1.3 石油价格风险研究进展
20世纪70年代之前，石油价格长期稳定且低廉，那时对石油的关注主要集中在石油市场结构和石油产品最佳开发路径等问题。70年代两次大的石油危机，石油价格暴涨了十几倍，价格剧烈大幅度波动成为企业、个人、政府关注的焦点，价格剧烈大幅波动引起的价格风险也因此成为学术界研究的热点问题。本书围绕石油价格风险度量和管理，结合本书主要探讨的问题，从石油价格风险度量、石油价格风险管理之进口采购策略、套期保值、石油供应链优化与货币政策五个方面，对国际国内相关研究进行总结概括。
1.3.1 石油价格风险度量
1．基于均值-方差的投资组合理论
人们很早就意识到分散投资能够降低风险，但形成系统化的理论知识是由美国经济学家Markowitz（1952）完成的，他首次提出投资组合理论（Portfolio Theory），标志着现代投资组合理论的开端。Markowitz利用均值-方差模型分析得出，通过投资组合可以有效降低风险的结论。Markowitz的模型中以方差刻画风险，并且假设收益分布满足对称性。对此，许多研究学者提出了各自不同的见解。为了解决方差在刻画风险时要求收益分布对称的不足，Markowitz（1959）和Mao（1970）等进一步提出了下半方差风险度量方法，通过研究认为下半方差能更准确地刻画风险，并进一步讨论了均值-半方差模型。显然，在收益率分布对称的情况下，下半方差正好是方差的一半，因而改进的意义不大。Konno和Yamazaki（1991）用期望绝对偏差来刻画风险，建立了一个资产组合选择的线性规划模型，即均值-绝对偏差模型，后来发展成均值-下半绝对偏差模型。此后，Konno和Suzuki（1995）通过建立均值-方差-偏度模型研究证实，在收益不对称的情况下，相同均值和方差的投资组合偏度可能不同，且偏度大的投资组合获得较大收益的可能性较大。此外，Young（1998）和Cai等（2000）分别以组合收益的最小顺序统计量和收益的最大期望绝对偏差作为风险度量工具，建立线性规划模型且得到解析解。以上研究较快地推动了投资组合理论的发展，但是，对风险的度量总体而言没有脱离“方差”这个框架。
2．风险价值（VaR）
1993年，国际清算银行宣布有意引入一种针对市场风险的资本金要求，提出了在险值（value at risk, VaR）的概念。VaR表示在给定的置信水平下，在未来特定时期内资产面临的最大可能损失。由于VaR直接给出在某一概率水平控制范围内所面对的最大损失，在现实风险管理工作中被广泛采用。实际上，这一风险控制思想早在1952年Roy（1952）提出的“安全首要模型”里就阐述过。从此，许多经济学家和研究学者们对这种风险度量方法进行了广泛而深入的研究，使VaR方法在度量风险、预测风险和确定投资组合方面取得了较大的成功，其中Philippe（1996）在他的著作中对VaR方法进行过系统的阐述。
对VaR的研究主要从两个方向推进：一是对VaR理论的进一步深化，即关于VaR的经济意义和有关性质的研究；另一个方向是对VaR计算方法的改进研究（Gourieroux等，2000）。VaR的计算方法很多，适用于不同的市场条件、数据水平、精度要求等，主要的计算方法有三种：方差协方差方法、历史模拟法、Monte Carlo模拟法。运用不同的方法计算VaR，结果差别很大，如Mahoney（1996）分别用历史模拟法和方差协方差方法对VaR进行无偏估计，发现历史模拟法能够在所有置信水平下得到VaR的无偏估计，而方差协方差方法在置信水平高于95%时就开始低估VaR了。后续学者对于VaR计算方法的研究主要是对上述三种方法的修正。例如，将历史模拟法和自回归滑动平均模型（Auto-Regressive and Moving Average Model，简称ARMA模型）结合起来形成带有预测的历史模拟法（HSAF）等。虽然VaR概念的提出，以及关于VaR计算方法的一系列研究，使人们对风险的认识和度量较前一阶段有了较大进步，但由于VaR概念本身的不足，使得VaR作为风险度量的方法而言，存在以下三个方面的缺陷。
（1）不满足次可加性，因此VaR方法不是“一致风险度量”（Artzner等，1997；Artzner等，1999），这意味着在某些条件下拒绝资产组合风险分散化原理。
（2）不一定满足凸性，故在基于VaR对资产组合进行优化时可能存在多个局部最优解（McKay和Keefer, 1996; Mausser和Rosen, 1999）。
（3）只依赖于单一损失函数的分位数，不能表明损失一旦超过VaR这种极端情况时潜在损失的大小，即不能很好的表示尾部风险。（尤志文，2013）
3．条件风险价值（CVaR）
