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國際油價波動分析與預測

國際油價波動分析與預測

定 價:¥158.00

作 者: 盧全瑩,汪壽陽 著
出版社: 科學出版社
叢編項: 經濟預測科學叢書
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030511881 出版時間: 2021-12-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 189 字數(shù):  

內容簡介

  原油作為一種具有戰(zhàn)略資源和金融雙重屬性的能源,一直與世界經濟發(fā)展息息相關。隨著全球能源轉型趨勢的加快,金融市場信息傳導關系的多樣化和復雜化,國際原油價格的影響機理正在發(fā)生重要變化。因此,在經濟發(fā)展、能源轉型及安全訴求的大背景下,需要對石油市場的驅動機制進行系統(tǒng)剖析,分析油價系統(tǒng)的演化過程,對石油需求及油價進行精準的預測,特別是分析和預測國際油價的突變點,并在此基礎上,研究石油價格機制,測算國際油價的不同定價模式對供需失衡的影響,這是促進我國石油行業(yè)長期安全、穩(wěn)定發(fā)展,解決當前原油短期供需失衡矛盾的一個重要課題。

作者簡介

暫缺《國際油價波動分析與預測》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 研究內容與研究框架 5
1.3 主要創(chuàng)新點與研究特色 9
第2章 理論概述 13
2.1 基于文獻計量方法的研究現(xiàn)狀分析 13
2.2 原油市場理論發(fā)展及熱點問題 26
2.3 本章小結 33
第3章 “新三角”視角下的原油價格驅動機理分析 35
3.1 引言 35
3.2 BSTS模型 38
3.3 數(shù)據描述 42
3.4 實證分析 46
3.5 本章小結 57
第4章 基于變量選擇-LSTM集成模型的原油價格分析及預測 59
4.1 引言 59
4.2 模型建立 61
4.3 實證分析 66
4.4 本章小結 74
第5章 基于區(qū)間門限自回歸方法的原油價格分析及預測 76
5.1 引言 76
5.2 模型建立 78
5.3 數(shù)據 83
5.4 實證分析 87
5.5 本章小結 92
第6章 重大突發(fā)事件沖擊背景下的原油價格分析及預測 93
6.1 引言 93
6.2 GSI-BN研究框架 96
6.3 實證分析 101
6.4 本章小結 107
第7章 原油價格拐點貝葉斯統(tǒng)計概率推斷 109
7.1 引言 109
7.2 突變點推斷模型 112
7.3 突變點的識別與分析 117
7.4 實證分析 131
7.5 本章小結 138
第8章 石油市場供給阻滯對中國宏觀經濟的沖擊效應測算 139
8.1 引言 139
8.2 SS-PV-EI研究框架 142
8.3 實證分析 145
8.4 本章小結 165
第9章 總結與展望 168
9.1 研究總結 168
9.2 研究展望 172
參考文獻 174
圖目錄
圖1.1 研究框架圖 9
圖2.1 原油價格文章發(fā)表數(shù)量及被引頻次 15
圖2.2 作者所屬國家/地區(qū) 17
圖2.3 引用突發(fā)性排名前三的國家/地區(qū) 17
圖2.4 機構合作網絡 18
圖2.5 引用突發(fā)性排名前5的機構 19
圖2.6 期刊共引網絡 20
圖2.7 突發(fā)性排名前25的被引期刊 21
圖2.8 作者合作網絡 22
圖2.9 1980~2019年原油價格研究領域共被引聚類時間線 23
圖2.10 突發(fā)性排名前25的被引文獻 24
圖3.1 新市場結構下的驅動因素機理分析 37
圖3.2 原油市場驅動機理圖 43
圖3.3 原油價格和Google Trends圖 45
圖3.4 樣本內和樣本外[cutpoints(切割點)=40]一步向前預測的累積絕對誤差比較 46
圖3.5 模型個數(shù)的后驗分布 47
圖3.6 所有變量的后驗包含概率 48
圖3.7 邊際包含概率排名前八的標準化變量 48
圖3.8 BSTS模型各個狀態(tài)的后驗分布 52
圖3.9 模型的后驗狀態(tài)圖 53
圖3.10 模型的殘差圖 53
圖3.11 模型的樣本外預測誤差 55
圖4.1 變量選擇-LSTM集成模型研究框架 61
圖4.2 RNN結構 64
圖4.3 LSTM存儲單元的體系結構 64
圖4.4 LSTM中的重復模塊包含四個交互層 65
圖5.1 TARIX模型研究框架圖 78
圖5.2 WTI原油現(xiàn)貨價格的高價、低價、中點值和范圍值 84
