2012年石油价格是多少_2012年石油价格预测

1.2012年中国的石油有多少吨?

2.油气需求量变化趋势预测

3.海外石油投资项目实物期权经济评价方法研究

4.油气供应量变化趋势预测

江西地区昨天的液化气提货价(液化气站汽槽库提价)：

公司/地区 类别 上周均价 7月29日 7月30日 7月31日 8月1日 8月2日 涨

九江石化 国产气 6400 6300 6300 6350 6450 6450 0

九江地区 国产气 6350 6350 6250 6300 6400 6400 0

安庆石化 国产气 6650 6500 6500 6580 6700 6760 60

15公斤瓶装液化气合理零售价应该为108元，你那个地方实际零售价在115-118元/瓶。

我说的可是不掺混二甲醚和其它乱七八糟东西的标准液化气价格。如果掺入混乱七八糟的东西，每瓶价格90元都可能。

2012年中国的石油有多少吨?

国家发展和改革委员会昨天发出通知，自日零时2月8日汽，柴油价格每吨300元。的零售价格增加了0.22元和0.26元，90＃汽油和0＃柴油（全国平均）每升分别计算。

受此影响，广东省物价局昨晚宣布，根据国家成品油价格形成机制，结合近一段时期，在国际石油市场的变化，国家发展和改革委员会已决定提高国内成品油自上午12时00分2月8日，2012年价格，即在现行价格的基础上，汽油和柴油每吨300元。根据国家有关规定，广东省物价局发达的广东省成品油最高销售价格调整。成品油价格调整后，该国Ⅱ标准90号汽油每升，6.元，0.22元增加，93号汽油7.50元每升上调0.23元，8.13元每升号汽油0.26元，0号柴油增加0.26元至7.30元国Ⅲ标准90号汽油每升，7.17元，0.22元增加，93号汽油每公升，7.73元，0.24元增加8.37元每升，号汽油每升提高0.26元，0号柴油7.51元每升，提高0.26元的粤Ⅳ标准的90升的汽油7.32元，93号汽油每公升，7.89元，0.24元增加每公升汽油8.54元，0.26元增加0.22元提高。

油气需求量变化趋势预测

中国石油经济技术研究院报告显示，2011年国内石油表观消费量为4.7亿吨，同比增长4.5%，低于近10年7.1%的平均增速。全年原油表观消费量估计在4.54亿吨，同比增长3.4%。2012年我国石油需求将继续保持增长态势，预计全年石油表观消费量接近5亿吨，比上年增长5%。

海外石油投资项目实物期权经济评价方法研究

1.石油需求量未来变化趋势预测

根据BP公司2013年的能源统计报告，从中可以得到从1980年至2010年间中国石油消费量值见表4-16。

表4-16 中国石油历年消费量统计　单位：106t

数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013 和中国国土综合统计。

将表4-16数据做散点图，见图4-9。可见，1980年至2012年间的消费量的变化趋势基本呈现指数变化规律性，所以可以使用回归预测模型。

图4-9 中国历年石油消费量散点图

利用SPSS 19.0软件，将表4-20中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次和复合函数的回归模型。而二次回归的可决系数R2=0.996；单因素方差分析时F=3566.08很大，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国石油消费量1980年至2012年间的回归预测模型见公式（4—8）。

y=0.43x2－2.261x+87.281。（4—8）

而且， ＝3.3158。

所以可以使用预测模型公式（4—8）进行中国石油消费量的回归预测。预测结果见表4-17。

使用灰色预测方法，中国石油的生产量符合“灰因白果律”的灰色预测。本次预测的X(0)（1）即为1980年的消费量值，即 (1)＝85.4；t为1取到33的整数。可得GM（1，1）预测模型公式（4—9）。

中国油气战略储备研究

检验计算，平均相对残差值为0.0056，小于0.05。

后验差检验计算结果显示C＝0.086＜0.35。

小误差概率检验计算P消费量＝0.9944＞0.95。

说明中国石油消费量的G M（1，1）模型公式（4—9）精度为一级。用此模型进行预测计算结果见表4-17。

表4-17 中国石油消费量预测值　单位：106t

由表4-17可见，中国的石油消费量到2015年将达到（563.1～584.4）×106t，2020年增至（717.4～800.4）×106t。

2.天然气消费量未来变化趋势预测

根据BP公司2013年的世界能源报告公布的数据（表4-18）做散点图（图4-10）可以看出，中国天然气需求变化趋势规律性较强，使用回归手段进行预测即可。

表4-18 中国天然气历年消费量统计　单位：109m3

数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013。

利用SPSS 19.0 软件，将表4-18 中的数据进行处理，得到不同的回归模型可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括二次、三次、复合函数和指数函数的回归模型。而三次回归的可决系数R2=0.993最大；单因素方差分析时F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国天然气消费量1980年至2012年间的回归预测模型见公式（4-10）。

