石油价格预测模型_关于石油的价格预测

1.油气储量、产量增长趋势预测方法

2.国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

3.卡特尔模型中，企业如何决定价格和分配产量？

4.年石油供需形势分析

5.油气储产量发现趋势预测方法

6.中国石油对大盘影响的数据是怎么算出来的？有公式或者模型吗？

在上节国际原油价格形成模型的基础上，下面对影响国际原油价格的几个主要因素进行定量模拟分析。

4.3.3.1 不考虑石油进口国开放度的模拟结果

下面分别就世界经济活动水平（实际GDP）、OECD 石油储备和OPEC原油产量的单因素、二因素和三因素变化对国际原油价格的影响进行模拟分析。

情景1 单因素变化对国际原油价格的影响。即分别考察世界经济（实际GDP）、OPEC原油产量和OECD石油储备量单一因素变化，其余因素不变时，国际原油价格随这些因素变化的情况。表4.7，表4.8，表4.9为模拟结果。

表4.7 世界实际GDP单一因素变化的影响　单位：%

表4.8 OPEC原油产量单一因素变化的影响　单位：%

续表

表4.9 OECD石油储备单一因素变化的影响　单位：%

情景2 二因素变化对国际原油价格的影响。即分别考察世界实际GDP、OPEC原油产量和OECD石油储备量三者中任意两个发生不同程度的变化，另一个因素不变时，国际原油价格随它们变化的情况。模拟结果见表4.10，表4.11。

表4.10 OPEC原油产量和OECD石油储备二因素变化的影响 单位：%

表4.11 OPEC原油产量和世界实际GDP二因素变化的影响　单位：%

情景3 三因素变化对国际原油价格变化的影响。即考察世界经济活动水平（实际GDP）、OECD国家石油储备量和OPEC原油产量3个因素同时发生不同程度的变化时，国际原油价格的变化情况（表4.12）。

表4.12 三因素变化的影响　单位：%

4.3.3.2 考虑石油进口国开放度的模拟结果

与上面的模拟类似，下面分别就世界经济（实际GDP）、OECD 石油储备、石油进口国开放度和OPEC原油产量的单因素、二因素、三因素和四因素变化对国际原油价格的影响进行模拟分析。

情景1 石油进口国开放度单因素变化对国际原油价格的影响。表4.13反映了在世界经济（实际GDP）、OECD石油储备量和OPEC原油产量都不变，石油进口国开放度发生不同程度的变化时，国际原油价格的变动情况。

表4.13 石油进口国开放度单一因素变化的影响　单位：%

情景2 二因素变化对国际原油价格的影响。表4.14反映了世界经济活动水平（实际GDP）、OECD国家石油储备量不变的情况下，OPEC原油产量和石油进口国开放度发生不同程度的变化时，国际原油价格的变化情况。

表4.14 OPEC原油产量和石油进口国开放度二因素变化的影响 单位：%

情景3 三因素变化对国际原油价格变化的影响。表4.15反映了OECD国家石油储备量不变，世界经济活动水平（实际GDP）、OPEC原油产量和石油进口国开放度同时发生不同程度的变化时，国际原油价格的变化情况。

表4.15 三因素变化的影响　单位：%

情景4 四因素变化对国际原油价格的影响。世界经济活动水平（GDP）、OECD国家石油储备量和OPEC原油产量和石油进口国开放度四因素同时发生变化时，国际原油价格的变化情况。表4.16反映了OPEC削减4%的原油产量，世界经济处于不同的发展状况、进口国开放度进一步增大和OECD国家动用不同量的石油储备应对OPEC的这种减产时国际原油价格的变动结果。

表4.16 四因素变化的影响　单位：%

根据本节对国际原油价格的4个主要影响因素（世界实际GDP、OECD 石油储备、OPEC原油产量和石油进口国开放度TRI）的分析可以获得以下几点结论：

1）从单因素作用大小来看，OPEC原油产量对国际原油价格的影响最大，其次是世界经济活动水平（实际GDP）、石油进口国开放度和OECD石油储备量。世界实际GDP、石油进口国开放度和OECD石油储备量对国际原油价格有正向影响，OPEC原油产量对国际原油价格有负向影响。

2）各个影响因素对国际原油价格的影响程度是不对称的。世界实际GDP、石油进口国开放度和OECD石油储备量增加导致国际原油价格上涨的幅度比这些因素同等程度的下降导致国际原油价格下跌的幅度大；而OPEC原油产量的下降导致国际原油价格上涨的幅度大于OPEC产量增加同样的量引起国际原油价格下跌的幅度。

3）从单因素看，在不考虑石油进口国开放度情况下，如果世界实际的GDP每年以2%的速度增长，OPEC产量和OECD国家石油储备量不变的话，国际原油价格会以每年约6.18%的速度上涨。OECD石油储备量单方面变化的话，OECD抛出10%的储备，国际原油价格将下降28.7%; OPEC单方面减产4%，国际原油价格将上涨58.8%。考虑石油进口国开放度，各单因素对国际原油价格的影响略有下降，且石油进口国开放度对国际原油价格的影响是显著的。如石油进口国开放度增加1%，即世界石油进出口总量之和占世界实际GDP比例增加1%，国际原油价格将上涨5%。

4）从二因素看，两因素的共同作用或减弱或加强了单因素对国际原油价格的影响。如OECD石油储备对OPEC减产有一定的抑制作用。例如OPEC减产4%，在其他条件不变的情况下OECD只要动用14%的储备基本上就可以消除OPEC 减产对国际原油价格的影响。

5）三因素或四因素的情况使问题变得更复杂。三因素或四因素的共同作用使得单因素作用的效果更加不明显。各因素对原油价格弹性大小和各因素本身变动力度及变动方向（增加还是减少）都是影响原油价格最终变化程度的重要原因。例如OPEC减产4%的同时世界实际GDP又以2%的增长率在增长，这时为保持国际原油价格的稳定，OECD需要动用18.2%的储备而不是14%的储备才能消除OPEC产量和世界实际GDP变化对国际原油价格的影响。

6）在相同的情况下，石油进口国开放度增大会使国际原油价格上涨。单因素（即其他因素不变的）情况下，石油进口国开放度增加1%，国际原油价格将上涨5%。多因素情况下，如OPEC减产4%，同时世界实际GDP以2%的增长率增长，OECD只要动用18.2%的储备就可以保持国际原油价格的稳定，但如果此时石油进口国开放度增加了1%，国际原油价格将上涨8.6%。

总的来说，OPEC对国际原油市场有一定的调控能力。但由于影响国际原油价格的因素很多，且各因素本身存在很大变数，如世界经济活动水平（实际GDP）的变化就受很多因素的影响，此外影响国际原油价格的各因素之间的关系也比较复杂，这些原因限制了OPEC对国际原油价格的影响能力。比如单方面来看（即所有其他因素都不变的情况下），OPEC减产4%，会导致国际原油价格上涨58.8%，但实际上这种情况基本上是不会发生的，因为在OPEC减产的同时其他很多因素也都在发生变化，这些因素的变化或者加剧或者减弱了OPEC减产对国际原油价格的影响。

