作为当今世界最重要的战略资源之一,石油在现代经济及现代工业的发展中起着举足轻重的作用。在现代社会中,从生产到生活,几乎所有的活动都与石油密切相关。这意味着石油价格的每次剧烈波动都会对世界经济乃至生活带来深远的影响,已经发生的几次石油危机就非常显著的证实了这种理论。随着中国经济的高速发展,中国对于石油的消费急速增长,而石油产量又远不能满足需求量,供需矛盾日益突显,因此只能通过石油进口来缓解这一矛盾。自1993年中国由石油净出口国变为石油净进口国以来,石油对外依存度逐年增高,到2017年已经达到了 67.4%的高度。《BP世界能源展望2018》显示,在未来的几十年里,石油仍将是全球能源结构的重要组成部分,中国对石油的需求将进一步上升,意味着石油对外依存度还可能会有所上升。过高的石油对外依存度使得中国能源供应的安全性存在着极大的隐患,国际油价的变动在很大程度上会对中国的经济以及人民的生产生活造成巨大的影响,因此,分析国际油价的波动规律,预测国际油价的未来走势,对中国的经济发展具有一定的理论价值和现实指导意义。本文以Brent原油现货价格为研究对象,分析了国际石油价格的波动特征,并预测了国际石油价格的变动趋势。首先,分别在整体样本区间和子样本区间上分析了 Brent原油现货价格的波动特征,以了解在不同的样本区间上,国际石油价格的波动特征是否有所差异。在整体区间上,用线性GARCH族模型和非线性GARCH族模型刻画了 Brent原油现货价格的波动特征;由整体区间的结论知EGARCH模型对波动特征的拟合效果最好,因此在子样本区间上用EGARCH模型刻画了 Brent原油现货价格的波动特征。实证研究的结果表明:不论是在整体区间还是子样本区间上,Brent原油现货价格对数收益率序列均具有波动集聚性、“尖峰厚尾”、长记忆性及不对称性等特征;虽然在不同的样本区间上,Brent原油现货价格的波动均是不对称的,但是是正的冲击对本期油价的影响大还是负的冲击对本期油价的影响大,这需要视具体情况而论:在波动较为平稳的区间上,正的冲击对本期油价的影响要大于同等大小的负的冲击对本期油价的影响,而在波动较为剧烈的区间上,负的冲击对本期油价的影响要大于同等大小的正的冲击对本期油价的影响。研究了Brent原油现货价格的波动特征之后,接着,对Brent原油现货价格的变动趋势进行了预测。本文主要使用单一预测模型ARIMA模型、组合预测模型ARIMA-SVM模型以及R软件e1071包的tune.svm函数和遗传算法优化SVM参数的ARIMA-SVM模型对Brent原油现货价格进行了预测。由波动特征的实证研究可知,Brent原油现货价格序列既具有线性波动特征又具有非线性波动特征,使用ARIMA模型对其进行预测具有一定的局限性,不能很好的刻画Brent原油现货价格序列的所有信息。而组合模型利用ARIMA模型提取了 Brent原油现货价格序列中的线性部分信息,又用SVM模型对非线性部分进行了刻画,同时包含了线性特征和非线性特征,因此具有更高的预测精度。在不同的参数下,SVM模型的预测精度会有很大的差别,对SVM模型的参数进行优化之后,预测精度明显有所提高。最后得出结论:与单一预测模型ARIMA模型相比,组合模型ARIMA-SVM模型具有更高的预测精度;优化ARIMA-SVM模型可以提高预测精度,基于遗传算法优化SVM参数的ARIMA-SVM模型的预测性能最好。最后在总结全文的基础上论述了本文研究的不足之处,并对今后的研究进行了展望。在国内外学者对国际石油价格的研究基础上,本文尝试着做出了两点创新:(1)研究角度。分别从整体样本区间角度和子样本区间角度分析了国际石油价格的波动特征;子样本区间分为价格波动较为平稳的区间和价格波动较为剧烈的区间,主要研究在不同的波动区间上国际石油价格的波动特征有何异同点。(2)模型优化。运用遗传算法优化了 ARIMA-SVM模型,并将其应用于国际石油价格的预测,取得了很好的预测效果。