【摘 要】
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近年来,全球重油产量呈下降趋势,但其市场需求却更加旺盛,因此,准确预测重油价格变动方向和程度,分析油价波动规律,探究油价影响因素,进一步预测油价未来走势,对全球经济发展具有一定的理论价值和现实指导意义.采用了时间序列ARIMA模型、Markov残差修正的灰色GM(1,1)模型以及线性回归下的GM(1,1)组合模型三种模型对重油价格的预测进行对比分析:首先利用2005年-2017年的数据预测2018年-2019年的价格并进行验证,然后利用2005年2019年的数据对2020-2022年的价格进行预测,结果表
【机 构】
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长江大学石油工程学院,湖北武汉430100;长江大学石油工程学院,湖北武汉430100;油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北武汉430100;油气钻采工程湖北省重点实验室,湖北武汉430100;中
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近年来,全球重油产量呈下降趋势,但其市场需求却更加旺盛,因此,准确预测重油价格变动方向和程度,分析油价波动规律,探究油价影响因素,进一步预测油价未来走势,对全球经济发展具有一定的理论价值和现实指导意义.采用了时间序列ARIMA模型、Markov残差修正的灰色GM(1,1)模型以及线性回归下的GM(1,1)组合模型三种模型对重油价格的预测进行对比分析:首先利用2005年-2017年的数据预测2018年-2019年的价格并进行验证,然后利用2005年2019年的数据对2020-2022年的价格进行预测,结果表明Markov残差修正的灰色GM(1,1)模型预测效果最好,预测的重油价格更加贴合实际,并且预计未来几年全球重油的价格会呈下降趋势,且降低速度不会超过5％的合理水平.
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