生活中如何预测油价变动的方法_生活中如何预测油价变动

1.国际油价预测方法是什么？

建议用BP神经网络，并且结合主成分分析法。

一些常用的方法，比如多元回归和时间序列方法构建价格预测模型，是一种典型的线性预测模型，能够预测价格变化的线性关系，对中长期预测具有一定的局限性。

神经网络是一种智能预测方法，需要对对象建立准确的数学模型，能够准确描述对象的特征，具有学习能力强、并行处理等特点，在复杂系统等领域的建模中得到了广泛的应用，也为石油价格预测提供了思路。但是由于影响石油价格的因子比较多，且数据中含有噪声，直接采用神经网络学习收敛速度慢，且预测精度低，因此需要对石油价格影响因子预处理。针对石油价格变化的特点，提出一种基于主成分分析和BP神经网络的石油价格预测模型。该模型采用定性分析选择出影响因子，再利用主成分分析方法对石油价格影响因子进行筛选，选取最主要的几个影响因素，最后通过神经网络能够逼近非线性连续函数的能力对石油价格进行预测，从而实现了石油价格的准确预测。

价格的预测过程

BP神经网络的预测过程如下：

1、收集石油价格以及影响因子，并获取相关数据。

2、对石油价格影响因子进行主成分分析，并筛选出贡献率大的主成分。

3、将石油价格数据分为训练样本和预测样本。

4、采用BP神经网络对训练样本进行训练，并找出模型的最优参数。

5、利用最有参数建立BP神经网络预测模型，对预测样本进行预测。

国际油价预测方法是什么？

目前的石油需求预测方法可以分为两类：一类是宏观预测法，是以宏观经济分析预测为基础，研究石油消费与国民生产总值、人口及石油价格等的关系，并根据石油消费与经济发展的关系及发展趋势，预测未来石油消费。这类方法包括石油消费弹性系数法、能源消费强度法和人均石油消费法等。另一类是部门分析法，就是分析每一个石油消费部门的石油消费与本部门消耗石油的机具、产品等的相互关系，如汽油消费与汽车保有量的关系、化工产品产量与石油消费量的关系等，根据这种关系预测本部门未来石油消费的增长趋势，所有部门预测值的综合就是全国未来石油消费量。

这两种预测方法各有优缺点。部门预测法的优点是充分应用了各部门对未来发展前景预测，包括未来产品的市场需求、节能和能源替代等大量技术和经济分析，以及油价和行业技术发展对各部门未来石油需求的影响。这种预测的缺点也是显而易见的，这种预测涉及各部门各环节的石油消费预测，每一个部门每一个环节预测的误差都会出现在总体预测中，预测的综合误差就是每一个部门每一个环节预测的误差的综合，因此增加了误差的概率；另一方面，这种预测也不能考虑不可预见的事件对石油需求的影响，特别是对长期预测可能会造成更大误差。宏观预测法是以国民经济发展为依据进行预测，是以国民经济综合数据为基础，消除了部门之间预测可能造成的误差加和，过去曾发生过的不可预见事件的影响，替代能源、节油技术进步和油价变化的综合影响，适合于长期趋势的预测。

本次的中国石油需求预测是建立在中国和美国石油消费对比研究的基础上的宏观预测。假设现在的高油价将使中国石油需求明显下降，石油利用效率不断改善；假设未来20年中国的石油消费强度沿着美国过去20年走过的道路不断改善，经济发展对石油的依赖显著地降低。在此假设下，使用石油消费强度和石油消费弹性系数两种宏观预测方法，取美国1980～2000年的石油消费强度值和石油消费弹性系数作为中国2000～2020年的石油消费强度和石油消费弹性系数进行预测。

(1)根据石油消费强度法预测石油消费量。近20年来，虽然中国石油消费总量逐年增加，但单位国内生产总值的石油消耗却在逐年降低，石油利用效率有了很大提高。单位国内生产总值的石油消耗从1978年的0.6吨/1000 美圆左右下降到了2000年的0.18吨/1000 美圆，在22年里下降了70%。预测随着石油利用效率的提高，中国单位国内生产总值的石油消耗也降持续降低。对照美国石油消费强度演化趋势和中国石油消费强度演化趋势发现，目前中国正处于美国1980年的石油消费强度水平，如果将美国的石油消费强度演化趋势整体向后移20年作为中国未来发展的趋势(图6.26)，到2010年中国石油消费强度将降到0.12吨/1000美圆左右，预计比2000年下降33%左右；2020年中国石油消费强度将降到0.10吨/1000美圆左右，预计比2000年下降44%左右。根据中国国民经济发展目标和石油消费强度演化趋势预测，2010年中国石油需求为3.92亿吨，2020年为5.99亿吨(表6.1)。

