1、成品油價格與家庭汽車的關系研究摘要本文要求建立合理的評價及預測模型，對影響我國農村農業發展因素進行評價，以及對我國未來農業發展做出預測。第一問，針對2015年中國成品油價格情況的預測，首先從眾多指標中選取了進出口量、原油消費量、石油生產量、對外依存度和國際原油價格六種指標作為影響成品油價格的主要因素。在多指標綜合評價中,采用了基于灰色關聯度的權重賦值法對指標進行排序，說明各指標因素對因變量的影響，得出各因素的灰色關聯度分別為：0.8178，0.7725，0.7657，0.7637，0.9583，0.8835在2015年中國成品油價格情況預測中，對六種影響因素和因變量進行了多元統計分析，擬合出了

2、多元線性回歸方程。 方法年份國內成品油價格（美元/桶）灰色預測多元回歸殘差均值2013118.70121.73-3.03120.222014135.10132.352.75133.722015153.70143.779.93148.73再利用灰色預測得出各因素未來六年的數據，將2015年的各因素指標帶入回歸方程，最后將結果與灰色預測模型得出的我國成品油價格作對比，分析殘差值并取均值得出最終結果。第二問，針對要求建立的家庭汽車數量增長模型，預測2020年家庭汽車的發展前景，從西安信息網查詢到了2000年到2012年的西安家庭汽車的擁有量，由西安市家庭汽車與年份顯著的線性關系建立了時間序列模型，并

3、對家庭汽車擁有量進行了預測。同樣利用時間序列模型對國內成品油價格也做了相應預測。最后采用一元多次回歸擬合模型，由擬合圖像的斜率說明了國內成品油價格的增長對家庭汽車擁有量增長率具有阻滯作用。 第三問，針對國外成品油定價因素，選取了與中國國情相符的幾項指標，建立了基于神經網絡的非線性多元回歸模型，利用我國前十年的因素指標數據和對應的國內成品油定價對神經網絡進行訓練，訓練得出的神經網絡即可用來進行非線性多元回歸分析，這個基于神經網絡的非線性多元回歸模型即為我國的成品油定價模型。 第四問，通過以上模型的建立與求解可以了解到，我國成品油價格受到來自內外的不同因素的影響，通過學習分析國外先進定價機制，結合

4、以上模型的分析結果同我國現階段石油產業狀況以及國家相關規劃，擬寫了對于中國成品油定價機制的建議。關鍵詞： 灰色關聯度 灰色預測 多元線性回歸 時間序列 一元多次回歸 BP神經網絡 非線性多元回歸模型1、問題重述1.1 問題背景 隨著石油行業改革的深化，我國成品油零售市場和批發市場將逐漸放開，成品油定價機制正處于向市場指導價轉變的改革階段。改革石油價格形成機制有利于促進石油企業加快建立現代企業制度，提高參與國際市場競爭能力。近兩年的這幾次成品油價格上調就是為了與國際市場接軌作努力，實際上反映了我國石油行業正逐步由計劃走向市場，將對國內的石油企業產生重要影響。成品油價格受多方面因素影響，這些因素既

5、有宏觀的也有微觀的，既有定性也有定量的。如國際市場原油與成品油價格，國家成品油的儲備政策，石化企業成品油生產數量等。這些因素之間的關系也錯綜復雜，有些相互交叉，互為關聯。找出影響成品油價格的重要因素，分析它們之間的關系，才能確定出科學合理的、具有競爭力的成品油價格，企業才能健康穩定地發展。從影響因素是否可以量化，可以把影響成品油因素分為兩大類：定性因素和定量因素.定性因素主要包括國際政策性因素和國家政策性因素。隨著汽車行業的興起，汽車越來越成為百姓生活必需品，然而節節攀升的油價給人們的生活消費帶來了負面影響。請你就某個城市，搜集家庭汽車、影響成品油價格因素等實際數據（標出來源），對以下問題建立

