油气资源供给变化趋势预测
预测研究中使用的模型很多，如指数平滑模型、回归分析模型、灰色预测模型等。不同的预测模型需要满足不同的条件。因此，预测我国石油或天然气的储量、产量、消费量和进口额，首先要根据数据变化的基本规律选择相关的预测模型。
1.石油资源供应量预测模型的选择
根据BP公司2013年的能源统计报告，我们可以得到1980到2012年中国的石油储量和产量(表4-5)。
表4-5中国石油历年储产量统计单位:106t。
继续的
数据来源:BP《世界能源统计评论》2013期和《中国国土资源综合统计》。
注:储量数据换算系数为7.3吨桶(中石油)。
将表4-5(图4-4)中的数据做散点图后可以看出，1980-2010期间中国石油储量的变化规律稍有特殊，需要分段研究。产油数据有很强的规律性，可以用回归分析。表4-4(图4-5)中的数据散点图表明，进口量的数据是有规律变化的，也可以用回归分析。如果用回归分析进行预测，其模型的选择应根据计算出的可确定系数(R2)来确定。
2.天然气供应预测模型的选择
根据BP公司2013年的能源统计报告，我们可以得到1980至2012年中国的天然气储量和产量(表4-6)。
表4-6中国历年天然气储产量统计单位:108m3。
来源:BP世界能源统计评论2065年6月438+03。
制作表4-6中数据的散点图(图4-6)。散点图趋势表明，我国天然气储量和产量数据具有很强的规律性，可以采用回归分析。
图4-4中国历年石油储量和产量数据散点图。
图4-5中国历年石油进口数据散点图
图4-6中国历年天然气储产量数据散点图
(2)储量预测
1.石油资源储量预测
对表4-5中储量数据的初步观察表明，数据分布分为两期(如图4-5所示)。而且由于勘探条件的影响，石油储量与当年是否发现新的更大的油田有很大关系，所以数据呈现不规则的周期性变化。为了提高预测的准确性和可信度，将中国石油储量预测分为两个阶段:第一阶段，从1980到1998，散点图具有周期性波动的特点，但波动较大；利用1998之前的数据，预测了1999至2020年的储量，时间跨度为22年。第二期，1999到2012，散点图基本呈单调上升趋势；根据1999至2012的数据，预测了2013至2020年8年的储量价值。这样就可以讨论在两种经济技术环境背景下，中国石油储量可能发生的变化。
另外，为了使预测更加准确可信，采用GM (1，1)和GM(21)模型对实验进行预测，结果不能通过检验。所以最后用回归的方法来预测。
利用SPSS 19.0软件对表4-5中的数据进行处理，预测第一期的石油储量，得到不同回归模型拟合程度的可确定系数(R2)和结果状态值，包括线性、二次、三次和幂函数回归模型。而三次回归的可确定系数R2为0.780，其他模型的可确定系数值都远小于这个值。在单因素方差分析中，F > F0.05 (R-1，n-R)或P < 0.05，说明因素影响显著。因此，中国石油储量从1980到1998的回归预测模型如公式(4-1)所示。
y = 0.746 x3-25.049 x2+257.055 x+1451.431(4—1)
而且，=3.29。
因此，可以用预测模型公式(4-1)对中国石油储量进行回归预测。预测结果见表4-7。
表4-7中国石油储量1999-2020预测单位:106t。
按照上述步骤，第二期石油储量预测表明，三次回归的可确定系数R2为0.915，其他模型的可确定系数值远小于该值。在单因素方差分析中，F > F0.05 (R-1，n-R)或P < 0.05，这也说明因素有显著影响。因此，中国石油储量从1999到2012的回归预测模型如式(4-2)所示。
y = 0.452 x3-7.414x 2+42.734 x+2033.524(4—2)
而且，= 3.71。
因此，预测模型公式(4-2)可用于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预测单位:106t。
对比2011-2020年的数据，表明两种模型预测的结果差异较大，这与预测的时间跨度密切相关。总的来说，回归预测法对三年内的变化趋势预测比较准确，八年内有一定的参考价值。因此，本研究将使用第二期的预测数据。
另外，两个时间段的预测模型也可能代表两种不同技术条件下的环境情况。第一个模型表明，如果石油勘探技术有突破，石油勘探成果显著，那么中国石油储量的变化趋势接近这个模型。第二个案例说明，如果中国的石油勘探技术没有大的变化，大致相当于现在的情况，储量的附加值不会随着产量的快速增加而有太大的变化。
2.天然气储量预测
