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国际油价波动分析与预测 版权信息
- ISBN：9787030511881
- 条形码：9787030511881 ; 978-7-03-051188-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
国际油价波动分析与预测 本书特色
本书对于从事能源金融、经济预测和行业分析等的科研人员、政府有关决策和管理部门的工作人员，以及能源、金融等相关行业从业人员都有很好的参考价值
国际油价波动分析与预测 内容简介
原油作为一种具有战略和金融双重属性的能源, 一直是世界经济发展的主要推动力。特别是, 近年来世界石油供需形势出现了新的变化, 石油市场呈现出新的结构特征, 带动了全球石油贸易的格局调整。作为一种战略物资, 石油的流动性不断加强。同时, 市场投机行为进一步规范化, 市场交易力量重新洗牌, 石油的金融属性得到进一步加强。原油作为国际大宗商品的领头羊, 它的一举一动都影响着整个商品市场的波动。原油价格的研究主题广泛, 涉及原油价格波动分析及油价预测, 产品及产业链条各环节的定价机制等。随着国际油价与宏观经济之间日益紧密, 国际油价系统的演化过程分析及预测不仅对相关企业的生产、投资决策具有重要作用, 而且对国家能源安全和经济发展以及节能减排目标的实现也具有重要的意义。因此, 在经济发展、能源转型及安全诉求的大背景下, 需要对石油市场的驱动机制进行剖析, 分析油价系统的演化过程, 对石油需求侧及油价进行精细及精准的预测, 特别是分析并预测国际油价的突变点, 并在此基础上, 完善和梳理目前的石油价格机制, 测算国际油价的不同定价模式对供需失衡的影响, 这是促进我国石油行业长期安全、稳定发展, 解袂目前原油短期供需失衡矛盾的重要课题。
国际油价波动分析与预测 目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究内容与研究框架 5
1.3 主要创新点与研究特色 9
第2章 理论概述 13
2.1 基于文献计量方法的研究现状分析 13
2.2 原油市场理论发展及热点问题 26
2.3 本章小结 33
第3章 “新三角”视角下的原油价格驱动机理分析 35
3.1 引言 35
3.2 BSTS模型 38
3.3 数据描述 42
3.4 实证分析 46
3.5 本章小结 57
第4章 基于变量选择-LSTM集成模型的原油价格分析及预测 59
4.1 引言 59
4.2 模型建立 61
4.3 实证分析 66
4.4 本章小结 74
第5章 基于区间门限自回归方法的原油价格分析及预测 76
5.1 引言 76
5.2 模型建立 78
5.3 数据 83
5.4 实证分析 87
5.5 本章小结 92
第6章 重大突发事件冲击背景下的原油价格分析及预测 93
6.1 引言 93
6.2 GSI-BN研究框架 96
6.3 实证分析 101
6.4 本章小结 107
第7章 原油价格拐点贝叶斯统计概率推断 109
7.1 引言 109
7.2 突变点推断模型 112
7.3 突变点的识别与分析 117
7.4 实证分析 131
7.5 本章小结 138
第8章 石油市场供给阻滞对中国宏观经济的冲击效应测算 139
8.1 引言 139
8.2 SS-PV-EI研究框架 142
8.3 实证分析 145
8.4 本章小结 165
第9章 总结与展望 168
9.1 研究总结 168
9.2 研究展望 172
参考文献 174
图目录
图1.1 研究框架图 9
图2.1 原油价格文章发表数量及被引频次 15
图2.2 作者所属国家/地区 17
图2.3 引用突发性排名前三的国家/地区 17
图2.4 机构合作网络 18
图2.5 引用突发性排名前5的机构 19
图2.6 期刊共引网络 20
图2.7 突发性排名前25的被引期刊 21
图2.8 作者合作网络 22
