油价预测最新分析数据-油价预测最新分析数据

油价会升，油价预计会一直上涨，而且在之前的情况中也出现过了五连涨的情况，按照目前看来我觉得还是涨的可能性比较大，应为在多个工作日之内都是上涨的，据了解美国的页岩增加速度放缓了不少。从理论上来说呢，伴随了很多的页岩钻机停止工作，直接导致许多钻机报废，这导致原油增速缓慢，还有利于市场重新平衡，这应该会导致之后的价格上涨。

油价格的上涨应该与美国和中东有所关系，跟政治价格成本等多个因素有关，国内的油价格也主要受了国际的影响，国际的油市没有明显的变化，波动也不大。而且原油比较特殊，连续性也不太好，受国际的影响大。国际上也有消息说国际形式有了一定的缓解。原油市场有所缓解和好转，但是欧佩克将会继续的减少产量这对原油价格上涨有一定的作用。

数据显示说国内的油价变化的比率比之前的工作日上涨了许多，而且许多权威人士也预测油价会上调，所以说国内的油价应该会上涨，有车的人们要提前做好油涨价的思想准备，说是可能会在下月十一月初实施。

原油库存降幅比不上预期数量等多个原因的影响下，刚开始国际的原油价格走势比较震荡且不稳定，可是后来美国的原油库存量大幅度的下滑，国际的油价连续上涨。受此影响，所以我觉得国内的油价走势肯定也会是上涨的。

明日油价或迎新机制以来最大涨幅

总序

序言

第一部分 国际油价波动分析

第一章 全球石油市场信息溢出研究

1.1 引言

1.2 信息溢出检验文献综述

1.3 实证研究

1.4 本章小结

1.5 参考文献

第二章 国际油价短期波动研究

2.1 引言

2.2 以前的相关研究

2.3 实证数据和方法

2.4 实证结果

2.5 本章小结

2.6 参考文献

第三章 基于粗糙集和小波神经网络的油价影响因素分析

3.1 引言

3.2 基于粗糙集和小波神经网络的混合方法

3.3 混合方法的应用

3.4 本章小结

3.5 参考文献

第四章 国际油价影响因素的综合分析

4.1 引言

4.2 影响原油供给的因素

4.3 影响原油需求的因素

4.4 影响原油价格的短期因素

4.5 本章小结

4.6 参考文献

第五章 突发事件对油价的影响分析

5.1 引言

5.2 突发事件类型

5.3 油价波动特点

5.4 案例分析：突发事件对油价的影响

5.5 本章小结

第六章 基于经验模态分解的国际原油价格波动分析

6.1 引言

6.2 经验模态分解

6.3 分解

6.4 合成

6.5 本章小结

6.6 参考文献

第七章 基于LSI的文本聚类在影响油价事件分类中的应用

7.1 引言

7.2 文本预处理

7.3 基于LSI的文本聚类

7.4 聚类结果分析

7.5 本章小结

7.6 参考文献

第二部分 国际油价预测

第八章 动态因子方法预测原油价格

8.1 引言

8.2 动态因子方法

8.3 数据

8.4 回归和预测结果

8.5 本章小结

8.6 参考文献

第九章 基于基金持仓的国际原油期货价格预测

9.1 引言

9.2 影响国际原油期货市场的因素分析

9.3 国际原油期货价格预测

9.4 本章小结

9.5 参考文献

第十章 小波变换在油价分析预测中的应用

10.1 引言

10.2 小波变换

10.3 基于小波变换的油价序列多尺度分解

10.4 基于多尺度分解的油价预测

10.5 本章小结

10.6 参考文献

第十一章 基于小波神经网络的油价预测

11.1 引言

11.2 小波神经网络介绍

11.3 实证分析

11.4 本章小结

11.5 参考文献

第十二章 基于供求理论的石油季度价格预测

12.1 石油价格影响机制简介

12.2 石油季度价格影响因素分析

12.3 石油季度价格预测模型的建立

12.4 本章小结

12.5 参考文献

第十三章 勘探开发与国际石油供求间关系分析

13.1 引言

13.2 石油供给的影响因素分析与情景预测

13.3 石油需求的影响因素分析与情景预测

13.4 本章小结

13.5 参考文献

第十四章 基于VARX与VECM模型的年度国际原油价格预测

14.1 引言

14.2 模型理论与方法

14.3 变量选取与数据说明

14.4 模型预测与结论

14.5 本章小结

14.6 参考文献

附录一 国际油价预测系列报告（摘选）

附录二 报刊文章和观点精选

国内油价或迎“五连降” 预计下调0.16-0.18元/升

明天以来最大的油价涨幅还是可喜的机制

美国原油库存下降，埃及动荡，投机资金炒作，导致7月以来国际油价大幅上涨，纽约油价上涨近10%，布伦特油价上涨7%以上。专家预测，国内成品油价格有可能创下新定价机制实施以来最高涨幅，调价最快将于明天(19日)24时实现。

