世界原油庫存的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

從鬱金香到比特幣的泡沫狂歡：大宗商品市場400年投機史

為了解決世界原油庫存的問題，作者托爾斯登．丹寧 這樣論述：

速讀橫跨四世紀的投機和商品期貨市場！ 鉅虧與暴富的循環，比股票市場更古老的交易領域！ 凡是能貨幣化的東西，就會有對賭漲跌的投機神話── 大通膨週期裡，人們必須溫習的一本金融史書。 　　收錄原油、貴金屬、農作物、加密貨幣的交易常識， 　　一窺商品炒家與大型機構交易員的預期與意料之外…… 　　從「荷蘭鬱金香狂熱」到今天的比特幣等重大財經市場商品的迷人觀察。本書涵蓋了如「白銀星期四」和亨特兄弟及許多投資機構的厄運；見證銅、黃金、稀土、能源金屬和比特幣，在一年內上百倍的漲跌幅。 　　商品市場的定價往往處於歷史與地緣等大趨勢的十字路口上，緊急的事件與人為的炒作往往使其高度偏離實際交易的價格。本

書通過研究和學習這個市場的災難及狂歡，了解一個比股票市場更為驚人的投機場域，也從中見證了政治、經濟與天候對重要資源世界的金融化效應。 本書特色 　　★從17世紀的鬱金香瘋狂到今天的比特幣，本書涵蓋了商品市場（commodities market）歷史上最大型、最多錢、最有趣的時間。作者結合了真實市場事件以及知名商人的私人經歷，不論是獲得還是失去了一大財富，都在這本書中呈現給讀者。   　　★從「銀色星期四」（1980年代美國白銀市場的重要事件）以及亨氏兄弟的操作、到大型機構交易員的慘烈厄運、剛果以及銅的市場、黃金、能源金屬到比特幣（從1000美元的價值一路升到2萬美元的價格），這一切都將在

本書中一一敘述。商品市場所投資的是大潮流，比如人口統計、氣候變化、電子化及數位化。所以商品市場作為投資未來，一定持續會是熱門的話題；而大好機會背後的大風險也是本書各個狂歡故事的背後教誨，在這個高度炒作的市場中，人類不斷地重複貪婪與破產的循環規律。儘管有這麼多的泡沫歷史──然而，總有新的商品成為投資新聞中的新寵，這慘烈的軌跡也是現代金融值得紀錄的瘋狂一頁。 　　★了解龐大的大宗商品交易市場的交易規格及歷史，重要的交易標的物包括： 　　鬱金香狂熱──史上最大泡沫 　　鑽石──全世界最硬貨幣的崩盤 　　天然氣、可可──驚人的交易幕後 　　黃金與白銀──金本位制的終結之後 　　原油──地緣大事件的投

機 　　糖、小麥與稻米──與天對賭的農產品 　　棉花──「白色的金子」 　　釹、鏑和鑭──稀土狂潮 　　加密貨幣──橫空出世 好評推薦 　　如同犯罪小說一樣的洞察力，本書引導我們經歷大宗商品和加密貨幣市場的興衰。──法蘭克．梅爾，德國電視新聞n-tv記者 　　身為歷史學家，我很愛托爾斯登對於形塑大宗商品產業一些為人所知（還有較不知名）事件的洞察。我非常推薦本書給想要更瞭解大宗商品市場的人。──安德魯．瑟克，網站《礦與金錢》內容主管 　　對商品市場感興趣的私人和機構投資人，都可以透過本書獲得豐富的知識。托爾斯登．丹寧介紹歷史上出現的模式，值得仔細閱讀。──尤申．斯特傑，瑞士資源資本執行長

　　我很期待這本書！這些歷史事件很有趣，而且全都集中在本書中了，真是太好了！──湯瑪士．雷梅特，投資公司布洛索利德營運長暨創辦合夥人 　　不論是人為錯誤、戰爭或是天然災害，從石油、花朵、食品和金屬市場的經濟起落，本書帶領讀者經歷過去400年來的金融風暴。儘管波動劇烈，還是有人想要在危機最嚴重時把握機會。有些人成功，有些人當然會失敗。本書絕對是必讀佳作。──亞歷山大．亞庫布曲克，歐爾蘇金屬公司營運長暨探勘部主任 　　托爾斯登是商品市場真正的學生，他詳述長期以來市場的重大興衰，提醒了我們，所有人都仍在學習。──丹尼爾．布利茲，加拿大蒙特屢銀行資本市場公司董事經理暨地區主管 　　「興衰」一

詞通常是指帳面上的獲利與損失，但是托爾斯登的書破解這個迷思。他引導讀者經歷一段刺激的歷程，解釋興衰究竟是什麼，並指出興衰所呈現的機會。──葛瑞格．哈里斯，CIBC世界市場執行董事

