[发明专利]一种国内成品油市场预测方法及系统

权利要求书

1.一种国内成品油市场预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定全国与分省成品油市场预测所需的因变量及自变量；

收集全国与分省成品油的历史消费数据；

对收集到的成品油的历史消费数据进行修正、整理；

根据修正、整理后的历史消费数据，建立全国与分省成品油市场预测模型；

对建立的全国与分省成品油市场预测模型进行检验以及应用于预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全国与分省成品油市场预测模型包括：多元线性回归自变量预测模型、结构性双周期动力预测模型、面板数据回归模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述收集全国与分省成品油的历史消费数据，包括：收集反映全国与各省经济变化的年度主要经济指标和历史数据；收集反映全国与各省用油行业变化的年度主要行业指标和历史数据；对收集到的成品油的历史消费数据进行修正、整理，包括：通过对各省经济指标聚类分析，划分出经济结构和发展阶段相近的省份类别；根据省份类别，形成分类别省份的经济和行业自变量基础数据；通过调研、比对、甄别，确认各省份分品种成品油的消费量历史数据；根据修正、整理后的历史消费数据，建立全国与分省成品油市场预测模型，包括：根据各省份分品种成品油的消费量历史数据，形成分类别省份的成品油消费量基础数据；建立行业指标的多元线性回归自变量预测模型；根据分类别省份的经济和行业自变量基础数据，以及成品油消费量基础数据，建立各类别省份分品种成品油年度需求因变量预测模型；对建立的全国与分省成品油市场预测模型进行检验、预测，包括：利用形成的全国与分省成品油年度需求预测模型，进行需求预测。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：在形成所述分省份成品油年度需求预测模型之后，对形成的所述分省份成品油年度需求预测模型进行模型检验。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述年度需求因变量预测模型属于面板数据模型。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述年度需求因变量预测模型具有如下形式：

其中，u_it表示残差项，T_i为时间长度，如果所有T_i＝T，则为平衡数据，否则为不平衡数据，y_it表示因变量，x_itk表示自变量，β_k表示回归系数。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述年度需求因变量预测模型中采用单因素固定效应模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述单因素固定效应模型具有如下形式：

u_it＝γ_i+ε_it

其中，u_it为残差项，γ_i为待估非随机参数，与自变量数值有关，ε_it为随机误差项，均值为0。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多元线性回归自变量预测模型具有如下形式：

y_t＝ax_1t+bx_2t+cx_3t+dx_jq+ε

其中，y_t是作为预测对象的行业变量，x_1t、x_2t、x_3t是作为自变量的经济或行业变量，x_jq是可能存在的景气变量，取值为0或1，a、b、c、d是估计系数，ε为残差。

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多元线性回归自变量预测模型利用SPSS软件建模，年度需求因变量预测模型利用SAS软件建模。