上述对国际原油价格的分析只考虑了OPEC原油产量、OECD国家的石油储备量、世界经济活动水平（实际GDP）和石油进口国开放度4个主要影响因素。但正如前文指出的，原油价格的影响因素很多，不仅包括本节考虑的各种市场因素，还有一些不确定性成分很大的非市场因素，如政治宗教、军事战争、意外、金融投机甚至市场心理等。所以本节的模拟结果可以说是在比较理想的环境条件下的结果，很难将本节的结果直接与现实情况相对照。但这并不等于说本节的结果毫无现实意义。实际上同任何商品一样，虽然原油产品价格的形成非常复杂，但根据微观经济学理论，这些非市场因素的影响一般是暂时的，影响时间较短；从长期来看，国际原油价格的形成仍主要由市场因素，即由国际石油市场的供需因素所决定。这也就是说，本节的结论，从长期来看还是具有一定的现实意义的。

此外，由于OPEC只提供国际原油需求量与非OPEC国家原油产量的剩余部分，其中很多因素超出了OPEC的控制。这些因素的共同作用使得原油市场价格的变化更加复杂，这也在一定程度上削弱和限制了OPEC对国际原油价格作用的发挥。

最后，OPEC对国际原油价格的影响不仅仅通过产量变化来反映，OPEC 作为国际石油市场上的一支特殊力量，有关它的任何消息可能都会成为油价变化的重要因素（图4.18）。OPEC确实是国际石油市场的一支重要的影响力量，而且它的影响不仅仅局限于它所取的实际行动，它更大的影响力可能来自它对石油市场主体心理的影响。

图4.18 油价波动与OPEC会议

（据://.biee.org/downloads/conferences/W estonChristiansen%20Paper.pdf）

总之，OPEC自1960年成立以来经历了40多年的风风雨雨，它将来的发展如何不仅与它们自身有关，如它们制定的石油政策是否合理、能否有效地解决自身内部利益冲突、能否有效贯彻产量政策等，还与外界很多它们不能控制的不确定因素有关。虽然OPEC面临的问题很多，特别是外在的和将来的不确定因素对OPEC作用的发挥影响很大。但在当今全球石油价格舞台上，除了主要石油消费国和非OPEC国家的生产行为外，石油期货市场上的金融投机商是对OPEC发难的一支重要力量。自20世纪80年代中期以来，正是期货市场上的这些金融投机商在对欧佩克的油价影响力进行发难。如美国“9·11”后，在短短的12个交易日，价格就从31.05美元/桶的高点急挫至20.70美元/桶，跌幅达10.35美元/桶；9月25日单日的最大跌幅达3.74美元/桶。在此前后，世界石油市场供求关系并没有发生根本性的变化，但是大量投机资金利用市场担心“9·11”后美国经济会加速下滑的心理预期，恶意炒作导致原油价格大幅度波动。根据路透社的消息，从国际石油期货交易市场看，真正的需求量不足市场总量的1/3，其余都是套利者人为造成的“虚拟石油”，估计石油投机资本已经达到5000亿美元以上的规模。因此，期货市场和纯粹的投机商很大程度上左右着价格变动的步伐和幅度。如何解决这些问题是OPEC面临的一个主要任务。

以往OPEC往往是在国际油价暴涨或暴跌之后，才调整其成员国产量以稳定市场。由于增减产量从作出决定到真正实施，中间需要一段时间；往往赶不上变化，使OPEC的政策对市场的调节作用经常大打折扣。伊拉克战争爆发等一系列虽然给国际石油市场和OPEC带来较大冲击，但该组织以此为契机，开始在政策制定上更多地取“未雨绸缪，主动出击”的方针。OPEC会议、印度尼西亚能源和矿产部部长普尔诺莫·尤斯吉安托罗曾经说过，与其在最坏的情况发生后再仓促反应，不如尽早发出信号以取得最好效果。虽然OPEC这种变被动为主动的作法可能对提高OPEC对国际石油市场的影响力有一定帮助，但如果OPEC对石油市场的判断失误有可能加剧国际原油价格的波动。

从上面的研究结果中，我们可以肯定地说OPEC过去和现在在国际石油价格舞台上占有重要地位，而且可以预见将来也将继续发挥作用；但作用大小，能否达到OPEC自己的预期目的，现在还很难预料，我们将拭目以待。

油气储量、产量增长趋势预测方法

传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。

在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。

数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。

本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。

5.3.2.1 维度表关联性分析

数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。

图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。

图5.29 多维分析维度列表

在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。

5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现

在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。

图5.30 交易价格比较分析

对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。

5.3.2.3 事实表数据钻取

多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：

市场→价格类型→价格年份→产品名称。

这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。

图5.31 数据钻取分析一

图5.32 数据钻取分析二

5.3.2.4 价格趋势分析

价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。

图5.33 多维价格趋势分析

通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。

国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

油气储量、产量增长趋势预测的方法大致可以划分为四大类，一是专家评估法；二是统计法，包含时间序列数学模型法和工作量数学模型法；三是类比法；四是综合预测法。

（一）专家评估法

国内外调研分析表明，专家经验是油气发现趋势不可或缺的力量，专家们的预测代表了我国石油界对未来油气储量、产量增长的基本判断和普遍看法，这项工作是国内首次开展的一项调查研究工作，既为油气趋势预测研究提供了指导性的意见和参考依据，也是对我国石油工业未来发展思路上的整体把握。

1.基本原理

专家评估法是指预测者制作油气趋势预测表格，分发给熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家学者，让他们在已有资料的基础上，运用个人的经验和分析判断能力，对油气的未来发展做出性质和程度上的判断，然后经过分析处理，综合专家们的意见，得到预测结果。

2.实施步骤

（1）设计油气趋势预测表格。预测表格主要包含油气储量、产量高峰值及持续时间的预测，以及每五年的平均储量发现和产量情况（表4-3）。

表4-3 发现趋势专家评估法预测表

（二）统计法

统计法主要依据已知的油气储量、产量数据，用各类数学模型，进行历史数据的拟合，并预测未来的发展趋势。统计法包括时间序列法、勘探工作量数学模型法、递减曲线分析法、储量—产量历史拟合法和储量—产量双向平衡控制模型法等（表4-4）。

表4-4 油气发现趋势预测统计法模型分类表

（三）类比法

类比法的建立为低勘探程度地区的油气储量、产量增长趋势预测提供了可行的思路和办法，解决了以往趋势预测只能在高勘探程度地区开展的问题，是预测方法的一大创新之处。

1.方法原理

所谓类比法是指开展低勘探程度盆地的油气储量、产量趋势预测时，以勘探程度较高的盆地作为类比对象，依据预测盆地与类比盆地在盆地类型和油气地质条件的相似性，设预测盆地投入充足勘探开发工作量的情况下，未来一个时间段内能够发现的油气储量和达到的产量。类比法可分为探明速度类比法和图形类比法。类比法的建立为低勘探程度地区的油气储量、产量增长趋势预测提供了可行的思路和办法。

