尋找成品油的最優(yōu)定價(jià)機(jī)制.doc

尋找成品油的最優(yōu)定價(jià)機(jī)制摘要本文主要分兩個(gè)層次來(lái)探究成品油的定價(jià)問(wèn)題，一是通過(guò)多元線(xiàn)性規(guī)劃得出成品油油價(jià)與各影響因素的關(guān)系，對(duì)近十年的油價(jià)做出合理評(píng)價(jià)，二是通過(guò)找各影響因素與時(shí)間關(guān)系，利用評(píng)價(jià)模型，對(duì)油價(jià)做出合理預(yù)測(cè)，并提出合理定價(jià)措施。油價(jià)的上漲受多重影響因素共同控制。主要影響因素有：國(guó)際油價(jià)、年人均GDP產(chǎn)值、石油的年平均產(chǎn)量和消費(fèi)量、全國(guó)能源消費(fèi)總量等。模型一首先通過(guò)一元線(xiàn)性回歸分析得出各影響因素與國(guó)內(nèi)年平均成品油價(jià)格具有一定的相關(guān)性，然后采用多元線(xiàn)性規(guī)劃的方式得出各影響因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)成品油油價(jià)的影響權(quán)重，最終得出成品油油價(jià)與各主要影響因素的總關(guān)系，并與當(dāng)前油價(jià)比較，做出合理評(píng)價(jià)，總關(guān)系為： 模型二通過(guò)做散點(diǎn)圖，選擇合理的函數(shù)模型描述各變量與時(shí)間的關(guān)系，并通過(guò)建立各影響因素與時(shí)間的函數(shù)關(guān)系。并利用評(píng)價(jià)模型對(duì)成品油油價(jià)做出合理預(yù)測(cè)。為使模型簡(jiǎn)化。我們所研究的模型為全國(guó)平均成品油價(jià)格，具體到各地區(qū)，由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異性,成品油價(jià)格也具有一定的差異性，必須在同全國(guó)油價(jià)增長(zhǎng)幅度大致一致的情況下，適應(yīng)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展需求否則就會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展。以北京市為例，忽略各年度其他影響因素，直接通過(guò)線(xiàn)性回歸，找到該城市各年度油價(jià)與全國(guó)平均成品油價(jià)格的函數(shù)關(guān)系，進(jìn)而對(duì)成品油做出合理定價(jià)。在此基礎(chǔ)上，我們利用模型對(duì)2015年的北京市93號(hào)和0號(hào)柴油油價(jià)做出了預(yù)測(cè)。任一年份，任意地區(qū)的油價(jià)皆可通過(guò)此方式對(duì)做出合理定價(jià)。 結(jié)合模型一二、發(fā)改委的相關(guān)規(guī)定以及當(dāng)?shù)赜绊懹蛢r(jià)的一些次要因素，提出合理的成品油定價(jià)機(jī)制。關(guān)鍵詞：成品油油價(jià) 相關(guān)性 線(xiàn)性回歸 權(quán)重 函數(shù)關(guān)系 層次分析一、 問(wèn)題的重述成品油（汽油、柴油、煤油等）的合理定價(jià)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展及社會(huì)和諧穩(wěn)定具有重要的意義。中國(guó)成品油十場(chǎng) 運(yùn)行機(jī)制先后經(jīng)歷了完全計(jì)劃經(jīng)濟(jì)階段、雙軌階段、雙軌價(jià)格過(guò)渡階段，與國(guó)際油價(jià)間接接軌階段等多個(gè)主要階段，目前實(shí)行的是2009年出臺(tái)的成品油價(jià)格管理辦法。自2009年以來(lái)，國(guó)內(nèi)成品油價(jià)格調(diào)整了18次，其中13次上調(diào)，5次下調(diào)，但是，國(guó)內(nèi)成品油價(jià)格出現(xiàn)了不降反升的情況。油價(jià)的上漲引起了廣大消費(fèi)者的不滿(mǎn)。沒(méi)到成品油調(diào)價(jià)窗口期，油價(jià)話(huà)題總會(huì)引發(fā)熱議，與此同時(shí)，現(xiàn)行的成品油定價(jià)機(jī)制也遭到了廣泛質(zhì)疑，定價(jià)機(jī)制改革的呼聲也日益高漲。1、 請(qǐng)針對(duì)中國(guó)國(guó)情，查閱相關(guān)資料，收集可靠數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)學(xué)建模，提出“更為可靠”的成品油定價(jià)機(jī)制。