图4-10 中国历年天然气消费量散点图

y=0.013x3－0.436x2＋4.292x＋3.665。（4-10）

而且， ＝2.29223。

所以可以使用预测模型公式（4-10）进行中国天然气消费量的回归预测。预测结果见表4-19。

表4-19 中国天然气消费量预测值统计　单位：109m3

表4-19中数据显示，中国的天然气消费量将呈现快速上升趋势。2015年达到约200×109m3，到2020年升至约340×109m3。

由表4-11和表4-19数据共同的显示，按照目前中国的天然气需求量和生产量的增长速度推算，中国的天然气市场又是一个继石油市场之后的供小于求的市场，到2015年供求将产生约22×109m3差额空间，到2020年这个缺额达到76×109m3。

综上所述，在未来的10年中，中国的石油和天然气需求量将稳步提升，而同时生产量的提升速度小于需求量的提升速度。未来中国的能源市场中的天然气的进口依存度将大幅提升。

油气供应量变化趋势预测

刘雅馨 钱 基 熊利平 郭宝申 丁建可 干卫星

（中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）

摘 要 高风险和分段决策的海外油气投资项目大多具有放弃、扩张和延迟等多种期权特性。本文深入研究了实物期权机理，对比贴现现金流法，加深了对项目实物期权价值的理解。结合海外油气项目，提出蒙特卡洛模拟解决波动率参数的方案，在Excel中开发应用模型并对实际案例进行价值评估，对海外油气投资项目在风险环境下的投资机会柔性管理的期权方法应用取得进展。

关键词 海外石油投资项目 经济评价 实物期权 贴现现金流 布莱克－斯科尔斯定价模型

Valuing Overseas Petroleum Exploration and Development

Projects by Means of Option Pricing Theory

LIU Yaxin，QIAN Ji，XIONG Liping，GUO Baoshen，DING Jianke，GAN Weixin

（Exploration and Production Research Institute，SINOPEC，

Beijing 100083，China）

Abstract The stage decision of the oversea petroleum exploration and development investment with high risks and many uncertainties is a kind of option activity such as abandon option，delay option，expand option.The reason and mechanism of lying the real options method in the economic evaluation of the projects are discussed in this paper.The characters of real options of the petroleum exploration and development projects are analyzed. Example analysis is provided to demonstrate the evaluation efficiency.The real option method may help to enhance the economic value and accuracy of decision making of the petroleum exploration and development projects.

Key words Overseas petroleum E＆P projects；economic evaluation；real option method；NPV；B－S model

2012年我国石油对外依存度攀升至56.4％［1］。业内人士普遍认为，国内原油短期大幅增储上产较难。化解目前这种危机的有效途径是国有石油公司继续 “走出去”。

中国石化作为海外上市的中国国有石油公司，不仅肩负着获取、保障国家能源安全的使命，还要考虑股东利益和自身的发展。良性战略投资是公司成长的关键，投资决策应建立在科学经济评价的基础之上。

贴现现金流技术是当前的主流价值评估技术，广为人们接受，但是该方法忽略了项目内在的管理价值。而石油勘探开发项目具有典型的风险高、投资大、周期长的特点，海外相比国内具有更大的政治、经济、技术以及地质风险。随着民族主义的兴起，国对外开放的多是勘探风险大和开发难度大的区块，而且经济利益在国和石油公司之间分配的过程中，国处于主导地位、不断调整财税政策，无论是在经济有利还是不利的情况下，国总是有所得，风险完全由国际石油公司承担，致使可供开拓的海外油气项目风险越来越大，边际项目越来越多。在当前激烈竞争的油气市场环境下，贴现现金流技术会导致项目决策时放弃不确定性高但上升潜力较大的投资项目。