图2.9 1980～2019年原油价格研究领域共被引聚类时间线 23
图2.10 突发性排名前25的被引文献 24
图3.1 新市场结构下的驱动因素机理分析 37
图3.2 原油市场驱动机理图 43
图3.3 原油价格和Google Trends图 45
图3.4 样本内和样本外[cutpoints（切割点）=40]一步向前预测的累积绝对误差比较 46
图3.5 模型个数的后验分布 47
图3.6 所有变量的后验包含概率 48
图3.7 边际包含概率排名前八的标准化变量 48
图3.8 BSTS模型各个状态的后验分布 52
图3.9 模型的后验状态图 53
图3.10 模型的残差图 53
图3.11 模型的样本外预测误差 55
图4.1 变量选择-LSTM集成模型研究框架 61
图4.2 RNN结构 64
图4.3 LSTM存储单元的体系结构 64
图4.4 LSTM中的重复模块包含四个交互层 65
图5.1 TARIX模型研究框架图 78
图5.2 WTI原油现货价格的高价、低价、中点值和范围值 84
图6.1 GSI-BN研究框架 95
图6.2 飓风的网络关注度 97
图6.3 金融危机的网络关注度 97
图6.4 利比亚战争的网络关注度 98
图6.5 OPEC会议的网络关注度 99
图6.6 原油市场突发事件贝叶斯网络 102
图6.7 量化后的贝叶斯网络 103
图7.1 拐点时刻贝叶斯统计概率推断研究框架 112
图7.2 WTI原油现货价格月度数据 118
图7.3 WTI原油价格、HP滤波趋势及波动趋势 119
图7.4 原油价格、突变点后验均值及后验概率 129
图7.5 xmin、α、ntail的均值和标准差及p值的均值基于基本统计认知 132
图7.6 xmin、α、ntail的均值和标准差及p值的均值基于PPM-KM 134
图7.7 幂律分布和指数分布及对数-正态分布尾部CDF拟合图（双对数坐标下）基于基本统计认知 135
图7.8 幂律分布和指数分布及对数-正态分布尾部CDF拟合图（双对数坐标下）基于PPM-KM 135
图8.1 SS-PV-EI研究框架 141
图8.2 油价原始序列及其后验均值和突变点及发生概率 146
图8.3 Brent原油现货价格及世界原油产量趋势图 150
图8.4 AR单位根检验图 151
图8.5 不同提前期的脉冲响应动态演化图 153
图8.6 不同时间点的脉冲响应图 154
图8.7 Brent对CPI动态累计乘数效应 164
表目录
表2.1 排名前10的国家/地区 16
表2.2 原油价格研究领域的高产机构 17
表2.3 原油价格研究领域的高产机构的中心性排名 19
表2.4 原油价格研究领域的高被引期刊 20
表2.5 原油价格研究的高产作者 22
表3.1 代表性研究的数据特征对比 37
表3.2 变量描述及数据来源 43
表3.3 DBSTS模型估计结果（5个核心影响因素） 50
表3.4 加入Google Trends和美国页岩油产量的DBSTS模型（7个核心影响因素） 51
表3.5 样本内预测表现：一步向前预测 55
表3.6 样本外预测表现：h步向前预测 55
表3.7 样本内DM检验：一步向前预测 56
表3.8 样本外DM检验：h步向前预测 56
表4.1 变量描述及数据来源 66
表4.2 核心因素的提取结果 68
表4.3 预测性能表现 70
表4.4 DM和PT统计检验 71
表5.1 基本统计描述 85
表5.2 阈值变量及其描述 85
表5.3 区间解释变量及其描述 86
表5.4 预测结果比较（不包含区间解释变量） 88
表5.5 预测结果比较（包含区间解释变量） 88
表5.6 鲁棒检验预测结果比较（包含区间解释变量） 91
表6.1 2004～2020年影响较大的飓风 96
表6.2 变量离散化结果 101
表6.3 当飓风发生时原油价格预测结果 105
表6.4 当金融危机发生时原油价格预测结果 106
表6.5 当战争发生时原油价格预测结果 106
表6.6 当OPEC会议发生时原油价格预测结果 107