为了克服VaR方法理论上的缺陷，学者们开始探寻新的风险度量方法。Rockafellar与Uryasev（2000, 2002）提出了条件风险价值理论（Conditional Value at Risk, CVaR），它表示损失超过VaR部分的条件期望损失。作为一种新的风险度量方法，它继承了VaR的诸多优点，同时对其缺点进行了修正，被认为是一种优于VaR的风险度量方法（Artzner等，1997）。Pflug（2000）证明了CVaR方法具有良好的数学性质，是“一致性风险度量”方法。在CVaR的计算方面，Rockafellar与Uryasev（2000）通过构造一个功能函数，将CVaR的计算转化为求凸函数的优化问题，使其在数学上变得易于处理，并且可以同时最小化CVaR和VaR。由于CVaR的良好性质以及简单易算，使得CVaR方法在金融领域有着广泛的应用。如Andersson等（2001）、Bucay和Rosen（1999）将CVaR理论成功用于信用风险的度量上，Alexander等（2006）、Zhu和Fukushima（2009）将CVaR理论分别用于金融衍生工具及证券的组合优化上。除金融领域外，CVaR理论也被国外学者应用在其他领域的风险管理和控制中，如Liu等（2006）讨论了在作物气候和价格不确定的情况下，利用CVaR理论构建优化模型，对作物收成风险进行优化组合，并对有CVaR约束和不加CVaR约束的情况作了比较，说明利用CVaR控制风险的有效性；Yau等（2011）将CVaR理论应用于电力市场的采购决策中，有效控制了电力供应商面临的潜在风险损失。
4．石油价格风险
石油价格风险的度量主要是将上述一般风险度量方法与石油价格收益特征相结合，进行应用性研究。主要差异体现在石油价格收益特征上，具体表现为关于收益分布的假设不同，传统研究假设石油价格收益服从正态分布，由于石油产品金融化发展使得石油价格呈现出波动集聚、异方差等特征，为了刻画石油价格的这些特征，一般利用ARCH类模型改进传统的基于正态分布的风险度量，如在险值VaR；也有利用t分布刻画石油价格收益的厚尾性，如Pierrea和Sebastienb（2003）；Cabedo和Moya（2003）则利用VaR的历史模拟（HS）方法与ARMA预测模型相结合的HSAF方法对1992—1999年Brent原油日价格风险进行了研究。该方法改进了标准的历史模拟（HS）方法对VaR的估计，比由ARCH模型给出的VaR估计更有效。国内，冯春山等（2003）提出了一种用半参数法来计算石油价格VaR，在99%的置信度下计算结果得到大大改善。
关于价格风险的度量方法，目前还处于探索阶段，每种方法都有其使用的场合，既有优点，也有其不足的地方，具体研究中需根据实际问题需要，有针对性地选择。
5．石油价格风险特征
传统的金融计量模型往往假设金融资产的收益率服从正态分布，实际中金融资产收益率分布常具有尖峰厚尾的特性，并且价格波动呈现集聚性，方差随时间变化。1982年，Engle（1982）提出了自回归异方差模型，即ARCH模型，更好地拟合了这种尖峰厚尾的特征。Bollerslev（1986）在ARCH模型的基础上提出了广义自回归异方差模型，即GARCH模型。这种方差的设定可以很好地描述金融资产收益率所具有的波动的持续性与集聚性。在此基础上，Nelson（1991）发现资本市场冲击表现出非对称性，即负的冲击比正的冲击更容易增加波动风险，并由此提出了EARCH模型。Yang（2002）等人将GARCH模型应用于估计油价收益率的波动。通常，对GARCH模型的研究都假定残差服从正态分布，我国学者冯春山等（2003），假设残差服从t分布，研究发现国际油价具有杠杆效应和集群性。此后，潘慧峰、张金水（2005）研究发现国内油价也具有杠杆效应。张跃军等（2007）利用广义差分分布的GARCH模型，研究发现大庆油价也具有杠杆效应，并且预期风险对收益率具有负向影响。Paolo（2009）运用GARCH类模型对WTI日期货价格波动性进行分析，发现波动具有持续性，并且不同的残差分布对模型的参数影响不大。
以上研究证实国内外油价具有波动的集群性和杠杆效应，但收益与风险之间是否都具有正向作用呢？通常对于一个成熟有效的期货市场，高的风险往往会伴随高的收益。这样，企业可以有效地利用期货市场的有效信息，选择合适的进口采购策略。目前，很多学者发现收益与波动的周内效应广泛存在于金融市场之中，被认为是金融市场重要的异常现象之一，这与有效市场假说相悖。周内效应，即在假期以及双休日的休市中由于新信息的不断到来可能会给市场带来比较大的波动。然而，随着价格波动的增加，假期前的交易日会不会对应出现较大的收益率呢？由此不断有学者对假期效应和周内效应进行了研究。Cross（1973）、French（1980）、Gibbons和Hess（1981）等最早对美国股票市场日收益的特征进行了研究，发现一周中周五的收益率为正数且相对较高，周一的收益率为负数且是一周中最低的。国外也有其他学者对加拿大、英国以及亚洲的新兴市场股票的周内效应，进行了研究，进一步证实了周内效应的存在（Jaffe和Westerfield, 1985）。另外，周内效应也存在于汇率市场，Berument等（2007）就土耳其新里拉对美元的汇率进行了研究，发现周四相对于周一有比较大的贬值，并且周一、周二比周三的波动相对要大。目前，我国的大量文献主要集中在对股票市场的周内效应研究，赵留彦、王一鸣（2004）利用GARCH-t模型并采用交叠样本与分段取样的方法检验了沪深两市指数收益率的周内效应得出，中国股市早期阶段周一收益率显著为负，周五存在显著的正收益，而且这种高收益和低收益不能由风险溢价来解释。对于期货方面，华仁海（2004）运用GARCH模型发现郑州小麦收益和波动存在周内效应。郭彦峰等（2008）也证实了上海期货市场收益和波动的周日历效应。周内效应的普遍存在已经被广泛证实，然而，对于石油期货市场的周内效应，尚没有学者对此进行详细的论证。
1.3.2 石油价格风险管理
不同主体价格风险管理策略不同，本书主要从石油进口需求方出发，围绕进口需求方的进口采购策略研究，套期保值策略研究，石油供应链优化，以及石油进口国货币政策响应四个方面的国内外研究现状进行文献总结归纳。
1．石油进口采购策略优化
