1.怎样分析现货的原油价格的涨跌啊?

2.下一轮油价调整是涨还是跌?

3.预测未来油价改用什么数学建模模型

怎样分析现货的原油价格的涨跌啊?

油价长效分析方法_油价涨幅曲线

影响现货原油价格的因素主要有下面几点:

1、供求关系的影响

供求关系是影响任何一种商品市场定价的根本因素,燃料油也不例外。随着我国经济持续高速的发展,我国对能源的需求也快速增长,到2003年国内燃料油的产量仅能满足国内需求的一半,而进口资源占到供应总量的半壁江山,进口数量的增减极大地影响着国内燃料油的供应状况,因此权威部门公布的燃料油进出口数据是判断供求状况的一个重要指标。新加坡普式现货价格(MOPS)是新加坡燃料油的基准价格,也是我国进口燃料油的基准价格,所以MOPS及其贴水状况反映了进口燃料油的成本,对我国的燃料油价格影响更为直接。

2、原油价格走势的影响

燃料油是原油的下游产品,原油价格的走势是影响燃料油供需状况的一个重要因素,因此燃料油的价格走势与原油存在着很强的相关性。据对近几年价格走势的研究,纽约商品交易所WTI原油期货和新加坡燃料油现货市场180CST高硫燃料油之间的相关度高达90%以上,WTI指美国西得克萨斯中质原油,其期货合约在纽约商品交易所上市。国际上主要的原油期货品种还有IPE,IPE是指北海布伦特原油,在英国国际石油交易所上市。WTI和IPE的价格趋势是判断燃料油价格走势的二个重要依据。

3、产油国特别是OPEC各成员国的生产政策的影响

自80年代以来,非OPEC国家石油产量约占世界石油产量的三分之二,最近几年有所下降,但其石油剩余可采储量是有限的,并且各国的生产政策也不统一,因此其对原油价格的影响无法与OPEC组织相提并论。OPEC组织国家控制着世界上绝大部分石油资源,为了共同的利益,各成员国之间达到的关于产量和油价的协议,能够得到多数国家的支持,所以该组织在国际石油市场中扮演着不可替代的角色,其生产政策对原油价格具有重大的影响力。

4、国际与国内经济的影响

燃料油是各国经济发展中的重要能源,特别是在电力行业、石化行业、交通运输行业、建材和轻工行业使用范围越来越广泛,燃料油的需求与经济发展密切相关。在分析宏观经济时,有两个指标是很重要的,一是经济增长率,或者说是GDP增长率,另一个是工业生产增长率。在经济增长时,燃料油的需求也会增长,从而带动燃料油价格的上升,在经济滑坡时,燃料油需求的萎缩会促使价格的下跌。因此,要把握和预测好燃料油价格的未来走势,把握宏观经济的演变是相当重要的。

5、地缘政治的影响

在影响油价的因素中,地缘政治是不可忽视的重要因素之一。在地缘政治中,世界主要产油国的国内发生革命或,中东地区爆发战争等,尤其是近期恐怖主义在世界范围的扩散和加剧,都会对油价产生重要的影响。回顾近三十多年来的油价走势不难发现,世界主要产油国或中东地区地缘政治发生的重大变化,都会反映在油价的走势中。

6、投机因素

国际对冲基金以及其它投机资金是各石油市场最活跃的投机力量,由于基金对宏观基本面的理解更为深刻并具有"先知先觉",所以基金的头寸与油价的涨跌之间有着非常好的相关性,虽然在基金参与的影响下,价格的涨跌都可能出现过度,但了解基金的动向也是把握行情的关键。

7、相关市场的影响

汇率的影响。国际上燃料油的交易一般以美元标价,而目前国际上几种主要货币均实行浮动汇率制,以美元标价的国际燃料油价格势必会受到汇率的影响。利率的影响。利率是政府调控经济的一个重要手段,根据利率的变化,可了解政府的经济政策,从而预测经济发展情况的演变,以及其对原油和燃料油的需求影响。所以汇率市场和利率市场都对油价有相当的影响。

下一轮油价调整是涨还是跌?

下一轮油价调整会涨。

在上一轮油价调整结束后,国际原油便出现“4连涨”的开局,累积涨幅高达400元/吨。好在经过一周统计之后,在第4个工作日中断了上涨的趋势,但是今天油价累积涨幅仍然高达300元/吨的幅度。现距离新一轮油价调整还剩4天时间,按照目前的原油趋势来看,油价小幅上涨的概率极大。

影响油价的因素

如政治、经济、库存、气候、技术等。这些因素一个接一个地变化,在不同的时期有不同的主导因素。 供求因素,作为一种商品,石油的价格从长远来看取决于供求关系。20世纪80年代中期石油价格的急剧下跌可以说是70年代高油价政策的直接后果。

高油价导致世界石油消费国普遍节约燃料,同时,它也刺激了非欧佩克国家的石油生产,增加了石油供应,使世界石油供大于求达到饱和,石油价格的下跌是不可避免的。2003年以来国际油价的上涨,本质上是由于世界石油需求的刚性增长和投资不足导致的石油过剩产能的历史低位造成的。

预测未来油价改用什么数学建模模型

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,直接采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。该模型采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、采用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。