油价问题的数学建模Word文档格式.docx

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从油价上涨的第一个月开始许多快递公司已经全线提价，同城快递已经从五六元/公斤涨到了8元/公斤，而跨省的快递价格则从10元/公斤涨了12-15元/公斤不等，低价快递时代一去不复返。

快递费的大幅上涨，源于油价的上涨，因为油价导致的运输成本上涨，让快递企业的承受能力达到极限。

面对燃油价格上涨，国内快递公司纷纷调高运费和快递费用。

这种快递公司的快递费的上涨将影响于平时多在网上购物或者是多邮寄东西的市民，使他们的消费方式在一定程度上得到了改变。

大家都知道，如今的世界时一个网络时代，再加上大家现在的生活节奏加快了，没有时间专门去超市购买我们的各种用品，很多东西还是离不开网络，所以说这种快递费用的上涨只是某一个小阶段对消费者有一定的影响。

3疝站燃油供给紧永。

由于油价上涨，会给群众带来“油恐慌”的心理，即越涨越购，越涨越存。

部分加油站燃油供给紧张，采取限量供应，这样虽然不至于闹油荒，但却使得众多的车辆停靠在加油站附近排队加油，势必造成一定的安全隐患。

4对私家车一族的影响。

由于油价的上涨，一些经济不是特别好的市民改乘公交，而对那些经济还比较好的也减少了开车的频率。

车险费、停车费等用于养车的固定支出，平均下来每个月就要500块钱左右,这个数字让那些相对有钱的“大款”们不得不放下了架字去乗丛公交或著地侯。

5给交通带来的影响。

由于油价的上涨，不少市民由开私家车改乘公交或坐地铁，这在很大程度上缓解了交通拥堵状况。

自从油价上涨，很多人都能够明显地感觉到回家与上班的路上没有那么拥挤了。

因为油价上涨，城市公交和出租车都会有补贴，所以说，一方面这些车主不会有亏损，另一方面还会减轻交通拥堵,有利于环境的绿化与洁净。

6对企业的造成的影响。

现在很多运营、运输企业油的成本大概占40%左右,如果油价发生比较明显的变化，对这些企业带来的成本影响就会比较明显。

有一个统计•数据，有人说中国物流成本很高,比发达国家高出很多，但实际和发达国家比，特别是和欧洲一些国家比，我们不是最明显的，国内油价和欧洲国家的油价比相对比较低，因为在欧洲国家有比较高的税，包括自己家使用的小汽车油税非常高，所以价格很高。

总之，油价的上涨对各个阶层的人民都会有影响，只是一个程度深与浅的问题。

对于这些问题，为了给出一个合理的策略，我们在考虑各种因素的情况下，通过分析各种数据，针对中国国情，查阅相关资料，收集可靠数据，通过数学建模，提出“更为可靠”的成品油定价机制。

对于现行的成品油定价机制，其价格的制定存在着时滞效应，而且这种滞后性可能会助长流通体制中的投机现象，从而造成成品油供给的供应紧张。

虽然政府对油价的干预可以保证油价的相对稳定，近期我们看到的石油价格的调整，从供给方面来说可能政治因素会多一些,比如说主要是产油国这些国家的政治局面比较动荡，这在很大程度上影响人们的心理预期。

但是市场的调节作用相对来说被抑制了，适当增加市场对油价的调控作用对经济的推动也是有一定的效果的，所以，要充分考虑到原油和成品油为产品链和产业链询端原料以及居民日常消费品的事实，也要考虑到其价格变动对通货膨胀的整体推动效果，在市场化改革路径与居民可支配收入两者的共同制约下选择合适的价格目标区间。

综合各方面的影响，为了使市场的调节作业得到充分的发挥，我们决定运用线性回归模型，取国际原油价格和居民消费指数作为自变量。

模型假设

1.政府干预没有对成品油油价造成影响

2.国内进口原油占国内总原油产量的比例不变

3.国内开采原油的成本与进口原油油价相同

4.忽略国内投机行为对国内成品油油价的影响

5.国内工业用成品油相对稳定，对国内成品油市场影响不大

6.收集的数据真实有效

四、模型分析

1符号说明

A1：

国际原油价格的特征向量

A2：

国内人均可支配收入的特征向量

Z1：

代表标准化国际原油价格

Z2：

代表标准化的国内原油产量

Z3：

代表标准化的全国人均可支配收入

Z4：

代表标准化的国内原油消费量

F：

主成分综合模型

2模型假设

（1）.本课题以国内汽油价格表征国内成品油价格。

（2）.影响国内汽油价格的主要因素为：

国际原油价格，国内原油产量，国内人均可支配收入和国内汽油消费量；

不考虑其它刻意的经济影响、政治干预等因素。

（3）.假定该课题所采集到的数据都能够真实反映各因素的影响关系。

3问题分析和模型建立

3-1数据预处理：

3-1-1用MATLAB作出近年国际原油价格、国内汽油消费量和国内石油产量

的数据

趋势图，如下:

图4-M-12009—2011年汽油消费量

09T1年国内石油产星

7月1妊1月

1雄7月

时间

图4-M-22009—20II年国内石油产量

国际油价趋势囹

140

100

2006^

2010年

2012年

2011年

200弭2009年

年份

*辛

*产七

;

知*

120

图4-1-1-32005—2012年国际油价

3-2建立统计回归模型：

根据4-1所整理出的数据通过MATLAB编程分别作出国际原油价格、国内原油产量、国内汽油消费量与国内汽油价格之间的关系图，根据其线性回归特性、相关性和显著性水平得出各个因素分别与国内汽油价格之间的影响关系。

3-3建立主成分分析模型：

以主成分分析模型为平台，应用该模型的降维统计思想，首先通过SPSS统计分析得出国际原油价格、国内石油产量、国内人均可支配收入以及国内汽油消费量之间的相关矩阵，确定各因素之间相互影响的相关性，提取出累计方差＞85%的因素算出其特征值，通过SPSS软件讣算得到特征向量，最后得岀标准化的汽油价格的主成分模型。

用以制定成品油定价机制。

4模型求解

4-1统计回归模型：

4-1-1用MATLAB作出2009年一2011年国内汽油消费量与国内汽油价格之间的关系图，如下：

8000

ffiwfflKM®

7500

7000

6500

6000

+•

卄

+■

一

*+•

+•+•

+•*

300350400450500550600

国内汽油表观消费呈

图4-1-1国内汽油消费量与国内汽油价格的关系

图4-1-1知，国内汽油表观消费量与国内汽油价格之间并没有可靠性关系。

因此，在该模型中，国内汽油消费量对国内汽油价格的影响可忽略不计。

国内原油产量

4-1-2同4-1-1方法作出2009年一2011年国内石油产量与国内汽油价格之间的关系图，如下：

图4-1-2国内原油产量与国内汽油价格的关系

由该图知，国内原油产量对国内汽油价格也没有可靠性影响，因此，国内原油产量因素也可以忽略不计。

4-1-3同上述方法做出2009年一2011年国内汽油价格与国际汽油价格的关系图，如下：

图4-1-3-1国际原油价格与国内汽油价格的关系

该图4-1-3-1表明，国内汽油价格与国际汽油价格之间存在近似线性关系。

为了进一步证明这一关系的可靠性，我们通过SPSS统计软件做出两者之间的线性相关性分析，如下表：