2、 提供一篇報(bào)告，說(shuō)明“新定價(jià)機(jī)制的優(yōu)勢(shì)”二、模型的假設(shè)1.假設(shè)主要因素對(duì)成品油油價(jià)的影響占足夠大的比重，且這些因素與成品油油價(jià)之間的關(guān)系均為線(xiàn)性關(guān)系。 2.假設(shè)全國(guó)成品油油價(jià)受主要影響因素的影響程度與各地區(qū)相同即根據(jù)全國(guó)成品油平均油價(jià)所建模型適用于各地區(qū)。 3政府干預(yù)沒(méi)有對(duì)成品油油價(jià)造成影響。 4.2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)席卷全球我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也受到一定的沖擊甚至對(duì)2009年也可能產(chǎn)生一定影響因此有時(shí)為使模型準(zhǔn)確度更高我們將這些異常數(shù)據(jù)未考慮因此假設(shè)全球及全國(guó)的經(jīng)濟(jì)保持穩(wěn)定不受大的自然和地質(zhì)災(zāi)害影響。 5忽略國(guó)內(nèi)投機(jī)行為對(duì)國(guó)內(nèi)成品油油價(jià)的影響。 6.假設(shè)所搜集到的數(shù)據(jù)基本上真實(shí)有效。三、符號(hào)說(shuō)明（i=1、2、3、4、5）表示第i個(gè)影響因素的值（i=1、2、3、4、5）表示第i個(gè)回歸方程對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)（i=1、2、3、4、5）表示在第i個(gè)因素的影響下的全國(guó)年平均成品油油價(jià)表示年份表示全國(guó)年平均成品油價(jià)格表示北京93號(hào)汽油價(jià)表示北京0號(hào)柴油價(jià)四、問(wèn)題的分析4、1模型一的分析 1、通過(guò)查找資料找到與油價(jià)相關(guān)的因素，并對(duì)其主要性和次要性做出判斷，選出對(duì)成品油油價(jià)影響最大的五個(gè)因素。2、用matlab軟件對(duì)各影響因素做回歸分析，找到各影響因素與成品油油價(jià)之間的函數(shù)關(guān)系。 3、在各影響因素與成品油油價(jià)具有相關(guān)性的基礎(chǔ)上。對(duì)各影響因素與成品油油價(jià)做多元線(xiàn)性回歸，找到各影響因素的權(quán)重。4、2模型二的分析 1、通過(guò)做散點(diǎn)圖回歸分析找到各影響因素關(guān)于時(shí)間的函數(shù)。2、將時(shí)間帶入所求函數(shù)中。求得預(yù)測(cè)年份影響成品油價(jià)格的五個(gè)影響因素的值帶入模型一所得多元線(xiàn)性回歸方程中。求得該年度平均成品油價(jià)格3、由于各地區(qū)油價(jià)具有差異性。選取北京市研究其油價(jià)隨全國(guó)平均油價(jià)變化關(guān)系，并對(duì)北京市油價(jià)做出合理預(yù)測(cè)定價(jià)。4、3 結(jié)合模型一和模型二及國(guó)家發(fā)改委石油價(jià)格管理辦法試行全文給發(fā)改委提出合理的成品油定價(jià)機(jī)制。五、模型的建立與求解5、1 模型一的建立與求解5、1、1 國(guó)際原油價(jià)格對(duì)國(guó)內(nèi)成品油油價(jià)的影響：國(guó)際石油價(jià)格對(duì)國(guó)內(nèi)成品油油價(jià)的影響因素很多如：石油的商品屬性供求關(guān)系決定油價(jià)方向，即在國(guó)際石油對(duì)國(guó)際石油的供給量減少時(shí)，國(guó)內(nèi)成品油油價(jià)可能上升，反之可能下降，石油的庫(kù)存影響油價(jià)波動(dòng)周期，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，石油儲(chǔ)量逐漸減少，油價(jià)可能上升，匯率因素影響油價(jià)的實(shí)際高低，由于國(guó)際原油交易主要以美元為標(biāo)價(jià)，因此美元匯率也是影響原油價(jià)格的主要因素之一。當(dāng)美元升值時(shí)，此類(lèi)大宗商品的價(jià)格將下降，反之，美元貶值時(shí)，原油價(jià)格將上漲，世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r促進(jìn)油價(jià)階段性調(diào)整，突發(fā)事件與氣候狀況是油價(jià)波動(dòng)更加不確定，因此我們?nèi)「饕蛩氐木C合影響因素國(guó)際原油價(jià)對(duì)國(guó)內(nèi)成品油油價(jià)的影響。