实物期权法能够贴现现金流技术，克服其处理结果不确定性的不足及决策路径僵化的问题，但实物期权法因原理复杂难以理解而至今未得到广泛应用。调研实物期权法的机理，分析石油上游生产价值链，对比贴现现金流技术，应用典型的实物期权工具和技术，结合案例，研究实物期权法如何用于增加油气项目的价值，将有助于促进该方法在油气项目价值评估中向应用转化。该研究在当前激烈竞争的油气投资市场环境下，对改善现有投资评价技术的不足、丰富现有方法体系、增加决策信息丰度、减少决策失误、提升企业价值创造能力十分必要。

1 石油勘探开发项目期权特性分析

海外石油勘探开发项目投资的目的是获取石油价值。理解油气勘探开发项目的价值链是理解其投资价值评估和决策的基础。

海外油气勘探开发项目主要用全球公开招标的经营模式，中标者将取得的作业权，按照不同的合同模式支付给国（或企业）部分产品或收益，主要的合同模式包括经营许可证（License Agreement）、产品分成合同（Product Share Contract）、服务合同（Service Contract）和联合经营（Associated Operation）。其中，经营许可证和产品分成模式最为普遍，即中标者拥有的完全作业权，直接参与的生产过程且承担勘探开发风险。

海外石油和天然气勘探开发项目的典型商业决策时序代表着一个期权行为。石油勘探开发项目的投资是分阶段投入的。石油公司首先需要获得对产地进行勘探的许可证，然后进行勘探投资，通过获取地质数据以确定他们的风险和预期回报。如果该预期结果是乐观的，将引导进行钻探；如果钻探成功，石油公司将确认并详细描述产油区；若产油区有经济性，公司将进行开发。当石油产品的收益降低到低于运营成本时，公司将放弃该项目。其进行过程中的每一个状态都代表了一个期权。石油公司可以在各个决策点综合分析经济发展、技术发展、政治趋向、合同期限等条件，决定后续的投资行为，即是继续投资、延缓投资，还是放弃投资。

2 贴现现金流法及其缺陷

贴现现金流法（DCF）考虑发生在油气勘探开发项目整个寿命期内的各种效益与费用，用资金时间价值技术，将这些发生在不同时点的效益和费用折算成现值，借以确定被评估资产价值。DCF技术的基础是净现值（NPV）法，NPV计算的两个步骤：一是预计未来的现金流量；二是将这些现金流量按一定的折现率折现成现值。决策时根据NPV的正负决定项目的取舍。

然而，石油勘探开发项目具有典型的风险高、投资大、周期长的特点。石油行业投资先行，投资量大。投资的收益受到丰度和品位的限制，而地质储量风险难以预测。石油又是稀缺的、不可再生的耗竭性，容易受国家政策的影响；项目开发周期一般都比较长，投资见效慢，在此期间，油价、投资及经营成本等项目价值影响因素不断波动，因此，项目未来的现金收益及支出难以预测。再加上DCF法的要么立即投资、要么永远放弃的决策僵化的弱点，使得用DCF法来评估石油投资有其致命的弱点，即容易低估项目的投资价值，导致有价值、有潜力的项目被误评而遭抛弃，而一些无价值的项目却有可能被评估认为可以继续投资。

3 实物期权法

期权理论提供了分析和测定不可逆投资项目中不确定性的新方法。油气投资的不确定性，使其具有高风险性，但同时高风险性给油气投资带来了投资机会的价值，也给油气投资评估提出了新的课题，即用期权方法来评估油气投资。

3.1 机理研究

实物期权估值技术起源于金融期权领域。金融期权是金融衍生工具中的一种合约，合约的持有者在规定的时间（expiration）内有权利、但没有义务按照合约规定的价格（exercise price，strike price）购买或卖出某项资产（股票、债券等）［2］。

实物期权是在预定期间内以一定的成本，有权利而不是义务取延迟、扩张、缩减以及放弃的行动［3］。实物期权经常包含于投资项目或投资机会之中。通常分为推迟期权、扩张期权、收缩期权、放弃期权、转换期权和增长期权6个基本类型［4］。

金融期权与实物期权的相似性是实物期权理论用于企业投资估值的基础。企业投资与金融期权有很大的一致性。首先公司有权但不是义务投资某个项目；其次，公司有一定的时间段去投资，通常不需马上投资。所以公司有权利选择在环境有利时投资，否则放弃投资。这与金融看涨期权有相同的风险结构，期权持有者从优势中获利，但最大限度地减少损失，最多只是损失期权执行价格。