6、數學模型，并回答問題。1.2 需要解決的問題1、分析影響中國成品油價格的因素，建立數學模型，并預測到2015年中國成品油價格情況。2、對家庭汽車數量的增長給出數學模型，并預測到2020年家庭汽車的發展前景，說明成品油價格對家庭汽車增長的影響。3、分析國外成品油價格的定價因素，給出一份適合中國國情的成品油定價模型。4、根據你所建立的模型，給國家發改委提出中國成品油定價機制的建議。2、模型假設及名詞解釋2.1 模型假設1、假設不考慮對成品油影響較小的因素，如成品油走私、替代能源；2、假設未來三年稅率穩定；3、假設成品油價格是全國統一價；4、假設國際油價波動不大；5、假設國內經濟市場穩健增長。3、符

7、號說明：初始值：數值的標準化：相關系數：關聯度：回歸方程：主要指標：隱含層激活值：隱含層輸入值：輸出層激活值：輸出層輸出值：偏差：輸出層權值：輸入層權值注：其余符號已在文中說明4、問題一模型分析、建立與求解4.1 問題一模型的分析此問要求找出影響中國成品油價格的因素，并建立合適的數學模型，預測2015年中國成品油價格情況。成品油價格受多方面因素影響，這些因素既有宏觀的也有微觀的，既有定性也有定量的。為更好的從定量角度對問題進行分析，從眾多指標中選取了進出口量、原油消費量、石油生產量、對外依存度和國際原油價格六種指標作為影響成品油價格的主要因素。在多指標綜合評價中, 確定指標權重的方法主要有主觀

8、賦權法和客觀賦權法。主觀賦權法主觀上對各指標的重視程度來決定權重的方法; 客觀賦權法根據各指標的聯系程度或各指標所提供的信息量來決定指標的權重。為了避免主觀賦權法對指標影響的臆斷性，問題一中首先采用了客觀賦值方法中的基于灰色關聯度的權重賦值法對指標進行排序，說明各指標因素對因變量的影響。為更好的預測2015年中國成品油價格情況，對六種影響因素和因變量進行了多元統計分析，擬合出了多元線性回歸方程。再利用灰色預測得出各因素未來六年的數據，最后將2015年的各因素指標帶入回歸方程，即可得出2015年中國成品油價格情況，與灰色預測 模型得出的我國成品油總產量作對比，得出殘差值并用平均值作為最終結果。4

9、.2問題一模型的準備從影響中國成品油價格多重因素入手，確立了六個代表性的定量指標：進出口量、原油消費量、石油生產量、對外依存度和國際原油價格，因變量利用國內各種成品油歷年價格均值來代替。在中國2012年統計年鑒中提取了2000年到2012年的六種因素作為原始數據進行統計分析，原始數據表格如附表一所示。4.3問題一模型的建立基于灰色關聯度的權重賦值模型建立1、灰色關聯度分析方法基本原理基本上灰色關聯度分析是依據各因素數列曲線形狀的接近程度做發展態勢的分析。灰色關聯度分析的意義是指在系統發展過程中，如果兩個因素變化的態勢是一致的，即同步變化程度較高，則可以認為兩者關聯較大；反之，則兩者關聯度較小。

10、因此，灰色關聯度分析對于一個系統發展變化態勢提供了量化的度量，非常適合動態(Dynamic)的歷程分析。2、 灰色關聯度分析方法的步驟灰色系統理論提出了灰色關聯度的概念，它是提系統中兩個因素關聯性大小的量度，關聯度的大小直接反映系統中的各因素對目標值的影響程度。運用灰色關聯分析法進行因素分析的一般步驟為：(1) 建立參考數列和比較數列參考數列 ： 比較數列記為：(2) 對各類列進行處置化處理 (3) 求相關系數 式中：為分辨系數，一般取0.5。繼比較數列的第個元素與參考數列的第個元素的關聯系數。(4) 求解關聯度 為比較數列與參考數列的關聯度。(5) 相關聯序就是依據關聯度排出個因素對目標值的

