经济复苏和供需矛盾推动的油价上涨

　　纵观四十年油价史，决定油价的基本面因素主要包括供需、库存、资金活动以及地缘政治等五个方面。

　　除全球经济延续复苏驱动下的再通胀交易之外，本轮油价上涨的核心因素还包括供需矛盾激化：①OPEC与非OPEC国家严格执行减产计划；②融资条件恶化导致页岩油增产幅度不达预期；③远期曲线贴水陡峭化助推短期油价。

　　基于SVAR模型对油价到PPI与CPI的演化路径作详细测算

　　①PPI脉冲响应结果：在受到油价一个单位的正向冲击后，PPI在当期迅速上升并于第5个月达到峰值，此后冲击效应逐步衰减，并于第12个月趋近于零。

　　②CPI脉冲响应结果：在受到油价一个单位的正向冲击后，CPI在当期开始上升并于第4个月达到峰值，此后冲击效应逐步衰减，并于第12个月进入负值区间。

　　③测算结果：油价将推动上半年PPI每月上涨0.5％-1.77％，1月达到峰值1.77％，一季度后冲击逐渐趋缓；油价冲击将推动上半年CPI每月上涨-0.07％-0.20％，1月达到峰值0.20％，压力集中一季度后逐渐趋缓。下半年冲击效应将迅速衰减并于今年10月趋于零。

　　基于SVAR模型对油价到CPI分项的演化路径作详细测算

　　①油价冲击的一次效应：国际油价变化将首先影响到国内消费者的汽油、取暖油、其他能源和交通运输成本。在峰值区间油价每上涨10％，CPI交通通信被拉动0.19％，CPI居住项被拉动0.56％。

　　②油价冲击的二次效应：油价变化传导至非能源商品、服务和工资等核心通胀的过程。在峰值区间油价每上涨10％，CPI食品项被拉动0.1％。油价变化主要通过燃料乙醇替代效应、以及化肥等生产成本向农产品实现传导，相应而言玉米、大豆等作物受油价影响较大。

　　SVAR模型仅考虑一次冲击的持续性影响，不过我们的测算还是可以给大家一个比较直观的理解

　　预期外的变数存在于多轮扰动可能改变协方差矩阵的相关性。不过通过模型估算，我们可以对油价的跨期影响得到较为直观的判断：若2018年油价上涨20％至72美元/桶，对CPI单月影响最多不超过0.8％；但如果油价上涨幅度超过30％至80美元/桶以上，对CPI单月影响或将超过1％。

　　一、油价：四十年历史复盘及当前逻辑

　　在《通胀：基于产出缺口的两种测算》以及《通胀：基于CPI分项的具体测算》两篇报告中，我们尝试通过产出缺口、以及CPI分项的角度详细剖析了通胀的具体驱动因子，以及未来CPI可能的演化路径。在本篇报告中我们将近期油价上涨纳入考量因素，并通过SVAR模型对油价到通胀的冲击作进一步探讨。

　　去年12月以来，伴随着OPEC以及俄罗斯等产油国再度延长减产协议至2018年底，叠加利比亚、尼日利亚等地缘政治因素发酵以及美国多数地区极寒天气催化，油价开始迎来新一轮的上涨。截止1月22日，WTI原油价格上行至63.49美元/桶，布伦特原油价格录得69.03美元/桶，两者均刷新三年以来新高。

　　油价回升带动高盛商品指数突破250关口，并创下近两年半以来新高。与此同时，抬升的通胀预期使得全球长端利率中枢进一步上行：截止1月22日，美国10年期国债收益率上升至2.66％，中国10年期国债收益率重新回到4.0％附近；而股票市场则在全球经济复苏延续与再通胀交易的主旋律下方兴未艾。叠加弱美元条件下的新兴市场流动性边际宽松、波动率环境改善，大类资产风格整体利好风险资产。

　　纵观四十年油价史，决定油价的基本面因素主要包括供需、库存、资金活动以及地缘政治等五个方面。其中供给端包括OPEC与非OPEC、页岩油产量以及清洁能源等，需求端则包括经济复苏、库存投资等，资金活动包括受货币政策、风险偏好影响，利用期货等衍生品进行套保/投机交易的资金流动，库存主要指EIA商业与战略库存等。图6显示了1976-2017年原油价格走势，以及重大历史事件复盘。

　　1. 供给收缩，减产目标达成。本轮油价上涨的核心因素在于供需矛盾激化，OPEC国家和以俄罗斯为代表的非OPEC产油国于2017年5月、12月达成协议，将减产协议期限延长至2018年底；同时豁免减产的利比亚和尼日利亚也表示两国2018年的石油产出不高于2017年。

　　OPEC国家自2016年9月开始进入正式减产，并与非OPEC达成180万桶/天的减产目标。从实际情况来看，本轮减产协议总体执行情况良好，在沙特、委内瑞拉等主要国家超额完成减产目标带动下，OPEC实际完成减产133.4万桶/天。与此同时墨西哥、俄罗斯等国严格执行减产计划，非OPEC国家实际达成减产57.5万桶/天。

