中国石油安全评价及情景预测

摘要：

基于熵值法(EM)、粒子群算法(PSO)和支持向量机(SVM)的嵌套模型对中国石油安全进行评价及情景预测.首先,利用聚类和灰色关联分析方法构建出石油安全评价指标体系,并基于熵值法刻画出中国石油安全的历史演化规律.评价结果表明:(1)我国石油安全指数呈现出先降后升的趋势,且部分年份的石油安全指数波动较大;(2)国际原油价格波动、对外依存度不断上升以及市场流动性减弱的状况加剧了我国石油安全的脆弱程度,且地缘政治风险已成为我国石浊安全的重要隐患,严重威胁着我国石油的供给安全.然后,在此基础上建立PSO-SVM石油安全预测模型,并通过设定三种情景方案,利用上述模型对我国2020年的石油安全状况进行情景分析.情景分析结果表明:(1)我国未来石油安全状况依然较为严峻,基准情景和低情景下石油安全指数仍旧处于很不安全区间;(2)不同的经济发展模式和政策取向对石油安全状况有着显著的影响.本文提供的“情景一对策”路径可成为相关能源政策制定的依据.

关键词：石油安全、熵值法、支持向量机、粒子群算法、情景分析

所属期刊栏目：17

分类号：F426.22(中国工业经济)

资助基金：国家自然科学基金;教育部留学回国人员科研启动基金;湖北省自然科学基金

在线出版日期：2017-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：86-96