不确定性石油市场预测模型：数据驱动系统

另一方面，正如政策在议会或组织中获得通过一样，它们形成了对需求变化率的期望。然而，他们通过这个循环的影响可能低于前面提到的那一面。现在，我们已经详细阐述了模型中的因果循环，我们已经准备好模拟模型，并将结果与几个不同的场景对应起来。下一节将详细讨论这些场景。C、 模拟和场景在本节中，我们评估了不同场景下所提议模型的准确性。我们的模拟涉及需求或供给侧预期参数发生变化的情况，其结果反映在油价中。在我们的模拟中，我们考虑了与真实世界情景一致的情景，并将WestTexas Intermediate（WTI）指数用作我们的油价真实数据资源。WTI原油价格历史如图C.5所示，数据取自【36】。此外，在图C.6中，我们用三个矩形显示了我们在模拟中使用的部分数据。此外，如下文所述，在塞纳里奥A中，我们使用了2011年12月30日至2012年1月10日的数据，该数据未显示在该图中，以确保图的清洁度。此外，在方案E中，我们对2012年1月至2015年7月期间进行了模拟。最后，在最后一个场景中，我们提供了几种可能情况下价格变化的未来预测。C、 1。情景A：对生产的制裁在本小节中，我们模拟了对石油生产商的制裁导致其产量下降的情景。国际制裁：国际社会可以出于各种原因决定对产油国进行经济、政治或其他类型的制裁。

在过去的50年中，有许多这样的案例。例如，如前所述，在90年代，对伊拉克实施了严厉的经济制裁，这给他们的经济带来了许多问题。过去三年（自2012年以来），伊朗（作为欧佩克成员国）受到了多次经济制裁，限制了其石油销售和生产。我们使用了2012年的实际油价数据，图C.5：WTI油价历史。图C.6：我们在模拟中使用的WTI油价历史部分，用矩形显示。这些制裁是石油市场动荡的主要原因之一。这类制裁对受制裁国家的经济有许多不利影响。我们利用真实数据对这些影响进行了建模，以逐步减少被制裁国家的石油产量，并在图中反映了对一个欧佩克产油国实施制裁的结果？？。在模拟中，我们假设对其中一个生产商（时间1）实施制裁，其影响导致供应短缺，并有合理的延迟（由于模型的库存和流量性质），从而导致油价上涨。此外，欧佩克的决定仍然为零，这模拟了欧佩克国家尚未决定补偿供应短缺的情况，这与2012年的实际数据相符。合理地说，预计这些制裁将导致价格逐步上涨。这主要是因为其中一个国家石油产量的突然减少可能无法通过石油供应的正常增长得到补偿。然而，事实并非如此。如图所示：？？，油价保持小幅下跌的趋势。

这主要是由于美国石油产量在2012年同期显著增长。因此，尽管由于伊朗石油产量的减少，欧佩克的石油产量减少了，但美国的石油产量也得到了同样的补偿，甚至到2012年底，世界石油总产量有所增加。图中确实反映了这一点，我们的模拟也很好地预测了这种情况下的油价。只有在实施制裁后的第一个月出现轻微增长。然而，这种波动性在接下来的几个月内得到补偿和消除，这也反映在图表中。这些减少和增长的机制如前一节通过供应及其相应的预期循环所述。C、 2。情景B：经济萧条在本小节中，我们模拟了石油消费国经济萧条的影响。经济萧条导致石油需求下降：图？？反映了在发生经济萧条的情况下，特别是在欧盟和美国，油价的波动。如图所示，在这种情况下，由于需求减少，油价下降。然而，我们假设萧条在210天后开始好转，这导致需求和随后的油价上涨。我们使用了2008年5月30日至2009年5月30日期间的全年实际数据。

在经济大萧条后的头几个月，欧盟和美国对石油的需求急剧下降，导致油价下跌，然而，正是由于波动加剧，油价从2008年5月30日的约133美元跌至2008年底的约40美元。如前所述，这种波动性在我们的模型中通过预期变量反映出来，事实上，正是2009年初更好的预期（加上RIBC需求的增加）的影响，促成了2009年油价的上涨。请注意，2008年初，油价大幅上涨，其原因多种多样。其中一些原因是尼日利亚、苏格兰和加拿大等产油国的罢工和意外事件[37，38]。因此，油价的增长主要是由于供应的波动和市场供应侧未来的预期。2008年后几个月，从当时的供应数据可以看出，其中一些波动源仍然存在。因此，我们对供应环路中的供应波动性进行了建模，总体结果如图所示？？这表明我们的模拟结果可以在反映的时间段内跟踪油价趋势。D、 结论和未来工作本文提出了一个石油市场模型。该模型的新颖之处在于对供需循环进行建模，在建模过程中，我们使用供需的预期值来确定比率，而不是实际值。我们的方法是建立一个基于因果关系模型的库存和流量模型，该模型包含各种决定因素之间的因果关系，并使用价格、需求和供应的历史数据对原始模型进行训练，以建立一个解释正常情况下价格变化的核心模型。

然后，根据包括意外油价变化在内的各种事件，对模型及其在这些场景中活跃的相关循环进行了调整。我们的模型成功地预测了过去八年石油价格的短期和长期趋势。未来的模型可能包含更多的预期变量。此外，过去影响市场的油价变化有一些特殊原因。例如，2011年计算机营销的广泛使用导致油价在接近当年中期时下跌。类似地，美元走强、股市指数（受许多其他大宗商品影响）和重大政治决策等因素也是未来可能更广泛考虑的一些其他参数。参考文献【1】R.F.Naill，《国家能源政策规划的系统动力学模型》，《系统动力学评论》8（1）（1992）1–19。[2] L.Kilian，D.P.Murphy，《为什么不可知符号限制不够：理解石油市场var模型的动态》，欧洲经济协会杂志10（5）（2012）1166–1188。[3] B.Roe，M.F.Teisl，A.Levy，M.Russell，《美国消费者支付绿色电力的意愿》，能源政策29（11）（2001）917–925。[4] M.Ra fieisakhaei、B.Barazandeh、M.Tarrahi等人，《预测石油市场趋势的供需动态分析：2015年价格数据的案例研究》，摘自：SPE/IAEE碳氢化合物经济学和评估研讨会，石油工程师学会，2016年。[5] H.H.Lean，M.McAleer，W.-K.Wong，《石油现货和期货市场效率：均值方差和随机优势法》，能源经济学32（5）（2010）979–986。[6] J.L.Hallock Jr，P.J.Tharakan，C.A.Hall，M.Jefferson，W.Wu，《预测全球常规石油供应的可用性和多样性的限制》，能源29（11）（2004）1673–1696。[7] B。

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