油价调整时间最新时间表格查询图片_油价调整时间最新时间表格查询

1.油价调整机制计算方法

2.中心数据库设计

油价调整机制计算方法

能源危机是指因为能源供应短缺或是价格上涨而影响经济。这通常涉及到石油、电力或其他自然的短缺。能源危机通常会造成经济衰退。从消费者的观点，汽车或其他交通工具所使用的石油产品价格的上涨降低了消费者的信心和增加了他们的开销。

1. 经济影响

市场经济的能源价格是受供需关系的影响，而供需关系中的供或需改变都可以导致能源价格的突然变化。

虽然一些能源危机是由于市场应对短缺的价格调节而产生，但在某些情况下，危机可能是市场的流通不畅通、缺乏自由市场而导致。一些经济学家的观点认为价格控制是13年的能源危机的重要因素。

1.1 石油供应

石油的供应大致上由一些拥有大量石油储藏的国家所控制，包括阿拉伯联合大公国、沙乌地阿拉伯、挪威、科威特和委内瑞拉。

主要的产油国成立了石油输出国组织（Organization of Petroleum Exporting Countries，简称OPEC）。OPEC控制了全球石油出口的大部分产量，对世界油价具有强大的杠杆作用。如果OPEC决定减少成员国的出口配额，油价就会由于供给减少而上涨，同样OPEC也可以通过增加石油生产来降低油价。影响OPEC实行这些政策的动机源于成员国各自的利益。

不过OPEC的行动仍受到一定限制。如果OPEC把油价抬得过高，那么一些原本无利可图生产规模也较小的如沥青砂，将变得有利可图而抢占石油的市场。除此之外，为了抬高油价而过分的限制产油国的石油出口也会对这些国家的石油生产商产生反作用。

1.2 石油需求

石油的各种用途中，目前最主要的需求来自于炼油厂的商业用途∶提供取暖和交通运输。石油需要经常和北半球的季节交替相适应，冬季由于需要大量的取暖用油，所以需求量就很大。事实上，仅美国就占了全球60%的石油消费，在北美如果某个冬季特别寒冷就会严重地影响到全球油价。

2. 历史上的能源危机

13年能源危机 - 原因∶石油输出的主要力量为阿拉伯国家，他们因不满西方国家支持以色列而取石油禁运。

19年能源危机 - 原因∶伊朗革命爆发。

1990年石油价格暴涨 - 原因∶波斯湾战争。

加州电力危机 - 原因∶ 电力管制政策失败，加上供给小于需求。

英国石油抗议活动 - 原因∶英国油税已高居不下，而原油价格却又上扬。

与2005石油价格上扬 - 原因∶供需关系失调。

3. 油产国宣称储藏量是否属实

1985年OPEC产油国调整对储藏量的估计。虽然那一段时间没有发现大规模的新油田，那些国家大幅度的提高了储藏量的估计。一部分专家认为，这些数据有刻意高估的嫌疑，可能OPEC国家的真实储藏量比其对外宣称的要少。如果宣告较高的数量，油产国更容易得到外来投资、银行等。

