美国油价负值实证分析_美国负油价具体是哪天

1.原油价格为什么会出现负数？负数是不是意味着销售方要倒贴钱？

2.实证结果分析与讨论

3.油价为什么会出现负数？

4.国际原油期货首现负值！油价会迎来暴跌吗

最近的一次国内成品油价格调整是在5月30日，当时92、95和98号汽油价格上涨400元/吨，0号柴油价格上涨390元/吨。

油价系统显示，调整后的国内92号汽油价格基本全员“破9”，最高价海南高达10.12元，其次是西藏9.88元，最低价新疆也达到了8.8元。

95号汽油价格基本维持在9.6元左右，其中最高价海南为10.76元，西藏为10.45元，最低价为宁夏9.4元。

0号柴油价格在8.8元左右，最高价为西藏的9.24元，最低价为黑龙江的8.49元。

国内92号汽油价格已经破9，那美国的成品油价格怎么样呢？据报道，美国的汽油价格在过去的一个月内也是快速上涨，据美国汽车协会数据显示，在美国50个州中，位于东北部和西部州的州中超过5美元/加仑的州就有10个，汽油平均价格也达到了4.4美元/加仑。

一加仑是3.8升，4.4美元一加仑，那么一升就是1.158美元，当下美元的汇率是一美元=6.6842人民币，也就是说在美国一升汽油的平均价格为7.74元。

相比国内9元、10元一升的价格还是要便宜一些。

不过我国的油价同美国的油价其实没有太大的可比性，虽然美国在2021年进口了800多万桶原油，是国际上原油进口量第二大的国家，但美国本身就是油气生产大国，其对国际原油的依赖度更低，自然国内售价也要便宜一些。

据统计，2022年前五个月我国已经进口了2.17亿吨的原油，进口价格相比去年上涨了55.6%。

进口原油价格上涨，国内成品油的价格自然也会随之上涨。

根据我国成品油价格调整周期推算，下一轮油价调整的时间为6月14日24时，距离油价调整还有几天的时间，当下WTI美国原油价格为120.7美元/桶，价格下跌了0.634%，布伦特原油价格为122.36美元/桶，价格下降了0.585%。

以国际油价作为参考，预计6月14日国内成品油价格将会上调0.22-0.27元/升。

随着距离6月14日时间的缩短，在未来几天即使国际油价大幅下跌也难以改变油价第十次上调的趋势，更很快国际油价大跌的可能性很低，因为当下俄罗斯和乌克兰之间的不高兴并没有得到有效解决，原油生产国也未按照美国希望的那样大幅增加产能，短时间国际原油依然是供不应求的状态，价格易涨难跌。

不过，国际原油市场也不是毫无利空消息，全球央行加息和部分国家经济增长率下滑等因素都会利空油价，而沙特等原油出口国也已经明确表示将会加大原油的生产和出口。

华夏时报也发表消息称，石油输出组织欧佩克愿意增加石油的产量，6月份欧佩克的日产量增加了61万桶，后续还将增产40万头/天，这将会在一定程度上缓解因为俄罗斯石油出口受阻导致的国际原油供应缺口。

原油价格为什么会出现负数？负数是不是意味着销售方要倒贴钱？

近期国际油价不断走低，受美国石油市场供应严重过剩、合约即将到期前强制平仓等因素影响，原油期货价格更是跌至负数，那么石油价格为什么会出现负值?

石油价格为什么会出现负值

首先因为受疫情影响，需求大减导致存量激增，市场供需严重失衡，导致油价暴跌。另外，此次暴跌的合约是马上到期的美国纽约商品交易所5月份轻质原油期货合约，正常情况下两种原油期货合约的价差不会过大，但即将到期的美国原油期货5月份合约和6月份合约的价差已经超过10美元，从而到导致石油价格出现负值。

油价出现负值就意味着，将油运送到炼油厂或存储的成本已经超过了石油本身的价值，众多中小石油企业将面临破产风险。不过，负数不代表大家以后加油免费还倒贴钱，跌至负值的只是马上到期的5月份轻质原油期货合约，不是原油现货价格，

