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ARMA预测原油价格

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近期国际石油价格回顾与预测研究报告

近期国际石油价格回顾与预测研究报告

近期国际石油价格回顾与预测1 回顾1.1 原油2 月份，拜登政府推进1.9 万亿美元刺激法案、美国遭遇极端严寒天气、投资者普遍看好大宗商品、资金持续涌入油市等因素支撑国际油价环比继续上涨。

2月份WTI、布伦特、阿曼原油期货均价分别为59.06美元/桶、62.28美元/桶和61.05美元/桶，环比分别上涨6.96美元/桶、6.96美元/桶和6.10美元/桶。

3月份，因沙特阿拉伯决定将100万桶/日自愿额外减产延长至4月份、美国1.9万亿美元刺激法案通过等因素提振，国际油价进一步冲高。

截至3月22日，3月份WTI、布伦特、阿曼原油期货均价分别为63.41美元/桶、66.67美元/桶和65.23美元/桶，环比分别上涨4.34美元/桶、4.39美元/桶和4.19美元/桶。

2月下旬，美国原油产量因极寒天气下降10%，受此影响，24日WTI和布伦特近月期货合约价格升至63.22美元/桶和67.04美元/桶。

2月底3月初，市场担心中国原油消费放缓及“欧佩克+”在3月初会议上可能决定增加供应，油价承压回落，3月2日WTI和布伦特原油近月期货合约价格降至59.75美元/桶和62.7美元/桶。

随后，因美国油品库存创纪录下降、沙特阿拉伯决定将100万桶/日额外减产延长至4月份，油价大幅上涨，5日WTI和布伦特原油期货合约价格分别涨至66.09美元/桶和69.36美元/桶。

此后，市场预期美国原油库存将大幅增加，油价承压回落，9日WTI和布伦特原油近月期货合约价格分别降至64.01美元/桶和67.52美元/桶。

中旬，受经合组织上调2021年全球GDP预期提振经济前景、美元走弱、美国成品油库存大幅下降、拜登正式签署1.9万亿美元刺激法案等因素支撑，国际油价再度冲高，11日WTI和布伦特原油近月期货合约价格分别涨至66.02美元/桶和69.63美元/桶。

随后，新冠肺炎疫苗接种进程遇阻且欧洲确诊病例增多、国际能源署（IEA）预计石油需求在2023年前不会恢复到大流行前的水平、美元走强及美国原油库存增加等因素共同施压油价，国际油价大幅回落，18日WTI和布伦特原油近月期货合约价格分别降至60美元/桶和63.28美元/桶（见图1）。

近期国际石油价格回顾与预测

近期国际石油价格回顾与预测

上涨12.6%,至94.67美元/桶。截至5月21日,5月份
欧洲鹿特丹95号无铅汽油月均价环比上涨4.61%,至
87.66美元/桶；美国纽约93号无铅汽油月均价环比上
涨1.31%,至95.90美元/桶。EIA公布的数据显示，截
至5月10日，过去4周（4月15H-5月10日）美国成品
油日均需求总量约为2012.1万桶，同比上升0.3%;汽
*月度扫描》
ONTHLY REVIEW
近期国际石油价格回顾与预测
石洪宇 （中国石油集团经济技术研究院）
1回顾
1.1原油 4月份，国际油价环比上涨。美国决定取消进口
伊朗石油的制裁豁免、利比亚国内武装冲突加剧供应 中断风险、委内瑞拉原油产量大幅减少等因素对油价 走势构成重要支撑。5月份，胡塞武装袭击沙特阿美 的两个石油泵站，沙特随后对该组织进行报复性空 袭，中东地缘政治紧张局势升级；同时.中美贸易谈 判再遇波折，投资人对石油需求担忧上升，国际油 价呈现震荡走势。截至5月21H, 5月份WTI、布伦 特、阿曼原油期货均价分别为62.19美元/桶、71.27美 元/桶和71.27美元/桶，与4月均价相比分别下跌1.72 美元/桶、0.46美元/桶和上涨0.07美元桶。
3预测
5月份，IEA、EIA分别下调2019年全球石油需求 增长预估值，欧佩克维持不变。IEA下调9万桶/日， 至同比增长130万桶/日，日需求量达到10044万桶； EIA下调2万桶/日，至同比增长138万桶，日需求量达 到10136万桶；欧佩克维持121万桶/日不变，日需求 量为9994万桶。
4月底公布的路透社的调查显示，2019年二季 度,布伦特原油期货预估中值为70美元/桶，高于3月
2.3减产联盟超预期减产 IEA的数据显示，4月份“减产联盟”减产综合

