以往油价查询_油价调整的历史记录查询怎么查询

1.牛气冲天的原油 为何一眨眼就创下最长连跌纪录？

2.全球石油价格多维分析

汽车保养记录查询方法：提供车主证明材料到4S店进行查询、自己通过手机微信小程序查询。

1、提供车主证明材料到4S店进行查询

同一品牌的4S店车辆档案系统均是全国联网，你只需带上车主明、购车等相关凭证去4S店找售后，4S店会调出车子的相关维修保养记录。

2、自己通过手机微信小程序查询

现在手机上查询已经普及，很多人都是通过在手机来查询汽车4S店维保明细，像正红查车。只需要打开微信，搜索小程序：正红查车，点击查询4S店维修保养记录，输入信息就可以调取线下4S店的车辆的保养记录、维修记录、零配件更换记录、行驶里程（公里数）等等。

汽车保养记录相关知识

车辆维修保养记录，是指包含车辆维修记录、保养记录、事故记录、保险记录、盗抢记录等涉及其自身历史信息的数据进行收集，并进行系统整理、分析判定，以书面形式向委托查询方展现的一种行业文书。车辆维修保养记录是对车辆历史情况的综合记录和描述，这些信息可以清楚的反映车辆是否出过事故、有无调表、泡水、火烧等等。

汽车历史记录有利于我们对一辆二手车历史的使用状况、历史车况进行深入的了解。这些记录是二手车交易过程中的重要信息，一般对二手车估值具有较大的参考性。

牛气冲天的原油 为何一眨眼就创下最长连跌纪录？

一、南通油价调整

根据国家发展改革委公布的国内成品油价格调价信息，现将我省汽、柴油最高零售、批发价格公布如下，自2022年9月6日24时起执行。

二、油价调整分析

国内成品油零售价“第17轮”调整，于9月6日24时开启，将终结此前的“五连跌”，油价将迎来今年“第11次”上涨。

92号汽油预测平均上调0.15元/升

95号汽油预测平均上调0.17元/升

98号汽油预测平均上调0.18元/升

0号柴油预测平均上调0.17元/升

9月5日，第9个工作日，预测累计上涨幅度为200元/吨，折算上调为0.15-0.17元/升，加满50升将要多花8元，调整时间为：2022年9月6日24时。

8月31日，同程旅行、去哪儿收到多家国内航司通知，自2022年9月5日起，国内800公里以下航段每位旅客收取燃油附加费60元，800公里以上航段每位旅客收取燃油附加费120元。

这是机票燃油附加费收取标准自今年7月突破历史记录以来的第二次下调。

拓展

全球石油价格多维分析

近半年来原油节节攀升，表现冠绝大宗商品。然而不过一个月，美油就抹平年内全部涨幅，跌入技术性熊市，还创下最长连跌纪录，为何油价牛熊转换这么快？熊真的来了吗？

　之前还是牛冠商品的王者，眨眼便从指标上跌入了“熊市”概念区域，从直冲云霄到坠落谷底，周期不过短短一月，原油的牛熊转化令人猝不及防。其中WTI原油日线十连阴，创下34年最长连阴记录，更令市场瞩目。

　分析人士表示，国际原油价格连续大跌在历史上并不罕见，主要因为品种受宏观因素影响较多，市场体量庞大，周期性趋势性较强。短期内原油市场供需结构尚处于偏弱格局之中，后市油价依然会呈现易跌难涨的格局。

　 油价跌入技术性熊市

　10月3日，美油和布油双双创下76.90美元/桶和86.74美元/桶的四年新高，时隔一个多月后的11月9日，美油和布油最低下探至最低59.26美元/桶和69.13美元/桶，较前期高点已经跌去超过20%，进入了技术性熊市。

　美尔雅期货能化分析师黎磊表示，造成本轮油价大幅下跌的主要原因有三个：一是原油市场处于库存升、价格跌的周期，美国商业原油库存连续7周大幅增加，超过5年均值水平，油价在库存压力下转头下跌。

　二是美国在正式制裁伊朗后，豁免包括中国在内的8个，最大的利多因素消失，促使油价加速下跌。三是IMF预测主要原油消费国2019年经济增速放缓，全球经济下行风险加大带动原油需求减弱，中长期油价面临较大压力。

