国际原油价格市场波动的模型分析
近五年国际油价波动原因及当前油价现状及形势分析(经济学原理)
近五年国际油价波动原因及08年油价现状与形势分析一. 近五年国际油价波动原因分析1.近年石油价格走势图表一：调整了通货膨胀以后石油价格的走势图（1970~2006）资料来源: Chart of the Day图表二：2005年以来的石油价格走势由图一、图二可以直观看出：自1970年至今，国际石油价格波动频繁，且幅度较大；其中图二显示：国际油价自突破每桶40美元以来，2005年迄今一直保持上升势头，特别是在2008年2月，每桶价格突破100美元大关之后上升速度加快，现在每桶价格甚至超过140美元。
两年前，当油价突破70美元时，国际社会就惊呼为“心理极限”。
之后，油价涨势有增无减。
而今，油价高位运行已成常态。
全球经济已经进入到了高油价时代。
以下是近五年国际油价大致走势：2004年初布伦特（Brent）原油价格在30美元/桶左右徘徊。
2005年初布伦特原油价格在40美元附近的波动，NYMEX原油期价短期仍在50 美元的位置上下波动。
2006年原油价格继续走强，并创历史新高。
全年WTI和布伦特原油均价分别为65.99和65.10美元/桶，同比上涨17.3%、20.1%。
2007年1月份国际原油价格的走势可谓波澜起伏。
从月初的60多美元/桶一度下跌至50美元/桶以下，跌幅达到了20％以上。
自06年8月上冲至接近每桶80美元后，WTI现货和布伦特现货都在07 年1月19日跌至每桶50美元。
2007年8月后，国际原油价格持续走高，11月份在90美元以上的高位持续了整整一个月，并数次冲击100美元关口。
2008年第一个交易日， WTI原油期货价格盘中首次突破100美元，创出名义价格历史新高。
2008年6月6日，纽约原油期货价格暴涨至每桶139美元上方的历史新高，最大涨幅超过11美元，NYMEX-7月原油期货结算价飙升10.75美元，或8.41%，至每桶138.54美元，单日涨幅超过了1998年12月10日的单日涨幅。
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。
基于多元回归模型的原油价格预测分析
基于多元回归模型的OPEC原油价格预测分析
2.1研究现状概述 原油作为战略商品之一，在影响世界经济和宏观经济因素如：通货膨胀、经济衰退，国内 生产总值、利率、汇率等方面起着至关重要的作用，因此，准确可靠的预测原油价格，对 政策制定者来说非常重要。在原油价格预测领域，大量的研究者尝试了多种预测技术来预 测原油价格。目前预测原油价格的方法总体来说可以分为三类，分别是计量经济模型、人 工智能模型以及混合模型。三类方法各有特点，然而对于哪种方法更可靠还没有一个普遍 的共识 2.2计量经济模型 在最初的原油价格预测工作中，计量经济、统计模型是最主要的预测手段，这些模型以时 间序列模型为主。时间序列模型主要通过原油价格的历史数据预测未来的价格。在这些模 型中，未来价格的行为是从其自身的历史数据中推导出来的。时间序列 模型中ARIMA和ARCH/GARCH族模型是最受欢迎的方法
重要的现实意义
首先，对国家而言，作为一种 重要能源，原油在交通运输、 航天航空、化工生产以及电力
等方面发挥着巨大的作用
油价的异常上涨会导致相应原 材料成本及终端产品成本的增 加，进而导致物价的上涨和经 济发展增速放缓，影响到原油 需求国的发展以及国民生活幸
福指数
基于多元回归模型的OPEC原油价格预测分析
其次，对于企
业而言，当前油价 对部分企业的影响 依然有着决定性作
用
