成品油價格與汽車數(shù)量國家一等獎論文

1、成品油價格與家庭汽車摘要隨著汽車產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，汽車越來越成為百姓生活必需品，然而節(jié)節(jié)攀升的油價給人們的生活消費帶來了負面影響。本文選取北京市近年來成品油價格以及家庭汽車保有量等實際數(shù)據(jù)為研究對象，建立了相關(guān)模型合理地解決了題目中所給問題，具體內(nèi)容如下：針對問題一：為分析成品油價格影響因素，首先確定以國際原油價格、我國原油年進口總量、我國原油年生產(chǎn)總量以及人均GDP為自變量，成品油價格為因變量，建立多元線性回歸模型，利用SPSS 19.0進行模型的求解，得到回歸方程，然后對該回歸方程進行方差分析以及回歸系數(shù)顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)自變量以及對成品油價格的影響并不顯著，因而可以忽略其影響，最后根據(jù)逐步回

2、歸分析法建立最優(yōu)回歸方程。為預測出2016年成品油價格，運用matlab7.0曲線擬合的方式分別先預測出2016年國際原油價格以及我國原油進口總量，再帶入最優(yōu)線性回歸方程解得2016成品油價格將達到11984元/噸。針對問題二：基于家庭汽車增長系統(tǒng)的灰色性，根據(jù)2004年到2012年北京市家庭汽車增長情況建立了灰色預測GM（1，1）模型，預測得到2020年北京市家庭汽車保有量將達到669.6萬輛。為提高預測結(jié)果的準確度，考慮到相關(guān)政策、地理環(huán)境等因素的限制，建立了阻滯增長模型即Logistic模型重新預測得到2020北京市家庭汽車保有量將達到438.69萬輛。為了評價成品油價格對汽車增長量的影

3、響，采用比較的手法，引入人均GDP對汽車增量的影響作為對照，首先建立了SPSS相關(guān)分析模型，得到成品油價格與汽車增量的Spearman相關(guān)系數(shù)僅為-0.079，而人均GDP與汽車增量的Spearman相關(guān)系數(shù)為0.725。為進一步說明問題，建立了灰色關(guān)聯(lián)度分析模型，得到成品油價格與汽車增長量的灰色關(guān)聯(lián)度為0.55，而人均GDP與汽車增長量的灰色關(guān)聯(lián)度為0.67，由兩個模型可以得出一致結(jié)論：成品油價格對家庭汽車增長量影響較小。針對問題三：首先查閱相關(guān)資料書籍研究了國外成品油定價機制，分析出其共同點為主要依靠市場化定價，然后利用均衡價格理論分析出我國現(xiàn)有成品油定價機制中存在的問題，針對存在的問題提

4、出了更加合理的國內(nèi)成品油定價模型。最后根據(jù)所建立的模型，提出了關(guān)于如何完善國內(nèi)成品油定價機制的建議以及促使新能源汽車發(fā)展的具體措施。關(guān)鍵詞：多元線性回歸 灰色GM(1，1)預測 Logistic模型 灰色關(guān)聯(lián)度分析 均衡價格理論 1、問題重述1.1問題背景隨著汽車行業(yè)的興起，汽車越來越成為百姓生活必需品，然而節(jié)節(jié)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(shù)據(jù)（標出來源），對以下問題建立數(shù)學模型，并回答問題。1.2待解決問題1. 分析影響中國成品油價格的因素，建立數(shù)學模型，并預測到2016年中國成品油價格情況。2.對家庭汽車數(shù)量的增長給出數(shù)學

5、模型，并預測到2020年家庭汽車的發(fā)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(jù)你所建立的模型，給國家發(fā)改委提出中國成品油定價機制的建議以及促使新能源汽車發(fā)展的具體措施。2、問題分析本文是在對北京市歷年成品油及家庭汽車保有量數(shù)據(jù)進行分析，找出相應增長預測模型的基礎(chǔ)上，再進行兩者相互影響的討論。問題一中：考慮到成品油價格受多方面因素影響，有宏觀也有微觀，既有定性因素也有定量因素。一般確定成品油價格時，主要考慮原油價格。國內(nèi)學者余曉鐘運用ISM方法1分析出了影響成品油價格的因素鏈。他認為成品油最直接的影響因素，也就是表

6、層現(xiàn)象原因取決于原油價格、成品油市場供給、市場需求和市場競爭狀況；中層原因為成品油環(huán)保與消費政策、燃油稅、成品油走私、進出口和我國石油儲備制度；深層次原因是加入WTO和我國替代能源及發(fā)展戰(zhàn)略；而影響成品油價的根源則是國際油價。因此本文主要分析影響成品油價格的主要定量因素變動，以國際原油價格、我國原油年進口總量、我國原油年生產(chǎn)總量以及人均GDP為自變量，成品油價格為因變量，建立經(jīng)典多元線性回歸模型。由于數(shù)據(jù)量較大且數(shù)據(jù)間關(guān)系錯綜復雜，可以利用SPSS 19.0對模型進行求解，隨后進行方差分析以及顯著性檢驗，隨后可利用逐步回歸分析法得到最優(yōu)化回歸方程，從而可以預測出2016年成品油價格。問題二中：

7、由于汽車增長系統(tǒng)的灰色性，可以建立灰色預測GM（1,1）模型，運用matlab7.0求解該模型并利用殘差分析法進行檢驗，從而可以預測出北京市2020年家庭汽車的保有量?？紤]到相關(guān)因素的限制，可運用Logistic增長模型重新預測。為了更直觀地分析成品油價格對汽車增長量的影響程度，可以運用SPSS相關(guān)分析灰色關(guān)聯(lián)度分析模型，并引入人均GDP對汽車增長量的影響程度，將倆者的關(guān)聯(lián)度和相關(guān)性進行比較，從而可以合理地評估成品油價格對家庭汽車增長量的影響程度。問題三中：為研究國外成品油定價因素，首先分析出國外成品油定價機制主要依賴賴于市場調(diào)控，然后可以分析我國現(xiàn)有成品油定價機制的不足之處，針對不足從而提出