11、影響大小順序。 4.3.2基于灰色模型的建立1、根據六項原始指標的十三年數據，建立時間序列 （4.1） 2、通過將原始數據進行一次累加生成新序列： （4.2）3、建立模型相應的微分方程為： （4.3）其中： 稱為發展灰數； 稱為內生控制灰數。設為待估參數向量， 可利用最小二乘法求解。解得： （4.4）求解微分方程，即可得預測模型： （4.5）設原始序列為嚴格的指數序列，即 （4.6）則該序列進行一次累加生成序列為： （4.7）由傳統模型建模方法可得：經過以上矩陣推導可得： （4.8）此處利用公式（4.8）可得： （4.9）無偏模型最終擬合預測方程為： （4.0） 基于多元線性回歸模型的建立1、

12、多元線性回歸模型基本原理一元線性回歸是一個主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，在現實問題研究中，因變量的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，這就是多元回歸亦稱多重回歸。當多個自變量與因變量之間是線性關系時，所進行的回歸分析就是多元性回歸。 設國內成品油價格為因變量，為自變量，并且自變量與因變量之間為線性關系時，則多元線性回歸模型為：建立多元性回歸模型時，為了保證回歸模型具有優良的解釋能力和預測效果，應首先注意自變量的選擇，其準則是：(1)自變量對因變量必須有顯著的影響，并呈密切的線性相關；(2)自變量與因變量之間的線性相關必須是

13、真實的，而不是形式上的；(3)自變量之彰應具有一定的互斥性，即自變量之間的相關程度不應高于自變量與因變量之因的相關程度；(4)自變量應具有完整的統計數據，其預測值容易確定。2、多元線性回歸模型求解步驟(1)對變量進行相關性分析，保留相關性較大的指標；(2)利用SPSS對每項作物年產量和以上指標進行線性擬合；(3)根據相關參數列出多元線性回歸方程；4.4問題一模型的求解基于灰色關聯度的權重賦值模型求解將六列指標數列與參考數列即我國成品油價格數列做灰色關聯度分析，得出相關系數后，再求解灰色關聯度如下所示： 0.8178，0.7725，0.7657，0.7637，0.9583，0.8835 再依據各

14、因素關聯度進行權重賦值，繪制灰色關聯度排名表如表4-1所示。表4-1 灰色關聯度權重賦值排名表 方法因素灰色關聯度權重排名進口量0.81783出口量0.77254原油消費量0.76575石油生產量0.76376對外依存度0.95831國際原油價0.88352由上表可知，各因素指標同我國成品油價格灰色關聯度相關性較好，從灰色關聯度的大小可知，我國的對外依存度在成品油價格的波動中起有著最大影響，其次影響較大的是國際原油價格，再次是我國石油進口量。在日常生活中，對外依存度的大小直接決定了我國是石油進口費用占自產費用的比重，而往往石油進口費用都是較高的，所以可見對外依存度對我國成品油價格影響之大，從另

15、一方面說明了因素權重排名的合理性。4.4.2基于灰色模型的求解 對于六種指標因素和因變量利用灰色預測軟件中的灰色預測方法進行2013年到2015年三年數據的預測。預測結果如表4-2所示。表4-2 六種因素指標同因變量的三年預測數據年份進口量出口量原油消耗量石油生產量對外依存度國際原油價格成品油價格201332502.07516.147080.620667.354.893.9118.7201436391.5504.948409.520800.855.893.9135.1201540746.5494.349775.920935.156.993.9153.7基于多元線性回歸模型的求解利用spss軟件

16、對六種因素及因變量做多元線性回歸分析，分析結果如附表三所示，可以得出六種因素同因變量關系的多元線性回歸方程： 再將表4-2第二至六列的數據帶入多元線性回歸方程，得出因變量基于多元線性回歸的未來三年的數據分別是121.73,132.35,143.76美元/桶。兩種預測方法的比較 根據以上兩種預測方法，得出相應的成品油價格如表4-3所示。表4-3兩種方法的預測值 方法年份國內成品油價格灰色預測多元回歸殘差均值2013118.7121.732-3.03157120.21582014135.1132.3492.75128133.72442015153.7143.7689.93245148.7338 由

