石油价格波动的数学建模与风险分析

本文主要探讨了股票价格波动模型在石油交易价格分析中的应用，重点关注了如何通过数学建模来理解和预测石油价格的波动及其背后的经济影响。石油作为战略性资源，其价格波动对全球经济具有重大意义。研究者首先提出了三个核心任务： 1. 建立数学模型：针对石油交易价格的复杂性，选择BP神经网络算法进行建模。该算法在人工智能和深度学习领域表现出色，能够处理不确定性因素，通过对1983年4月至2018年4月的421个月份数据进行训练，实现了对价格的精准预测，误差控制在可接受范围内。 2. 价格波动原因分析：通过选取五个关键经济指标——全球GDP、股票交易量、银行流动性比率、年通胀率和全球二氧化碳排放量，进行灰色关联度分析，揭示这些因素与石油价格的关系。结果表明，全球GDP与石油价格的相关性最强，意味着GDP是影响石油价格的关键驱动因素。 3. 系统风险评估：研究者进一步探究了国民经济运行情况、黄金价格与石油价格的联动性。通过灰色关联度分析和BP神经网络预测技术，分析了两者未来短期走势的关联，以便评估潜在的系统风险。这种分析有助于政策制定者和投资者理解市场动态，做出更明智的决策。 本文利用数学模型和统计方法，深入挖掘了石油价格波动背后的经济机制，提供了关于石油价格波动原因以及与宏观经济变量之间关系的量化视角，对于理解和管理石油市场的风险具有实际价值。