实证结果分析与讨论

月21日，原油期货价格进一步大幅下跌，其中身为美国原油期货主力合约的6月合约创下21年以来新低。在此前一个交易日，5月合约的收盘价有史以来首次进入负值区域。

当日，纽约商业交易所6月份交割的西德克萨斯轻质原油（WTI）期货价格暴跌43%，报收于每桶11.57美元，盘中一度跌破7美元/桶。此外，7月原油期货价格也下跌约三成，收于18.04美元/桶。

在国际市场上，伦敦ICE欧洲期货交易所6月份交割的北海布伦特原油期货价格也暴跌28%，报每桶18.29美元，创下自2002年以来的最低收盘价。

国内油价将不作调整

不过，油价变负数并不是说大家以后加油可以免费了，或者加油人家还要倒贴你钱，原油期货和原油现货价格也是两个完全不同的概念。

央视报道截图

杭州某期货公司研究员告诉记者，“这里有两个基本的概念：第一，这里的油价大跌指的是原油，而我们平时给汽车加的油，是经过炼油厂加工的汽油；第二，4月21日凌晨遭遇暴跌的是期货市场价格，反映的是金融市场投机需求，而现货市场价格并没有出现大幅下跌。目前布伦特原油连续价格还维持在每桶25美元左右。也就是说，如果投资者没有进入WTI原油2005这张合约，这次暴跌基本和大家没什么关系。”

央视报道截图

此外，我国的成品油价格是有“限制底”的。按照《石油价格管理办法》，本轮周期国内成品油价格挂靠的国际原油均价低于40美元/桶的“地板价”，国内油价将不作调整。

企业优惠：有民营加油站每升便宜2元以上

目前，国内成品油市场实施的是40美元的地板价格，但随着低价的原油逐步进入国内市场，国内的汽柴油价格会不会进行相应的下调？

据央视报道，在重庆的一家民营连锁加油站，从4月份开始，92号汽油和95号汽油都有不同程度的优惠。重庆轩渝石油董事长陈少红称，三种优惠加起来每升便宜接近1元，面临的竞争会更加激烈，因为供大于求是个不争的现实，所以所有的加油站都会使出各自的一些办法，来占领市场。

央视报道截图

而在山东地方炼厂所在的区域，很多民营加油站的打折力度更大，每升汽油价格都要便宜2元以上。

央视报道截图

中储联合交易中心总经理徐桂寿介绍，地炼自己出来的出厂价格比较低了以后，为了解决流动性会大量出货，批发价格会相对要往下走，大量贸易商囤在库里的货也是到这个月底就要到期，会造成山东地炼的价格下调比较惨烈。

市场分析机构表示，目前国内炼厂之前进口的高价原油还需要消化一段时间，进入下半年之后，低价原油逐步进入国内，这也将继续加剧下游销售环节的竞争。

金联创能源部高级分析师韩景媛认为，未来预计两三个月以后，整个汽油零售端的折扣力度会增强，基本上会辐射到全国范围，可能会以民营企业为主，中石油、中石化这种国有企业为辅的一个优惠让利措施，基本上的幅度会在每升0.5元到1元的区间运行。

央视报道截图

投资？盲目抄底风险很高

国际油价不断走低，引来不少国内投资者跃跃欲试，甚至包括一些之前从未进行过原油交易或者对大宗商品市场不甚了解的新手投资者。他们频频通过各大银行推出的账户原油以及上期所的原油期货抄底原油，但现在是不是抄底原油的好时机呢？

事实上，无论是通过银行系的账户原油还是上期所的原油期货抄底原油，都是一件需要格外谨慎的事情。

原油期货天然带杠杆，按保证金来计算，目前杠杆普遍在10倍左右。对于这一类的衍生品投资，如果不是专业投资者，那么盲目抄底同样是一件风险很高的事情。

银行系账户原油虽然是不带杠杆的，买入成本也很低，但银行的账户原油的点差和交易成本却相对较高，不适合短炒。而且，商业银行对于账户原油产品总交易净额设限，这意味着当银行账户原油产品总交易净额达到上限时，投资者无法通过“补仓”降低交易成本。

