国际石油价格预测分析

发布时间：2020-05-13 02:22

【摘要】：石油是当今世界的主要能源,对世界各国政治、经济和军事等各方面都具有极其重要的意义。由于石油价格的波动影响巨大,世界各国都非常关注石油价格的波动,都重视研究石油价格波动所带来的风险问题。其中如何准确的预测石油价格变动的方向和程度是石油价格风险管理的基础,它对于国家制定能源政策和微观经济主体规避价格风险具有重要意义。 本文详细地介绍了石油价格预测的四种不同方法,包括时间序列预测、灰色系统预测、马尔科夫预测模型和多元回归预测。对这四种预测方法从理论的发展,基本原理、常用的分支方法、建模步骤、优缺点、适用范围等角度出发分别作了介绍。并对这几种方法进行了实证分析,最后对预测结果进行了比较研究。还对组合方法作了简单的介绍及实证,得出组合方法预测精度要高于单个方法的预测的结论。 本文的主要创新点如下:(1)本文结合前人研究成果,四种不同的石油价格预测方法整理到一起并互相之间作比较,指出各种方法的优缺点。并试着将两种不同的预测方法进行组合,且是组合的方法与之前独立方法使用时能够提高预测精度。(2)采用多元线性回归对石油价格进行预测时,采用上一个月的自变量数据对应本月的因变量数据。(3)对灰色预测方程的参数进行了两次参数拟合,使得预测精度大大提高。
【图文】：

第三章 石油价格预测实证分析基于时间序列预测模型的实证分析数据的平稳性检验们用于实证分析的数据是 2000 年 1 月到 2010 年 8 月的西德克萨斯中平均价，数据见附表 1。对原始数据的预处理，即要求时间数列是平稳的办法就是直接观察时间序列的趋势图（如图 1）或自相关函数图（如现，该时间序列是非平稳的。

可知：参差序列的自相关系数在滞后期 1 后都落在置信区间内，可稳定的。由表 3 可知：检验统计量值是-6.693284，，P 值为 0.000假设，在 99%的置信水平下可以认为该序列不存在单位根，是平稳
【学位授予单位】：山东经济学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;F764.1;F416.22

【参考文献】

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本文编号：2661214