17、上表的殘差值可知，兩種預測模型的預測結果相差不大，有較大信服力，可以看出，我國成品油價格在未來三年還會保持增長。為減少預測值的誤差，采用去兩種預測方法平均值的做法，得出我國成品油未來三年預測的最終值分別為120.2158，133.7244，148.7338美元/桶。5、問題二模型分析、建立與求解5.1問題二模型的分析 此問要求建立家庭汽車數量的增長模型，預測2020年家庭汽車的發展前景，并說明成品油價格對家庭汽車增長的影響。從西安信息網查詢到的2000年到2012年的西安家庭汽車的擁有量，由西安市家庭汽車與年份顯著的線性關系建立了時間序列模型對家庭汽車擁有量進行了預測。同樣利用時間序列模型對國

18、內成品油價格也做了相應預測，得出后八年數據。為了更好地說明成品油價格對家庭汽車的影響，采用一元多次回歸擬合模型，依據分析數據中的R指標來判定擬合程度，從而說明國內成品油價格對家庭汽車擁有量具有顯著影響。5.2問題二模型的建立 在2012年西安信息網查詢中，提取了2000年到2012年的西安家庭汽車的擁有量作為原始數據，見附表四所示?；跁r間預測模型的建立時間序列預測技術就是通過對預測目標自身時間序列的處理，來研究其變化趨勢的。一個時間序列往往是以下幾類變化形式的疊加或耦合。(1)長期趨勢變動。它是指時間序列朝著一定的方向持續上升或下降，或停留在某一水平上的傾向，它反映了客觀事物的主要變化趨勢。

19、(2)季節變動。(3)循環變動。通常是指周期為一年以上，由非季節因素引起的漲落起伏波形相似的波動。(4)不規則變動。通常它分為突然變動和隨機變動。通常用表示長期趨勢項，表示季節變動趨勢項，表示循環變動趨勢項，表示隨機干擾項。如果在預測時間范圍以內，無突然變動且隨機變動的方差較小，并且有理由認為過去和現在的演變趨勢將繼續發展到未來時，可用一些經驗方法進行預測。一般說來歷史數據對未來值的影響是隨時間間隔的增長而遞減的。所以，更切合實際的方法應是對各期觀測值依時間順序進行加權平均作為預測值。指數平滑法可滿足這一要求，而且具有簡單的遞推形式。設觀測序列為，為加權系數，一次指數平滑公式為：假定歷史序列無

20、限長，則有上式表明是全部歷史數據的加權平均，加權系數分別為；顯然有 由于加權系數序列呈指數函數衰減，加權平均又能消除或減弱隨機干擾的影響，所以稱為一次指數平滑，類似地，二次指數平滑公式為：同理，三次指數平滑公式為： 一般次指數平滑公式為： 利用指數平滑公式可以建立指數平滑預測模型。原則上說，不管序列的基本趨勢多么復雜，總可以利用高次指數平滑公式建立一個逼近很好的模型，但計算量很大。因為通過散點圖得知了影響因素呈線性趨勢，為了更好的預測出2020年的國內成品油價格以及家庭汽車擁有量，可以利用線性趨勢預測模型Brown單系數線性平滑預測（二次指數平滑預測） ，其中，5.3問題二模型的求解時間序列模

21、型的求解在此，僅以西安家庭汽車擁有量為例預測出2020年的相應指標過程作詳細闡述。1、利用spss軟件對2000年到2012年西安家庭汽車擁有量的模型進行擬合檢驗，所建立的模型為三階差分模型，具有較好平穩性，所得擬合度數值如表5-1所示。表5-1 模型擬合度檢驗擬合統計量均值SE最小值最大值百分位5102550759095平穩的 R 方.8020.802.802.802.802.802.802.802.802.802R 方.9940.994.994.994.994.994.994.994.994.994正態化的 BIC2.31802.3182.3182.3182.3182.3182.3182.