各主要经济体在制定原油进口采购策略时主要考虑两方面因素，即原油价格波动导致的价格风险和原油供应的安全性。Lesbirel（2004）基于投资组合理论，以1970—1999年日本能源进口为研究对象，探讨了多元化和能源安全之间的关系，表明了多元化采购对能源供应安全的有效性。Vivoda（2009）以世界三大原油进口国，即中国、美国和日本的原油进口来源多元化和各国原油供应安全之间的关系为例，说明原油采购多元化政策的重要性。Wu等（2007）考虑到原油供应源之间的风险差异，通过在多元化指数里引进原油采购来源地的风险权系数，构建进口风险指数，利用进口风险指数量化中国的原油供应安全。在此基础上，Wu等（2009）通过多元化指数方法，对我国原油和石油产品的供应安全进行了比较分析。高建良、梁桂枝（2007）运用Hirschman-Herfinddahl Agiobenebo（简称HHA）方法分析了1998—2005年中国原油采购来源多元化指数及多元化对我国原油供应安全的影响。在原油价格风险方面，目前国内外学者主要从进口成本的角度对原油采购进行优化。国外学者关于这方面的研究主要针对战略石油储备，Samouilidis和Berahas（1982）建立了一个基于成本最优的规划模型，研究了各种可能情景下的原油采购策略。Samouilidis和Magirou（1985）在Samouilidis和Berahas（1982）的研究基础上也以成本最优为目标建立了规划模型，分析某一国的最优战略石油储备规模。Zweifel和Bonomo（1995）在前人研究的基础上考虑多种能源的供应安全成本，建立一个最优的储备模型。国内方面，余炜彬（2005）考虑原油现货和期货，建立了一个基于成本最优的实时线性规划模型，对中国进口原油的采购策略进行优化研究。李雨等（2010）引入动态规划模型，通过历年价格波动概率和实时价格计算出当前的最优采购价格。闫超等（2010）研究了在资金限制条件下的最优合同组合策略，在保证利润最大化的同时有效控制原油采购风险。
2．套期保值
套期保值是石油价格风险控制与管理中需谨慎应用，但不可或缺的市场化手段，也是学术界关于石油价格风险研究最多、关注度最高的问题。例如Claessens和Varangis（1995）从理论上阐明了规避石油价格波动风险最好的方法是在期货市场上进行套期保值。张钦安，王金洲（1999）介绍了国际石油期货贸易的产生与发展，并且阐述了石油期货交易已经成为国际石油贸易的重要组成部分，石油期货市场具有套期保值的价格发现和投机功能。李振祥（2003）和秦军（2003）分别对石油价格风险管理问题进行了研究，他们同样认为通过石油期货进行套期保值是规避石油现货价格风险的必然选择。范秋芳和马扬（2004）从理论上阐述了石油期货市场的功能，分析了面对剧烈波动的石油价格，参与国际石油期货交易是化解风险的最有力的措施之一。
套期保值在石油价格风险管理方面应用的文献集中在为一定头寸现货套保所需的最优期货头寸，即最优套期保值比的确定上。按照优化目标的不同，可以分为基于风险最小化的最优套期保值比模型、基于收益最大化的最优套期保值比模型以及同时考虑收益与风险的最优套期保值比模型。按照套期保值时间段内最优套期保值比是否发生变化，可以分为静态最优套期保值比模型和动态最优套期保值比模型。静态最优套期保值比模型在套期保值时间段内不改变套期保值比。An derson和Danthine（1983）, Marhew和Holthausen（1991）提出可以通过动态最优套期保值比提高套期保值策略的效果。动态最优套期保值比模型是指根据现货市场和期货市场的价格走势以及可能影响套期保值效果的其他因素的变化，动态调整套期保值时间段内的最优套期保值比。Choudhry（2004, 2009）和McMillan（2005）实证分析了动态套期保值比优于静态套期保值比。关于最优动态套期保值比模型的研究近年来不断增多。
1）基于风险最小化的静态最优套期保值比模型
Keynes（1930）指出，在期货价格和现货价格完全相关的情况下，要想获得最好的套期保值效果，套期保值者应该在期货市场上购买与现货市场数量相等，方向相反的期货合约，即最优套期保值比为1。但是这样的假设显然不符合实际情况，实际市场中，期货价格与现货价格相互影响，但不完全相关。此后各种套期保值比模型纷纷涌现，其中相当一部分研究将风险最小作为寻求最优套期保值比的目标。比如早期的Edringto（1979）以套期保值组合方差衡量风险，运用最小二乘法，以风险最小化为优化目标寻求最优套期保值比。但Ghosh（1993）发现运用最小二乘法计算最优套期保值比的方法没有利用期货价格与现货价格的历史信息，而且期货价格与现货价格之间可能存在协整关系，据此提出了利用VAR（向量自回归模型）、ECM（误差修正模型）和FIEC（分数协整模型）计算最优套期保值比。然而，上述模型都假定残差服从正态分布，具有固定的方差和协方差。而实际情况并非如此，期货价格和现货价格的协方差均随着时间的变化而变化。因此，Cheung等（1990）采用基尼系数度量套期保值资产组合的风险，以风险最小化为优化目标确定最优套期保值比。上述研究都是基于方差概念度量风险，而方差作为风险计量工具，假定套期保值者对于正负偏差态度一致，这样有违套期保值者对于风险的真实心理感受。为此，Chen等（2008）在假设现货与期货的价格服从联合正态分布的情况下，以半方差度量套期保值的风险，得到基于半方差的最优套期保值比模型。