国际油价预测与分析_国际油价未来走势分析

1.你会等到油价下调后再加油吗？

2.国际油价大跌，国内或许将引来大幅下调，这会对国内经济带来哪些影响？

3.全球石油价格多维分析

总序

序言

第一部分 国际油价波动分析

第一章 全球石油市场信息溢出研究

1.1 引言

1.2 信息溢出检验文献综述

1.3 实证研究

1.4 本章小结

1.5 参考文献

第二章 国际油价短期波动研究

2.1 引言

2.2 以前的相关研究

2.3 实证数据和方法

2.4 实证结果

2.5 本章小结

2.6 参考文献

第三章 基于粗糙集和小波神经网络的油价影响因素分析

3.1 引言

3.2 基于粗糙集和小波神经网络的混合方法

3.3 混合方法的应用

3.4 本章小结

3.5 参考文献

第四章 国际油价影响因素的综合分析

4.1 引言

4.2 影响原油供给的因素

4.3 影响原油需求的因素

4.4 影响原油价格的短期因素

4.5 本章小结

4.6 参考文献

第五章 突发对油价的影响分析

5.1 引言

5.2 突发类型

5.3 油价波动特点

5.4 案例分析：突发对油价的影响

5.5 本章小结

第六章 基于经验模态分解的国际原油价格波动分析

6.1 引言

6.2 经验模态分解

6.3 分解

6.4 合成

6.5 本章小结

6.6 参考文献

第七章 基于LSI的文本聚类在影响油价分类中的应用

7.1 引言

7.2 文本预处理

7.3 基于LSI的文本聚类

7.4 聚类结果分析

7.5 本章小结

7.6 参考文献

第二部分 国际油价预测

第八章 动态因子方法预测原油价格

8.1 引言

8.2 动态因子方法

8.3 数据

8.4 回归和预测结果

8.5 本章小结

8.6 参考文献

第九章 基于基金持仓的国际原油期货价格预测

9.1 引言

9.2 影响国际原油期货市场的因素分析

9.3 国际原油期货价格预测

9.4 本章小结

9.5 参考文献

第十章 小波变换在油价分析预测中的应用

10.1 引言

10.2 小波变换

10.3 基于小波变换的油价序列多尺度分解

10.4 基于多尺度分解的油价预测

10.5 本章小结

10.6 参考文献

第十一章 基于小波神经网络的油价预测

11.1 引言

11.2 小波神经网络介绍

11.3 实证分析

11.4 本章小结

11.5 参考文献

第十二章 基于供求理论的石油季度价格预测

12.1 石油价格影响机制简介

12.2 石油季度价格影响因素分析

12.3 石油季度价格预测模型的建立

12.4 本章小结

12.5 参考文献

第十三章 勘探开发与国际石油供求间关系分析

13.1 引言

13.2 石油供给的影响因素分析与情景预测

13.3 石油需求的影响因素分析与情景预测

13.4 本章小结

13.5 参考文献

第十四章 基于VARX与VECM模型的年度国际原油价格预测

14.1 引言

14.2 模型理论与方法

14.3 变量选取与数据说明

14.4 模型预测与结论

14.5 本章小结

14.6 参考文献

附录一 国际油价预测系列报告（摘选）

附录二 报刊文章和观点精选

你会等到油价下调后再加油吗？

下跌。根据查询极目新闻信息显示，2023下一轮油价调整预测，将会在2023年11月21日24时，开启新一轮的国内油价窗口，价格预计每升下调0.05-0.10元。截止到2023年11月20日，它是下调了。自2023年10月10日24时起，国内汽、柴油价格每吨分别降低85元、80元。从全国平均来看，92号汽油每升下调0.07元；95号汽油每升下调0.07元。按一般家用汽车油箱50L容量估测，加满一箱...3、有望下跌2022年9月6日，国内油价历经本年度第11次上涨7日，新一轮油价统计周期第1个工作日，原油变化率为跌幅470%，油价预测下跌200元吨国际油价7日大幅下跌超5%新一轮油价调整时间为2022年9月21日24时。4、自从...汽油价格一直上涨的根本原因就在于税费增加导致，由于每次石油上涨的幅度都能够刚好达到一个上涨的临界值，但是下跌的时候却跌不到下调价格的点，所以最后石油汽油价格表现出来就是一直在上涨。之所以大家对汽油上涨的价格很敏感，...3.政治局势：目前，中东地区的政治局势可能会影响石油供应，如果这种情况出现，油价可能会上涨。总体来说，目前市场上不稳定性较高，油价波动也较大。但从多种因素联合考虑来看，下一轮油价调整有可能是下跌的。当然，这只是...跌。根据查询车主指南显示，国内油价将于2023年11月7日开启新一轮的调价窗口，媒体预测油价会下调，汽柴油价格预计每升下调0.05-0.10元。9月21日全国油价迎来调整,国内油价或将大幅下调。国内成品油油价新一轮调整窗口将在9月21日24时开启,这也是今年第18轮国内成品油价格调整。今年成品油此前已经过17轮调价,呈现“十一涨六跌”的格局。有测算指出,本轮调整柴油和汽...上涨。根据查询闽南网显示，汽油的价格在上涨，2023年10月10日会开启新一轮的国内油价窗口，油价会上涨。油价指国际或国内成品油的价格，影响油价的因素有政治、经济、库存、气候、技术等。截止2023年9月18日，国内油价调整最新消息：国际油价显著上涨，布伦特原油价格和美国原油价格上涨至今年以来新高，布伦特原油期货价格连涨四个月后上涨至94美元，美国原油期货价格突破90美元大关。国内柴油、汽油价格大幅上调约0.3...下次油价是跌。根据查询中国石油显示：受国际原油价格震荡变化影响，截至2023年10月17日第5个工作日，受国际原油价格震荡变化影响，预计国内汽油、柴油下调幅度为每吨190元，折合每升下调0.16元左右。据国家发展改革委...

