熊熊, 等 : 国际原油价格预测研究 49 成为全球第一大能源 ( 占比超过 1/3) 原油价格的波动影响着世界经济的脉搏, 对世界各国的能源战略和能源安全也影响重大, 因此研究原油价格的走势具有重要意义 [1] 吴静婷运用 ARIMA 模型, 对农产品时间序列进行了测算和分析 通过分析比较 ARM

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1 第 30 卷 第 1 期 重庆理工大学学报 ( 自然科学 ) 2016 年 1 月 Vol.30 No.1 JournalofChongqingUniversityofTechnology(NaturalScience) Jan.2016 doi: /j.isn (z) 国际原油价格预测研究 熊熊, 李璇 ( 天津大学管理与经济学部, 天津 ) 摘要 : 石油是不可再生能源, 是经济发展的血液 我国对石油有较大的消费需求, 因此油价的波动会导致经济的波动 原油价格波动较为复杂, 不确定性影响因素较多 ARIMA 模型广泛地应用在高频金融时间序列建模, 能较好地把握此类时间序列的动态规律 从计量经济学的角度运用 EVIEWS 软件, 对 年的国际原油价格进行数据整理归纳, 运用 ARIMA 模型加入季节因子建立原油价格模型, 并通过模型走势对 年的国际原油价格进行预测 关键词 :ARIMA; 石油价格 ; 预测中图分类号 :TK-9;O21 文献标识码 :A 文章编号 : (2016) PredictionofInternationalCrudeOilPrice XIONGXiong,LIXuan (ColegeofManagementandEconomics,TianjinUniversity,Tianjin300000,China) Abstract:Oilisanon renewableenergysources,anditisthebloodofeconomicdevelopment.china isamajoroilimporterandconsumer,sooilpricefluctuationshaveagreatimpactontheoperationof thepricesystemandtheeconomyofchina.oilpricefluctuationsiscomplex,dependingondiferent uncertainfactors.arimamodelisarandomsequenceandiswidelyusedinhighfrequencyfinancial timeseries.itcangraspthelawsofdynamictimeseries.thispapertriedtoanalyzeoilprice( )byusingARIMAmodeltoestablishapricemodelwithseasonalfactorintheeconometricsper spective.also,thispaperusedthismodeltopredictoilpricefrom2014to2020. Keywords:ARIMA;oilprice;prediction 原油作为最基础的能源和化工原料, 被誉为 现代工业的血液 运输工具的粮食, 在国民经济的发展 民生状况的改善中起着举足轻重的 作用 根据 BP 世界能源统计 (2010), 在 75 个国家中, 有 45 个国家原油在能源消费中占据第一位 在世界能源消费构成中, 原油也已超越煤炭, 收稿日期 : 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( ); 教育部博士点基金资助项目 ( ) 作者简介 : 熊熊 (1972 ), 男, 湖南常德人, 博士, 教授, 博士生导师, 主要从事金融数学研究 ; 李璇, 硕士, 主要从事并购 资产评估方面研究 引用格式 : 熊熊, 李璇. 国际原油价格预测研究 [J]. 重庆理工大学学报 ( 自然科学版 ),2016(1): Citationformat:XIONGXiong,LIXuan.PredictionofInternationalCrudeOilPrice[J].JournalofChongqingUniversityof Technology(NaturalScience),2016(1):48-53.