8、更加合理的國內(nèi)成品油定價模型。根據(jù)所得模型，可以對國家發(fā)改委提出關(guān)于完善國內(nèi)成品油定價機制的幾點可行性建議，同時給出促進新能源汽車發(fā)展的幾項具體措施。3、模型假設(shè)(1) 假設(shè)模型中選定的因素對成品油價格的影響系數(shù)足夠大，其他因素的影響忽略不計。(2) 假設(shè)成品油價格為北京市93#汽油價格，并且北京市93#汽油價格具有足夠的代表性。(3) 假設(shè)模型所搜集有關(guān)北京市的數(shù)據(jù)真實可靠且有足夠的代表性。(4) 假設(shè)模型選中的各個因素間的邏輯關(guān)系不隨時間改變。(5) 剔除異常數(shù)據(jù)，如2008 年金融危機及重大自然災害對經(jīng)濟的沖擊等。（6）假設(shè)家庭汽車的發(fā)展前景可以用家庭汽車保有量表示。4、模型的建立與求解

9、4.1問題一模型的建立和求解4.1.1多元線性回歸分析模型2的建立多元線性回歸分析是根據(jù)觀測樣本數(shù)據(jù)估計模型中的各個參數(shù)，對估計參 數(shù)及回歸方程進行統(tǒng)計檢驗，從而利用回歸模型進行經(jīng)濟預測和分析。多 元線性回歸模型包含多個自變量，多個自變量同時對因變量發(fā)生作用，若要考察其中一個自變量對因變量影響就必須假設(shè)其他自變量保持不變來進行分析。因此 多元回 歸模型 中的回歸系數(shù) 為偏回 歸系數(shù)。 本題在建立多元線性回歸模型時，將成品油價格作為因變量。自變量主要選取影響成品油價格的主要影響因素：我國原油生產(chǎn)總量、我國原油油進口總量、國際原油價格、人均GDP。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)這些自變量與因變量之間呈

10、線性相關(guān)，而且自變量對因變量的影響是滯后的。從而可以建立多元線性回歸分析方程： （1）式中：為成品油價格（元/噸）；為國際原油價格（元/噸）；為我國原油年進口量（萬噸）；為我國原油年生產(chǎn)總量（萬噸）；為人均GDP（美元）。4.1.2多元線性回歸分析模型的求解首先分析整理所查得實際數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒），繪制出如下表格：表1：20042012年成品油價格及各影響因素數(shù)據(jù)統(tǒng)計表年份2004200520062007200820092010201120122393319838654127445231544037428943321227212682145171631617888203652376

11、82517827103175871813518476186311904418949203012028720700494356156488790392869799109101264313797400745465485574866807184823588909147可以看出，數(shù)據(jù)量直接關(guān)系錯綜復雜且數(shù)據(jù)量較為龐大，為了使結(jié)果更加準確且簡化計算過程可以采用SPSS 19.0求解多元線性回歸分析模型，不難算出各自變量前系數(shù)從而可得到多元線性回歸方程為 ： （2）4.1.3多元線性回歸分析模型的檢驗對于回歸方程（2），復相關(guān)系數(shù)，決定系數(shù)，修正自由度的決定系數(shù)。這說明變量的是由模型中的自變量所影響，模型

12、具有很高的可信度。Sig值等于0.000小于顯著性水平0.01，應拒絕原假設(shè)，也就是認為相關(guān)。方差分析：對于給定的，說明回歸方程（2）顯著，自變量國際原油價格、我國原油年進口總量、我國原油年生產(chǎn)總量以及人均GDP整體對因變量有顯著的影響?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗：表2 回歸方程（2）中回歸系數(shù)的顯著性檢驗模型標準系數(shù)tSig.相關(guān)性試用版零階偏部分1(常量).531.624我國原油生產(chǎn)總量-.191-.635.560.978-.303-.020我國原油進口總量1.3802.173.095.991.736.070國際原油價格.1791.808.145.687.671.055人均GDP-.315-.6

13、19.569.989-.296-.009通過上表進行t檢驗 ,t檢驗是對回歸系數(shù)的顯著性檢驗，考察是否每一個自變量都對因變量都有顯著的影響。t值的絕對值越大，Sig.值越小，越接近于0，該變量對Y（成品油價格）的影響越顯著，越不顯著可剔除方程。從表2可見，國際原油價格以及我國原油進口總量都對成品油價格Y有較顯著的影響，而我國原油生產(chǎn)總量以及人均GDP對成品油價格Y影響不顯著，從而可以考慮剔除，對回歸方程（2）進行優(yōu)化。4.1.4逐步回歸分析模型3的建立與求解逐步回歸分析法是考慮的全部自變量中按其對因變量的 作用大小，顯著程度大小 ，由大到小地引入回歸方程，而對那些對因變量作用不顯著的變量可能是

14、中不被引入回歸方程。另外，已 被引入 回歸方 程在引 入新變量也可能失去重要性，而需要從回歸方程中剔除出去。引入一個變量或者從回歸方程中剔除一個變量都稱為逐步回歸的一步，每一步都要進行 F 檢驗，以保證在引入新變量前回歸方程之含有對因變量影響顯著的變量，而不是顯著的變量已被剔除。由上一節(jié)，我們以給出各自變量的數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分 析，由于數(shù)據(jù)量較大我們用 SPSS 軟件進行模型的計算，可以提高計算效率，保證計算的準確性。經(jīng)計算，可得出，四個自變量的偏相關(guān)系數(shù)如表3（相關(guān)系數(shù)的顯著水平為 0.01）表3 自變量偏相關(guān)系數(shù)自變量國際原油價格我國原油進口總量我國原油生產(chǎn)總量人均GDP偏相關(guān)