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

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。

国际原油现货价格的预测–以WTI为例

国际原油现货价格的预测–以WTI为例

国际原油现货价格的预测–以WTI为例标题一：国际原油现货价格走势分析及预测随着全球经济的快速发展和能源消耗的日益增加，原油价格已经成为国际社会的热点问题之一。

本篇报告主要以WTI原油为例，通过以往的数据分析和未来趋势预测，综合评估国际原油现货价格的走势，并提出一个相应的价格预测。

标题二：国际市场原油供需情况分析国际市场的原油供需状况，是导致原油价格波动的重要因素。

本篇论文将分析国际市场对原油的需求情况以及供应状况，挖掘背后的原因，并综合考虑各种因素对原油价格的影响，以此预测未来价格变化趋势。

标题三：全球宏观经济环境对WTI原油价格的影响众所周知，全球经济环境的发展对各种商品价格起着举足轻重的影响。

WTI原油价格虽然受到供需状况的影响，但是宏观经济环境的不确定性因素也是重要的因素。

本篇论文将会分析国际宏观经济环境对WTI原油价格的影响，提出未来几年的价格走势预测。

标题四：原油避险与市场风险溢价的关系市场的不确定性经常会导致一些大型金融机构和资本家进行投机活动，做出各种令人难以理解的选择。

本篇论文将分析原油避险和市场风险溢价之间的关系，并深入研究市场情况以及政治过程对价格的影响。

标题五：WTI原油价格对相关意外事件的响应在全球化经济和政治环境日新月异的情况下，各种临时事件经常会对WTI原油价格造成重大影响，例如自然灾害、政治事件和地缘政治冲突等。

本篇论文将探讨WTI原油价格对不同事件的响应，分析背后的内在关系。

案例一：WTI原油价格的前瞻WTI原油目前的价格是由多个因素决定的，供求关系、市场状况、政治情况、地缘政治等等。

这些因素的相互作用会促使WTI原油价格波动不定。

然而，从20年的通货紧缩到近10年来的经济危机等历史情况可以看出，手头有大量填海项目、基础设施建设等实体投资计划，将大大提高WTI的需求和价格水平。

预计2022年左右，WTI原油价格将会再次攀升到130美元/桶以上。

近期国际石油价格回顾与预测

近期国际石油价格回顾与预测
9月初.美国加大对伊朗制裁以及沙特新任能源 大臣承诺维持减产给油价带来一定支撑，但市场对 全球经济和石油需求前景的担忧依旧令油价承压 进入中旬以后，沙特石油设施遇袭支撑油价大幅上 涨，但随着沙特遇袭设施恢复快于预期，加之美联 储年内第二次降息、市场对中美贸易谈判前景的担 忧重燃、美国原油库存意外增加等因素给油价带来 较大压力.国际油价持续回落，30日.WTI与布伦 特原油近月期货合约价格分别下降至54.07美元/桶和 60.78美元/桶:进入10月份，中美贸易争端导致全球 经济增长下降至10年来最低水平的担忧重压石油需 求增长.沙特石汕产能完全恢复到遭受袭击前的水
i月度扫描》
ONTHLY REVIEW
近期国际石油价格回顾与预测
石洪宇 （中国石油集团经济技术研究院）
1回顾
1.1原油 9月份，国际汕价环比上涨，WTI、布伦特、阿
曼原油期货均价分别涨至57.01美元/桶、62.29美元/桶 和61.86元/桶° 10月份.国际油价环比下跌。月初. 市场对中美达成贸易协议的预期降温，经济增长放缓 导致需求疲弱担忧加重.国际油价持续下跌势头.但 其后欧佩克官员暗示有意延长减产，加之英国协议 脱欧取得进展，汕价在震荡屮有所反弹:截至10月18 H, 10月份WTI、布伦特、阿曼原油期货均价分别为 53.23美元/桶、58.86美元/桶和59.49美元桶.环比分 别下跌3.74美元/桶、3.43美元/桶和2.37美元桶
109
Vol.27, No.10 I国际石油经济 « 201 9 INTERNATIONAL PETROLEUM ECONOMICS
2018 年
2019年
10冃
图1近期国际原油价格走势
万桶，同比上升5.4%；汽油日均需求量为932.4万 桶,同比上升2.6%；憎分油需求量为406.5万桶,同 比下降2%。