　11月初调查数据均显示，10月OPEC产量环比增幅高达40万桶/日。同时，俄罗斯10月产量再创新高，环比增加5万桶至1141万桶/天。

　“供应过剩和需求放缓的忧虑导致原油延续弱势。”前海期货分析师唐伟表示，美国制裁伊朗原油出口的靴子落地，搭配豁免条款的制裁措施显得成色不足，而在供应端，一些主要产油国在压力下大幅增产以弥补可能的缺口，两者出现了一定的错位，短期反而导致了供应可能过剩的担忧。

　宝城期货分析师陈栋指出，目前美国、俄罗斯和沙特石油产量正处于或接近历史最高水平，日产量超过3300万桶，占全球石油产量的三分之一。

　 连续阴跌少见多怪

　10月29日至11月9日，WTI原油连续10个交易日下跌，累计跌幅11.37%。雷菲尼蒂夫公司数据显示，美国原油期货价格连续十个交易日下跌，为年7月以来最长跌势。

　事实上，国际原油价格连续大跌在历史上并不罕见。例如，文华财经数据显示，WTI原油主力连续合约2016年3月22日至2016年4月4日，日线9连阴。6连阴、7连阴更是多次出现。

　混沌天成期货研究院表示，不同于其他商品，原油供需基本面对于原油价格的影响程度明显偏低。美元强弱、地缘政治、OPEC政策等均会对油价产生明显影响。造成油价持续下跌的原因一般分为三种情况：一是地缘政治风险导致油价脉冲式上涨之后的冲高回落；二是OPEC减产协议失败之后对于原油供应边际上大幅增加的悲观预期；三是全球性的经济危机对于原油需求的冲击。唐伟表示：

　“原油市场体量庞大，参与者众多，市场价格充分竞争，趋势性表现强。”

　11月11日，OPEC监管委员会在阿布扎比召开会议，讨论12月及2019年可能的减产措施。尽管会议没有达成任何实质性的减产协议，但会议前各石油部长释放出的信号，以及沙特能源部长法利赫在会后表示，12月沙特的原油日均供应量将比11月减少50万桶，堪堪稳住了油价的跌势。

　截至11月12日17:40分，美油上涨0.78%；报60.66美元/桶；布伦特原油则上涨1.24%，报71.04美元/桶。唐伟说：

　“原油由于人为因素干扰带来的供应紧张并不具有可持续性，随着美国、巴西、中国等非OPEC+会议成员原油产量的提升，OPEC+减产会议影响的边际效应在下降。由于供应端的保障，未来需求端对价格的影响将更加突出。”

　黎磊表示，减产协议名存实亡，减产执行力主要看沙特和俄罗斯。从今年4月份开始，产油大国的减产执行力度出现松动，沙特、俄罗斯原油产量分别增加61万桶/日、39万桶/日，减产协议名存实亡。

　沙特和俄罗斯是减产协议的主力军，如果两国重新执行较高的减产执行率，而不是靠伊朗、委内瑞拉等被动减产支撑，原油市场将重新进入降库存、再平衡的阶段，使价格超过产油国的财政盈亏平衡油价。

　 熊来了吗

　当前市场，对于原油进入熊市的声音日渐高涨。目前持油价跌入熊市观点的主要依据有二，一是油价相比于10月份高点跌幅超过20%。二是近期WTI、Brent远期曲线已经由Back转变为Contango结构(远期升水)，这通常被认定为原油市场熊市的特征之一。

　混沌天成期货研究院认为，油价下跌只是挤出风险溢价，冲高回落。由于OPEC对于供应端的调控，油价下行空间有限，并未真正进入下行通道，而是重回震荡区间。陈栋认为，油价目前处于中期调整的阶段，是对于2017年6月以来的上涨作出的阶段性回调行情。

　短期而言，原油市场供需结构尚处于偏弱格局之中，后市油价依然会呈现易跌难涨的格局，外盘油价WTI或继续走低至55美元/桶，布伦特原油或继续下探至65美元/桶，国内原油期货1812合约也将面临继续走低的风险，短期关注475-485元/桶的区间支撑。

　中期来看，随着北美需求取暖油消费旺季到来，以及中东地缘因素的再度光临，未来油价存在上涨的积极因素，中期油价存在反弹的动力和预期。唐伟表示：

　“12月的OPEC+会议大幅收紧供应的概率不大，同时增产的概率更小。宏观经济表现对价格影响较大，预计原油后市震荡偏弱，下行趋势还将延续。”

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（文章来源：中国证券网）

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。