15、系數(shù)0.6710.736-0.303-0.296逐步回歸按偏相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒆跃幜恐饌€引入方程，對引入方 程中的每個自變量偏相關(guān)系數(shù)進行統(tǒng)計檢驗，用SPSS輸出結(jié)果如表4所示：表4 逐步線性回歸方程系數(shù)表逐步線性回歸模型非標準化系數(shù)B標準 誤差1(常量)-369.779390.066我國原油進口總量.309.016國際原油價格.316.130由上表易得優(yōu)化回歸方程為： （3）對于回歸方程（3），復相關(guān)系數(shù)，決定系數(shù)，修正自由度的決定系數(shù)。這說明變量的是由模型中的自變量所影響，模型具有很高的可信度。通過比較發(fā)現(xiàn)，逐步回歸分析模型的決定系數(shù)大于經(jīng)典多元回歸分析模型，而且進行方差分析時F值為33

16、9.04，遠大于多元回歸分析的F值。與此同時，各回歸系數(shù)的顯著性檢驗如下表5所示。不難發(fā)現(xiàn)：逐步回歸分析模型情況下t值更大，Sig.值更小，更趨近于0?；谝陨显?，可以說明回歸方程的確得到了優(yōu)化。表5 逐步回歸分析下各回歸系數(shù)的顯著性檢驗模型標準系數(shù)tSig.相關(guān)性試用版零階偏部分1(常量)-.948.380我國原油進口總量.91818.881.000.991.992.721國際原油價格.1182.429.051.687.704.093借助圖表，可以更直觀地顯示逐步回歸分析模型的精準性。圖1 正態(tài)概率分布圖由圖1可知各數(shù)據(jù)點基本在一條直線上，從而得出結(jié)論回歸方程（3）有意義。綜上所述，可以確

17、立回歸方程（3）為預測2016年成品油價格的基礎(chǔ)，若想求出2016年成品油價格，只需要先預測出2016年國際原油價格以及我國原油進口總量，再將其值分別帶入最優(yōu)回歸方程（3）即可。4.1.5 2016年成品油價格的預測首先根據(jù)前文表1中各年國際原油價格相關(guān)數(shù)據(jù)，運用matlab7.0曲線擬合的方法對各年份的國際原油價格進行擬合，擬合過程中發(fā)現(xiàn)，采用多項式擬合以及對數(shù)擬合4所得結(jié)果相差較大，倆種擬合方式各有優(yōu)缺點，故分別列出進行比較，從而進行取舍。圖2 國際原油價格三次多項式曲線擬合圖多項式曲線擬合對應方程為： （4）不難得出2016年國際原油價格預測值為8565元/噸。該三次多項式曲線擬合優(yōu)點在

18、于對于已知數(shù)據(jù)擬合程度較好，但也不難發(fā)現(xiàn)，其值在2012年后會呈冪級數(shù)增長，會使預測值偏離實際值較多。圖3 國際原油價格對數(shù)曲線擬合圖對數(shù)擬合曲線對應方程為： （5）不難得到該方程對2016年國際原油價格的預測值為4879元/噸，雖然各年份國際原油價格對數(shù)曲線擬合圖對已有數(shù)據(jù)擬合程度不是很好，但可以預見其預測值更加符合國際原油價格價格實際變化趨勢，下文將進行進一步驗證。再根據(jù)表1中有關(guān)各年我國原油進口總量的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用matlab7.0進行一次直線擬合可得如下圖4圖4 我國原油進口總量一次直線擬合圖一次直線擬合對應方程為： （6）根據(jù)上式可以得到2016年我國原油進口總量預測值為34990.

19、4萬噸。然后分別將和分別帶入最優(yōu)回歸方程（3）中分別解得2016年成品油價格為13148.8元/噸以及11984元/噸。為進行合理的取舍，只需對成品油價格運用matlab7.0進行二次多項式曲線擬合即可。圖5 成品油價格二次多項式曲線擬合圖成品油價格二次多項式擬合曲線對應方程為： （7）根據(jù)上式可以得出2016年成品油價格預測值為11980元/噸。綜上所述，可以發(fā)現(xiàn)運用二次多項式曲線擬合所得預測值與逐步回歸分析模型最優(yōu)化方程預測值中的一組驚人的接近，這不僅驗證了最優(yōu)回歸方程（3）的準確性，而且可以確定上文中對國際原油價格應采取對數(shù)曲線擬合的方式并舍棄三次多項式曲線擬合的方式。結(jié)合二次多項式曲線

20、擬合以及逐步回歸分析最優(yōu)化方程的預測結(jié)果，最終確定2016年成品油預測價格為11984元/噸。4.2 問題二模型的建立與求解4.2.1灰色GM（1，1）預測模型5建立的準備灰色預測是就灰色系統(tǒng)所做的預測?；疑到y(tǒng)理論認為對既含有已知信息又含有未知或非確定信息的系統(tǒng)進行預測，就是對在一定方位內(nèi)變化的、與時間有關(guān)的灰色過程的預測。本文所涉及的家庭汽車增長系統(tǒng)就屬于灰色系統(tǒng)。盡管過程中所顯示的現(xiàn)象是隨機的、雜亂無章的，但畢竟是有序的、有界的，因此這一數(shù)據(jù)集合具備潛在的規(guī)律，灰色預測就是利用這種規(guī)律建立灰色模型對灰色系統(tǒng)進行預測?；疑A測一般有四種類型，我們采用其中的數(shù)列預測方法。數(shù)列預測是對某現(xiàn)象隨

21、時間的順延而發(fā)生的變化所做的預測。首先將收集所得數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)整理于下表6中表6 20042012年北京市家庭汽車保有量及其相關(guān)影響因素變化表年份汽車保有量 /萬輛汽油價格 元/噸人均GDP /美元2004229.6400749432005258.3454656152006287.6548564882007312.8574879032008350.4668092862009360.0714897992010374.48235109102011387.38890126432012407.5914713797為保證建模方法的可行性，預先得對數(shù)據(jù)進行必要的檢驗處理。由表6中可以得到北京市家庭汽車歷年保有量