22、3182.3182.318由表5-1可知，該擬合模型的R方較大且正態化的BIC數值較小，說明該模型的擬合度較小。2、利用時間序列預測出2013年至2020年的西安私人轎車擁有量如表5-2所示。表5-2 2013年至2020年的西安私人轎車擁有量年份20132014201520162017201820192020西安私人轎車擁有量（萬輛）103.4 125.1 150.6 179.2 211.8 248.2 288.9 333.9同時我們可以得到先轎車擁有量的自相關系數的圖形（ACF）和偏自相關系數（PACF），如圖5-3所示。圖5-3自相關系數（ACF）和偏自相關系數（PACF）的圖形由ACF

23、圖可以看出，該時間序列的自相關系數呈負指數收斂到零，其衰減速的較快是平穩時間序列。由PACF圖該時間序列的偏相關系數在各滯后期均處于置信區間之內，說明該時間序列不具有周期性，是平穩時間序列。同理，可以得到成品油價格未來八年的數據表5-4所示。表5-4 2013年至2020年的國內成品油價格年份20132014201520162017201820192020成品油價格（美元/桶）105.2 108.1 111.8 114.6 117.1 119.2 120.8 122.0 由上表可以看出，油價的波動較為平穩，預測結果較為合理。一元多次回歸模型的求解將2013年到2020年國內成品油價格作為自變量

24、，西安私有家庭汽車數量作為因變量，利用spss軟件對數據進行一元多次擬合，擬合結果如表5-5所示。表5-5 一元多次回歸擬合系數階數未標準化系數標準化系數tSig.B標準誤差Beta12.8784.0612.2363.1710.006-0.4630.424-1.821-1.0930.2900.0060.0130.5080.4960.626常數-1.99610.5600-0.1890.852由上表可以得到因變量與自變量的一元多次回歸擬合方程:依據擬合模型方程，繪制一元多次擬合曲線如下： 由圖像可知一元三次模型擬合度最佳，但該圖像的斜率有明顯減小趨勢，因此可以推斷成品油價格的增長會使家庭汽車的增長

25、率有所下降，但家庭汽車的總體數量是呈上升趨勢的。6、問題三模型分析、建立與求解6.1 問題三模型的分析問題三要求針對國外成品油定價因素，給出一份適合中國國情的成品油定價模型。從國外定價模型的眾多定價因素中選取了與相符中國國情的五項指標：原油消費量、石油生產量、對外依存度、國際原油價格、CPI（消費價格指數），建立了基于神經網絡的非線性多元回歸模型，首先利用我國2000年到2010年的因素指標數據和對應的國內成品油定價對神經網絡進行訓練，通過多次訓練，使所建立的神經網絡中的權重數值穩定下來，訓練得出的神經網絡即可用來進行非線性多元回歸分析。當需要對我國成品油價格進行定價的時候，只需要首先獲取當年

26、這五項指標數據，將指標數據帶入之前的神經網絡回歸模型即可得出定價。這個基于神經網絡的非線性多元回歸模型即為我國的成品油定價模型。6.2問題三模型的建立 基于神經網絡的非線性多元回歸模型的建立BP 算法屬于算法, 是一種監督式的學習算法。其主要思想是: 對于M 個輸入學習樣本, 已知與其對應的輸出樣本。學習的目的是用網絡的實際輸出與目標量之間的誤差來修改其權值, 使實際與期望盡可能地接近, 即使網絡輸出層的誤差平方和達到最小, 他是通過連續不斷地在相對于誤差函數斜率下降的方向上計算網絡權值和偏差的變化而逐漸逼近目標的。每一次權值和偏差的變化都與網絡誤差的影響成正比, 并以反向傳播的方式傳遞到每一

27、層。圖6-1 三層網絡模型BP 算法由2 部分組成: 信息的正向傳遞與誤差的反向傳播。在正向傳遞過程中輸入信息從輸入層經隱含層逐層計算傳向輸出層, 每一層神經元的輸出作用于下一層神經元的輸入。如果輸出層沒有得到期望的輸出, 則計算輸出層的誤差變化值, 然后轉向反向傳播, 通過網絡將誤差信號沿原來的連接通路反傳回來修改各層的權值直至達到期望目標。(1)輸入模式正向傳播隱含層各個神經元的激活值為： (6.1)隱含層各神經元的輸出值: (6.2)同理輸出層各神經元的激活值: (6.3)輸出層各神經元的實際輸出值: (6.4)(2)輸出誤差的反向傳播網絡的希望輸出與實際輸出的偏差為: (6.5)采用平