圖6.1 GSI-BN研究框架 95
圖6.2 颶風的網絡關注度 97
圖6.3 金融危機的網絡關注度 97
圖6.4 利比亞戰(zhàn)爭的網絡關注度 98
圖6.5 OPEC會議的網絡關注度 99
圖6.6 原油市場突發(fā)事件貝葉斯網絡 102
圖6.7 量化后的貝葉斯網絡 103
圖7.1 拐點時刻貝葉斯統(tǒng)計概率推斷研究框架 112
圖7.2 WTI原油現(xiàn)貨價格月度數(shù)據 118
圖7.3 WTI原油價格、HP濾波趨勢及波動趨勢 119
圖7.4 原油價格、突變點后驗均值及后驗概率 129
圖7.5 xmin、α、ntail的均值和標準差及p值的均值基于基本統(tǒng)計認知 132
圖7.6 xmin、α、ntail的均值和標準差及p值的均值基于PPM-KM 134
圖7.7 冪律分布和指數(shù)分布及對數(shù)-正態(tài)分布尾部CDF擬合圖(雙對數(shù)坐標下)基于基本統(tǒng)計認知 135
圖7.8 冪律分布和指數(shù)分布及對數(shù)-正態(tài)分布尾部CDF擬合圖(雙對數(shù)坐標下)基于PPM-KM 135
圖8.1 SS-PV-EI研究框架 141
圖8.2 油價原始序列及其后驗均值和突變點及發(fā)生概率 146
圖8.3 Brent原油現(xiàn)貨價格及世界原油產量趨勢圖 150
圖8.4 AR單位根檢驗圖 151
圖8.5 不同提前期的脈沖響應動態(tài)演化圖 153
圖8.6 不同時間點的脈沖響應圖 154
圖8.7 Brent對CPI動態(tài)累計乘數(shù)效應 164
表目錄
表2.1 排名前10的國家/地區(qū) 16
表2.2 原油價格研究領域的高產機構 17
表2.3 原油價格研究領域的高產機構的中心性排名 19
表2.4 原油價格研究領域的高被引期刊 20
表2.5 原油價格研究的高產作者 22
表3.1 代表性研究的數(shù)據特征對比 37
表3.2 變量描述及數(shù)據來源 43
表3.3 DBSTS模型估計結果(5個核心影響因素) 50
表3.4 加入Google Trends和美國頁巖油產量的DBSTS模型(7個核心影響因素) 51
表3.5 樣本內預測表現(xiàn):一步向前預測 55
表3.6 樣本外預測表現(xiàn):h步向前預測 55
表3.7 樣本內DM檢驗:一步向前預測 56
表3.8 樣本外DM檢驗:h步向前預測 56
表4.1 變量描述及數(shù)據來源 66
表4.2 核心因素的提取結果 68
表4.3 預測性能表現(xiàn) 70
表4.4 DM和PT統(tǒng)計檢驗 71
表5.1 基本統(tǒng)計描述 85
表5.2 閾值變量及其描述 85
表5.3 區(qū)間解釋變量及其描述 86
表5.4 預測結果比較(不包含區(qū)間解釋變量) 88
表5.5 預測結果比較(包含區(qū)間解釋變量) 88
表5.6 魯棒檢驗預測結果比較(包含區(qū)間解釋變量) 91
表6.1 2004~2020年影響較大的颶風 96
表6.2 變量離散化結果 101
表6.3 當颶風發(fā)生時原油價格預測結果 105
表6.4 當金融危機發(fā)生時原油價格預測結果 106
表6.5 當戰(zhàn)爭發(fā)生時原油價格預測結果 106
表6.6 當OPEC會議發(fā)生時原油價格預測結果 107
表7.1 基于基本統(tǒng)計認知的原油價格拐點分類 119
表7.2 基于基本統(tǒng)計認知的拐點時刻及間隔時間 122
表7.3 突變點的后驗均值及突變概率 127
表7.4 原油價格突變點所對應的歷史突發(fā)事件 130
表7.5 基本統(tǒng)計定義突變點分布比較的檢驗結果 133
表7.6 PPM定義突變點分布比較的檢驗結果 135
表7.7 基本統(tǒng)計意義定義突變點時間距離及相對應發(fā)生拐點的概率 136
表7.8 基于PPM-KM定義突變點時間距離及相對應發(fā)生拐點的概率 137
表8.1 變量描述及數(shù)據來源 145
表8.2 突變點所對應的歷史突發(fā)事件 147
表8.3 供給沖擊事件總結 148
表8.4 各變量的ADF單位根檢驗結果 150
表8.5 Johansen檢驗結果 151
表8.6 TVP-SV-VAR估計結果 152
表8.7 供給沖擊情景設置 159
表8.8 基本統(tǒng)計描述估計結果 160
表8.9 MIDAS-AR模型回歸結果 161
表8.10 長期及短期非對稱性的Wald檢驗結果 163
表8.11 NARDL模型估計和檢驗結果 163

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