2.方法种类

（1）速度类比法。以盆地类型为主要划分依据，分别选取松辽、鄂尔多斯、渤海湾、二连、准噶尔、柴达木、吐哈、酒泉、塔里木、苏北和百色盆地作为石油储量发现和产量增长的类比盆地，选取四川、鄂尔多斯、塔里木、吐哈、柴达木、松辽、渤海湾、南襄和百色盆地作为天然气储量发现和产量增长的类比盆地。依据各盆地油气的探明程度与出程度，将以上盆地的勘探开发阶段划分为早期、中期和后期，不同阶段具有不同的油气地质储量的探明速度和可储量的出速度。对低勘探程度盆地进行油气趋势预测时，给定油气储量发现和开始具有产量的起点，类比高勘探程度盆地的探明速度和出速度，预测出未来某一时间单元内（2006～2030年）该盆地油气储量探明状况和产量增长状况。

（2）图形类比法。图形类比法是设在有充足的勘探开发工作量基础上，预测盆地和类比盆地具有相似的勘探发现历程与产量增长过程，预测盆地可类比高勘探程度盆地的储量发现和产量增长曲线，使用类比盆地的模型参数以及预测盆地的量数据，即可得到预测盆地油气趋势预测曲线，进而得到2006～2030年储量和产量的数据。

按照类比标准表所选取的盆地，使用龚帕兹模型分别进行储量和产量数据曲线的拟合，得到40个储量类比图形和产量类比图形，以及相应的图形参数a、b。

3.实施步骤

（1）建立类比标准表：选取勘探程度较高的盆地作为类比盆地，按照盆地类型进行分类，将各盆地的储量发现和产量增长划分为不同的阶段，统计计算各阶段的储量探明速度和产量增长速度，制作类比标准表。

（2）建立类比图形库：根据作为类比盆地的高勘探程度盆地的储量、产量历史数据，用龚帕兹模型进行曲线拟合，得到控制图形形状的参数a和b，分别拟合类比标准表中各盆地的储量和产量曲线，建立类比图形库。

（3）为预测盆地选择合适的类比盆地：预测盆地与类比盆地的盆地类型、地层时代、储层岩性相近，油气地质条件可以类比。

（4）按照类比标准表分别给各预测盆地储量探明速度和产量增长速度赋值，并按盆地实际情况选择对应的持续时间，得到2006～2030年预测盆地累计探明程度、储量以及累计产量。

（5）将预测盆地的量和类比盆地的参数a和b代入龚帕兹公式，得到预测盆地的储量发现和产量增长曲线。

（6）以探明速度和产出速度类比法为主，并考虑图形类比法得到的预测结果，对预测盆地2006～2030年油气发现趋势进行综合分析。

（四）综合预测法

从国内外有关油气趋势预测的现状来看，基本上都属于统计法的范畴，利用各类数学模型，以以往的储量和产量数据进行趋势外推。这种预测受数学模型的约束太大，很多经验的判断也无法在模型中体现出来，对于勘探过程中因勘探新领域突破而带来的储量增长突变无法有效预测。因此，需要一种考虑主客观条件、具有普遍适用性的预测方法。因此，本次研究创立并应用了综合预测法进行油气储量、产量增长趋势预测。该方法预测依据充分，能够发挥专家的经验判断，具有很强的可操作性，在实际应用中取得了很好的效果。

1.方法原理

综合预测法是指以盆地或预测区的潜力为预测基础，分析其勘探开发历程，依据目前所处的勘探开发阶段，确定其未来储量、产量可能出现的高峰值及时间，使用多旋回哈伯特模型，用储比控制的办法，对油气储量、产量进行预测。

多旋回哈伯特模型可表示为：

新一轮全国油气评价

式中：Q——油田年产量，104t或108m3;

Qm——油田年产量高峰值，104t或108m3;

t——时间变量，年；

tm——产量高峰年份，年；

i——哈伯特旋回个数；

k——哈伯特旋回总数；

b——模型参数。

用多旋回哈伯特模型预测石油地质储量和油气产量首先要确定哈伯特旋回的个数，除了已出现的高峰，还要预测将来可能出现的高峰个数，这需要掌握丰富的地质资料和勘探开发历程，并对油气田的未来发展趋势有比较正确的认识；然后通过最小二乘法进行非线性拟合，确定单个哈伯特模型的参数，最后将多条哈伯特曲线叠加得到总的预测曲线。

2.实施步骤

（1）油气储量、产量高峰的基本判断。开展盆地油气储量、产量发展趋势预测是以其油气潜力分析为基础的，盆地的量和探明程度、产出程度基本上决定了油气未来储量、产量上升或下降的态势。因此，依据盆地目前所处的勘探阶段、潜力、历年所发现的储量规模、石油公司的“十一五”规划和中长期发展规划以及专家评估法做出的判断，确定盆地的储量发现高峰是否已过，如果高峰已过，则未来的储量发现将呈现衰减的形势；如果尚未达到高峰，则需要判断高峰出现的时间及高峰值，不同类型盆地的储量高峰所处的勘探阶段不同，但一般出现在探明程度40%～60%时。产量高峰的判断还要考虑油气开发状况，一般比储量高峰晚5～20年。通过专家小组会议确定各盆地的储量、产量高峰。

（2）油气储量、产量增长曲线拟合。在确定了盆地储量、产量的高峰后，即可使用多旋回哈伯特或高斯模型进行油气储量、产量曲线的拟合。首先要确定哈伯特旋回的个数，除了已出现的高峰，还要根据未来可能出现的高峰值，选择合适的旋回个数，然后通过最小二乘法进行非线性拟合，精确确定单个哈伯特模型有关高峰值、出现时间及表示曲线形态的参数，最后将多条哈伯特曲线叠加得到总的预测曲线。

（3）用储比控制储量、产量之间的关系。首先对预测期内的储比变化趋势进行预测判断，一般而言，高勘探程度盆地的储比呈现下降趋势，而低勘探程度盆地的储比在储量发现高峰之前快速上升。然后对盆地的储量、产量进行预测，用储比控制法控制储量、产量之间的关系。储比控制法是在对预测期内新增动用可储量的预测基础上，用剩余可储量的储比作为控制条件进行产量预测的一种方法。预测期历年的新增可储量，包括老油田提高收率增加的部分和新增动用储量增加的部分。

卡特尔模型中，企业如何决定价格和分配产量？

4.4.1.1 基于GED分布的GARCH-VaR模型

在对油价收益率序列建模时，往往发现收益率的波动具有集聚性。为了刻画时间序列的波动集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的阶数很高时，Bollerslev（1986）提出用广义的ARCH 模型即GARCH 模型来描述波动集聚性。