近期国际石油价格回顾与预测

近期国际石油价格回顾与预测
WT期I 货价格（右）
图3 纽交所原油期货合约非商业净多仓与WTI期货价格
3 预测
12月份，IEA、EIA、欧佩克均下调了2020年全 球石油日需求量增长预估值。IEA下调8万桶，至同 比下降885万桶，日需求量达到9122万桶；EIA下调 24万桶，至同比下降885万桶，日需求量达到9238万 桶；欧佩克下调2万桶，至同比下降977万桶，日需 求量达到8999万桶。
11月下旬，“欧佩克+”释放延长减产信号、新 冠肺炎疫苗取得积极进展、也门胡塞武装袭击沙特
阿美石油设施等因素共同支撑油价大幅上涨，25日 WTI和布伦特原油近月期货合约价格分别升至45.71 美元/桶和48.61美元/桶。临近月底，因全球新冠肺 炎疫情持续发展且“欧佩克+”内部对是否延长减产 存在分歧，油价有所回落，30日WTI和布伦特原油 近月期货合约价格分别降至45.34美元/桶和47.59美 元/桶。12月初，因英国政府批准辉瑞和BioNTech公 司的新冠肺炎疫苗、“欧佩克+”同意明年1月开始 仅小幅增产50万桶/日，国际油价明显走高，4日WTI 和布伦特原油期货合约价格分别升至46.26美元/桶 和49.25美元/桶。随后，尽管新冠肺炎疫情持续发 展且多国加大疫情封锁、中美关系紧张、伊朗增产 预期、美国原油库存意外大增等因素施压油价，但 随着英国开始接种新冠肺炎疫苗、多国疫苗接种提 上日程，市场乐观情绪进一步推高油价，10日布伦 特油价突破50美元/桶，WTI和布伦特原油近月期 货合约价格分别升至46.78美元/桶和50.25美元/桶； 中旬，受美国开始新冠肺炎疫苗接种、沙特吉达港 发生爆炸、美国原油库存超预期下降及美国刺激法 案取得积极进展等多重利好因素支撑，国际油价进 一步上涨，18日WTI和布伦特原油近月期货合约价

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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基于ARMA预测方法的中国石油企业跨国并购价格风险分析


有重要意义 ， 但在企业跨国并购面临的环境不断复 杂 、风 险种类增 多 和影 响 程度 日渐加 大 的情况 下 ，
［ 日期】 ０ ０ ０ — ０ 收稿 ２１—６２
【 作者简介】 周旋（９６ ， 湖北武汉人， １ 一）女， ７ 武汉纺织大学财经学院讲师、 法学硕士。
３ ２
周
旋 ： 于 Ａ ＭＡ预 测方 法 的中 国石油企 业跨 国并 购价 格风 险分析以下 特 点 ： 研 究 内容上 来 从 看， 主要 是 研 究 风 险 的产 生 原 因 、 本性 质 、 基 内容 、 特 点 及规 避 措 施 等宏 观 问题 ， 少 对 具 体行 业 （ 较 如 石 油行 业 ） 和某一 个 具体 风 险 （ 如价 格风 险 ） 等微 观
问题进行深入研究 ； 在研究方法上 ， 主要使用定性
分 析方 法对企 业 跨 国并购 风 险进 行介 绍 性讨 论 ， 没 有 对 风 险 的大 小 和变 化 趋 势 进行 定 量衡 量 和 趋 势 预测 。尽 管这些 研究 对认识 和 规避 国际并 购风 险具
跨 国并购理论 中。如霍普金斯（ ９ ） １ ９ ９ 等人从寻求战 略 性 资 源 、 行 战 略 管 理 角度 分 析跨 国并 购 ， 明 进 表
最后， 从加 强东道 国市场风 险 的评 估 、 降低利 率和 汇率风 险 、 慎 确定 并购 类型 、 立跨 国 战略联 盟 、 谨 建 战略性
地选择并购地 区等方面， 探讨 了降低 中国石油企业跨国并购市场风险的建议。
［ 关键词 ］ 油企 业 ； 国并 购 ； 跨 市场风 险 ；Ｒ Ａ ＭＡ 法 ［ 中图分 类号 ］８ ０ ［ Ｆ ３． ９ 文献 标识码 ］ ［ Ａ 文章编号 ］０９ １０ （０ ０ —０ ２ ０ １０ — ７Ｘ２ １１ ０ ３— ４ ０５

