油价市场预测模型改
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） １ ２ １ 年 ９月 ０１
工 业技 术 经 济
ｏ ｎ ｕ ｔ ａ ｅ ｈ ｏｏ ｉａ ｅ ｎ ｍｉ ｆＩｄ ｓｒ ｌＴ ｃ ｎ ｌｇｃ ｌＥ ｏ ｏ ｅ ｉ ￣
Ｎ ． Ｃ ｎｒｌ ｏ２５ ｏ９（， ｅａ，Ｎ ．１） ｅ
Ｓ ． １ 印 ２ １ ０
国际石 油 价格 预测模 型综 述
特林 （ ｏ ｌ ｇ Ｈ ｔｌ ）发表的 《 ｅｉ ｎ 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。
国内油价市场波动的ARCH模型分析
模型 将经济 变量的波动来源划分为过去的 波动性 盯＿ ‘ ｉ 和外部冲
击和 ｓ ， 和 ｐ 分 ： 。而 ｉ 别反映了 它们对本期变量波动的 作用
强度 。因此 Ｇ Ｒ Ｈ（，） 型可看作是观测 系统的一种波动率 ＡＣ ｐ 模 ｑ 形成机制 。当 ｐ ｑ ｌ ，得到 Ｇ Ａ Ｈ １１ 型。此时 ＝＝ 时 Ｒ Ｃ （， 濮
中图分类号 ：Ｆ ２ ． ２４ ０
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ — ９ Ｘ ２０ ） １ ０ ０ — ３ ０ ４ ２ ２ （ ０ ９０ — ０ ８ ０
近年来 ，不断高涨 的国际石油价格 已经对 世界经济产生影 响。２０ 年 ，国际石油平均价格仅为 ２ ．５美元 ， ，２ ０ ０１ ５ ９ 桶 ０ ７年 ８月 １日，美国纽约期货交易所 ９月份原 油价格最 高则 上升至
一
市场石油价格 已上涨 了 ２ ３ 。油 价不 仅上涨速度 快 ，波动 ． ５倍 ０ 幅度也逐渐加 大。２０ ０ ７年 １月 ，国际 油价一度 下降到每桶 ５ ０ 美元 ，而进人 ２月份 ，又呈抬头之势 。３月 １日，伦敦交 易所 北海布伦特原油现货 和 ４月份交货 的期货价格双双突破每桶 ６ ２ 美元 ，到 ２ ０ ０ ７年 ８月 １日，美 国纽 约期货交 易所 ９月份 原油 价格最高上升至 ７ ． ８７ ７美元 ， 。２ ０ 年新 年刚过 ， 国际原油 桶 ０８ 价格 即破了 １０美元大关 ，引发 国际政治 经济的 “ ０ 心理地震” ，
技 术经 济与管 理研 究 ２０ 第 １ ０９年 期
国内油价市场波动 的 Ａ Ｃ Ｒ Ｈ模型分析
袁 霓
（ 中国青年政治学院经济系 ， 北京 １０ ８ ） ００ ９
摘 要 ：本文运用１９ 年１ －２ ０ 年８ 中国国内原油 （ ９ ７ 月－ ０ ８ ｆ ｌ 大庆）的Ｆ ＯＢｇ期价格周数据 ，应用Ａ Ｆ ＲＣＨ类模 型对我 国国
国际原油价格市场波动的模型分析
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
基于ARIMA模型的石油价格短期分析预测
基于ARIMA模型的石油价格短期分析预测基于 ARIMA 模型的石油价格短期分析预测摘要2008年国际石油市场经历了前所未有的大起大落,受多种因素影响,国际市场油价在上半年节节攀升,并在7月11日创下每桶145.66美元的历史昀高纪录;在下半年又迅速跌落,并在 12 月 5 日跌至每桶 37.94 美元,创 4 年来昀低水平。
在短短五个月内下跌了100美元以上,其走势“变幻莫测”。
国际油价从加速膨胀到泡沫破裂,对大到世界经济、政治格局,小到企业、个人的决策都产生了深远的影响。
本文正是基于石油的重要性,选择石油价格展开研究,作出一个计量经济学方面的探讨。
本文首先介绍了ARIMA模型的理论与方法,并以布伦特原油的现货报价为依据,建立 ARIMA 预测模型,昀后分析了 2009年国际以及石油行业的新的局势和动态,将定量分析和定性分析相结合,对石油价格的未来走势进行分析和判断。
这对于国家制定石油贸易策略、参与石油期货交易、企业科学决策都有着一定的意义和作用。
关键词:石油价格;ARIMA模型;预测;时间序列模型I 基于 ARIMA 模型的石油价格短期分析预测AbstractIn 2008, the international petroleum marketplace has experienced big up and down, becauseof many factors, the international petroleum price climbed very quickly in the first half of the2008, and created imal notes of history by 145.66 U. S. dollar per barrel on July 11. Butdropped also quickly and fall to 37.94 U. S. dollar per barrel on December 5, creating lowestlevel in 4 years. In just five months dropped by more than 100 U.S. dollars, the trend wasunpredictable. Accelerate the expansion of international oil prices from the bubble burst. Largeto the world economy, political structure, small to enterprises and individuals in decision-makinghave had a far-reaching impact on. This article is based on the importance of oil, choose to studyin oil prices, make a measurement of economics. The article firstanalyzes the impact of variousfactors in oil prices, and bases on the spot pricing of Brent crude oil, establishes