针对原油供应类企 业，原油价格的上 涨一方面会导致这 些企业能源成本的 增加，另一方面由 于价格的升高，消 费者消费的欲望会 下降，从而影响企
业的收入
针对原油使用类企 业，原油价格的上 涨会导致生产成本 的增加，进而导致
企业利润的降低
基于多元回归模型的OPEC原油价格预测分析
国际石油价格波动的结构性因素分析——基于结构向量自回归模型的实证研究
沈 阳 工 业 大 学 学 报 （ 会 科 学 版） 社
Ｖ １４ ｏ４ ｏ． Ｎ ．
２ １ ｌ Ｊｕｎｌ ｆＳｅｙｎ ｎｖｒｔ ｆ ｅｈｏｏｙ Ｓｃ ｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） Ｏ ｔ ０１ 年 ０月 ｏｒａｏ ｈｎ ａｇＵ ｉｅｓｙｏ ｃｎｌｇ （ｏｉ ｉ ｃ ｄｔｎ ｃ．２０ １１ ｉ Ｔ ａＳ ｅ ｉ
（ 见图 １ 。 ）
每桶上涨 １ 美元并持续一年 ， ０ 世界经济增长率将
减少 ０５ ， ． ％ 发展中国家则会减少 ０７ ％。 ．５
油价剧烈波动的结构性原 因一直是理论界研 究的热点 。Ｈ ｍ ｌ ｎ １８ ， ０ ） ａ ｉｏ （９３ ２ ３ 将油价波动 的 ｔ ０
主要原因归结为外部冲击 ， 如地区政治问题 、 战争
２ 世纪 ７ ０ ０年代第一次石油危机发生后 ， 国际 油价长期处于波动之 中。进入 ２ 世纪以来 ， １ 世界 石油价格更是一路飙升， ０２ 的 ２ 美元／ 由２０ 年 ５ 桶 达到 目前的 ９ 美 桶。随着全球油价的持续攀 ２ 升， 石油 问题 再 次 成 为全 球 瞩 目的 热点 。石 油 对
￥ 本文 已于 ２ １ — ６— １ 中国知网优先数字出版 ， Ｏ 为 Ｃ Ｋ ：１ １ ５／ ．０ １６ １ １ １ ．０ ，Ｒ ： ｗ ｗ ｃｌ ｎｔ ｃ ｓ ０１ ０ ２ 在 Ｄ Ｉ Ｎ Ｉ — ５ ８ Ｃ ２ １０ ２ ．２ ０ ０ ７ ｈ ｐ ／ ｗ ．ｎ ． ｅ ｋｒ ／ ２ ／ ｄ ／ ｎ
中国对 石油需 求 的增加 。这无 形 中加重 了国际上
篓
年 份
图 １ ９４年 １月至 ２１ 年 ｌ 月国际原油价格波动情况 １７ ００ ０ 数据来源 ： ＳＥ ｅｇ ｎｏｍａｏ ｄ ｎｓａｏ ，ｔ ： Ｕ ｎｒｙＩ ｒ ｔｎＡ ｍｉ ｔ ｔｎｈｔ ／ ｆ ｉ ｉｒ ｉ ｐ／
原油价格预测的模型建立与实践
原油价格预测的模型建立与实践随着世界经济的不断发展，原油价格一直是一个备受关注的话题。
尤其是近几年，国际原油市场价格的波动幅度越来越大，为各国经济带来了很大的影响。
面对如此复杂的市场环境，我们需要建立一定的预测模型来做出合理的价格预测，以便在投资决策中作出正确的选择。
一、原油市场的重要性原油是世界能源中的重要组成部分，也是世界经济发展的重要驱动力。
在现代工业化的过程中，原油已经成为了广泛使用的一种能源，并且其在许多领域的应用也越来越广泛。
不仅如此，原油也是国际化市场上的一种重要商品，其价格波动不仅会影响到各个国家和地区的经济，还会对世界经济产生重要的影响。
二、原油价格预测的必要性由于国际原油市场的价格波动幅度较大，加之市场的复杂程度，原油价格的预测具有一定的不确定性。
因此，在进行原油交易决策之前，需要对原油价格进行较准确的预测，以达到最佳投资效果。
通过建立科学有效的模型，利用成熟的技术手段可以较为准确地预测原油价格的变化，有效指导投资者在市场中的行动。
这也是建立原油价格预测模型的必要性所在。
三、原油价格预测的方法在预测原油价格时，通常会采用以下三种方法：1、基于历史数据的时间序列分析方法时间序列分析是一种基于随时间变化而进行观测得来的数据分析方法。
它通常包括趋势分析、季节性分析和循环分析等方式，通过对历史数据进行分析，建立价格预测模型。
