油价下跌基本无望-油价下跌基本无望的原因

1.95 号汽油有望回归 9 元时代，油价还会下降吗？

2.或上涨 油价调整窗口12月3日24时开启

3.数据挖掘核心算法之一--回归

4.发改委如何计算中国油价?请举实例说明，比如参考那三地，多长时间，如何变化，请不要象官员那打哈哈

95 号汽油有望回归 9 元时代，油价还会下降吗？

今年以来，大部分的成品油调价都是上调的，所以能够下调价格都有点让人喜出望外。从成品油价格的调整机制来看，相关部门会根据国际市场原油价格来调整成品油的价格，调价周期是10个工作日，而当国际市场原油价格在40—130美元之间运行时，国内成品油价格该涨就涨，该降就降。就现在国际市场原油价格而言，处在2014年左右的价格位置，并处于上升通道趋势，所以猜测成品油价格短期内不会下降。

1、成品油的价格受原油价格影响，而原油价格受国际各国供需方的影响。

只要国际市场原油价格不下降，所以成品油价格也不会下降，而国际原油价格还得看几个产油国和消费国的行情。

从几个产油国来看，分别是美国、沙特阿拉伯、俄罗斯、加拿大等。而美国自产自销还需要进口，俄罗斯处在和乌克兰的冲突中，所以提高产量看得看沙特阿拉伯等欧佩克产油国的生产，也只有石油产量上升，才会有国际原油价格的下降。

我国乃至世界各国，随着疫情的复苏，经济的发展和需求，对原油的需求和依赖是离不开的，而且还会有不断提升的趋势，随意原油价格一定程度很难下降，从而成品油也很难下降。

2、国内的原油进口量来看，对原油的需求旺盛促使对成品油价格的很难明显下降。

我国的原油进口量从2001年的0.6亿吨左右到现在的5亿吨左右，预计将在2030年达到7亿吨左右。这么庞大的进口量和需求量，很难使得原油价格的下降，也很难使得成品价格下降。

如果随着新能源的代替和大规模使用，促使对原油的依赖大幅下降，相信也有可能使得成品油价格的下降。

3、从国内成品油价格调整机制来看，油价也不会再大幅上升。

成品油的定价机制，当国际原油价格接触到40—130美元的上下天花板时，成品油价格不会再调整。对比现在国际原油价格110美元左右，往上涨的空间还有一定，但是对于国内成品油价格而言，已经快接近天花板了，所以价格很难再大幅提升。

作为拥有油车的消费者而言，还是希望油价下降的。毕竟当年300元就可以加满一箱油，就现在而言，加满一箱油需要接近500元左右，还是有点心痛的。

或上涨 油价调整窗口12月3日24时开启

[汽车之家 资讯]? 按照国内成品油调价的规则，新一轮成品油零售限价调整窗口将于12月3日24时再度开启。据机构测算，11月30日，原油综合变化率为6.36%，对应上调幅度为220元/吨，折合每升上调0.18元左右；有分析师表示，预计到12月3日，国内成品油调价对应理论上调幅度约为250元/吨，这意味着我们即将迎来年内最大幅度的油价上调。按照私家车50L的油箱测算，新一轮油价调整后或需要多花费近10元。

油价或迎年内最大上涨

11月份，国际油价连涨4周。本轮调价周期内变化率呈现正向波动，欧佩克与非欧佩克产油国（OPEC+）正在考虑各种选项，以期在明年1月把770万桶/日的减产量缩减约200万桶/日的计划，至少再延长三个月。但是目前，石油输出国组织（OPEC）各成员国在延长减产期限议题上尚未达成一致，12月1日的会议会做出进一步决定。

受此影响，截至11月30日，美国WTI原油期货市场价格小幅下跌，主力合约价报45.34美元/桶，跌幅0.19美元；布伦特原油期货市场价格小幅上涨，主力合约结算价报47.88美元/桶，涨幅0.04美元。从目前来看，本轮油价调降已是无望。

