原油价格预测模型_原油价格指标

1.原油API密度的简介

2.实证研究结果讨论

3.老井生产界限

4.国际原油价格影响因素的定量分析

5.利用AD-AS模型，说明原油价格的上涨对经济的影响

6.国外油气趋势预测研究现状

7.中国原油产量增长趋势预测

一、研究阶段

国内对油气趋势预测的研究可以分为起始阶段(20世纪80年代)、发展阶段(20世纪80年代至今)，未来也将朝综合预测的方向发展。

(一)起始阶段

国内对油气发现趋势的预测研究始于20世纪80年代，中国科学院院士翁文波先生作出了开创性的工作。翁文波先生于年出版的专著《预测学基础》，认为任何都有“兴起—成长—鼎盛—衰亡”的自然过程，油气的发现也有类似的规律，基于此理论思想提出了泊松旋回(PoissonCycle)模型。该模型是我国建立的第一个预测油气田储量、产量中长期预测模型，通常称之为翁氏模型，可以对某一油区、国家或组织全过程的产量进行预测。翁先生于1991年出版了英文版本专著“Theory of Fore-casting”，该书将泊松旋回更名为生命旋回。此后，国内的相关研究机构和学者开展了大量的油气发现趋势的研究，由于统计分析与理论研究工作的深入，在预测模型的建立与应用方面，都取得了显著的成绩。

(二)发展阶段

以陈元千教授为代表继承并发展了翁先生的预测理论，并在油气田储量、产量预测及中长期规划方面得到了广泛应用。1996年，陈元千教授完成了翁氏模型的理论推导，并提出了求解非线性模型的线性试差法。由于原翁氏模型是在模型常数b为正整数时理论推导结果的特例，故将此结果称之为广义翁氏模型。此外，陈元千、胡建国、张盛宗等还提出了威布尔(Weibull)模型、胡—陈—张(HCZ)模型、胡—陈(HC)模型、对数正态分布模型、瑞利模型、广义I型数学模型以及广义Ⅱ型数学模型。黄伏生、赵永胜、刘青年提出了t模型，并由胡建国等完成推导。陈玉祥、张汉亚将经济学中的龚帕兹(Compertz)模型也应用于石油峰值问题的研究。

二、预测模型

综合对比国内外10多种关于石油峰值理论定量研究的模型，大体分为如下3类:基于生命有限体系的生命模型，如:哈伯特模型、广义翁氏生命旋回模型和龚帕兹模型;基于概率论和统计学理论的随机模型，如威布尔模型、对数正态分布模型、瑞利模型和t模型;基于生产实践和理论推理的广义数学模型，如HCZ模型、HC模型、广义I型数学模型和广义Ⅱ型数学模型。

三、研究实例

(一)我国石油储量、产量的趋势预测

1.石油地质储量的预测

国内不同机构或学者利用不同的方法对今后石油探明储量的增长趋势进行了大量的分析，普遍认为未来20年我国石油的年均探明地质储量为7×108～8×108t(表2-2-1)。

表2-2-1 我国石油探明地质储量预测对比表

其中，贾文瑞等用了翁氏生命旋回和费尔哈斯两种模型对今后石油探明储量的增长趋势进行分析。用翁氏生命旋回法测算1996～2010年预计可新增石油探明储量105×108t左右，即年均新增储量为7×108t左右，而且大概在2010年以后，年增探明储量将逐步明显降低。沈平平等人2000年预测2001～2010年中国石油年增探明储量的规模保持在6×108～7×108t。国家石化局预计“十五”期间石油年均新增储量6.44×108～6.9×108t，2006～2015年期间石油年均新增储量为7×108～7.3×108t。钱基在2004年预测，中国的新增石油储量峰值将在18～22年后到来，比美国晚50年左右。从一般含油气区的规律看，产量峰值期比储量峰值期滞后约15～20年。预计中国国内在储量峰值期到来前(2020年)将新增石油探明地质储量160×108～200×108t。张抗、周总瑛利用逻辑斯谛模型、经验趋势法和灰色系统模型预测了近中期我国石油储量增长情况，2001～2005年期间累计新增探明储量35×108～38×108t，2006～2010年期间累计新增探明储量32×108～35×108t。郑和荣、胡宗全2004年预测在未来的20年内每年可新增探明石油地质储量9×108t左右，共可探明石油地质储量180×108t左右。

《中国可持续发展油气战略研究》报告认为，我国石油尚有较大潜力，20年内(2005～2025)储量将稳定增长，发现石油可储量5000×104t以上大油田或油田群的可能性仍然存在。其中，东部地区石油储量增长基本稳定，年新增探明可储量0.6×108～0.8×108t，西部地区年新增探明石油储量可保持在0.5×108～0.6×108t左右。

2.石油年产量的预测

国内对我国石油产量的增长趋势也进行了大量的分析预测，总体认为产量高峰在2×108t左右，高峰出现时间在2010～2020年。

《中国石油发展战略研究》预测我国石油产量高峰期将在2015年前后达到2×108t左右。贾承造2000年预测我国石油产量高峰约1.7×108～2.1×108t左右，高峰值将出现在2010～2020年。

《中国可持续发展油气战略研究》报告预计未来20年石油产量将逐步形成西部和海上接替东部的战略格局，从而保持全国石油产量的稳定增长。预计到2010年，我国东部油区年产油0.89×108～0.96×108t，2020年产油0.76×108～0.85×108t;2010年，我国西部油区产量将上升到0.51×108～0.55×108t，2020年将上升到0.68×108～0.75×108t;预计2010年海域石油产量将上升到0.36×108～0.39×108t;2020年达到0.37×108～0.41×108t。2020年全国实现原油产量1.8×108～2.0×108t是有把握的。

国土部油气战略研究中心2003年预测，2005年我国原油产量1.75×108t，2010年原油产量1.8×108～1.9×108t，2015年原油产量1.8×108～2.0×108t，2020年原油产量1.7×108～1.9×108t。