实物期权法的核心价值在于通过改变项目执行路径，提供管理的柔性价值，比如延迟投资至经济环境比较有利时再进行。这种理论被认为是高不确定性风险下项目经济评价的现代方法。

3.2 估值模型

经典的期权估价模型有欧式看涨期权的Black －Scholes定价模型和美式期权的二叉树期权定价模型。Black－Scholes定价模型如下：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

其中：C——期权价值；S——资产现值；X——期权执行价格；t——期权有效期；r——无风险利率；σ——资产价值波动率。

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

实物期权与金融期权具有相似的风险结构，这为使用金融期权定价模型为实物期权定价提供了依据（表1）［5］。

表1 金融期权与实物期权的比较

实物期权具有隐蔽性、随机性、条件性、组合性和相互影响性等特点，因而它比金融期权更加复杂，金融期权的定价模型应用于实物期权时应根据实物期权存在的环境进行相应的修正。但是简单实物期权的定价可以使用金融期权的定价模型。

3.3 参数解决方案

根据期权理论，波动代表价值，波动率越高，项目期权价值越大。这是由期权的收益结构造成的，对于期权持有者，在期权执行过程中，损失的最大限额是权利金，即损失有限，而收益却随波动率上升而无限上升。参数波动率是期权价值的关键影响因素，进而影响考虑期权价值的投资决策。

用经典模型进行实物期权价值评估时，由于实物资产不像金融资产有交易市场，故缺少可供参考的历史数据，很难取得项目的历史和隐含波动率。实物资产价值波动率很难取得，这也是应用该方法的最大障碍之一。

利用蒙特卡洛模拟制造伪随机的方法可以求得项目的预测波动率［6］，该方法可以综合考虑各项目价值影响因素对项目价值的影响，比用油价波动率来代表项目价值波动率的参数解决方案更科学。尤其是对于海外项目，经营现金流受国财税体制控制，经营杠杆对波动率的影响较大，针对不同的财税体制，进行模拟波动率计算，为参数取值的更精确求解提供了新思路。

4 应用研究

为了深刻理解期权理论，选取某海外油气项目，分别应用贴现现金流技术和实物期权技术进行项目的基础价值和期权价值的求解，通过实证和对比研究，加强对项目期权价值含义及本研究提出的估价方案的理解，从而推进该方法在海外油气勘探开发项目经济评价中的应用。

4.1 项目决策背景

2011年某公司接手某项目正式运转后，由于该项目圈闭规模小，增储空间有限，产量水平低，并且无运输管网，造成单位成本高，拟通过新的勘探开发投资，达到增产降本的目的。需对该投资部署进行可行性决策。

4.2 项目基础价值

4.2.1 项目概况

该项目是2010年某公司在哥伦比亚收购的4个在产区块，区块总面积1251.58km2。该公司拥有这4个区块100％的权益。合同类型为矿税制，勘探期6年，开发期24年。风险前圈闭量3570万桶，原油2P可储量为2500万桶。

4.2.2 评估基本设与基础方案

应用贴现现金流技术，基准折现率为10％，评估基准日为2012年1月1日，评价期从2012年至合同期末，2012年及以后的原油价格按照预测的WTI基准油价进行贴水，并考虑从2015年起通胀2.5％，基础方案如下：

4.2.2.1 产量预测

根据评估该项目可储量为2500万桶。根据开发方案，在2013年达到产量高峰，2014年产量开始较快速下降，在评价期内累计产油1724万桶，产量剖面见图1。

图1 某项目用基础方案时的预测产量

4.2.2.2 投资预测

在考虑通胀的情况下，预计合同期内某公司在该项目承担的权益勘探开发投资合计为114.3百万美元，具体投资时段见表2。

4.2.2.3 成本预测

在2011年单桶现金成本基础上作一定调整和测算，2012年至合同期末，考虑自2014年起通胀2.5％的情况下，后续总成本费用为10.70亿美元，包括操作成本、运输成本与管理服务费，平均单桶成本为62美元。

根据哥伦比亚财税体制［7］，石油开发项目涉及的主要税种有矿税、培训费、地面租金、开税、开发期延期费、石油暴利税（高价费）、资产税、废弃费、公司所得税等，财税框架如图2所示。

表2 某项目后续投资情况

图2 合同模式财税条款结构

4.2.3 基础方案价值

基于上述设、基础方案及哥伦比亚财税制度，应用DCF技术，建立NPV评价模型，基础方案的NPV价值为－0.09亿美元。根据该评估结果，项目的投资无法收回，应放弃投资。