forecastingmodel “ARIMA”. Finally analyze the interna tional oil industry, as well as a new and dynamicsituation, integrate the quantitative analysis and qualitative analysis, on the future direction of oilprices to analyze and judge. There is a big significance for the national strategy for thedevelopment of oil trade, to participate in oil futures, a scientific decision-making for enterpriseThe key words: Oil prices; ARIMA model; Forecast; Time Series Model II 基于 ARIMA 模型的石油价格短期分析预测目录摘要 IAbstract. II目录. III1 绪论 11.1论文的研究背景11.2 论文的研究目的与意义. 21.3 研究现状. 31.4 研究的思路和内容42 时间序列的理论模型与方法概述. 52.1 时间序列模型的含义 52.2 随机时间序列模型52.3 平稳时间序列 52.4 时间序列模型的建模步骤92.5 预测评价中的其他指标 183 石油价格形成及影响因素分析203.1 石油价格构成因素. 203.2 石油价格短期影响因素分析214 ARIMA模型在石油价格中的定量分析 25 4.1 数据来源 254.2 时间序列的平稳性检验 25III 基于 ARIMA 模型的石油价格短期分析预测4.3 检查二阶差分的平稳性 274.4 模型的识别与定阶. 304.5 模型的检验. 354.6 模型的预测. 365 石油价格短期走势的定性分析385.1 世界经济表现385.2 供需形势变化385.3 欧佩克减产政策 405.4 美元走势分析415.5 地缘政治局势425.6 市场投机炒作425.7 小结. 42结论44参考文献. 45附录47致谢49IV 基于 ARIMA 模型的石油价格短期分析预测1 绪论1.1 论文的研究背景[1]2008年的国际石油价格波动剧烈程度超出人们的预料。
原油价格预测模型研究
原油价格预测模型研究一、绪论原油是全球最主要的能源资源之一。
由于其价格波动的很大，原油市场一直是金融市场中最活跃的市场之一。
对于变化的原油价格进行准确的预测对于投资者和经济决策者来说具有重要的意义。
因此，本文旨在探讨原油价格预测模型的研究。
二、原油市场概述原油市场分为国际市场和国内市场两部分。
国际市场是由OPEC（石油输出国组织）和非OPEC产油国共同构成的，也是原油价格形成的主要场所。
原油价格的波动通常是由供需关系、政治风险、地缘政治事件和宏观经济指标等因素综合影响所造成的。
三、原油价格预测模型1、时间序列模型时间序列是按照特定的时间顺序排列的一系列数据，代表某个现象在时间上的变化。
时间序列模型被广泛用于原油价格预测。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型和GARCH模型。
2、基于机器学习的模型机器学习模型被广泛应用于预测原油价格。
这些模型主要包括支持向量回归、随机森林、人工神经网络和贝叶斯网络等。
这些模型的优点在于可以使用大量的历史数据进行训练，并具有自适应性。
3、基于经济指标的模型经济指标模型将宏观经济指标作为预测原油价格的主要因素。
例如，研究发现，全球GDP、通货膨胀率和美元汇率等指标对于原油价格的影响非常显著。
四、实证研究本文通过分析历史数据和实证研究，发现政治风险和OPEC产量对于原油价格波动的影响较大。
同时，基于经济指标的模型有助于预测短期内原油价格变化的趋势。
五、结论本文对原油价格预测模型进行了综述。
时间序列模型、机器学习模型和经济指标模型是预测原油价格的主要方法。
同时，经济指标模型可以被用于预测短期内的原油价格波动趋势。
在原油市场高度复杂和不确定性较高的情况下，这些模型为投资者和经济决策者提供了预测和决策的重要依据。
原油价格预测模型的建立与应用
原油价格预测模型的建立与应用随着全球经济的发展和科技的进步，原油已经成为全球最重要的商品之一。
原油价格的波动不仅对石油公司及相关行业有着深远的影响，也直接关系到全球能源结构和经济发展。
因此，原油价格预测成为许多行业和投资者的关注点。
1. 原油市场的复杂性原油市场的形态和价格波动是非常复杂的。
原油价格受到供需关系、政治因素、经济指标、环境和气候变化等多种影响因素的综合作用。
因此，要准确预测原油价格是非常困难的。
2. 原油价格预测模型为了更好地预测原油价格，需要建立预测模型来对价格走势进行分析。
目前，常见的原油价格预测模型有基于时间序列分析的模型、基于统计学的模型、基于机器学习的模型等。
这些模型各有优缺点，最终选择哪种模型应根据实际情况进行评估。
3. 时间序列模型时间序列模型是一种常用的原油价格预测方法。
它基于历史数据进行分析，从而预测未来价格趋势。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、ARCH模型、GARCH模型等。
这些模型可以对时间序列数据的方差和序列中时间相关性进行建模，从而更好地预测未来价格。
4. 统计学模型另一种常用的原油价格预测方法是基于统计学的模型。
这些模型通过分析原油价格与其他经济变量的关系来预测价格。
经济变量通常包括GDP、通货膨胀率、利率等。
通过这些变量与原油价格的历史关系，可以建立一个多元回归模型，从而预测未来的价格走势。
5. 机器学习模型机器学习模型是近年来应用于原油价格预测的新兴技术。
这些模型可以处理大量数据和非线性关系，以更准确地预测未来价格。
常见的机器学习模型包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
6. 模型应用建立好的原油价格预测模型可以应用于各种行业中。