2 熊熊, 等 : 国际原油价格预测研究 49 成为全球第一大能源 ( 占比超过 1/3) 原油价格的波动影响着世界经济的脉搏, 对世界各国的能源战略和能源安全也影响重大, 因此研究原油价格的走势具有重要意义 [1] 吴静婷运用 ARIMA 模型, 对农产品时间序列进行了测算和分析 通过分析比较 ARMA 指数平滑 2 种价格预测方法对价格的预测结果发现 : 指数平滑法主要体现出历史数据的特点, 能较好地反映短期内的价格趋势, 通过 ARIMA 模型克服了指数平滑法的缺点, 能对较长时间段内的畜 [2] 产品价格进行预测 丁静之等分析了影响石油价格的主要因素, 并以布伦特原油在国际油品市场的普氏现货报价为依据建立 ARIMA 预测模型, 以 2005 年下半年油价走势为例说明如何将定性分析与定量分析相结合, 并对石油价格的未来走 [3] 势进行分析和判断 刘爱萍, 皓文明运用 EVIEWS 计量经济软件, 建立 ARIMA 模型, 对河南省 年固定资产投资的数据进行分析 通过数据分析结果和预测结果, 为政府和事业部门提供了有价值的参考, 有利于相关部门作出科学决策 本文试从计量经济学的角度, 运用 EVIEWS 软件, 对 年的国际原油价格进行数据 [4-9] 整理, 运用 ARIMA 模型并加入季节因子建立原油价格模型, 并通过模型走势对 年的国际原油价格进行预测 美, 时间序列的数据常常出现不平稳的状况 因此, 在进行具体建模之前, 需要运用统计方法检验时间序列的平稳性, 这里采用单位根检验法 单位根检验主要对序列的方差进行分析, 进而分析序列的变动趋势, 以及所具有的季节特征 计算结果见图 1 2 图 1 序列平稳性测试 1 ARIMA 模型 1.1 数据来源本文选取 年的原油月度价格, 具体是以 1996 年 1 月 2013 年 11 月的国际原油月均价格 ( 库欣原油现货离岸价格 ) 作为本文的数据来源 数据来自于互联网公布的库欣原油现货离岸价格日成交价, 并手工整理出月平均价格 本文将石油月均价格时间序列定义为 X1 1.2 模型建立 序列平稳性检验现实中的真实数据通常没有统计假设的完 图 2 序列取对数后的平稳性测试图 1 显示 : 原序列存在单位根, 序列不平稳, 需要进行平稳化处理 因此, 对原序列取对数, 判断对数运算后的序列是否平稳进行测试 如图 2 所示, 原序列经取对数运算后, 仍然不能拒绝原假设, 对数后的序列仍存在单位根, 需要对序列进行平稳化 序列平稳化处理序列平稳化的常用方法是进行差分处理 通过相关处理技术和多次差分处理, 差分方法能有效改善数据中存在的异方差 处理后的数据结果不仅单位根检验达标, 自相关图和偏相关图也达

3 重庆理工大学学报 到统计运算 需 要 达 到 的 平 稳 性 计 算 结 果 见 图 图检验序列的平稳情况 通过对原序列直接取一 4 阶差分和原序列先取对数 再 取 一 阶 差 分 可 以 看 到 原序列先取对数再取一阶差分的结果更好数 据更平稳 因此选择 d l nx 作为建模序列 图 对序列取一阶差分的单位根检验 图 对 LnX取一阶差分的单位根检验 图 4 对序列取一阶差分的自相关和偏相关检验 如图 所示对于原序列取一阶差分通过结 果应拒绝原假设一阶差分后的原序列不存在单 图 6 对 LnX取一阶差分的自相关和偏相关检验 位根 如图 4所示通过一阶差分后的自相关图 和偏相关图可以看到 一阶差分后的序列基本实 现平稳但不够优化 由于对原序列直接取一阶 模型参数的确定 根据 自 相 关 和 偏 相 关 图 的 尾 部 特 征 不 同 nx做 一 阶 差 差分结果 不 够 理 想因 此 再 针 对 l ARI MA模型又可具体分为 AR模型 MA模型以及 6 分结果见图 ARMA模型其中自相关和偏相关图如果具有双 由图 可见 一阶差分后的 l nx不存在单位 拖尾特征适合采用 ARMA模型如果自相关和偏 根数据较为平稳 图 6用自相关图和偏自相关 相关图还体现了明显的季节性变化特征则还需