油价为什么会出现负数？

4.4.3.1 WTI和Brent市场收益率的统计特征

令WTI和Brent市场第t日的石油价格分别为P1,t和P2,t，则WTI和Brent市场第t日的对数收益率分别为Y1,t=ln（P1,t/P1,t-1）和Y2,t=ln（P2,t/P2,t-1），从而各得到4943个收益率样本。图4.20是两个市场所有样本收益率的走势图，不难发现，两个收益率序列均存在明显的波动集聚性。

图4.20 WTI和Brent市场原油现货收益率走势

WTI和Brent两个市场样本内收益率的基本统计特征如表4.17所示。总体而言，两个市场的收益率的平均水平和波动水平都非常接近，这也可以从图4.20上得到印证。同时，与标准正态分布的偏度为0、峰度为3相比，本节两个市场收益率的偏度为负（即呈现左偏现象），峰度远大于3，因此它们均具有尖峰厚尾的特征，而且从JB检验的结果也能看到收益率序列显著不服从正态分布。而对收益率序列进行自相关性LB 检验时，根据样本容量，选择滞后阶数为 ，检验结果表明它们均具有显著的自相关性。另外，通过AD F单位根检验，发现它们都是平稳序列。

表4.17 WTI和Brent市场收益率的基本统计特征

4.4.3.2 WTI和Brent市场收益率的GARCH模型估计

（1）WTI市场收益率的GARCH模型估计

为了滤掉收益率序列的自相关性，本节引入ARMA模型对收益率序列建模。根据自相关和偏自相关函数的截尾情况，并按照AIC值最小原则，经过多次尝试，发现ARMA（1,1）模型比较合适。对ARMA（1,1）模型的残差序列进行自相关性Ljung-Box检验，从自相关分析图上看到，残差序列的自相关系数都落入了随机区间，自相关系数的绝对值都小于0.1，与0没有明显差异，表明该残差序列是纯随机的，换言之，ARMA（1,1）模型很好地拟合了原有收益率序列。

鉴于WTI市场收益率序列存在明显的波动集聚性，因此，本节对ARMA（1,1）模型的残差进行ARCH效应检验，结果发现存在高阶ARCH效应，因此考虑采用GARCH模型。由于收益率序列存在厚尾现象，因此本节在GARCH 模型中引入GED 分布来描述模型的残差。根据AIC 值最小的原则以及模型系数要显著和不能为负的要求，通过比较GARCH（1,1）,GARCH（1,2），GARCH（2,1）和GARCH（2,2）模型，本节选择GARCH（1,1）模型来拟合原有收益率序列。

为了进一步研究WTI收益率序列的波动特征，本节检验了TGARCH（1,1）和GARCH-M（1,1）模型。结果发现，收益率序列存在显著的TGARCH效应和GARCH-M 效应，即收益率的波动不但具有显著的不对称特征，而且还受到预期风险的显著影响。考虑到模型的AIC值要最小，以及为了描述收益率波动的不对称性，本节选择TGARCH（1,1）模型对WTI市场收益率的波动集聚性建模，模型形式如式4.16。另外，我们看到模型的GED分布参数为1.260823，小于2，从而验证了该收益率序列的尾部比正态分布要厚的特征，也为本节接下来进一步准确计算WTI市场的风险铺垫了良好的基础。

WTI市场收益率的TGARCH（1,1）模型为

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：ε1,t-1﹤0,d1,t-1=1；否则，d1,t-1=0;

Log likelihood=11474.52,AIC=-4.898557,GED参数＝1.260823

从模型的方差方程看到，油价收益率下跌时， 对h1,t的影响程度为α1＋Ψ，即0.057202；而油价上涨时，该影响程度为α1，即0.083559，约为前者的1.5倍。h1,t-1前的系数为0.920539，接近1，表明当前方差冲击的92.0539%在下一期仍然存在，因此波动冲击衰减速度较慢，波动集聚现象比较严重。而检验TGARCH（1,1）模型的残差时发现，其自相关函数都在随机区间内，取阶数为68时，残差的Q统计量的显著性概率大于20%，而Q2统计量的显著性概率大于30%，因此经TGARCH（1,1）建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外，残差的ARCH-LM检验结果也表明，它不再存在波动集聚性，因此TGARCH（1,1）模型对WTI市场收益率序列的拟合效果较好。

