【摘 要】
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石油对保障国家能源安全发挥着重要作用,科学预测未来中国石油需求量,对中国能源政策制定具有重要意义.结合灰色关联分析与ARIMA-BP神经网络组合模型,选取1999-2018年中国GDP
【机 构】
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江西理工大学矿业贸易与投资研究中心,江西 赣州 341000;中国科学技术大学管理学院,安徽合肥230026;江西理工大学矿业贸易与投资研究中心,江西 赣州,341000
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石油对保障国家能源安全发挥着重要作用,科学预测未来中国石油需求量,对中国能源政策制定具有重要意义.结合灰色关联分析与ARIMA-BP神经网络组合模型,选取1999-2018年中国GDP、国际石油价格、单位GDP能耗、产业结构、城镇化率和石油生产量等6个驱动变量数据,对中国2020-2030年石油需求进行情景预测.结果 表明:选取的驱动变量与中国石油需求具有较高的关联性,且组合模型较单一模型预测精度高.2020-2030年中国石油需求量和进口量不断增加,但增长幅度逐渐减缓.3种情景下2020年、2025年和2030年预测的石油需求量均值分别为67 577.03万t、73 227.25万t和76 081.55万t;2020-2030年预测的平均对外依存度为76.19％,远超过50％的国际警戒线.中国石油供需矛盾将更加尖锐,据此提出针对性的政策建议.
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