年份2002200320042005200620072008200920102011國(guó)際年平均油價(jià)（美元/桶）28.5533.4546.5255.7963.2572.2497.561.6679.03104.9國(guó)內(nèi)年平均油價(jià)（美元/桶）29.830.1141.0570.1277.7977.79104.865.2282.782.7用matlab做線(xiàn)性回歸分析：相關(guān)系數(shù)： 線(xiàn)性模型：5、1、2人均年GDP產(chǎn)值與成品油平均價(jià)格關(guān)系：我國(guó)人均GDP產(chǎn)值對(duì)人均能源消費(fèi)有著重要影響。能源消費(fèi)增長(zhǎng)與GDP增長(zhǎng)基本是同向增長(zhǎng)，能源消費(fèi)是經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了物質(zhì)保證，經(jīng)濟(jì)發(fā)展又反過(guò)來(lái)刺激能源消費(fèi)。因此石油資源作為我國(guó)能源的重要組成部分，與人均GDP產(chǎn)值有密切的關(guān)系。年份20002001200220032004200520062007200820092010人均GDP（美元）9491042113512741490173220702652341437484394用matlab做線(xiàn)性回歸分析，相關(guān)系數(shù)：線(xiàn)性模型：5、1、3全國(guó)能源消費(fèi)總量與成品油價(jià)格的關(guān)系能源消費(fèi)總量控制將對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生重大影響，將影響GDP增長(zhǎng)速度、能源結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格、GDP產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，乃至耗能產(chǎn)業(yè)遷移。目前，國(guó)際原油價(jià)格已經(jīng)飆升超過(guò)100美元一桶，不斷升高的國(guó)際油價(jià)，不僅阻礙了全球的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，也增加了我國(guó)能源進(jìn)口的成本。此外，近幾年異常天氣和能源生產(chǎn)安全事故對(duì)能源行業(yè)的影響也越來(lái)越大，能源的平穩(wěn)運(yùn)行和持續(xù)穩(wěn)定供應(yīng)將面臨挑戰(zhàn)。一旦實(shí)施能源供應(yīng)總量控制，能源供求關(guān)系可能失衡，能源價(jià)格可能上漲。因此能源消費(fèi)總量的均衡與成品油油價(jià)有密切關(guān)系。數(shù)據(jù)見(jiàn)附錄：用matlab做線(xiàn)性回歸分析，相關(guān)系數(shù)： 線(xiàn)性模型：5、1、4年平均石油產(chǎn)量和消費(fèi)量與成品油油價(jià)之間的關(guān)系國(guó)內(nèi)石油產(chǎn)量與消費(fèi)量可通過(guò)供求關(guān)系影響成品油價(jià)格，間接地通過(guò)影響石油的出口量、進(jìn)口量影響成品油價(jià)格。為了滿(mǎn)足供需平衡，應(yīng)使國(guó)內(nèi)石油產(chǎn)量+進(jìn)口量=石油消費(fèi)量+出口量。因此，年平均石油產(chǎn)量和消費(fèi)量客觀上反映了這個(gè)關(guān)系。國(guó)內(nèi)平均石油產(chǎn)量和消費(fèi)量年份200020012002200320042005200620072008200920102011石油產(chǎn)量161871647517000170751747018175185001859618900189402030120364年份19992000200120022003200420052006200720082009石油銷(xiāo)量200.0 241.0 231.9245.7275.2291.8317346.5365.7389.6391.8用matlab做線(xiàn)性回歸分析相關(guān)系數(shù)： 