石油公司可以利用预测模型来进行生产和销售计划。
金融机构可以利用预测模型作为投资决策工具。
政府也可以利用预测模型来制定能源政策。
7. 模型评估原油价格预测模型的建立不是一件容易的事情。
评估其准确性和稳定性是一项非常重要的任务，以确保模型能够有效地使用。
原油价格预测模型的构建与应用
原油价格预测模型的构建与应用随着全球经济的不断发展，再加上世界各国经济的持续增长，以及人们对需求的持续增加，原油价格成为了国际市场上最为重要的商品之一。
对于油价预测的准确性，一直是人们非常关注的问题，因此建立一种可靠的预测模型具有重要意义。
本文就来探讨一下如何构建原油价格预测模型，并提供一些实际应用案例。
一、数据来源和预处理在构建原油价格预测模型之前，我们需要找到可靠的数据源，并对这些数据进行必要的预处理。
目前，市场上常用的数据源主要有交易所数据、官方统计数据、新闻媒体数据等等。
在本文中，我们使用的数据来源是交易所数据。
我们将使用 STOXX 油价指数作为代表，该指数根据市场交易数据估算国际原油市场价格，同时也是全球主要国际石油市场的早期指标之一，具有较高的参考价值。
在对数据进行预处理时，我们需要对数据进行筛选、清洗等操作。
对于股票市场的数据，我们需要剔除一些异常数据，并视情况对缺失值进行填充和矫正数据。
此步骤主要包括以下几个方面：1、删除异常值：异常值指的是数据中在各项指标中处于极端范围的值，这些值极有可能对模型的构建产生干扰。
例如，我们可以设置当某项数据的标准偏差超过某个阈值时，就认为该数据为异常值。
2、填充缺失值：数据中存在着许多缺失值，这些缺失值的存在会严重干扰模型的构建。
对于缺失值，我们可以使用各种手段进行填充。
例如，使用均值、中位数、众数等等。
3、调整时间序列：为了避免预测结果受到季节性和周期性的影响，我们需要对时间序列进行调整。
例如，根据季节性变化因素对数据进行重新排序和调整，或者使用差分方法对数据进行处理。
二、构建模型根据目前市场上的经验和研究成果，常用的原油价格预测模型主要有以下几种：1、时间序列模型：时间序列分析是指直接或间接地观察和分析随时间变化的现象或事件，根据不同的预测目的，可以建立时间序列的预测模型，包括ARIMA模型，指数平滑模型，基于趋势和季节性的模型等等。
2、基于统计学的模型：这种预测模型主要是使用常见的统计学方法，例如回归分析、主成分分析、聚类分析等对原油价格进行分析和预测。
原油市场价格波动的预测模型
原油市场价格波动的预测模型原油是现今世界上最为重要的能源之一，也是世界经济最为重要的商品之一。
原油价格的波动影响着全球经济的走势和稳定，因此，对原油价格进行准确的预测显得尤为重要。
本文将探讨原油市场价格波动的预测模型。
一、宏观经济因素影响原油价格原油价格的波动受到多种宏观经济因素的影响，如供需关系、地缘政治等。
这些因素对原油价格的波动具有一定的指导作用。
供需关系是原油价格波动的最主要因素之一。
例如，OPEC（石油输出国组织）等产油国的政策对原油价格产生着深刻的影响。
OPEC等产油国的采取的减产政策将导致供给减少，从而提高原油价格。
另外，地缘政治因素也是影响原油价格波动的重要因素之一。
例如，中东局势的紧张、地区冲突等都可能导致油价波动。
此外，自然灾害和气候变化等也将对原油价格产生影响。
二、技术分析预测原油价格技术分析是原油价格波动预测的一种主要方法。
技术分析是在探究市场价格波动规律的基础上，以一定的技术手段，如趋势线、均线、相对强弱指数等，对市场价格波动进行预测的方法。
该方法的主要优势在于能够提供简单、快速的技术分析预测方法，为预测市场价格波动提供可靠性指引。
三、基本面分析预测原油价格基本面分析是对市场供求关系的分析，承认经济变化和政治风险等的影响。
基本面分析针对的是市场面临着的长期供需平衡问题，对市场的判断适用于长期市场预测。
基本面分析的主要内容包括市场目标价格、市场供给和需求的预测、市场的潜在产能和库存备货等。
通过分析市场的供求状况，预测市场的未来变化，为市场投资或者价格风险管理提供依据。
四、人工智能在原油价格预测中的应用人工智能技术是近年来兴起的，而人工智能技术对于原油价格的预测也产生了影响。
在通过机器学习算法识别变量的影响下，将原油价格预测模型应用于机器学习算法中，便能够更准确预测原油价格的变化。
例如，通过卷积神经网络（CNN）算法、长短期记忆网络（LSTM）等预测模型，可以准确预测原油价格和趋势。
成品油定价模型
成品油定价模型成品油定价模型是指根据市场供需关系、生产成本、国际油价以及相关政策因素等多个因素来确定成品油价格的一种经济模型。
该模型通常由一系列数学和统计分析方法构成，旨在预测成品油价格的波动趋势，为市场参与者提供决策参考。
成品油定价模型通常考虑以下几个关键因素：1. 市场供需关系：成品油价格受市场供需关系的影响较大。
当市场需求增加，供应减少，成品油价格通常上涨；相反，当市场需求减少，供应增加，成品油价格则可能下降。
因此，研究市场供需关系的变化趋势对成品油定价模型至关重要。
2. 生产成本：成品油定价模型还需要考虑生产成本对价格的影响。
生产成本包括原油采购成本、加工处理成本、储存运输成本等。
当生产成本上升，成品油价格往往随之增加；反之，生产成本下降，成品油价格可能下降。
3. 国际油价：国际油价是成品油定价的重要指标之一。
国际油价波动主要受全球经济形势、地缘政治因素、产量变动等因素的影响。
有许多模型会引入国际油价的数据，以及相应的走势和变化情况，来预测成品油价格的变化。
4. 相关政策因素：成品油定价还需要考虑相关政策因素对价格的影响。
政府对成品油定价的干预制度、税收政策、补贴政策等政策因素都会影响成品油价格的形成。
因此，分析和预测相关政策的变化对成品油定价模型具有重要意义。
成品油定价模型的具体构建涉及数学和统计分析方法的应用。
常见的模型包括回归分析、时间序列分析、VAR（向量自回归）模型等。
这些模型可通过历史数据和市场预测数据进行参数估计和模型验证，以建立定价模型的预测能力。
需要注意的是，成品油定价模型只是对成品油价格进行预测和分析的研究工具，具有一定的不确定性。
市场参与者在制定决策时，应考虑到模型的局限性，同时结合其他市场信息和经验进行综合判断。