对表4-6中的数据进行处理，可以得到不同回归模型拟合程度的决定系数(R2)和结果状态值，包括二次回归模型、三次回归模型、复合回归模型和指数回归模型。而三次回归的可确定系数R2为0.890，其他模型的可确定系数值均小于该值。在单因素方差分析中，F > F0.05 (R-1，n-R)或P < 0.05，说明因素影响显著。因此，我国天然气储量从1980到2012的回归预测模型如式(4-3)所示。
y = 0.0003 x3-0.011x 2+0.161x+0.394(4—3)
而且，= 2.9223。
因此，预测模型公式(4-3)可用于中国天然气储量的回归预测。预测结果见表4-9。
表4-9中国天然气预测储量统计单位:1012m3。
从预测结果可以看出，2020年我国天然气储量将达到近6×1012m3。
(3)产量预测
1.石油资源产量预测
以表4-5中的年份为自变量，产量为因变量。利用SPSS 19.0软件对储量数据进行处理，得到了不同回归模型拟合度结果的决定系数(R2)和状态值，包括线性、二次、三次、幂和复合回归模型。单因素方差分析，F > F0.05 (R-1，n-R)或P < 0.05，说明因素影响显著。但综合拟合分析表明，线性回归模型拟合度最高。因此，中国石油产量的线性回归预测模型如式(4-4)所示。
y = 3.068 x+101.714(4—4)
而且F储量(1980—2012)= = 1282.343 > F 0.05(1，31)储量(1980—2012)。
因此，预测模型的公式(4-4)可用于中国石油产量的回归预测。预测结果见表4-10。
运用灰色预测方法，中国石油产量符合“灰色因果律”灰色预测事件。本次预测的X(0)为1980的输出值，即(1)= 106.0；t是从1到33的整数。可以得到GM(1，1)预测模型公式(4-5)。
中国油气战略储备研究
平均相对残值为0.0048，小于0.05。
后验差检验的计算结果表明，C产量= 0.0365 < 0.35。
小误差概率测试计算= 0.9952 > 0.95。
说明中国石油产量的G M(1，1)模型公式(4-4)的精度是一流的。该模型预测计算结果见表4-10。
表4-10中国石油产量预测统计单位:1010t。
利用线性回归预测模型和G M(1，1)模型，计算出2013年后8年中国石油产量的变化趋势(表4-10)。说明历年变化趋势水平的线性回归预测小于灰色预测的增量值，但均呈稳步上升趋势。因此，按照目前的开采技术和其他条件，到2015年，我国石油产量将达到(212.16 ~ 220.45)×106t，2020年将上升到(227.50 ~ 243.5438+0) × 6540。
2.天然气产量预测
根据上述方法，对表4-6中的数据进行处理后，可以得到不同回归模型拟合程度的可确定系数(R2)和结果状态值，包括二次回归模型、三次回归模型、复合回归模型和指数回归模型。三次回归预测的R2=0.992最大。
在单因素方差分析中，F > F0.05 (R-1，n-R)或P < 0.05，说明因素影响显著。因此，中国天然气产量的线性回归预测模型如式(4-6)所示。
y = 0.005 x3-0.244 x2+3.678 x+3.875(4—6)
而且，= 2.8387。
因此，模型公式(4-6)可用于预测。预测结果见表4-11。
表4-11中国天然气产量预测统计单位:109m3
结果表明，2015年中国天然气产量将达到约178×109m3，2020年可能上升到约264×109m3。
(4)进口量预测
利用SPSS 19.0软件，对表4-4中的数据进行处理，得到不同回归模型拟合度结果的可决定系数(R2)和状态值，包括线性、二次、三次和幂函数回归模型。在单因素方差分析中，F > F0.05 (R-1，n-R)或P < 0.05，这也说明因素有显著影响。综合拟合分析结果表明，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如公式(4-7)所示。
y = 0.5482 x2+4.1546 x-0.8693(4—7)
而且，= 3.5219。
因此，预测模型公式(4-7)可以用来预测中国的石油进口量。预测结果见表4-12。
表4-12中国石油进口预测统计单位:106t
预测结果表明，在目前的生产水平和消费需求增长趋势下，2065438年和2020年中国石油进口量将分别达到约3.5×108t和5.1×108t。如果中国的能源消费结构变化不大，新能源开发利用的速度不太快，那么中国对石油进口的依赖程度将长期处于较高水平。