据多家机构测算，11月30日，原油综合变化率为6.36%，对应上调幅度为220元/吨，折合每升上调0.18元左右。隆众资讯油品分析师李彦表示，预计到12月3日，国内成品油调价对应理论上调幅度约为250元/吨。若250元的调升正式落地，意味着年内最大幅度的油价上调就要来了。

油价格局将变

目前，2020年国内成品油调价已进行22轮，具体为“五涨五跌十二搁浅”，即上调5次、下调5次，搁浅12次，汽油价格累计每吨下调1790元，柴油价格累计每吨下调1725元。但12月3日调价后，2020年的调价格局或将变为“六涨五跌十二搁浅”。（消息来源：金投网；编译/汽车之家 宋爱菊）

数据挖掘核心算法之一--回归

数据挖掘核心算法之一--回归

回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题(即简单线性)，例如下午我老婆要买个包，我没买，那结果就是我肯定没有晚饭吃;复杂一点就是多变量(即多元线性，这里有一点要注意的，因为我最早以前犯过这个错误，就是认为预测变量越多越好，做模型的时候总希望选取几十个指标来预测，但是要知道，一方面，每增加一个变量，就相当于在这个变量上增加了误差，变相的扩大了整体误差，尤其当自变量选择不当的时候，影响更大，另一个方面，当选择的俩个自变量本身就是高度相关而不独立的时候，俩个指标相当于对结果造成了双倍的影响)，还是上面那个例子，如果我丈母娘来了，那我老婆就有很大概率做饭;如果在加一个事件，如果我老丈人也来了，那我老婆肯定会做饭;为什么会有这些判断，因为这些都是以前多次发生的，所以我可以根据这几件事情来预测我老婆会不会做晚饭。

大数据时代的问题当然不能让你用肉眼看出来，不然要海量计算有啥用，所以除了上面那俩种回归，我们经常用的还有多项式回归，即模型的关系是n阶多项式;逻辑回归(类似方法包括决策树)，即结果是分类变量的预测;泊松回归，即结果变量代表了频数;非线性回归、时间序列回归、自回归等等，太多了，这里主要讲几种常用的，好解释的(所有的模型我们都要注意一个问题，就是要好解释，不管是参数选择还是变量选择还是结果，因为模型建好了最终用的是业务人员，看结果的是老板，你要给他们解释，如果你说结果就是这样，我也不知道问什么，那升职加薪基本无望了)，例如你发现日照时间和某地葡萄销量有正比关系，那你可能还要解释为什么有正比关系，进一步统计发现日照时间和葡萄的含糖量是相关的，即日照时间长葡萄好吃，另外日照时间和产量有关，日照时间长，产量大，价格自然低，结果是又便宜又好吃的葡萄销量肯定大。再举一个例子，某石油产地的咖啡销量增大，国际油价的就会下跌，这俩者有关系，你除了要告诉领导这俩者有关系，你还要去寻找为什么有关系，咖啡是提升工人精力的主要饮料，咖啡销量变大，跟踪发现工人的工作强度变大，石油运输出口增多，油价下跌和咖啡销量的关系就出来了(单纯的例子，不要多想，参考了一个根据遥感信息获取船舶信息来预测粮食价格的真实案例，感觉不够典型，就换一个，实际油价是人为操控地)。

回归利器--最小二乘法，牛逼数学家高斯用的(另一个法国数学家说自己先创立的，不过没办法，谁让高斯出名呢)，这个方法主要就是根据样本数据，找到样本和预测的关系，使得预测和真实值之间的误差和最小;和我上面举的老婆做晚饭的例子类似，不过我那个例子在不确定的方面只说了大概率，但是到底多大概率，就是用最小二乘法把这个关系式写出来的，这里不讲最小二乘法和公式了，使用工具就可以了，基本所有的数据分析工具都提供了这个方法的函数，主要给大家讲一下之前的一个误区，最小二乘法在任何情况下都可以算出来一个等式，因为这个方法只是使误差和最小，所以哪怕是天大的误差，他只要是误差和里面最小的，就是该方法的结果，写到这里大家应该知道我要说什么了，就算自变量和因变量完全没有关系，该方法都会算出来一个结果，所以主要给大家讲一下最小二乘法对数据集的要求：

