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摘 要：这篇文章主要分两部分来探究成品油定价问题。油价的上涨受多种因素控制。主要影响因素有：国际油价、年人均GDP产值、石油的年平均产量和消费量、全国能源消费总量、能源加工效率转换、原煤产量。为以昆明市为例，忽略各年度其他影响因素，直接通过线性回归，找到该城市各年度油价与全国成品油价格的函数关系，进而对成品油作出合理定价。在此基础上，利用模型对2015年的昆明市97号汽油油价作出了预测。任一年份，任意地区的油价皆可通过此方式作出合理定价。
关键词：成品油油价；主成分分析[1]；线性回归；模型检验
1、引言
1.1问题重述
石油是关系着国家经济发展和战略安全的重要资源，成品油合理定价对国家经济发展以及社会稳定和谐具有重要意义。中国成品油市场运行机制先后经历了完全计划经济阶段、双轨价格过渡阶段、与国际油价间接接轨阶段等多个主要阶段，目前实行的是2009年出台《成品油价格管理办法（试行）》[2]。
统计数据表明，自2009年以来，国内成品油价格共调整17次，其中12次上调，5次下调。油价的上涨引起了广大消费者的不满，每到成品油调价窗口期，油价话题总会引发热议；与此同时，现行的成品油定价机制也遭到了广泛质疑，定价机制改革的呼声也日益高涨。
1.2符号说明
xi（i=1，2，3，4，5）........................表示第i个影响因素的值
分别为：国际油价、全国能源消费总量、石油的年消费量、石油年产量、原煤产量、年人均GDP产值；t表示年份；y表示全国年平均成品油价格；Q表示昆明市97号汽油油价。
1.3模型假设
1. 假设主要因素对成品油油价的影响占足够大的比重，且这些因素与成品油油价之间的关系均为线性关系；
2. 假设全国成品油油价受主要影响因素的影响程度与各地区相同，即根据全国成品油平均油价所建模型适用于各地区；
3.政府干预没有对成品油油价造成影响；
4.2008年经济危机席卷全球，我国的经济发展也受到一定的冲击，甚至对2009年也可能产生一定影响，因此，有时为使模型准确度更高，我们将这些异常数据未考虑；因此假设全球及全国的经济保持稳定，不受大的自然和地质灾害影响；
5.忽略国内投机行为对国内成品油油价的影响
6.假设所搜集到的数据基本上真实有效。
2、探究各主要影响因素与各年度成品油油价关系
2.1 综合影响
直接探讨各影响因素对成品油价格的综合影响，利用给定的2002年到2011年的数据，并用stata做回归分析，得到如下结果：
根据stata报告的系数，我们得到国内平均油价的拟合方程为：
2.2 检验及修正[3]
模型检验R-squared检验：由stata分析结果可以看出，R2 =0.9572，说明以上线性回归模型可以很好的解释被解释变量。但是并不是 越大越好，下面用方差膨胀因子[4]vif进行多重共线性检验。
一般来说，判断多重共线性的标准是：最大的vif大于10，平均vif大于1。由Stata分析结果我们可以得到，数据具有严重的多重共线性。
此时，模型需要重新设定，下面我们利用逐步回归的方法重新设定模型。由stata输出的数据：在显著性水平为95%的情况下，常数项不显著，因此因变量y只与解释变量 有关。并且回归方程的截距项不显著，因此，我们得到 y=1.036419x1
2.2.1 统计推断检验
R-squared检验：由以上stata分析结果可以看出，R2 =0.9334，修正的R2 =0.9251，说明以上线性回归模型可以很好的解释被解释变量。
2.2.2计量经济学检验
（1）多重共线形检验[5]：用逐步回归法，我们只得到了一个因变量与一个自变量的线性回归，故不存在多重共线性。
（2）异方差检验：
异方差的检验需要看p值[6]的大小，根据stata的输出结果（p值等于0.9524>0.05），因此排除了异方差的可能。
2.2.3经济意义检验
从经济学角度来讲，成品油价格跟国际油价成正比，而与其他变量则没有显著的关系。
2.3 回归分析[7]总结：
根据以上分析，我们得到成品油价格与国际油价之间的回归关系：
