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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）。
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。
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。
原油价格预测中的时间序列分析方法研究概述原油价格是全球经济的重要指标之一，在很大程度上影响着全球能源市场和经济发展。
准确预测原油价格对于相关行业的参与者以及政府决策者具有重要意义。
时间序列分析是一种常用的预测方法，它基于历史数据，通过研究数据的时间趋势和季节性来预测未来的发展趋势。
本文将探讨在原油价格预测中使用的一些常见的时间序列分析方法。
ARIMA模型ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型是一种常用的时间序列分析方法，它结合了自回归(AR)、差分(Integrated)和移动平均(MA)的特点。
ARIMA模型适用于具有一定平稳性的时间序列数据，它通过观察历史数据的自相关性和部分自相关性来确定模型的参数。
ARIMA模型的一个重要应用是对原油价格进行短期预测。
GARCH模型GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型是一种广义的自回归条件异方差模型，它适用于具有异方差性的时间序列数据。
在原油价格预测中，价格的波动性往往不是恒定的，GARCH模型能够捕捉到这种异方差性。
GARCH模型的优点是可以提供更准确的价格预测，但缺点是参数估计比较复杂。
VAR模型VAR(Vector Autoregression)模型是一种多变量时间序列分析模型，它可以同时考虑多个变量之间的相互关系。
在原油价格预测中，VAR模型可以考虑到原油价格与其他经济指标之间的相互影响。
VAR模型通过估计每个变量的滞后项来预测未来的发展趋势。
VAR模型的一个重要应用是对宏观经济变量和原油价格的联合预测。
TBATS模型TBATS(Trigonometric Seasonal Box-Cox Transformation AutoRegressive Integrated Moving Average with Trend and Seasonality)模型是一种适用于季节性时间序列数据的预测模型。
油价后期走势大幅波动预测尽管英国和尼日利亚罢工结束，原油产量已经恢复正常，美国原油库存持续3周增长，但是中东形势紧急，对石油供应担忧仍旧支撑市场。
同时美元汇率下跌，投机商介入期货市场，5月份以来国际油价消失新一轮暴涨，欧美原油期货历史上首次突破每桶120美元。
投机银行高盛集团连续推行“超级暴涨”的理论，试图将油价推向新的高点，从中猎取暴利。
一周来WTI盘中最高每桶123.93美元，布伦特原油期货盘中高点每桶122.70美元，欧佩克一揽子油价突破每桶115美元。
一周来欧美原油期货上涨了11美元，已经比去年同期高1倍，而比2022年高5倍。
油价在上周持续3天暴跌后重新建立多头部位，据说来自加利福尼亚的养老金大举进入商品期货或者期权。
欧佩克在中东的产油国和尼日利亚地缘政治紧急支撑石油市场，非欧佩克原油产量增长受到限制，石油供应受到威逼。
上周六在尼日利亚的壳牌石油公司子公司因受到攻击被迫关闭了更多的原油生产装置。
在中东，星期一伊朗外交部长说，不考虑世界列强干扰伊朗核权利的任何提议。
从而排解了中止铀浓缩可能性。
土耳其和伊拉克库尔德武装的军事冲突也在升级。
5月1日土耳其战斗机对伊拉克纵深的库尔德叛军基地发动了空袭，摧毁大量库尔德工人党武装营地，并打死数名该武装成员。
伊拉克北方基尔库克油田原油通过石油管道向土耳其地中海港口输送，然后装船出口。
在该地区还有输送西亚原油的石油管道经过，因而伊拉克北方石油地理位置相当重要。
伊拉克北方局势紧急的消息加剧了人们对石油供应中断的警觉。
但是基本面没有多少变化。
尽管传言说尼日利亚产油区石油设施遭到武装团伙的攻击，伊朗拒绝世界列强关于停止其核活动的要求，美国炼油厂开工率不足，新兴市场需求增长。
但是没有数据表明供应量大幅度下降和需求大幅度增长。
欧佩克在4月份原油产量可能由于需求季节性减弱而仅仅下降20万桶左右。
然而美元汇率连续下挫,给了投机商连续买盘的理由。
当美元下跌的时候投机商往往购进商品对冲通货膨胀的损失，美元下跌使得美元区以外的投资者购买石油更廉价。
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。