2、基于统计模型的回归分析方法回归分析是一种常用的预测模型，在其基础上可以建立起原油价格预测的模型。
该方法通过对原油价格的各个影响因素进行回归分析，建立多元线性回归模型，从而预测未来的价格变化。
3、基于机器学习的预测方法机器学习是一种先进的预测方法，该方法基于大数据技术和算法优化等创新技术，利用数据挖掘和预测算法来建立原油价格预测的模型。
机器学习具有高准确率、自适应性等特点，在预测精度上通常高于其他方法。
四、原油价格预测实践案例以近年来国际原油市场中的WTI原油为例，通过建立月度预测模型，进行预测实践。
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ARIMA模型国际石油价格的分析与预测
揖摘 要铱石油是世界工业、经济发展的重要支柱，我国作为石油进口大国，经济运行会受到国际石油价格波动的影响。因此，研究国际 油价波动规律对国家调控石油市场、制定能源政策具有重要意义。论文以 2000-2021 年国际石油价格为依据建立 ARIMA 预测模型， 将预测结果与定性分析结合，对 2021 年 2 月中旬到 4 月末的国际石油价格趋势进行预测，结果表明短期内该模型预测良好，具有一 定的参考价值和借鉴意义。
3 ARIMA 模型理论基础
3.1 ARIMA 模型概述 ARIMA 模型是一种常用的时间序列模型，由 E.P.Box 和
G.M.Jenkins 于上世纪 60 年代创立，又称博克斯-金格斯方 法。ARIMA 模型全称差分移动平均自回归模型，简记 ARIMA (p,d,f)，其中 p 为自回归系数，d 为对序列进行差分运算的次 数，q 为移动平均系数。
模型拟合后需要对模型的残差进行检验。进行假设性检 验后发现，P 值大于 0.05,因此接受原假设，该残差序列为白 噪声序列，故模型对序列中信息提取充分，该模型运行良好。 4.4 ARIMA 模型的预测
本文采用 2000 年 1 月-2021 年 1 月 WTI 原油价格周 数据，建立 ARIMA(2,1,2)模型，对 2021 年 1 月到 4 月末的 石油价格进行预测，预测结果如图 2 所示。计算 1 月份石油 价格真实值与预测值的相对误差后发现，该模型预测的相 对 误 差 都 在 10% 以 内 ， 尤 其 是 第 一 期 的 相 对 误 差 仅 为 0.7%，这说明模型短期内预测效果良好。根据图 2 的价格 走势，在接下来的两个月里，国际石油价格整体上保持上升
基于GARCH模型的原油期货价格波动性分析
过 程 为 宽 平 稳 的充 分 必 要 条 件 是 ： 。 ＹⅡ ＋∑卢 ＜ｌ Ｏ 代 表 当 ，ｅ
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前 信 息 对 波 动 的 影 响 作 用 大 小 ， 卢 代 表 了波 动 持 续 性 的 而
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由于 Ａ Ｃ Ｒ Ｈ模 型 能 描 述 金 融 时 间序 列 的 时 变 方差 、 动 波
集 群 性 （ ｏａｉ ｔ ｃｕ ｔｒ ｇ） 持 续 性 （ ｏａｉｔ ｅｓｓｅ ｃ ｖｌｔｉ ｌｓｅｉ 和 ｌｙ ｎ ｖ ｌｔ ｉ ｐ ｒｉｔｎ ｅ） ｌｙ
特 征 ， 逐 渐 被 广 泛 应 用 于 股 票 市 场 、 货 市 场 、 汇 市 场 等 它 期 外
融 市 场 上 人 们 研 究 的 热 点 问题 。