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。

ARMA预测原油价格


模型的一般表达式为： R t = c + U1R t- 1 + U2R t- 2 + , + UpRt-p + Et + H1 Et- 1 + , + Hq Et- q t = 1, 2…,T
dm = d(log(m_sa)) 一阶对数差分变成平稳序列
四.ARMA模型识别
由于检验出序列BIN是平稳的， 因此可以建立ARMA模型，在建 模之前需要识别ARMA模型的阶 数（p，q）。模型阶数的确定通 常借助序列相关图。即序列的自 相关函数和偏自相关函数。因为 每一随机过程都有其典型的自相 关函数（AC）和偏自相关函数 （PAC）。如果所研究的时间序 列适用于其中的某个式样，我们 就能识别时间序列的ARMA模型。
选题的背景
• 石油是国民经济发展的重要能源,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。 二战结束以来，石油在世界能源结构中所占比例 越来越大，已成为世界性的重要商品和不可缺少 的战略物资。石油在世界能源结构中的主体地位 在短期内将不会改变，石油消费量的绝对值将不 断上升。
意义
1、我国对石油的进口依存度将持续升高，国际油价将保持飙升之势。两者 合力将会对我国石油的供给和国民经济产生巨大的影响和冲击。这不仅对 我国的石油工业带来巨大风险，还直接威胁到我国经济的稳定和能源的安 全。 2、由于石油价格波动频率较高、幅度较大, 影响其因素也十分复杂, 对石油 价格进行准确预测是一项十分困难的工作。从目前世界状况来看, 除了石油 供给与需求的市场因素外, 油价还更多地受到经济、政治及战争等多种因素 的影响; 同时, 受预期的变化及各种投机力量的共同推动下, 又影响供求关系, 加剧石油价格的波动; 3、因此，石油价格波动对我国物价体系及经济运行都会产生较大的影响。 准确地预测石油价格变动, 对于政府制定能源政策和微观经济主体规避价格 风险都至关重要。
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从2000年1月至2014年 5月, 共173个样本数据。 数据利用Eviews 6. 0软 件处理。
二.季节调整
乘法模型 Yt=TCt‧St‧It
一个季度或月度的时间 序列往往会受到年内季节 变动的影响，这种季节变 动是由气候条件、生产周 期、假期和销售等季节因 素造成的。由于这些因素 造成的影响有时大得足以 遮盖时间序列短期的基本 变动趋势，若要掌握经济 运行的季度或月度变化， 必须进行季节调整。
• ARMA 模型是平稳时间序列模型, 要求序列的统计特性不随时间的变 化而变化, 即其均值和协方差都是常数。 • 一个时间序列系统在t时刻的响应Yt 不仅与其以前的自身值有关, 而 且还与其以前时刻进入系统的扰动存在一定的依存关系, 记做ARMA ( p, q), 其中p表示自回归的阶数, q表示移动平均阶数。
目录
1
2 3 4
数据的选取
季节调整
平稳性检验
ARMA模型分析
ARMA模型分析 1 平稳性检验—
ADF检验
2
ARMA模型识别
4
ARMA模型诊 断检验
3
ARMA模型估 计
5
对原油价格进行预测
一.数据的选取
本文选取大庆原油现货价格 作为我国石油价格水平的代 表, 数据来源于美国能源情 报署(http: //ton ) , 其公 布的是每月均价。
AR(1) MA(1)
残差检验
AR(1) MA(1) MA(6)
残差检验
七模型预测
