全球油价飙升_全球油价实时数据

有车的朋友们肯定非常关心油价，每天开车都需要加满油。那么这段时间因为油价暴涨厉害，所以现在大家对油价都是非常关注的，大家都想知道中国油价的地位，那么中国油价处在世界什么水平？我国油价又和哪些相关因素挂钩，下面一起来看看吧。

根据数据统计，如今中国油价在170个地区排名61位，比平均值8.52元高了0.75元，所以是属于处于中等偏上水平。3月17日油价调整后，国内每吨汽油价格已破万，达到1.0005万元/吨。

几个产油国比如委内瑞拉、利比亚、伊朗油价在1到3毛每升，叙利亚、巴林、伊拉克、俄罗斯这些国家的油价是在两三块人民币。而中国香港，目前为第一高，汽油价格接近20元/升，超过此前的榜首挪威，总的来说，欧盟多个国家的油价处于偏高。意大利、德国、冰岛以及英国排在前20名。发达国家中美国油价7.8元人民币一升，日本8.7元，韩国10.7元。

那么国家油价是有哪些因素决定的？

1.不同国家间由于汇率和成本等因素，即使是同样的商 品，价格也会相差很多，在不同国家间的价格也并不相同，不同国家间的油价更是千差万别。

2.不同国家间油价的高低，主要和这个国家石油丰富程度有关，一般而言，主要产油国的成品油零售价处于较低水平，比如委内瑞拉的汽油价格约合每升0.3元人民币，其他如沙特、伊朗、科威 特、卡塔尔等国家的成品油零售价格都很低，这些国家的成品油价格远低于国际市场原油价格，主要靠进行高额财政补贴，而价格较高的国家主要集中在欧洲和 日本，油价基本上都在每升10元到15元之间。

3.每个国家的油价形成机制并不相同，油价中包含的内容尤其是税负水平差别很大，税负水平的高低，是不同国家成品油零售价格差 异的主要原因。在主要石油进口国中，美国的税率较低，税负占零售价格的比重约为12%，其余大部分石油匮乏的国家，为了抑制消费者对石油的过度使 用，减少能源消耗，通常会对成品油价格征收较高的税负，欧洲、日本和韩国属于高税负国家，税收占零售价格的比重在40%到60%之间，税收是引导石油 消费的重要手段。

国内油价是如何定价的？

根据《石油价格管理办法》，我国油价每10个工作日调整一次，在调价发布日24时起生效。办法同时规定汽、柴油最高零售价格要以国际市场原油价格为基础。

我国的油价调整机制是什么样的？

在3月17日，发改委有关负责人接受记者访时答复，国内油价调整其实有一套完整的机制：按照《石油价格管理办法》的有关规定，国内成品油最高零售价格每10个工作日调整一次，每次价格如何调整，主要看调价前10个工作日国际油价平均值与再之前10个工作日平均值的比较情况，并不是简单由调价前几天国际油价变动决定。

由于国内成品油价格调整是与前10个工作日国际油价均值挂钩，此前也多次出现过调价日之前国际油价大幅上涨，但当期国内成品油价格却下调的情况。

例如，2021年12月17日是调价日，之前2个工作日国际油价连续上涨，但当期国内汽、柴油价格每吨分别下调130元、125元。2021年7月26日、3月31日以及2020年9月18日等调价日均出现过类似情况。

中国油价虽然创下历史新高，但如果放在全球范围内来看，客观而言，中国还算不上高油价国家。总之，未来人们开车的成本有可能会持续增加，所以大家也要做好及时应对的准备，或是选择乘坐公共交通工具出行，或是选择新能源电动车出行。现在国家也在积极地寻找可以替代石油的能源，相信未来会让广大消费者的生活成本降低的。

传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。

在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。

数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。

本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。

5.3.2.1 维度表关联性分析

数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。

图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。

图5.29 多维分析维度列表

在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。

5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现

在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。

图5.30 交易价格比较分析

对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。

5.3.2.3 事实表数据钻取

多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：

市场→价格类型→价格年份→产品名称。

这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。

图5.31 数据钻取分析一

图5.32 数据钻取分析二

5.3.2.4 价格趋势分析

价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。

图5.33 多维价格趋势分析

通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。