油价大跌意味着什么_油价下跌意味着什么效应

1.原油下跌利好哪些板块?

2.石油价格下调对中国有那么不利的影响？

3.油价下跌的原因是什么?油价调整的时间

4.国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

5.油价暴跌对原油的影响

6.油价或迎三年半最长连跌，这会对汽车市场带来积极影响吗？

油价下调说明当前经济不好（也有可能是外交手段），油价便宜了企业做生意成本就降低了，之后做小生意的就可以减低成本，之后消费者能力就高买的东西也就多。

降低银行存贷款利率下调也说明当前经济不好，政府希望企业希望平民百姓把钱拿出来消费和做投资来制造更大的财富而不是把钱放在银行里。另外一个方面，企业和公司也可以贷款去做生意和把做大事业来带动经济。另外，平民百姓也可以贷款买房子来带动房地产。

原油下跌利好哪些板块?

近年来，由于国际原油的需求的快速增加和美元的持续走低，以及国际炒家的推波助澜，国际原油的价格不断的攀升，在这种大环境下，油价上涨对股市的影响有多大呢？国际油价频创新高影响到了我国股市的运行，并成为最近沪深股市大幅下跌的原因之一。接下来我们细谈油价上涨对股市的影响有哪些：油价上涨带来的系统性风险之一是将增强加息预期。在我国物价上涨过快，面临通胀风险的总体宏观经济形势下，实际利率依旧为负，这是的投资者的加息预期一直存在。而国际原油期货价格在年初突破每桶100美元以来涨幅已经达到50%，根据国际能源署预计，国际原油每桶上升10美元，持续一年，我过的CPI将会上升0.8个百分点。所以，虽然担心热钱流入以及对股市，楼市的负面影响，人民银行就是否加息仍采取观望态度，但高油价对CPI的助推以及由此产生的其他连锁反应将推升投资者的加息预期。首先，油价的持续上涨是的人们形成一种惯性思维，大家对油价上涨将会形成一种预期，所以也会推动其他各类物价的不断继续上涨。为了抑制通货膨胀，投资者将预期加息在所难免。其次，我国作为经济快速增长的最大的发展中国家，如果报纸不加息政策，则国内过旺的需求不足以被有效抑制。这将带动我国石油需求增长，并很有可能推动国际石油价格继续上涨，还会带来更大的通胀压力。油价上涨对股市带来的另一系统风险就是使企业的手艺明显减少。伴随着经济告诉发展，中国成为世界第二大石油消费国，且目前石油的对外依存度已经高达百分之五十。正因为如此高的石油对外依存度，即使在我国现行石油定价机制下国内油价无法与国际完全同步，但也不得不使国内保持与国际油价变动方向一致。油价的全面上调将直接导致交通，建材，汽车，农业以及机械制造等行业企业成本的大幅上升，而上升的成本难以全部转嫁出去。从而这些行业上市公司的手艺明显减少，企业预期利润下降，公司股价下跌。油价上涨对股市的影响也会转嫁到下游的企业，部分将被最终转嫁给消费者。被转嫁的成本一方面将使越来越多的行业盈利水平下降，对该行业股价产生负面影响，另一方面又将使得居民的实际收入减少，购车购房以及出去旅游等正常消费收到抑制。非系统性风险扩散油价上涨对股市的影响也会造成非系统性风险的扩散，虽然我过对成品油价格管制，但是随着未来我国原油进口需求的增加，国内石油价格与国外倒挂的矛盾会越来越突出。作为沪深股市的两大权重股，中石油中石化股价的下跌不仅会对能源板块而的股票影响显著，而且对整个大盘也会产生拖累效应。油价上涨对股市的影响将使得非系统性风险扩散至整个沪深股市。股价下跌将会极大打击人们做多信心，造成个股的下跌。油价上涨对股市的影响会给投资者造成心里影响虽然油价高涨对股市的影响比较间接，但是高油价与全球股市如此显著的负相关将给股市投资者造成较大的心里压力。高油价对投资者造成的这种心里压力，将在未来较长一段实践影响沪深股市的走势。

石油价格下调对中国有那么不利的影响？

1.航空业：石油是大宗商品价格的指标，也是全球工业的血液。国际油价大幅下跌，交通运输将受益，尤其是航空公司。由于石油成本占很大比例，油价下跌将节约成本。

2.航运业：与航空板块相同，航运企业运营成本的主要组成部分是燃料油。油价下降对航运业直接有利的，有助于提高上市航运公司的经营能力。与此同时，油价下跌，各个国家原油的进口需求增加也将使运输需求飙升，进一步激活行业整体利润增长。