(二)我国天然气储量、产量的趋势预测

张抗、周总瑛等在2000年总结了国内不同研究机构对中国近中期天然气储量与产量增长预测(表2-2-2、表2-2-3)。

表2-2-2 国内不同研究机构对中国天然气储量增长预测表 单位:1012m3

表2-2-3 国内不同研究机构对中国天然气产量增长预测表 单位:1012m3

李景明等根据1991年以来的天然气储量增长态势，综合考虑中国天然气地质条件和勘探前景，利用翁氏旋回法、龚珀兹法、历史趋势法等预测，2001～2015年共计可新增天然气可储量2.95×1012m3，年均增加可储量1839×108m3。按照2015年年产1000×108m3的产量方案计算，届时中国天然气的储比仍可保持在30∶1以上。天然气储量增长的主体仍然是7大盆地。

钱基预计到2020年，国内可以新增探明天然气地质储量8×1012～10×1012m3。

《中国可持续发展油气战略研究》报告认为，我国天然气比较丰富，正处于勘探早期阶段，大型气田将不断发现。估计2004～2020年共计可新增天然气可储量3.13×1012m3，年均增加可储量1839×108m3。到2020年底我国天然气可储量将达到5.6×1012m3。按照2020年年产1200×108m3的产量方案计算，届时我国天然气的储比仍可保持在25∶1以上。并预测国内天然气产量2010年达到800×108m3，2020年达到1200×108m3。

原油API密度的简介

在和投资者交流中，大多都会问到这个问题，这里我想说，现货原油的分析绝对不能单独从一面来分析，光凭技术面是不可以的，应该全面了解，这样才能有更高的准确率，投资不是投机，应该理性全面看待。这里分享几点分析行情的主要三方面：

第一：技术分析

技术分析的可能占绝大部分，技术分析也有很多种(道氏理论、波浪理论、江恩理论等)。技术分析说到底就是帮投资者判断当前市场处于一个什么样的趋势中，然后顺势操作即可。技术分析归总为八个字：涨买跌卖，顺势而为。

一般都是用行情软件看行情，里面会提示你今天有什么重大消息要关注的，非常的方便。

从短线来看，我们需要关注5分钟和15分钟，看一个趋势方向。

但是判断一个行情的走势不单单要看技术面，还要结合消息面。

第二：基本面分析任何价格的波动都有其内在的原因，基本面分析就是通过掌握内在的原因来估算出当前现货原油价值，并且预测未来的价格走向。不仅如此，而且基本面分析是一个宏观的分析

第三：数量分析数量分析就是通过各种数学模型来分析预测一个金融商品在未来会达到什么价位。更准确的说，数量分析的宗旨是分析出冒多大的风险要得到多大的回报才算是合理，通过数学模型来让风险和收益成正比。不过这个比较难，一般是专业人士用，如果有兴趣，可以研究。

实证研究结果讨论

原油相对密度一般在0.75～0.95之间，少数大于0.95或小于0.75，相对密度在0.9～1.0的称为重质原油，小于0.9的称为轻质原油。，但目前其模型预测方法还较少。通过对瑞利模型和指数预测模型公式的推导，利用济阳坳陷东辛油田辛11断块区实际流体性质的开发动态数据进行分析，建立了原油相对密度随开时间变化的地质预测模型。模型研究表明，原油密度随开时间的变化具有瑞利模型和指数模型2种变化规律，且瑞利模型能够较为准确地预测原油相对密度的开发动态，但2种模型在对原油密度进行预测时均受到油藏构造部位、开层位以及油源性质等因素的影响。 词条图册更多图册

老井生产界限

4.5.3.1 基本统计分析

令POt,PEt分别表示第t日WTI国际原油价格和欧元对美元汇率价格，其统计特征如表4.23所示。不难发现，首先，两个价格（汇率也可以看做一种相对价格）序列都是非正态分布的；其次，两个价格序列都存在显著的自相关性和异方差性，因此存在显著的波动集聚性。还有，ADF检验结果表明，在5%的显著性水平下，两个价格序列都是非平稳序列，但都是一阶单整序列。从两者的标准差也可以发现，总体而言油价波动的风险比汇率波动风险要大。

表4.23 国际油价和美元汇率序列的基本统计特征

4.5.3.2 均值溢出效应检验

（1）协整性分析

为了利用长期弹性的概念，我们先对两个价格序列取自然对数，得到两个新的变量1n_PO和1n_PE。由于国际油价和美元汇率序列取自然对数后仍然均是一阶单整序列

检验结果表明，取自然对数以后，两个价格序列仍然是一阶单整的，符合应用协整理论的基本要求。具体统计检验结果可向作者索要。

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中：括号内为相应变量的t统计量值；**表示在1%的显著性水平下显著。用ADF方法检验回归方程残差项εt的平稳性，结果发现，残差序列在1%的显著性水平下是显著平稳的。因此，我们认为国际油价和美元汇率之间存在长期均衡的协整关系。而从协整回归系数看到，两者之间存在的均衡关系是正向的。并且，国际油价关于欧元对美元汇率的长期弹性系数为1.26，即美元汇率变动1%，国际油价长期来看平均变动1.2607%。可见，两个市场之间的长期互动关系非常显著，因此在分析和预测国际油价长期走势时，美元汇率的变化必须考虑。

（2）跨期互相关检验

尽管国际油价和美元汇率都不是平稳序列，但它们之间存在协整关系，因此符合建立VaR模型的先决条件。而为了确认是否需要用VaR模型建模，我们先检验国际油价序列和美元汇率序列的跨期互相关性，滞后2阶时，得到跨期互相关系数如表4.24所示。可见，油价和汇率序列之间滞后2期的互相关系数都较大，这说明两个市场的条件均值之间存在显著的引导和滞后关系。因此，建立VaR模型很有必要。

表4.24 国际油价和美元汇率之间的跨期互相关系数

（3）均值溢出效应检验

通过对油价和汇率两个序列建立VaR模型，根据模型的整体AIC值最小准则，求得Granger因果检验的最佳滞后阶数为1，从而得到Granger因果检验结果如表4.25所示。从显著性概率发现，欧元对美元汇率是国际油价波动的Granger原因。而国际油价变化并不是显著引起美元汇率起伏的Granger原因。因此可以认为，存在从美元汇率到国际油价的单向均值溢出效应，即国际油价的变化受前期美元汇率变化的显著影响。