在 金 融 计 量 领 域 ， 究 金 融 市 场 波 动性 问 题运 用 最 广 泛 研 的是 Ｂ ｌ ｒ ｅ （ ９ ６ 提 出 的 广 义 Ａ Ｃ 模 型 即 Ｇ Ｒ Ｈ 模 ｏｌ ｓ ｖ １ ８ ） ｅｌ Ｒ Ｈ Ａ Ｃ 型 。大 量 的 金 融 事 实 和 原 油 期 货 价 格 的研 究 文 献 表 明 ， 油 原 期 货 价 格 显 著 符 合 Ｇ Ｒ Ｈ（ ， ） 型 ， 是 准 确 刻 画 原 油 Ａ Ｃ １１模 它 期 货 价 格 序 列 尖 峰 厚 尾 、 动 集 群 、 弱 但 持 久 记 忆 等 特 征 波 微 的 最 简 洁 的 模 型 之 一 。 因 此 ， 文 运 用 Ｇ Ｒ Ｈ 模 型 和 本 Ａ Ｃ
关键词 ： ＧＡＲＣ 模 型 ； Ｈ ＥＧＡＲＣ 模 型 ； 动 性 Ｈ 波 ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉｓ ． ０ ８—３ ２ ． ０ ０ Ｏ１０ ７ ｏ ：０ ３ ６ ／ ．ｓｎ １ ０ ９ ８ ２ １ ． ．０
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石 油通 过 炼 制 可得 到 汽油 、 油 、 油 等燃 煤 柴
虽 然 目前 已有针 对 国内原油 价格市场 的波动 的 Ａ Ｈ 模型 进行分 析 的研 究 ， ＲＣ 但考 虑到 随着市 场 的全球 化 ， 们从 多 角度 分 析原 油价 格 在 国际 我 市场 下 的变化 以及 它所 带 来 的 影 响 ， 其一 个更 给 全面、 准确 的分 析． 本 研究试 图利用 Ｇ Ｒ Ｈ 模 型分析 国际原 油 Ａ Ｃ
Ｍ ａ． ２ Ｏ ｒ Ｏｌ
文章 编 号 ：１ ７ － ９ Ｘ（ ０ ０ ０ — ０ ６０ ６ ２６ １ ２ １ ） ２ ０ ３ — ４
国际原 油价 格 市场 波动 的模 型 分析
陈益 芬 ， 徐 诺
（ 南 师 范 大 学 南 海 校 区数 学 与应 用数 学 系 ， 华 广东 佛 山 ５ ８ ２ ） ２ ２５
摘 要 ： 用 ＡＲ Ｈ 类 模 型 ， ２ ０ 利 Ｃ 对 ０ ７年 ６ ８日至 ２ ０ 年 ｌ 月 ０９ Ｏ月 ８日问 国 际 ｗＴＩ 油 价 格 日数据 的波 动 性 进 原
行 了研究． 结果表 明当今 国际原 油价格收益率呈现 明显 的 Ｇ Ｃ ＡＲ Ｈ效应 ， 国际油 价受期货市场价格 和其他 短
期 因素 影 响 较 大 ， 呈 现 较长 的持 续 性 ． 国应 充 分 利 用 全球 经 济 一 体 化 后 形 成 的 全 球 市 场 体 系 ， 靠 能 源 在 并 各 依
全 球 的 高 度 流 动性 寻 找 石 油 问 题 的 出路 ． 关键词 ： ｗＴＩ 油 ； Ｃ 模 型 ； 动 性 原 ＡＲ Ｈ 波
较长 时间 的 持 续 上 涨 和一 次 “ 美 的暴 涨 暴 跌 ” 完
后， 国际油价 被认 为仍在 向“ 理性 回归” 未来一 段 ．
时 间油 价 的“ 合理范 围” 是多 少 ？暴涨 暴跌后 的油
价 能否在 “ 合理 范 围” 内运行 ？
收 稿 日期 ：０ ９Ｉ－５ ２０ 一ｉ１ ．
第２ ４卷 第 ２期
２１ ０ ０年 ３月
甘 肃联 合 大 学 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＧａ ｓ ａ ｈ ｉ ｅ ｓｔ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｓ ｏ ｒ ａ ｎ ｕ Ｌｉｎ ｅ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｙ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅ ） Ｓ