22、得時間序列為：計算數(shù)列的級比，得到的值分別為0.89、0.90、0.92、0.89、0.97、0.96、0.97、0.95，所有的值均落在可容覆蓋內(nèi)，因此可以使用該序列GM（1,1）建模并進行數(shù)列灰預測。4.2.2灰色GM（1,1）預測模型的建立Step 1：已知序列為，通過一次累加（AGO）生成新序列 繼而可求得均值序列Step 2：建立數(shù)據(jù)矩陣、 我們此處建立的是GM(1,1)模型，故有，即Step 3：計算參數(shù)列和 Step 4：建立模型GM(1,1)模型相應的微分方程為 其中：稱為發(fā)展灰數(shù)；稱為內(nèi)生控制灰數(shù)。時間響應函數(shù)（?。哼@里的是前年北京市家庭汽車保有量的累加值，根據(jù)公式，還原得

23、到第年北京市家庭汽車保有量。4.2.3 灰色GM（1,1）預測模型的求解與檢驗（1）模型的求解：根據(jù)上述方法，代入實際數(shù)據(jù)，結(jié)合matlab7.0軟件編程（代碼見附錄），得到參數(shù)，時間響應函數(shù)方程為 （8） 可以預測得到表7所示表7 汽車保有量灰色GM（1，1）預測模型結(jié)果表年份實際值 /萬輛預測值 /萬輛殘差2004229.6229.602005258.3275.90.06812006287.6292.70.01812007312.8310.60.00702008350.4329.40.05982009360.0349.50.02972010374.4370.80.00962011387.3

24、393.30.01552012407.5417.30.0240（2）模型的檢驗殘差分析Step 1：生成數(shù)列誤差（殘差）檢驗：，。Step 2：還原數(shù)列檢驗：根據(jù)，還原得到第年每個書號的銷售量。與實際值的相對誤差即為殘差，殘差說明灰色預測模型合理，具有較高的精確度，由于表7中殘差值均小于0.1，故可認為灰色GM（1，1）預測模型可以用于家庭汽車保有量的預測。根據(jù)灰色GM（1,1）預測模型，將k=16代入時間響應函數(shù)方程（8），從而預測得到北京市2020年家庭汽車保有量將達到669.6萬輛。4.2.4 阻滯增長（Logistic）模型的準備承接上文，利用灰色預測模型預測得到2020年北京市家庭汽

25、車保有量將達到669.6萬輛，由于未考慮到北京市相關(guān)政策以及地理環(huán)境等因素的限制，該預測結(jié)果與實際值偏差過大，因此引入阻滯增長模型對2020北京市家庭汽車保有量進行重新預測。4.2.5阻滯增長模型6的建立與求解阻滯增長模型的原理：阻滯增長模型是考慮到自然資源、相關(guān)政策、環(huán)境條件等因素對家庭汽車保有量增長的阻滯作用，對指數(shù)增長模型的基本假設(shè)進行修改后得到的。阻滯作用體現(xiàn)在對家庭汽車固有增長率的影響上，使得隨著家庭汽車總數(shù)量的增加而下降。若將表示為的函數(shù)。則它應是減函數(shù)。于是有： 對的一個最簡單的假定是，設(shè)為的線性函數(shù)，即 設(shè)北京市自然資源和環(huán)境條件所能容納的最大家庭汽車保有量數(shù)量，當時北京市家庭

26、汽車保有量不再增長，即增長率，代入上式得，于是式變?yōu)椋?將代入方程得： 解方程可得： （9）調(diào)用matlab7.0中l(wèi)sqcurvefit函數(shù)功能，可以求得，將其帶入方程（9）中，得到方程（10）4.2.6阻滯增長模型的檢驗為了檢驗阻滯增長模型對家庭汽車保有量的預測是否可靠，可算出20042012年北京市家庭汽車保有量根據(jù)方程（10）的預測值與實際值進行比較，具體數(shù)據(jù)見表8.表8 20042012年北京市家庭汽車保有量實際值與預測值年份實際值 /萬輛預測值 /萬輛相對誤差2004229.6229.602005258.3260.30.00772006287.6289.50.00662007312

27、.8316.30.01122008350.4340.10.02942009360.0360.60.00172010374.4377.90.00932011387.3392.00.01212012407.5403.40.0101從表8中可以看出，20042012年間汽車保有量實際值與預測值相對誤差小，平均相對誤差僅為，很好地說明了阻滯增長模型對北京市家庭汽車保有量預測的可靠性與準確性。對相關(guān)數(shù)據(jù)運用matlab7.0非線性擬合得下圖6圖6 家庭汽車保有量阻滯增長模型曲線擬合圖可以看出所有數(shù)據(jù)點均很好的擬合在同一曲線上，同樣說明了家庭汽車保有量阻滯增長模型方程（10）的可行性。因此將可以帶入方程（

28、10）中，得到2020年北京市家庭汽車保有量將達到438.69萬輛，查閱相關(guān)資料以及專家預測，該值更加準確合理，為進一步說明阻滯增長模型對汽車增長量中長期預測的優(yōu)越性，特繪制下表9。表9 阻滯增長模型與灰色預測GM（1,1）預測模型相關(guān)結(jié)果對比殘差平方和平均殘差平方和復相關(guān)系數(shù)灰色預測模型1026.61114.070.958阻滯增長模型179.319.920.996注釋：表中殘差意義為預測值與實際值的差值從表9中可以看出殘差平方和、平 均殘 差平方和阻滯增長 模型明顯小于灰色預測模型 ，且復相關(guān)系數(shù)更接近 1，所以阻滯增長模型的效果更為精確 。綜上所述，最終確定2020年北京市家庭汽車保有量將

29、達到438.69萬輛。4.2.7 成品油價格對汽車數(shù)量增長影響的評估4.2.7 .1 SPSS相關(guān)性分析模型7的建立為了評估成品油價格對汽車數(shù)量增長的影響，可以采用SPSS相關(guān)性分析，倆者相關(guān)系數(shù)越大，則說明成品油價格對汽車數(shù)量增長的影響越顯著，倆者相關(guān)系數(shù)越小，則說明成品油價格對汽車數(shù)量增長的影響越小。為了使評估結(jié)果更加具有說服力，我們引入了人均GDP對汽車數(shù)量增長的影響作為比較。相關(guān)結(jié)果如下表所示：表10 SPSS相關(guān)性分析結(jié)果顯示控制變量汽車數(shù)量汽油93價格人均GDP年份汽車數(shù)量相關(guān)性1.000-.079.725顯著性（雙側(cè)）.852.042df066汽油93價格相關(guān)性-.0791.00