28、方和誤差進行計算: (6.6)輸出層各神經元的輸出誤差: (6.7) 隱含層各神經元的輸出誤差: (6.8)修正權值: (6.9)6.3問題三模型的求解基于神經網絡的非線性多元回歸模型 我國2000年到2010年的因素指標數據求解BP神經網絡的matlab相關程序見附表五所示。7、問題四的分析 通過以上模型的建立與求解可以了解到，我國成品油價格受到來自內外的不同因素的影響，結合以上模型的分析結果同我國現階段石油產業狀況以及國家相關規劃，擬寫了對于中國成品油定價機制的建議： 對于中國成品油定價機制的建議尊敬的國家發改委各位領導：國內成品油定價機制是當前人們關注的社會話題之一。事關國計民生，我國的

29、成品油定價機制改革不斷地深化，1998年6月開始，我國的成品油定價機制改革開始嘗試與國際有限接軌，但由于沒有真正實行市場化，成品油價格一直由國家調控的局面沒有根本改變。認真研究成品油定價機制改革的基本原則，對于順利推進成品油定價機制改革，具有重要的經濟社會意義。一、防止利潤流失要提高成品油市場的定價效率，在成品油價格機制改革中，要堅持防止利潤流失的原則。由于國際成品油價格劇烈波動，現行的國內成品油價格形成機制具有顯著的時滯性，這必然導致國際油價向國內價格的傳導效應滯后，使得國內外成品油價格水平出現了時間差；國內成品油價格與國際成品油價格掛鉤聯動過于簡單透明，再加上顯著的滯后效應，為市場投機提供

30、了可乘之機，造成煉油行業的利潤減少及成本增加。二、借鑒國際油價市場化經驗成品油價格形成機制改革，要從我國實際情況出發，認真借鑒其他國家成品油定價機制和市場化改革的經驗，由政府管制價格有步驟的轉向市場化定價機制，建設我國的石油儲備體系和石油期貨市場。三、定價機制改革應循序漸進成品油價格的市場化，并不是可以一蹴而就的，這需要一個相當長的過程。我國是石油生產大國，而且國內對石油的需求增長強勁，需要大量石油資源補充。2006-2010年，我國原油表觀消費量年均增幅高達8，比十一五計劃時期平均增幅擴大了1.7個百分點。 石油消費量首破突破4億噸，達到439億噸，我國原油表觀消費量則達到4.9億噸，我國己

31、成為國際第二大石油消費國和進口國。因此，成品油定價機制的市場化改革要考慮國家利益、市場穩定、居民的承受力以及保護和發展我國石油產業等多重因素。只有建立一個成熟穩定的成品油市場，成品油的市場績效才可以得到健康穩定的提高。四、協調相關行業的發展要提高成品油市場的效率，在成品油定價機制改革中，要協調各個能源行業的發展，統一考慮各個能源行業的市場化改革進程，在價格機制、產業組織、資源配置等方面形成相互促進、相互協調的關系。五、增加中國成品油定價機制在國際市場上話語權由于我國石油期貨市場尚不完善，無法將國內石油市場的變化通過價格信號傳遞到國際市場，參與影響國際油價的形成過程，只能被動接受國際油價的波動。

32、成品油定價機制改革要考慮逐步增加我國在國際市場上話語權的原則，國有石油公司應力爭在國際石油市場的采購價格和采購規模上取得更大的主動權和發言權。六、加強企業管理，降本增效為提高成品油的市場效率，應該發揮國有企業和民營企業的自身調節機制，推動技術進步，降本增效，減支增收。隨著跨國石油巨頭加緊進入中國石油領域，中外石油企業的競爭日益激烈，這將給中國的國有石油企業、民營石油企業帶來競爭的壓力，有助于提高國有企業、民營企業的自身管理水平和對外的服務水平，有利于成品油市場效率的提高。中國國有企業和民營企業應該在這場日益激烈的競爭中采取各種措施，加強企業內部管理，降本增效。在非石油生產方面，國有石油企業可以