3.汽车行业：油价大幅下跌，对传统汽车消费有利，但油价下跌，新能源汽车优势不再存在，导致人们购买新能源汽车的意愿下降。

原油大跌对经济有什么影响？

对经济的影响是双重的。积极效应是社会通胀水平下降，油价降低消费成本，消费带动经济增长。此外，由于原油价格暴跌，服装行业在原材料上的支出也将减少。美国页岩气公司责任困境爆发，新材料行业将面临考验。随着该领域经济低迷水平的提高，可能会出现通货紧缩格局。就全球而言，原油暴跌对中国石油消费有利，对石油生产国有利。然而，当石油生产国因原油暴跌而缺乏利润时，自身的问题会影响全球经济。

油价下跌的原因是什么?油价调整的时间

若您指的是油价下调对中国石油股票的不利影响，油价与石油股票成正相关，即油价上涨，石油股票也会上涨，油价下跌，石油股票也会跟着下跌，因此，油价下调在一定程度上推动石油股票下跌。

因此，投资者可以在油价上涨的时候，配置一些与石油相关的股票，在油价下跌的时候，卖出，或者减少石油相关股票的配置。

影响油价涨跌的因素有：

1、供求关系

供求关系是影响石油价格上涨的直接因素，即当市场上的石油供不应求的时候，会推动石油价格上涨，反之，供过于求，则会导致油价下跌。

2、美元影响

长期以来石油交易价格主要以美元来计价，美元贬值说明了美元的实际价值在下降，所以要想买到同等的石油，那就需要支付更多的美元，表面上看就直接导致石油了价格的上涨，反之，则会导致油价下跌。

温馨提示：以上解释仅供参考。

应答时间：2021-10-28，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

国际油价的下跌，原因是多方面的。首先，是全球经济衰退的前景，导致对原油需求预期下降。

由于通胀加剧，美联储已连续两个月加息75个基点，这是1994年以来美联储最大的单次加息幅度。在美联储大踏步加息的背景下，各国央行被迫纷纷加息(不然与美元息差拉大，资金出逃或回流美国，对经济影响更大)。

7月21日，欧洲央行宣布加息50个基点，这是欧洲央行11年来的首次加息，也标志着欧元区负利率时代结束。8月4日，英国央行宣布加息50个基点，将基准利率从1.25%提高至1.75%，这是自1995年以来的最大加息幅度，也是去年12月以来英国央行第六次加息。

但加息也会显著增加企业的融资成本，引发对全球经济衰退的担忧，这使得市场预期原油需求进一步下降。

其次，欧佩克原油连续增产、美国原油库存增加等因素，也一定程度上影响了油价走势。

上周三，欧佩克同意在9月份增加10万桶的日产量，虽然低于7月和8月的增幅，同时也是1986年以来最小的一次增产，但是在这之前，市场基本上认为，在市场需求下降的背景下，欧佩克不会提高原油产量。

美国能源信息署称，7月29日当周，美国原油库存增加450万桶，汽油库存增加20万桶，而之前市场普遍预期原油和汽油库存减少。库存增加的原因是美国原油出口减少、原油加工积极性降低。

另外，作为刺激今年上半年国际油价大涨的突发因素，俄乌冲突呈长期化趋势，对国际油价的边际效应也在减弱。

按照花旗银行7月5日在一份报告中的预测，受经济衰退影响，油价在年底前可能跌至65美元/桶，到2023年底或降至45美元/桶。

油价调整的时间

国内成品油零售价“第15轮”调整将于下周二晚上(8月9日24时)开启。

油价暴跌对原油的影响

4.4.1.1 基于GED分布的GARCH-VaR模型

在对油价收益率序列建模时，往往发现收益率的波动具有集聚性。为了刻画时间序列的波动集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的阶数很高时，Bollerslev（1986）提出采用广义的ARCH 模型即GARCH 模型来描述波动集聚性。

GARCH模型的形式为

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式中：Yt为油价收益率；Xt为由解释变量构成的列向量；β为系数列向量。

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事实上，GARCH（p,q）模型等价于ARCH（p）模型趋于无穷大时的情况，但待估参数却大为减少，因此使用起来更加方便而有效。

同时，由于油价收益率序列的波动通常存在杠杆效应，即收益率上涨和下跌导致的序列波动程度不对称，为此本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

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式中：dt-1为名义变量：εt-1﹤0,dt-1=1；否则，dt-1=0，其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了dt-1，因此油价收益率上涨信息（εt-1﹥0）和下跌信息（εt-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时， 其影响程度可用系数 表示；而下跌时的影响程度为 。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

在关注石油市场的波动集聚性及杠杆效应的基础之上，进一步计算和监控石油市场的极端风险同样是非常重要的。而监控极端市场风险及其溢出效应的关键在于如何度量风险，为此，本节将引入简便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）经常称为风险值或在险值，表示在一定的持有期内，一定的置信度下可能的最大损失。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？