GARCH模型的形式为

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式中：Yt为油价收益率；Xt为由解释变量构成的列向量；β为系数列向量。

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事实上，GARCH（p,q）模型等价于ARCH（p）模型趋于无穷大时的情况，但待估参数却大为减少，因此使用起来更加方便而有效。

同时，由于油价收益率序列的波动通常存在杠杆效应，即收益率上涨和下跌导致的序列波动程度不对称，为此本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

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式中：dt-1为名义变量：εt-1﹤0,dt-1=1；否则，dt-1=0，其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了dt-1，因此油价收益率上涨信息（εt-1﹥0）和下跌信息（εt-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时， 其影响程度可用系数 表示；而下跌时的影响程度为 。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

在关注石油市场的波动集聚性及杠杆效应的基础之上，进一步计算和监控石油市场的极端风险同样是非常重要的。而监控极端市场风险及其溢出效应的关键在于如何度量风险，为此，本节将引入简便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）经常称为风险值或在险值，表示在一定的持有期内，一定的置信度下可能的最大损失。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？

从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。本节用国际油价收益率的分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的石油生产者销售收入的减少；而用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的石油购者的额外支出。这种思路，一方面推进了一般金融市场仅仅分析价格下跌风险的做法；另一方面，也针对石油市场的特殊情况，更加全面地度量了市场风险，从而为从整体上认识石油市场，判断市场收益率的未来走向奠定了基础。

VaR风险值的计算方法很多，能够适用于不同的市场条件、数据水平和精度要求。概括而言，可以归结为3种：方差－协方差方法、历史模拟方法和方法。本节用方差－协方差方法计算国际石油市场的VaR 风险。在用方差－协方差方法的过程中，估计VaR模型的参数是至关重要的。常用的参数估计方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由于后者设价格序列服从独立异方差的正态分布，而且不能细致描述价格波动的某些特征（如杠杆效应），因此相对而言，前者更受青睐。但是，使用GARCH模型估计VaR时，选择残差项的分布是一个非常重要的问题。考虑到油价收益率序列具有尖峰厚尾和非正态分布的特征，因此直接用正态分布的设往往会低估风险。为此，本节引入Nelson（1990）提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH模型的残差项。其概率密度函数为

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式中： Г（·）为gamma函数；k为GED分布参数，也称作自由度，它控制着分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化为标准正态分布；k﹥2表示尾部比正态分布更薄；而k﹤2表示尾部比正态分布更厚。可见GED分布是一种复杂而综合的分布。实际上，也正是由于GED分布在描述油价收益率分布的厚尾方面具有独特的优势，因此本节引入基于GED分布的GARCH模型来估计国际石油市场收益率上涨和下跌时的VaR。

计算出石油市场的VaR风险值之后，为了给有关方面提供准确可靠的决策支持，有必要对计算结果进行检验，以判断所建立的VaR模型是否充分估计了市场的实际风险。为此，本节将用Kupiec提出的检验方法来检验VaR模型的充分性和可靠性。该方法的核心思想是：设计算VaR的置信度为1－α，样本容量为T，而失效天数为Ⅳ，则失效频率f＝Ⅳ/T。这样对VaR 模型准确性的评估就转化为检验失效频率f是否显著不同于α。基于这种思想，Kupiec提出了对原设f＝а的最合适的似然比率检验：在原设下，统计量LR服从自由度为1的X2分布，95%和99%置信度下的临界值分别为3.84和6.64。根据x2分布的定义，如果估计值LR大于临界值，就拒绝原设，即认为估计的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基于核权函数的风险溢出效应检验方法

本节将用Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法检验WTI和Brent原油市场的风险溢出效应。该方法的核心思想是通过VaR 建模来刻画随着时间变化的极端风险，然后运用Granger因果检验的思想来检验一个市场的大风险历史信息是否有助于预测另一个市场的大风险的发生。

首先，定义基于VaR的风险指标函数。以下跌风险为例：

Zm,t=I（Ym,t﹤－VaRm,t）（m=1,2）　（4.11）

式中：I（·）为指标函数。当实际损失超过VaR时，风险指标函数取值为1，否则为0。

如果检验市场2是否对市场1产生了单向的风险溢出，则原设为H0:E（Z1,t∣I1,t-1）＝E（Z1,t∣It-1），而备择设为HA:E（Z1,t∣I1,t-1）≠E（Z1,t∣It-1），其中It-1={Ym,t-1,Ym,t-2，…），表示t-1时刻可以获得的信息集。通过这种转换，｛ Y1,t｝和｛Y2,t｝之间的风险－Granger因果关系就可以看成是｛Z1,t｝和｛Z2,t｝之间的均值－Granger因果关系，即计量经济学模型中广泛使用的Granger因果关系。

如果Ho成立，即市场2 对市场1不存在单向的风险－Granger因果关系，则表示Cov（Z1,t,Z2,t-j）＝0, j﹥0。如果对某一阶j﹥0，有Cov（Z1,t,Z2,t-j）≠0，则表明存在风险－G ranger因果关系。换言之，当一个市场发生大的风险时，我们能用这个信息去预测另一个市场未来可能发生同样风险的可能性。

现在设VaRm,t=VaRm（Im,t-1，α），m=1,2是市场m在风险水平（即显著性水平）α下得到的VaR序列，本节引入基于GED分布的GARCH 模型，并利用方差－协方差方法得到该序列。设有T个随机样本 并令Zm,t=I（Ym,t﹤－VaRm,t），m=1,2，则定义Z1,t和Z2,t之间的样本互协方差函数（CCF）为

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中： 。而Z1,t和Z2,t的样本互相关函数为

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中： 是Zm,t的样本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然后，Hong（2003）提出了基于核权函数的单向风险－Granger因果关系检验统计量：

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中：中心因子和尺度因子分别为

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中k（·）为核权函数，而且H ong（2003）证明了Daniell核权函数k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最优的核权函数，能够最大化检验效力。该核权函数的定义域是无界的，此时可把M 看作是有效滞后截尾阶数；而且当M 较大时，Q1（M）能够更加有效地检测出风险溢出效应的时滞现象。

Hong（2003）同时给出了检验双向风险－Granger因果关系的统计量，其原设为两个市场之间任何一个市场均不G ranger－引起另一个市场的极端风险，并且两个市场之间不存在任何即时风险溢出效应。这表示对于任意阶j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z1,t,Z2,t-j）＝0。为了检验该原设，Hong（2003）提出了如下的统计量：