y=1.036419x1
3、成品油油价的主要影响因素与时间的关系
3.1 国际年平均石油价格与时间的关系： ：
由数据分析可知， x1=-14673.64+7.345091Year
3.2 昆明市油价与全国平均成品油油价的关系
3.2.1 数据整理
关键词：成品油油价；主成分分析[1]；线性回归；模型检验
1、引言
1.1问题重述
石油是关系着国家经济发展和战略安全的重要资源，成品油合理定价对国家经济发展以及社会稳定和谐具有重要意义。中国成品油市场运行机制先后经历了完全计划经济阶段、双轨价格过渡阶段、与国际油价间接接轨阶段等多个主要阶段，目前实行的是2009年出台《成品油价格管理办法（试行）》[2]。
统计数据表明，自2009年以来，国内成品油价格共调整17次，其中12次上调，5次下调。油价的上涨引起了广大消费者的不满，每到成品油调价窗口期，油价话题总会引发热议；与此同时，现行的成品油定价机制也遭到了广泛质疑，定价机制改革的呼声也日益高涨。
1.2符号说明
xi（i=1，2，3，4，5）........................表示第i个影响因素的值
分别为：国际油价、全国能源消费总量、石油的年消费量、石油年产量、原煤产量、年人均GDP产值；t表示年份；y表示全国年平均成品油价格；Q表示昆明市97号汽油油价。
1.3模型假设
1. 假设主要因素对成品油油价的影响占足够大的比重，且这些因素与成品油油价之间的关系均为线性关系；
2. 假设全国成品油油价受主要影响因素的影响程度与各地区相同，即根据全国成品油平均油价所建模型适用于各地区；
3.政府干预没有对成品油油价造成影响；
4.2008年经济危机席卷全球，我国的经济发展也受到一定的冲击，甚至对2009年也可能产生一定影响，因此，有时为使模型准确度更高，我们将这些异常数据未考虑；因此假设全球及全国的经济保持稳定，不受大的自然和地质灾害影响；
5.忽略国内投机行为对国内成品油油价的影响
6.假设所搜集到的数据基本上真实有效。
2、探究各主要影响因素与各年度成品油油价关系
2.1 综合影响
直接探讨各影响因素对成品油价格的综合影响，利用给定的2002年到2011年的数据，并用stata做回归分析，得到如下结果：
根据stata报告的系数，我们得到国内平均油价的拟合方程为：
2.2 检验及修正[3]
模型检验R-squared检验：由stata分析结果可以看出，R2 =0.9572，说明以上线性回归模型可以很好的解释被解释变量。但是并不是 越大越好，下面用方差膨胀因子[4]vif进行多重共线性检验。
一般来说，判断多重共线性的标准是：最大的vif大于10，平均vif大于1。由Stata分析结果我们可以得到，数据具有严重的多重共线性。
此时，模型需要重新设定，下面我们利用逐步回归的方法重新设定模型。由stata输出的数据：在显著性水平为95%的情况下，常数项不显著，因此因变量y只与解释变量 有关。并且回归方程的截距项不显著，因此，我们得到 y=1.036419x1
2.2.1 统计推断检验
R-squared检验：由以上stata分析结果可以看出，R2 =0.9334，修正的R2 =0.9251，说明以上线性回归模型可以很好的解释被解释变量。
2.2.2计量经济学检验
（1）多重共线形检验[5]：用逐步回归法，我们只得到了一个因变量与一个自变量的线性回归，故不存在多重共线性。
（2）异方差检验：
异方差的检验需要看p值[6]的大小，根据stata的输出结果（p值等于0.9524>0.05），因此排除了异方差的可能。
2.2.3经济意义检验
从经济学角度来讲，成品油价格跟国际油价成正比，而与其他变量则没有显著的关系。
2.3 回归分析[7]总结：
根据以上分析，我们得到成品油价格与国际油价之间的回归关系：
y=1.036419x1
3、成品油油价的主要影响因素与时间的关系
3.1 国际年平均石油价格与时间的关系： ：
由数据分析可知， x1=-14673.64+7.345091Year
3.2 昆明市油价与全国平均成品油油价的关系
3.2.1 数据整理