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基于多元统计回归模型的汽油价格预测
作者：杜静娜 冯爱芬 蔡雪瑞 李盼盼 来源：《农村经济与科技》2017年第05期
[摘要]针对汽油价格的影响因素，考虑到多个变量对汽油价格的关系，采用多元统计回归模型对汽油价格进行预测，并通过逐步回归的方法消除了多重共线性得出主要影响因素：国内生产总值。故研究国内生产总值与年份的函数关系，得出汽油价格的回归模型。并以此预测2017年我国国内汽油年平均价格，其结果可为相关政策的制定提供参考。 [关键词]多元统计回归；汽油价格预测；国内生产总值 [中图分类号]F416.22 [文献标识码]A
成品油作为国民经济命脉，其市场运作是否平衡，关系到国民经济能否正常运行，与人们的生活紧密相关，因此对汽油价格的研究显得尤为重要。一直以来，价格预测一直是政治学、经济学、社会学等诸多学科领域学者努力探索的主题
国内外的许多学者都对油价市场进行了深入的分析和研究，并取得了一定的成果。如苏清泉利用一元线性回归分析的方法描述如何对汽油价格与原油价格之间的关系进行预测；焦建玲等运用zipf分析方法对国际汽油日价格行为的动力学特点进行了研究；翟丽萍通过探究成品油定价问题对2015年的昆明市97号汽油价格做出了预测等；徐凌等结合定性分析，建立ARIMA模型对国际油价进行定量预测；李良通过市场调查定量研究了原油价格波动对我国经济的影响.本文试从计量经济学的角度，运用回归分析的方法对数据进行处理，从多变量的角度考虑，并建立对中国汽油定价的多元统计回归模型。 1 问题调查与分析
近年来，我国经济发展迅速，随着工业化与都市化进程的推进，人们对汽油的需求量越来越大。但是原油的储备是有限的，这势必导致油价上升，若油价的异常增长将会给人们的生活带来很多不便和影响。及时调整控制好油价波动是政府的职责。汽油价格的波动对汽油制造企业的生产决策的制定也有很大影响。因此，科学合理地对汽油价格进行预测，并据此来作出相应的调整，对人们的正常生活及社会的安定和谐有重要帮助。
汽油价格变化有其客观必然性，通过初步调查分析，我们发现引起汽油价格波动的因素有很多，如经济增长水平，经济发展阶段，国际原油价格，国内汽油产量，国内汽油库存量，国内居民对汽油的需求量，定性因素（政策或突发性事件）等。本文主要从国内生产总值，国际原油价格，原油占能源生产总值的比重，石油可供量，民用汽车总量，公路里程这几个方面着
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手来研究历年数据，建立了影响汽油价格的多元统计回归模型，并预测2017年95号汽油的年平均价格。 2 模型建立
以汽油年平均价格为因变量，国内生产总值，国际原油价格，原油占能源生产总值的比重，石油可供量，民用汽车总量，公路里程为自变量，建立汽油价格的多元统计回归模型。我们从中国统计年鉴2014上查找了2000年到2014年成品油价格和国内GDP、国际原油价格、原油占能源生产总值的比重、石油可供量、民用汽车总量，公路里程的相关数据，利用spss直接讨论各影响因素对汽油价格的影响，根据spss运行出来的系数报告我们得到汽油价格的拟合方程为：
为了检验结果的正确性利用spss软件对自变量进行共线性检验，结果显示和存在较大的共线性，不能同时全部作为因变量来建立函数关系，因此采用逐步回归的方法对自变量进行筛选以确定最优的自变量。利用spss软件分析可知剔除变量即自变量为，剔除后检验结果如表1。 所以修改过的油价方程为：
其中，调整，说明该线性回归模型可以很好地解释被解释的变量。该方程表示了汽油价格和国内生产总值之间的关系，为了进一步得出汽油价格和时间之间的关系，首先，考虑国内生产总值与年份的关系。为了直观的表述国内生产总值与时间之间的关系，先作出国内生产总值与时间的散点图，通过散点图可知GDP与时间大致应符合二次函数模型和logistic模型，为了更加鲜明对比两个模型的效果，又进一步运用spss软件得出二次模型与logistic模型的相关参数项如表2。
以上两个模型汇总与参数估计值表，比较可知，logistic模型的拟合效果更好，即国内年生产总值与年份成logistic函数关系，并通过分析计算得出其方程为：
因此基于以上回归分析过程，预测得到2017年我国平均汽油油价为6.73元/升。 3 总结
我们运用回归分析的方法，建立计量经济模型，从多变量的角度对中国汽油的定价模型做了建模研究，并对2017年汽油年平均价格进行预测。我们的预测有助于国家能源政策的制定，有助于炼油企业生产计划的制定，有助于人民生活的合理规划。 [参考文献]
[1] 苏清泉.汽油价格预测分析法应用[J].中国石油企业，2006（5）：78-79.
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[2] 焦建玲，范英，魏一鸣，等.基于Zipf的汽油价格行为研究[J].系统工程理论与实践，2006，26（10）：44-49.
[3] 翟丽萍.基于回归分析的97号汽油定价问题[J].青年科学（教师版），2014，35（4）：211-212.
[4] 徐凌，黎佳卉，李亮，等.ARIMA模型在国际原油价格预测中的应用[J].河南科学，2013 （5）：692-695.
本文来源：https://www.wddqxz.cn/3192a97c6fdb6f1aff00bed5b9f3f90f77c64d5f.html
2023-01-04