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中：中心因子和尺度因子分别为

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

原设成立时，Q1（M）和Q2（M）在大样本条件下均服从渐近的标准正态分布。而且，Hong（2003）指出，运用这两个统计量时，应该使用标准正态分布的右侧临界值。

年石油供需形势分析

在卡特尔状态下的寡头垄断，等于完全垄断模型

均衡条件为MR=MC

MR位于需求曲线下方，一般来讲有超额利润

价格由卡特尔组织按垄断模型决定，产量由协议决定

卡特尔模型(Cartel)是一种正式的串谋行为，它能使一个竞争性市场变成一个垄断市场，属于寡头市场的一个特例。卡特尔以扩大整体利益作为它的主要目标，为了达到这一目的，在卡特尔内部将订立一系列的协议，来确定整个卡特尔的产量、产品价格，指定各企业的销售额及销售区域等。卡特尔常常是国际性的。

例如欧佩克，卡特尔就是产油国间的一个国际协定，它在十多年间成功地将世界石油价格提高到远远高于本来会有的水平。其他成功的提高了价格的国际卡特尔还有：在70年代中期，国际铝矾土联合会将铝矾土价格提高到4倍；而一个秘密的国际铀卡特尔提高了铀的价格。一个被称为水银欧洲的卡特尔将水银价格保持在接近于垄断水平；而另一个国际卡特尔一直都垄断着碘市场。可是，大多数卡特尔都没能提高价格。

一个国际铜卡特尔一直运作到今天，但它从未对铜价有过显著的影响。还有试图抬高锡、咖啡、茶和可可的价格的卡特尔也都失败了。

模型类型

1、价格卡特尔。这是最常见和最基本的卡特尔形式。卡特尔维持某一特定价格：垄断高价、在不景气时的稳定价格或者降价以排挤非卡特尔企业。

2、数量卡特尔。卡特尔对生产量和销售量进行控制，以降低市场供给，最终使价格上升。

3、销售条件卡特尔。对销售条件如回扣、支付条件、售后服务等在协定中进行规定的卡特尔。

4、技术卡特尔。典型形式是专利联营，即成员企业相互提供专利、相互自由使用专利，但不允许非成员企业使用这些专利的卡特尔。

5、迪加。一种特殊的统一销售卡特尔，指成员企业共同出资设立销售公司，实行统一销售，或者卡特尔将所有成员企业的产品都买下，然后统一销售。比如德贝尔钻石卡特尔。

油气储产量发现趋势预测方法

石油作为工业的血液，在给人们的经济生活带来翻天覆地变化的同时，也成为世界政治、军事、外交斗争的一个焦点。基辛格曾说:“谁控制了石油，谁就控制了所有国家。”我国是石油生产大国、消费大国、进口大国，石油在我国国民经济中发挥着极其重要的作用。然而，随着工业化进程的深入，我国对石油的需求增势明显，但我国石油匮乏，产量增幅有限。在可再生能源或新能源不能取代石油作为人类主要能源的一段时期内，满足国内需求势必依靠大量进口国外石油。因此，加强石油供需形势研究，为国家制定能源宏观调控政策提供理论支撑，有助于保障我国石油持续、有效供应，促进经济健康、有序发展。

一、国内外状况

(一)世界石油状况

世界石油储量总体呈增长趋势。截至2009年底，世界石油剩余探明储量为1817亿吨，比上年增加0.1%;按目前开水平，世界石油剩余探明储量还可供开45.7年左右。世界石油储量分布相对集中，地域分布极不平衡(表1)。石油储量较为丰富的地区是中东、欧亚大陆、非洲和中南美洲，分别占世界总量的56.6%、10.3%、9.6%和14.9%。其中，欧佩克石油储量为1404亿吨，占世界石油储量的77.2%。沙特阿拉伯是世界石油储量最多的国家，占世界总量的20%;其次是委内瑞拉、伊朗、伊拉克、科威特和阿联酋，分别占世界总量的13%、10%、9%、8%和7%，以上6个国家石油储量合计占世界总量的67%。

表1 2009年世界石油剩余探明储量及分布

资料来源:BP Statistical Review of World Energy，2010，6

注:*表示储比不详。

(二)我国石油状况

我国石油储量相对匮乏，储量增长缓慢。2009年，我国石油剩余可储量21.6亿吨，占世界总量的1.19%，人均占有储量不及世界人均占有量的1/2。我国油气潜力较大，待发现和探明的较丰富，但其勘查难度不断增大，致使我国石油剩余可储量增长缓慢。按目前开水平，我国国内现有石油剩余可储量约可供开12年。我国石油剩余可储量主要分布在松辽盆地、渤海湾盆地、新疆和渤海、南海等近海地区。其中，黑龙江、新疆、山东、河北、陕西5省(区)和渤海地区合计占全国储量的73%(表2)。从具体油田来看，我国石油剩余可储量主要分布在大庆、胜利、天津、长庆、新疆、吉林和辽河，这7大油田剩余可储量占全国总量的70%左右。

表2 2009年我国石油储量及分布单位:万吨

二、国内外生产状况

(一)世界石油生产状况

综观20世纪世界石油生产的发展，大体经历了三个阶段:第一阶段，特点是直线上升，1900年世界石油总产量为2043万吨，1950年达到5.38亿吨，50年间增加了25倍，年平均增加约1000万吨。第二阶段，特点是稳定增长，1950～19年间，世界石油产量出现了质的飞跃，年均增加11078万吨，并在17年首次突破30亿吨。第三阶段，特点是缓慢增长，进入80年代后，世界石油生产进入缓慢增长阶段。2009年，世界石油产量38.2亿吨，与2008年相比下降2.6%。

世界石油生产主要集中在中东地区，石油年产量达11.6亿吨，占世界石油总产量的30.3%。其中，沙特阿拉伯是该地区石油产量最高的国家，石油年产量达约4.6亿吨;伊朗次之，达2.0亿吨。其次，欧亚大陆石油年产量为8.55亿吨，占世界总产量的22.4%。其中，俄罗斯是该地区石油产量最高的国家，年产量达4.94亿吨;挪威和英国生产能力日渐减弱，产量呈现回落的趋势。其他依次为北美洲、非洲、亚太地区和中南美洲，石油产量分别占世界总产量的16.5%、12.0%、10.0%和8.9%(表3)。

表3 2004～2009年世界石油生产分布情况

续表

资料来源:BP Statistical Review of World Energy，2010，6

石油市场集中度较高。据美国《石油情报周刊》公布，世界10大石油公司(表4)占有储量合计779.4亿吨，占世界总储量的43%;产量合计15.8亿吨，占世界总产量的40%;炼油能力合计14.9亿吨，占世界总炼油能力的33.7%;油品销售量18.2亿吨，占世界总销售量的48%。10大石油公司中，国家石油公司占4位，美国石油公司占3位。