可疑的石油储藏量

年 阿布达比 杜拜 伊朗 伊拉克 科威特 沙乌地阿拉伯 委内瑞拉

1980年 28，00 1，40 58，00 31，00 65，40 163，35 17，87

1981年 29，00 1，40 57，50 30，00 65，90 165，00 17，95

1982年 30，60 1，27 57，00 29，70 64，48 164，60 20，30

1983年 30，51 1，44 55，31 41，00 64，23 162，40 21，50

年 30，40 1，44 51，00 43，00 63，90 166，00 24，85

1985年 30，50 1，44 48，50 44，50 90，00 169，00 25，85

1986年 31，00 1，40 47，88 44，11 89，77 168，80 25，59

1987年 31，00 1，35 48，80 47，10 91，92 166，57 25，00

1988年 92，21 4，00 92，85 100，00 91，92 166，98 56，30

1989年 92，21 4，00 92，85 100，00 91，92 169， 58，08

1990年 92，00 4，00 93，00 100，00 95，00 258，00 59，00

1991年 92，00 4，00 93，00 100，00 94，00 258，00 59，00

1992年 92，00 4，00 93，00 100，00 94，00 258，00 62.70

2004年 92，00 4，00 132，00 115，00 99，00 259，00 78，00

从以上表格可以看出，按石油出产国的说法，年年新发现的石油矿床能够几乎完全代替所出产的石油∶储藏量一直很稳定，没有起伏。例如，如果没有新的发现，沙乌地阿拉伯每年出产300亿桶，储藏量也应该跟着减少。（除非这些国家没有把过去出产的石油从所宣称的储藏量扣掉）

4. 未来可替代的能源

很多学者认为世界能源危机的主要原因是石油价格过于便宜，以致于使世界对其产生了过度的依赖性而迅速消耗殆尽，他们主张减少对化石燃料的依赖，增加研究经费用于对能源／燃料替代用品的研究，目前主要的替代能源有∶燃料电池、甲醇、生物能、太阳能、潮汐能和风能等。但是迄今为止只有水力发电和核能有明显的功效。（参看未来能源开发）。

与此同时，一些组织例如罗马俱乐部（The Club of Rome）原本悲观的预计世界的石油在20世纪末会用毕，并未变成现实，其中一个重要原因是新技术的发展使石油的开变得更有效率。

20世纪50年代以后，由于石油危机的爆发，对世界经济造成巨大影响，国际舆论开始关注起世界“能源危机”问题。许多人甚至预言：世界石油将要枯竭，能源危机将是不可避免的。如果不作出重大努力去利用和开发各种能源，那么人类在不久的未来将会面临能源短缺的严重问题。

世界能源危机是人为造成的能源短缺。石油将会在一代人的时间内枯竭。它的蕴藏量不是无限的，容易开和利用的储量已经不多，剩余储量的开发难度越来越大，到一定限度就会失去继续开的价值。在世界能源消费以石油为主导的条件下，如果能源消费结构不改变，就会发生能源危机。煤炭虽比石油多，但也不是取之不尽的。代替石油的其他能源，除了煤炭之外，能够大规模利用的还很少。太阳能虽然用之不竭，但代价太高，并且在一代人的时间里不可能迅速发展和广泛使用。其他新能源也如是。因此，人类必须估计到，非再生矿物能源枯竭可能带来的危机，从而将注意力转移到新的能源结构上，尽早探索、研究开发利用新能源。否则，就可能因为向大自然索取过多而造成严重的后果，以至使人类自身的生存受到威胁。

中心数据库设计

油价调整机制计算方法如下：

1、打开WPS22，在表格中输入油价调整机制计算方法。

2、在表格中输入油箱的容量。

3、据油价总价等于油价单价乘以容量，在表格中输入公式=B2*B3并按下回车键就可以算出油的总价。

5.2.2.1 数据库

根据该系统的开发需求，按照数据库的功能和作用将其分为风险查询类、风险评价类、系统管理类三大类（萨师煊等，2000）。主要数据见表5.5。

表5.5 海外油气与金属矿产开发风险管理系统的主要数据表

续表

5.2.2.2 数据仓库

油价数据来源于美国能源部（DOE）下属的能源信息署（EIA）网站、中石油（CNPC）网站和《华尔街日报》（WSJ）网站提供的油价数据，油价序列本身就是一个不规则的时间序列，油价数据具有以下几个特点。

（1）数据的一致性差

油价数据格式多样，存在数据冗余，主要体现在：使用的数据格式均不相同，并且各个子系统相对独立。在网站单独作用的情况下，一般都没有问题，但要将这些不同系统或不同时期的数据集中起来综合利用，就可能出现数据不齐全、不一致或重复的现象。

