石油是一个国家重要的能源和化工原料,在国民经济中占据着重要的地位;同时也是一种战略物资,在国防和国家安全领域发挥着不可替代的作用。石油作为一种单一能源在可以预见的未来仍然是世界上最主要的能源之一。石油价格预测问题是关系石油企业、相关产业和国家经济的重大问题,世界各国都非常关注石油价格的波动。正确预测油价的波动趋势往往是国家和石油企业制定决策的基础和保证。本文首先详细介绍了影响国际原油价格的因素,同时对影响国际原油价格的主要因素进行Johansen协整检验,表明这些变量间存在唯一的协整关系,即:从长期来看,国际原油现货价格与OECD成员国石油消费量、欧佩克原油产量、OECD原油库存和美元指数之间存在长期均衡关系。然后,本文简要概述了人工神经网络与BP神经网络的基础理论,研究基于BP算法的神经网络在油价短期预测中的应用,并采用了两种方式,即基于原油价格的影响因素与基于国际原油期货价格日数据的时间序列,分别构建了BP神经网络模型,应用MATLAB软件对原油价格进行短期预测。其结果表明BP神经网络研究短期内原油价格是可行的,原油价格的预测值与实际值拟合较好。本文最后主要介绍了系统动力学的基本原理,基于系统动力学思想,对石油价格系统进行全面分析,通过构造因果关系图、存量流量图,建立系统动力学方程,并用VENSIM软件进行模拟试验得到石油价格的趋势。通过模拟发现该模型可以拟合出国际原油波动趋势,是真实反映石油价格系统的,进而可为政策制定者做出决策提供科学依据。