表4.25 油价和汇率的Granger因果检验结果

自2002年起，美元持续贬值，原因非常复杂，其中最根本的原因在于美国试图有效拉动出口，缩减贸易赤字。另一方面，受到市场供需、地缘政治和金融市场等因素的综合影响，国际油价自2002年起也连创新高。通过上述均值溢出效应检验，我们可以认为，美元的贬值对国际油价上涨存在显著的推动作用。这是由于原油期货交易主要以美元计价，而美元贬值导致部分外国投资者大量买进原油期货交易合约以获取更高利润，而原油期货价格的走高势必导致现货价格的上扬。当然，这里面也暗含一种长期影响的意义。

与前人用实际油价和实际汇率计算得到的结果相比，用名义价格得到的结果表明，尽管从长期而言油价和美元汇率之间仍然存在一种均衡的互动关系，但是相互影响的方向发生了变化。因此可以认为，物价水平一定程度上改变了两个市场之间的长期互动关系。

（4）脉冲响应函数结果分析

在VaR 模型中，脉冲响应函数可用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对变量当期和未来取值的影响。基于国际油价与美元汇率建立的脉冲响应函数如图4.27所示。可见，美元汇率一个标准差（对数值为0.1463，对应原始汇率的0.1557）对国际油价的影响是缓慢增加的，在大约1年以后（具体结果为234天）达到最大程度0.00879美元/桶（此为对数值，转换成国际油价为1.0088美元/桶），并趋于平稳减缓；而国际油价的一个标准差（对数值为0.2422美元/桶，对应原始油价为8.3743美元/桶）对美元汇率的影响较为微弱，接近于0。这种结果进一步验证了国际油价和美元汇率之间的单向均值溢出效应。

图4.27 国际油价与美元汇率的脉冲响应函数

a—油价受到冲击后的反应；b—美元汇率受到冲击后的反应

4.5.3.3 波动溢出效应检验

（1）价格序列的GARCH效应分析

从表4.23中看到，两个价格的平方序列均存在显著的序列相关性，即原序列具有显著的波动集聚性，因此我们引入ARCH 类模型刻画这种性质。考虑到序列的自相关性，因此主体模型用随机游走模型。通过检验残差的ARCH 效应，我们发现，国际油价序列存在显著的高阶ARCH 效应，因此考虑用GARCH 模型，然后按照AIC值最小的准则，多次尝试，决定用GARCH（1,1）模型来描述国际油价序列的波动集聚性。另外，考虑到实证研究结果表明油价上涨和下跌带来的价格波动并不对称，因此考虑用TGARCH 模型，通过模型的AIC 值发现，这样的做法也是合理的。检验TGARCH模型残差的ARCH 效应，发现ARCH 效应已经滤掉，而且，Q（10）和Q2（10）统计量的检验结果也表明模型残差不再存在额外的序列相关性和波动集聚性，这说明TGARCH（1,1）模型对国际原油价格波动特征的拟合效果较好。同理，我们发现GARCH（1,1）模型能较好地刻画欧元对美元汇率的波动集聚性。模型参数估计结果如表4.26所示。

表4.26 国际油价和美元汇率的（T）GARCH模型参数估计结果

需要说明的是，考虑到模型的残差都不服从正态分布，因此我们用基于GED分布的（T）GARCH模型描述模型残差的尖峰厚尾特征。表4.23结果显示，GED分布的参数均小于2，从而验证了使用（T）GARCH模型对油价和美元汇率序列建模时所得残差项的厚尾特征。

波动模型的参数估计结果表明，国际油价的波动具有显著的不对称性，即杠杆效应。杠杆系数为负，表示相同幅度的油价上涨比油价下跌对以后油价的波动具有更大的影响。具体而言，油价下跌时， 对ht的影响程度α1＋Ψ为0.0219；而油价上涨时，该影响程度α1为0.0688，是油价下跌时的3.1倍左右。产生这种杠杆效应的原因是多方面的，石油的不可再生性是其中最根本的原因，它决定了石油供给者的市场地位明显高于石油需求者。因此，油价上涨会加剧石油短缺的预期，使市场交易者倾向于在当期购买。这种争夺加剧了油价的进一步上扬，加上市场投机因素的推波助澜，促使油价上涨时波动程度格外突出。而油价下跌时，石油生产商减少开量，石油经销商囤货待售，导致市场供给量降低，油价出现回升，阻碍了其进一步下挫。可见，石油市场多空双方的不对称地位决定了供给不足时油价的上涨幅度要大于供给过剩时油价的下跌幅度，从而造成了石油市场的上述杠杆效应。

从波动模型也可以发现，美元汇率的波动存在显著的GARCH 效应。方差方程中 与h t-1前的系数之和α1＋β1刻画了波动冲击的衰减速度；其值越靠近1，则衰减速度越慢。在本节的GARCH（1,1）模型中，该系数之和为0.9872，说明美元汇率具有有限方差，即属于弱平稳过程。美元汇率的波动最终会衰减，但可能会持续较长时间。其中ht-1前的系数为0.9533，表示当期方差冲击的95.33%在下一期仍然存在，因此半衰期为14天。

（2）波动溢出效应检验

按照前文的波动溢出效应检验模型，得到国际油价与美元汇率之间波动溢出效应估计结果，如表4.27所示。我们发现，从统计上讲，国际油价和美元汇率的y系数都不显著。可见，尽管国际油价和美元汇率之间存在长期均衡的协整关系，也有显著的单向均值溢出效应；但是它们之间的波动溢出效应并不显著，即双方的价格波动信息具有一定的独立性，价格波动程度的大小不会显著互相传递。这也表明，从价格波动态势的角度讲，美元汇率对国际油价的影响相当薄弱。

表4.27 国际油价与美元汇率的波动溢出效应检验结果

4.5.3.4 风险溢出效应检验

市场有波动不代表一定有风险，因此风险溢出效应是波动溢出效应的一种拓展。按照VaR的计算思路，本节用国际油价分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的原油生产者销售收入的减少；而用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的原油购者的额外支出。这种全面考虑市场风险的思路同样适用于美元汇率市场。就本节用的欧元对美元汇率而言，汇率的涨跌将在多个方面给国际汇率市场的不同主体产生不同的风险。比如就发生在美国本土的国际进出口贸易而言，汇率下降表示美元升值，美国出口商和欧元区的进口商将面临较大风险；汇率上升表示美元贬值，则美国进口商和欧元区的出口商就可能面临明显的市场风险；而就石油美元而言，美元升值，将额外增加石油进口国（如欧元区）的开销；美元贬值，又会给主要石油出口国（如OPEC）的石油销售收入形成阻碍。