（2）数据存放的分散

油价数据来源多，缺乏统一管理，没有一种相应的网页数据自动化抓取操作实现数据的本地化操作过程。

（3）数据开发不充分

大容量数据导致对数据的开发利用不充分，缺乏对获取的数据如各分析机构制定的期货合约元数据进行各种深层次分析、综合、提炼、挖掘和展现的应用，因此很难对丰富的统计数据进行二次开发利用。

根据油价数据中所包含的油气产品种类、油气产品合约制定日期、油气产品的价格类型、不同市场下油气产品价格的差异等，能够加深对油价走势的了解。油价的这种与时间相关性、不可修改性，以及集成的性质，使得我们用多种角度对原始数据进行理解，并真实反映其特性，也让我们发现使用一种整合的技术对油价进行精确预测十分必要。

数据仓库的构建流程如图5.13所示由下至上逐步实现。

图5.13 数据仓库构建流程

1）数据源。

A.数据源的复杂性。数据分散在数据库管理系统、电子表格、电子邮件系统、电子文档甚至纸上。系统中要求集的3个数据源中，EIA 网站存储在网页上的油价相关更新较慢，虽然提供了各市场日、周、月、年的油价数据下载，但是下载完成之后的表格字段格式时常发生变化，这为实现自动获取数据并下载到本地自动入库的要求增加了难度；中石油网站数据除上述只显示3条数据之外，网站上会将访问流量过大的IP地址列入黑名单使其不能继续下载到本地进行保存，为这些数据建立统一的模型将会耗费很大精力。

B.数据的有效性。由于存在经验局限，如何处理数据的空值、不同时间间隔时间字段格式，入库时应注意的问题等，如果应用程序没有检验数据的有效性，会对数据多维显示产生极大影响，因此也归结为数据源数据质量问题。

C.数据的完整性。数据源上的数据并不那么明显或者容易获得。油价是高度敏感的数据，因此各个网站虽然提供了各个油品交易市场的日、月或年数据，但是完整性并不能充分保证，根据企业政策的不同，有时对要获得的数据，需花费大量精力。为此，要对不同的数据源进行建库，以保证所获数据的完整性。

2）数据处理。

高效的多维数据集展示离不开底层数据源数据的精确获取，或者叫做数据理解和数据清洗。于是系统在基于元数据获取、加工、入库和多维数据集展示上实现预期的要求。

A.ETL。该功能是整个油价数据仓库的核心之一，主要功能是按照事先定义的数据表对应关系从相关系统表中抽取数据（Extraction），经过数据清洗和转换（Transform）,最终把正确的数据装载到数据仓库的源数据中（Load），作为以后应用的基础。

B.数据转换。该功能是在数据抽取过程中按照定义的规则转换数据，避免了数据在分析时的多样性，保证数据一致性。

C.数据集成。该功能主要是把油价信息数据仓库系统的源数据，按照事先定义的计算逻辑以主题的方式重新整合数据，并以新的数据结构形式存储。

3）数据存储。

星型模型（星型架构）是数据仓库开发中多维展现重要的逻辑结构，构成星型模型的几个重要特征是：维、度和属性，在实际应用中表示为事实表和维度表。在油价数据中，各市场的期现货价格表为数据仓库的事实表，油品类型、合约规定日期等为维度表。

油价数据仓库星型模型的设计方案如下：

A.事实表。数据库表中EIA的期现货价格表（包括日、周、月、年表）作为数据仓库中的事实表，根据不同时间维度构成多个星型模型，即星座模型。这些价格表中以市场编号、油气产品类型、期货合约日期、价格单位度量衡编号作为主键和外键与其他维度表相连，形成多维展示联动的基础，以油价数据和其他事实数据为记录数据，作为主要输出结果。

B.维度表。根据市场、油品、价格数据、度量衡和类型作为油气数据仓库中多维分析的角度和目标。

图5.14以EIA的日期货数据表作事实表为例，构建星型模型，其他不同时间维度的模型结构图与此图基本相同。

图5.14 以EIA数据为例的日期货价格星型模型

以星型模型设计为基础，完善数据存储中操作型数据存储（ODS）的原型设计，提供DB-DW之间中间层的数据环境，可实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换。