4.3 项目实物期权价值

本项目2011年根据DCF方法决策时，NPV价值小于零，应该考虑放弃投资，但是从实物期权的角度看，由于项目接手时间短，项目组对项目价值影响因素的认知存在很大的不确性，所以估计的项目价值具有很大的不确定性。同时，目前投资项目价值处于浅度虚值状态，可以考虑取期权价值分析，通过改变投资路径，增加项目投资价值。结合该公司年度财务预算制度，考虑延迟一年投资的期权价值，即延迟期权的价值，待市场及项目经营信息进一步明朗后，再具体判断是否执行投资，该项柔性决策是有价值的。限于篇幅，用经典B－S模型计算延迟实物期权价值。

4.3.1 参数取值

4.3.1.1 波动率参数的取值

用B－S模型估价，关键是项目价值波动率参数的选取。应用本研究的成果进行参数计算。

首先根据敏感性分析，确定项目价值的关键影响因素为模拟用随机变量，这样可以做到抓大放小，提高估价效率。

对该项目敏感性的测试表明，油价、产量变化对NPV的影响最为敏感，且敏感程度较高，其次为成本、投资（图3）。由于项目处于开发后期，产量较落实，选取油价和成本作为关键随机变量进行蒙特卡洛模拟。

图3 某项目敏感性分析

然后应用水晶球软件，应用NPV模型，进行蒙特卡洛模拟。

1）油价分布：根据文献研究成果，油价的分布选取三角分布形态（图4）。由于项目处于北美，所以选取WTI为基础油价，整个项目取每桶85美元为可能的油价，最高120美元，最低70美元。

图4 油价三角分布

2）成本分布：由于进入时间较短，无足够的历史数据参考，无法拟合成本分布，所以选取适合数据较少情况下统计分析的三角分布。结合项目情况研究，A、B、C、D4个单位成本的最可能、最大值、最小值分别为每桶：51.29美元、64.12美元、70.53美元；30.75美元、38.44美元、42.28美元；70.41美元、88.02美元、96.82美元；39.33美元、49.16美元、54.08美元。成本分布的三角分布呈正偏态（图5），未来成本降低的概率大于上升的概率，会促使项目价值升高。

图5 分区块单位成本三角分布

3）NPV模拟值：使用水晶球软件进行10000次的蒙特卡洛模拟，得到项目均值为0.34亿美元，标准差0.71，这即是项目期权价值计算所用的波动率。项目的NPV价值模拟结果如图6所示，从图可以看出NPV大于零的累积概率是66.47％，大于NPV小于零时的累积概率，故看涨期权价值。NPV价值模拟得到的标准方差就是蒙特卡洛法模拟出的项目价值的预测波动率。

4.3.1.2 其他参数

项目开发投资现值、未来经营现金流现值来自于DCF模型，无风险利率取长期国债利率，期权期限根据该公司1年期财务预算制度取1年。

4.3.2 延迟期权价值

从NPV模型及蒙特卡洛模拟，可以得到期权计算的参数，输入Excel下开发的B－S期权模型，得到期权价值为0.24亿美元。

4.4 项目价值

NPV模型估价该项目的基础方案价值是－0.09亿美元，不确定环境下决策柔性的延迟期权价值为0.24亿美元，考虑期权后项目总价值为0.15亿美元，因而认为该项投资不是放弃，而是可以延迟进行。决策标准更改后会产生不同的决策结果。

5 结论

实物期权的产生为投资价值的不确定性分析提供了新思路。该方法借用金融期权理论，将企业拥有的投资机会等同于一个买方看涨期权，设项目价值的波动服从某种随机过程，考虑企业根据环境变化及时更改投资策略的管理柔性，并利用金融期权定价理论求解投资的机会价值，从而对传统贴现现金流法的 “要么立马投资、要么放弃投资” 的决策设造成的项目价值低估进行了补充修正，提高了项目估值的科学性。

图6 蒙特卡洛模拟NPV结果

参考文献

［1］钟晶晶.中国石油对外依存度升至57％［EB/OL］.（2012－10 －25）.：//finance.ifeng. com/news/hqcj/20121025/7198096.shtml.

［2］Black F，Scholes M.The pricing of options and corporate liabilities.Journal of Political Economy，13，81（3）：637～654.