综上所述，石油市场和美元汇率市场都需要同时度量价格下跌和上涨的风险，从而为市场不同参与主体提供决策支持。本节将用上述基于GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－协方差方法来分别度量国际油价和美元汇率在价格上涨和下跌时的VaR 风险值，并检验两个市场之间的风险溢出效应。

（1）GED分布的分位数确定

根据GED分布的概率密度函数，使用MATLAB编程，经过多次数值测算，求出GED分布在本节所得自由度下的分位数（表4.28）。表中结果显示，95%的分位数与正态分布的1.645基本相同，但99%的分位数却明显大于正态分布的2.326，这也表明国际油价和美元汇率价格都具有严重的厚尾特征。

表4.28 国际油价和美元汇率价格的GED分布参数及分位数

（2）基于GED－（T）GARCH模型的VaR风险值计算

根据上述VaR 风险的含义，按照方差－协方差方法，我们得到以下两个计算VaR风险的公式。价格上涨风险的VaR值计算公式为：

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

式中：μm,t为第m个市场第t日价格的条件均值（即实际值与残差的差），zm,a为第m个市场中（T）GARCH（1,1）模型的残差所服从的GED分布的右分位数；hm,t为第m个市场价格的异方差。

同理，得到价格下跌风险的VaR值计算公式为

国外油气与矿产利用风险评价与决策支持技术

基于上述计算公式，本节计算了在95%和99%的置信度下，国际油价和美元汇率的上涨风险和下跌风险。经过LR检验（Kupiec,1995），我们发现VaR 风险的结果是可靠和可行的。

（3）风险溢出效应检验

得到国际油价和美元汇率价格上涨和下跌时的VaR风险值之后，我们根据Hong（2003）提出的风险－Granger因果检验方法，构造相应的统计量Q1（M）和Q2（M），并通过M ATLA B编程求出统计量的值及其显著性概率，从而检验石油市场和美元汇率市场之间的双向和单向风险溢出效应。计算结果如表4.29所示，其中M分别取10,20和30。

从风险检验结果看到，从下跌风险角度（即油价下跌，美元升值）看，国际石油价格与美元汇率之间存在双向风险溢出效应，进一步检验单向风险溢出效应，发现在95%的置信度下，存在从美元汇率市场到国际石油市场的风险溢出，而并不存在从国际石油市场到美元汇率市场的风险溢出效应。可见，美元汇率升值的风险对国际油价下跌的风险影响显著。而在99%的置信度下，国际油价和美元汇率之间并不存在任何方向的风险溢出效应。因此可以认为，就下跌风险而言，两个市场之间的风险溢出效应比较有限，当准确性要求提高到一定程度时，美元汇率升值对油价下跌的风险影响可以忽略。

表4.29 国际油价与美元汇率价格风险溢出效应检验结果

另一方面，从上涨风险角度（即油价上涨，美元贬值）看，不管是在95%还是99%的置信度下，两个市场之间都不存在任何方向的风险溢出效应。可见，近些年来，虽然美元总体上持续贬值，但就市场风险而言，这种贬值并未给国际原油价格的上涨风险带来显著的推动作用。换言之，尽管国际油价高企导致国际石油市场的主要购者（如中国和印度）的购油额外支出明显增加，但美元持续贬值并不是这些国家支出增加的显著原因。

总体而言，我们需要特别关注美元升值对国际油价走低的风险作用，取积极手段，有效规避市场风险。近些年来，尽管从每日交易的角度而言，美元汇率时有涨落。但总体而言，美元贬值是大趋势，欧元对美元汇率连创历史新高，这种趋势并没有给油价上涨风险产生显著的影响。因此，在这种大环境下，对市场交易者而言，风险溢出效应的实证结果是一个满意的信号。

国际原油价格影响因素的定量分析

油井生产过程中，其产出油的销售收入刚好能够弥补直接成本（主要为动力费、检泵费、材料费、油气处理费、燃料费及注水费等）及税金时的产量，定义为油井关井产量经济界限。

（一）数学模型

根据盈亏平衡原理，可推导出关井产量界限模型：

深层高压低渗透油田开发：以东濮凹陷文东油田沙三段油藏为例

式中：k为成本利用率；Sof为单井年固定费用；P为原油价格；Tr1为增值税率，17%;rc为增值税比例；Tr2为城市建设维护费；Tr3为教育附加费；Tr4为税率.Cov为单位变动成本。

设油井以开井时率生产T天，则单井日产界限为

深层高压低渗透油田开发：以东濮凹陷文东油田沙三段油藏为例

（二）参数取值

1.与油井有关的费用

主要有：直接消耗材料费、动力费、维护性作业费、一般油井生产维护费（不含调整井费用）、中小修理费。

2.与产液及注水有关的费用

与液量或注水量有关的变动费用主要包括油气处理、注水注气、储量使用费等项目。由于近年来，物价及财务制度的变化较大，用经验公式法预测将造成较大的偏差，因此，建议用定额法进行预测。

油田生产过程中，其产出油的销售收入刚好能够弥补全部生产成本及税金，由此推算出的边际产量及极限含水称为全部费用关井界限。实际生产中如果一个油田或一口井的产量大于它，则这个油田或这口井是有效益的，反之则是无效益的。如果其产出油的销售收入只能弥补直接成本（主要为动力费、检泵费、材料费、油气处理费、燃料费及注水费等）及税金，由此推算出的边际产量及极限含水称为直接费用关井界限。实际生产中，如果一个油田或一口井的产量小于这个边际界限，则这个油田或这口井就该实施关井了。