線(xiàn)性模型：5.1.6各影響因素對(duì)成品油價(jià)格的綜合影響年份2002200320042005200620072008200920102011全國(guó)年平均石油價(jià)格（美元/桶）29.830.1141.0558.470.1277.79104.8265.2282.7100.79國(guó)際年平均石油價(jià)格（美元/桶）28.5533.4546.5255.7963.2572.7497.561.6679.03104.39全國(guó)能源消耗總量（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）151796.59174990203227224682246270265583265000306647296916年人均GDP產(chǎn)量（元）113512741490173220702652341437484394年平均石油產(chǎn)量（萬(wàn)噸）17000170751747018175185001859618900189402030120364年平均石油消耗量（萬(wàn)噸）245.7275.2291.8317346.5365.7389.6391.8用matlab做多元線(xiàn)性回歸相關(guān)系數(shù)：線(xiàn)性模型：5.1.7 對(duì)模型的評(píng)估年份200220032004200520062007200820092010實(shí)際年平均油價(jià)（美元/桶）29.80 30.1141.0570.1277.7977.79104.8265.2282.7計(jì)算年平均油價(jià)（美元/桶）31.8233.3743.9862.90 73.6982.19101.657.5183.03 由圖表觀察，實(shí)際年平均平均成品油價(jià)格與通過(guò)建立模型計(jì)算所得成品油價(jià)格非常接近，因此所建立模型基本合理，我們可以利用此模型對(duì)未知年份的油價(jià)進(jìn)行合理推測(cè)。5.2 成品油油價(jià)預(yù)測(cè)與合理定價(jià)5.2.1 成品油油價(jià)的主要影響因素與時(shí)間的關(guān)系影響因素一元（多元）回歸方程 國(guó)際年平均石油價(jià)格與時(shí)間關(guān)系 X1=1.0e+004*（0.00073451t-1.4674 ）年人均GDP產(chǎn)值與時(shí)間關(guān)系X2=1.0e+005 *（0.0035t-6.9451）全國(guó)能源消費(fèi)總量與時(shí)間關(guān)系X3=1.0e+007*（0.00010247t-2.0320）石油年平均產(chǎn)量與時(shí)間關(guān)系X4=1.0e+005*（0.0037t-7.3066） 石油年平均消費(fèi)量成品油與時(shí)間關(guān)系X5=1.0e+004 *（0.0020t-3.9762 ）5.2.2 北京市油價(jià)與全國(guó)平均成品油油價(jià)關(guān)系 由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水品不均衡石油儲(chǔ)量、石油消費(fèi)量、地質(zhì)條件等影響石油價(jià)格的因素均有差異，因此各地油價(jià)存在一定的差異性。以北京市為例今年不同類(lèi)型汽油價(jià)格為：北京市油價(jià)（元/升）90號(hào)93號(hào)97號(hào)0號(hào)20002.853.063.132.9720012.632.912.992.8520022.462.732.962.6320032.973.153.453.0620043.323.463.673.3920053.733.924.073.7820064.845.095.455.0720075.025.125.465.0520085.866.1056.566.0420095.675.886.325.7120106.896.927.586.920117.387.478.147.4120128.318.338.88.3以93號(hào)汽油和0號(hào)柴油為例，通過(guò)線(xiàn)性回歸，得到 5.2.3利用所建模型為2012年北京市93號(hào)汽油和0號(hào)柴油定價(jià) 令t=2012，則=1.0e+004*（0.00073451t-1.4674）=104.3412 1.0e+005*（0.00356.t-0.9451） =9.6900e+003 1.0e+007*（0.00010247t-2.0320）= 2.9696e+005 =1.0e+005*（0.003733881t-7.3066 ）=2.0456e+004 1.0e+004 *（0.0020t-3.9762）=478結(jié)果分析與定價(jià)措施：即實(shí)際計(jì)算結(jié)果為2012年北京市93號(hào)汽油平均價(jià)格為8.33（元/升） 0號(hào)柴油平均價(jià)格為8.4（元/升），與實(shí)際價(jià)格基本吻合； 具體定價(jià)可以以理論計(jì)算價(jià)位為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況設(shè)定一個(gè)波動(dòng)范圍（如：0.2（元/升），例如當(dāng)市場(chǎng)自動(dòng)調(diào)節(jié)時(shí)超過(guò)波動(dòng)范圍，如2012年北京市93號(hào)汽油超過(guò)8.5（元/升）或低于8.1（元/升）時(shí)，由國(guó)家發(fā)改委聯(lián)合政府干預(yù)調(diào)節(jié)到波動(dòng)范圍內(nèi)，以保證國(guó)家各領(lǐng)域正常運(yùn)轉(zhuǎn)。 