Lien（2000）采用GSV（广义半方差）度量套期保值的风险，同样以套期保值资产组合的风险最小化建立最优套期保值比决策模型。Demirer, Lie（2003）以下偏矩（LPM）为风险计量工具，以套期保值组合的LPM值为优化目标建立最优套期保值比决策模型。安俊英等（2007）同样以LPM为风险计量工具，建立基于下方风险的期货套期保值模型。后来兴起的风险值度量方法VaR和CVaR被更加广泛地应用到金融市场风险管理的研究中（班塞尔，2001；Dufour和Jouini, 2006; Bhattacharyya等，2008）。目前全球已有1000家以上的银行、保险公司、非银行金融性公司及其他资金管理者使用VaR和CVaR来进行风险管理（Gourieroux等，2000;Sun等，2010）。此外，国内外学者也将VaR和CVaR引入期货市场中，以便测量和控制期货套期保值的风险（Fan and Jiao, 2006; Cabedo and Moya, 2003）。迟国泰等（2008）在假设收益率服从正态分布的情况下，建立了基于VaR的单品种期货最优套期保值比模型。基于风险最小化的静态最优套期保值比模型的特点是真实反映了套期保值者加入期货市场进行规避风险的愿望，缺点一是忽略了套期保值者对收益的关注；二是没有考虑期货交易中的动态变化因素对套期保值效果的影响。
2）基于收益最大化的静态最优套期保值比模型
基于收益最大化的最优套期保值比决策模型并不多见，究其原因是期货市场最主要的功能是规避价格风险，而不是单纯的追逐最大利益。Cecchetti等（1998）以套期保值资产组合财富最大化为目标函数，寻求最优套期保值比。黄长征（2004）建立了以收益最大化为优化目标的套期保值比模型，求得最优套期保值比。Hsu和Chen（2008）在金融时间序列通常服从尖峰厚尾分布前提下，以期望收益为优化目标，通过引进SOM（self-organizing map）刻画时间序列的集聚性，改进最优套期保值比的确定。基于收益最大化的静态最优套期保值比模型的目的旨在反映加入期货市场交易谋求最大收益的愿望。最大的缺点是忽略了期货交易本身也存在着巨大风险的问题，其次是没有考虑风险因素的动态变化。
3）同时考虑收益与风险的静态最优套期保值比模型
Hisn（1994）在考虑套期保值者风险偏好不同的情况下，建立了基于收益—基尼系数的期货最优套期保值比模型。林孝贵（2004）同时考虑了套期保值收益和风险，得到套期保值收益与风险的比率，通过使收益与风险比率的最大化来求解最优套期保值比。伍海军、马永开（2007）提出一类将最大效用方法中的风险厌恶系数与最小风险方法相结合的收益策略。安俊英等（2008）在引入目标收益率作为衡量套期保值行为盈亏界限的前提下，建立基于收益率与风险比率相对数最大化的期货最优套期保值比模型。同时考虑收益与风险的静态最优套期保值比模型真实反映套期保值者进入期货市场的初衷，即在规避现货价格风险的前提下，追求最大的收益。缺点同样是没有考虑期货交易中的因素变化。
4）基于风险最小化的动态最优套期保值比模型
1990年，Bollerslev等人（1990）提出了对角—向量误差修正（DVEC）模型，有效地刻画了多元资产收益率的波动情况。黄建军、张小永（2008）建立了基于DVEC模型的汇率风险套期保值动态比的决策模型。梁朝晖（2007）运用中国期货市场期货铜合约周数据，以每期套期保值资产组合的风险最小为优化目标，实证分析了动态规划方法确定套期保值比的套保效果，研究发现动态规划方法确定的套期保值比套保效果优于传统静态方法。
第二类是基于广义自回归异方差（GARCH）的动态最优套期保值模型。计量经济学家Engle（1982）和Bollerslev（1986）在对金融数据研究时发现金融数据的残差具有时变性特征，并首次提出广义自回归异方差（GARCH）的理论。Baillie和Myers（1991）通过商品期货市场的实证研究发现，基于GARCH的动态套期保值比策略相对于静态套期保值策略，能够很好地提高套期保值的效果。Park和Switzer（1995）在对标准普尔500指数期货和多伦多35指数期货的日数据进行套期保值策略研究时，发现了与Baillie和Myers（1991）类似的结论，即在同时考虑交易成本的情况下，与传统的OLS、包含协整的误差修正模型的套期保值策略相比，基于GARCH理论的套期保值比模型能够获得更加优越的套期保值效果。随后国外学者在运用金融数据实证研究中发现，现货市场和期货市场数据之间存在协整关系，但GARCH类模型却忽视了期货与现货价格序列之间的协整关系。为了进一步提高套期保值效果，相关领域的学者对GARCH类模型进行了改进，如Kroner和Sultan（1993）将协整关系（ECM）的相关理论与GARCH类模型结合起来，首次提出ECM-GARCH模型，并以英镑等世界主要货币期货为例，进行套期保值策略研究，确定动态最优套保比，研究结果表明改进后的ECM-GARCH模型获得更好的套期保值效果。协整关系理论研究中发现，当期货市场比较成熟时，如国外一些成熟的金融期货市场，市场有效性比较高，基差风险很小，此时可以简单地运用基差表示误差修正项。随后Lee和Yoder（2007a）提出了单因素的MRSGARCH模型，对GARCH类模型进行改进。国内学者在国外研究基础上发现，对于一些不成熟的期货市场（如中国国内的期货市场）来说，基差风险较大，此时不能简单地用基差风险表示协整误差项。