从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。本节采用国际油价收益率的分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的石油生产者销售收入的减少；而采用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的石油采购者的额外支出。这种思路，一方面推进了一般金融市场仅仅分析价格下跌风险的做法；另一方面，也针对石油市场的特殊情况，更加全面地度量了市场风险，从而为从整体上认识石油市场，判断市场收益率的未来走向奠定了基础。

VaR风险值的计算方法很多，能够适用于不同的市场条件、数据水平和精度要求。概括而言，可以归结为3种：方差－协方差方法、历史模拟方法和方法。本节采用方差－协方差方法计算国际石油市场的VaR 风险。在采用方差－协方差方法的过程中，估计VaR模型的参数是至关重要的。常用的参数估计方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由于后者假设价格序列服从独立异方差的正态分布，而且不能细致描述价格波动的某些特征（如杠杆效应），因此相对而言，前者更受青睐。但是，使用GARCH模型估计VaR时，选择残差项的分布是一个非常重要的问题。考虑到油价收益率序列具有尖峰厚尾和非正态分布的特征，因此直接采用正态分布的假设往往会低估风险。为此，本节引入Nelson（1990）提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH模型的残差项。其概率密度函数为

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式中： Г（·）为gamma函数；k为GED分布参数，也称作自由度，它控制着分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化为标准正态分布；k﹥2表示尾部比正态分布更薄；而k﹤2表示尾部比正态分布更厚。可见GED分布是一种复杂而综合的分布。实际上，也正是由于GED分布在描述油价收益率分布的厚尾方面具有独特的优势，因此本节引入基于GED分布的GARCH模型来估计国际石油市场收益率上涨和下跌时的VaR。

计算出石油市场的VaR风险值之后，为了给有关方面提供准确可靠的决策支持，有必要对计算结果进行检验，以判断所建立的VaR模型是否充分估计了市场的实际风险。为此，本节将采用Kupiec提出的检验方法来检验VaR模型的充分性和可靠性。该方法的核心思想是：假设计算VaR的置信度为1－α，样本容量为T，而失效天数为Ⅳ，则失效频率f＝Ⅳ/T。这样对VaR 模型准确性的评估就转化为检验失效频率f是否显著不同于α。基于这种思想，Kupiec提出了对原假设f＝а的最合适的似然比率检验：在原假设下，统计量LR服从自由度为1的X2分布，95%和99%置信度下的临界值分别为3.84和6.64。根据x2分布的定义，如果估计值LR大于临界值，就拒绝原假设，即认为估计的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基于核权函数的风险溢出效应检验方法

本节将采用Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法检验WTI和Brent原油市场的风险溢出效应。该方法的核心思想是通过VaR 建模来刻画随着时间变化的极端风险，然后运用Granger因果检验的思想来检验一个市场的大风险历史信息是否有助于预测另一个市场的大风险的发生。

首先，定义基于VaR的风险指标函数。以下跌风险为例：

Zm,t=I（Ym,t﹤－VaRm,t）（m=1,2）　（4.11）

式中：I（·）为指标函数。当实际损失超过VaR时，风险指标函数取值为1，否则为0。

如果检验市场2是否对市场1产生了单向的风险溢出，则原假设为H0:E（Z1,t∣I1,t-1）＝E（Z1,t∣It-1），而备择假设为HA:E（Z1,t∣I1,t-1）≠E（Z1,t∣It-1），其中It-1={Ym,t-1,Ym,t-2，…），表示t-1时刻可以获得的信息集。通过这种转换，｛ Y1,t｝和｛Y2,t｝之间的风险－Granger因果关系就可以看成是｛Z1,t｝和｛Z2,t｝之间的均值－Granger因果关系，即计量经济学模型中广泛使用的Granger因果关系。

如果Ho成立，即市场2 对市场1不存在单向的风险－Granger因果关系，则表示Cov（Z1,t,Z2,t-j）＝0, j﹥0。如果对某一阶j﹥0，有Cov（Z1,t,Z2,t-j）≠0，则表明存在风险－G ranger因果关系。换言之，当一个市场发生大的风险时，我们能用这个信息去预测另一个市场未来可能发生同样风险的可能性。

现在设VaRm,t=VaRm（Im,t-1，α），m=1,2是市场m在风险水平（即显著性水平）α下得到的VaR序列，本节引入基于GED分布的GARCH 模型，并利用方差－协方差方法得到该序列。设有T个随机样本 并令Zm,t=I（Ym,t﹤－VaRm,t），m=1,2，则定义Z1,t和Z2,t之间的样本互协方差函数（CCF）为

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式中： 。而Z1,t和Z2,t的样本互相关函数为

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式中： 是Zm,t的样本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然后，Hong（2003）提出了基于核权函数的单向风险－Granger因果关系检验统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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式中k（·）为核权函数，而且H ong（2003）证明了Daniell核权函数k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最优的核权函数，能够最大化检验效力。该核权函数的定义域是无界的，此时可把M 看作是有效滞后截尾阶数；而且当M 较大时，Q1（M）能够更加有效地检测出风险溢出效应的时滞现象。