表7.1 基于基本统计认知的原油价格拐点分类 119
表7.2 基于基本统计认知的拐点时刻及间隔时间 122
表7.3 突变点的后验均值及突变概率 127
表7.4 原油价格突变点所对应的历史突发事件 130
表7.5 基本统计定义突变点分布比较的检验结果 133
表7.6 PPM定义突变点分布比较的检验结果 135
表7.7 基本统计意义定义突变点时间距离及相对应发生拐点的概率 136
表7.8 基于PPM-KM定义突变点时间距离及相对应发生拐点的概率 137
表8.1 变量描述及数据来源 145
表8.2 突变点所对应的历史突发事件 147
表8.3 供给冲击事件总结 148
表8.4 各变量的ADF单位根检验结果 150
表8.5 Johansen检验结果 151
表8.6 TVP-SV-VAR估计结果 152
表8.7 供给冲击情景设置 159
表8.8 基本统计描述估计结果 160
表8.9 MIDAS-AR模型回归结果 161
表8.10 长期及短期非对称性的Wald检验结果 163
表8.11 NARDL模型估计和检验结果 163
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究内容与研究框架 5
1.3 主要创新点与研究特色 9
第2章 理论概述 13
2.1 基于文献计量方法的研究现状分析 13
2.2 原油市场理论发展及热点问题 26
2.3 本章小结 33
第3章 “新三角”视角下的原油价格驱动机理分析 35
3.1 引言 35
3.2 BSTS模型 38
3.3 数据描述 42
3.4 实证分析 46
3.5 本章小结 57
第4章 基于变量选择-LSTM集成模型的原油价格分析及预测 59
4.1 引言 59
4.2 模型建立 61
4.3 实证分析 66
4.4 本章小结 74
第5章 基于区间门限自回归方法的原油价格分析及预测 76
5.1 引言 76
5.2 模型建立 78
5.3 数据 83
5.4 实证分析 87
5.5 本章小结 92
第6章 重大突发事件冲击背景下的原油价格分析及预测 93
6.1 引言 93
6.2 GSI-BN研究框架 96
6.3 实证分析 101
6.4 本章小结 107
第7章 原油价格拐点贝叶斯统计概率推断 109
7.1 引言 109
7.2 突变点推断模型 112
7.3 突变点的识别与分析 117
7.4 实证分析 131
7.5 本章小结 138
第8章 石油市场供给阻滞对中国宏观经济的冲击效应测算 139
8.1 引言 139
8.2 SS-PV-EI研究框架 142
8.3 实证分析 145
8.4 本章小结 165
第9章 总结与展望 168
9.1 研究总结 168
9.2 研究展望 172
参考文献 174
图目录
图1.1 研究框架图 9
图2.1 原油价格文章发表数量及被引频次 15
图2.2 作者所属国家/地区 17
图2.3 引用突发性排名前三的国家/地区 17
图2.4 机构合作网络 18
图2.5 引用突发性排名前5的机构 19
图2.6 期刊共引网络 20
图2.7 突发性排名前25的被引期刊 21
图2.8 作者合作网络 22
图2.9 1980～2019年原油价格研究领域共被引聚类时间线 23
图2.10 突发性排名前25的被引文献 24
图3.1 新市场结构下的驱动因素机理分析 37
图3.2 原油市场驱动机理图 43
图3.3 原油价格和Google Trends图 45
图3.4 样本内和样本外[cutpoints（切割点）=40]一步向前预测的累积绝对误差比较 46
图3.5 模型个数的后验分布 47
图3.6 所有变量的后验包含概率 48
图3.7 边际包含概率排名前八的标准化变量 48
图3.8 BSTS模型各个状态的后验分布 52
图3.9 模型的后验状态图 53
图3.10 模型的残差图 53
图3.11 模型的样本外预测误差 55
图4.1 变量选择-LSTM集成模型研究框架 61