30、0.092顯著性（雙側(cè)）.852.828df606人均GDP相關(guān)性.725.0921.000顯著性（雙側(cè)）.042.828.df660從表10中可以看出，汽車數(shù)量與成品油價格的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)僅為-0.079，說明成品油價格對汽車數(shù)量的增長的限制作用很小，而人均GDP與汽車數(shù)量的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為0.725，說明人均GDP對汽車數(shù)量的增長存在呈線性正相關(guān)，影響遠大于成品油價格對汽車數(shù)量的增長。由于SPSS回歸分析結(jié)果僅限于線性相關(guān)的分析，為進一步評估成品油價格對汽車數(shù)量的影響，引入灰色關(guān)聯(lián)度分析模型。4.2.7.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析模型8（1）模型的準備：關(guān)聯(lián)度是表征事物之間的關(guān)聯(lián)程度，關(guān)聯(lián)度應

31、用關(guān)聯(lián)系數(shù)來表示，我們用曲線間的差值大小作為一種衡量關(guān)聯(lián)度的尺度。（2）模型的建立：設(shè)母因素時間數(shù)列和子因素時間數(shù)列分別是: 記時刻對的關(guān)聯(lián)系數(shù)為，其絕對差值為：= 各時刻的最小絕對差為：=各時刻的最大絕對差為：在灰色關(guān)聯(lián)度分析中，無論序列有多少，和各只有一個。和的求法，以為例解釋，類似。=則母因素為子因素兩曲線在各時刻的相對差值用下式表示：上式中稱為對在時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)；稱為分辨系數(shù)，本文取，減少極值對計算的影響，提高分辨率。關(guān)聯(lián)系數(shù)只表示各個時刻事物間的關(guān)聯(lián)度，因此我們用基本均值表示兩條曲線間的關(guān)聯(lián)程度： = 稱為子因素曲線對母因素曲線的關(guān)聯(lián)度。（3）模型的求解：首先進行數(shù)據(jù)預處理，我們知道

32、關(guān)聯(lián)系數(shù)的值主要決定于和在各時刻的差值，由于和數(shù)據(jù)單位不同，會影響的值，因此要對原始數(shù)據(jù)作無量綱處理，即標準化處理。本文選取汽車數(shù)量為母序列，成品油價格為子序列，人均GDP為子序列。本文采用初值化處理人均GDP子序列相關(guān)數(shù)據(jù)，即把該序列所有原始數(shù)據(jù)除以序列初值，從而得到一個新數(shù)列。由于成品油價格越高會導致汽車增長數(shù)量下降，因此對成品油價格進行初始化數(shù)據(jù)處理采用如下處理方式： 。運用matlab7.0編程求解，解得成品油價格對汽車數(shù)量增長影響的灰色關(guān)聯(lián)度為0.55，而人均GDP對汽車數(shù)量增長影響的灰色關(guān)聯(lián)度為0.67。查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)當分辨系數(shù)時，灰色關(guān)聯(lián)度大于0.6則說明倆序列關(guān)聯(lián)性較強且倆者

33、相互影響較大，小于0.6則說明倆序列關(guān)聯(lián)性較弱且倆者相互影響較小。因此可以得出結(jié)論，人均GDP對汽車數(shù)量增長的影響大于成品油價格對汽車數(shù)量增長的影響，也就說明了成品油價格的增長對家庭汽車數(shù)量的增長限制作用是微乎其微的，該結(jié)論與上文中SPSS相關(guān)分析模型結(jié)果一致，并與生活實際相符合，進一步說明了灰色關(guān)聯(lián)度分析模型的可靠性，評估結(jié)果的準確性。4.3問題三模型的建立與求解4.3.1國外成品油定價機制分析國外成品油價格由原油成本、煉制成本、儲運分銷成本、稅費和企業(yè)利潤這五個定價因素構(gòu)成。除原油成本外，其他幾個定價因素相對穩(wěn)定。原油成本的波動對成品油價格的波動影響最大。因此研究成品油的市場化定價問題離不

34、開對原油價格的分析。為了應對國際原油價格的起伏波動和上漲，不少原油依存度高的國家和地區(qū)進行了成品油定價機制的市場化改革。這些國家和地區(qū)起初為了保障國內(nèi)成品油的供應和價格的穩(wěn)定性，普遍采取政府定價的方式。然后隨著國際原油價格的上漲和原油進口量的增加，該定價方式暴露出諸多弊端，因此它們先后對成品油定價機制進行了逐步的市場化改革。概括來講，他們的改革進程有如下共同特征:第一成品油市場化定價機制的建立是分步實現(xiàn)的；第二市場競爭主體多元化，國內(nèi)企業(yè)為主，國外企業(yè)參與；第三政府職能明確，通過稅收政策調(diào)控成品油消費；第四普遍重視和建立了避險體系，如戰(zhàn)略石油儲備體系。由于這些國家和地區(qū)，具有和我國類似的地理位

35、置、能源結(jié)構(gòu)，因此其定價機制的市場化改革對我們有較高的借鑒意義。概括而言，政府定價的好處在于:首先，加強了國家多對石油產(chǎn)業(yè)的調(diào)控，使國家有關(guān)石油的產(chǎn)業(yè)政策、投資政策和調(diào)控政策相協(xié)調(diào)，減少了重復投資和資源浪費。其次，保證了國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展，特別在國際原油依存度高的情況下，有利于減輕國際油價波動對國內(nèi)市場的沖擊和影響。但隨著經(jīng)濟的發(fā)展，一些弊端也逐步暴露出來:首先，政府定價難以靈敏反映市場的變化。定價決策的主體不是具體的生產(chǎn)經(jīng)營者，其價格政策較難反映市場供求變化，價格調(diào)整也不及時。其次，難以協(xié)調(diào)市場上紛繁復雜的各種矛盾。第三，政府定價往往伴隨一定的價格補貼政策，對財政帶來負擔，給社會帶來不公。第四