Hong（2003）同时给出了检验双向风险－Granger因果关系的统计量，其原假设为两个市场之间任何一个市场均不G ranger－引起另一个市场的极端风险，并且两个市场之间不存在任何即时风险溢出效应。这表示对于任意阶j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z1,t,Z2,t-j）＝0。为了检验该原假设，Hong（2003）提出了如下的统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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原假设成立时，Q1（M）和Q2（M）在大样本条件下均服从渐近的标准正态分布。而且，Hong（2003）指出，运用这两个统计量时，应该使用标准正态分布的右侧临界值。

油价或迎三年半最长连跌，这会对汽车市场带来积极影响吗？

国际石油下跌促使大量资本从原油生产国向客户国迁移，而后者是全世界经济发展的首要动力。国际货币基金组织强调，油价每波动10%，世界国内生产总值就会发生0.2%的变化。如果油价下降25%，世界GDP将增加0.5个点。具体来说，原油进口国和生产国受到的损害不同，而消费国广泛受益，而生产国受到的损害也不同。 对于消费国来说，石油的下降不仅可以降低电力和能源的进口成本，改善国际收支平衡，还可以给国内经济带来减税，激发经济魅力，抑制通货膨胀，提高国民人均收入。再次，国际原油价格将暴跌。简单来说，会有两个危害，一个是对金融市场，一个是对人民生活。油价的大幅下跌会对股市和期货交易市场重新洗牌，产生新的布局。与此同时，油价暴跌，很多与老百姓息息相关的领域的运营成本都会降低，自然会对老百姓的生活造成很大的伤害。 随着国际原油价格暴跌，很多传统能源公司的股价都会暴跌，尤其是一些石化企业，股价暴跌的速度非常快。每次国际原油价格下跌，都会像蝴蝶效应一样引起股市的波动和大宗商品交易市场的价格调整。这种暴跌不仅会发生在产油国，还会蔓延到很多石油出口国，那个国家的股票市场和商品交易所销售市场也会有很大的变化。这种大起大落对股市和大宗商品交易市场有时是致命的，很多时候跌得很多，甚至股票都是跌停。 对我国的经济发展速度也是有害的，需要宏观调控。促进借贷资金的顺利交易，降低新冠肺炎疫情引发的全球通货膨胀。虽然国际油价下跌，但对大家的中国价格伤害不大。根本原因是我们国家对新燃料和新能源汽车青睐有加，长期以来一直在争取碳排放交易和二氧化碳排放峰值。因此，国际原油价格下跌短期内不会对我国造成大的伤害。稍微长一点的时间可能会降低我们中国的油价，但是很难降低太多。所以，你是这个阶段唯一能幸福的人。一些相关的一些新闻上我们可以看到的是啊，油价的话，它是迎来了，跌价的一种行为，这种行为的话，它是会对汽车的市场带来啊积极的一些影响的，尤其是对于燃油车市场来说的话，它是有很大帮助的。

首先我们需要知道的是在油价非常高昂的今天的话，那么油价的突然的一个下跌的话，它是会对一个汽车市场的话啊带来一定的一个影响的，首先我们肯定可以知道的是它会对我们的一个汽车的一系列的一个发生带来一点的很大的改变，他肯定是会促进一些燃油车的一些呃型的大卖，会导致于电动与新能源车的话是会出现很大程度上的一个影响。因为燃油车子的话，它在很大程度上来说的话是有着一定的一个操控性的，很多的车主都是喜欢啊开一个汽车的一种情况啊，燃油车的一种情况，这种情况下来说的话是呃对于呃汽油的一个下跌来说的话，有着一个正面的一个效应的。

油价下跌的话，那么在很大程度上来说的话，它的一个电动车的一个啊卖的一个销售的额度肯定是会下跌的，因为油价下跌的情况下，很多燃油车的一些车主的话，在很大程度上都是会选择去开一些汽车，那么在汽车一系列的一更换一些物品的基础上面的话，一些艺人易损件的情况下的话，那么呃它是可以在很大程度上做出一个巨大的一个改变的，那么这种情况下来说的话是非常有意义的一种情况，对于燃油车的一些市场来说的话，很多商家也是会啊出一种补贴的一个作用的。

总的来说的话，我们大家需要注意的是不管油价下跌还是上涨的这种情况来说的话，他是会对一个汽车的一个市场带来一个很大的一个波动的，尤其是油价下跌，他肯定是会对燃油车的一个市场带来一个好处的，因为很多的一个占油车，他就是说在油价方面来说的话，导致于长时间的一个卖不出去的这种情况的发生。所以说油价一旦下跌了之后的话，那么燃油车它很大程度上的话就会卖的非常非常的好。