［3］Copeland T E，Antikarov，V.Real options：A practitioner’s guide，1st ed.New York：Texere.2001.

［4］郁洪良.金融期权与实物期权——比较和应用［M］.上海：上海财经大学出版社，2003：117～118.

［5］Damodarana A.The promise of real options.Journal of Applied Corporate Finance，2000，13（9）：29～44.

［6］Johnathan M.Real Option Analysis Course，2003，42pp.

［7］哥伦比亚公开招标网站（2010）.：//.rondacolombia 2010.

（一）预测模型选择及可行性分析

用于预测研究的模型有很多，如指数平滑模型、回归分析模型、灰色预测模型等。使用不同的预测模型需要满足不同的条件，因此，对中国石油或天然气的储量、生产量、消费量和进口量值进行预测，首先要根据数据变化的基本规律选择相关预测模型。

1.石油供应量预测模型选择

根据BP公司2013年的能源统计报告，可以得到从1980年至2012年间中国石油储量和生产量（表4-5）。

表4-5 中国石油历年储产量统计　单位：106t

续表

数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013 和中国国土综合统计。

注：储量数据换算系数吨桶7.3（中石油）。

将表4-5数据做散点图（图4-4）后可见，1980年至2010年间，中国石油储量值的变化规律略显特殊，需要分段研究。石油生产量数据规律性较强，可以用回归分析法。将表4-4数据做散点图（图4-5）可见，进口量的数据变化规律性较强，也可用回归分析法。如果预测用回归分析，其模型的选择需根据计算出的可决系数（R2）来决定。

2.天然气供应量预测模型选择

根据BP公司2013年的能源统计报告，可以得到从1980年至2012年间中国天然气储量和生产量（表4-6）。

表4-6 中国天然气历年储产量统计　单位：108m3

数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013。

将表4-6数据做散点图（图4-6）。散点图趋势显示，中国天然气储量和生产量的数据变化规律性较强，可用回归分析法。

图4-4 中国历年石油储产量数据散点图

图4-5 中国历年石油进口量数据散点图

图4-6 中国历年天然气储产量数据散点图

（二）储量预测

1.石油储量预测

对表4-5中的储量数据进行初步观察，发现数据分布呈现的规律分为两时段（图4-5显示）。并且因勘查条件的影响，石油储藏量与当年是否发现新的更大的油田有很大的关系，因此数据呈现不太规则的周期性变化。为了提高预测的准确度和可信度，对中国石油储量的预测分为两段进行：第一时段，1980年至1998年间，散布图具有周期波动状变化特征，但起伏较大；用1998年以前的数据，预测1999年至2020年的储备量，时间跨度为22年。第二时段，1999年至2012年间，散布图基本呈现单调上升趋势；用1999年至2012年的数据，预测2013年至2020年间8年的储量值。这样可讨论在两种经济、技术环境背景下的中国石油储量可能的变化规律。

另外，为了使预测更加准确并可信，使用GM（1，1）、GM（2，1）模型预测实验，其结果无法通过检验。所以最终使用回归方法预测。

石油储量第一时段预测利用SPSS 19.0 软件，将表4-5 中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次和幂函数的回归模型。而三次回归的可决系数R2=0.780，其他模型的可决系数值远远小于该值。单因素方差分析时，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国石油储量1980年至1998年间的回归预测模型见公式（4—1）。

y=0.746x3－25.049x2+257.055x+1451.431（4—1）

而且， =3.29。

所以可以使用预测模型公式（4—1）进行中国石油储量的回归预测。预测结果见表4-7。

表4-7 中国石油储量1999-2020预测值　单位：106t

石油储量第二时段预测，依上步骤，出局处理后结果显示，三次回归的可决系数R2=0.915，其他模型的可决系数值都远小于该值。单因素方差分析时，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，也表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国石油储量1999年至2012年间的回归预测模型见公式（4—2）。

y=0.452x3－7.414x2+42.734x+2033.524（4—2）

而且， ＝3.71。

所以可以使用预测模型公式（4—2）进行中国石油储量的回归预测。预测结果见表4-8。

表4-8 中国石油储量2013-2020预测值　单位：106t

比较2011-2020年间数据，显示两个模型预测的结果差别很大，这与预测的时间跨度有很大关系。一般情况下，回归预测方法预测3年内的变化趋势较为准确，8年内的具有一定的参考价值。所以，本次研究将使用第二时段的预测数据。