此外，模型的精确性和可靠性也需要不断的验证和修正，以适应不断变化的市场环境。
成品油定价模型在石油市场中起到了重要的作用，对于供应商、消费者以及政府部门等在成品油定价过程中的决策制定和风险控制具有重要意义。
油价问题的数学建模
成品油定价模型问题重述成品油（汽油，柴油，煤油等）与国家的经济发展，人民的生产生活直接相关，成品油的合理定价对国家经济发展及社会和谐稳定具有重要的意义。
中国成品油市场运行机制先后经历了完全计划经济阶段，双轨价格过渡阶段，与国际油价间接接轨阶段等多个主要阶段。
自2009年以来，国内成品油价格共调整17次，其中12次上调，5次下调，但是，国内成品油油价一直居高不下，甚至在国际原油价格大幅下降期间，国内成品油价格出现了不降反升的情况。
油价的上涨引起了广大消费者的不满，每到成品油调价窗口期，油价话题总会引发热议，与此同时，现行的成品油定价机制也遭到了广泛质疑，定价机制改革的呼声也日益高涨。
问题分析国内当前成品油的定价机制是原油成本定价-以布伦特（Brent）、迪拜(Dubai)、米纳斯(Minas)三地原油现货价格的加权平均值（布伦特：迪拜：米纳斯=4:3:3）为基准，再加上关税、消费税、增值税、运费、炼油厂的炼油成本和适当的利润空间等，共同形成国内成品油零售基准价。
利润率是参照2004年国内加工行业平均成本利润率5%确定，当国际市场原油连续22个工作日移动平均价格变化超过4%时，相应调整国内成品油价格。
当国际市场原油价格低于每桶80美元时，按正常加工利润率计算成品油价格。
高于每桶80美元时，开始扣减加工利润率，直至按加工零利润计算成品油价格。
高于每桶130美元时，按照兼顾生产者、消费者利益，保持国民经济平稳运行的原则，采取适当财税政策保证成品油生产和供应，汽、柴油价格原则上不提或少提。
2012年3月20日，国家发改委发出通知，决定汽柴油价格每吨都提高600元，价格调整后，以北京地区93号汽油为例，最高零售价首次超过8元，调至每升8.33元，正式进入8元时代，这也是今年以来第二次油价上调，创下了2008年以来第二大涨幅。
近期，关于国际油价走低可能导致国内也油价下调的舆论开始浮现，国内油价近期是否会调低，值得很多有车一族关注和期待。
国际原油价格预测(附程序)
运行的 Mat lab 程序如下：
clc,clear x0=[46.18 45.72 37.81 34.82 60.71 64.21 54.08 51.43 63.23 75.04 73.40 73.81 68.24 93.01 79.13 75.08 63.69 60.03 124.65 129.59 102.60 77.93 71.37 62.12 48.47 90.81 79.00 81.07 79.71 92.95 103.47 89.25 ]; n=length(x0); lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n); range=minmax(lamda); x1=cumsum(x0); for i=2:n z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1)); end B=[-z(2:n)',ones(n-1,1)]; Y=x0(2:n)'; u=B\Y x=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0'); x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)}); yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]); digits(6),y=vpa(x); yuce=[x0(1),diff(yuce1)] epsilon=x0-yuce delta=abs(epsilon./x0) rho=1-(1-0.5*u(1)/(1+0.5*u(1))*lamda)
1
k =
k m=1 X 0
m ,k=1、2…… 32
1
从而得到一组生成数列 X 相应的白化微分方程为： = {X ‘ 1 , X ‘ 2 … … X ‘ 32 } dx (1) + ax (1) = a dt 引入记号： − 2 ∗ (X 1 1 + X X0 (2) a ⋮ a= , y1 = , B= ⋮ u 1 1 X0 (32) − 2 ∗ (X 31 + X 利用最小二乘法得到： a = (a, u)T = [BT , B]−1 ∗ BT ∗ y1 = 于是求解微分方程得： X
基于机器学习的原油价格时间序列波动分析及预测
模型选择与训练
根据数据特征和预测目标，选 择合适的机器学习模型进行训 练。
预测结果评估
将预测结果与实际价格进行对 比，评估模型的预测效果。
数据准备
收集历史原油价格数据，并进 行预处理和特征提取。
参数调整与优化
通过调整模型参数和优化算法 ，提高模型的预测准确性和性 能。
模型应用与推广
将构建好的预测模型应用于实 际场景，为原油市场提供有价 值的参考信息。
基于机器学习的原油价格时 间序列波动分析及预测
汇报人： 日期:
目录
• 引言 • 原油市场概述 • 基于机器学习的原油价格时间
序列分析 • 基于机器学习的原油价格波动
预测模型构建 • 实验结果分析和讨论 • 结论和展望
01
引言
主题背景
01
原油作为全球最重要的能源之一 ，其价格波动对全球经济和政治 具有重要影响。
的走势非常困难。
周期性
原油价格具有一定的周期性，通 常会经历上涨、下跌和盘整等阶 段。这为投资者提供了买卖的机
会。
不确定性
由于原油市场的复杂性和不确定 性，预测原油价格的走势非常困 难。因此，投资者需要密切关注 市场动态和相关信息，以便做出
正确的决策。
03
基于机器学习的原油价格时间 序列分析
时间序列分析基本概念
经济因素
金融市场因素
经济发展水平、通货膨胀、利率等因素也 会影响原油价格。例如，经济增长可能导 致能源需求增加，从而推高油价。
金融市场的波动也可能对原油价格产生影 响。例如，美元汇率的变化可能导致以美 元计价的原油价格波动。
原油价格波动特点
波动性
原油价格波动较大，受到多种因 素的影响。因此，预测原油价格