5.2.4利用所建模型預(yù)測(cè)2015年北京市93號(hào)汽油和0號(hào)柴油定價(jià) 即當(dāng)t=2015時(shí) =1.0e+007*（0.00010247t-2.0320）=3.2770e+005=1.0e+005*（0.003733881t-7.3066 ）= =538 結(jié)果分析：即預(yù)測(cè)到北京市2015年93號(hào)汽油價(jià)格約為15.43（元/升），0號(hào)柴油價(jià)格約為15.47（元/升），與2012年比較，發(fā)現(xiàn)漲幅很大，原因分析為從理論看，影響因素大多與所求函數(shù)值成正相關(guān)，即，各變量的值都在增加，因此函數(shù)值增長(zhǎng)很快：油價(jià)過(guò)高將會(huì)影響社會(huì)的方方面面，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，對(duì)石油的需求量日益增大，而石油儲(chǔ)量卻越來(lái)越少，因此推測(cè)油價(jià)隨時(shí)間推移肯定會(huì)上漲，且漲幅逐漸增加。為緩解危機(jī)，我們可以積極開(kāi)發(fā)新能源，并對(duì)石油資源盡可能的充分而有效地利用，以緩解我們將要共同面臨的石油危機(jī)。 六、探究成品油定價(jià)機(jī)制及優(yōu)勢(shì) 6.1 合理的成品油定價(jià)機(jī)制 在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中，無(wú)論是GDP的變化還是能源的使用情況都是有一定規(guī)律，我們的回歸擬合的思想相當(dāng)于找各變量的變化規(guī)律，并將它們之間的規(guī)律在假設(shè)的基礎(chǔ)上具體化，規(guī)律具有普遍性和廣泛的適用性，因此我們所建立的模型可以使研究對(duì)象沿著這個(gè)普遍存在的規(guī)律變化，這也是事物本身的變化規(guī)律，因此我們的模型可以服務(wù)于成品油的合理定價(jià)。具體方法如下： 1. 根據(jù)實(shí)際情況查找出影響該地油價(jià)變化的因素； 根據(jù)當(dāng)?shù)氐挠蛢r(jià)具體情況找出對(duì)油價(jià)影響較大的盡可能多的影響因素作為主要研究對(duì)象； 2. 利用模型一的回歸思想，去除相關(guān)性較低的變量，用多元線(xiàn)性回歸的方式找到油價(jià)與各影響因素的綜合關(guān)系； 3. 研究各影響因素關(guān)于時(shí)間的變化規(guī)律，選用合理的函數(shù)模型來(lái)描述這種變化關(guān)系； 4. 將各影響因素隨時(shí)間的變化規(guī)律上述的綜合關(guān)系中求解，獲得理論上的平均成品油價(jià)；5. 結(jié)合近年油價(jià)的調(diào)整，依據(jù)所求的平均油價(jià)確定合理的油價(jià)范圍； 6. 根據(jù)當(dāng)?shù)貙?duì)石油的投資狀況、消費(fèi)狀況確定合理的利潤(rùn)率，進(jìn)而確定成品油的出廠(chǎng)價(jià)；7. 當(dāng)市場(chǎng)油價(jià)波動(dòng)超過(guò)我們所求范圍時(shí)，政府通過(guò)適時(shí)地宏觀調(diào)控使油價(jià)及時(shí)變化范圍；8. 隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我們對(duì)能源的需求量逐漸增加，而可再生能源儲(chǔ)量卻日益減少；因此政府因積極引導(dǎo)企業(yè)充分合理地利用有限的資源，積極開(kāi)發(fā)新能源以解油價(jià)持續(xù)上漲的危機(jī)；6.2 該成品油定價(jià)機(jī)制的優(yōu)勢(shì)1. 實(shí)用性強(qiáng)，對(duì)不同年份、不同地區(qū)的定價(jià)機(jī)制均適用；2. 可操作性強(qiáng)，忽略了石油在生產(chǎn)與運(yùn)輸過(guò)程復(fù)雜的投入和支出關(guān)系，從宏觀的角度來(lái)考慮定價(jià)機(jī)制，使模型簡(jiǎn)化、易于實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用到實(shí)際中；七、誤差分析1、所搜集到的數(shù)據(jù)本身有一定誤差；2、對(duì)變量做線(xiàn)性規(guī)劃時(shí)，本身是一種合理假設(shè)，變量之間的關(guān)系可能不是完全的線(xiàn)性關(guān)系，因此回歸分析結(jié)果存在一定誤差； 3、由于本問(wèn)題的研究過(guò)程中對(duì)變量做了多次線(xiàn)性回歸，因此可能使誤差積累產(chǎn)生更大的誤差。 