33、考慮與其他行業、企業進行合資合作。要選擇管理水平高、競爭力強的企業作為合作對象，合作模式可以是石油國企出資本、出人力、出場地、出房屋，對方出管理人才、技術人才和管理經驗。七、合理配置各種資源我國作為石油消費的大國，在成品油批發市場開放后，多種渠道的石油資源都進入市場，通過市場機制合理配置資源。成品油定價機制改革不僅要參照國際上的成品油價格，而且要體現國內消費結構和國內市場供求關系。要通過各種石油主體的經營業務，以及國內和國際期貨市場的有機結合，合理配置資源，把國內市場上的價格風險盡可能多地釋放到國際市場中，以達到提高成品油市場效率的目的。八、促進企業競爭合作在成品油定價機制市場化的過程中，要注

34、意一個原則，即改革應該促進企業問的競爭與合作。所謂合作競爭或者合作戰略，是指一個企業為對抗某個或某些比自身強大的競爭對手，憑借自身的競爭優勢，與一些同類企業及相關企業合作起來以增強競爭力而采取的一種競爭戰略。合作競爭可以分為三種，一是與同類企業合作，即與部分競爭對手合作，合作對抗其他競爭對手；二是與相關企業合作，共同對抗競爭對手；三是與不相關企業的合作。隨著我國加入WTO，國有企業面臨國外石化產品的越來越大的沖擊。為了迎接挑戰，國有企業必須努力提高產品競爭力，而提高產品競爭力的核心就是降低產品價格。實施合作競爭，首先要看一看國有企業的競爭優勢是什么?國有企業的優勢是國有企業的壟斷市場優勢，國有

35、企業應該在國有企業的壟斷市場優勢上做文章，以這種優勢為資本謀求對外合作競爭。若干年后，這種壟斷市場優勢可能會受到削弱，甚至是比較嚴重地削弱。國有企業的市場可能要被國外的競爭對手奪取一部分，國有企業僅僅靠自身的力量難以保住其市場份額，因此，國有企業可以考慮采取合作發展戰略。利用國有企業現有的市場優勢，選擇一個或幾個合作對象進行合作，共同保衛這個市場，共同分享這個市場。由于壟斷市場優勢不會長久，因此，憑借這種優勢去合作是有時間性的。利用國有企業的市場優勢，以及跨國公司進入中國成品油市場的壁壘，國有企業應主動尋求合作。石油企業通過與跨國公司的合作，可以獲得政府政策上的優惠，比如，政府給予合作企業成品

36、油價格的更大浮動權限?？梢蕴岣哔Y源的利用效率，改善成品油市場的定價效率。因此，石油企業通過與同類或相關企業的聯合發展與競爭，可以降低成本，增加企業競爭力，提高成品油行業的市場定價效率。九、注重公平和效率在成品油定價機制改革中，要注意公平原則。政府在進行成品油定價機制改革的過程中，要制定石油綜合配套調價政策，要有相應的綜合配套調價措施，兼顧公平。在成品油價格慈寧宮成績之改革過程中，還應關注市場運行效率。我國石油市場現已形成國有企業、跨國公司、民營企業三足鼎立的競爭格局，這將有利于提高成品油市場的運作效率。但是，由于成品油批發渠道被中石化、中石油壟斷，跨國企業不得不采取合資的方式進行銷售。這就需要

37、在改制過程中，進一步放開成品油的批發渠道，增加市場競爭，進一步提高成品油市場的運作效率，提高成品油市場的運行效率。我國成品油定價機制改革，還要考慮兩個重要因素：一是必須考慮目前國際油價的確定機制因素。國際油價是如何形成的，主要由幾大國際產油區的供求來決定，我國在進行成品油定價機制改革時要考慮國際定價機制，并與之接軌。二是要考慮石油的戰略地位因素。除了從經濟方面考慮，還要從國家戰略安全角度，考慮定價機制的改革問題。石油問題已經成為關乎我國經濟社會安全的重大戰略問題。政府為了我國經濟社會發展的戰略安全，不可能放松對成品油價格的控制或監管，因此，我國的成品油定價機制改革不可能走向完全市場化。綜上所述

