近期油价大幅下跌，再度引发人们对冲击来源的关注，这些冲击会导致观察到的油价波动（Baumeister 和 Kilian，2014）。近几周来，人们提及全球供应过剩以及需求持续疲软——这些因素已经存在一段时间——而金融业分析师还补充指出，大宗商品期货遭到抛售。评估各因素的贡献，正是本文及我们近期论文（Beidas-Strom 和 Pescatori，2014）的主题。
我们发现，如果将投机限定为短期影响，那么今年前十一个月的贡献中，有一半源于需求疲软，其次是供应，金融投机的贡献则较小。
然而，如果允许投机产生短期和长期影响，我们发现，表现为投机的新闻冲击是最大的贡献因素。[1]
本文其余部分将介绍我们的研究策略，以及我们如何得出这些发现。
供应和需求冲击的作用
先从 Kilian（2009）的开创性贡献谈起。他打破了这样一种传统假设：油价的大多数变动都反映外生供应冲击。他强调，全球原油现货价格的波动也反映全球经济状况。通过使用结构向量自回归（SVAR）模型，他表明，与全球流量需求冲击相比，全球流量供应冲击对油价变动的实际贡献很小，尤其是在过去十年。
然而，由于石油可以储存，石油库存的变化可能是油价波动的第三个驱动因素。尤其值得关注的是出于投机动机而产生的库存需求变化，也就是说，由对未来价格变化的预期所驱动的变化。Kilian 和 Murphy（2013）扩展了 Kilian（2009）的模型，通过纳入石油库存数据来识别投机性需求冲击。他们的识别策略基于这样一个假设：对未来油价预期的不可观测变化，必然反映在对地上原油库存的需求变化中。他们的主要发现是，投机性需求（以及流量供应）在推动实际油价方面只发挥了有限作用（包括2003—08年的上涨阶段），流量需求才是主要驱动因素。Kilian 和 Lee（2013）后来使用专有的全球库存数据证实了这一结果。然而，也有研究发现，金融投机发挥了重要作用。
投机的作用
那么，与流量供应和需求冲击相比，投机对油价波动的贡献有多大？首先，让我们试着揭开投机这一“黑箱”的一角，将可能因大宗商品市场金融化而加剧的破坏稳定性投机，与由基本面驱动的投机区分开来。
利用一个简单的储存模型（Brennan，1958；Scheinkman 和 Schechtman，1983），我们表明，在 Kilian 和 Murphy（2013）式的 SVAR 模型中，对石油市场基本面的预期修正与石油衍生品市场错误定价的影响，在观测上可能等效，因为二者都会导致油价与库存呈正向共同变动。运用他们的框架，我们发现，无法区分由基本面相关消息驱动的投机性需求冲击与由噪声交易驱动的冲击（即破坏稳定性的投机）。
与基本面相关的投机本身并不会对油价波动产生不利影响。事实上，在理性预期的世界里，投机反映了经济主体的前瞻性：他们管理库存，以平滑一段时间内的石油消费和生产，并关注油价的预期未来走势。在这样的世界里，面对暂时性的需求和供应冲击，这类投机有助于稳定现货价格。例如，如果现货价格因正向供应冲击导致流量产量暂时上升，或因经济活动走弱导致需求暂时疲软而下跌，库存持有者就可以通过买入库存获利，并在之后以更高价格卖出。增加库存会降低市场上的有效供应，从而缓和油价最初的跌幅。这正是全球石油市场目前发生的情况。
从这一角度看，投机性需求只是代表了这样一种理性决策：随着有关未来市场状况的新信息出现，主体预期价格变动并调整地上石油库存持有量。因此，投机性需求的变化是对石油市场基本面预期变化的回应，这也称为新闻冲击，例如石油发现（如北美致密油生产）、对生产中断的预期、后备技术，以及全球实际利率或全球需求增长的变化。为区分噪声交易与基本面相关消息，我们进一步缩小可接受模型的范围，限制投机性需求冲击对长期油价预测误差方差的贡献——我们称之为最小预测误差方差（简称 MFEV）。[2] 这样做可能会把捕捉基本面相关新闻驱动的投机这一任务，转移给残差冲击来承担，尤其是对石油流量需求或供应具有持久影响的残差冲击；这些影响现在无法由我们的投机冲击捕捉。
鉴于这一限制可能显得过于保守，实际上会“尽量压低”油价波动，我们也采用一个较宽松的条件，即选择能使油价对投机冲击的短期与长期反应之差最大化的模型——换言之，选择斜率最大的脉冲响应函数（简称 Max Ratio）。换句话说，这些限制旨在估计油价对投机性需求冲击的反应范围（即油价波动）。