表4 2008年世界10大石油公司储量产量情况单位:万吨/年

数据来源:petroleum intelligence weekly，2009，12，1

(二)我国石油生产状况

我国石油生产大致经过了6个阶段:起步阶段(1950～1954年)，石油年产量由12万吨增至68万吨;战略展开阶段(1955～1957年)，在我国大陆共发现6个油田，石油年产量增至187万吨;战略重点东移阶段(1957～1958年);战略性突破阶段(1958～1965年)，石油年产量增至834万吨;石油年产量增长加速阶段(1966～18年)，总计发现油田91个，形成一大批石油开发基地，石油年产量以年均18.6%的速度增长，18年石油年产量突破亿吨大关，跻身于世界主要产油大国行列;缓慢增长阶段(1980年以后)，主要原因是大庆、胜利、辽河等东部主力油田均已进入开发中后期，单井日产量下降。2009年，我国石油产量为1.89亿吨，比2008年下降0.4%，占世界总产量的4.9%，居世界第五位(图1)。

图1 1991～2009年我国原油产量—消费量变化

三、国内外消费状况

(一)世界石油消费状况

2009年，受金融危机影响，世界石油消费量有所下降，消费地区比较集中。全年世界石油消费量共计38.82亿吨，比上年减少1.7%。北美地区、欧亚大陆和亚太地区是石油消费较为突出的地区，石油消费量达31亿吨，占世界消费总量的81%。美国是世界头号石油消费大国，消费量达到8.43亿吨，占世界总量的21.7%。其次是中国、日本、印度、俄罗斯和德国，分别占世界消费总量的10.4%、5.1%、3.8%、3.2%、2.9%。石油消费增长较快的国家有沙特阿拉伯、中国和印度，分别比上年增长9.4%、6.4%、3.4%。受金融危机影响，美国、日本、加拿大以及一些欧洲国家石油消费量有所减少(表5)。

(二)我国石油消费状况

我国石油消费量持续增长，需求潜力巨大。20世纪90年代以来，我国经济发展加速，汽车和航空业蓬勃发展，有效地带动了我国石油消费的持续大幅增长。“八五”期间我国原油消费量年均增长率为4.82%，“九五”期间原油消费量年均增长率达到7.36%，到“十五”期间原油消费量年均增长率达到7.77%。2009年石油消费量达4.05亿吨，比上年增长3.3%，占世界消费总量的10.4%，是世界第二大石油消费国。但从人均情况看，目前我国人均石油消费量约为世界人均水平的40%～45%，石油消费需求潜力巨大。

表5 2004～2009年世界主要消费国石油消费量

资料来源:BP Statistical Review of World Energy，2010，6

四、国内外贸易状况

(一)国际石油贸易状况世界石油贸易持续增长，以原油为主。2009年，世界石油贸易总量为26.06亿吨。石油出口较多的地区是中东、前苏联、西非、北非和中南美洲，分别占世界出口总量的35.1%、17.2%、8.4%、5.2%和7.0%。从数据上看，除前苏联、中南美洲和亚太地区石油出口呈现上升趋势外，其他地区石油出口均不同程度地降低。尤其以中东、北非、墨西哥降幅最为明显。进口石油较多的国家和地区是美国、欧洲、日本、中国和其他亚太地区，分别占世界石油进口总量的21.7%、25.5%、8.1%、9.7%和13.7%。美国石油进口量大，受到金融危机的影响，2009年来出现大幅下滑，进口来源广泛，进口地比较分散;日本石油进口呈现小幅回落的趋势，进口来源较集中，主要来源于中东地区，占其进口总量的85%;可能是受到全球金融危机的影响，欧洲石油进口量近两年出现下滑，进口来源主要是前苏联，占其进口总量的52.2%(表6)。

表6 2004～2009年主要国家和地区石油进出口状况单位:亿吨/年

资料来源:BP Statistical Review of World Energy，2010，6

(二)国内石油进出口贸易状况

我国石油进口呈现逐年上升的态势，进口地集中度较高。2009年我国石油净进口量首次突破2亿吨，比上年增长9.7%，已成为世界最重要的石油进口国之一。从地区来看，我国进口原油的主要来源是中东和非洲，两地区合计占进口总量的77.9%。具体到国家，我国原油进口国主要是沙特阿拉伯、安哥拉、伊朗、俄罗斯、苏丹和阿曼，6国合计占进口总量的67%。从表7可以看出，我国从中东和非洲进口石油增势明显，进口潜力巨大;从委内瑞拉进口石油量不大，有待进一步挖潜;从俄罗斯进口石油量突然增加，在稳定的基础上有待进一步的提高。

表7 2005～2009年我国原油进口主要来源

续表

资料来源:国际石油经济，2010(3)

当前我国石油进口安全主要面临的问题:进口主要来源国潜力不大，合作空间有限。从当前来看，安哥拉、阿曼和苏丹3个进口主要来源占我国原油进口量27%，但这3个国家石油有限，基本达到了我国从其进口石油的极限。安哥拉石油储量18亿吨，占世界储量的1.0%，储比为20.7年，2009年产量0.87亿吨，占世界产量的2.3%，出口中国量占其本国出口总量的37%，占中国进口原油的15.8%(数据来自BP和国际石油经济)。阿曼石油储量8亿吨，占世界总量的0.4%，储比18.9年，2009年产量0.39亿吨，出口中国占其本国出口总量的30%，占中国进口量的5.7%;苏丹石油储量9亿吨，占世界总量的0.5%，储比37.5年，2009年产量0.24亿吨，出口中国占其本国出口总量的51%。

五、石油价格走势分析

国际石油市场形势扑朔迷离，油价起伏跌宕(图2)。综观最近几十年的国际石油价格可以发现，其表现出明显的时代特征，并可据此将国际石油价格变化划分为几个不同的时期，各个时期具有不同的特征:①13年之前，超低价格时期。这一时期内，国际石油市场基本处于供大于求的阶段。②13年至20世纪80年代中期，两次石油危机导致石油价格不断攀升。这一时期内，国际石油市场上的供需状况开始发生逆转。③20世纪80年代中期至90年代末，主要石油消费国抑制油价上涨的各项措施初见成效，国际市场石油价格回落。④2000年以后，油价进入新的上涨期。2003年初，布伦特每桶油价突破30美元，全年油价平均为28.83美元/桶。2004年，国际油价再度大幅上扬，WTI价格一度突破55美元/桶，不断刷新历史纪录，2008年WTI平均价格达99.67美元/桶，最高突破140美元/桶。

2009年国际油价走势摆脱低迷，在震荡中上扬(图3)。2009年国际油价运行的特点，一是受到2008年下半年国际油价的下降影响继续走低;二是从3月份开始至上半年末，油价一路飙升;三是下半年国际油价忽高忽低，但最终走出了大起大落的行情，稳定在70～80美元/桶之间。尽管全球石油需求全年呈现负增长，但由于世界主要经济体经济运行效果好于预期，加之美元贬值促使了油价回升，以及国际投机资本的介入，加剧了国际油价的大幅波动。由于受此次金融危机影响，比较大的石油消费国家经济复苏势头低于预期，世界石油价格仍可能出现波动。