36、，不利于調(diào)動企業(yè)的積極性。實施市場化的定價機制以后，優(yōu)點是顯而易見的:首先，有利于市場價格體系的建立與完善，理順能源價格，更好地發(fā)揮價格機制對石油生產(chǎn)、經(jīng)營、消費等環(huán)節(jié)的調(diào)節(jié)作用。其次，有利于資源的合理配置，以提高其利用效率，促進高能耗產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型能升級。 從目前世界各國成品油定價機制來看，仍然是政府定價和市場定價并存。但實施政府定價的國家往往具有極其豐富的石油資源，以豐厚的資源及資源收益作為物質(zhì)基礎(chǔ)，國家通過補貼和政府定價的方式使成品油價格保持在極其低廉的水平。如歐佩克成員國卡塔爾，其Supreme汽油(相當于我國96#汽油)每升價格為1里亞爾(相當于1.8元人民幣)。美國是完全的市場競爭化定

37、價機制，政府僅通過油品儲備和利率等手段來彌補市場競爭的缺陷。日本在1998年就逐步放開了對石油產(chǎn)業(yè)的行政管制，國內(nèi)成品油價格開始由市場競爭形成;歐洲等主要發(fā)達國家也同樣是高度自由競爭形成的成品油定價機制，政府通過稅收、利率、庫存規(guī)定等來進行管理;比利時的成品油定價采用“就高不就低”的原則，當國際油價上升時，零售價將隨之升高，而國際油下跌時，零售價將只回落50%，多余的50%將作為消費稅上繳國庫，當油價突破一定限制時，政府通過降低燃油稅等手段加以調(diào)控.據(jù)EIA公布資料顯示印度成品油定價機制基本上是以國際油價作為基準，從政府完全控制到逐步與國際油價接軌，油價逐步走向市場化.總的來看，無論是發(fā)達國家

38、還是發(fā)展中國家，本國的成品油定價均與國際市場油價聯(lián)動，成品油市場化是必然的趨勢。4.3.2國內(nèi)成品油價格定價現(xiàn)有機制分析我國在1993年之前，原油自給自足。在此階段通過政府定價的方式，使油價維持在相對穩(wěn)定的水平，不僅促進了石油產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而且通過較低的能源成本，促進了我國工業(yè)化進程。但歸根到底我國是一個石油資源匾乏、可采儲量不高的國家，隨著石油消費量逐年增長，石油資源的缺口越來越大。自1993年起，我國成為原油凈進口國家，原油進口量不斷增加，對外依存度不斷提高，加上原油儲備不健全，在國際原油市場無定價影響力，最終導致這種政府定價的方式國家財政背負沉重負擔，造成了石油資源的浪費，也不利于高能耗產(chǎn)

39、業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和全社會節(jié)能意識的樹立?，F(xiàn)行機制的成效在于可以平緩國際油價帶來的波動沖擊，并通過政策性虧損把油價維持在消費者和相關(guān)行業(yè)可接受的范圍內(nèi)，弊端在于隨著原油對外依存度的不斷提高，無法真實反映資源的稀缺性和供求關(guān)系，不利于能源節(jié)約，易給國有資產(chǎn)帶來損失?，F(xiàn)有機制存在的主要問題：(1)扭曲供求關(guān)系，無法體現(xiàn)能源價值非市場化的定價機制具體表現(xiàn)在國內(nèi)成品油價格調(diào)整的時間和幅度總是落后于國際油價的波動，主要的弊端是容易造成供求關(guān)系的扭曲，導致供求不足或者資源浪費。下面借助均衡價格理論模型來做具體分析。（2）均衡價格理論分析模型9 均衡價格是指商品的市場需求量和市場供給量相等時，市場達到均衡，這時候

40、的價格為均衡價格。具體表現(xiàn)為市場上需求和供給這兩種相反的力量共同作用的結(jié)果，它是在市場供求力量的自發(fā)調(diào)節(jié)下形成的。 市場均衡代表了所有不同的買者和賣者之間的一種平衡。消費者和企業(yè)愿意購買或出售的數(shù)量取決于價格。市場找到了正好平衡買者和賣者愿望的均衡價格。過高的價格意味著產(chǎn)量太多從而產(chǎn)品過剩，太低的價格則會引起排隊和導致短缺。在某一價格水平上，買者愿意購買的數(shù)量正好等于賣者愿意出售的數(shù)量，市場出清，這一價格就形成了供給和需求的平衡。下面討論兩種常見的均衡價格情況:完全競爭和最高限價。在市場競爭的環(huán)境下，均衡價格分析如下: 圖7完全競爭的均衡價格在成品油市場的供給和需求達到均衡時，形成均衡價格(即

41、圖7中供給曲線和需求曲線的交點)。當國際原油價格上漲時，成品油生產(chǎn)成本上升，市場供給減少，供給曲線向左平移到處。由于汽油需求價格彈性較小，需求曲線保持不動，于是又與形成新的均衡價格，且。反之，當國際原油價格下跌時，供給曲線向右平移至處，形成新的均衡價格，且?？梢?，在市場定價的環(huán)境下，成品油價格較好地反應了市場供需變化和國際原油價格變化。當國際原油價格變動時，市場自發(fā)調(diào)節(jié)供給和需求，短期內(nèi)即可達到新的市場均衡。 我國目前的定價機制，雖然價格制定依賴國際原油價格，但是否調(diào)價，如何調(diào)整和最終“落地”價格仍然是由政府控制。因此，目前的定價機制屬于政府定價(具體說是最高限價)的情況。 借助均衡價格理論，

