原油期货价格预测模型及其应用研究

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国际石油价格预测模型综述

者关注石油价格的波动，７年代中后期的两次战０
争引起了石油危机，导致石油价格剧烈波动，近
年来国际石油价格更是上升迅速，一路高涨，而
且波动频繁，除了给工业化国家带来了冲击，同
时也引起了学术界对油价波动原因及其预测模型
的广泛研究，油价问题成为全球关注的焦点。经
输入层隐藏层输出层图3神经网络模型图神经网络预测模型也只是作为世界石油价格预测模型的部分支撑很多模型都是综合运用各种预测方法而设计石油价格的预测所以有专家认为神经网络预测不涉及到具体如何运算的问题只是像一个黑箱一样指定输入与输出值然后在网络内部根据神经元的组织结构对神经元进行不同比重的加权由于这种特点使其具有较强的自我学习能力和适应能力同时会产生极大的不易解释性由于神经网络的容错能力较强现在很多预测专家都采用此法进行石油价格预测的研究
季托孙彦彬
（东北石油大学，大庆１３１）６３８
［摘要］按照时间的顺序，从非正式模型、理论模型和模拟模型３个角度综述了世界石油价格的
预测模型。其中，石油价格的非正式预测模型简单易懂，对政策的制定和社会经济发展影响较大；理论模
第９期（总第２５期）１２１年９月０１
工业技术经济
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国际石油价格预测模型综述
特林（ｏｌｇＨｔｌ）发表的《ｅｉｎ可耗尽资源的经济学》，

