中国石油需求预测方法概述
时间：2021-06-28 00:00:09 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：石油资源对于国家经济具有举足轻重的作用。本文运用结构分析与景气分析相结合的预测方法打开了传统研究黑箱，揭示了影响成品油需求变化的具体原因，通过这种方法可以明确石油的需求结构了解石油需求变化规律，有利于细化石油需求数据更对现实具有指导作用。
Abstract： Petroleum resources play a decisive role in the national economy. In this paper， the structural analysis and prosperity analysis are combined to open the traditional research black box， revealing the specific reasons impacting the refined oil demand changes. By this method， we can understand the oil demand structure and the law of oil demand changes， which is conducive to refining oil demand data and has referential value.
关键词：石油需求；供求因素分析；结构分析方法；景气分析方法
Key words： oil demand；supply and demand factor analysis；structural analysis method；prosperity analysis method
中图分类号：F426 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）10-0035-03
0 引言
石油资源在国民经济中起到举足轻重的作用，是一种重要战略资源和稀缺的特殊商品，石油价格的波动频繁，带来石油供给方面存在诸多的不安全、不确定因素，使石油一直受到各国的广泛关注和高度重视，成为影响世界政治格局、经济秩序和军事活动的重要因素之一。自1993年以来，我国成为石油净进口国，石油需求缺口越来越大，对外依存度愈来越高，2012年我国石油对外依存度接近60%，石油供需矛盾日益突出，石油成为影响我国能源安全，制约我国经济长期发展的突出问题。对于石油资源的需求量的预测成为更好保证我国石油供需平衡成为研究的重中之重。
传统研究方法以趋势外推和需求弹性为基础，以变量的综合多元回归分析为核心，附加国际经验的杰建议及历史经验的外推。如：人工神经网络方法、灰色系统方法、时间序列方法、回归模型、自动回归平均模型等。然而由于石油需求弹性的不稳定性、直接借鉴国际的经验不符合我国国情和传统研究中黑箱化特征突出的原因导致传统研究一直未能达到很好的效果。
本文将在成品油需求预测中创新性的引入新的分析方法。即结构分析方法与情景分析方法相结合。这种分析方法首先，它彻底地打开了传统研究的黑箱，揭示了影响成品油需求变化的具体原因。这也是保证整个预测合理性和准确性的关键。其次，在把握成品油需求总量变化趋势的同时，也能揭示需求结构，尤其是细分市场需求变化的基本特征，更加直观明了，对现实更具有指导意义；再次，对每一部分进行精准预测和调整，不仅使细分市场数据清晰更能提高整体模型的精准率，更有助于解释成品油需求变化的基本规律；另外，符合人们认识成品油需求的常规思路，是模型的适用范围和可参与性明显改善。最后模型具有开放性和灵活性，能够不断吸收新的信息和研究成果，包括定量信息和定性信息，同时在分析工具上也完全保证了统计学意义上的严密性和可检验性。
石油是经济发展不可或缺的重要资源，由于其用途广泛又没有完全替代的产品，所以称为支撑国民经济的必需品，当全球经济增长快速的时候对石油的需求必然会高涨，相反当经济形势低迷对石油需求也会减少。尽管各国都在通过提高石油使用效率和寻找开发可替代能源、调整优化产业结构，但是短期内效果甚微。所以短期内石油需求具有刚性。
石油资源在国民经济中起到举足轻重的作用，是一种重要战略资源和稀缺的特殊商品，石油价格的波动频繁，带来石油供给方面存在诸多的不安全、不确定因素，使石油一直受到各国的广泛关注和高度重视，成为影响世界政治格局、经济秩序和军事活动的重要因素之一。近年来我国进入工业化、城镇化加速发展的阶段，以住、行为特征的消费结构升级带动产业结构生意，石油消费总量急剧增长。而我国的石油资源总量并不丰富，人均拥有量远低于世界平均水平。自1993年以来，我国成为石油净进口国，石油需求缺口越来越大，对外依存度愈来越高，2012年我国石油对外依存度接近60%，石油供需矛盾日益突出，石油成为影响我国能源安全，制约我国经济长期发展的突出问题，如何保证我国石油供需平衡成为研究的重中之重。
1 传统预测方法及其局限性
传统研究方法以趋势外推和需求弹性为基础，以变量的综合多元回歸分析为核心，附加国际经验的杰建议及历史经验的外推。如人工神经网络方法、灰色系统方法和时间序列分析方法等。
传统的这些研究方法由于以下几个原因尚未能达到很好的研究效果。如：
1.1 能源需求弹性具有不稳定性
原则上说，利用上述的能源弹性变化的规律进行预测是完全可行的，但在实际的预测工作中，由于能源弹性随着经济周期的短期波动规律难以把握，这种预测方法仅仅是理论上可行，并没有实际的可操作性，难以保证预测的可信度。传统的预测研究假定需求弹性保持不变，或者延续某种特征变化趋势进行预测都存在着突出问题。