基于机器学习的原油价格时间序列波动分析及预测
库存变化对原油价格有直接的影响 。
04
原油价格波动分析
原油价格波动受多种因素影响，包括市 场供需、地缘政治、宏观经济等。
价格波动可能由市场情绪、投机行为等因素 引起。
长期来看，原油价格呈现上涨趋势 ，但短期波动较大。
CHAPTER 03
基于机器学习的原油价格预 测模型构建
机器学习算法选择
01
原油作为全球最重要的能源之一，其价格波动对全球
经济和政治形势具有重要影响。
02
近年来，由于多种因素影响，原油价格波动变得更加
复杂和难以预测。
03
因此，开展对原油价格波动分析及预测的研究具有重
要的现实意义。
研究内容与方法
01 02 03 04
本研究将采用机器学习的方法，对原油价格时间序列波动进行分析和 预测。
数据预处理与特征工程
数据清洗
去除缺失值、异常值和重复值，以减小对模型训 练和预测结果的影响。
特征编码
将定性特征转换为定量特征，如使用one-hot编 码表示分类特征，或将文本特征转换为数值特征 ，如使用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法。
特征选择
选择与原油价格密切相关的特征，如原油产量、 需求量、库存量、国际政治事件等，以降低模型 的复杂度和提高训练效率。
首先，我们将对原油价格历史数据进行预处理，包括数据清洗、特征 提取等步骤。
然后，我们将利用处理后的数据训练机器学习模型，并对其进行优化 调整。
最后，我们将使用训练好的模型对原油价格进行预测，并分析预测结 果的准确性和可靠性。
CHAPTER 02
原油市场概述
原油市场供需关系
01
原油市场供需关系是影响原油 价格的主要因素之一。
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
油价预测计算公式
油价预测计算公式在全球范围内，油价一直是一个备受关注的话题。
对于国家经济、企业发展以及个人生活都有着重要的影响。
因此，预测油价变化趋势成为了一个非常重要的课题。
在这篇文章中，我们将介绍一种基于经济因素的油价预测计算公式。
油价受到多种因素的影响，包括供求关系、地缘政治因素、经济周期等。
而在这些因素中，经济因素又是其中最为重要的一个。
因此，我们可以通过经济数据来建立油价预测的计算公式。
首先，我们需要确定几个关键的经济指标，这些指标可以反映出经济的整体状况，从而对油价的影响进行分析。
这些指标包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率、货币供应量等。
这些指标可以反映出一个国家的经济活力和通货膨胀水平，从而对油价的影响进行预测。
接下来，我们可以使用这些经济指标来建立一个多元回归模型，从而得到一个油价预测的计算公式。
多元回归模型可以帮助我们分析不同经济因素对油价的影响程度，并且可以进行预测。
在建立多元回归模型时，我们需要进行一些数据处理工作，包括数据清洗、变量选择、模型拟合等。
通过这些工作，我们可以得到一个较为准确的油价预测模型。
最后，我们可以使用这个模型来进行油价的预测。
通过输入最新的经济数据，我们可以得到未来一段时间内油价的变化趋势。
这对于企业和个人来说都是非常有用的信息，可以帮助他们做出更加合理的决策。
需要注意的是，油价预测是一个非常复杂的课题，其中涉及到多种因素的影响。
因此，我们在建立预测模型时需要考虑到尽可能多的因素，以提高预测的准确性。
另外，油价受到地缘政治因素的影响也非常大，这些因素往往是难以预测的。
因此，我们在进行油价预测时需要谨慎对待，不仅要考虑经济因素，还需要考虑到地缘政治因素的影响。
总的来说，油价预测是一个非常重要的课题，对于国家、企业和个人都有着重要的意义。
通过建立基于经济因素的油价预测计算公式，我们可以更加准确地预测油价的变化趋势，为相关方提供有益的信息。
希望未来能够有更多的研究者投入到这个领域，为油价预测提供更加准确的方法和工具。
中国石化公司超额收益率的预测模型探索
中国石化公司超额收益率的预测模型探索作者：首云川来源：《中国市场》2024年第05期摘要：中国石化公司是位列2022年《财富》中国500强排行榜第一位的公司，对其股票回报率预测的研究具有重要的现实意义。
文章在原有的Fama-French三因子模型基础上做出了调整，把自变量数据设置为因变量前一期的数据，以达到预测效果。
同时让三个因子及多个潜在影响因子分别组合并与公司超额收益率进行回归，最终得出由账面市值比因子、美元匯率、布伦特原油期货涨跌幅组成的模型，回归效果较为显著。
在实证分析中验证了这一模型的预测具有可靠性。
文章的理论指出，影响中国石化公司超额收益率的主要因素是布伦特原油期货涨跌幅，而市场情绪对公司超额收益率影响较小。
同时，文章的研究方法对于构建股票收益率预测模型具有启示作用。
关键词：超额收益率；三因子模型；预测模型；中国石化公司中图分类号：F832.5文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）05-0036-05DOI：10.13939/ki.zgsc.2024.05.0091引言对于个股的超额收益率，Fama-French三因子模型给出了很好的解释，但其在预测个股的超额收益率方面存在困难，因此，构建一个新的模型用于预测公司超额收益率具有重要的现实意义。
实际上目前对于个股超额收益率预测的研究较少，大部分也都集中在利用大盘数据和往期数据进行预测，很少分析影响个股的特质性因素。
中国石化公司作为位列2022年《财富》中国500强排行榜第一位的公司，其体量巨大，对于其超额收益率的研究具有极大的现实意义，构建预测其超额收益率的模型有助于更好地完善公司治理。
研究该公司超额收益率的预测模型，同样也能为其他个股超额收益率预测模型的构建提供参考。
文章在三因子模型的基础上，分别从公司财务、原油价格、市场情绪、外汇汇率等方面选取了六个变量，将变量组合构成模型与中国石化公司的超额收益率进行回归。
选择其中回归效果最好的模型作为预测模型，再利用该模型对参与回归的数据之后八天内的超额收益率进行预测，并与实际的超额收益率进行对比，判断该模型是否具有可靠性。
(市场-定价策略)成品油定价模型.