石油行业的价格模型利用数据分析价格趋势

石油行业的价格模型利用数据分析价格趋势随着全球能源需求的不断增长，石油行业一直是世界经济中最为重要的行业之一。

了解石油价格的走势对于能源供应商、消费者以及投资者都至关重要。

而利用数据分析来预测和分析石油价格的趋势，成为了石油行业中不可忽视的工具。

石油价格受到多种因素的影响，包括供需关系、政治因素、经济因素以及地缘政治等。

通过数据分析，我们可以更好地理解这些因素之间的关系，帮助我们预测石油价格的未来走向。

首先，建立合适的价格模型是进行数据分析的基础。

常见的石油价格模型包括统计模型、回归模型以及时间序列模型等。

统计模型通常使用历史数据来分析石油价格和其他相关变量之间的关系。

回归模型则尝试建立一个数学公式，来描述这些变量之间的线性关系。

时间序列模型则更加关注价格的时间演变规律，利用历史价格数据来预测未来价格的趋势。

其次，数据采集和处理是进行价格模型分析的关键步骤。

石油价格数据通常来自于交易市场，包括国际油价、期货市场以及现货市场等。

我们需要收集大量的历史价格数据，并对其进行清洗和整理，以确保数据的质量和准确性。

此外，还需要结合其他相关变量的数据，比如全球原油产量、库存水平、国际政治形势等，来构建更加完整的价格模型。

然后，利用数据分析工具对价格模型进行建模和验证。

数据分析工具如Python、R以及Matlab等，可以帮助我们对大量的数据进行统计分析和建模。

例如，我们可以使用时间序列分析方法，对历史价格数据进行趋势分析、周期性分析以及季节性分析，以了解价格的长期趋势和周期性波动。

同时，也可以运用回归分析方法，建立价格和影响因素之间的数学模型，并对模型进行验证和优化。

最后，在分析数据的基础上进行石油价格的趋势预测和决策制定。

通过对历史数据和模型分析的综合判断，我们可以预测未来石油价格的上涨或下跌趋势，并根据预测结果进行决策制定。

例如，石油供应商可以根据价格模型的预测结果，调整供应策略；消费者可以根据价格的走势，合理安排能源采购计划；投资者则可以根据价格预测结果，制定投资策略。

基于ARIMA模型的石化行业石油价格预测

基于ARIMA模型的石化行业石油价格预测石油作为全球最重要的能源之一，一直备受瞩目。

而石油价格的波动直接影响着全球经济的稳定性和可持续发展。

尤其对于石化行业，石油价格的波动更是直接关系到企业的盈利能力和稳定发展。

因此，预测石油价格趋势，成为石化企业的重要工作之一。

而基于ARIMA模型的石油价格预测模型，则成为石化企业所青睐的预测模型之一。

一、ARIMA模型的特点ARIMA模型是一种时间序列分析方法，是以时间为自变量，通过对过去时间序列数据的观察和分析，追踪和预测未来的数据变化趋势。

ARIMA模型具有很好的预测性能，能够对时间序列数据进行有效的分析和预测。

该模型的特点主要有以下几点：1、ARIMA模型考虑了时间序列的常见特征，包括趋势、季节性和随机波动，具有广泛适用性。

2、ARIMA模型的预测结果精度高，能够较好地反映未来的趋势和变化。

3、ARIMA模型所需的数据相对较少，可以利用历史数据进行预测。

二、ARIMA模型在石化行业的应用石化行业对石油价格的预测需求十分迫切。

由于石油价格的波动性较大，且彼此之间存在复杂的关联性，因此采用时间序列方法预测具有重要意义。

ARIMA模型作为一种最基本的时间序列模型，被广泛地运用于石化行业石油价格的预测中。

以中国石油（601857.SH）公司为例，通过建立ARIMA(2,1,1)模型，对未来石油价格进行预测。

首先，通过对过去20年（2000-2019）的石油价格进行了充分的分析和挖掘。

通过拟合ARIMA模型，得到了最适合的模型参数。

其次，利用该模型对未来石油价格进行了预测。

模型预测结果显示，未来石油价格将以相对稳定的趋势上涨。

该预测结果的准确性得到了相当的保证，同时也为公司的决策提供了参考。

三、ARIMA模型的不足ARIMA模型虽然具有广泛的适用性和良好的预测性能，但也存在一些不足之处。

主要包括以下几点：1、ARIMA模型难以适应非线性时间序列数据，容易出现预测偏差。

基于马氏链的油价预测模型

数学建模基于马氏链的油价预测模型油价预测模型摘要近年来中国及国际油价变化多端、震荡无常，这种“杂乱无章”的变化为油价的走势推断带来了困难。

而石油价格又是政府部门、原油生产部门和用油单位及投资者关注的焦点，因此，准确并正确的预测未来较长时期的油价变动趋势，将具有重要的意义。

本文将使用马尔科夫链模型来预测油价未来的变化情况。

问题重述1. 基于05~12年的原油价格，预测下半年及13年的油价情况，并与国际油价相对比。

2. 对国家石油机制提出自己的建议。

模型的假设1. 政府干预没有对成品油油价造成影响2. 国内进口原油占国内总原油产量的比例不变3. 国内开采原油的成本与进口原油油价相同4. 收集的数据真实有效模型的建立数据的收集表一05~12年原油价格（单位：美元/桶）二.油价转移状态划分由表可知，油价起伏变化还是很大的，从2005年1月至2008年6月，原油价格从40.26美元/桶提高到140 美元/桶。

此间经历了若干次跳跃式增长，每次跳跃都使油价跃升至一个新的台阶，因而可将这些价格“台阶”看作是油价的转移状态。

由分析可得出，可将油价分为五个转移状态区间（0,50 ）U［50〃0）U［7690）U［9（M10）U|1 讥+ 8）|,并分别因而可将［70, 90）区间看作是中高态，［50, 70）区间看作是中低态，这二者可并称中态；（0 , 50）则为低态；［90 , 110）则为高态，由于110美元后出现超常飙升，可将［110, +乂）看作是超咼态。

三.油价转移状态的构成如果我们用E来表示原油状态（事件）,用E表示油价低状态区间（0 , 50），用E mi表示［50 , 70），用E mh表示［70 ,90）,用E h 表示［90 , 110），用E eh 表示［110 , +乂）,贝S 2005 年1月到2012年6月的油价转移过程可归结为：El —El —El —El —El —Eml—Eml—Em H Em H Eml—Em H Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml —Eml —Eml —Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Eml—Em—Em—Em—Em—Eh—Eh—Eh—Eh—Eh—Eh—Eeh—Eeh—Eeh—Eeh—Eh—Em—Eml—El —El —El —El —El —Eml—Em—Em—Emh—Em—Emh—Emh—Eml—Emh —Emh—Emh—Emh—Emh—Emh—Emh—Emh—Emh—Eml—Eml—Emh—Eh—Eh—Eh—Eeh—Eh—Eh—Eh—Eh—Emh—Em—Eh—Eh—Eh—Eh—Eh—Eh—Eh—Emh四.判断状态转移链是马尔科夫链表二2005年1月至2012年6月油价各状态之间的转移频数马尔柯夫链的基础概念一一转移概率是条件概率，是以事件（此处为状态）的非独立性为前提的，因而在讨论原油价格跳动转移过程是否是马尔柯夫链时，首先要对事件的非独立性进行检验，这是通过以下统计量来完成的.??= -' ■■■：- - 八i统计学上已证明，它服从自由度为（m一1）2的??2分布。

