美國原油庫存減少的問題，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

為了解決美國原油庫存減少的問題，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

美國原油庫存減少進入發燒排行的影片

塑化原物料之苯乙烯單體市場風險管理-風險值之應用

為了解決美國原油庫存減少的問題，作者王瀞儀 這樣論述：

本文以跳躍¬—擴散模型ARJI來探討苯乙烯單體市場風險管理所產生的異常跳動狀態與變異反應，經由模型估計出的跳躍頻率與跳躍大小加以印證，苯乙烯單體市場風險管理，研究發現苯乙烯單體之市場風險運用進一步捕捉肥尾，時間波動和不連續跳躍行為之最優化，其異常資訊所造成瞬時的跳躍行為波動程度為5.9106%，苯乙烯單體報酬率的跳躍過程所引發的變異佔整體變異的比重60.19%。在樣本外預測此模型得知其99%的信心水準之下是可能成功的預測其風險的，表示風險價值之估計與風險管理有其重要之作用資訊。因此可延伸建議企業管理決策參考意向：苯乙烯單體市場風險，價格跳躍狀態，企業能依此參考其波動之趨勢跳躍頻率，進行避險參

考，以確保市場風險最低，以能夠避險減少損失；當現有存貨價格較市場風險高時應快速去化庫存，反之當存貨價格低於市場風險時應減緩去化庫存，依存貨的角度來增減持有新存貨；可推估依據持有的原物料成本進行產品毛利估算為正值或負值，其管理及銷售模式再進行調整，以利企業永續經營；企業管理者可設定可承受市場風險值之最小與最大值，當超過其設定值時介入管理，讓其工作目標交辦與執行者，以利工作充分授權。

全球大宗商品市場 : 從現貨到期貨

為了解決美國原油庫存減少的問題，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.

時間序列於運籌市場風險需求預測之研究

為了解決美國原油庫存減少的問題，作者康仁傑 這樣論述：

需求預測為一重要的商業活動，因其可潛在地提高服務水平（如，原物料訂購、生產計劃安排及滿足消費者訂單等），有效地需求預測可減少需求和供給之間誤配(Mismatch)的風險。需求低估可能會嚴重延誤客戶訂單的完成並影響市場佔有率。反之，需求高估則可能導致嚴重的庫存管理和財務負擔問題，亦將影響到今後的生產計劃。本研究為了解需求波動之特徵，嘗試從典型、傳統的時間序列模型為切入點以其為基礎建立需求預測模型；在研究個案中，則考慮在台國際汽車公司其物流市場風險因子，對於其市場需求的影響。 本研究主要討論數個核心問題：（1）以物流市場風險為基礎的系統作業何時將優於傳統的需求預測系統？ （2）當特定風險事

件發生時，在不任意修正原始需求預測計劃的情況之下，應如何定量確認其干預時點及數據？ （3）在何種程度範圍上，吾人可得到並評估需求預測和市占率之間的關聯？吾人首先制定單變量時間序列模型用以分析物流市場風險因子和訂單需求之數據，再考慮時間區間內發生的特定風險事件，以評估干預時點的影響。通過干預分析，吾人可評估這些物流活動的潛在影響。本研究利用軟體R以及實際製造商之數據進行測試。 於研究結果的模型預測改善部分，在考慮物流市場風險-油價，並以MAPE為模型改善衡量程度的條件下，本研究發現干預模型其預測結果明顯得到改善並優於傳統單變量時間序列模型，部分模型的最佳預測結果改善程度更高達37%，並在考

慮季節性變動的情況下得到MAPE小於10%的預測結果；本研究亦透過虛擬變數與風險預警值的設立而得到定量的干預時點確立。本研究亦發現物流市場風險-油價在突破100美元/桶時，於研究個案之汽車需求具負面影響，就本研究個案而言，本研究提供管理決策者未來可參考的需求預測模型並預期可得到相當程度的預測改善以縮減需求與供給之間的誤配(Mismatch)問題。以預期進一步改善庫存與財務管理問題。