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中国2020—2030年石油资源需求情景预测

发布时间:2021-03-11 17:34
  石油对保障国家能源安全发挥着重要作用,科学预测未来中国石油需求量,对中国能源政策制定具有重要意义。结合灰色关联分析与ARIMA-BP神经网络组合模型,选取1999—2018年中国GDP、国际石油价格、单位GDP能耗、产业结构、城镇化率和石油生产量等6个驱动变量数据,对中国2020—2030年石油需求进行情景预测。结果表明:选取的驱动变量与中国石油需求具有较高的关联性,且组合模型较单一模型预测精度高。2020—2030年中国石油需求量和进口量不断增加,但增长幅度逐渐减缓。3种情景下2020年、2025年和2030年预测的石油需求量均值分别为67 577.03万t、73 227.25万t和76 081.55万t;2020—2030年预测的平均对外依存度为76.19%,远超过50%的国际警戒线。中国石油供需矛盾将更加尖锐,据此提出针对性的政策建议。 

【文章来源】:地球科学进展. 2020,35(03)北大核心

【文章页数】:11 页

【部分图文】:

中国2020—2030年石油资源需求情景预测


中国石油需求量ACF检验

中国2020—2030年石油资源需求情景预测


中国石油需求量PACF检验

中国2020—2030年石油资源需求情景预测


ARIMA模型参数

【参考文献】:
期刊论文
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[3]基于ARIMA和BP神经网络的猪舍氨气浓度预测[J]. 刘春红,杨亮,邓河,郭昱辰,李道亮,段青玲.  中国环境科学. 2019(06)
[4]基于ARIMA和BP神经网络组合模型的能源消费预测[J]. 谢小军,邱云兰,时凌.  数学的实践与认识. 2019(10)
[5]BP神经网络在富钾卤水中的应用研究[J]. 陈科贵,李进,黄长兵,陈愿愿,王刚,刘阳.  地球科学进展. 2018(06)
[6]基于灰色神经网络的中国2020—2030年铬矿需求预测[J]. 郑明贵,袁雪梅.  资源开发与市场. 2018(06)
[7]开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例[J]. 吴青龙,王建明,郭丕斌.  资源科学. 2018(05)
[8]基于交通部门“S”形模型的全球石油需求展望[J]. 刘固望,闫强,羊建波.  资源科学. 2018(03)
[9]不同区制工业化水平下的石油消费分析——基于Path-STR模型的实证研究[J]. 柴建,梁婷,周友洪,汪寿阳,黎建强.  中国管理科学. 2017(11)
[10]产业结构、石油需求及经济增长间关联的实证检验[J]. 石俊,刘先涛.  统计与决策. 2017(01)



本文编号:3076810

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