7元大关”，唯独陕西、宁夏，及新疆的92号油价为达到7元；不过经过新一轮油价调整后，作为基础的92号汽油，其油价更可谓是全面进入“7元时代”。
面对国内成品油价的多次上涨后，可以说深受其害的就是车主们，尤其是从事货运，以及公交、出租车行业的群体，其营收利润将会再次被压缩了。而当油价接连上涨后，还将会引起物流运输成本提高，甚至是物价的小幅上涨，可以说这也是必然会产生的结果。
另外，对于广大私家车出行的车主而言，或许开车出行成本再次提高，以至于个别车主就放弃开车上下班。
未来油价依旧呈上涨趋势：
展望后市，卓创资讯认为，新周期初始原油变化率出于正值低位，存在搁浅预期。
隆众资讯分析师李彦则表示，美国夏季出行高峰持续提振燃油需求，全球疫情增速有所放缓，经济数据表现稳健，需求前景向好。欧佩克+内部分歧虽未解决，但暴发价格战的风险并不大，且美国与伊朗的核问题谈判仍陷僵局。预计下一轮国内成品油调价上调的概率较大。”
近20年国际油价年线走势图。 实在不行，10年也行。每年值要能看出来。
2021年即将结束，对于全球能源市场来说，油价的波动一直是一个备受关注的话题。在过去的一年里，由于各种因素的影响，油价经历了多次调整和波动。本文将分析2021年12月油价的调整情况，并探讨市场趋势。
1.市场背景
在开始分析油价调整之前，我们先来了解一下当前的市场背景。2021年，全球经济逐渐复苏，能源需求增长，特别是石油需求。然而，全球石油供应依然面临一些不确定因素，如疫情的影响、地缘政治紧张局势以及产量调整等。这些因素将直接影响油价的走势。
2.油价调整时间表
根据过去几个月的数据和市场趋势，我们可以预测2021年12月的油价调整时间表如下：
12月1日：由于供应紧张和需求增长，油价有望上涨。
12月7日：OPEC+将举行会议，讨论是否进一步增加产量。会议结果将直接影响油价。
12月15日：美国能源信息署将发布石油库存数据，这将是市场关注的焦点。
12月20日：随着圣诞节期的临近，石油需求可能会有所下降，油价可能出现波动。
12月31日：2021年最后一个交易日，市场情绪可能会受到影响，油价可能出现波动。
3.操作步骤
对于投资者来说，根据市场趋势进行合理的操作是至关重要的。以下是一些操作步骤的建议：
了解市场动态：及时关注相关新闻和数据，了解油价的最新动态。
制定投资策略：根据自己的风险承受能力和投资目标，制定合理的投资策略。
分散投资：将资金分散投资于多个石油品种和相关公司，降低风险。
控制风险：设定止损位，合理控制风险。
灵活调整：根据市场变化，随时调整投资策略。
4.市场趋势分析
根据市场分析师的观点，2021年12月的油价走势可能受到以下因素的影响：
供需关系：全球经济复苏将推动能源需求增长，但供应紧张可能抑制油价上涨。
地缘政治风险：地缘政治紧张局势可能导致供应中断，进而推高油价。
疫情影响：疫情的发展仍然不确定，可能对全球经济和石油需求产生影响。
央行政策：央行货币政策的变化可能对全球经济和市场情绪产生影响。
全球石油价格多维分析
具体数据在美国能源署网站? ://.eia.gov/dn/pet/hist/LeafHandler.ashx?n=PET&s=RCLC1&f=D，每一年的每一天都查得到
传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。
在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。
数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。
本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。
5.3.2.1 维度表关联性分析
数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。
图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。
图5.29 多维分析维度列表
在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。
5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现
在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。
图5.30 交易价格比较分析
对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。
5.3.2.3 事实表数据钻取
多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：
市场→价格类型→价格年份→产品名称。
这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。
图5.31 数据钻取分析一
图5.32 数据钻取分析二
5.3.2.4 价格趋势分析
价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。
图5.33 多维价格趋势分析
通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。