王骏和张宗成（2005）针对中国小麦和大豆期货市场，对最小二乘法（OLS）、双变量向量自回归（B-VAR）、误差修正（ECM）和广义自回归条件异方差（EC-GARCH）4个模型的套期保值比和套保效果进行比较，发现协整误差修正（ECM）模型和EC-GARCH模型的套期保值效果要比OLS模型和DVAR模型好。当基差风险较大时，彭红枫和叶永刚（2007）提出使用EG两步法中估计的残差作为误差修正项的修正ECM-GARCH动态套期保值比模型。不过，也有学者得出相反的观点。Bhargava和Malhotra（2007）在实证研究中发现，不论是马尔可夫体制转换（MRS）模型还是误差修正模型（VECM），都不可能在任何时候完全改善套期保值效果。Bystrom（2003）, Lien（2004）, Butterworth和Holmes（2001）等的研究也发现类似的结论。Alexander和Barbosa（2007）以及Lien等（2002）的研究则认为GARCH模型并不一定能带来优于非时变模型的套期保值表现，国内学者付剑茹，张宗成（2010）也得出类似的结论。
基于风险最小化的动态最优套期保值比模型的特点，一是可以根据期货市场风险因素的变化动态调整最优套期保值比；二是考虑到了规避风险的目的。缺点是忽略了套期保值的收益问题。
5）基于收益最大化的动态最优套期保值比模型
Sharda和Musser（1986）提出了金融期货套期保值的目标规划方法。王征等（2008）在Sharda和Musser（1986）研究的基础上，针对期货市场中的套期保值问题进行了定量分析，以收益最大化为优化目标构建了多期多目标规划套期保值模型。Poomimars（2003）采用动态规划方法，建立了以收益最大化为目标的多期套期保值动态模型。宿洁和刘家壮（2001）在考虑风险承受能力的情况下，针对多阶段资产投资问题，以最终的总收益最大为优化目标建立了多期动态规划决策模型。余方平（2005）充分考虑到套期保值过程中现货和期货的价格、交易成本、期货交易保证金、机会损失等各种风险因素发生变化对套期保值效果的影响；建立了基于动态规划的多期套期保值优化决策模型。基于收益最大化的动态最优套期保值比模型的特点，一是考虑了套期保值过程中风险因素的变化对于套期保值效果的影响；二是考虑了套期保值者追求利益最大的美好愿望。缺点同样是忽略了套期保值本身所存在的风险问题。
6）石油期货套期保值比研究
（1）静态套期保值策略研究。在静态石油期货套期保值策略研究中，套期保值目标主要有两类：风险最小和同时考虑风险与收益。单纯以追求收益最大为套期保值目标的研究文献很少。
第一类是基于风险最小的静态套期保值策略研究，主要方法是VaR模型。如Cabedo和Moya（2003）应用VaR模型计量石油市场的风险，而Yun（2006）将基于VaR静态套期保值策略运用到国家石油战略储备中，在一定套保周期内考虑套期保值比模型对于国家石油战略储备的意义。Rao（1999）针对航空用油套保研究发现，排除贸易、季节性用油、航空固定变动等影响因素外，套期保值策略可以减少航空公司20%的不确定成本。鲍君洁（2010）在WTI石油市场中，假设套保组合收益率服从多元t分布的情况下，构建了基于VaR的多品种石油期货套保模型，并同单品种套保模型的结果做了比较分析，研究发现多品种在规避风险效果方面优于单品种套期保值模型。此外，一些学者考虑在石油套期保值模型中加入其他因素，如美国之外的国家进口采购中不可忽视的汇率变化因素，Yun和Kim（2010）将静态套期保值策略运用到韩国的石油进口研究中，它在静态套期保值中同时考虑石油价格风险和韩元对美元的汇率两个因素，结果发现双因素套期比模型能更有效地规避风险。
第二类是同时考虑风险和收益的静态套期保值策略研究，如吴毅、叶志钧（2006）以新加坡180CST燃料油为例，分别对上海期货交易所、纽约商品交易所、伦敦国际石油交易所提供的燃料油期货合约日价格的时间序列进行统计分析，建立以期望收益加风险厌恶系数乘以期望收益方差为目标函数的套期保值比模型。此类研究好处是在最大限度的规避价格风险的同时，追求高的收益。缺点是没有考虑市场信息变化对套期保值的影响。
（2）动态套期保值策略研究。石油期货的动态套期保值策略主要是基于GARCH类的动态套期保值策略研究。国外文献中，Alizadeh等（2008）在纽约商品交易所原油期货市场中进行动态套期保值研究，作者采用GARCH类马尔可夫链（MRS）矩阵模型来规避风险，通过样本内和样本外数据实证研究发现在市场波动偏低时，基于MRS的套期比会呈现出走高的趋势。大多数情况下，相比其他GARCH类模型，套保有效性得到很大的提高。国内研究中，冯春山等（2004）对石油价格的实证研究认为，石油价格数据的残差具有时变性，并且现货价格和期货价格具有协整关系。考虑这两种特征，针对石油期货市场构建基于误差修正向量的GARCH误差修正模型，求解时变套期保值比率。研究结果发现，考虑误差修正向量的GARCH类模型可以更加准确地模拟石油市场的真实情况，更有效地规避风险。潘慧峰、吴卫星（2008）则以WTI和Brent的原油现货市场和期货市场为研究对象，选择对角化的动态条件相关（DCC）模型估计市场的动态条件相关系数，确定WTI市场，Brent市场及跨市的动态套期保值比，评价各种市场组合的套期保值效果，研究发现DCC模型在规避风险方面具有一定的优势。方虹，陈勇（2008）利用普通最小二乘法（OLS）、双变量向量自回归（B-VAR）、误差修正（ECM）和广义自回归条件异方差结合误差修正（ECM-GARCH）4个模型和套期保值效果的衡量指标，对原油期货的最优套期保值比和套保效果进行比较，研究结果发现基于ECMGARCH模型的最优套保比模型更能发挥规避风险的作用，套保效率更高。在两个不同市场对象研究中，Ji和Fan（2011）则同时考虑到上游原油市场和下游成品油市场的风险，运用动态DCC-ECM-MVGARCH模型对上述两个市场进行套期保值比策略研究发现，石油市场的投资组合套保策略可以规避炼油厂的原油和成品油市场的双重风险。
