实时油价趋势分析表_实时油价 油价网

1.国内油价走势曲线是什么?

2.全球石油价格多维分析

国内油价走势曲线是什么?

国内油价走势曲线是处于一个飞升的状态。作为工业基础原料的石油对于一个国家的经济腾飞具有举足轻重的作用。自从我国加入WTO以后经济发展加速明显，制造业需要大量的石油衍生产品，石油的需求变得越来越大。

油价的趋势

因此研究分析国际油价波动对我国经济可能产生的冲击具有重要意义。传统的石油价格分析多集中在进行一些定性的理论分析或者进行一些比较简单的回归分析，不能清楚地解释说明内部存在的一些统计规律。

本文针对这一状况，把在金融工程中使用较多的ARMA-GARCH理论应用于对油价的分析，并且新定义了一个函数相关度量指标作为研究国内外油价相关程度的一个参考。与以前的定性和回归分析相比，使用ARMA-GARCH以及新的相关度量指标可以更加系统地分析研究油价变动的影响以及波动的趋势。

全球石油价格多维分析

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。