八、模型推廣本模型所使用的方法適用于受多因素控制的并具有一定變化規(guī)律的變量，因此可推廣到同類(lèi)問(wèn)題的研究。九、模型的應(yīng)用 本模型可用于.研究各年份、各不同地區(qū)的各類(lèi)油價(jià)變化情況。 十、模型評(píng)價(jià) 模型的優(yōu)點(diǎn)：1.靈活的使用線(xiàn)性回歸的方式使問(wèn)題簡(jiǎn)化。 2.忽略次要因素的影響，使模型簡(jiǎn)化。 3.所建模型具有一定的廣泛性，即可用于求解不同年份、不同地區(qū)模型求解。模型的缺點(diǎn)：1.定量數(shù)據(jù)較少，定性成分多，不易使人信服。 2模型建立過(guò)程中存在誤差積累，降低了模型的精確度。 3由于所研究的主要因素較少，不能更準(zhǔn)確的反映研究對(duì)象與各因素之間.關(guān)系。 十、參考文獻(xiàn)1 姜啟源 數(shù)學(xué)模型與實(shí)驗(yàn)高等教育出版社 2 趙臨龍 全國(guó)數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中國(guó)人民大學(xué)出版社 3余曉鐘 成品油價(jià)格影響因素系統(tǒng)分析/magazine/Article/TRJJ200302009.htm 十一、附 錄 一、各種因素與年平均油價(jià)的關(guān)系 國(guó)內(nèi)年平均石油價(jià)格與國(guó)際年平均石油價(jià)格的關(guān)系 x=28.55 33.45 46.52 55.79 63.25 72.74 97.5 61.66 79.03 104.39; X=ones(10,1) x; Y=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 104.82 65.22 82.7 100.79; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r)石油平均價(jià)格與平均消費(fèi)量的關(guān)系 x= 245.7 275.2 291.8 317.8 346.5 365.7 389.6 391.8; X=ones(8,1) x; Y=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 104.82 65.22 ; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) 人均年GDP產(chǎn)值與平均石油價(jià)格關(guān)系 x=1135 1274 1490 1732 2070 2652 3414 3748 4394; X=ones(9,1) x; Y=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 104.82 65.22 82.7; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) 人均年GDP產(chǎn)值與平均石油價(jià)格關(guān)系 石油的年平均產(chǎn)量 x=17000 17075 17470 18175 18500 18596 18900 18940 20301 20364; X=ones(10,1) x; Y=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 104.82 65.22 82.7 100.79; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) 年平均石油價(jià)格與全國(guó)能源消費(fèi)總量關(guān)系 x=151796.59 174990 203227 224682 246270 265583 306647 296916; X=ones(8,1) x; Y=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 65.22 82.7; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r)對(duì)各影響因素進(jìn)行多元線(xiàn)性規(guī)劃 x1=28.55 33.45 46.52 55.79 63.25 72.7 61.66 79.03 ; x2= 245.7 275.2 291.8 317.8 346.5 365.7 389.6 391.8; x3=1135 1274 1490 1732 2070 2652 3748 4394; x4=17000 17075 17470 18175 18500 18596 18900 18940; x5=151796.59 