利用石油消费弹性系数预测中使用的GDP数据来自国家权威数据，石油消费强度数据借用美国数据，数据可靠性是相当高的。但是，预测的石油消费强度目标是2020年中国的石油消费强度达到美国2000年的水平，美国目前并不是世界上石油利用效率最好的国家。目前美国的石油消费强度几乎比西欧国家平均高60%左右，更比日本高出1倍以上。如果以西欧国家作为目标，或者以日本作为目标，预测的中国未来石油需求量将大大减少。2020年中国石油消费强度下降到西欧、甚至日本2020年的水平的可能是存在的，也有可能实现。因为未来节能技术、新能源开发和替代都将更先进、有效。

图6.26 中国单位国内生产总值石油消耗预测

表6.1 中国未来石油需求预测(石油消费强度法预测)

①2005年GDP来自国家统计局，2010年GDP来自《中国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》，2020年GDP按发展研究中心预测2010～2020年间6.50%的增长速度预测。

②GDP以2005年平均8.19汇率折算。

③来自国家统计局简报。

(2)石油消费弹性系数法预测。石油消费弹性系数是石油消费增长率与国内生产总值增长率的比值，代表国内生产总值每增长一个百分点所需的石油消费增长率。这是能源预测中最常见的方法，预测公式如下：

En=E0·(1+Tn·Gn)n

式中，En为第n年石油需求量；E0为起始年石油消费量；Tn为第n年石油消费弹性指数；Gn为第n年国内生产总值增长率。

石油消费弹性系数的变化与国民经济发展速度、产业结构、石油价格、节油技术进步和其他能源替代水平等因素有关，其中石油价格影响因素是比较重要的影响因素。一般来说，随着国民经济的发展，就业人员从第一产业向第二产业、从第二产业向第三产业转移，各产业对国民经济贡献也随之发生变化，石油消费较少的第三产业对国民经济贡献逐渐增加，石油消费弹性系数随之降低。石油价格的增长导致替代能源发展和节油技术进步，使石油消费下降，石油消费弹性系数随之降低。美国在1973年第一次石油危机之前，世界石油价格较低时，石油消费占一次能源消费的47%，石油消费弹性系数在0.5～1.0 之间。1973～1978年石油消费出现负增长，石油消费弹性系数为负值。1978年以后，美国石油消费重新增长，但石油在美国一次能源消费中的比例下降到了40%左右，石油消费弹性系数相应的下降到了0.43左右。自“九五”计划以来，中国石油消费弹性系数一直处在0.5～1.0之间，2000～2005年，石油消费弹性系数平均为0.71。在经历了2004年的高油价和能源短缺以后，中国加快了替代能源的开发和节油技术进步。根据前面分析，2010年以后中国石油消费增长速度将明显回落。预计2010年、2015年和2020年中国石油消费弹性指数依次为0.62，0.55和0.43，相应的石油需求量为3.70，4.36和4.97亿吨(表6.2)。

表6.2 中国未来石油需求预测(弹性系数法)

弹性系数预测需要使用基础年石油消费量、国民经济增长速度石油消费弹性系数等参数，这些参数由于来源不同差距很大。本次预测采用的2005年中国石油消费量3亿吨是国家统计局的官方数据，经济增长速度数据也来自国家“十一五”规划，弹性系数取自美国历史数据，这些数据基本上排除了作者的个人因素，预测结果应该更为可信。

国际上多采用三种油价预测分析方法。

多元回归分析法：是预测分析的一种基本方法，它是因果关系分析的一个分支。因果关系可以用一组变量来描述，即自变量与因变量之间的关系，用y=f (x)表示。y是因变量，是预测目标——国际油价；x是自变量，是影响因素。该方法的优点是考虑因素少，计算公式简单，便于操作。但缺点是：模型建立在统计数据的基础上，以“过去”已知数据推算“未来”未知数据，存在着不确定性；回归系数及常数不能排除偶然因素的影响；对国际原油市场供需量的预测精确度要求高，而这一点往往难以做到。

均衡价格法：是西方经济学均衡理论在油价分析预测中的具体运用。它不仅考虑了供需之间的关系，还从利润角度考虑原油价格的合理值。在竞争条件下，整个国际市场的供求关系决定着原油的价格水平，即原油的均衡价格是市场需求曲线与供给曲线相交点所对应的价格。在经济学中还有一条著名的定律，是最优经济效益在边际收入等于边际成本时达到。它是决定产量规模、价格等的重要依据。所以在制定原油价格和产量规模时，必须遵循这条规定。该方法的缺点是，实用性不强，推导过程中应用了回归分析方法，准确度低，只适用于近期油价的预测。

层次分析法：由美国著名的运筹学家萨得在20世纪70年代中期提出，是系统工程中常用的软科学方法。它特别适合用于处理那些多层次的复杂大系统问题和难以完全用定量方法分析与决策的社会系统工程的复杂问题。它可以将主观判断用数量形式来表达和处理，是一种定量和定性相结合的分析方法。但该方法的缺点是受人为因素影响大，人为主观判断往往事先决定了油价涨跌的趋势。