（2）Brent市场收益率的GARCH模型估计

基于Brent市场收益率的波动特征，按照与WTI市场GARCH 模型类似的建模思路，建立了MA（1）模型。而利用ARCH-LM检验方法发现模型的残差存在显著的高阶ARCH效应，因此采用基于GED分布的GARCH模型。比较GARCH（1,1）,GARCH（1,2）,GARCH（2,1）和GARCH（2,2）模型的AIC值，以及有关系数的显著性，发现选择GARCH（1,1）模型是最合适的，具体形式如（式4.17）。进一步，对收益率序列建立TGARCH（1,1）模型和GARCH-M（1,1）模型，结果表明，有关系数并不显著，因此说明Brent市场收益率的波动并不存在显著的不对称杠杆效应，也不存在显著的GARCH-M效应。而且，我们也发现GED分布的参数小于2，因此验证了Brent市场收益率同样具有厚尾特征。

Brent市场收益率的GARCH（1,1）模型为

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Log likelihood=11697.19,AIC=-4.993462,GED参数＝1.324630

在模型的方差方程中，h2,t-1前的系数为0.912673，表示当前方差冲击的91.2673%在下一期仍然存在。可见，与WTI市场类似，Brent市场同样存在波动冲击衰减速度较慢的现象。检验模型的残差，发现其自相关函数都在随机区间内，取阶数为68时，标准残差的Q统计量的显著性概率大于50%，而Q2统计量的显著性概率大于20%，因此经GARCH（1,1）建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外，残差的ARCH-LM检验结果也表明，它不再存在波动集聚性，因此GARCH（1,1）模型对Brent市场收益率序列的拟合效果也较好。

图4.21给出了两个市场的条件异方差的走势，分别代表着它们的波动水平。从图中看到，一方面，两个市场收益率的波动水平基本相当，只是在某些区间WTI市场的波动会更大一些。当然，在海湾战争期间，Brent市场的波动程度相比而言更剧烈一点；另一方面，两个市场都存在一个明显的现象，那就是在波动比较剧烈的时期，其条件方差最高可达一般水平的20倍以上，这种波动的大规模震荡不但说明了国际石油市场存在显著的极端风险，而且对于市场波动和风险的预测具有重要的现实意义。

图4.21 WTI和Brent市场的条件异方差比较

4.4.3.3 WTI和Brent市场收益率的VaR模型估计和检验

正如前文所述，石油市场需要同时度量收益率下跌和上涨的风险，从而为石油生产者和采购者提供决策支持。为此，本节将采用上述基于GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－协方差方法来分别度量WTI和Brent市场在收益率上涨和下跌时的VaR 风险值。

（1）GED分布的分位数确定

根据GED分布的概率密度函数，使用MATLAB编程，经过多次数值测算，求出GED分布在本节所得自由度下的分位数，如表4.18所示。表中结果显示，95%的分位数与正态分布的1.645基本相同；但99%的分位数却明显大于正态分布的2.326，这也表明了国际油价收益率具有严重的厚尾特征。

表4.18 WTI和Brent市场收益率的GED分布参数及分位数

（2）基于GED-GARCH模型的VaR风险值计算

根据VaR风险的定义，我们得到以下两个计算VaR风险的公式。其中上涨风险的VaR值计算公式为

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式中；zm,α﹥0，表示第m个市场中（T）GARCH（1,1）模型的残差所服从的GED分布的分位数；hm,t为第m个市场的收益率的异方差。

同理，得到下跌风险的VaR值计算公式为

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根据上述两个VaR风险计算公式，本节计算了在95%和99%的置信度下，WTI和Brent市场的上涨风险和下跌风险（表4.19，表4.20）。