3．石油供应链优化
1）国外研究现状
供应链优化建模的研究已经相当广泛，Vidal和Goetschalckx（1997）, Beamon（1998）分别就供应链模型有关问题的研究进行了较为详细的归纳总结，重点阐述了有关战略生产-分销方面的供应链模型研究，该问题一直是20世纪90年代研究的热点问题。如今供应链概念和模型已经广泛应用于各个领域，如：精炼厂运作（Kafoglis, 1999），石化行业（Lababidi等，2004），制药行业（Papageorgious等，2001；Shah, 2004），食品行业（Masini等，2003），造纸行业（Philpott和Everett, 2001）和天然气销售（Allevi等，2007）。Arend和Wisner（2005）研究了企业规模与供应链管理的关系问题。Calipinar（2007）构建了一种关于小型企业的供应链管理理论模型，用以降低供应链成本，提高效率。Shen（2007）对整体供应链设计模型的研究进行了回顾和总结。Corinne等（2008）将供应链优化思想应用于环境问题的研究。但将供应链的思想引入石油行业，运用供应链优化建模的思想方法对石油供应链进行综合优化分析的研究不多见。
就石油行业而言，早期将供应链管理研究引入其中的是Sear（1993）。他首次以一家石油公司为背景对其供应链管理进行了研究。作者为下游石油工业的物流计划建立了一个线性规划网络模型，该模型涉及原油购买和运输、产品加工和运输以及仓库操作。此后，有不少学者都做了类似研究，如：Escudero等（1999）提出了运用线性模型研究石油公司的供应、运输和配送问题。Dempster等（2000）提出运用随机规划方法研究石油公司的计划问题。其他相关研究还有Lasschuit和Thijssen（2004）；Cheng和Duran（2004）; Hussain等（2006）。这些文献都是针对单个石油公司的供应链管理，或者针对原油供应、精炼厂经营和产品运输等供应链部分环节的研究，没有涉及对整个石油供应链的研究。即这一时期只有石油供应链子系统的研究达到了较深入的水平。
针对这一问题，Neiro和Pinto（2004）论述了石油供应链建模的一般框架，并构建了石油供应链的一个综合模型。这个综合模型是一个大规模混合整数非线性规划（MINLP）模型，模型中的网络结构由三个基本模块连接而成：处理单元模型、存储模型和管道模型。他们的目标函数是利润最大化，其中销售收入与各项成本是确定的，但目标函数中对缺货和积压情形不予惩罚，也就是说上述模型不考虑客户和市场的满意度。最后作者通过一个有四个精炼厂的石油公司的供应链网络验证前述模型。
Neiro和Pinto（2004）拓宽了石油供应链的研究广度，使研究者开始关注整个石油组织的供应链网络优化研究。但是在现实的石油组织供应链网络中有很多特征因素是高度不确定的。比如：模型中大量参数的取值决策者无法控制，是高度不确定的。不确定性通过石油组织的供应链网络传播，从供应方的原油效用和品质一直到网络中心的加工能力和产量，最后到市场价格和需求。模型仅用确定性参数难以准确刻画供应链的特征。基于此，Wafa等（2007）讨论了石油组织供应链在市场需求和价格不确定情形下的最优化问题。他们研究的石油供应链网络包括原油生产、处理加工以及分销的全过程，并将不确定性引入到市场需求和价格中。他们先后建立了两个最优化模型，首先建立一种确定型最优化模型，在这个模型中，供应链中的不确定性通过市场需求和价格在20%的偏离度下的灵敏度分析得到。随后引入一个两阶段的随机型最优化模型用以在市场条件高度不确定条件下，制定弹性的生产计划。作者最后还通过建立一个有四个部门（原油部门、精炼部门、石化产品部门和下游化工部门）的典型石油供应链网络来验证上述模型，并对需求及价格的不确定性影响进行了充分分析。值得一提的是该模型不但考虑了不确定性因素，而且目标函数中也考虑了缺货和积压的情形，使得该模型更能真实反映现实石油供应链网络。
2）国内研究现状
在国内文献中，通过数学建模对供应链进行优化分析的研究也相当广泛（韩坚等，1998；陈剑，蔡连侨，2001），但就石油行业而言，大多数只是对石油供应链进行了现状分析和政策研究。对石油行业的定量分析，特别是运用供应链管理思想对石油行业进行优化，利用数学模型对现有整个石油供应链进行定量分析的研究几乎没有，少数关于石油供应链的定量研究也只限于供应链的单个或几个环节。