新研究的发现
我们的结果见图1。首先展示的是 MFEV（黑色实线）。这类投机冲击的总贡献非常有限。事实上，尽管暂时性的投机性需求冲击意味着对实物库存的大量需求（正如理论所预测），实际现货油价的变动却很小，至多为10%（图1，底排）。图1和表1上半部分证实，在短期内，投机性需求冲击仅能解释3%的油价预测误差方差（MFEV）。此外，残差需求冲击如今解释了更大比例的实际油价方差，这印证了我们识别出的冲击不包括石油市场基本面驱动因素（表1，上半部分，最后一列）。
图1：估计模型的可接受范围较窄
现在，为了让暂时性投机性需求冲击最有可能通过库存需求变化影响短期油价（即得到一个合理的最大值），我们选择影响发生后斜率最陡的脉冲响应函数（Max Ratio）。在 Max Ratio 限制下，油价反应几乎是 MFEV 限制下的三倍（图1，底排，第三列）。短期内，投机冲击对方差的贡献大幅升至22%，而残差需求冲击解释的方差有所减少（图1和表1，下半部分）。然而，在较长时间跨度上，其贡献达到13%，不再可以忽略！因此，它看起来不再像短期投机性需求的影响；相反，现在似乎受到市场参与者对“新闻冲击”作出反应的“污染”。
我们的研究结果表明，在解释短期实际油价波动时，暂时性动机驱动的投机性需求冲击对油价的即时反应贡献介于10%至35%之间；这仅次于流量需求的贡献（40%至45%），但可能高于流量供应的贡献（20%）。
这意味着，关于暂时性供应扩张的消息、风险溢价变动，或许还有金融投机，在短期内推动油价方面发挥了不可忽视的作用。
图2：实际油价的历史分解（对数尺度）
MFEV：金融投机 Max Ratio：受到新闻污染的投机
我们还发现，在考察油价各驱动因素随时间的演变以及今年过去十一个月的情况时，识别出何种投机性需求十分重要。如果将投机性需求限定为短期影响（图2左侧，我们的 MFEV），那么在我们的样本期内，油价变动的主要贡献因素是石油流量需求冲击，其次是流量供应冲击，最后是金融投机冲击——后者发挥的作用很小。然而，如果允许投机性需求冲击在短期和长期产生更大的影响（图2右侧，我们的 Max Ratio），从而反映对未来石油市场状况预期的变化，那么投机冲击就是主要贡献因素，流量需求居于第二位，供应的作用则很小。
脚注：
[1] 所考虑的数据为季度频率。2014年第四季度的数据截至2014年11月底，并与2014年12月的一些更高频观测值拼接。
[2] 然而，在这一限制下，其他冲击也会被捕捉到，例如风险溢价冲击，以及与预期为暂时性的事件有关的新闻冲击。
参考文献：
Baumeister, C 和 L Kilian（2014），《市场如何看待未来？从期货价格推断市场预期的一般方法》，VoxEU.org，11月19日。
Beidas-Strom, S 和 A Pescatori（2014），《油价波动与投机的作用》，IMF 工作论文 14/218。
Brennan, M J（1958），《储存供给》，《美国经济评论》，47卷，第50–72页。
Kilian, L（2009），《并非所有油价冲击都相同：解析原油市场中的需求和供应冲击》，《美国经济评论》，99(3)：1053–69。
Kilian, L 和 T Lee（2013），《量化实际油价中的投机成分：全球石油库存的作用》，《国际货币与金融杂志》。
Kilian, L 和 D Murphy（2013），《库存与投机性交易在全球原油市场中的作用》，《应用计量经济学杂志》。
Scheinkman, J A 和 J Schechtman（1983），《一个包含生产和储存的简单竞争模型》，《经济研究评论》，50卷，427–441页。
本文由 VoxEU合作发布。发表本文并不意味着世界经济论坛认同其中的观点。
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作者：Samya Beidas-Strom 是 IMF 研究部《世界经济展望》处的高级经济学家。Andrea Pescatori 是 IMF 西半球部北美司的经济学家。
图片：2014年10月10日，西伯利亚克拉斯诺亚尔斯克，Rosneft 公司拥有的瓦恩科尔油田的一名员工在克拉斯诺亚尔斯克石油产品公司质量控制实验室内，将矿物油注入试管。路透社。