表4.19 WTI市场收益率的VaR计算结果

表4.20 Brent市场收益率的VaR计算结果

从表4.19和表4.20的实证结果看到，第一，除95%的置信度下市场收益率上涨风险的LR值略大于临界值外，其他所有LR统计量的值均小于相应的临界值，因此按照Kupiec的返回检验方法，可以认为基于GED分布的TGARCH模型和GARCH模型基本上能够充分估计出两个市场收益率的VaR风险值。从市场收益率与VaR风险值的走势也可以看到这一点（图4.22）。第二，在99%的置信度下，两个市场的VaR 模型对收益率的上涨风险比对收益率的下跌风险的估计精度都更高，这可能是由于收益率分布的左尾比较长，GED分布尚未完全捕捉到所有的厚尾现象。而在95%的置信度下，对下跌风险的估计精度更高。第三，从VaR的均值来看，在相同的置信度下，不管收益率是上涨还是下跌，WTI市场的VaR值都要比Brent市场对应的VaR 风险值大，因此需要更多的风险准备金。当然，从图4.23的VaR 风险走势可以发现，事实上，两个市场的VaR风险基本上相差不大，只是在某些样本区间内，WTI市场的风险会超过Brent市场。

图4.22 99%的置信度下Brent市场的收益率及其VaR风险值

图4.23 99%的置信度下WTI和Brent市场收益率上涨和下跌时的VaR风险值

（3）VaR模型比较

在采用GARCH模型计算市场收益率的VaR 风险值时，一般都假设模型的残差服从正态分布，从而直接令zm,α等于标准正态分布的分位数。但实际上，石油市场的收益率及其模型残差一般都是非正态分布的，因此得到的VaR 模型往往不够充分。为此，本节以99%的置信度为例，建立了基于正态分布分位数的VaR 模型，计算结果如表4.21所示，并与表4.19和表4.20中VaR模型的有关结果进行比较。

表4.21 基于正态分布分位数的VaR模型计算结果

结果表明，从VaR均值上看，基于正态分布的VaR模型在两个市场、两个方向（即上涨和下跌）上计算得到的VaR风险值均比基于GED分布的VaR 模型的相应结果要靠近零点，这从模型失效次数的比较上也能得到验证。再者，由于表4.21中的失效次数均超过了99%的置信度下临界处的失效次数（约为47），因此此时的计算结果低估了市场的实际风险。

而按照Kupiec的返回检验方法，可看出与99%置信度下的临界值6.64相比，不管是WTI市场还是Brent市场，不管是上涨还是下跌方向，采用基于正态分布分位数的VaR模型计算市场风险基本上都不够合理。其中，尽管WTI市场的上涨风险计算结果基本上可以接受，但与表4.19中对应的LR值相比，发现后者更加充分而准确。因此，总体而言，采用基于GED分布的VaR模型要比基于正态分布的VaR模型更充分而合适，得到的结果更可取。

当然，在95%的置信度下，基于正态分布和GED分布的VaR模型的LR值几乎一样，都是比较充分的。这是由于它们的分位数几乎是一样的，均为1.645左右。

另外，本节通过计算还发现，如果在建立GARCH模型时假设残差服从正态分布，而计算VaR时又选择一般所采用的正态分布分位数，则得到的VaR模型不管是哪个市场、哪个方向的风险都将很不充分，而先前很多研究往往就是这么做的。

（4）VaR模型的预测能力

从上述分析中可以看到，基于GED-GARCH的VaR模型能够较好地估计和预测样本内数据。为了更加全面检验这种VaR模型的预测能力，接下来本节以95%的置信度为例，采用它来预测样本外数据的VaR风险值，并与样本外的实际收益率数据进行比较。结果发现，在WTI和Brent市场上，落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的实际收益率占整个样本外预测区间所有收益率的比例均为95.76%，接近95%；相应的LR值为0.3409，小于95%置信度下的临界值3.84，因此是可以接受的（图4.24，图4.25）。换言之，根据样本内数据建立的VaR 模型用于预测样本外数据的VaR风险时，其预测能力是可以接受的。另外，为了比较，本节也采用了广受好评的H SAF方法建立模型，并预测了样本外数据的VaR风险，但检验却发现其在此处的预测结果并不理想。因为不管是WTI市场还是Brent市场，落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的收益率占整个预测区间所有收益率的比例均为91.92%，离95%较远；相应的LR统计量为4.40，大于临界值，因此应该拒绝原假设，即认为在此处采用HSAF方法预测市场VaR风险并不妥当。

