减排约束下的中国石油需求预测

针对中国2015年和2020年CO2排放强度减排目标,建立了以CO2强度减排为主要约束,综合考虑经济增长、能源结构以及产业结构等约束的石油需求优化预测模型。预测结果显示:2015年和2020年中国石油需求量分别为5.28亿吨、6.04亿吨,该结果意味着,未来我国石油需求总量仍将有较大幅度的增加,但占一次能源比重有所下降;与其他研究结果比较发现,减排约束对石油需求的增长起到一定的抑制作用;未来中国的石油对外依存度仍将处于较高水平。

中国石油需求模型研究

目前对石油需求量的预测有各种方法，多数模型在估计参数时使用的是石油实际消费量数据，但根据实际消费量建立的预测模型仅仅是对原数据的一种技术上的平滑，并不能真正测度需求量。为此，文章设计了一种算法，通过对影响需求量的因素进行分析来估算需求量，以估算的需求量来建立计量模型，预测未来需求量。并以1990-2003年的数据进行了实际计算，说明了该算法的可行性。

神经网络和卡尔曼算法在石油需求预测中的应用

分析中国1978—2009年影响石油需求的8个相关指标数据。将指标分成3组,通过每组指标的数据分别用广义回归神经网络和误差反向传播神经网络(GRNN和BPNN)方法对2013年的中国石油需求量进行预测,并对其预测结果进行比较。进一步采用神经网络平均影响值(Mean Impact Value,MIV)方法,从影响石油需求时间序列的相关指标数据中筛选出对石油需求影响最大的5个变量。用选出的5个变量,根据AIC准则确定了时间序列的阶数,并建立了石油需求的AR时间序列模型。采用卡尔曼滤波算法和Rauch-Tung-Striebel(RTS)算法对AR模型进行了后验估计。卡尔曼滤波算法使得模型参数得以更新,且相关仿真结果表明,对于AR模型的输出起到较好的修正作用,从而提高了模型的预测精度。

基于峰值预测模型的中国石油产量合理规划

基于石油产量峰值预测模型,在不进行石油产量合理规划的情况下,中国的石油产量峰值时间将在2017年前后出现,峰值产量约为18500万t;而石油消费高峰将在2034年前后出现,高达63300万t左右,届时全国的石油产量已进入递减阶段,对外依存度将高达73%左右,石油供需矛盾及石油安全问题将更加突出。分析认为,应该对国内石油产量进行合理规划:降低当前的石油产量,将石油峰值产量降到17000万t左右,使产量峰值时间推到2030年左右,从而使得石油的产量高峰和需求高峰基本吻合,可相应地减少石油进口,从而降低石油对外依存度,保障石油供应的安全。

基于动态GM(1,1)模型预测我国石油需求量的研究

对传统的灰色理论模型进行修改,实时加入最新的信息进行预测,并结合石油需求量的数据来进行验证.结果表明,新模型预测的结果精度更高,与历史需求值较为吻合.

国际石油价格波动对中国消费需求的冲击——基于VAR模型的研究与分析

通过建立向量自回归模型(VAR),借助脉冲响应函数和方差分解技术,从宏观经济和中观行业两个层面实证考察了国际石油价格的波动对于我国总体消费需求和四个代表性行业消费需求的冲击效应。研究结果表明,近十年来,国际油价的波动对我国总体消费需求的影响并不显著;在中观行业层面,国际油价的波动对石油和天然气开采业、黑色金属冶炼及压延加工业的消费需求有显著的同向冲击效应,对交通运输设备制造业的消费需求的拉动作用较为明显,对电力、热力的生产和供应业的消费需求变化的解释力度最小。

中国原油进口成本波动影响因素的识别与量化

原油是中国一大宗进口商品,其进口成本的大幅波动不仅会带来很大的经济风险还会影响到国际贸易收支平衡.本文尝试采用LMDI指数分解模型从需求因素、价格因素和原油进口来源结构因素三个方面对2001年—2012年原油进口成本波动进行定量分析,试图揭示这三个因素对中国原油进口成本波动的影响规律.研究发现,需求因素是影响进口成本波动的最主要因素,原油进口来源结构变化对进口成本波动影响虽小但呈逐年增加的趋势.中国目前对油价的控制力较小,应着重通过控制国内需求更有效的降低原油进口成本波动.此外,中国未来还可以通过优化石油进口来源结构提高能源安全.

