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利用月差和曲线结构预测原油库存变化
2017-09-28 06:23:53   来源/作者:期货日报   评论:0


  数据选取

  本文选取的解释变量包括原油价格趋势、曲线结构、M1-M3价差绝对数值,目的是为了预测未来原油库存变化。数据选取美国商业原油库存周数据(代表库存变化趋势)和Brent M1-M3价差周数据(代表价格变化,目前市场应用最广泛)。

  由于全球库存数据难以收集完整,且不准确,这里用美国商业原油库存数据来代表全球商业原油的库存,并利用ICE Brent价格走势代表一个总体价格和价差的变化趋势。

  通过对数据进行观察可以发现,原油库存存在明显的季节性,为了更好地分析价差对库存的影响,这里对库存进行了季节性调整;同时为了剔除单个数据波动的影响,更好地反映决策者的逻辑,一般参考价格取最近4个数据的平均价。

  选取2008年1月18日—2017年7月21日的库存数据,是为了覆盖较全面的信息,更好地反映近几年的变化。数据周期太长的话,更多的不定因素会干扰模型。

  为了方便描述,这里用M1-M3表示第一个月减去第三个月合约的价差,即行业普遍使用的月差。用MV4代表价差周数据,前4个数据的平均值。6W表示基于现在的库存水平,6周后的变化量。

  在选择月差对库存影响的传导周期时候,标准依据有两个:一是C(Contango,升水)结构下,上涨次数最多;二是B(Backwardation,贴水)结构下,上涨次数较少。同时,为了防止结构性影响,本文将时间周期按照上述办法分为3个阶段,最后再统一概括。

  历史分段研究

  第一阶段(2014年年中—2017年):C结构

  选择6W作为传导周期的原因,统计结果如下表所示:


  在C结构下,2014年年中—2017年和2008—2010年这两个阶段,和其他时间相比,6W时间传导最有效。库存6周后变化的情况,在2014年年中—2017年,有153个数据,其中有101个数据是上涨的,上涨对应的价差平均是-1.2。B结构下,2011—2014年这个阶段,6W的上涨周数不是最少,但与其他时间比,差距不大,所以选择6W作为月差的传导时间。

  图为2014年年中—2017年Brent价格走势

  图为2014年年中—2017年MV4变化

  这个时期的结构是升水结构,也叫C结构。期货的单边趋势可以细分四个阶段:首先是急速跳水阶段,让曲线结构从B到C;接着是振荡下调阶段,曲线结构维持较好的C结构,且保持不错的升水程度;随后,小幅回弹阶段,曲线结构被迅速拉平,但依旧保持C结构;最后,小幅回调后的低幅度振荡阶段,在C结构的情况下,价差的波动增大。

  从曲线结构可以看出,价差的敏感性随着期货价格的变化迅速反应,简单来说就是,前月的波动和反应加剧,后月的反应有一定的滞后,波动较小。

  图为2014年年中—2017年原油价差变化

  直线是库存的0线,表示在线上都是库存增加,线下都是库存减少,不具体考虑变化的量。从这张图可以看出,自2014年价差急速跳水,库存就一直保持增长的水平,直到2016年5月,价差出现上涨,库存反应较慢,但后来也是快速减少。随后的价差和库存的变化就保持很好的负相关。为了更好地量化多大的价差才能导致库存增加,我们利用库存上涨对应的价差平均值来作为指标,来回测是否可以得出库存增加。

  数据统计结果显示,当MV4小于等于-1.2时候,对应周数有55个,在这55个里面,有40个周变化是正值。也就是说,如果利用-1.2作为分界点来猜测库存变化,大概73%的概率会出现库存增加。

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