4 熊 熊等 国际原油价格预测研究 运用 S ARMA模型 通过图 6可以看到 d l nx 序列偏相关函数 和自相关函数具有明显的双拖尾特征适合采用 ARMA模型 又由于序列在第 期 AR 6 4 7 AR 7 S AR 4 77 6 6 7 MA 4 6 均出现了浮动可见该序列还存在季节性因而进 MA 一步引入 SAR变量模型为 SARMA模型 建模 S MA 6 4 结果见图 7 BACKCAS T ES TS MPL 模型检验 模型的统计学检验 从检验结果可以看到 各参数的概率都小于 T检 验 的 绝 对 值 都 大 于 统 计 检 验 结 果 良好 模型的白噪声检验 通过图 对 模 型 残 差 的 自 相 关 检 验 可 以 看 到 残差满足白噪声序列模型建立良好 图 7 序列建模结果 通过图 7可以看到 各参数均处于置信区间 之中具有很高的可信性 建模之后的可决系数 和调整后的可决系数很高证明模型对序列的拟 图 模型的白噪声检验 合程度非常好 F检测的概率为 拒绝原假 设建立 模 型 成 立 综 上 所 述该 模 型 具 有 统 计 意义 模型的样本内预测检验 直观图比较法是一种简单易操作的度量模型 4 模型确定 可依赖性的方法 该方法虽然在统计意义上并不 根据上面系数的确定建立模型方程如下 精确但可以判断模型总体上的准确程度 通过 D LOG X C 图 可以直观看到 模型的拟合情况较好 AR C AR C 差额百分比是数学统计上一种重要的模型检 S AR C 4 MA C 验方法通过比较模型预测结果和实际数据可以 MA C 6 SMA C 7 有效判断模型的准确程度和精确程度 如图 BACKCAS T ESTS MPL 所示通过差额百分比可以看到 预测值和实际值 Su b s t i t ut e dco e f f i c i e nt s 的差额占实际值基本控制在 之间拟合情 D LOG X 4 46 67 6 况良好

5 2 5 重庆理工大学学报 图 9 序列与预测结果直观比较 所示 ), 从中 短期来看, 由于石油市场的供求关系不平衡 石油主要产出国的石油产量控制 各国石油需求增长 ( 特别是新兴国家的需求 ) 国际金融投机等一系列导致油价上涨的因素作用, 使得油价仍会在高位保持一段时间 预计在 年原油价格仍有上升, 将在出现一个小高峰之后振荡下滑 在 2020 年, 预计原油价格将回归至 70 美元 / 桶的价位 图 10 模型的差额百分比通过对模型进行统计学检验 白噪声检验 直观图检验和差额百分比检验, 可以看到 : 前文建立的 ARIMA 模型对石油价格预测的精确度较高, 模型较为精确, 对原油价格的分析和预测具有一定的参考意义 2 石油价格走势分析及建议国际原油的价格预估及相关分析领域一直倍受大量学者和企业的关注, 而油价随市场需求和经济形势的不断变化, 既具有线性关系, 又具有非线性特征 本文利用 ARIMA 模型捕捉石油价格中的线性趋势, 对 WTI 原油价格的实证研究表明 : 本文使用的油价预测模型长期来看是有效的, 能够较为准确地预测原油价格的变化趋势, 从而达到对世界油价进行预测的目的 同时, 在一定程度上验证了组合模型比单一模型具有更高的合理性和准确性 该预测模型是一种有效的石油价格时间序列预测模型 建立原油价格统计模型主要是为了进行价格分析和预测, 根据上述定量预测的结果 ( 如图 11 图 11 原油价格预测走势同时应注意到, 政局的变动和政策变化会对石油价格产生人为的并不规律的影响 例如, 在 2000 年 3 月, 国际原油输出国组织的成员国达成了一项协议, 决定从 4 月 1 日起每日增产原油 170 万桶 这一增产的决定导致了油价的大幅下降 又如在 2001 年, 由于 911 事件后人们对于全球经济的预期并不乐观, 从 10 月份开始, 油价急剧下挫 由此可见, 全球经济形势 政治局势 突发事件等作为关键因素对油价波动的影响是较为明显的 因此, 企业在进行油价预测以及做出相关决策的过程中, 在进行定量预测时, 要注意结合相关影响因素进行全面分析, 同时密切关注国际上发生的重大政治 军事和经济事件, 才能得出更加准确的石油价格预测结果, 从而做出正确的经营决策 由于世界经济的快速发展, 国际政经形势的不断变化, 影响油价的因素极为复杂, 多年的油价数据也没有体现出准确的规律 本文利用 ARIMA 模型的特点, 即以数据序列的已有数据预测未来数据的特点, 以大量的油价历史数据为依据, 最大程度地降低了不受控因素 ( 如政局变动 突发事件