基于确定性和随机性组合模型的我国石油需求预测研究

随着中国经济发展,石油的需求急剧增加。利用石油消费的历史数据,构建了二次趋势-ARMA(2,1)石油需求组合预测模型,并对ARMA模型和组合模型的预测精度进行了比较,证明该组合模型的预测精度较高,可以作为我国未来石油需求预测的有效工具。

我国石油供求灰色预测

运用灰色系统理论的预测方法，分别建立了２个我国石油消费量和原油产量的ＧＭ（１，１）预测模型，对１９９５～２０００年我国石油消费量和原油产量进行预测。

成品油终端市场顾客需求模型的构建

在越来越激烈的成品油终端市场竞争中 ,只有及时了解并满足顾客需求 ,成品油销售企业才能获得生存与发展。从成品油最终顾客出发 ,分析顾客需求之相关因素及重要性程度 ,综合运用层次分析法和矩阵分析法 ,建立成品油终端市场顾客需求模型 ,从而为成品油销售企业认识和满足顾客需求提供了客观科学的依据。

碳中和愿景下典型国家油气发展策略及对中国的启示

在碳中和愿景下,石油和天然气作为全球最重要的化石能源面临着重大转型发展。基于对全球23个典型国家的油气发展策略分析,其油气发展特征可被划分为五种:“供需大户且自给自足型”“供应大户且主要出口型”“生产少、需求大且进口平稳型”“生产少、需求大且进口增长型”“供需大户且主要进口型”。油气发展模式可被划分为四种:以沙特阿拉伯等中东国家、俄罗斯等独联体国家和巴西等南美国家为主的“坚守型”,以美国为主的“摇摆型”,以英、德、法等欧洲国家为主的“撤退型”,以及以日、韩、印等亚洲国家为主的“跟随型”。对中国的启示:油气发展需要按照国情走符合自身特点的发展模式,中国未来要走“发展中转型”的中国特色的油气发展路线;中国要审时度势地推进全球油气资源的获取;需重点围绕油气“发展中转型”这一主线,实施中国碳中和愿景下的能源独立计划。

国际油价下行:基于经济学模型的诠释

自2014年6月中旬以来,国际油价开始步入下行通道,油价一路暴跌,引发了国际媒体的极大关注。运用经济学理论及经济模型,诠释国际油价下跌的原因及趋势。

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

20世纪70年代以来,国际油价经历多次剧烈波动,对于油价波动原因的分析一直是理论界的热点话题。首先对国际油价波动的历史进行梳理和阶段性划分,然后对国际油价波动的结构性因素进行分析,最后采用SVAR模型对国际油价波动的原因进行实证分析,结果显示一般供给冲击和短期外部因素冲击均会对国际油价波动产生影响,但其影响并不大。相比而言,需求冲击对国际油价的影响超过供给冲击,而且以经济活动指数衡量的一般需求冲击并未造成国际油价的剧烈波动。这说明,国际油价的异常波动与我国近年来对石油需求的大幅增加并没有直接的联系。

职工医保与居民医保参保人群医疗需求差异分析

为了对城镇职工基本医疗保险与城镇居民基本医疗保险参保人群医疗需求差异进行分析,文章选用CHNS2009年数据,分别采用OLS回归和Oaxaca-Blinder分解模型对城镇职工和城镇居民医疗需求的影响因素进行定量测算,并归纳各因素对不同类型参保人群医疗需求差异的贡献程度。结果显示:疾病严重程度和补偿比均是影响城镇职工和城镇居民医疗需求的最主要因素,而城镇职工和城镇居民医疗需求差异的61.7%可由制度因素解释。文章认为,应逐步提高城镇居民基本医疗保险的保障水平,缓解城镇不同医保类型参保人群的医疗需求差异与不公平性问题。