图4.24 95%的置信度下WTI市场的样本外实际收益率与预测VaR值

图4.25 95%的置信度下Brent市场的样本外实际收益率与预测VaR值

4.4.3.4 WTI与Brent市场风险溢出效应检验

得到WTI和Brent两个市场的收益率上涨和下跌时的VaR风险值之后，本节根据Hong（2003）提出的风险－Granger因果检验方法，构造相应的统计量Q1（M）和Q2（M），并通过MATLAB编程求出统计量的值及其显著性概率，从而检验两个石油市场之间的单向和双向风险溢出效应。计算结果如表4.22所示，其中M分别取10,20和30。

表4.22 WTI与Brent市场风险溢出效应检验结果

从表4.22看到，一方面，在95%和99%的置信度下，不管是上涨风险还是下跌风险，WTI和Brent市场都具有显著的双向Granger因果关系，即两个石油市场之间存在强烈的风险溢出效应；另一方面，为了进一步确定风险溢出的方向，我们从利用单向风险－Granger因果检验的统计量Q1（M）计算得到的结果看到，不管置信度是95%还是99%，不管是上涨风险还是下跌风险，都存在从WTI到Brent市场的风险溢出效应。而若Brent到WTI市场的风险溢出情况稍微复杂，在95%的置信度下，只存在收益率下跌方向的风险溢出，而收益率上涨时并不存在；在99%的置信度下，情况则相反，只存在收益率上涨方向的风险溢出，而不存在下跌方向的风险溢出效应。前者可能是由于95%的置信度下收益率上涨方向的VaR 模型不够充分导致，而99%的置信度下VaR模型是非常充分的，因此后者更为可信。换言之，可以认为在99%的置信度下，不存在从Brent市场到WTI市场的风险溢出效应。

这表示，当市场出现利空消息从而导致油价收益率下跌时，WTI市场的风险状况有助于预测Brent市场的风险，而反之不然。当市场出现利好消息从而导致油价收益率上涨时，两个市场的风险的历史信息均有助于预测彼此未来的市场风险。这对有关政府和企业的科学决策具有一定的借鉴意义。

国际原油期货首现负值！油价会迎来暴跌吗

这种极端趋势的原因并不难解释.受疫情影响，全球原油需求呈悬崖式下降，原油存储空间也受到物理限制.目前，贸易商在海上漂流的原油已经超过1.6亿桶，严重生产能力过剩，当月交付的原油成为烫手芋一样的商品.接下来，金投小编介绍油价为什么会出现负面现象

WTI原油期货价格暴跌，交易员为了不在没有库存的情况下购买实物原油，被迫平仓.

目前影响油价的最主要因素不是生产成本，而是库存，尤其是内陆产油区，如库欣区.疫情引发基建和交通物流不畅等问题，原油难以外运或存储.纯为经济关井停产有风险，必须继续生产.如果储罐库存不足或储存成本过高，制造商宁愿接受负油价，也不得不赔钱让买方拉走.

普拉普全球普拉普能源信息分析师Chris的Midgley表示，库欣是内陆城市，原油库容量在3周内填充的可能性很高，一旦填充，WTI原油期货合同就更难实物交付.

美国能源信息局上周宣布，上周美国原油库存比上个月增加1900万桶以上，连续2周记录增加，连续12周增加.这些数字意味着贸易商很快就没有足够的空间储存原油.

简而言之，下跌的是5月份的期货，5月份的期货明天的交易到期，你今天不搬仓库，一只手是4万加仑的石油实物，放在哪里？储藏费都要吃亏.所以，到现在为止还没有移动仓库的人，拼命卖，价格、白送、倒贴，为什么要平仓呢？

与此同时，国际标准布伦特油6月份的合同打破了26美元/桶，更新了4月2日以来的下位，白天下跌了近8%，上周下跌了10%.布伦特原油比WTI原油更适合海运，输，因此在一定程度上不会受到直接储存担心的限制，而WTI原油通常通过管道运输.

周二交易结束后交货，美国大部分地区仍处于冠状病毒感染的封锁状态.5月份原油合同的唯一购买者想像炼油厂和航空公司那样实际交货的实体.但是，由于罐子已经满了，现在这些实体也不需要原油.