投机资金推高国际油价

自6月底以来，埃及再度动荡，加上美国原油库存明显下降，重新点燃了投机资金投机油价的热情。

根据投机基金持仓最新数据，纽约原油期货投机基金净持仓已连续两周上涨，截至7月9日达到30.54万手，创历史新高。与今年4月30日的年内最低位相比，涨幅达到45.5%。

中国国际期货高级分析师刘雅琴表示，今年夏天，美国石油需求旺盛，中东地缘政治冲突集中爆发，为投机资金炒作油价提供了借口。最近，投机基金的仓位创下历史新高，可见投机基金的热情。

自7月以来，纽约原油期货价格已上涨至每桶106美元，累计上涨9.8%。伦敦布伦特原油期货价格从每桶102美元左右上涨至109美元以上，累计上涨7.1%。

油价预计上涨300元/吨以上。

国内成品油价格最新调整发生在7月5日24时。按照目前国内成品油定价机制，成品油调价窗口将于本周五(7月19日)再次开启。新华社油价系统7月17日发布的数据显示，7月16日一揽子原油平均价格变化率为5.29%。

中国贸易研究中心分析师张培表示，新定价周期第一个工作日，国际油价大幅上涨超过2美元/桶，为本轮油价上涨奠定了基础。随后，埃及政局动荡，美国原油库存锐减，推高了国际原油价格。

生意社成品油分析师李宏认为，此轮国内成品油调价很可能迎来新定价机制实施以来最大涨幅，预计上调幅度在每吨300-350元左右，对应汽油每升涨幅在0.22-0.25元之间。

百万购车补贴

油价明日涨多少

易车讯?国内成品油价将于8月23日24时进行调整，而根据最新油价动态显示，国际油价呈现显著下跌。根据预测，下调幅度为0.16-0.18元/升，需要加油的车主可以等等。

8月16日，第5个工作日，预测累计下调幅度为208元/ 吨，折算下调为0.16-0.18元/升，加满50升将节省9元。国际油价方面，8月5日显著下跌。截至当天收盘，纽约商品交易所9月交货的轻质原油期货价格下跌2.68美元，收于每桶89.41美元，跌幅为2.91%；10月交货的伦敦布伦特原油期货价格下跌3.05美元，收于每桶95.10美元，跌幅为3.11%。

虽然此次国内92号汽油、95号汽油价格降幅有限，但作为普通消费者用油成本会进一步下调，对生活负担方面能适度起到?减压降负?的作用。

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全球石油价格多维分析

　按照国内成品油定价机制“十个工作日一调”原则，国内油价在明天(27日)24时将再次迎来调价窗口。多家机构的分析师认为，本次涨价几乎已成定局，成品油价格将迎来今年首次两连涨。涨幅预计在每升0.3元左右，晨报在此提醒油箱还空着的车主，有时间的话可以提前将油箱加满。

昨日，多家成品油分析机构都向晨报记者表示，新一轮成品油调价窗口将于2月27日24时开启。不少人不禁疑惑，春节期间，不是国际油价在降吗，怎么现在国内油价反而要涨呢?对此，多家分析机构认为，的确春节期间油价处于下调，但是春节前涨得太猛，综合起来看，节日期间的油价下调，远远无法抵消节前的大涨。

卓创资讯分析师告诉记者，春节前，美国钻井平台持续减少及欧佩克上调石油需求预测等利好提振市场气氛，欧美原油期货出现持续大涨态势，原油变化率在正值范围内持续飙升。尽管此后春节期间受到美元汇率上涨、市场担忧供应过剩等因素影响油价回调，但据卓创资讯数据测算，截至2月24日收盘，第8个工作日，原油变化率依然达到了15.05%，因此2月27日国内成品油上调窗口将如期开启，上调幅度或在每吨400元以上，届时，国内成品油市场将迎来年内首次两连涨的局面。

中宇油品孙雪君预测，27日24时，油价涨幅大约在400元/吨，折合汽油大约每升涨0.3元左右。晨报记者计算了一下，如果油价每升上涨0.3元，那么南京的92#国V汽油将从现在的每升5.99元涨到每升6.29元左右，一跃回到6字头。

以50升的油箱计算，提前加满一箱油能省15元左右。所以如果你有车也有时间，不妨错开高峰期提前去加个油。

分析报告称，受到美国石油钻井数量减少、部分石油生产商削减开支等利好消息提振，从1月下旬开始国际油价宽幅波动并震荡走高，而此种走势也延续至今。截至昨天，中宇资讯的国际原油估价为57.764美元/桶，较上一轮基准价涨6.879美元/桶，变化率为13.52%，对应国内油价的涨幅为380元/吨。

另一家市场机构生意社的分析报告也预测，周六零时油价的上调幅度将在每吨380元左右，并且在接下来的两个工作日中油价还有继续拉大涨幅的可能。2015年以来国内油价已经经历了两次下调和一次上调共三轮油价调整，其中一次上调出现在2月10日，这也是国内油价历经大半年十三连降之后的首次上调。而如果本周六凌晨油价上调坐实，那么将呈现国内油价两连涨的走势，北京92号汽油将涨至每升6.28元左右。

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，则采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采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比分析，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采取原型法来进行，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。