Ｖｏ ． ４ ＮＯ ２ １２ ．
ＷＴＩ 价 为 例 ， 年 初 的 不 到 １ ０美元 ／ 一 路 油 从 ０ 桶
原油 价格 日数据作 为本 研究 的研ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ对 象．
图 １ 国际 原油 价 格 的趋 势 图 ， 是 从该 图可 以 看 出原油价 格具 有 大起 大 落 的 变化 趋势 ， 国际 原 油价格 在 ２ ０ ０ ８年 ６月到 ２ ０ ０ ９年 ４月之 间波动较
油 国不 同程度 地 受 到 国际油 价 波动 的影 响． 价 油
上 涨 ， 仅直 接导致工 业生产成 本上 升 ， 普通 百 不 对
姓 日常 生活 的渗透 更 为广 泛 ， 因为油 价 的 上涨 造
成运 输成 本的上 升 ， 价上 涨 势必 造 成 各 种消 费 运 品 的涨价 ， 最终推 高柴米 油盐价 格 ， 而 引发 Ｃ Ｉ 从 Ｐ 全面 上 升 ． 时 ， 价上 升 还 将 提 高 粮 食 生 产 成 同 油
１ 数 据 预处 理
本 文采用 中 国 石 油 天 然 气 集 团公 司公 布 的
２０ ０ ７年 ６ ８日至 ２ ０ 月 ０－ ９年 １ Ｏ月 ８ 日国际 ＷＴＩ
本 ， 加物价 控制难 度 ， 增 即高 油价必 然带 动全球进
入 高粮 价时代 ． ２０ ０ ８年 的 国 际 石 油 市 场 可 谓 惊 心 动 魄 ： 以
走高 ， ７月 １ ４日收盘 价达 到 １ ５ ３ 美 元／ 并 创 ４．１ 桶 下历史 新高 ， 幅超 过 ５ ； 涨 ０ 之后 便 高 台跳 水 ， 在 不 到 ３个月 内几 近腰 斩． 面对 国际 油价 的大起 大 落， 供求 基本 面的变化 难 以给出令人信 服 的解 释 ．
回顾 从 ２ ０ ０ １年底 开始 的这轮 油价波动 ， 在经 历 了
可 以取代 石油．
价 格收益率的波动特征 ， 希望对 国际和 中国积极应
对 国际油价的变 化提 供决 策支 持． 文结 构如 下 ： 本 第一 部分对 采集 的数据进行预处理 ， 二部分是模 第 型建立过程 ； 第三部分是本 研究的主要结论 和政策 建议．
石油 资源分 配的不均 导致世界 上 １ ０多个 贫 ５
大， 本研 究认 为这主要 是受 次贷危 机 的影 响． 同时
还 可 以发 现 ， 格具 有 一 定 的稳 中趋 升 的时 间趋 价
势， 从该 图中 ， 步 判 断序 列 是非 平 稳 的． 对 时 初 在 间序 列数据 进行分 析 时 ， 防止伪 回归 问题 出现 ， 为 需 要 检验序 列 的 平 稳 性 ， 研 究 采 用 ＡＤ 本 Ｆ方 法 对 序列 进行 检验． 验 结 果 如表 （ ） 检 １ 所示 ， 由该 表 可 知 ， Ｆ统 计 量 为 一 １ ５ ３ ４ ， 大 于 不 同 检 ＡＤ ． ６ ２４ 均 验水 平 的三个临界 值 ， 以 Ｐ值 为 ０ ８ ６ 的概率 并 ．０ ３ 拒绝 不存 在单位根 的结 论 ， 知原序 列 Ｘ 不 是一 可
料 以及 各种 机 器 的润 滑 剂 、 态 烃． 过 化 学 加 气 通 工， 可得到合 成纤 维 、 合成橡 胶 、 料 、 药 、 肥 、 塑 农 化 医药 、 油漆 、 成洗 涤剂等． 合 因此 ， 油被广 泛运 用 石 于交通运 输 、 石化等 各行各业 ， 被称 为经济 乃至 整 个 社会 的“ 黑色 黄金 ” “ 、 经济血 液” 石 油 的流动 改 ． 变 着世界 政治经 济 的 格局 ， 目前 尚未 有 新 的能 源