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企业研究论文-浅析指数曲线模型在我国石油需求中的应用.doc

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企业研究论文-浅析指数曲线模型在我国石油需求中的应用.doc

企业研究论文-浅析指数曲线模型在我国石油需求中的应用摘要:文章以1978~2005年我国石油消费量的历史数据为基础,根据其趋势图拟合出现实的指数曲线回归,对其参差序列应用时间序列进行分析和识别,建立起适合我国石油需求预测的指数回归—ARMA(1,1)模型。结果表明此模型具有简单快捷、预测精度高的特点,可以满足实际预测需要。关键词:指数回归;ARMA模型;石油需求预测一、引言在所有的能源类别中,石油一直是全球消费比例最高的能源。由于经济飞速发展,在全球能源形势日趋紧张的严峻对局中,中国对石油的需求急剧增多。目前,中国已成为世界上石油需求增长最快的国家。随着国民经济的持续高速发展,我国的石油消费量逐年增加,2002年达到2.457亿吨,成为继美国之后的第二大石油消费国。2004年中国石油进口超过日本成为全球仅次于美国的世界第二大石油进口国,石油对外依存度有增无减。据资料显示,2004年生产原油1.75亿吨,进口1.2亿吨,原油对外依存度达到40%。按目前进口的增长速度来看,明年中国石油进口的依存度将高达50%。但相比石油消费,中国的石油生产却增速缓慢,供需矛盾日益突出。近十年来,中国国内生产总值平均增长9.7%,石油需求年增长为5.77%,而国内石油生产年均增长仅为1.67%。随着对石油需求量的快速增长,我国石油供需失衡程度将呈现日益严重的态势。为此,建立准确有效的石油需求模型,对石油需求量进行及时、准确测算,对制定我国的能源战略具有很重要的现实意义。石油需求预测一直以来都受到广大学者的广泛关注,常用的预测方法主要有:回归分析法、能源消耗弹性系数法、灰色预测法、时间序列方法以及神经网络方法等。本文以历年石油消费数据为出发点,通过其趋势图形拟合出与之相似的指数回归曲线,消除了原序列的长期趋势,然后假设其残差序列为一平稳过程,根据刻画时间序列的自相关和偏相关函数来最终确定ARMA模型的具体形式,最后得到适合我国石油需求数据特征的指数回归—ARMA(1,1)预测模型。二、模型识别考虑到我国石油需求量的真实数据没法准确的测算,所以在数据处理中用每年的石油具体消费量代替石油需求量,显然这种数据处理方法是合理地,其具体数据如表1。从石油消费量序列趋势图可以看出,我国的石油消费量一直呈上升的趋势,近似一条指数曲线,在对石油消费量序列进行一阶差分,差分结果显示石油消费量差分序列的年净增

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