• 对于含有滞后因变量的预测，EViews提供了两种方法：动态预测和静态预测。 1、动态预测：预测样本的初始值将使用滞后变量Y的实际值，而在随后的预测中将使 用Y的预测值。在动态预测中，预测样本初值的选择非常重要。动态预测是真正的多步 预测（从第一个预测样本开始），因为它们重复使用滞后因变量的预测值。这些预测 可能被解释为利用预测样本开始时的已知信息计算的随后各期的预测值。动态预测要 求预测样本中外生变量的各个观测值已知，并且任何滞后因变量预测样本的初值已知 。解释变量如有缺失项，通过滞后因变量的动态预测，将使对应期观测值及以后观测 值为NA。 2、静态预测： EViews采用滞后因变量的实际值来计算预测值。静态预测要求外生变 量和任何滞后内生变量在预测样本中的观测值可以获得。 • 3、 二者对比 这两种方法在多期预测中生成的第一期结果相同。只有在存在滞后因变 量或ARMA项时，两种方法以后各期的值才不同。
φ(B)yt =c+ θ(B)εt
其中: φ (B ) = 1 - ɸ1B - ɸ2B2 - … ɸpBp, 为p 阶自回归系数多项式。Ɵ (B ) = 1 + Ɵ1B + Ɵ2B2 + , + ƟqB, 为q阶移动平均系数多项式。 当q= 0时, ARMA ( p, q)模型就退化成了AR ( p)模型, 当p= 0时, ARMA ( p, q)模型就退化成 了MA ( q)模型, 所以AR ( p)模型和MA ( q)模型实际上是ARMA ( p, q) 模型的特例, 它们都统 称为ARMA 模型。
模型的一般表达式为： R t = c + U1R t- 1 + U2R t- 2 + , + UpRt-p + Et + H1 Et- 1 + , + Hq Et- q t = 1, 2…,T
dm = d(log(m_sa)) 一阶对数差分变成平稳序列
四.ARMA模型识别
由于检验出序列BIN是平稳的， 因此可以建立ARMA模型，在建 模之前需要识别ARMA模型的阶 数（p，q）。模型阶数的确定通 常借助序列相关图。即序列的自 相关函数和偏自相关函数。因为 每一随机过程都有其典型的自相 关函数（AC）和偏自相关函数 （PAC）。如果所研究的时间序 列适用于其中的某个式样，我们 就能识别时间序列的ARMA模型。
谢谢观赏
基于ARIMA模型对 我国原油价格预测
国际预测原油价格的方法
在一些主要的石油生产国和消费国，大约就有六百多家专门从事石 油价格预测的机构。他们使用的预测方法大概分为两类： 一、定性预测法：主要是德尔婓法 二、定量预测法：依预测中所使用定量模型的不同 主要分为三类：第一，结构模型（回归模型），该模型能很好地解释供 给和需求的影响因素，但其在石油价格预测上的效果不是很好。 第二，非线性时间序列模型，效果好于结构模型但是不 及线性时间序列模型 第三，线性时间序列模型，能很好的预测国际石油价格。 该模型在预测过程中，不仅考虑了预测变量的过去值与当期值，同时对 模型同过去值拟合产生的误差也作为重要因素进入模型，这样有利于提 高预测的精确度。
动态预测
样本内，预测2014年3月、4月、5月
3月
4月
预测值
107.857
110.32
实际值
107.5
104.62
静态预测 样本扩展到2014年5月
预测值：106.17
真实值：103.21
图解
• 1、 计算预测值 在作出方程估计后，单击Forecast，给定预测期，然后单击OK。对预测期内的所有观测值，你应 该确保等号右边外生变量值有效。如果预测样本中有数据丢失，对应的预测值将为NA。 2、 缺失项调整 对于存在缺失项的预测，如果是静态预测，则对预测没有很大影响；但对于动态预测而言，缺失项 的存在将导致其后的所有值都为NA。 3、 预测的误差和方差 预测的误差就是实际值和预测值之差： 。 4、 残差不确定性 测量误差的标准形式是回归标准差（在输出方程中用“S.E.of regression”表示），残差的不确定 性是预测误差的主要来源。 5、 系数不确定 这是误差的又一来源，系数的不确定的影响程度由外生变量决定，外生变量超出它们的均值越多， 预测的不确定性越大。 6、 预测可变性 预测的可变性由预测标准差来衡量forecast se= （不含滞后因变量或ARMA项） s为回归标准差 。如果赋给预测标准差一个名字，EViews将在你的工作文件中计算并保存一个预测标准差序列。
ARMA模型