根据盈亏平衡原理，可推导出关井产量界限模型：

深层高压低渗透油田开发：以东濮凹陷文东油田沙三段油藏为例

式中： 为效益产量界限或关井产量界限，104t/a;Cov（fw）为变动费用，元/t。设油井以开井时率生产T天，则单井日产界限为

深层高压低渗透油田开发：以东濮凹陷文东油田沙三段油藏为例

式中：qc为单井日产界限，t/d。

应用上述原理及中原油田油成本资料（包括固定成本、变动成本），计算复杂断块油田不同含水阶段油井单井日产油经济界限（图8-4-3）。

图8-4-3 日产液量与含水关系图

从计算结果可以看出，随油田含水率的上升，单位变动成本、固定成本在高含水阶段上升很快，致使要求弥补成本投入的单井产量急剧升高，即产油经济界限升高。

高含水阶段生产油井的日产量很容易低于经济界限产量而发生亏损，可以应用所计算的经济界限值对油井进行评价及分类管理。

利用AD-AS模型，说明原油价格的上涨对经济的影响

在上节国际原油价格形成模型的基础上，下面对影响国际原油价格的几个主要因素进行定量模拟分析。

4.3.3.1 不考虑石油进口国开放度的模拟结果

下面分别就世界经济活动水平（实际GDP）、OECD 石油储备和OPEC原油产量的单因素、二因素和三因素变化对国际原油价格的影响进行模拟分析。

情景1 单因素变化对国际原油价格的影响。即分别考察世界经济（实际GDP）、OPEC原油产量和OECD石油储备量单一因素变化，其余因素不变时，国际原油价格随这些因素变化的情况。表4.7，表4.8，表4.9为模拟结果。

表4.7 世界实际GDP单一因素变化的影响　单位：%

表4.8 OPEC原油产量单一因素变化的影响　单位：%

续表

表4.9 OECD石油储备单一因素变化的影响　单位：%

情景2 二因素变化对国际原油价格的影响。即分别考察世界实际GDP、OPEC原油产量和OECD石油储备量三者中任意两个发生不同程度的变化，另一个因素不变时，国际原油价格随它们变化的情况。模拟结果见表4.10，表4.11。

表4.10 OPEC原油产量和OECD石油储备二因素变化的影响 单位：%

表4.11 OPEC原油产量和世界实际GDP二因素变化的影响　单位：%

情景3 三因素变化对国际原油价格变化的影响。即考察世界经济活动水平（实际GDP）、OECD国家石油储备量和OPEC原油产量3个因素同时发生不同程度的变化时，国际原油价格的变化情况（表4.12）。

表4.12 三因素变化的影响　单位：%

4.3.3.2 考虑石油进口国开放度的模拟结果

与上面的模拟类似，下面分别就世界经济（实际GDP）、OECD 石油储备、石油进口国开放度和OPEC原油产量的单因素、二因素、三因素和四因素变化对国际原油价格的影响进行模拟分析。

情景1 石油进口国开放度单因素变化对国际原油价格的影响。表4.13反映了在世界经济（实际GDP）、OECD石油储备量和OPEC原油产量都不变，石油进口国开放度发生不同程度的变化时，国际原油价格的变动情况。

表4.13 石油进口国开放度单一因素变化的影响　单位：%

情景2 二因素变化对国际原油价格的影响。表4.14反映了世界经济活动水平（实际GDP）、OECD国家石油储备量不变的情况下，OPEC原油产量和石油进口国开放度发生不同程度的变化时，国际原油价格的变化情况。

表4.14 OPEC原油产量和石油进口国开放度二因素变化的影响 单位：%

情景3 三因素变化对国际原油价格变化的影响。表4.15反映了OECD国家石油储备量不变，世界经济活动水平（实际GDP）、OPEC原油产量和石油进口国开放度同时发生不同程度的变化时，国际原油价格的变化情况。

表4.15 三因素变化的影响　单位：%

情景4 四因素变化对国际原油价格的影响。世界经济活动水平（GDP）、OECD国家石油储备量和OPEC原油产量和石油进口国开放度四因素同时发生变化时，国际原油价格的变化情况。表4.16反映了OPEC削减4%的原油产量，世界经济处于不同的发展状况、进口国开放度进一步增大和OECD国家动用不同量的石油储备应对OPEC的这种减产时国际原油价格的变动结果。

表4.16 四因素变化的影响　单位：%

根据本节对国际原油价格的4个主要影响因素（世界实际GDP、OECD 石油储备、OPEC原油产量和石油进口国开放度TRI）的分析可以获得以下几点结论：

1）从单因素作用大小来看，OPEC原油产量对国际原油价格的影响最大，其次是世界经济活动水平（实际GDP）、石油进口国开放度和OECD石油储备量。世界实际GDP、石油进口国开放度和OECD石油储备量对国际原油价格有正向影响，OPEC原油产量对国际原油价格有负向影响。

2）各个影响因素对国际原油价格的影响程度是不对称的。世界实际GDP、石油进口国开放度和OECD石油储备量增加导致国际原油价格上涨的幅度比这些因素同等程度的下降导致国际原油价格下跌的幅度大；而OPEC原油产量的下降导致国际原油价格上涨的幅度大于OPEC产量增加同样的量引起国际原油价格下跌的幅度。

3）从单因素看，在不考虑石油进口国开放度情况下，如果世界实际的GDP每年以2%的速度增长，OPEC产量和OECD国家石油储备量不变的话，国际原油价格会以每年约6.18%的速度上涨。OECD石油储备量单方面变化的话，OECD抛出10%的储备，国际原油价格将下降28.7%; OPEC单方面减产4%，国际原油价格将上涨58.8%。考虑石油进口国开放度，各单因素对国际原油价格的影响略有下降，且石油进口国开放度对国际原油价格的影响是显著的。如石油进口国开放度增加1%，即世界石油进出口总量之和占世界实际GDP比例增加1%，国际原油价格将上涨5%。

4）从二因素看，两因素的共同作用或减弱或加强了单因素对国际原油价格的影响。如OECD石油储备对OPEC减产有一定的抑制作用。例如OPEC减产4%，在其他条件不变的情况下OECD只要动用14%的储备基本上就可以消除OPEC 减产对国际原油价格的影响。