世界原油庫存進入發燒排行的影片

原油、碳權和指數期貨之相關性分析

為了解決世界原油庫存的問題，作者劉啟東 這樣論述：

本次研究目的探討西德州原油、碳排放權價格與道瓊工業指數等三個金融變數之關聯性。研究料時間為2011年06月至2021年06月，根據時間序列方法之單根檢定、向量自我迴歸模型和Granger因果關係檢定等研究方法進行實證分析，主要實證結論如下：一、經由ADF單根檢定顯示三大變數都屬於非定態的時間序列。經過一階差分後會成定態，拒絕變數具有單根的虛無假設，可以確認為I (1)的時間序列。二、向量自我迴歸模型(VAR)結果顯示前一期的碳排放權對本期的道瓊工業指數為顯著負向影響；前一期的碳排放權對本期的碳排放權為顯著負向影響；前一期的道瓊工業指數對本期的西德州原油為顯著正向影響。三、Granger因果關

係檢定結果顯示碳排放權單向領先道瓊工業指數且也單向領先西德州原油，而道瓊工業指數與西德州原油則為相互不影響的獨立關係

全球大宗商品市場 : 從現貨到期貨

為了解決世界原油庫存的問題，作者 這樣論述：

　　大宗商品市場在全球經濟活動中的地位牽一髮而動全身，與實體經濟的關係愈來愈密切。從趨勢看，中國內地大宗商品和其衍生品市場在全球的影響力持續提升，其對外開放程度也穩步提高。   　　本書是市場上第一本把大宗商品現貨與期貨市場融合分析，同時梳理全球與中國大宗商品市場發展脈絡、探討多渠道推進中國大宗商品市場開放的中、英雙語著作，由在相關領域具有豐富業務經驗的專業人士，圍繞三大主題：「全球大宗商品市場的格局」、「內地與香港大宗商品市場的演變」、「大宗商品現貨與期貨市場的互聯互通」作了深入分析，讓市場參與者對整個大宗商品市場的宏觀系統和金融生態圈獲得整體的認識，更好地促進大宗商品現貨與期貨交易良性

互動，服務實體經濟。   　　The commodities market is now so closely linked to the global economy that a small change in the former will trigger the butterfly effect on the latter. We can see a trend of continuous increase in the global influence of Mainland China’s commodities physical and derivative markets, a

nd the increasing opening-up of the Mainland markets.    　　This book is the first bilingual title in the market that gives an integrated analysis of the commodities spot and futures market and the development of the global and Mainland commodities markets, and explores the multiple ways for advancin

g the opening-up of the Mainland commodities market. Experts who are experienced in these areas discuss in-depth on three key themes — the “global landscape of the commodities market”, “the Mainland and Hong Kong commodities markets” and “commodities spot and futures market connectivity”. This book

depicts to market participants the big picture of the macro system and financial ecosystem of the entire commodities market, facilitating beneficial interactions between the commodities spot and futures markets to better serve the real economy.

銅價之線性與非線性模型之分析與預測

為了解決世界原油庫存的問題，作者謝佳欣 這樣論述：

銅為基礎原料之一，在電氣電纜業、建築業、製造業扮演著重要的角色，近年來，全世界響應綠色經濟，各國也將電動車及再生能源視為重點發展方向，長遠來看將有利於助長銅的需求，因此本研究以倫敦金屬交易所之銅現貨報酬率為研究對象，選取 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 12 月 31 日之月資料為樣本，使用 ARIMA 模型及馬可夫轉換模型衡量分別探討預測能力，並探討銅現貨價報酬率與銅現貨價過去一期報酬率、銅期貨價報酬率、銅庫存變化量、布蘭特原油報酬率、美元指數變動率、美國工業生產指數變動率、美國道瓊工業指數變動率之關係。研究結果顯示，馬可夫轉換模型在低波動時期，僅銅期貨報酬率對銅現貨報酬率有

正向顯著影響。高波動時期，銅現貨過去一期報酬率對銅現貨報酬率無顯著影響；銅期貨報酬率、布蘭特原油報酬率、美國工業指數變動率、美國道瓊工業指數變動率分別對銅現貨報酬率皆具有正向顯著影響；銅庫存變化量、美元指數變動率則對銅現貨報酬率具有負向顯著影響。 績效能力優異程度依序為 ARMAX(1,0,0) 模型、馬可夫轉換模型、 ARMA(1,0,0) 模型，但仔細觀察 ARMAX(0,0,0)模型與馬可夫轉換模型，可發現兩模型預測之估計值相距甚小，ARMAX(1,0,0)模型僅以些微小數點差距優於馬可夫轉換模型。整體而言，ARMAX(1,0,0)模型表現較佳。