国内市场在面对未来与外盘原油等大宗能化商品博弈上需要应对的，实质上是货币结算权与定价权问题。不论是以本国货币计价的国内衍生品市场，还是类似原油、有色等国际衍生品市场交易品种，处理好了相关性问题，就在博弈中掌握了制胜的主动权。

相比同为大宗商品的矿石、农产品、有色金属门类，全球能化市场体现了品种繁多、区域市场发达、母产品需求与供给垄断色彩浓重等特点。当前，国内能化衍生品市场发展处于初级阶段，已上市品种与外盘直接价格对接尚处于空白。结合全球能化区域市场发达的特点，本文尝试寻找若干具备如下特点的研究标的：第一，相对处于上游位置，但弱化类原油的战略属性；第二，价格、供需结构、库存等方面存在数据走势相关性；第三，下游产品贸易及衍生品市场发达。进行类似研究的一个实用性意义，在于利用上游相对封闭而稳定的供需结构导致的规律性基差波动，指导下游品种价格走势的发现。从更长远的角度看，对于中国这样一个大宗能化原料消耗市场，内外盘市场的对接是理所当然的考量，而没有旧体系下各市场相关性指标的监控，不论对于实体企业还是监管层、研究层面来说，缺乏参照物都是具备客观风险的情况。

相关性求证

一个悖论是，假设全球能化市场存在广泛的相关性，某种意义上相互隔离的区域市场又从何说起？毕竟市场对于今年一季度国际原油价格走出V型反转行情时，国内能化衍生品价格从高点持续回落的走势记忆犹新。但理论上这种完全排除又不可能存在。一个典型的例子便是，在类似中国这样严格管控原油进出口、实行进出口许可证制度的经济体，国内市场依然存在参照多个国际价格周期变化的成品油调价机制。从这一点来看，在全球化供需中，市场通过资本运作、物流、区域库存调节等外在手段已经联系在了一起。在这样的模式下，全球市场在足够长的时间区间内，必定是伴随着需求的不断紧密化而加大各自的相关性。每一次的区域市场危机对封闭市场的冲击都将越来越大，各个市场的价格联动也将越来越直接，而每一次区域市场危机中原油价格的波动，都是建立规律性基差的绝好机会。当然，代价便是难以避免的货币政策分歧。在美元不断重新定价过程中，商品联动的风险通过衍生品渗透到全球市场，加深了价格联动机制的形成。

下图是EIA原油库存走势与日本国内石脑油库存走势对比，属于典型的相关性案例。从单一市场角度看，两市品种为上下游关系，库存输入与输出方向、指标地位、供给群体都具备极大差异。图中深色线条代表2013年总体年库存数据走势，浅色线条代表2012年库存数据走势，阴影为2008年—2012年库存数据历史走势区间。观察2013年前5个月共19个数据组合，基本库存同向波动概率为80%，统计2012年—2013年库存走势同向波动概率为74%，而统计2008年以来的历史数据，库存同期同向波动概率仅为52%。由此可以看出，完全不同区域市场下且不同品种的两市，其库存相关性呈现逐年升高态势。单纯解读这一组合可以得出的命题在于美亚炼厂开工率之间是否存在同向因素，相关性升高的同时，特别是当期库存均保持在历史周期内的峰值，两市之间库存转移贸易规模扩大幅度等。

EIA原油库存、日本石脑油库存（单位：千公升、桶）

实证化论述与指标案例

要选择实证化的组合，需要对能化产业的上下游关系有深入了解。整体能化产业基本来自三大母原料：原油、天然气、煤炭。近年来方兴未艾的页岩油页岩气产业，也归类于这三大母原料行业。从下游产品制造工艺角度来看，三大母原料最大的不同在于中间体组份的不同，整个产业链实际都建立在源自母产品的石化中间体之上。

其中，原油是组份相对最为复杂，也是工艺用量最大的母产品。以原油为例，其中间体组份主要包括烷烃、环烷烃、芳烃以及烯烃。其中除页岩油外，原油中的烯烃组份一般以混烃形式存在。其中芳烃与烯烃两大类中间体衍生出了最为重要的两条能源化工产业链，国内期货市场上市能化品种PTA、PVC、LLDPE均来自这一范畴，而另一重要品种甲醇则可成为烯烃的直接原料。目前，甲醇制烯烃已成为中国烯烃产业多元化的一个重要组成部分，烯烃原料的多元化要求已进入我国的十二五规划。所以，同产业链的全球不同市场品种数据组合，可以成为值得尝试的指标。

指标案例：

1.亚洲芳烃—烯烃季节性周期

指标最初形成时间为2013年3月下旬，其间国际原油价格走势短期出现与美国经济运行数据的背离，影响至国内能化衍生品板块，各品种也出现了金融属性的强弱分化。考虑到品种间仍然维持基本一致的基本面预期，故建立上游不同市场，不同原料品种的历史季节性基差指标。

背景情况：

能化板块整体跟随商品大盘系统性风险的释放走出趋势性下跌过程，WTI原油和BRENT原油价格走势出现显著受经济数据影响差异，因春节前美国经济数据向好，道琼斯工业平均指数连续台阶式上涨，前期高盛上调2013年度WTI与BRENT价差水平带来的市场担忧过去，整体WTI原油市场走出反弹高位振荡行情，但2月15日受G20会议货币政策分歧及美国工业生产值下跌引发单日回吐涨幅行情，从而促使油价基本回到节前2月8日价格水平。在这一大背景下，受一月亚洲石脑油市场供应量的提升及芳烃产品紧缺程度缓解，国内期货市场中PTA一直处于领跌位置，主力合约1309价格节后整体跌幅最大至9.49%，而LLDPE主力合约价格整体跌幅最大至5.65%。考虑到国际原油价格走跌及两大品种对于原油价格的相关情况，在当前PTA价格弹性较差的情况下，引领PTA期现货价格下跌的直接原因来自下游需求不畅导致的原料成本支撑垮塌得到市场共识。在PTA与LLDPE皆面临去库存化的情况下，快速下跌过程中跌幅的不一致性一定伴随着上游原料市场基本面的变动，故选取亚洲市场MX与美金乙烯单体价格进行季节性分析。

