規避價格波動風險，這樣做穩贏

文／王寶光

應對成品油市場價格波動風險，要守正創新，系統化構建價格風險管理體系。

近兩年，成品油市場容量較為可觀，成品油銷售企業負責將3 億噸的油品提供給億萬消費者和各類客戶，而成品油價格常伴隨著原油走勢或突發事件等劇烈波動，由此引發價格風險。比如，2020年一季度因原油暴跌疊加新冠肺炎疫情沖擊，汽柴油跌幅均超過2000 元/噸，給銷售企業及整個行業帶來了巨大跌價損失。近期，汽柴油又經歷了“過山車”行情。2021 年9 月至10 月23 日，伴隨著能源短缺和原油大漲，汽油一路上漲到每噸1500 元，柴油更是上漲超過2000 元/噸，隨后又在兩周內迅速下跌，汽柴油均下跌1300 元～1500 元/噸，致使很多市場參與者措手不及、進退失據。如何更科學、更有效地管理和應對成品油價格波動風險，成為成品油銷售企業迫切需要解決的問題。

守正創新：構建價格風險管理體系

在成品油市場，注重市場研判，一向是傳統做法。深入市場，取得一手數據，是市場調研的基礎所在和先決要素，也是應對價格波動和市場激烈競爭的必然要求。除了注重市場研判外，最為重要的就是把握采銷節奏。

新形勢下，成品油供需失衡、競爭加劇，政策準入放寬、市場玩家魚龍混雜，新冠肺炎疫情疊加行業綠色低碳轉型，各類因素使得成品油價格波動頻繁而劇烈。為更有效、更科學地應對和管理價格波動風險，就要在堅持傳統做法、注重市場研判和把握采銷節奏的基礎上，守正創新，堅持系統思維和底線思維，系統化構建價格風險管理體系。

成立價格風險管理委員會。各個企業要加強頂層設計，在企業管理層面，設立涵蓋銷售、采購、物流、風控、財務等相關人員的價格風險管理委員會，統籌負責價格風險管理體系的建設和具體政策的實施、監督及完善。

科學劃分和深入研究價格風險。新時期對于價格風險，不能籠統含糊地對待，要提升科學性和分析研究的深度和廣度。價格風險按照觸發原因，可分為成品油供需基本面變化導致的價格風險，原油價格變化引發的價格風險，宏觀經濟變化導致的價格風險，行業政策變化導致的價格風險，突發事件導致的價格風險。以2021 年9 月、10 月柴油價格暴漲后又大跌為例，就是多種風險類型多重因素疊加的結果：價格大漲由原油上漲、輕循環油進口環節消費稅征收導致社會資源減少、主營煉廠持續降低柴汽比、國家對進口原油以及消費稅嚴查以及部分地區“拉閘限電”等多重因素觸發；隨后價格大跌主要受原油盤整、國家要求主營煉廠加大生產保供資源以及終端需求下滑所致。

加強供應商和客戶履約能力管理。一方面，當價格劇烈波動時，經常出現供應商和客戶不履約的情況，給企業應對價格波動風險和正常經營帶來不小的困難。由此，企業要加強履約能力管理。比如，企業簽約時就征收定金或履約保證金，可在較大程度上提升履約情況。2020 年以來，中海煉化華東銷售公司就針對供應商開展了履約能力管理，根據合同數量以及供應商的等級在簽約時征收每筆100 萬元左右的保證金，采購合同履約率得以大幅提升。另一方面，企業要定期對供應商和客戶進行優勝劣汰，不斷提升供應商和客戶的整體質量。

●伴隨著能源短缺和原油價格大漲，汽柴油價格經歷了一輪“過山車”。供圖/視覺中國

期現結合套期保值。對于風險敞口規模很大的企業，特別是實施集中采購的主流企業，因資源敞口規模大，面臨的價格波動風險也更大，有必要對資源持倉/資源敞口進行部分套期保值，以降低價格波動風險特別是價格下行風險，還可以利用期貨市場波動優化成本，實現風險對沖。中化成品油大區銷售公司開創了成品油聯動原油期貨的跨品種套期保值先河，在2020 年疫情蔓延以及成品油跌價巨大的情況下，依托國內原油期貨開展套期保值以部分化解價格下跌風險，逆勢創造了500 萬噸的年銷售量，利潤指標也超100%完成。

創新銷售模式。面臨激烈的市場競爭和頻繁的價格波動，不少企業正在創新銷售模式。比如，電商平臺交易、交易所掛單競價交易、產能預售交易等等。近年來，中海煉化大力開展銷售數字化轉型，打造“海油商城”。截至2021 年8 月，“海油商城”累計交易量6600 萬噸，交易額突破3000 億元。除此之外，中海煉化利用上海石油天然氣交易中心開展線上油品競價銷售，一方面擴大銷售渠道，另一方面實現遠期產品價格鎖定，規避價格風險。截至2021 年11 月，中海煉化在交易中心共實現掛單交易量30 萬噸。

迭代優化：大數據管理系統

在大數據和AI 時代，成品油銷售價格風險管理體系應跟上時代步伐，在更高維度提升價格風險管理的科學性和有效性。要對各類風險應對措施進行數學模型構建，系統化整合在一個管理模型中，實現對各層面數據的實時匯總分析、實時輸出科學建議。同時，以大數據管理系統為依托，并結合價格風險管理委員會的科學決策，以期實現價格風險管理成效的質的提升。

樹立數據金礦的理念。企業要高度重視數據價值，重視積累各有關要素的歷史和現實數據，拓展數據分析的縱向歷史周期和橫向維度，通過挖掘原油、庫存、供需、客戶和供應商、行業演化等數據金礦，精準分析歷史演變和現實影響，全要素、全周期的呈現分析結果。

嘗試構建數學模型。各要素的研究要從感性認識更多地上升為理性分析，最佳途徑就是數學模型構建。比如，要研究分析原油變化的影響，就要對原油的預測進行數學建模。建模的過程，要結合長周期的歷史數據，深入研究開采、投資、庫存、市場情緒等因素對原油的影響，賦予不同的權重，形成科學的數學模型。其他因素亦是如此。構建以數據為基礎的模型，并搭建在統一的大數據管理系統中。

實現決策的科學化。在大數據管理系統輸出價格預測或風險提示后，價格風險管理委員會仍然需要進行決策，也就是說既要依靠大數據系統又不能完全依賴，要在數據輸出的基礎上進行科學決策。價格風險管理委員會全體成員，應充分討論、各抒己見。若不能達成一致意見時，應根據不同權重進行投票，實施科學的集體決策，最終實現價格風險管理的質的飛躍。