5）三因素或四因素的情况使问题变得更复杂。三因素或四因素的共同作用使得单因素作用的效果更加不明显。各因素对原油价格弹性大小和各因素本身变动力度及变动方向（增加还是减少）都是影响原油价格最终变化程度的重要原因。例如OPEC减产4%的同时世界实际GDP又以2%的增长率在增长，这时为保持国际原油价格的稳定，OECD需要动用18.2%的储备而不是14%的储备才能消除OPEC产量和世界实际GDP变化对国际原油价格的影响。

6）在相同的情况下，石油进口国开放度增大会使国际原油价格上涨。单因素（即其他因素不变的）情况下，石油进口国开放度增加1%，国际原油价格将上涨5%。多因素情况下，如OPEC减产4%，同时世界实际GDP以2%的增长率增长，OECD只要动用18.2%的储备就可以保持国际原油价格的稳定，但如果此时石油进口国开放度增加了1%，国际原油价格将上涨8.6%。

总的来说，OPEC对国际原油市场有一定的调控能力。但由于影响国际原油价格的因素很多，且各因素本身存在很大变数，如世界经济活动水平（实际GDP）的变化就受很多因素的影响，此外影响国际原油价格的各因素之间的关系也比较复杂，这些原因限制了OPEC对国际原油价格的影响能力。比如单方面来看（即所有其他因素都不变的情况下），OPEC减产4%，会导致国际原油价格上涨58.8%，但实际上这种情况基本上是不会发生的，因为在OPEC减产的同时其他很多因素也都在发生变化，这些因素的变化或者加剧或者减弱了OPEC减产对国际原油价格的影响。

上述对国际原油价格的分析只考虑了OPEC原油产量、OECD国家的石油储备量、世界经济活动水平（实际GDP）和石油进口国开放度4个主要影响因素。但正如前文指出的，原油价格的影响因素很多，不仅包括本节考虑的各种市场因素，还有一些不确定性成分很大的非市场因素，如政治宗教、军事战争、意外、金融投机甚至市场心理等。所以本节的模拟结果可以说是在比较理想的环境条件下的结果，很难将本节的结果直接与现实情况相对照。但这并不等于说本节的结果毫无现实意义。实际上同任何商品一样，虽然原油产品价格的形成非常复杂，但根据微观经济学理论，这些非市场因素的影响一般是暂时的，影响时间较短；从长期来看，国际原油价格的形成仍主要由市场因素，即由国际石油市场的供需因素所决定。这也就是说，本节的结论，从长期来看还是具有一定的现实意义的。

此外，由于OPEC只提供国际原油需求量与非OPEC国家原油产量的剩余部分，其中很多因素超出了OPEC的控制。这些因素的共同作用使得原油市场价格的变化更加复杂，这也在一定程度上削弱和限制了OPEC对国际原油价格作用的发挥。

最后，OPEC对国际原油价格的影响不仅仅通过产量变化来反映，OPEC 作为国际石油市场上的一支特殊力量，有关它的任何消息可能都会成为油价变化的重要因素（图4.18）。OPEC确实是国际石油市场的一支重要的影响力量，而且它的影响不仅仅局限于它所取的实际行动，它更大的影响力可能来自它对石油市场主体心理的影响。

图4.18 油价波动与OPEC会议

（据://.biee.org/downloads/conferences/W estonChristiansen%20Paper.pdf）

总之，OPEC自1960年成立以来经历了40多年的风风雨雨，它将来的发展如何不仅与它们自身有关，如它们制定的石油政策是否合理、能否有效地解决自身内部利益冲突、能否有效贯彻产量政策等，还与外界很多它们不能控制的不确定因素有关。虽然OPEC面临的问题很多，特别是外在的和将来的不确定因素对OPEC作用的发挥影响很大。但在当今全球石油价格舞台上，除了主要石油消费国和非OPEC国家的生产行为外，石油期货市场上的金融投机商是对OPEC发难的一支重要力量。自20世纪80年代中期以来，正是期货市场上的这些金融投机商在对欧佩克的油价影响力进行发难。如美国“9·11”后，在短短的12个交易日，价格就从31.05美元/桶的高点急挫至20.70美元/桶，跌幅达10.35美元/桶；9月25日单日的最大跌幅达3.74美元/桶。在此前后，世界石油市场供求关系并没有发生根本性的变化，但是大量投机资金利用市场担心“9·11”后美国经济会加速下滑的心理预期，恶意炒作导致原油价格大幅度波动。根据路透社的消息，从国际石油期货交易市场看，真正的需求量不足市场总量的1/3，其余都是套利者人为造成的“虚拟石油”，估计石油投机资本已经达到5000亿美元以上的规模。因此，期货市场和纯粹的投机商很大程度上左右着价格变动的步伐和幅度。如何解决这些问题是OPEC面临的一个主要任务。

以往OPEC往往是在国际油价暴涨或暴跌之后，才调整其成员国产量以稳定市场。由于增减产量从作出决定到真正实施，中间需要一段时间；往往赶不上变化，使OPEC的政策对市场的调节作用经常大打折扣。伊拉克战争爆发等一系列虽然给国际石油市场和OPEC带来较大冲击，但该组织以此为契机，开始在政策制定上更多地取“未雨绸缪，主动出击”的方针。OPEC会议、印度尼西亚能源和矿产部部长普尔诺莫·尤斯吉安托罗曾经说过，与其在最坏的情况发生后再仓促反应，不如尽早发出信号以取得最好效果。虽然OPEC这种变被动为主动的作法可能对提高OPEC对国际石油市场的影响力有一定帮助，但如果OPEC对石油市场的判断失误有可能加剧国际原油价格的波动。

从上面的研究结果中，我们可以肯定地说OPEC过去和现在在国际石油价格舞台上占有重要地位，而且可以预见将来也将继续发挥作用；但作用大小，能否达到OPEC自己的预期目的，现在还很难预料，我们将拭目以待。

国外油气趋势预测研究现状

这其实是一个均衡国民收入和总供给冲击的问题。

正如20C初的世界石油价格猛涨，原油价格的上涨总供给的减少导致SAS曲线左移势必带来总产出的大幅减少（总产出大大降到社会充分就业产出之下），同时带来的成本推动型通胀，价格水平急剧上升。