美国统计学家博克斯( G. E. P. Box )和英国统计学家詹金斯( G. M. Jenkins)于1968 年提出的时序分析模型, 即自回归移动平均模型 ( ARMA) 。 其基本原理是某些时间序列是依赖于时间t的一组随机变量, 构成该时序 的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却有一定的规律性, 可以用相应的数学模型(即ARMA) 近似描述。 该模型将预测对象随时间t的变化而生成的序列视为随机序列, 即剔除个 别源起于偶发因素的观测值外, 时间序列是一组依赖于t的随机变量。通 过对该数学模型的分析研究, 能够更本质地认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测, 因而被广泛应用于经济、商业预测和分 析。
采用ARMA方法的优势
1、ARMA 模型是一种比较适用且预测精度较高的预测方法, 该模型 假定事物的变迁符合渐进特征, 影响事物的因素在过去、当前和将 来基本不变或变化较小, 即事物的变迁遵循稳定与类推的法则, 因此 可根据序列的现有信息和确定趋势以预测未来信息。根据石油价格 过去的变化规律来建立模型, 然后利用这个模型来预测油价未来的 变化趋势。 2、ARIMA 模型是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一 个随机序列并加以描述, 被广泛地应用于对高频金融时间序列建模, 它能较好地把握此类时间序列的动态规律。在利用ARIMA 模型对我 国2000年以来大庆石油价格进行拟合, 短期预测结果模拟值与实际 值十分接近, 预测效果良好。
加法模型
Yt=TCt+St+It
长期趋势变动T 季节变动S
经济周期循环变 动C 不规则变动I
M
序列具有明显的季 节变动和周期循环 等影响，其折线图 呈现向上不平缓趋 势的锯齿状
M-IR
序列IR是原油价 格的不规则要素， 其形状杂乱无章， 在05年及09年不 规则变动较大
M-SF
序列SF是原油 价格的季节要素 因子，其形状呈 波形，并且可以 看出其周期为一 年。
选题的背景
• 石油是国民经济发展的重要能源,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。 二战结束以来，石油在世界能源结构中所占比例 越来越大，已成为世界性的重要商品和不可缺少 的战略物资。石油在世界能源结构中的主体地位 在短期内将不会改变，石油消费量的绝对值将不 断上升。
意义
1、我国对石油的进口依存度将持续升高，国际油价将保持飙升之势。两者 合力将会对我国石油的供给和国民经济产生巨大的影响和冲击。这不仅对 我国的石油工业带来巨大风险，还直接威胁到我国经济的稳定和能源的安 全。 2、由于石油价格波动频率较高、幅度较大, 影响其因素也十分复杂, 对石油 价格进行准确预测是一项十分困难的工作。从目前世界状况来看, 除了石油 供给与需求的市场因素外, 油价还更多地受到经济、政治及战争等多种因素 的影响; 同时, 受预期的变化及各种投机力量的共同推动下, 又影响供求关系, 加剧石油价格的波动; 3、因此，石油价格波动对我国物价体系及经济运行都会产生较大的影响。 准确地预测石油价格变动, 对于政府制定能源政策和微观经济主体规避价格 风险都至关重要。
• 若某时间序列是非平稳的, 通过差分运算得到平稳性的序列称为单整 序列, 序列Yt 通过d次差分成为一个平稳序列, 而这个序列差分d- 1 次时却不平稳, 则称序列Y t 为d阶单整的, 记为Yt~I ( d) ; 经过d阶 差分变换后的ARMA ( p, q)模型称为AR IMA ( p, d, q)模型。
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ARMA 模型的一般表达式为:
Yt = c + ɸ1Yt- 1 + ɸ2Yt- 2 + …+ ɸpYt- p + Ɛt + Ɵ1Ɛt- 1 + …+ƟqƐt-q t = 1, 2…,T