图4.2 RNN结构 64
图4.3 LSTM存储单元的体系结构 64
图4.4 LSTM中的重复模块包含四个交互层 65
图5.1 TARIX模型研究框架图 78
图5.2 WTI原油现货价格的高价、低价、中点值和范围值 84
图6.1 GSI-BN研究框架 95
图6.2 飓风的网络关注度 97
图6.3 金融危机的网络关注度 97
图6.4 利比亚战争的网络关注度 98
图6.5 OPEC会议的网络关注度 99
图6.6 原油市场突发事件贝叶斯网络 102
图6.7 量化后的贝叶斯网络 103
图7.1 拐点时刻贝叶斯统计概率推断研究框架 112
图7.2 WTI原油现货价格月度数据 118
图7.3 WTI原油价格、HP滤波趋势及波动趋势 119
图7.4 原油价格、突变点后验均值及后验概率 129
图7.5 xmin、α、ntail的均值和标准差及p值的均值基于基本统计认知 132
图7.6 xmin、α、ntail的均值和标准差及p值的均值基于PPM-KM 134
图7.7 幂律分布和指数分布及对数-正态分布尾部CDF拟合图（双对数坐标下）基于基本统计认知 135
图7.8 幂律分布和指数分布及对数-正态分布尾部CDF拟合图（双对数坐标下）基于PPM-KM 135
图8.1 SS-PV-EI研究框架 141
图8.2 油价原始序列及其后验均值和突变点及发生概率 146
图8.3 Brent原油现货价格及世界原油产量趋势图 150
图8.4 AR单位根检验图 151
图8.5 不同提前期的脉冲响应动态演化图 153
图8.6 不同时间点的脉冲响应图 154
图8.7 Brent对CPI动态累计乘数效应 164
表目录
表2.1 排名前10的国家/地区 16
表2.2 原油价格研究领域的高产机构 17
表2.3 原油价格研究领域的高产机构的中心性排名 19
表2.4 原油价格研究领域的高被引期刊 20
表2.5 原油价格研究的高产作者 22
表3.1 代表性研究的数据特征对比 37
表3.2 变量描述及数据来源 43
表3.3 DBSTS模型估计结果（5个核心影响因素） 50
表3.4 加入Google Trends和美国页岩油产量的DBSTS模型（7个核心影响因素） 51
表3.5 样本内预测表现：一步向前预测 55
表3.6 样本外预测表现：h步向前预测 55
表3.7 样本内DM检验：一步向前预测 56
表3.8 样本外DM检验：h步向前预测 56
表4.1 变量描述及数据来源 66
表4.2 核心因素的提取结果 68
表4.3 预测性能表现 70
表4.4 DM和PT统计检验 71
表5.1 基本统计描述 85
表5.2 阈值变量及其描述 85
表5.3 区间解释变量及其描述 86
表5.4 预测结果比较（不包含区间解释变量） 88
表5.5 预测结果比较（包含区间解释变量） 88
表5.6 鲁棒检验预测结果比较（包含区间解释变量） 91
表6.1 2004～2020年影响较大的飓风 96
表6.2 变量离散化结果 101
表6.3 当飓风发生时原油价格预测结果 105
表6.4 当金融危机发生时原油价格预测结果 106
表6.5 当战争发生时原油价格预测结果 106
表6.6 当OPEC会议发生时原油价格预测结果 107
表7.1 基于基本统计认知的原油价格拐点分类 119
表7.2 基于基本统计认知的拐点时刻及间隔时间 122
表7.3 突变点的后验均值及突变概率 127
表7.4 原油价格突变点所对应的历史突发事件 130
表7.5 基本统计定义突变点分布比较的检验结果 133
表7.6 PPM定义突变点分布比较的检验结果 135
表7.7 基本统计意义定义突变点时间距离及相对应发生拐点的概率 136
表7.8 基于PPM-KM定义突变点时间距离及相对应发生拐点的概率 137
表8.1 变量描述及数据来源 145
表8.2 突变点所对应的历史突发事件 147
表8.3 供给冲击事件总结 148
表8.4 各变量的ADF单位根检验结果 150
