影响汽柴油市场价格变化的各种条件中，油价是最重要的因素，对汽柴油市场价格水平具有基础性的决定作用。
作为原油的直接下游产品，汽柴油市场价格与油价存在显著的相关性。本文运用数理统计方法，对2020年4月份以来的市场价格进行归纳分析，得到基于油价测算汽柴油市场价格的基本方法，并针对测算偏差，提出实际应用中的改进措施，为石化行业工作者提供参考。
由于市场价格形成机制的影响因素错综复杂，实践中无法做到及时获取全部必要信息，因而在市场观察者看来，价格变化具有明显的不确定性。市场具有混沌体的典型特点，犹如一个巨大的试验室，每天都在进行大量重复试验，虽然其结果不能确切预知，但在长期实践中可以发现，市场价格变化呈现出某些明显的固有规律。这就提示我们，可以运用数理统计方法，研究市场价格变化的统计规律性。
对于近油端石化产品，原油的价格变化从成本与市场情绪两个方面发挥着最重要的指引作用，也间接影响着市场短期供求关系。对于传统燃料型炼厂，由于产品结构的调节弹性有限，汽柴油是决定企业效益水平的最主要产品。
企业产品利润来源于市场，市场价格决定落袋价格，因此较为准确地预测产品市场价格，是企业进行科学决策的基本依据之一。为提高预测汽柴油市场价格的准确性，首要任务是分析汽柴油与原油的价格相关性，剖析市场背后的价格形成机制与逻辑，从而在不确定的市场行情中，寻找行情演化的确定性主线，以更好地顺应市场要求、实现价值引领，将“以市场为导向、以效益为中心”的经营理念真正落实、落地。
为此，有必要分析、掌握汽柴油与原油的价格相关性及其变化特点，这是提高汽柴油市场价格预测准确性的技术基础。
市场标杆价的选取
1.原油价格
1.1 国际原油
选取WTI、ICE布伦特、DME阿曼的近月合约结算价，按照对国内市场的影响程度，评估三个基准油价的重要性，分别赋予其一定权重，计算每日国际原油结算均价，作为统计样本。
1.2 INE原油
2020年，在国际油价剧烈波动的情况下，上海原油期货显现出一定的价格独立性，较好地反映了亚洲、尤其是中国市场的供求状况，与欧美原油期货形成良好的互补关系。在期货业协会（FIA）公布的全球能源类商品期货期权交易量排名中，上海原油期货位居第16位，市场规模仅次于WTI和Brent原油期货。
为避免流动性不足导致价格失真，在最近三个月的SC合约中，选取成交量最大月份的结算价作为统计样本。
2.国内汽柴油
从销售定价机制的市场化程度考虑，选取山东地炼销售挂牌价计算国内汽柴油市场价格指数。
综合考虑一次加工能力、生产经营稳定性、产品质量水平等市场影响力因素，东营、淄博、滨州、潍坊、菏泽地区的16家炼厂（平均加工能力549万吨/年，合计加工能力约8500万吨/年）作为代表性企业，依据主流市场信息机构公开报道的各企业销售挂牌价，计算每日92#汽油、0#柴油均价，作为国内汽柴油市场价的统计样本。
为提高分析结果应用的便利性，汽柴油价格口径为含税、自提。
3.统计周期
为全面考察在高低价位水平及不同涨跌阶段的汽柴油与原油价格相关性，价格数据的起止日期选定为2020年4月1日至2023年3月31日。按照上述方式统计原油、汽柴油每日价格数据，分别得到价格走势图1、图2。
4.价格变化的基本情况
为便于开展后续分析，需了解2020年4月1日至2023年3月31日原油、汽柴油价格变化的基本情况。按日、周、月三种基本周期单元分别统计，结果见表1、2、3。
汽柴油与原油价格的相关性分析
1.相关系数
在数理统计中，相关系数用于判断两组数据集之间的线性关系紧密程度。为减轻对相关系数计算结果的干扰，需将国际原油休市日、国内节假日、汽柴油触及政策限价日期的原油、汽柴油价格予以剔除。
使用Excel的数据分析工具，分别计算国内汽柴油与原油每日价格、周均价、月均价的相关系数，结果见表4。
由表4可见，汽柴油与原油价格存在一定程度的线性正相关，其中汽油与国际油价的线性关系紧密程度优于INE原油，柴油与INE原油价格的线性关系紧密程度最高。
同时还可发现，各统计周期的相关系数中，月均价的线性关系紧密程度均为最高。这是因为随着统计周期基本单元的延长，减轻了日常价格随机性波动的干扰程度，使得汽柴油与原油价格变化表现出更好的趋同性。
这就提示我们，根据油价测算汽柴油价格，较长时间周期的可靠性更强。这也恰好契合了炼化企业经营管理的实际特点和要求，可为提高中期生产计划安排的合理性，提供更加可靠的决策依据。
2.回归分析
根据表4的相关系数对比结果，重点对月均价进行一元线性回归分析。以油价为自变量x、汽柴油价格为因变量y，数学模型见公式（1）。