（市场-定价策略）成品油定价模型摘要成品油的合理定价对国家经济发展及社会和谐稳定具有重要的意义。
中国成品油市场运行机制先后经历了完全计划经济阶段、双轨价格过渡阶段、与国际油价间接接轨阶段等多个主要阶段，目前实行的是2009年出台《成品油价格管理办法（试行）》。
随着我国国民经济和社会的高速发展以及工业化进程进一步加快。
我国已经变成了世界经济和贸易大国。
我国的石油需求量逐年增加，进口量大幅上升。
已成为仅次于美国、日本的世界第三大石油进口国。
石油作为一种战略性的基础资源产品，其战略地位不断提升。
在国民经济中的地位越来越重要。
我国现行的成品油定价机制尽管解决了石油价格与国际市场的基本接轨问题。
但定价机制仍没有实现与国际接轨。
论文依据中国国情，深层次分析现阶段国家能源市场化改革中阻碍我国成品油市场发展的主要问题，并对比国际和国内成品油改革．运用“汇率目标区”的理念。
结合税收杠杆原理。
提出了更为合理的成品油定价机制。
关键词：成品油价原油价人均收入数学模型目录一、问题提出：-3-二、问题分析：-3-三、基本假设：-4-四、建立模型：-5-一、参数设置：-5-二、模型求解：-5-五、结果分析与检验：-9-一、对数据结果的分析：-9-二、原因分析：-10-三、新的定价机制：-11-六、算法的设计：（关于曲线的拟合）-13-七、模型的优缺点及改进：-16-八、附录：-18-九、参考资料：-19-正文一、问题提出：成品油的合理定价对国家经济发展及社会和谐稳定具有重要的意义。
中国成品油市场运行机制先后经历了完全计划经济阶段、双轨价格过渡阶段、与国际油价间接接轨阶段等多个主要阶段。
2007年2月，国家发改委决定启用新的成品油定价机制，即原油加成本的定价机制。
在当前国际原油价格普涨的情况下，该定价机制有利于扭转我国石油企业的长期亏损局面，但运用该定价机制需要考虑原油成本如何核定、利润如何分配等诸因素，操作难度较大。
依据中国国情，收集我国原油价格、交通运输费用、居民收入和石油利润等与成品油价格密切相关的数据。
成品油定价模型
成品油定价模型成品油定价模型，是指一种用来对成品油价格进行科学预测和控制的模型。
成品油是指经过加工处理后的石油产品，如汽油、柴油、液化气等等。
成品油价格的变动不仅影响到石油企业的盈利和运营，还直接影响消费者的生活。
因此，建立一种科学的成品油定价模型具有重要的现实意义。
一、成品油定价模型的目的成品油定价模型的主要目的是利用已有的经济、能源和市场数据，预测未来一段时间内成品油价格的变化趋势。
成品油价格涨跌不定，与全球市场油价、国内石油需求、宏观经济形势等诸多因素相关。
如果真正成功地开发出成品油定价模型，那么石油企业将能够更好地解析成品油市场，控制自身资源配置，优化产业布局，完善产品市场定位，避免市场风险，进而实现更为可持续的发展。
二、成品油定价模型的构成成品油定价模型由数据预处理、特征工程、建模分析和模型评价几个部分组成。
1、数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，在做好这些基础工作的前提下，才能更为精准地预测未来的成品油价格。
2、特征工程特征工程是将原始数据转换成更有利于建模分析的数值变量，这一步需要结合理论知识和实践经验，对当前的经济指标、政策环境、市场趋势等进行定制化特征提取。
3、建模分析建模分析是针对成品油价格变化的定量模型，其中包括物质流量平衡模型、定量化蒸馏模型、装置站点价格分析模型等，以提供或预测成品油产品的市场较长期价值水平和未来市场走势。
4、模型评价模型评价涉及到数据的准确预测程序，也就是比较模型预测结果与历史数据之间的误差，以此判断成品油定价模型的合理性和准确度。
三、成品油定价模型的应用成品油定价模型可为石油企业的运营管理提供有力支持，具体表现为以下几个方面：1、成品油价格预测针对不同的成品油产品，科学预测成品油的价格变化趋势，以协助企业进行供应链调整，从而提高企业在不同市场情况下的业务灵活性。
2、成品油花费控制成品油定价模型可以为企业提供详细的成本分析和精确的成本预测，有助于企业控制成品油产品制造成本，更好地为消费者提供价格实惠、品质优良的产品。
石油市场预测
石油市场预测论文摘要如果说“石油是工业的血液”是对工业化时代描述的话, 那么,“石油是社会经济和生活的动力”则适合于当今世界。
事实上, 历史上从来还没有任何一种商品能像石油那样, 对人类生活产生过如此大的影响, 对国际政治经济产生过如此大的冲击。
近年来, 在国际石油价格持续上涨、屡创新高的背景下, 国内油价也持续攀升, 从而对我国社会经济发展和人民生活产生了重大影响。
日益升高的对进口石油的依存度使中国更加深刻地体会和认识到了油价的不稳定性。
本文依据历年的石油价格分析并预测出了未来石油价格的发展前景，确定影响石油价格的各个因素。
针对问题一，本文先探究不同因素对汽油、柴油价格的影响，分析得出影响较大的因素。
本文选取了替代产品的使用、估计需求、人均GDP收入这几个因素分析。
我们首先对各个因素选取可量化的指标进行分析，最后得到影响较大的因素。
由于各种因素未来的不确定性，本文选取灰色预测模型，来预测未来汽油及柴油的价格。
针对问题二，本文建立了基于灰色预测的最小二乘回归模型。
本文考察了人均国民生产总值，运营公交车数量，道路总长，人均可支配收入，汽油年均价这些指标来衡量未来汽车市场的外部环境条件。
本文将未来5年的各种车型销量为研究对象，利用因子分析对所选取的五项指标进行相关性分析，得到四个因子，运用最小二乘法将各种车型的销量与四个因子进行拟合，得到各种汽车车型销量与因子的关系表达式。
运用灰色预测对五项指标进行预测，代入回归方程得到各种车型的销量。
针对问题三，本文建立了废气排放量与油价和各种车型销量的回归拟合模型。
我们可以根据预测的油价及各种车型未来的销量，代入回归方程预测未来废气的排放量。