42、我們可以做如下分析: 圖8政府定價的均衡價格在成品油市場達到供需均衡狀態(tài)時，形成均衡價格(圖8)。假設(shè)政府把最高限價設(shè)置在均衡價格處，即= 。之后由于國際原油價格上漲，使得成品油供應商生產(chǎn)成本提高，并減少供給，供應曲線由移至。由于汽油的需求價格彈性較低，所以需求曲線保持不動，此時本應在和的交點形成新的均衡價格，但由于最高限價的政策，價格被抑制在。又因為需求并未減少，故在最高限價的政策下產(chǎn)生了短缺，即 。 從以上的分析可知，當均衡價格大于最高限價時，即圖中的，會導致供應短缺，這也從一定程度上解釋了國際原油價格高漲時國內(nèi)的“油荒”現(xiàn)象。為了保證國內(nèi)市場供應，國家一般要求國有石油公司必須填補短缺(即

43、圖8中)部分。填補之后產(chǎn)生兩個問題:一是無法反映資源的稀缺情況，造成資源的浪費，而且不利于相關(guān)產(chǎn)業(yè)的節(jié)能升級:二是給國有石油公司造成政策性虧損。為了彌補這部分虧損，國家曾對國有石油公司進行補貼，這種做法相當于國家通過石油公司對成品油消費者用油進行補貼。 這種補貼政策不僅引起社會的質(zhì)疑，也給國家財政帶來一定的負擔。由于該政策僅對成品油消費者進行補貼，而且消費量越高得到的補貼越多，于是形成了全社會福利僅被成品油消費者享用的不公平局面，所以該政策在2008年以后即終止。由以上的分析可知，政府定價機制無法真實反應供求關(guān)系的變化，具體到最高限價的情況來看，容易造成市場短缺。（3）調(diào)價滯后，無法靈敏反應市

44、場變化根據(jù)該機制，調(diào)價的觀察期為22個工作日，使得國際油價的變動約需要一個月時間傳導至國內(nèi)，無法靈敏地反映國際市場的變動。同時，目前的成品油調(diào)價流程較為復雜，具體調(diào)整決策(如是否調(diào)價、是否調(diào)節(jié)到位、具體調(diào)價金額)均要由國家發(fā)展和改革委員會將調(diào)價方案報國務院，審批通過之后才能發(fā)布執(zhí)行。而在審批過程中，國際原油價格可能出現(xiàn)較大改變。雖然成品油的定價依據(jù)隨著與國際市場的間接接軌市場化了，但定價決策主體還是國家政府部門，不僅遠離市場，而且尚未脫離行政審批的框架，加上審批流程復雜，不能及時靈活地反映市場變化。4.3.3國內(nèi)成品油價格優(yōu)化定價模型（1）基本思路市場化的定價機制是指以市場配置資源為基礎(chǔ)，輔以

45、完善有效的政府宏觀調(diào)控手段，通過市場自由競爭和自由交換的環(huán)境發(fā)現(xiàn)價格、形成價格，并由企業(yè)根據(jù)供求關(guān)系自主定價，引導生產(chǎn)、流通和消費環(huán)節(jié)價格制定與調(diào)整的整套機制。市場化的定價機制有兩個特點:一是由市場形成價格，二是由企業(yè)自主制定價格。這兩個特點綜合起來看，即市場中的競爭主體根據(jù)市場供求關(guān)系的變化和競爭情況，在商品和服務的價值基礎(chǔ)上，自主制定價格。對于我國的成品油市場而言，建立市場化定價機制需要從三個方面入手:首先，引入更多的競爭主體，建立充分競爭的市場環(huán)境，通過市場來發(fā)現(xiàn)和形成價格。其次，政府下放定價權(quán)，使企業(yè)能夠根據(jù)具體的市場行情和供求關(guān)系，自主定價，從而激發(fā)企業(yè)積極性。第三，通過政府角色轉(zhuǎn)變

46、，使政府運用宏觀調(diào)控手段來應對“市場失靈”和國際原油價格大幅上漲時對國內(nèi)經(jīng)濟造成的沖擊。（2）國內(nèi)成品油價格優(yōu)化定價模型的建立查閱相關(guān)資料初步確立總的優(yōu)化成品油定價定價模型方程（11）為： （11）式中為國內(nèi)成品油價格，為國際原油價格，為稅費，為原油加工費，為企業(yè)利潤。，其中為布倫特原油價格；為迪拜原油價格；為米納斯原油價格。，式中為平均煉油成本；為煉油產(chǎn)品總量；為單位消費稅。，式中為產(chǎn)品的成本系數(shù)；為產(chǎn)品量；為總積數(shù)和。假定企業(yè)利潤為0.05?？紤]到政府干預情況，引入政府干預系數(shù)確立最終國內(nèi)成品油定價方程為： （12）目前連續(xù)22個工作日 移動平均漲跌 超過4%，政 府才酌情對油 價進 行調(diào)

47、整， 使得 國內(nèi)外成品油水平出現(xiàn)差異。為了克服滯后性，通過查 閱資料，將22個工作日縮減為10個工作日。5、建議書根據(jù)前三問所建立的模型與結(jié)果，分別對國家發(fā)改委提出國內(nèi)成品油定價機制的幾點建議以及如何發(fā)展新能源汽車的幾項具體措施。5.1國內(nèi)成品油定價機制改進相關(guān)建議1.完善現(xiàn)有機制，培育國內(nèi)市場適應力在目前定價機制的基礎(chǔ)上，縮短調(diào)價觀察周期期和調(diào)價的參考幅度，使國內(nèi)油價的調(diào)整更加靈敏地反映國際原油價格的變動頻率和波動幅度。同時，通過油價更加頻繁的調(diào)整和變動，幫助國內(nèi)市場各方建立對價格變化的預期，使國內(nèi)相關(guān)行業(yè)和消費者逐漸適應，促進節(jié)能意識的樹立、節(jié)能手段的應用和高能耗產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。2.完善油