图2 1991～2009年国际原油价格走势

图3 2009年原油价格走势注:本价格为库欣WTI原油现货离岸价

六、结论

(一)世界石油供需趋势

21世纪以来，世界石油市场发生了根本性和结构性的变化，需求增长超过供应增长，供需矛盾日益深化。由于国际金融危机的影响，伴随世界经济的衰退，2008年，世界石油需求量有所回落，出现供大于求的现象。与此同时，国际油价也出现了戏剧性的变化，降幅历史罕见。进入2009年，国际油价在震荡中回升，尽管石油消费量继续下降，但世界石油需求总量依然很大。

未来世界的石油供应将面临很大的压力。尽管当前世界经济复苏缓慢，且随着低碳经济模式的发展，对能源的工业需求和消费需求有所减弱，但长期来看，世界石油消费总量仍将继续增长。然而已发现的剩余石油储量主要分布在少数国家和地区，这些国家和地区进一步加强对的控制，世界石油储量和产量增长乏力，这在一定程度上使得对石油的勘探开发投资相对不足。深水、非常规石油的勘探和开发已经进入应用阶段，但由于技术因素，成本还很高，其他替代液体燃料的发展因受到诸多因素的制约而很难快速顶上。此外，不时显化的地缘政治矛盾也对当前脆弱的供应关系形成了挑战。与此同时，世界一些新兴经济体出现，他们处于工业化和城市化发展阶段，制造业发展迅速，对能源的需求依然坚挺;并且随着世界经济的复苏，低碳技术的不成熟，在今后相当长的时间内世界对石油的需求仍将持续增长。

(二)我国石油供需趋势

1.我国石油消费量预测

(1)预测思路及预测背景数据来源

矿产是工业的基础，石油是工业的血液。石油消费量受多种因素的影响，不分阶段、不考虑经济结构变动等因素，仅用数学工具或情景分析进行经验外推，无法达到较好的预测效果。基于此，本预测用多种模式相结合的方法，基本思路如下:首先，根据先期工业化国家的经验，得出经济增长与石油消费的一般规律;其次，对当前我国所处的历史阶段进行判断，即当前我国处于快速工业化时期，根据此阶段能源消耗同经济增长存在“线性”关系的一般规律，以此为依据建立石油消耗的“线性”模型;接着对未来我国经济发展的趋势做出基本判断，并给出最为可能的发展情景，代入模型进行预测;之后回归到石油消耗的一般规律，即在人均GDP达到12000美元左右时，快速工业化阶段完成，确定模型的有效期限;最后考虑科技进步和循环利用的影响，对预测结果进行修正。

(2)预测方法及结果修正

考虑到科技创新和进步、产业结构调整和的再循环利用等，未来石油使用效率将会大大提高，替代能源将出现并得到广泛应用，从而降低对石油的依赖程度。鉴于科技发展难以量化并体现在预测模型中，需对预测结果进行必要的修正。

(3)预测结果

目前，我国仍处于工业化和城镇化快速发展阶段，国民经济仍将保持较快增长速度，固定资产投资占国内生产总值的比例仍将处于高位，经济结构逐步调整，城镇化率仍将保持较快增长等基本现状，预测未来10～15年，我国石油及其他能源需求仍将沿着近线性轨迹增长。

根据预测分析(表8)，结合科技创新和进步、产业结构调整和的再循环利用等影响因素对结果进行修正。到2020年，我国一次能源需求总量将突破40亿吨标准煤;到2015年、2020年、2030年，石油需求将分别达到5.6亿吨、6.5亿吨、6亿吨。石油消费量在2020年前后达到峰值。这是由于我国目前处在快速工业化发展阶段，石油需求量随着工业化进程的推进继续增加。但随着工业化的发展、科技的进步和低碳能源经济的发展，石油消费量下降成为必然;另外，我国石油储量的局限性以及世界原油价格的不断上扬，促进石油消费量的下降，加快了提高能源利用率技术的发展和对替代能源的开发。

表8 我国能源消费趋势预测单位:亿吨标准煤

(1)①根据中国地质科学院矿产研究所(2010年)通过消费强度法、人均对比法和部门分析法得到的结果经综合评估后得到;

(2)②来源于国家发展和改革委员会能源研究所(2009年)《中国2050年低碳发展之路:能源需求暨碳排放情景分析》;

(3)—代表没有预测数据。

2.小结

我国石油的供需缺口将会进一步扩大，经济增长与能源供应的矛盾日益凸显。由于我国经济增长方式转变、产业结构调整还刚刚起步，实质性地提高能源利用效率还需要一段时间。所以，在未来的几年里，我国对能源的强劲需求是毫无疑问的。与此同时，我国东部主力油田已进入开发中后期，稳产难度越来越大，已出现总量递减趋势，全国原油产量的稳定和增长将主要依靠西部和海上油田的增产。目前，我国石油生产仍处于上升时期，但受条件的制约，产量增长十分有限。

(周海东)

中国石油对大盘影响的数据是怎么算出来的？有公式或者模型吗？

油气储量、产量增长趋势预测的方法大致可以划分为三大类，一是专家评估法，二是统计法，包含时间序列数学模型法和工作量数学模型法，三是类比法。

（一）专家评估法

1.基本原理

专家评估法是指预测者制作油气趋势预测表格，分发给熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家学者，让他们在已有资料的基础上，运用个人的经验和分析判断能力，对油气的未来发展做出性质和程度上的判断，然后经过分析处理，综合专家们的意见，得到预测结果。

2.实施步骤

（1）设计油气趋势预测表格。预测表格主要包含油气储量、产量高峰值及持续时间的预测，以及每五年的平均储量发现和产量情况（表4-2）。

表4-2 发现趋势专家评估法预测表

（2）将表格分发给专家进行预测。选择对我国油气状况比较了解，有较高理论水平和丰富实践经验，在油气评价和战略研究方面卓有成效的专家学者。将表发给专家，并附以相关资料，请专家对表中所列事项作出预测与评价，并给出预测依据。

（3）预测结果的分析整理。用统计方法综合专家们的意见。把各位专家的预测结果予以综合、整理、分析，并将结果以图表的形式表现出来。

（二）统计法

统计法主要依据已知的油气储量、产量数据，用各类数学模型，进行历史数据的拟合，并预测未来的发展趋势。统计法包括时间序列法、勘探工作量数学模型法、递减曲线分析法、储量—产量历史拟合法和储量—产量双向平衡控制模型法等（表4-3）。

表4-3 油气发现趋势预测统计法模型分类表

其中，时间序列模型法中的翁氏旋回、逻辑斯谛模型、龚帕兹模型、胡陈张模型、多旋回哈伯特和勘探工作量模型法以及储量—产量双向平衡控制模型法较为常用。

（三）类比法

1.方法原理

所谓类比法是指开展低勘探程度盆地的油气储量、产量趋势预测时，以勘探程度较高的盆地作为类比对象，依据预测盆地与类比盆地在盆地类型和油气地质条件的相似性，设预测盆地投入充足勘探开发工作量的情况下，未来一个时间段内能够发现的油气储量和达到的产量。类比法可分为探明速度类比法和图形类比法。类比法的建立为低勘探程度地区的油气储量、产量增长趋势预测提供了可行的思路和办法。