关键字：灰色预测相关系数因子分析问题重述2012年初，工信部公布了党政机关公务用车选用车型目录征求意见稿，在《2012年度党政机关公务用车选用车型目录（征求意见稿）》所列的412款车型中，全部为自主品牌。
车款目录型号包括轿车、多功能乘用车、越野车和新能源汽车4大类，25家入围企业均为国产自主汽车品牌，进口车与合资车全部出局。
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油价市场预测模型摘要进入20世纪以来，人类对资源的需求量不断加大，石油作为一种主要能源，已经和国家的生产仅仅挂钩，同时油价也成为人们日益关注的对象，新汽车，小排量汽车已经愈来愈收到人们的欢迎。
本文对油价，湖北省车市进行了预测分析，并且探究了油价以及车市对环境的影响。
针对问题一、查阅资料得知影响油价的主要因素有供需关系、人均GDP ，汽车保有量，所以利用这3个因素建立单因子分析模型，得到结论是这三个因素和油价有很强的正相关。
由于油价受多种复杂的因素影，所以我们利用近两年的月对今年公务用车和油价两个因素并结合居民人均GDP 、公交汽车拥有量对湖北汽车市场销售金额回归分析，得到回归方程为：1234=0.1310.1430.1666.951169.04W X X X X -+--归分析，后者通过不同车型的国际标准废物排放量指标分析，得到结论：随着油价的上升，废弃的排放量会增加；随着新型能源和小型汽车数量的增加，未来污染总指数还将继续上升，但是到2013年后污染增长的速度将趋于缓和。
本文最大的优点是预测值较为精确，国际原油价格的预测值和实际值的平均相对误差小于6%。
本文的预测值还很合理，发现污染不会不限制的增长，未然将趋于缓和。
关键词： 灰色预测，单因子分析，回归分析，污染总指数一、问题重述油价上涨，环境恶化，改善生态环境、节能减排势在必行。
因此小排量、新能源车型得到推广普及。
本文用matlab 等数学应用软件进行油价，车市以及环境的预测分析，并且分析了影响油价和环境的重要因素。
2012年初，工信部公布了党政机关公务用车选用车型目录征求意见稿，在《2012年度党政机关公务用车选用车型目录（征求意见稿）》所列的412款车型中，全部为自主品牌。
车款目录型号包括轿车、多功能乘用车、越野车和新能源汽车4大类，25家入围企业均为国产自主汽车品牌，进口车与合资车全部出局。
3月中旬，我国汽油、柴油的零售价大幅度攀升，93号汽油零售价高达7.95元/升，97号汽油每升超过8元。
题目要求解：1.收集国际国内近若干年汽油柴油价格，分析影响油价的主要因素，建立数学模型预测油价。
2.针对今年公务用车和油价两个因素并结合其它主要因素，建数学模型预测湖北地区车市场的变化。
3.评估车市、油市的变化对环境的影响。
二、问题分析1.油价走向及汽车市场的变化不仅影响着居民的生活，更深刻地影响着社会稳定及经济的健康发展。
本文将深入分析影响油价及车市的相关因素，预测油价和车市变化趋势.2.针对问题一，首先我们分析了影响油价的相关因素，如：国民人均GDP,国际原油价格等。
利用线性回归分析了各个因素和油价的关系，然后收集近些年的历史据运用灰色预测的方法预测油价。
3.针对问题二，我们考虑到车市的变由汽车销售量以及汽车销售总金额来反映。
我们从人均GDP,运营公交车数量,公务用车数量,汽油价格等主要因素，深入分析这些因素与湖北每年车市销售总金额的关系，进行线性回归分析，然后利用灰色预测预测出4个主要因素近几年的数据，再进行回归得到车市的销售总金额。
4.针对问题三，我们查到环境污染和汽车废气的排放量正相关，通过中间量废气的排放量和油价进行回归分析，再收集近几年中国车市不同车型汽车的销售总量以及不同车型的废气排放标准，建立模型得到每年的污染总指数。
三、模型假设1. 所收集的数据在误差范围内；2．影响国内汽油价格的主要因素为：国际原油价格，国内人均GDP和供给需求的影响，汽车保有量；不考虑其它刻意的经济影响、政治干预等因素；3．影响汽车销量销售总金额的因素只有运营公交车数量，公务用车数量，人均GDP 。
不考虑其它刻意的经济影响、政治干预等因素；4．假定该课题所采集到的数据都能够真实反映各因素的影响关系；5．汽车队自然的污染只需要用废气的排放量和污染和尾气污染总指数表示；6.湖北车市的好坏仅用汽车销售总金额表示四、 符号说明1a ：汽车保有量（万辆）；2a ：国民人均GDP （元）。
i X ：表示第i 个影响因素。
1X 表示国内人均GDP ；2X 表示运营公交车数量； 3X 表示公务汽车数量；4X 表示汽油年均价格（元）。
i b ：各类汽车销售量和汽油价格；1b 表示新能源型汽车销量；2b 表示微小型汽车的销量；3b 表示中型和中大型汽车的销量；4b 表示大排量型汽车的销量；5b 、1y 、2y 一同表示国内汽油价格（元/吨）。
W ：湖北的年汽车销售总金额。
w ：废弃排放量。
ij U ：i型号车子的污染，1i U 为CO ；2i U 为NOx ；3i U 为HC ；4i U 为PM 。
j K ：各种污染物的贡献率，1K 为CO ；2K 为NOx ；3K 为HC ；4K 为PM 。
i M ：i 型号车子的销售量1n R ：第n+1年的污染总指数的增长率 五．模型的建立与求解5.1问题一5.1.1根据资料得到2000年到2011年国内汽油柴油价格的相关数据，（详情见附录表格2）。
根据该数据得到图1，国内汽油柴油价格比较图，如图 1所示图 1。
图 1 国内汽油柴油价格比较图图 2从图 2可以看到，2000—2009年，我国石油生产量增长很慢，增幅很小，而随着经济的发展，石油需求增长迅速，导致国内石油生产不能满足消费需求，而且缺口越来越大。
尤其是2002年以来，消费量的增长速度明显加快，虽然生产量比以前增长快，但是增幅还是远远不及消费量。