48、品稅收體系，調(diào)節(jié)成品油消費 稅收是國家宏觀調(diào)控的主要手段。由于成品油價格的波動受原油價格波動的影響，而且會對國內(nèi)經(jīng)濟造成顯著影響，因此，世界各國普遍運用稅收杠桿調(diào)控成品油市場。 稅收杠桿的作用通過對價格的調(diào)整來實現(xiàn)，主要體現(xiàn)在兩個方面:一是有效調(diào)節(jié)生產(chǎn)和需求，推動能源結(jié)構(gòu)的改善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級;二是平抑、減緩國際原油價格波動對本國經(jīng)濟的影響，當油價上漲時通過減稅來穩(wěn)定油價;三是通過稅負來加大環(huán)境和資源保護投入。在瑞典、荷蘭、丹麥等歐洲國家為了加大環(huán)保力度，抑制成品油消費，普遍把燃油稅納入環(huán)保稅體系。以比利時為例，消費稅和增值稅約占汽油零售價的64%，占柴油零售價的50%。而在取暖用的重柴油價格

49、中，這一比例為21 %。3.完善避險體系，應對油價劇烈波動 成品油定價市場化后，原油價格受各種因素的影響而劇烈波動，國際市場價格的波動通過原油進口貿(mào)易途徑直接傳導到國內(nèi)，容易對國內(nèi)經(jīng)濟造成沖擊。對此，國家應建立完善的避險體系，運用期貨、原油儲備等手段，調(diào)節(jié)市場供應量，減緩國際原油價格劇烈波動對內(nèi)部市場的沖擊。特別是在國際原油價格超過某一限值時，政府應果斷采取直接干預的行政手段，穩(wěn)定市場供應和價格。4.轉(zhuǎn)變政府職能，從直接干預向間接調(diào)控轉(zhuǎn)換 在此階段，政府的作用主要是通過經(jīng)濟手段、法律手段以及行政手段來解決市場失靈問題。在市場化的過程中，政府的職能需要從直接干預轉(zhuǎn)變?yōu)殚g接調(diào)控。調(diào)控的手段主要是依

50、靠稅收政策來調(diào)節(jié)成品油的消費，通過石油儲備體系來應對國際油價猛烈上漲時給國內(nèi)經(jīng)濟造成的沖擊。5.引入多元化競爭，形成市場競爭環(huán)境我國目前的成品油市場格局呈現(xiàn)典型的寡頭壟斷格局，國有石油公司在成品油生產(chǎn)、批發(fā)、零售等環(huán)節(jié)處于優(yōu)勢地位。在競爭主體較少、較弱的情況下，市場化定價機制將可能促使寡頭通過串謀形式來追求豐厚的壟斷利潤。因此，引入多元化競爭有利于良好的市場環(huán)境和競爭環(huán)境的形成，也有利于培養(yǎng)國內(nèi)石油公司的國際競爭力。6.放開價格控制，形成市場化定價機制在政府監(jiān)管機制以及石油流通體制逐步完善的基礎(chǔ)上，在市場競爭相對充分后，可以放開油價控制。具體可采用改革試點的辦法。選取一個或幾個成品油消費旺盛的

51、省作為試點，在省內(nèi)放開成品油價格，完全由市場定價，同時政府要做好監(jiān)管工作，運用經(jīng)濟手段對價格進行調(diào)控。在獲得試驗數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的同時，避免對全國的經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定造成沖擊。在分析試點改革經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，找出不足，從而進一步完善配套的改革措施，然后在全國推廣?？紤]到我國目前的原油生產(chǎn)逐步下降的現(xiàn)狀，鼓勵和扶持石油企業(yè)走出國門，通過并購、投資、合資等手段，努力拓展海外原油供給，擺脫單純依賴進口的格局，實現(xiàn)來源多元化。同時，國家要在政治、軍事上給予有力的支持。7.推動建設(shè)油品期貨市場。謀求原油定價權(quán) 前三問模型中都反映出國內(nèi)成品油價格主要決定于國際元價格，中國作為第二大石油進口國和消費國，在世界石油市場

52、上的需求量很大。以2011年的數(shù)據(jù)計算，中國石油消費量占世界的11.38%。從理論上看，中國作為進口、消費大戶，理應在國際石油定價體系中有相當?shù)挠绊懥?，但實際上我國對石油價格的影響不到0.1%，可以說微乎其微。國際原油定價權(quán)的缺失，根本原因在于中國尚未建立在世界市場上有影響力的原油期貨交易市場，無法通過期貨交易固定價格、對沖風險，并通過制定大宗原油交易的規(guī)則，將本國市場的供求關(guān)系變化通過價格信號反饋到國際市場，只能被動接受國際原油價格波動的影響。從長遠來看，隨著我國原油進口量的不斷增加，在過度依賴進口原油的情況下，應盡早協(xié)調(diào)各方關(guān)系，建立我國自己的原油期貨市場，為我國謀求國際原油定價權(quán)，構(gòu)架能

53、源安全，充分發(fā)揮石油消費大國在國際石油價格體系中應有的影響力。52新能源汽車發(fā)展相關(guān)措施第一、調(diào)整現(xiàn)行的消費稅政策，適當調(diào)整現(xiàn)行消費稅的稅率水平，提高大排氣量轎車的消費稅稅率并適當降低小排氣量汽車稅率 ，對節(jié)能減排效益明顯的新能源汽車實施零稅率的消費稅政策。第二、調(diào)整車輛購置稅，車船使用稅政策，對以清潔能源為動力符合節(jié)能技術(shù)標準的新能源汽車免征車輛購置稅的優(yōu)惠，改革車船使用稅的計稅標準，對不同能耗水平的車船規(guī)定不同的征稅額度實行差別征收。第三、健全綠色關(guān)稅對污染環(huán)境影響生態(tài)可能造成環(huán)境破壞的進口汽車征收進口附加稅。第四、開征新的稅種是對耗油排放超標排放的傳統(tǒng)汽車要設(shè)立一些新的稅種。另外政府應加快充電設(shè)施建設(shè)，努力引導汽車企業(yè)創(chuàng)新商業(yè)模式，加快推進公共服務領(lǐng)域率先推廣應用以及技術(shù)創(chuàng)新。6、模型的評價6.1模型的優(yōu)點1.問題一中先是采用簡潔明了、可信度高的經(jīng)典多元線性回歸分析模型，再根據(jù)逐步回歸分析模型進一步