　　2. 美国页岩油增产幅度不达预期。由于页岩油开采高衰减率的特点，需要持续追加资本开支以便稳产增产，但自OPEC减产以来页岩油企业的现金流状况并未出现明显改善。钻井、完井成本持续高企迫使页岩油厂商寻求外部融资渠道，融资环境与融资成本相继趋紧，北美主要页岩油厂商综合融资成本始终处于8.11％-8.36％的区间。恶化的杠杆率以及负现金流掣肘，上半年标普油服ETF显著下跌。

　　二季度以来投资者对于短期回报率的诉求回升，倒逼Anadarko为代表的页岩油企业削减资本开支计划。尽管三季度以来油价持续回升，北美活跃页岩油钻机数始终较为低迷。

　　3. 从远期曲线的变化上看：本轮油价见底以来（2016年2月），原油远期曲线从升水结构陡峭化过渡到升水结构平坦化；OPEC正式达成减产协议之后（2016年9月）再到库存缓慢回落期（2017年2月），远期曲线又由升水变为贴水结构平坦化；去年下半年至今（2018年1月）页岩油产量不达预期叠加OPEC减产加速落地，库存水平持续回落，远期曲线贴水进一步呈现陡峭化结构（steep backwardation）。

　　事实上，远期贴水结构将进一步刺激投资者买入近月合约。由于套保成本相对较高，生产商选择现货市场逢高抛售库存，而短期库存加速去化则进一步带动现货价格走高，空头持仓减少以及贴水结构陡峭化。去年六月至今，全美商业原油库存由5.13亿下降至4.13亿桶，同比增速由2.3％下降至-15.0％，带动油价从48上涨至60美元/桶以上。

　　二、油价对通胀的冲击：基于SVAR模型的测算

　　我们在《通胀：基于CPI分项的具体测算》报告中曾经提到，原油等大宗商品价格对CPI非食品项有较为明显的拉动，进而通过核心通胀的传导影响CPI。在此我们将对油价到通胀的冲击做进一步探讨，并基于SVAR模型对油价到PPI以及CPI分项的演化路径作详细测算。

　　SVAR（Structural Vector Autoregression Model）主要用来联立变量之间的内生动态关系，对研究经济模型中某个变量的波动传导机制有重要应用。SVAR考虑了模型内部各变量间的即时关系，通过施加一定约束条件避免了无约束条件下的分析结果误差，从而能够更好的解释随机扰动项，在此我们将SVAR引入到油价冲击的定量分析中。

　　通过构建①WTI原油价格同比、②PPI当月同比以及③CPI当月同比的自回归模型SVAR（3），其中为上述三者构成的3维自变量。经过单位根检验，自变量在2002-2017年的月度序列区间上具有平稳性。

　　A0为下三角矩阵的关键经济假设在于：我们认为原油价格为外生冲击，即其变化不受PPI与CPI的影响；而PPI作为工业原材料价格指数，无论是分项或是整体均受到油价影响；CPI作为消费价格指数，受到PPI下游传导以及油价波动的影响。最后我们根据AIC、SC和HQ最小信息原则确定模型滞后阶数为2，且模型最终通过稳定性检验。

　　脉冲响应函数是指：针对当期扰动项施加一个标准差的单位冲击之后，其对内生变量的当期和未来值所造成的影响。为了确定WTI油价对于PPI和CPI的具体影响，我们基于SVAR模型得到的结果来计算油价冲击的脉冲响应函数。

　　1. PPI的脉冲响应函数。结果表明：在受到油价一个单位的正向冲击后，PPI在当期迅速上升并于第5个月达到峰值，此后冲击效应逐步衰减，并于第12个月趋近于零。而在受到CPI一个单位的正向冲击后，PPI仅在第6-9个月有微幅上行，此后冲击效应逐步衰减并于第12个月趋近于零。PPI受到油价冲击影响极为显著，而受到CPI冲击影响则相对较小，实验结果符合我们对于模型的经济假设。

　　2. CPI的脉冲响应函数。结果表明：在受到油价一个单位的正向冲击后，CPI在当期开始上升并于第4个月达到峰值，此后冲击效应逐步衰减，并于第12个月进入负值区间。而在受到PPI一个单位的正向冲击后，CPI在当期迅速上升并于第5个月达到峰值，此后冲击效应边际衰减，但在第12个月依然保持较高水平。实验结果显示CPI受到油价与PPI冲击的双重影响（且PPI冲击对CPI的传导更为显著），符合我们对于模型的经济假设。

　　3. 定量影响方面，由于脉冲响应函数自变量的扰动值相对难以判断，我们通过油价对自身的冲击从侧面进行估算。结果表明：在受到油价一个单位的正向冲击后，WTI原油价格在当期开始上升并达到12.25％即我们可以认为一个标准差的油价冲击为12.25％。