表8.5 Johansen检验结果 151
表8.6 TVP-SV-VAR估计结果 152
表8.7 供给冲击情景设置 159
表8.8 基本统计描述估计结果 160
表8.9 MIDAS-AR模型回归结果 161
表8.10 长期及短期非对称性的Wald检验结果 163
表8.11 NARDL模型估计和检验结果 163
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国际油价波动分析与预测 节选
第1章 绪论 随着全球能源转型趋势的加快，金融市场信息传导关系的多样化和复杂化，国际原油价格的影响机理也在发生重要变化。原油作为一种具有战略资源和金融双重属性的能源，一直是世界经济发展的主要推动力。准确地分析不同历史阶段原油价格的核心影响因素、原油系统的演化路径并预测油价的走势，不仅对相关企业的生产与投资决策具有重要指导作用，而且对社会经济的发展、国家能源安全和节能减排目标的实现也具有重要意义。1.1节分析了原油市场的研究背景与意义；1.2节概括了本书的研究内容与研究框架；1.3节归纳了本书的主要创新点与研究特色。 1.1 研究背景与意义 1.1.1 研究背景 《世界能源发展报告（2018）》指出，“全球能源正在向高效、清洁、多元化的特征方向加速转型推进，全球能源供需格局正进入深刻调整的阶段”，同时，还指出，“虽然全球能源结构正在转型，石油仍是主要的化石燃料”。国际能源署（International Energy Agency，IEA）发布的《世界能源展望2018—能源分析的金色标准》报告中指出，“石油市场正在进入再次出现不确定性和波动的时期。能源与地缘政治间的联系正在逐步加强且变得更加复杂，这成为影响能源安全的一个主要因素。近期强劲的石油需求与新项目的短缺不匹配，有可能导致21世纪20年代石油市场急剧收紧”。 随着全球能源转型趋势的加快，金融市场信息传导关系的多样化和复杂化，国际原油价格的影响机理也在发生变化。在不同的历史阶段，决定原油市场价格走势的影响因素的差异也很大。近年来，美国页岩油（致密油）、俄乌争端、新能源兴起、极端天气频发、国际贸易冲突等新影响因素的出现，给国际原油市场的供需及交易带来了巨大的冲击和改变。特别是2014年后美国页岩油的替代效应显著，“旧三角”（中国消费需求的急剧上升，全球重点能源地缘政治事件频发，华尔街金融投机炒作）时代到“新三角”（经济形势，页岩油，减产协议）时代的转换，以及2018年美国政府的一系列针对利益相关国家的贸易摩擦和制裁政策，都对国际原油市场造成了一定程度的冲击。 原油作为一种具有战略资源和金融双重属性的能源，一直与世界经济发展息息相关。特别是，近年来世界石油供需形势出现了新的变化，石油市场呈现出新的结构特征，带动了全球石油贸易的格局调整。作为一种战略物资，石油的流动性不断加强。同时，市场投机行为进一步强化，市场交易力量重新洗牌，石油的金融属性得到了进一步加强。原油作为国际大宗商品的“领头羊”，它的一举一动都影响着整个商品市场的波动。原油价格的研究主题众多，涉及原油价格波动分析及预测，产品及产业链条各环节的定价机制等。随着国际油价与世界各国宏观经济之间关系的日益紧密，国际原油价格的演化过程分析及预测不仅对相关企业的生产和投资决策具有重要指导作用，而且对国家的能源安全和经济发展以及节能减排目标的实现也具有特别重要的意义。因此，在经济发展、能源转型及安全诉求的大背景下，需要对石油市场的驱动机制进行系统剖析，分析油价系统的演化过程，对石油需求及油价进行精细及精准的预测，特别是分析并预测国际油价的突变点，并在此基础上，研究石油价格机制，测算国际油价的不同定价模式对供需失衡的影响，这是促进我国石油行业长期安全、稳定发展，解决当前原油短期供需失衡矛盾的一个重要课题。 1.化石能源仍将是未来二十年拉动世界经济的主要能源，石油仍占主导地位 2018年《bp世界能源展望》预计，石油、天然气和煤炭仍将是未来二十年拉动世界经济的主要能源，占2040年能源供应总量的75%以上。