刘晓等（2003）研究了石油供应链中的原油采购方法，建立了在有限资源约束下的准时制多目标采购优化模型，并利用层次分析法与多目标规划相结合的方法对模型进行求解，获得原油采购优化方案，相关研究还有杨明诗等（2003），黄健柏等（2007）。胡清淮和魏一鸣（2004）利用线性规划模型，研究了石油公司的石油采购、精炼厂生产计划和产品销售问题，并指出了求解这类模型时需要注意的一些问题。瞿国华（2005）研究了我国炼油、石化产业的资源集成和优化问题，认为合理利用石油资源，必须按照系统工程的观点，同时考虑多条油化产业链的需求，对炼油、石化产业资源进行整体集成和优化，才能做到资源利用的最优化，相关研究还有任家军（2005）。邸丛颖和田立新（2007）建立了一个有关成品油供应链优化的模型，模型以总成本最小为目标函数，通过一个简单成品油供应链实例对模型进行求解。薛美盛等（2005）研究了成品油的调合调度问题，建立了成品油调合调度优化的混合整数非线性规划模型。李卓（2008）采用动态最优控制方法分析了在面临外生性石油供给冲击时，国家石油战略储备计划对国内石油消费以及石油价格走势的动态影响。
4．货币政策
1）国外研究现状
石油是各产品生产部门的重要燃料、原料和动力，也是现代社会重要的民生物资，其价格的波动显著影响世界经济的稳定。尽管能源对宏观经济的影响在20世纪70年代的石油危机后已为经济学界所重视，但针对能源，特别是石油价格风险与一国经济波动之间关系的系统研究则始于Hamilton（1983）对美国的研究。最近几十年世界各国学者针对石油价格波动对宏观经济的影响研究从未停歇。所有的研究大致可以分为三类。第一类为从理论上探讨石油价格波动影响宏观经济的机制和渠道。油价波动影响宏观经济的代表性的理论有供给冲击效应理论、收入转移效应理论和货币渠道效应理论。供给冲击效应理论是从总供给方面解释油价波动对宏观经济的影响。Bernanke（1983）、Hamilton（1988）、Rotemberg和Woodford（1996）等学者认为工厂会因为石油价格上涨减少石油等能源、资本和劳动的投入，从而导致经济体的生产能力下降和失业率的增加。经济体会进入一个新的稳定的均衡增长轨道而导致产出增长速度减缓。Dohner（1981）、Brown和Yucel（2002）则在他们的文献中强调了石油价格上涨的“收入转移效应”。他们认为石油价格上涨会导致收入从石油净进口国向石油净出口国的转移。收入的减少导致这些石油净进口国的理性消费者减少消费支出，从而减少了总需求。石油出口国收入增加引起的需求增加量要小于石油进口国的需求减少量，从而引起世界总消费需求减少、产出减少和经济衰退。货币渠道效应理论认为石油价格上涨会改变一国货币政策，进而对产出和价格产生影响。Pierce和Enzler（1974）、Segal（2007）等认为石油价格上涨通过货币渠道从两方面对经济产生影响。一方面石油价格上涨带来了总体价格水平上升，真实货币余额的减少，提高真实利率，并对经济造成负面冲击。另一方面，若国内经济个体不满足于经济下滑带来的真实收入下降，而货币政策出于稳定短期内产出的考虑而采取了宽松的货币政策，工资和物价将会轮番上涨。货币当局为保持产出和通胀水平相对稳定，就会采用紧缩的货币政策，真实经济将因此在长期遭受更大的负面冲击。
第二类研究为针对石油价格波动与宏观经济变量之间的实证研究。该类研究集中讨论了诸如“石油价格是否造成了经济衰退”、“石油价格对宏观经济的影响是否随着时间的变化而变化”以及“石油价格上涨和货币政策谁应该为经济衰退负更多责任”等问题。Hamilton（1983）研究发现，1949年到1980年之间美国的10次经济衰退之中有9次都伴随了石油价格上涨。随后诸多对其他经济体的实证研究也都支持高油价会对宏观经济带来负面冲击的结论。Hooker（2002）和De Gregorio、Landerretche和Neilson（2007）研究发现随着时间的变化，石油价格向通胀的传递发生了非常显著的变化。Blanchard和Gali（2007）以1983年为分界点，利用脉冲响应函数观察了前后两个时期石油价格上涨对产出和通货膨胀的负面冲击，发现后一个阶段中石油价格上涨带来的负面冲击显著下降，下降的幅度超过一倍。对于“究竟是石油价格上涨还是货币政策应该为经济衰退负更多责任”问题，目前研究还没有一致的结论。Darrat、Cilley和Meyer（1996）发现在控制了利率的影响以后，石油价格对美国产出的影响随之消失。Bernanke、Gertler和Watson（1997）利用标准VAR模型和结构性VAR模型比较了货币政策对石油价格变动做出反应及不做出反应的两种情况，发现不作为的货币政策环境下的油价冲击对产出的负面影响会小很多，而且影响迅速消失。Leduc和Si11（2004）利用动态随机一般均衡模型模拟了固定货币增长率（货币政策不对油价做出回应）和简单的泰勒货币政策规则（货币政策对油价上升做出回应）两种不同政策环境下油价对真实经济的冲击，结果发现前者带来的产出损失要比后者小37%。Hamilton（2008）指出多数实证类研究认为石油价格上涨应该为产出损失负更大责任。
最后一类为应对油价波动的宏观经济政策研究，研究从政策上削弱油价波动对宏观经济冲击的可能性和措施。该类研究如Huang等（2005）、Cologni和Manera（2008）等假设在油价波动不可避免地导致经济衰退和通货膨胀情况下，寻找和设计合适的货币政策，克服油价波动的冲击。
2）国内研究现状