38、，由于我國的成品油市場關乎國計民生和國家戰略利益，認真研究我國成品油定價機制改革的基本原則，對于推進成品油定價機制改革，具有重要的經濟社會意義。 報告人：××× 時間：×年×月×日8、模型評價8.1 模型的優點(1)模型一首先用灰色關聯求出各主要指標與成品油價的關聯系數，然后用灰色預測模型預測出2013年到2015年的各主要指標的預測值，利用多元線性回歸出成品油與各主要指標的多元線性方程，得出2013年到2015年的成品油價格，再跟灰色預測的成品油價格進行比較，得到的殘差較小，所以模型建立的比較理想；(2)模型二我們建立了非平穩時間序

39、列模型，通過模型的預測我們得到了2013年到2020年西安市家庭汽車數量和成品油價格，然后通過一元線性多元回歸，我們擬合得到了家庭汽車數與成品油價格的關系方程并畫出了方程的擬合圖，可以得到家庭汽車與成品油成正相關；(3)模型三通過分析國外成品油定價的因素，我們通過訓練BP神經網絡得到了我國的成品油定價模型，誤差較小，模型較為合理；(4)我們根據所建立的模型，得到了成品油價與各主要指標的關系，向國家發改委寫了較為詳細的建議。8.2 模型的不足(1)本文在建立模型過程中沒有考慮到我國成品油價與國際油價的遲滯性；(2)本文沒有考慮到政治因素對成品油價的影響；參考文獻1 姜啟源，謝金星，葉俊，數學模型

40、（第四版），北京：高等教育出版社，2011。2 李德宜，李明，數學建模，北京：科學出版社，2009。3 吳孟達，成禮智，吳翊，毛紫陽，王丹，數學建模教程，北京：高等教育出版社，2011。4 韓中庚，數學建模方法及其應用（第二版），北京：高等教育出版社，2009。5羅黨，劉思峰，黨耀國，灰色模型GM（1,1）優化，南京航空航天大學經濟與管理學2003。6 國家統計局年鑒2002-2012，。7 N.L鮑爾斯，等。精算數學M.上海：上?？萍汲霭嫔纾?9968全國統計信息網，全國統計年鑒-20082012，/2007/tjsj/tjsj.asp?lbbm=1，2011-9-10.附錄附表一：六項指標

41、及因變量的原始數據年份進口量（萬噸）出口量（萬噸）原油消費量（萬噸）石油生產量（萬噸）對外依存度（%）國際原油價（美元/桶）成品油價格（美元/桶）200070271031.021706.8316262.0233.7626.818.3620016026755.024299.7416463.4630.7619.8419.4520026941766.026238.8116751.3932.8131.229.820039102813.327800.0317126.283632.5230.11200412272549.229259.4617587.334443.4541.05200512681806.7

42、30893.1318135.2942.961.0470.12200614517633.732977.0818476.574761.0577.792007163117389.035210.2118631.8347.296.6677.79200817888.5423.836234.7319043.0749.844.6104.82200920365.3507.339123.2218948.9651.397.6265.22201023642.4537.143245.1520301.451.991.3882.7201125139.5568.344663.4320345.4652.699.06100.79

43、201229437.7512.845728.520563.653.991.498.54附表二：灰色關聯度matlab編程clear,clcx=7027,1031,21706.830,16262.020,33.7600,26.8000; 6026,755,24299.7437200,16463.46000,30.76,19.840; 6941,766,26238.808460,16751.39,32.810,31.2; 9102,813.300,27800.03435,17126.28,36,32.520; 12272,549.200,29259.46149,17587.330,44,43.45; 12681,806.70,30893.130,18135.290,42.90,61.04; 14517,633.70,32977.080,18476.57,47,61.05; 163117,389,35210.210,18631.830,47.20,96.66; 17888.50,423.80,36234.730,19043.07,49