6 熊 熊, 等 : 国际原油价格预测研究 53 等 ) 对预测结果的影响 经过多次的参数修改, 加上反复用历史油价进行模型的验证, 最终得到了较为准确的预测模型, 从而达到了较为准确地预测短期油价的目的 由于影响油价的因素非常复杂, 本文仅考虑了历史数据, 预测的油价需要结合 [5] 吴虹, 尹华.ARIMA 与 SVM 组合模型的石油价格预测 [J]. 计算机仿真,2010(5): [6] 徐建英, 何旭宏. 数据统计分析与 sps 应用 [M]. 北京 : 人民邮电出版社,2003. [7] 赵银飞. 基于 SAS 的港口统计决策支持系统研究与设 计 [D]. 北京 : 北京交通大学,2010. 当前的世界政经形势进行调整, 同时由于数据量 [8] 易丹辉. 数据分析与 EVIEWS 的应用 [M]. 北京 : 中国有限, 此预测结果可能存在一定的误差 随着时统计出版社,2002. 间的推移, 新的实际油价数据不断更新, 需要对模型的相关参数进行调整或重新拟合, 以提高预测精度 [9] 陈夫凯, 夏乐天. 运用 ARIMA 模型的我国城镇化水平预测 [J]. 重庆理工大学学报 ( 自然科学版 ),2014,28 (4): [10] 邹柏贤, 刘强. 基于 ARMA 模型的网络流量预测 [J]. 参考文献 : 计算机研究与发展,2002(12): [11] 韩瑞玲, 佟连军, 朱绍华, 等. 基于 ARMA 模型的沈阳 [1] 吴敬婷. 农产品价格时间序列几种预测模型的研究 [J]. 黑龙江科技信息,2013(31): [2] 丁静之, 闵骐, 林怡.ARIMA 模型在石油价格预测中的应用 [J]. 物流技术,2008(10): [3] 刘爱萍, 郜文明.ARIMA 模型在省级全社会固定资产投资预测中的应用 [J]. 河南金融管理干部学院学报, 经济区经济与环境协调发展研究 [J]. 地理科学,2014 (1): [12] 张勃, 刘秀丽. 基于 ARIMA 模型的生态足迹动态模拟和预测 [J]. 生态学报,2011,31(20): [13] 李瑞莹, 康锐. 基于 ARMA 模型的故障率预测方法研究 [J]. 系统工程与电子技术,2008(8): (4): [4] 侯璐. 基于 ARIMA 模型的石油价格短期分析预测 [D]. 广州 : 暨南大学,2009. ( 责任编辑 陈 艳 )

况伟大 本文在住房存量调整模型基础上 考察了预期和投机对房价影响 理性预 期模型表明 理性预期房价越高 投机越盛 房价波动越大 适应性预期模型表明 当消费 性需求占主导时 上期房价越高 房价波动越小 当投机性需求占主导时 上期房价越高 房价波动越大 本文对中国 个大中城市 年数据的实证结果表明 预期及 其投机对中国城市房价波动都具有较强的解释力 研究发现 经济基本面对房价波动影 响大于预期和投机 但这并不意味着个别城市房价变动不是由预期和投机决定的

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