1、正态性：对于固定的自变量，因变量呈正态性，意思是对于同一个答案，大部分原因是集中的;做回归模型，用的就是大量的Y~X映射样本来回归，如果引起Y的样本很凌乱，那就无法回归

2、独立性：每个样本的Y都是相互独立的，这个很好理解，答案和答案之间不能有联系，就像掷硬币一样，如果第一次是反面，让你预测抛两次有反面的概率，那结果就没必要预测了

3、线性：就是X和Y是相关的，其实世间万物都是相关的，蝴蝶和龙卷风(还是海啸来着)都是有关的嘛，只是直接相关还是间接相关的关系，这里的相关是指自变量和因变量直接相关

4、同方差性：因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。方差我在描述性统计量分析里面写过，表示的数据集的变异性，所以这里的要求就是结果的变异性是不变的，举例，脑袋轴了，想不出例子，画个图来说明。(我们希望每一个自变量对应的结果都是在一个尽量小的范围)

我们用回归方法建模，要尽量消除上述几点的影响，下面具体讲一下简单回归的流程(其他的其实都类似，能把这个讲清楚了，其他的也差不多)：

first，找指标，找你要预测变量的相关指标(第一步应该是找你要预测什么变量，这个话题有点大，涉及你的业务目标，老板的目的，达到该目的最关键的业务指标等等，我们后续的话题在聊，这里先把方法讲清楚)，找相关指标，标准做法是业务专家出一些指标，我们在测试这些指标哪些相关性高，但是我经历的大部分公司业务人员在建模初期是不靠谱的(真的不靠谱，没思路，没想法，没意见)，所以我的做法是将该业务目的所有相关的指标都拿到(有时候上百个)，然后跑一个相关性分析，在来个主成分分析，就过滤的差不多了，然后给业务专家看，这时候他们就有思路了(先要有东西激活他们)，会给一些你想不到的指标。预测变量是最重要的，直接关系到你的结果和产出，所以这是一个多轮优化的过程。

第二，找数据，这个就不多说了，要么按照时间轴找(我认为比较好的方式，大部分是有规律的)，要么按照横切面的方式，这个就意味横切面的不同点可能波动较大，要小心一点;同时对数据的基本处理要有，包括对极值的处理以及空值的处理。

第三， 建立回归模型，这步是最简单的，所有的挖掘工具都提供了各种回归方法，你的任务就是把前面准备的东西告诉计算机就可以了。

第四，检验和修改，我们用工具计算好的模型，都有各种假设检验的系数，你可以马上看到你这个模型的好坏，同时去修改和优化，这里主要就是涉及到一个查准率，表示预测的部分里面，真正正确的所占比例;另一个是查全率，表示了全部真正正确的例子，被预测到的概率;查准率和查全率一般情况下成反比，所以我们要找一个平衡点。

第五，解释，使用，这个就是见证奇迹的时刻了，见证前一般有很久时间，这个时间就是你给老板或者客户解释的时间了，解释为啥有这些变量，解释为啥我们选择这个平衡点(是因为业务力量不足还是其他的)，为啥做了这么久出的东西这么差(这个就尴尬了)等等。

回归就先和大家聊这么多，下一轮给大家聊聊主成分分析和相关性分析的研究，然后在聊聊数据挖掘另一个利器--聚类。

发改委如何计算中国油价?请举实例说明，比如参考那三地，多长时间，如何变化，请不要象官员那打哈哈

三地价格是指布伦特、迪拜、辛塔三地的原油现货价格。发改委规定三地原油现货价格连续22日移动平均变化率达到±4%时，国内成品油可以考虑调价。

发改委最近一次的调价是在2011年4月7日，当时的三地原油价格22日平均相当于112.38元，但截至9月22日，三地原油现货价格22日平均为111.84，移动平均变化率只有-0.48%，因而近期国内成品油价格下调仍然无望！