可以从两方面分析此时对经济的影响

1如果这时要依靠市场的自行调节。此时人们会取节能措施或寻找替代能源，减少对石油的依赖，油价下降，企业生产成本下降，SAS1右移，回到起初SAS0水平。

但是这是要以经济长期衰退为代价的。

2 主动增加财政支出，扩大总需求，AD右移，总产出回到原先的潜在产出。

但是这是要以高通胀为代价的。

中国原油产量增长趋势预测

一、阶段划分

20世纪早期，就有一些学者对油气未来的发现状况和产量进行了定性的判断，可以视为油气趋势预测的雏形，近100年来，大致经历了个人主观判断阶段(20世纪早期至50年代)、应用数学模型开展定量预测阶段(20世纪60～80年代)和综合预测阶段(20世纪90年代以来)三个时期。

(一)个人主观判断阶段

这一阶段始于20世纪早期，主要是部分地质学家对美国或世界油气状况的主观判断以及对未来的估计。1906年，美国石油地质学家协会第三任、著名的油气专家I.C.怀特曾在白宫的州长会议上就美国的油气作了发言，他估计美国的石油最终可储量为100×108～250×108bbl之间，将在1935～1943年间用尽。1919年，美国地质调查局(USGS)的总地质师DeWhite认为:“(世界)石油生产的高峰将很快过去，很有可能在三年内”。1920年5月，另一位著名的地质学家，美国地质局的总地质师普拉特，对美国的石油最终可储量作了预测，他说:“由于储量不断被出，美国产量的高峰期很快一掠而过，可能是5年，也可能只有3年”，但是实际上，1920～1930年的10年间，美国已生产了70×108bbl石油，另外还增加了剩余可储量64×108bbl。这些著名的石油专家对油气及生产的悲观论断具有很大的主观性和局限性，但也反映了世界油气勘探开发早期由于油气地质规律的认识、技术条件和经济条件的制约，人们对油气蕴藏状况和发现过程的认识比较肤浅。

(二) 应用数学模型开展定量预测阶段

从20 世纪50 年代开始，地质学家们尝试运用数学模型对油气趋势预测进行定量研究。M. K. Hubbert 是美国著名的石油地质学家，他开创了石油峰值理论的模型研究。1949 年，他在 “Science”上发表了文章 “Energy from fossil fuels”，提出了矿物的 “钟型曲线”问题。1956 年，Hubbert 与 USGS 合作，分析并预测了美国的石油生产趋势。其预测结果显示，美国本土的石油生产将在1966 年至11 年达到高峰期，而事实验证了他的预测。Hubbert 于 1962 年利用实际资料拟合逻辑斯谛曲线的方法，得到可以用于预测累积产量和最终可储量的模型，该模型在国外得到广泛应用，并被命名为 Hubbert (哈伯特) 模型。此后，Hubbert 将其模型发展应用于探明可储量的发现规律和最终可量的预测，并应用于北美及其他地区可量的预测，取得了较好的效果。此后，Albert Bartlett，Colin J. Campbell，Cutler J. Cleveland，KennethS. Deffeyes，Richard Duncan 等对哈伯特曲线进行了详尽的分析，并利用哈伯特曲线对世界油气储量和产量的增长趋势开展了预测研究。

其他学者，如 J. J. Arps，M. Mortada，A. E. Smith 等也曾应用概率统计学原理，建立了动态勘探发现模型，并应用于美国最终可量的预测。

此外，得到广泛应用的预测模型还有龚帕兹模型，以及基于概率论和统计学理论的随机模型，如威布尔模型、对数正态分布模型等。

(三) 综合预测阶段

20 世纪 90 年代以后，由于油气在世界经济中发挥着越来越重要的作用，发达国家的、跨国石油公司和一些学术研究机构开展了大量的油气趋势预测的研究。研究的内容越来越广泛，方法手段越来越多样，考虑的因素越来越复杂; 研究的目的也不仅仅局限于学术上的探讨，更多的是为国家或组织、石油公司制定发展战略提供依据。

二、预测模型

从研究方法来看，主要用定性判断和数学模型定量预测，比较常用的模型是哈伯特模型。哈伯特模型是指任何油田的开都遵循一个钟形走势，开始平缓增加，然后急剧上升，到顶点保持平稳，最后急速下滑。

地质学家 Jean Laherrere 在对世界上许多国家的石油储量和产量的增长关系进行了大量研究之后，认为排除政治或其他方面影响，产量的增长曲线将会是储量增长曲线的镜像，产量高峰与储量发现高峰有一种 “滞后对应”的关系。另外，他还研究了Hubbert 曲线对石油产量的预测功能，指出单个的哈伯特曲线可能对美国石油产量这样只有一个高峰形态的情况适用，大多数油气田受石油地质条件、勘探开发技术、经济因素和政策法规的影响，其油气储量和产量往往呈现 “多峰”的特点，需要用多旋回哈伯特模型来拟合与预测。1999年，Al－Jarri和Startzman将单旋回哈伯特模型发展成多旋回哈伯特模型，并在2000年利用多旋回哈伯特模型对世界天然气供应进行了预测。

此外，得到广泛应用的预测模型还有龚帕兹模型，以及基于概率论和统计学理论的随机模型，如威布尔模型、对数正态分布模型等。

三、预测实例

(一)USGS2000年世界石油评价

在USGS2000年世界石油评价中，既预测了待发现的油气量，又用美国本土石油储量增长经验的模拟模型，预测全球油气储量增长潜力。结果表明，世界范围内已探明常规石油可储量为1734×108t，1995～2025年已知油田储量增长1000.1×108t，未发现量为1286.2×108t，总计4020.3×108t。其中中国已探明石油开储量为25.1×108t，已知油田的储量增长26.8×108t，未发现量为20×108t，总计71.9×108t，分别占世界的比例为1.45%、2.68%、1.56%、1.79%。

(二)EIA对世界石油产量预测

美国能源情报署(EIA)根据USGS在2000年对世界常规石油的评价结果，按照USGS世界常规石油3种预测值(2248×109bbl、3003×109bbl和3896×109bbl)，考虑4种世界石油产量的年均增长率(0%、1%、2%、3%)预测了12种结果(图2-1-1)。

图2-1-1 EIA对世界石油产量的预测图(EIA，2000)