21世纪初国际石油价格的迅猛上涨引起了国内学者的广泛关注。国内关于石油冲击与宏观经济的文献主要侧重于实证研究。具有代表性的主要文献有：史丹（2003）分析了国际油价变动对国内石油生产商以及国内经济增长的影响，并指出当时国内油价机制的缺陷及完善措施。焦建玲等（2004）采用时间序列的分析方法对我国原油价格与国际原油价格的互动关系进行了研究。刘强（2005）通过真实商业周期范式的两部门混合经济模型，探讨了石油价格波动对我国各经济变量的影响和这种影响的传导机制。陈达忠（2005）和于伟、尹敬东（2005）分别运用回归模型和VAR计量模型分析了国际油价波动对我国宏观经济的影响，研究发现油价波动对经济的影响存在着非对称性，油价上涨对经济的抑制效应要强于油价下跌对经济的刺激作用。林伯强和牟敦国（2008）在可计算一般均衡的分析框架下考察了能源价格对宏观经济的影响，通过分析指出，就中国的经济结构来看，能源价格上涨在造成实际产出下降的同时，还可能造成通货膨胀压力，有导致经济“滞胀”的可能。刘建、蒋殿春（2009）采用SVaR模型分析得出类似的结论。杨建辉、潘虹（2008）利用单整检验、误差修正模型以及支持向量机等方法，分析表明国际原油价格波动对我国GDP和社会消费品零售总额的直接影响并不显著，但从成本上间接抑制GDP的增长。周茂华、李俊青（2010）基于1994—2009年季度数据，应用CVECM模分析得出石油价格与我国GDP存在长期均衡关系，长期油价上升抑制GDP的增长，而短期对GDP存在正向影响，但不显著。张斌，徐建炜（2010）通过建立VAR模型，分析认为石油价格上涨带来了广泛的相对价格变化和结构性调整意义上的产出下降和物价上升，但只有当油价变化传导至一般价格水平上涨、要素投入变化以及货币政策调整的时候，才会显著影响中国的宏观经济。吴振信，薛冰，王书平（2011）同样通过建立VAR模型，分析得出油价上升不会使国内生产总值减少，但会使经济的增长的速度变慢，同时通过对总需求的拉动和成本增加使物价水平上升，失业率增加。段继红（2010）以1992—1997年国际油价和我国宏观经济为样本，通过四变量结构VAR模型分析得出国际油价确实对产出有逆向影响；对物价的冲击为正，但不显著。
综上所述，国外有关国际原油价格的经济影响研究已经比较丰富，而国内相关文献尽管近些年实证分析逐渐增多，但主要集中在石油价格波动对宏观经济的某一方面的影响，主要是对GDP的影响冲击考察上，缺乏石油价波动对整体宏观经济影响的动态系统考察，特别是目前已有文献在研究国内油价波动对宏观经济的冲击时，均没有对油价冲击与货币政策效应进行分离，得出的结论是油价冲击和货币政策的混合结果。此外，我国是从1996年以后成为原油进口国，1998年才开始真正与国际接轨，所以通过1998年之前的样本得出的经验证据实际上包括太多市场化改革以前的特征，加上我国进入21世纪以来，石油进口依存度逐年增加，油价波动与宏观经济之间的关系也可能随着改变，因此先前的研究结论对于制定当前相关的经济政策借鉴意义不足。
1.3.3 目前研究的不足与启示
根据1.3.1和1.3.2对目前国内外关于石油价格风险度量与管理相关文献的概况与总结可知，石油价格风险有关问题的研究受到了国内外学者的高度重视，并对相关问题进行了很多很好的研究。由于问题的复杂性以及随时间发展不断产生的新的问题，对石油价格风险度量与管理问题还需要不断进行新的探索。概括起来主要有以下几点。
（1）当前研究以西方发达国家为主，由于我国石油进口依存度不断攀升，已超过50%的警戒线，绝对进口量也已位列全球第二，甚至有可能近期超越美国，成为全球石油净进口量最大的国家，石油价格风险管理对我国石油生产者、消费者，乃至国家安全都具有不可忽视的重要影响，但目前缺乏以我国现实情况为背景，对我国石油价格风险控制与管理进行系统、科学、全面的研究。
（2）石油进口采购优化或单纯优化成本，或单纯控制采购风险，而没有同时考虑进口成本和进口价格风险。其次，石油进口采购策略优化集中在战略石油储备构建研究，主要运用线性规划或动态规划建模方法，没有考虑石油价格不确定性对决策的影响。
（3）套期保值不是消除价格波动风险，而是将价格波动的风险转化为基差风险。现有的关于基差风险的研究，多侧重于基差风险的度量，很少涉及根据基差的变化来确定套期保值交易决策方法。其次，套期保值者手头的资金量对套期保值效果的影响是毋庸置疑的，目前多数套期保值决策模型没有考虑资金限制对套期保值效果的影响，即都是在套期保值者手头的资金量足够提供套期保值所需的最小资金量的假设下所做出的决策。再次，套期保值者进入期货市场进行交易的初衷是规避风险和获得利润，已有一部分文献的研究证明动态最优套期保值比优于静态方法得到的最优套期保值比，但有关动态套期保值比研究相对较弱，需进一步加强。最后，有关问题的研究多数是在假设石油价格收益率服从正态分布，或套期保值研究依据单一的石油价格因素，没有考虑到石油金融化发展，汇率成为影响石油价格风险的一个重要因素，以及石油价格收益率一般具有尖峰厚尾分布，石油价格风险的控制与管理需同时考虑价格和汇率两方面因素。
（4）在石油供应链优化问题的研究中主要存在两方面问题：
① 研究的范围多局限于供应链的一个或几个环节，没有综合考虑整个供应链情形；
② 研究的层次多停留在定性分析上，定量分析较少。
特别是国内文献，绝大部分只是对石油供应链现状进行了一些对比和概述，指出供应链存在的问题，较少在对问题进行深入细致分析的基础上，通过构建数学模型，对石油供应链进行定量优化分析，以及将保障石油供应安全的战略石油储备规模、应对油价波动、需求波动的作用等问题放在供应链视角下进行研究。
（5）货币政策作为国家层面应对油价高位剧烈波动、由此引起成本推动型通货膨胀的一项重要措施在实际中广泛应用，但理论上关于货币政策对抑制油价波动的作用存在较大争议。针对发达国家有不少理论与实证研究，发展中国家研究很少。