国际油价大跌，国内或许将引来大幅下调，这会对国内经济带来哪些影响？

油价的波动受到多个因素的影响，包括供需情况、地缘政治因素、市场预期等等。决定是否等待油价下调再加油是一个个人的选择，通常是基于财务状况、交通需求以及对油价走势的判断。

对于有车的个人而言，可以考虑以下几点：

1. 需求与紧迫性：根据你的实际交通需求和油箱剩余量，评估是否可以等待油价下调。如果你有足够的油量，而且油价变动对你的经济负担不大，可能可以等待。

2. 油价预测和市场分析：关注媒体或专业机构对于油价的预测和市场分析，以便做出更明智的决策。这可以帮助你了解油价是否可能下调，并在适当的时机加油。

3. 经济考量：考虑自己的经济状况和预算，对于预测的油价变动是否会对你的个人财务产生显著影响。如果节省几个铜板对你的经济并不重要，那么等待油价下调可能并不划算。

最终，是否等待油价下调再加油是个人决策，需要综合考虑各种因素，并权衡自己的实际需求和经济情况。建议根据个人情况做出合理的选择。

全球石油价格多维分析

对我国的经济没有任何影响。

国际石油价格暴跌，这是自海湾战争以来最大的单日跌幅。那么，国际油价暴跌将对中国产生什么影响？下一轮成品油调整将如何？针对这些问题，记者访了有关专家。业内人士认为，目前中国的疫情正在持续改善，但是国际流行病的预防和控制情况越来越严重，全球经济增长令人担忧，运输业受到很大影响，对成品油和航空煤油大幅下降。油价下跌超出市场预期。国际油价的急剧下跌将对国内经济产生什么影响？专家预测，今年油价可能会继续下跌。中国是世界第二大原油消费国，一般而言，低油价对我们的经济利大于弊。

在第一季度，中国的经济受到这一流行病的严重影响。生产过程中存在不同程度的供求关系，价格压力增加，原油价格下降直接导致石化产业链产品价格下降。好，这有利于经济的快速复苏。原油既是生产的原料，又是消费的原料，是经济发展的重要能源之一。进口成本的下降有利于降低总体经济运营成本。此外，成品油价格的下降将直接为消费市场带来好处。预计国内成品油价格调整窗口将在下周大幅降低汽油和柴油价格，以及高速公路免费通行费。随着疫情的缓解，这将直接刺激居民的交通，并抑制需求。

市场预测，这一轮国内油价将迎来大幅下跌，甚至可能触发底价机制。换句话说，精炼石油产品的调价下限是每桶40美元，国内精炼石油价格不会下降。情报分析家认为，这一系列的精炼原油价格调整引起最低价格的可能性很低。40美元/桶对应的红线基准价格，更多地参考这段时间各种油价的平均值，可以理解原油的平均价格高于40美元/桶。精制油可以根据以前的周期价格进行调整。低于平均价格40美元/桶的部分，因为价格调整窗口还剩几个工作日，所以不会调整。综合原油现在的平均价格来判断的话，这个回合的精制油有预备价格的可能性降低。

传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。

在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。

数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。

本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。

5.3.2.1 维度表关联性分析

数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。

图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。

图5.29 多维分析维度列表

在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。

5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现

在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。

图5.30 交易价格比较分析

对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。

5.3.2.3 事实表数据钻取

多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：

市场→价格类型→价格年份→产品名称。

这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。

图5.31 数据钻取分析一

图5.32 数据钻取分析二

5.3.2.4 价格趋势分析

价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。

图5.33 多维价格趋势分析

通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。