(三)石油峰值的研究

石油峰值是指全球石油产量的顶峰，实质上是研究石油枯竭问题。石油峰值理论从一个全新的角度对储量、产量及各作业量进行定性和定量的研究。

目前，全球石油峰值理论的主要观点有四种:一部分地质学家认为会出现在最近的15年;有些学者认为会出现在多年以后，比如Odell认为应该出现在2060年以后;IEA，EIA，Exxon，WETO study，DTI等能源组织或石油公司认为石油峰值不可预见;一些经济学家认为石油峰值不会出现。

对于世界石油的问题，可以分乐观派和悲观派。乐观派主要有美国地质调查局(USGS)、BP公司等代表和石油公司的组织，悲观派主要有石油峰值研究会(ASPO)等代表地质工作者的组织。

乐观派的专家学者认为世界常规油气是丰富的，如果考虑技术进步的因素，更是没有问题。例如，美国地质调查局(USGS)在第16届世界石油大会上公布的《2000年世界油气评价》，世界常规石油最终可储量为4109×108t，比上次预测有了大幅度的增加。USGS的世界能源工程项目主任Thomas Ahlbrand坚持高产稳产概念，不相信即将来临的石油峰值，并举例英国北海油田过去20年中屡次违背钟形曲线式样规律，认为石油时代远没有结束。BP公司的年度统计资料近年来每年公布的石油储比数据都在40年左右。

美国剑桥能源研究协会发表报告称，目前全球还有大约3.74×1012bbl原油剩余，按照目前的消耗量计算，足够人类使用122年。报告还认为，全球石油产量要到2030年才达到顶峰，而顶峰之后石油产量不会骤然下跌，而会经历一个“有起有落”的过程，然后再缓慢减少。报告认为，石油产量将在21世纪下半叶才会出现永久性的下降，而且这个日期有望通过发现新的油田、技术发展、能源储备和利用其他能源来获得推迟。在此之前，石油产量有望维持在一个较高和平稳的水平。

埃克森—美孚等石油公司认为，在常规油气之外，全世界的重油、油砂和页岩油储量大约为7×1012bbl，与常规石油储量大致相当。只要发现其中20%的，就将超过迄今为止全世界1×1012bbl的常规石油产量。例如，加拿大油砂中蕴藏的石油估计多达1750×108bbl，比伊朗或伊拉克的储量还要高。

而悲观派对世界石油前景并不看好。ASPO认为，以BP为代表的石油公司高估了世界石油探明储量。2003年底，BP公布的世界石油探明储量为1148×109bbl，而ASPO估计的数字为780×109bbl，两套数据差异很大。ASPO认为由于石油量是有限的，所以峰值过后，石油产量就会不可避免地下降;具体来说，在100多个石油生产国中超过石油峰值的国家大概有64个，包括美国、俄罗斯、英国、挪威、印度尼西亚等，比如美国的石油峰值大概出现在11年，英国石油峰值大概出现在1999年，世界常规石油产量峰值在2005到2006年到来，而包含常规油、深海油、极地油、重油和天然气液的广义上的石油，其产量峰值年在2010年左右。

根据4.1.2.3小节中对中国的原油产量增长阶段的划分，中国的原油产量目前正处于稳定增长阶段，2005年，中国的原油产量为1.8亿吨，储比为13.4。1999年以来，中国原油产量处于稳定增长阶段，储比年均递减2%。结合5.2.1.1小节中储量增长趋势的预测结果，以及本书建立的考虑储量增长并控制储比的产量预测模型，可以得到在不同的量和储量增长趋势条件下中国原油产量的增长趋势预测。

5.2.2.1 原油可量为157.5亿吨

在157.5亿吨的可量条件下，按照2%的储比递减速度，同时结合新增可储量的增长趋势，中国原油产量预计将在2015年达到产量高峰，之后产量进入递减阶段(图5.6)。储比在2020年降为10，之后保持在10的水平。

若新增可储量在累计探明率达到50%开始递减，则到2017年中国原油产量达到峰值，为2.03亿吨。从2018年起，中国的原油产量开始逐年递减，到2051年将递减至1亿吨。预计到2100年，中国的原油产量为3753万吨。

图5.6 不同新增可储量阶段控制参数下的中国原油产量预测(可量为157.5亿吨)

表5.5统计了在原油可量为157.5亿吨条件下，以50%的累计探明率作为储量增长阶段控制参数的中国原油产量高峰。

表5.5 中国原油可量为157.5亿吨条件下的产量高峰预测

5.2.2.2 原油可量为198亿吨

在198亿吨的可量条件下，按照2%的储比递减速度，同时结合新增可储量的增长趋势，中国原油产量预计将在2020年达到高峰，之后产量进入递减阶段(图5.7)。储比在2020年降为10，之后保持在10的水平。

若新增可储量在累计探明率达到50%开始递减，则到2020年中国原油产量达到峰值，为2.20亿吨。从2021年起，中国的原油产量开始逐年递减，到2069年递减至1亿吨。预计到2100年，中国的原油产量为5381万吨。

表5.6统计了在原油可量为198亿吨条件下，以50%的累计探明率作为储量增长阶段控制参数的中国原油产量高峰。

图5.7 不同新增可储量阶段控制参数下的中国原油产量预测(可量为198亿吨)

表5.6 中国原油可量为198亿吨条件下的产量高峰预测

5.2.2.3 原油可量为263.7亿吨

在263.7亿吨的可量条件下，按照2%的储比递减速度，同时结合新增可储量的增长趋势，中国原油产量预计将在2039年达到高峰，之后产量进入递减阶段(图5.8)。储比在2020年降为10，之后保持在10的水平。

若新增可储量在累计探明率达到50%开始递减，则到2039年中国原油产量达到峰值，为2.42亿吨。从2040年起，中国的原油产量开始逐年递减，到2094年递减至1亿吨。预计到2100年，中国的原油产量为8902万吨。

图5.8 不同新增可储量阶段控制参数下的中国原油产量预测(可量为263.7亿吨)

表5.7统计了在原油可量为263.7亿吨条件下，以50%的累计探明率作为储量增长阶段控制参数的中国原油产量高峰。

表5.7 中国原油可量为263.7亿吨条件下的产量高峰预测