瑞穗期货负责人Bobyawger说:WTI原油期货下跌到负值是历史性的一天.这说明没有储存原油的空间，基本上要随水冲走，原油一文不值.目前的情况是，输油管道和库存都满载，但奇怪的是，EIA数据没有显示当前库存原油达到最大储藏能力.暴跌的原因是5月份签约的交易者急于平仓.

德国意志银行分析师在星期一的报告中说:但是，5月份WTI期货比6月份的合同大幅度折扣，主要是因为担心俄克拉荷马州库欣地区的存储中心会满负荷运行.

不知为何，今年这头几个月总是过得不太平，先是新冠病毒席卷全球，紧随其后的就是美股多次熔断，再之后全球负利率蔓延，就在昨天，国际油价也出现负值。北京时间4月20日，即将到期的美国WTI?5月原油期货合约出现暴跌，跌幅超过300%，创下近月合约历史最低收盘水平和单日最大跌幅，收于每桶-37.63美元。这是石油期货自1983年在纽约商品交易所开始轻质原油期货交易以来，首次跌入负数交易。

为何石油期货价格会出现负值？

首先，需要声明的一点就是5月石油期货价格出现负值并不代表如今石油价格也是负值，仅代表石油运输储存成本大于石油价值。截止北京时间4月21日中午12时，WTI美国原油价格为21.34美元/桶，布伦特原油价格为25.36美元/桶。

由于新冠疫情的影响，全球石油需求断崖式暴跌，加之沙特与俄罗斯之间“短暂但丑陋”的产油冲突，导致石油产能严重过剩。而由于前段时间各国纷纷大幅抄底石油与石油消费低迷的缘故，致使全球石油储存空间濒临极限。这眼看5月期货的交易截至日期（北京时间4月22日）就要到来，如果不赶紧处理掉手上这些“烫手的山芋”，意味着将要收到数万加仑的石油现货，对于交易员来说，在短时间内几乎不可能找到储存的空间或者储存价格高的离谱，交易员为了防止与数万加仑的实物石油“网恋奔现”，无奈只能选择亏本平仓。

尽管欧佩克等主要产油国已经达成了历史性协议，将削减970万桶的日产能，以试图结束沙特与俄罗斯之间的石油价格战并稳定油价，但是此项协议并不会在短时间内大幅度影响油价，这也就意味着WIT原油期货价格暴跌的现象大概率会在10天内结算的布伦特原油6月份期货合约中重演，同时伴随着WTI原油跌至负值，美国所有品类的原油期货均跌入负值区间。

为何油价这么低，全球大部分油井还在产油？

即便是目前油价持续低迷，储存成本持续高涨，但全球各国的大部分油井还是在持续产油。因为油价走低只是暂时的，并且关停油井所带来的后果是无法预料的。据业内相关人士称，地层内的原油并不是安安稳稳躺在地壳中，它会随着地层的动态变化而持续流动。

目前油井产油可以使地层内的流体达到某种平衡，而一旦关闭油井，这种动态平衡被打破，很有可能导致再重新开启油井时产量降低，甚至直接无法重新开采出石油，再加之短时间内重新开井的花费要远远大于油井持续运作的成本等原因。所以对于众多“靠卖油吃饭”的国家来说，一旦油井产量出现问题，国家经济将会受到重挫，这也就不难理解为何油价低，产油国还是要继续产油。

国内油价会不会受影响？

今年来，我国共经历了7轮成品油调价窗口，呈现出“三跌四搁浅”的格局，截止目前因国际原油低于40美元/桶的地板价，发改委调价窗口已经连续2轮不做调整，虽然目前石油输出国在削减产量，但是距离达到供需平衡还有一段路要走。以现如今新冠疫情在全球肆虐的情况来看，预计短期内石油需求仍将持续保持在较低水平，原油价格也将继续维持在20-30美元之间，成品油调价搁浅的情况将在上半年内持续。

但在另一方面，国内的成品油供给体系，与海外还存在较大差异，以目前的情况来看，本次期货暴跌出现负值，主要是海外原油存储能力造成的，对于国内有一定的影响但是不会造成暴跌。成品油价格继续下行是肯定，但下跌的幅度不足以称之为暴跌。同时暴涨暴跌对于成品油供给体系内的企业都是不良影响，平缓调整对于整个行业更为健康。

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