2.方法种类

（1）速度类比法。以盆地类型为主要划分依据，分别选取松辽、鄂尔多斯、渤海湾、二连、准噶尔、柴达木、吐哈、酒泉、塔里木、苏北和百色盆地作为石油储量发现和产量增长的类比盆地，选取四川、鄂尔多斯、塔里木、吐哈、柴达木、松辽、渤海湾、南襄和百色盆地作为天然气储量发现和产量增长的类比盆地。依据各盆地油气的探明程度与出程度，将以上盆地的勘探开发阶段划分为早期、中期和后期，不同阶段具有不同的油气地质储量的探明速度和可储量的出速度。对低勘探程度盆地进行油气趋势预测时，给定油气储量发现和开始具有产量的起点，类比高勘探程度盆地的探明速度和出速度，预测出未来某一时间单元内（2006～2030年）该盆地油气储量探明状况和产量增长状况。

（2）图形类比法。图形类比法是设在有充足的勘探开发工作量基础上，预测盆地和类比盆地具有相似的勘探发现历程与产量增长过程，预测盆地可类比高勘探程度盆地的储量发现和产量增长曲线，使用类比盆地的模型参数以及预测盆地的量数据，即可得到预测盆地油气趋势预测曲线，进而得到2006～2030年储量和产量的数据。

按照类比标准表所选取的盆地，使用龚帕兹模型分别进行储量和产量数据曲线的拟合，得到40个储量类比图形和产量类比图形，以及相应的图形参数a、b。

3.实施步骤

（1）建立类比标准表：选取勘探程度较高的盆地作为类比盆地，按照盆地类型进行分类，将各盆地的储量发现和产量增长划分为不同的阶段，统计计算各阶段的储量探明速度和产量增长速度，制作类比标准表。

（2）建立类比图形库：根据作为类比盆地的高勘探程度盆地的储量、产量历史数据，用龚帕兹模型进行曲线拟合，得到控制图形形状的参数a和b，分别拟合类比标准表中各盆地的储量和产量曲线，建立类比图形库。

（3）为预测盆地选择合适的类比盆地：预测盆地与类比盆地的盆地类型、地层时代、储层岩性相近，油气地质条件可以类比。

（4）按照类比标准表分别给各预测盆地储量探明速度和产量增长速度赋值，并按盆地实际情况选择对应的持续时间，得到2006～2030年预测盆地累计探明程度、储量以及累计产量。

（5）将预测盆地的量和类比盆地的参数a和b代入龚帕兹公式，得到预测盆地的储量发现和产量增长曲线。

（6）以探明速度和产出速度类比法为主，并考虑图形类比法得到的预测结果，对预测盆地2006～2030年油气发现趋势进行综合分析。

（四）综合预测法

1.方法原理

综合预测法是指以盆地或预测区的潜力为预测基础，分析其勘探开发历程，依据目前所处的勘探开发阶段，确定其未来储量、产量可能出现的高峰值及时间，使用多旋回哈伯特模型，用储比控制的办法，对油气储量、产量进行预测。

多旋回哈伯特模型可表示为：

全国油气评价系统建设

式中：Q— —油田年产量，104t或108m3

Qm— —油田年产量高峰值，104t或108m3;

t——时间变量，年；

tm— —产量高峰年份，年；

i——哈伯特旋回个数；

k——哈伯特旋回总数；

b——模型参数。

用多旋回哈伯特模型预测石油地质储量和油气产量首先要确定哈伯特旋回的个数，除了已出现的高峰，还要预测将来可能出现的高峰个数，这需要掌握丰富的地质资料和勘探开发历程，并对油气田的未来发展趋势有比较正确的认识；然后通过最小二乘法进行非线性拟合，确定单个哈伯特模型的参数，最后将多条哈伯特曲线叠加得到总的预测曲线。

2.实施步骤

（1）油气储量、产量高峰的基本判断。开展盆地油气储量、产量发展趋势预测是以其油气潜力分析为基础的，盆地的量和探明程度、产出程度基本上决定了油气未来储量、产量上升或下降的态势。因此，依据盆地目前所处的勘探阶段、潜力、历年所发现的储量规模、石油公司的“十一五”规划和中长期发展规划以及专家评估法做出的判断，确定盆地的储量发现高峰是否已过，如果高峰已过，则未来的储量发现将呈现衰减的形势；如果尚未达到高峰，则需要判断高峰出现的时间及高峰值，不同类型盆地的储量高峰所处的勘探阶段不同，但一般出现在探明程度40%～60%时。产量高峰的判断还要考虑油气开发状况，一般比储量高峰晚5～20年。通过专家小组会议确定各盆地的储量、产量高峰。

（2）油气储量、产量增长曲线拟合。在确定了盆地储量、产量的高峰后，即可使用多旋回哈伯特或高斯模型进行油气储量、产量曲线的拟合。首先要确定哈伯特旋回的个数，除了已出现的高峰，还要根据未来可能出现的高峰值，选择合适的旋回个数，然后通过最小二乘法进行非线性拟合，精确确定单个哈伯特模型有关高峰值、出现时间及表示曲线形态的参数，最后将多条哈伯特曲线叠加得到总的预测曲线。

（3）用储比控制储量、产量之间的关系。首先对预测期内的储比变化趋势进行预测判断，一般而言，高勘探程度盆地的储比呈现下降趋势，而低勘探程度盆地的储比在储量发现高峰之前快速上升。然后对盆地的储量、产量进行预测，用储比控制法控制储量、产量之间的关系。储比控制法是在对预测期内新增动用可储量的预测基础上，用剩余可储量的储比作为控制条件进行产量预测的一种方法。预测期历年的新增可储量，包括老油田提高收率增加的部分和新增动用储量增加的部分。

数据：

中石油占沪市权重15.9％；

对大盘贡献575点；

中石油每涨跌1％，影响大盘指数～6点；

中石油每涨跌1元钱，大盘变化32点。

计算模型——

1、计算中石油每一天的权重（5月9日是15.9%）

很简单的一个模型，根据每天收盘之后的中石油总市值，除以当天上海股市的总市值。得到中石油的权重。

2008年5月9日（星期五）

中国石油：收盘价 17.91元；总市值：3.28万亿元

上海股市：总市值：20.62万亿元。

计算得到——

中石油占沪市权重 ＝ 3.28 ÷ 20.62 ＝ 15.91%

2、中石油对大盘的影响（575点）

上证指数，5月9日当天收盘是3613点。

中石油对大盘的贡献是 ＝ 3613点 × 15.91% ＝ 575点

3、中石油涨跌1％对大盘的影响（大约6点）

中石油涨跌1％，对大盘的影响是 ＝ 575点×1% ＝ 5.8点

中石油股价17.91元，每涨跌一元钱，

大盘变化＝575÷17.91 ＝ 32点