开放条件下中国货币政策对国际石油价格的影响——基于SVAR模型的实证研究

本文先引入IS-LM-BP模型和AD-AS模型说明中国货币政策因素通过影响石油市场的供需,从而影响石油价格。再采用SVAR模型、脉冲响应函数和方差分解,选择国际石油价格、中国工业增加值、狭义货币供应量、广义货币供应量和利率的月度指标对2005年7月~2015年5月国际油价波动的中国货币政策因素进行实证分析。研究发现:五变量间存在均衡关系,同时中国经济发展对油价的影响程度和时效性最大,其次是货币供应量,M1在短期内对油价的影响比M2显著,利率的影响贡献相对较小。在此结论的基础上,结合中国开放度、石油供需市场、供给侧改革等,提出相关政策建议。

我国石油供需安全的系统动力学分析

基于我国2000—2012年人口、经济、能源和环境等数据,对我国石油生产、消费、净进口现状进行分析,运用系统动力学方法,建立我国石油供需预测SD模型,并通过模型有效性检验验证模型有效性,以此对我国2013—2035年石油供需趋势进行预测。预测结果显示:我国石油消费增长迅速,国内产能不足,对外依存度过高,对我国石油安全造成了严重威胁。最终根据预测结果和情景分析,为保障我国石油供需安全提出政策建议。

中国石油需求与全球石油库存对国际油价的影响研究

本文基于全球石油总供给、中国石油需求、其它国家或地区石油需求、全球石油库存和国际石油价格等时间序列,构建一个五变量的SVAR模型,研究国际石油价格对各因素的结构响应。并重点分析了中国石油需求和全球石油库存对国际石油价格的影响。本文的实证结果显示,中国石油需求对国际石油价格有显著的正向冲击,而全球石油库存对国际石油价格有显著的负向冲击。本文还发现中国石油需求和全球石油库存对国际石油价格波动的贡献度较大,两者之和占比高达20%左右。因此,中国石油需求和全球石油库存是影响国际石油价格重要因素,分析国际石油价格变化时不能被忽视。

石油市场供需关系与战略石油储备策略的相互影响--基于VEC模型的研究

为保障石油供应安全,我国自2003经中央正式批准开始战略石油储备工作。本文使用美国原油市场1998年1月至2017年3月的相关数据构建VEC模型,分析讨论供需关系、价格和战略石油储备策略的相互影响,为政府决策提供支持。

价格规制下中国油气能源需求弹性差异及成因分析

以中国2004―2019年天然气和汽油的消费量为样本,采用对数需求弹性模型,估算价格规制下油气能源需求弹性差异,进一步分析需求弹性差异的成因。研究表明:油气能源需求整体缺乏弹性,相对于需求价格弹性和需求规制价格弹性,需求GDP弹性系数较高。价格规制变量对天然气和汽油需求量有正向作用,不考虑价格规制时油气能源的价格与需求呈反比;东、中部地区的需求价格弹性高于西部。价格规制对三大地带的汽油需求收入弹性具有正向促进作用。中部地区油气能源都富于价格规制弹性;天然气需求价格弹性空间分异较大,其中东部沿海地区天然气需求价格弹性较大,汽油是南高北低;各省油气能源之间需求收入弹性的空间分异相差较小,需求收入弹性系数值较高的是天然气,汽油次之。天然气需求收入弹性的空间特征是东高西低,汽油是南高北低;GDP、人口、城镇化、产业结构和能源价格等对中国油气能源需求弹性差异性的影响较为显著。

中国2020-2030年石油资源需求情景预测

石油对保障国家能源安全发挥着重要作用,科学预测未来中国石油需求量,对中国能源政策制定具有重要意义。结合灰色关联分析与ARIMA-BP神经网络组合模型,选取1999-2018年中国GDP、国际石油价格、单位GDP能耗、产业结构、城镇化率和石油生产量等6个驱动变量数据,对中国2020-2030年石油需求进行情景预测。结果表明:选取的驱动变量与中国石油需求具有较高的关联性,且组合模型较单一模型预测精度高。2020-2030年中国石油需求量和进口量不断增加,但增长幅度逐渐减缓。3种情景下2020年、2025年和2030年预测的石油需求量均值分别为67 577.03万t、73 227.25万t和76 081.55万t;2020-2030年预测的平均对外依存度为76.19%,远超过50%的国际警戒线。中国石油供需矛盾将更加尖锐,据此提出针对性的政策建议。