2024年国际原油价格分析与趋势预测

2024年国际原油价格分析与趋势预测
赵鲁涛;顾启宇;曲直;邱瑞祥;丘俊元
【期刊名称】《北京理工大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2024(26)2
【摘要】2023年,全球经济增速放缓,在加息、减产、冲突等各因素叠加影响下,全年油价跌宕起伏,回吐2022年的风险溢价。

展望2023年,从基本面和非基本面着手,分析全球经济、能源转型、供应、库存、美元、市场投机、黄金和地缘政治等因素未来动向,结合预测模型客观计算和专家的主观判断,对2024年国际原油价格走势进行整体展望和预测。

预计2024年国际原油价格进一步下移,国际原油市场供需偏宽松,原油投资者信心不足,地缘冲突、极端天气等事件频发,非基本面扰动因素在短期内放大油价震荡区间,Brent、WTI原油均价将在73~83美元/桶和
68~78美元/桶。

【总页数】4页(P55-58)
【作者】赵鲁涛;顾启宇;曲直;邱瑞祥;丘俊元
【作者单位】北京理工大学管理与经济学院能源与环境政策研究中心;中国地质大学(北京)经济管理学院;东北林业大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】F416.22
【相关文献】
1.2021年国际原油价格分析与趋势预测
2.2020年国际原油价格分析与趋势预测
3.2019年国际原油价格分析与趋势预测
4.2022年国际原油价格分析与趋势预测
5.2023年国际原油价格分析与趋势预测
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GARCH模型的我国原油价格波动性分析报告

基于GARCH模型的我国原油价格波动性分析东北财经大学陈艳芳、舒书静、韩晓庆摘要本文利用1999年1月至2011年4月中国国内原油(大庆)月度价格数据，基于ARMA(1,6)-GARCH(1,1)模型、GARCH-M模型、EGARCH模型对我国原油价格波动性进行了实证分析，通过在均值方程中引入国际油价，在方差方程中引入通货膨胀率，来探讨影响原油价格波动性的因素。

研究结果表明我国原油价格对国际油价依赖程度较高，通货膨胀率的变化对原油价格有影响，但比较微弱。

最后给出了相关政策性建议。

关键词：国内原油价格GARCH模型通货膨胀率国际原油价格一、引言1二、油价波动性研究文献述评2（-）经济学理论背景下油价波动的定性分析2（二）以时间序列为工具的油价波动研究2（三）其它研究方法述评2三、数据选取、来源和处理3（~）数据选取3（二）数据来源3（三）数据处理3四、模型选择与设定4（-）ARCH类模型理论说明4（二）ARCH类模型的检验6（三）大庆原油价格收益率的GARCH模型6 五、模型实证前的数据检验8（~）数据的波动特征8（二）数据的尖峰厚尾特征9（三）ADF检验9（四）序列自相关性检验9（五）ARCH效应检验10六、模型结果与分析10（-）GARCH（1,1）模型结果分析10（二）基于国际油价和通货膨胀率的分析11（三）GARCH—M模型结果分析12（四）EGARCH模型结果分析13七、结论及政策建议13（-）结论13（二）政策建议14 参考文献15一、引言自石油价格与国际正式接轨以来，我国采取了''与国际油价变化相适应，在政府调控下以市场形成价格为主”的石油价格形成机制，这使得国内的原油价格在很大程度上依赖于国际原油的价格，因而国际油价的波动也会带动国内油价的波动。