从统计数据与统计图中可以看出，石油的供求关系与石油价格波动存在一定的相关性。
石油的供需出现缺口时，石油价格较高或呈现出上涨的态势，反之，石油供过于求时，石油价格较低或呈下降走势。
也可以看出，石油的供求关系与石油价格的相关程度较低，这主要是石油的供给和需求的短期价格弹性均较低导致的。
2）人均国民GDP 对是成品油价格的影响2=0.991R ，根据分析得该回归方程具有较高的拟合度，并且显著性水平在0.1以下得到回归方程：220.239+1142.38y a由此可知国内汽油价格与人均国民收入有着较高的关联度。
通过人均国民收入与国内汽油价格的比较，可以得出，两者呈现明显的正相关性，因而得出人均国民收入是国内汽油价格的重要影响因素之一。
由表2可得2=0.946R ，可知回归方程具有较高的拟合度，并且显著性水平在0.1以下，因此得到回归方程：210.6172734.71y a =+由此可知国内汽油价格与汽车保有量有着较高的关联度。
分析可知国内汽油价格随着骑车保有量的增加而增加，得出汽车保有量是国内汽油价格的重要影响因素之一。
5.1.2油价的灰色预测求解由以上的分析知，国际因素，供给和需求，国民人均收入，汽车保有量均会影响成品油的价格。
由于未来一段时间这些因素的不确定性，人口的增长，政府的相关政策，经济的发展水平等因素均会影响上述因素，从而影响国内成品油价格。
我们利用10-11年2年的月数据，选择用用灰色预测分析汽油。
有关的原始数据见于附件。
)1,1(GM 模型建立与求解：记)0(x 为观测值数列，且{})(,),2(),1()0()0()0()0(n x x x x =，用1—AGO 生成一阶累加生成序列 {})(,),2(),1()1()1()1()1(n x x x x = 其中∑==ki i xk x 1)0()1()()(。
这样新生成的数据弱化了原始数据的随机性，使原来的数据明显接近指数关系规律。
对生成序列)()1(k x 建立白化微分方程u ax dt dx =+)1()1( (1)其中，模型参数u ,a 分别称为发展灰度和内生灰度。
对参数a ，u 进行最小二乘法估计，分别构造数据矩阵B 及数据向量Y 为：()()()(1)(1)(1)(1)(1)(1)1(1)(2)121(2)(3)1B 21(1)()12x x x x x n x n ⎛⎫-+ ⎪⎪ ⎪-+ ⎪= ⎪⎪ ⎪--+ ⎪⎝⎭ ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=)()3()2(Y )1()0()0(n x x x则a 和u 的估计值为Y B B B u a T T 1)(-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛解微分方程(1)，得a ue a ux k x ak +-=+-))1(()1(ˆ)0()1(对)1(ˆx数列进行累减还原得到原始数列拟合序列为： aka e e a ux k x ---=+)1)()1(()1(ˆ)0()0(利用近两年国际原油的价格，通过matlab 运行，计算结果如下:现该数据与预测值相比，只有六月出现了较大偏差。
查阅相关资料得知6月国际油价发生了巨大的波动。
5.2问题二本文建立了基于灰色预测的最小二乘回归模型。
本为了预测湖北地区车市场的变化，我们考虑了中国人均GDP ，运营公交车数量，道路总长，93号汽油年均价这几个因素，文考察了人均国民GDP ，运营公交车数量，道路总长，汽油年均价这些指标来衡量未来汽车市场的外部环境条件。
本文将未来5年的各种车型销量为研究对象，运用最小二乘法将各种车型的销量与四个因子进行拟合，得到各种汽车车型销量与因子的关系表达式。
运用灰色预测对四项指标进行预测，带入回归方程得到各种车型的销量总金额。
根据上述几个因素，我们有以下数据，如表 5所示：拟合回归，再通过预测未来几年的这个四个指标的数值，带入回归方程，即可预测出未来几年各种车型的销售总金额，为更准确的预测出结果。
对于4个因素进行回归分析可得：20.972R = 所以得到关于湖北省汽车销售总金额的回归方程：1234=0.1310.1430.1666.951169.04W X X X X -+--根据以上分析可得：湖北省的汽车销售额和人均GDP 、公务用车数量成正相关，和运营公交车数量、汽油的价格成反比。
即当人均收入增加时，汽车的销售量也相应增加，当公交车的数量增加时或者汽油的价格突然增加时，汽车的销售量也相应减少。
根据表 5，应用灰色预测，我们得到了2008-2012国民人均GDP 、公交数量、公务用车数量以及汽油价格的预测值，如表 6所示：根据表 6所得数据，通过回归方程，预测可得08年到2012年的汽车销售增长，市场占有量不断提高，同时，由于人们生活水平的不断提高，汽车总销量不断上升。
5.3问题三我们先分析油价的变化对废弃排放量的影响，我们收集了最近几年废气的排放量与国内汽油价格，整理如表 7所示：利用废气排放量和国内汽油价格两者进行回归分析，得到20.987R =，说明两者存在很强的正相关性，得到的回归方程：51.3231765.9w b =+由表 7分析可知废气排放量随着国内汽油价格的上升将继续上升，即未来的几年污染还将不断加剧。
接着我们分析车市各种车型的销售量的变化对污染的影响，因此，我们通过资料查询得到2006-2010各种车型的销售量以及各种车型的尾气排放情况，如表 8表 9所示：各类型车第n 年的污染总量：4411n ij j i i j P UK M ===∑∑第n+1年的污染总指数的增长率：11n n n n P P R P ++-=代入表 8表 9中的数据，得到以下结果，如表 10所示：图 3污染指数增长率1．模型的优点我们先分析了可能影响国内成品油价格的因素，分析得出影响较大的因素。