由此可得出以下逻辑结论：第一，每年一季度前后，MX和乙烯价格都会走出年度基差峰值；第二，一季度前后，MX和乙烯都是趋势下跌走势，且MX处于领先指标地位；第三，PTA失去价格弹性，MEG价格敏感性上升，节后跌势与MX下跌走势同步性更高，MEG价格超跌。

可以看到，从一月份到现在基差被重新从正值打到负值是伴随着MX的下跌和乙烯的上涨。如果认可这个逻辑的话，那么当前MX-乙烯基差走势正在形成年度基差峰值，在2010年PTA出现极端行情且上游PX供给过剩的情况下，录得基差峰值未超过500点绝对值。而从2009年以来乙烯的走势也可以看到，伴随基差峰值走势，乙烯都有大幅下跌行情。

从品种相关性观察，美国聚乙烯价格与外盘乙烯单体相关性最高，而目前聚乙烯内外盘强弱分化明显，国内聚乙烯市场领跌，同时MX伴随下跌，符合长周期内季节性走势特点。

结论：

2013年较为特殊的情况是，聚酯下游织造产业元宵节后需求迟迟未启动，在上游PTA趋势性下跌的走势下，刚需被抑制，而LLDPE的季节性农膜需求相对稳定，宏观层面的系统性风险放大了两个产业链下游的季节性因素对于价格的影响。两者的去库存化节奏出现差异，从而导致目前过大的期货跨品种基差。

而从上游MX-乙烯基差走势可以看出，节后两者基差收敛的幅度已经超过300点历史均值，我们认为基本完成年度基差峰值走势。考虑到下游的去库存化因素，PTA与LLDPE期货价格或将在产业链供需关系稳定后出现快速收敛走势。聚酯产业链需求真实好转仍需等待织造需求的完全启动及备货行情的开始。本轮PTA反弹将受制于3月较低的现货均价，仍存在二次回调需要，同时LLDPE存在补跌可能。

2．PTA期货价格走势—PX库存消费比

作为实际反映PX真实供求关系的重要统计指标，中国大陆PX库存消费比指数基本与2012年度PTA期货行情呈负相关走势，与PX实际库存绝对值单边增加不同，整体2012年PX长周期备货与PTA产能集中投放，使PX短期需求波动较大，从统计数据来看，1—3月PTA价格上涨，利润率凸显，PTA开工率的上升伴随着PX库存消费比的快速下降，从2月1.26的年度库存消费比值低点到3月PTA期货主力合约站上年度高点，指标具有一定先行性，而年内指标分别在5月、7月两次站上1.8，期间指数缓步提高而PTA经历一轮趋势性下跌行情，而后关键的市场分歧振荡期指数走出较为平滑的连续下跌走势，与反弹周期中成本支撑题材相印证。从实际库存增减相关性上观察，1—2月指数下降实际库存则缓步增加，趋势未形成筑顶而后延续至5月的指数上升与库存增加同步形成下游产品的趋势性行情，指数与库存递减同步，可作为中期预判PTA价格走势的重要指标。

无效组合与干扰因素

对于全球能化市场而言，配置数据组合，挖掘内在联系服务于实证研究是相关性研究的最大价值所在，但可解读的规律性是否有效存在于所有可能的数据组合当中则非常值得商榷。目前来看，对实证研究无效或缺乏解读价值的组合应该仍占据多数。

从2009年—2013年第一季度全球各主要原油期现货市场的价格历史走势来看，中东主要原油市场价格走势并未直接反应出自2010年后WTI-BRENT基差变化的趋势，证明了影响两市基差波动的主要因素并非来自区域化的中东原油市场价格的波动，WTI-BRENT基差变化或更多来自于地缘政治或国际原油资本等更为复杂的因素。必须说明的一点是，所谓的无效组合也仅是相对概念，意在缺乏直接的走势相关影响或可读的季节性因素。

干扰因素目前在国内主要存在于品种不同的金融属性，举例来说，国内市场普遍存在的融资贸易行为。当进行相关性研究的标的品种存在较大的金融属性差异，库存数据方面的相关性将出现较大偏离。造成这一现象的主要原因来自需要剔除的融资库存对于社会库存总数据方面形成的供需失真效果。具体设置多少转换系数，还需要对贸易生产领域进行深入的调研。而出现类似当前国家收紧融资贸易规模控制外汇净流入的情况，一般可以用KMV模型对企业预期违约率进行量化，通过计算预期违约率EDF，来衡量信用风险的大小。

违约距离=（资产价值-违约点）/资产的预期价值，其中违约点在信用融资中以银行授信抵押货权比例为准，资产预期价值按照当前企业生产净利润率测定。

EDF=违约距离/资产价值的波动率。测算EDF的方法，可以一定程度预知企业再抵押资产的硬到期风险，即企业必须投入流动性资产进行赎回的部分，而贸易企业最大的流动性资产往往即其贸易品库存，继而计算库存、短期突发供应等数据。