近儿年，国际原油价格的频繁波动对中国的石油市场造成较大冲击，原油价格的波动性研究也日趋成为国内理论界关注的焦点。

我国大庆原油价格从1998年6月到2003年底，基本处于平稳的状态，原油价格起伏不大；山于伊拉克战争的影响，从2004年年初到2006年年底，原油价格处于稳速上升阶段，波动也开始加剧。

基于非线性组合方法的石油期货价格预测研究

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（ｎｎＵｉｒｔｏｒａｏｓｕｔｎＰｎｄｇｈｎＨｎｎ４７３，ＣｉａＨｅａｎｖｓｙｆｂｎＣｎｔｃｉ，ｉｇｉｓａｅａ６０６ｈｎ）ｅｉＵｒｏｎ
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（）１０
３石油期货价格非线性组合算法
３１支持向量机算法．
式中，为原始石油期货价格数据，ｘｍｎ表示石油期货ｍａ和ｉ价格的最大值和最小值，表示归一化后的石油期货价格。３）将归一化后的石油期货价格数据分成训练样本集和测试样本集两部分，它们分别用于建模和对模型性能的验（）３

基于混合模型的原油价格混沌预测方法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｃｒｕｄｅｏｉｌｓｐｏｔｐｒｉｃｅ，ｓｕｃｈａｓｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ，ｔｉｍｅ — ｖａｒｙｉｎｇ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓ
第２２卷第５期
２０１３年ｌ０月
运筹与管理
ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥ
Ｖｏ１．２２，Ｎｏ。５Ｏｃｔ．２０１３基于混合模型的原油来自价格混沌预测方法
ａｎｅｗｃｈａｏｔｉｃｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＥｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＡｕｔｏｒｅ－ｇｒｅｓｓｉｖｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＨｅｔｅｒｏｓｋｅｄａｓｔｉｃｍｏｄｅ１．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｒｕｄｅｏｉｌｓｐｏｔｐｒｉｃｅｓｅｒｉｅｓｉｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃ－ｔｅｄｉｎｔｏａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｓｅｒｉｅｓａｎｄｄｅｔａｉｌｅｄｓｅｉｅｒｓ。Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｐｈａｓｅｓｐａｃｅｏｆａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｓｅｒｉｅｓａｎｄｃｒｕｄｅｏｉｌｆｕｔｕｒｅｓｐｒｉｃｅｓｅｒｉｅｓａｒｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｆｕｔｕｒｅｖａｌｕｅｓａｒｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｃｈａｏｔｉｃｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ

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原油期货价格预测模型及其应用研究
随着全球经济的不断发展和能源需求的逐步增加，原油已经成为世界上最重要
的商品之一。

而原油期货作为对现货市场的衍生品，已经成为了国际原油市场上最重要的交易工具之一。

在这个日新月异的时代，任何一个决策者都需要能够对市场做出正确的判断和预测。

因此，如何通过预测模型对原油期货价格进行预测，已经成为了一个热门的研究话题。

一、背景和意义
原油是一个具有复杂性和不确定性的商品，在市场价格上也存在着大量的波动。

而原油期货价格的预测对于投资者和交易者来说尤为重要。

通过预测，交易者可以获取更高的收益和更低的风险，同时把握住交易时机，掌握市场走势。

二、研究现状
在目前的研究中，常见的预测方法包括统计模型、时间序列模型、人工神经网
络和基于机器学习的方法等。

其中，时间序列模型被广泛应用于金融市场和商品市场价格的预测之中。

ARIMA模型作为时间序列预测的经典方法，已经在许多领域
中取得了不错的预测效果。

三、预测模型及应用
基于今天的量价关系，采用时间序列模型进行原油期货价格预测，并在实际应
用中取得了较好的效果。

在实际应用中，通过分析历史数据，结合多种分析方法和技术手段，构建出适合原油期货市场的ARIMA模型。

在进行预测时，预测模型采
用rolling-horizon方法，通过不断更新模型，预测曲线的精确度可以得到进一步提高。

四、结语
在金融市场和商品市场上，原油期货价格的变化对于市场和投资者的重要性非常大。

如何通过预测模型对原油期货价格进行正确预测及时把握交易时机成为了研究者和交易者的主要问题。

通过本文的研究，我们可以看出，结合ARIMA模型的rolling-horizon方法是一种简单而有效的预测方法，在未来的市场交易中将有不小的应用前景。