汽油价格预测_汽油价预测分析最新数据

1.预测未来油价改用什么数学建模模型

油价数据是广泛关注的经济数据之一，因为油价直接关系到全球经济运转。了解油价数据有很多用处，其中最为显著的是在经济预测和决策中的重要性。许多企业和机构都会以油价数据为参考，来分析市场变化和决策投资方向。此外，投资者也会密切关注油价数据，以便做出投资决策。因此，油价数据在经济学、金融学等学科中都扮演着重要的角色。

此外，油价数据还可以用于政策制定和调整。油价的高低直接影响燃料成本，进而对国家能源政策、货币政策、经济政策等产生重要影响。在石油进口国家中，特别是发展中国家中，需要关注油价数据，以便控制国家的能源消耗和对外贸易。当油价上涨时，可以适当增加石油储备，调整相关政策，促进经济的稳定发展。

最后，油价数据还可以帮助人们了解全球能源市场情况，促进全球能源安全。研究油价数据可以了解全球能源市场的供求关系，把握能源市场动态，预判可能出现的能源危机和局势变化。例如，利用油价数据可以预测全球石油消费的走向，帮助各国能源供给和消费产业做好调整和准备。此外，掌握油价数据也有利于推动全球绿色能源转型和可持续发展，促进全球能源产业的协调和合作。

预测未来油价改用什么数学建模模型

国际上多用三种油价预测分析方法。

多元回归分析法：是预测分析的一种基本方法，它是因果关系分析的一个分支。因果关系可以用一组变量来描述，即自变量与因变量之间的关系，用y=f (x)表示。y是因变量，是预测目标——国际油价；x是自变量，是影响因素。该方法的优点是考虑因素少，计算公式简单，便于操作。但缺点是：模型建立在统计数据的基础上，以“过去”已知数据推算“未来”未知数据，存在着不确定性；回归系数及常数不能排除偶然因素的影响；对国际原油市场供需量的预测精确度要求高，而这一点往往难以做到。

均衡价格法：是西方经济学均衡理论在油价分析预测中的具体运用。它不仅考虑了供需之间的关系，还从利润角度考虑原油价格的合理值。在竞争条件下，整个国际市场的供求关系决定着原油的价格水平，即原油的均衡价格是市场需求曲线与供给曲线相交点所对应的价格。在经济学中还有一条著名的定律，是最优经济效益在边际收入等于边际成本时达到。它是决定产量规模、价格等的重要依据。所以在制定原油价格和产量规模时，必须遵循这条规定。该方法的缺点是，实用性不强，推导过程中应用了回归分析方法，准确度低，只适用于近期油价的预测。

层次分析法：由美国著名的运筹学家萨得在20世纪70年代中期提出，是系统工程中常用的软科学方法。它特别适合用于处理那些多层次的复杂大系统问题和难以完全用定量方法分析与决策的社会系统工程的复杂问题。它可以将主观判断用数量形式来表达和处理，是一种定量和定性相结合的分析方法。但该方法的缺点是受人为因素影响大，人为主观判断往往事先决定了油价涨跌的趋势。

建议用BP神经网络，并且结合主成分分析法。

一些常用的方法，比如多元回归和时间序列方法构建价格预测模型，是一种典型的线性预测模型，能够预测价格变化的线性关系，对中长期预测具有一定的局限性。

神经网络是一种智能预测方法，需要对对象建立准确的数学模型，能够准确描述对象的特征，具有学习能力强、并行处理等特点，在复杂系统等领域的建模中得到了广泛的应用，也为石油价格预测提供了思路。但是由于影响石油价格的因子比较多，且数据中含有噪声，直接用神经网络学习收敛速度慢，且预测精度低，因此需要对石油价格影响因子预处理。针对石油价格变化的特点，提出一种基于主成分分析和BP神经网络的石油价格预测模型。该模型用定性分析选择出影响因子，再利用主成分分析方法对石油价格影响因子进行筛选，选取最主要的几个影响因素，最后通过神经网络能够逼近非线性连续函数的能力对石油价格进行预测，从而实现了石油价格的准确预测。

价格的预测过程

BP神经网络的预测过程如下：

1、收集石油价格以及影响因子，并获取相关数据。

2、对石油价格影响因子进行主成分分析，并筛选出贡献率大的主成分。

3、将石油价格数据分为训练样本和预测样本。

4、用BP神经网络对训练样本进行训练，并找出模型的最优参数。

5、利用最有参数建立BP神经网络预测模型，对预测样本进行预测。