到2040年，石油、煤炭、天然气和非化石燃料将各自提供给全球约25%的能源，全球能源结构将呈现*为多元化的态势。其中，石油需求持续增加（年均0.5%），并趋于稳定。天然气需求增长将快于煤炭并成为全球第二大能源。可以看出，虽然全球能源结构正在改变，但是石油在化石燃料中仍占据主导地位。石油和天然气合起来占世界能源的一半以上。美国能源信息署（Energy Information Administration，EIA）发布的International Energy Outlook 2018也指出，2025年全球石油需求将每天增加100万桶，石油需求将会有一个中期的增长。非常保守地预测，2040年石油需求将达到高峰。短期内旺盛的石油需求与新项目的短缺之间的不匹配，可能导致20世纪20年代石油市场的大幅紧张，供应短缺。 2.世界多变的政治格局直接影响原油价格 （1）中东地区。中东地区不安的政治格局会对原油市场有较大的影响。首先，中东地区原油储量庞大。其中，截至2018年，沙特阿拉伯探明的原油储量高达2660亿桶，占世界总储量的15.7%，日均产量约1200万桶；另外，伊朗、伊拉克和科威特的储量也分别高达1578 亿桶、1431亿桶和1015亿桶。其次，中东地区的原油产量及出口量巨大，世界各大原油消费国对其依存度很高。2017年1月的OPEC月报显示，中东地区的日均产量约为2485万桶，约占世界总供给量的25.8%。*后，中东地区剩余产能也很大，对油价调控能力很强。沙特阿拉伯被誉为“世界油市的中央银行”，拥有的剩余产能*大，可以对世界原油市场进行调控。综上所述，如果中东地区局势发生动荡，将对世界原油市场产生较大的影响。例如，2011年的利比亚战争使得利比亚的原油供应近乎停止，石油的供给冲击引起油价飙升。沙特阿拉伯为了弥补利比亚产生的供给缺口及时提高产能，平衡供需，稳定了油价。2018年开始的贸易摩擦，以及2018年6月美国政府持续加大对伊朗的经济制裁，使得国际油价大幅下跌。 2）美国。美国对国际原油市场的影响主要分为四个方面：首先，美国原油消费量巨大，2016年美国原油消费量已居世界**，日消费量约1963.1万桶即71.65亿桶/年，2019年消费量达到2070万桶/天。其次，美国进口量很大，进口量约945.0万桶/天，在很大程度上影响着原油市场的供需格局。再次，美国在世界能源政治格局中一直占据重要地位，为了保证石油美元的霸主地位，一直利用各种手段影响油价。*后，北美页岩油开采技术的提高增加了美国石油的供给，美国已实现能源的自给自足。2019年，美国石油日产量为1236万桶。IEA 2019年9月12 日发布的月度报告显示，2019年6月，美国一度超越沙特阿拉伯，成为全球*大原油出口国，日均出口量超过300万桶。美国在影响国际油价方面有多种方式：**，美国具有完备的战略和商业储备体系，并依托IEA构建了战略储备联合动用机制。第二，美国构建了先进的能源金融市场机制，其石油期货价格引领世界石油市场。第三，美国具有实力强大的跨国石油公司以及众多中小石油公司，促进了石油产业的发展。 3.国际油价的剧烈波动影响中国经济及相关用油行业发展 2017年，中国的石油需求同比增长5.5%至1177万桶/天。2018年，尽管美国与中国发生了激烈的贸易战，以及中国国内经济增长放缓，但全球*大的石油进口国中国的各大炼油厂的吞吐量在9月增加到创纪录的1244万桶/天。CNBC（consumer news and business channel，消费者新闻与商业频道）报道称，尽管中国的经济增长在2018年第三季度放缓至全球金融危机以来的*低水平，但炼油厂吞吐量数据表明，中国的石油需求增长仍会持续。虽然华盛顿和北京之间持续的贸易紧张局势可能在短期内削弱中国的石油需求，但从长期需求来看其仍将与中国的经济保持同步增长，预计未来几年每年增长率将超过6%。而且，正是这种可预见的增长，将使中国进口更多的原油，包括在持续的贸易紧张局势消退后，中国可能会更多地依赖从美国页岩油生产商那里进口轻质原油。未来对外国石油的依赖与国家安全之间的相关性将成为中国政府*大、*复杂的问题之一。