174990 203227 224682 246270 265583 285000 296916; Y=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 65.22 82.7 ; X=x1 x2 x3 x4 x5; stepwise(X,Y) X=ones(8,1) x1 x2 x3 x4 x5; b=regress(Y,X) b = -285.1122 1.3313 0.3241 0.0026 0.0178 -0.0007 二、不同的成品油與年平均價(jià)格的關(guān)系0號(hào)柴油與全國(guó)年平均成品油價(jià)格關(guān)系 x=29.8 30.11 41.05 58.4 70.12 77.79 104.82 65.22 82.7 100.79; X=ones(10,1) x; Y=2.63 3.06 3.39 3.78 5.07 5.05 6.04 5.71 6.9 7.41; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r)三、預(yù)測(cè)未來(lái)油價(jià) 預(yù)測(cè)模型各變量與年份關(guān)系 x=2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011; y=28.55 33.45 46.52 55.79 63.25 72.74 97.5 61.66 79.03 104.39; plot(x,y,*) x=2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011; X=ones(10,1) x; Y=28.55 33.45 46.52 55.79 63.25 72.74 97.5 61.66 79.03 104.39; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) x=2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011; y=28.55 33.45 46.52 55.79 63.25 72.74 97.5 61.66 79.03 104.39; P,S=polyfit(x,y,1) Y,delta=polyconf(P,x,S) x1=2000:100:2015; f=polyval(P,x1) plot(x,y,ro,x1,f,-) hold on plot(x,Y+delta,*g) plot(x,Y-delta,*g)x=1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009; Y=200 241 231.9 245.7 275.2 291.8 317.8 346.5 365.7 389.6 391.8; X=ones(11,1) x; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) x= 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010; Y=949 1042 1135 1274 1490 1732 2070 2652 3414 3748 4394; X=ones(11,1) x; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) x= 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011; Y=16187 16475 17000 17075 17470 18175 18500 18596 18900 18940 20301 20364; X=ones(12,1) x; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) x=1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010;Y=98703 103783 109170 115993 122737 131176 138948 138173 132214 130119 138553 143199.3 151796.59 174990 203227 224682 246270 265583 285000 306647 296916; X=ones(21,1) x; b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) rcoplot(r,rint) figure(2) z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,k+,x,z,r) x=1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010; y=98703