另外，两个时段的预测模型也可能代表两种不同的技术条件下的环境情况。第一种模型说明，如果石油勘查技术有所突破而使石油勘查成果显著，那么中国石油储量的变化走势趋近于该模型。第二种情况显示，如果中国石油勘查技术没有什么大的改变，与目前情况大致相当，则随着开量的迅速上升储量的增加值变化不大。

2.天然气储量预测

将表4-6中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括二次、三次、复合函数和指数函数的回归模型。而三次回归的可决系数R2=0.890，其他模型的可决系数值小于该值。单因素方差分析时，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国天然气储量1980年至2012年间的回归预测模型见公式（4—3）。

y=0.0003x3－0.011x2+0.161x+0.394 （4—3）

而且， ＝2.9223。

所以可以使用预测模型公式（4—3）进行中国天然气储量的回归预测。预测结果见表4-9。

表4-9 中国天然气储量预测值统计　单位：1012m3

从预测结果可见，中国天然气储量到2015年可达近6×1012m3，2020年升至近10×1012m3。

（三）产量预测

1.石油生产量预测

将表4-5 中的年份作为自变量，产量作为因变量。利用SPSS 19.0 版本软件，处理储量数据，得到不同的回归模型的可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次、幂和复合等函数的回归模型。单因素方差分析，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著的影响力。但综合拟合分析结果显示，线性回归模型拟合度最高。因此，中国石油生产量的线性回归预测模型见公式（4—4）。

y=3.068x+101.714 （4—4）

而且，F储量（1980—2012）= ＝1282.343＞F0.05（1，31）储量（1980—2012）＝4.1709。

所以可以使用预测模型公式（4—4）进行中国石油生产量的回归预测。预测结果见表4-10。

使用灰色预测方法，中国石油的生产量符合“灰因白果律”的灰色预测。本次预测的X(0)即为1980年的产量值，即 (1)＝106.0；t从1取到33的整数。可得GM（1，1）预测模型公式（4—5）。

中国油气战略储备研究

检验计算，平均相对残差值为0.0048，小于0.05。

后验差检验计算结果显示C生产量＝0.0365＜0.35。

小误差概率检验计算 ＝0.9952＞0.95。

则说明中国石油生产量的G M（1，1）模型公式（4—4）精度为一级。用此模型进行预测计算结果见表4-10。

表4-10 中国石油生产量预测值统计　单位：1010t

使用线性回归预测模型和G M（1，1）模型计算出中国石油生产量2013年以后8年间的变化趋势情况（表4-10）显示，历年的变化趋势水平线性回归预测小于灰色预测的增量值，但都是呈现稳步上升趋势。所以按照目前的开技术等条件，到2015年中国石油生产量将达到（212.16～220.45）×106t，2020年会升至（227.50～243.51）×106t。

2.天然气生产量预测

依据以上的方法，将表4-6的数据处理后得到不同的回归模型的可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括二次、三次、复合函数和指数函数等的回归模型。其中三次回归预测的R2=0.992为最大。

单因素方差分析时，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著的影响力。因此，中国天然气生产量的线性回归预测模型见公式（4—6）。

y=0.005x3－0.244x2+3.678x+3.875 （4—6）

而且， ＝2.8387。

所以，可以使用模型公式（4—6）进行预测。预测结果见表4-11。

表4-11 中国天然气生产量预测值统计　单位：109m3

结果显示，2015年中国的天然气生产量将达到约178×109m3，2020年可能会升至约264×109m3。

（四）进口量预测

利用SPSS 19.0软件，将表4-4中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R2）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次和幂函数的回归模型。单因素方差分析时，F＞F0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，也表现出因素具有显著影响力特征。综合拟合分析结果显示，二次回归模型拟合度最高。因此，中国石油进口量的二次回归预测模型见公式（4—7）。

y=0.5482x2+4.1546x－0.8693 （4—7）

而且， ＝3.5219。

所以，可以使用预测模型公式（4—7）进行中国石油进口量预测。预测结果见表4-12。

表4-12 中国石油进口量预测值统计　单位：106t

预测结果显示，在目前的生产量水平和消费需求增长趋势下，中国石油进口量在2015年和2020年分别达到3.5×108t和5.1×108t左右。如果中国的能源消耗结构变化不大，新型能源开发利用速度不太快，那么中国的石油进口依存度将会长期处于一个高的水平。