国家能源安全将越来越多地决定政府的外交政策，因为它既有自己在亚太地区的核心利益，又要因为石油问题而延伸到非洲及其他地区。正是中国原油的高对外依存度，使得国际油价的波动直接影响着中国经济的发展及相关用油行业的发展。一方面，国际油价的波动会导致中国能源消费和价格结构的变化；另一方面，交通行业作为能耗增速*快的行业，其低碳化发展与国内成品油价格机制有着直接关系，国际油价的剧烈波动直接影响节能减排进程（王群伟等，2010；廖华和魏一鸣，2012；张国兴等，2014，2015；周鹏等，2014；魏一鸣等，2017；范英，2018；陈诗一和林伯强，2019；范英和衣博文，2021）。 4.世界石油消费中心转向亚洲新兴市场，中国上海原油期货定价将影响世界石油市场 2017年，中国首次超过美国成为全球**大原油进口国。原油作为全球*重要的能源之一，在国际大宗商品市场一直占据关键位置。纽约商品交易所和伦敦洲际交易所的西得克萨斯中质（West Texas intermediate，WTI）原油和北海布伦特（Brent）原油期货是当今世界交易量*大的两个原油期货品种，也成为指导全球原油现货交易定价的重要基准。2018年3月中国版的原油期货推出后表现强劲，仅日均成交量一项指标而言，就仅次于WTI和Brent原油期货，跃居亚洲原油期货合约交易量**位，并跻身全球前三名。 但石油人民币仍处在初级阶段，石油人民币体系的建立需要完善的期货交易、定价权等金融体系支撑。因此，构建成熟的区域性乃至全球性的石油期货交易中心是建立石油人民币体系的必要条件。石油不仅是能源，也是一种货币形式。因此，中国在实现石油人民币定价权的过程中应储备石油这种具有金融和战略双重属性的物资，当美元指数波动时可以抵御上升的进口成本，降低风险。美国打压国际油价的核心本质是控制美国产能受限时相关产业的能源战略需求成本。 1.1.2 研究意义 正如华盛顿智库布鲁金斯学会曾表示，未来中国政治和经济环境的诸多不确定因素中，“有一件事是显而易见的：不管中国经济发展的速度如何，中国必须解决其对自然能源和资源的快速增长的需求。而石油将排在这份亟须解决名单的首位”。综上所述，在全球能源转型趋势下，分析原油市场的驱动机理，对油价系统的演化进行分析及预测，特别是分析供需冲击及国际原油价格突变点问题，研究目前的石油价格演化机制，测算目前国际原油不同定价模式对供需失衡的影响具有重要的理论和现实意义。 1.全球能源转型趋势下，原油市场的驱动机理分析 国际原油市场的日趋多样性和复杂性导致原油价格的影响机理也在逐渐发生变化，油价的驱动机制出现了明显的时变性。因此，分析不同阶段影响原油价格的核心因素对准确地分析和把控油价走势具有重要的作用。特别是，原油市场结构的变化导致了油价的剧烈跳跃性和波动性，因此产生了结构性的突变点。此外，网络搜索数据作为反映人类行为的指标逐渐受到关注，利用文本挖掘等方法可以及时分析投资者对市场的关注度及相应的情绪变化。近年来，越来越多的研究者和市场投资者开始关注油价的驱动机理及核心影响因素的变化问题，并利用大数据分析方法研究人类行为对原油市场的影响。 2.全球能源转型趋势下，原油价格系统的演化分析及预测 随着影响原油市场的核心驱动因素的变化及不确定时期的来临，原油价格系统出现了时变和突变演化特征。国际油价分析与预测一直是世界各国、石油企业及市场投资者关注的焦点问题，也由此产生了众多的原油价格预测模型，如传统的计量方法、系统动力学模型、人工智能方法、分解集成预测方法等。随着原油价格数据复杂性的提升和原油价格影响因素多样性的增加，单一的预测模型已经不能较好地预测原油价格变化的趋势，分解集成方法等混合模型被证明能更好地分析预测原油价格。 3.全球能源转型趋势下，原油市场突发事件的分析及预测 拐点预测一直是预测领域的难题之一。石油价格拐点的出现往往是由重大突发事件所导致的供需冲击传导到价格所引起的。全球能源转型趋势下，伴随着周期的不确定性。美
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