　　因此，10％的油价冲击将推动当期PPI上涨0.12％，推动第5个月的PPI上涨0.90％（峰值），推动近12个月的PPI累计上涨7.04％。相应10％的油价冲击将推动当期CPI上涨0.05％，推动第4个月的CPI上涨0.14％（峰值），推动近12个月的CPI累计上涨0.73％。

　　考虑到去年油价突破60美元/桶的时期在四季度，同比大幅上行的时间主要集中在6-12月，测算结果显示油价将推动上半年PPI每月上涨0.5％-1.77％，1月达到峰值1.77％，一季度后冲击逐渐趋缓；油价冲击将推动上半年CPI每月上涨-0.07％-0.20％，1月达到峰值0.20％，压力集中在一季度后逐渐趋缓。下半年冲击效应将迅速衰减并于今年10月趋于零。

　　三、油价对CPI分项的冲击：非食品项与食品项

　　在《通胀：基于CPI分项的具体测算》报告中我们曾经提到，原油对CPI非食品项中的交通通信、居住项有着明显拉动。实际上国际油价变化将首先影响到国内消费者的汽油、取暖油、其他能源和交通运输成本，即交通通信项下的交通工具燃料、以及居住项下的水电燃料。

　　具体来看：在受到油价一个单位的正向冲击后，CPI交通通信分项在当期开始上升并于第4个月达到峰值，此后冲击效应逐步衰减，并于第12个月趋近于零。在峰值区间油价每上涨10％，CPI交通通信同比被拉动0.19％。正如我们此前论述，油价通过成品油（即CPI交通工具燃料）向交通通信分项实现传导，目前国内成品油定价机制日趋完善，也使得国际油价的传导更为顺畅。

　　此外，在受到油价一个单位的正向冲击后，CPI居住项在当期开始上升并于第5个月达到峰值，此后冲击效应边际衰减，但在第12个月依然保持一定水平，在峰值区间油价每上涨10％，居住项同比被拉动0.56％。正如我们此前论述，CPI居住项中占比最大的分项为“居住：水电燃料”而非其他，房价对于居住项的影响仅仅体现在以虚拟租金计算的“居住：租赁房房租”，滞后6个月且占比较小。油价即通过影响水电燃料向CPI居住分项实现传导。我们把油价对成品油以及交通运输成本的直接影响称为“油价冲击的一次效应”（first round effect）。

　　值得注意的是，油价冲击还将带来一次效应以外的间接影响，我们把油价变化传导至非能源商品、服务和工资等核心通胀称为“油价冲击的二次效应”（second round effect）。以食品项为例，在受到油价一个单位的正向冲击之后，CPI食品项在当期开始上升并于第2个月达到峰值，此后冲击效应逐步衰减，并于第4个月之后进入负值区间。在峰值区间油价每上涨10％，食品项同比被拉动0.1％。

　　脉冲响应函数中油价对CPI食品项冲击较为有限，但实际上在2016年之前，CPI食品项尤其是玉米大豆等农产品价格走势与油价高度相关。2016年以后伴随着农业供给侧改革深化、国储拍卖等政策对于猪肉、玉米等价格的影响，油价对CPI食品项的传导才趋于减弱。

　　传统框架下，油价变化主要通过①替代效应、②生产成本向农产品实现传导，相应而言玉米、大豆等作物受油价影响较大。对于玉米需求而言，其下游主要包括饲料、工业乙醇与食用，占比分别为6:3:1。而替代效应是指玉米大豆加工而成的燃料乙醇、生物柴油受到原油的替代需求影响，即原油价格上涨→燃料乙醇更多使用玉米加工→玉米需求上升→价格上涨。作为目前全世界替代汽油数量最大、应用最为广泛的可再生能源，全球已有数十个国家推行燃料乙醇。截止2016年，美国和巴西燃料乙醇的年产量分别达到4422万吨和2118万吨，超过全球总产量的80％。

　　原油是化肥制造的原材料之一，油价变动将通过生产成本传导至玉米等农产品价格。以尿素为例，工业制氨主要采用天然气或煤化工技术进行生产，而煤化工作为清洁能源以及石油化工替代品，其附属产品同样受到石油价格波动的影响。回归结果显示，尿素价格与油价相关性达40％，磷酸一铵与油价相关性为32％；WTI每上涨10美元/桶将带动尿素价格上涨79元，带动磷酸一铵价格上涨109元。化肥作为玉米、小麦等农作物不可或缺的原材料，实现原油对农产品价格的间接传导。

　　SVAR模型仅考虑一次冲击的持续性影响，预期外的变数存在于多轮扰动可能改变协方差矩阵的相关性。不过通过模型估算，我们可以对油价的跨期影响得到较为直观的判断：若2018年油价上涨20％至72美元/桶，对CPI单月影响最多不超过0.8％；但如果油价上涨幅度超过30％至80美元/桶以上，对CPI单月影响或将超过1％。

　　风险提示

　　1.油价中枢显著超预期，导致货币政策紧缩、金融市场波动率回升；

　　2.模型系数矩阵的自由度假设较松