y=α+βx（1）
式中，α、β为回归常数。
使用Excel的回归分析工具求解模型参数，结果见表5。
3.模型测算价格的偏差情况
按照表5所示的模型参数，选择线性关系紧密程度最高的“汽油—国际原油”、“柴油—INE原油”组合，对2020年4月至2023年3月的汽柴油月均价进行回测，测算价格与实际价格的偏差情况见表6。
由表6可见，模型测算价格的绝对偏差率均值在5%左右，这个水平大致可以满足对于汽柴油中期（如2~6个月）价格的测算精度要求。
提高价格模型测算精度的改进措施
1.出现测算偏差的原因分析
在市场经济条件下，商品价格是市场各方参与者充分博弈的结果，实际影响因素极为复杂。从原料价格影响作用的角度观察，产品价格是一因多果，而对既成产品价格的形成原因进行分析，则是多因一果，这是商品价格变化具有随机性特点的定性解释。再精妙的价格模型，也无法做到零误差测算，只能采取改进措施、提高测算精度，最理想的结果是将测算偏差率基本控制在±2%以内。
在影响市场价格的所有因素中，除原材料价格及加工费用成本外，其他均可归入市场供求关系和风险偏好（也可称为市场情绪）两类。由于不同时期的供求关系、风险偏好不可能完全一致，所以无论怎样设计价格相关性分析的统计周期基本单元，得到的价格模型参数都不可能完全代表未来的市场状态。
供求关系和风险偏好因素均属事后才能定性评价的范畴，难以量化对比。相对于风险偏好，市场供求关系尚可通过对国家政策、上下游行业开工率，以及利润状况、进出口量、社会库存变化、季节性等因素做出粗略分析，但也是事后的、短期的评估，而且众说纷纭，很难实时验证。为提高测算精度，只能在价格模型的实际运用中另寻出路。
2.提高价格模型测算精度的具体办法
价格模型参数是市场价格的数字化映射结果，在多数情况下，市场价格变化是相对连续的，决定了模型参数一般也是渐变的。这就提示我们，可以借鉴微分学原理，通过适当缩短统计周期的基本单元，采取移动计算的方式，以价格参数变化反映市场价格变化，及时捕捉市场价格运行的方向和力度，预示原有价格趋势仍将延续还是出现了重要的阶段性拐点。
通过实践摸索，可采用的一般性具体办法：第一，采用3或5日均价移动计算模型参数，指导汽柴油周均价测算；第二，采用3或4周均价移动计算模型参数，指导次月汽柴油均价测算；第三，采用2或3月均价移动计算模型参数，参考周、月均价模型参数的迭代计算结果，指导未来2、3、4月的汽柴油均价测算。
以上测算方式中，重点是第二个，实际应用价值最高；其次是第三个，对采购油种的选定具备一定参考价值。
通过以上改进措施，测算次月汽柴油均价的偏差率绝对值大概率小于3%，第三月的偏差率绝对值大概率小于4%，均明显优于表6所示的偏差率平均水平。
结语
技术分析的经典理论认为，商品价格几乎包涵绝大部分必要的市场信息，包括一些事后也难以证实的秘密信息，即价格包容一切。同时，市场价格变化是循环往复的，虽然不会简单地重复，但内在的规律性特征会惊人地相似，此为可以基于历史价格进行价格预测的理论基础。而市场分析的核心任务，就是深入发掘历史价格数据背后的共同特征，概率论与数理统计在这方面大有用武之地。
从长期实践情况看，通过原油价格预测国内汽柴油价格的思路与方法是完全可行的，经得起时间的检验。只是在具体运用上需要持续改进，具体措施有：
1.密切跟踪市场动态，对于汽柴油测算价格与实际价格的短期较大偏离，做出审慎处理，有依据地及时修正价格模型参数，以贴近市场运行的最新状态与方向。
2.供求关系是短期市场价格变化的主导因素，跟踪市场动态的重点工作，除每天摘录市场价格、移动计算模型参数，还要广泛收集、记录影响供求关系的当期重要事实（包括权威信息机构的评述结论），积累用于市场情境分析的基础资料，便于日后回顾比较。
这里尤其需要重点强调的是，积累市场情境分析基础资料是不可或缺的重要基础性工作。根据艾宾浩斯（Ebbinghaus）发现的人类记忆遗忘规律，大量信息只存在于短时记忆，随着时间推移，感觉是靠不住的。在价格数据分析的基础上，还要对照历史上较为类似的市场情境，才能避免经验主义的主观臆断，综合得出合乎逻辑的分析结论。
市场是企业生存的基础，要在日趋激烈的市场竞争中不断发展壮大，唯有顺应市场趋势、优化产品结构这个长久之道。为此，各企业应组建专业化团队，加强市场分析研究，建立数据资料库，提高价格测算结果的准确性和可应用性，紧贴市场变化优化生产经营策略，指导销售部门抓好营销管理、掌控销售节奏，保障生产经营安排的量化科学决策。
■ 石化市场分析方法探究（二）