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摘要：油价预测是学界和业界共同关注的问题, 关于油价趋势预测现有研究已经取得很好的进展. 但是近年来重大危机事件频发, 导致原油价格出现高频次、大幅度的变动, 给油价预测带来了新的挑战. 本文提出 “分解-比较-匹配-预测” (compare real data with predicted data and match influencing factors before making oil prices forecasting, CRP-MIF-F) 的预测方法, 首先判断样本区间内重大危机事件的影响渠道, 接下来将重大危机事件的影响渠道纳入预测模型, 最后集成原油价格的预测. 预测结果显示, CRP-MIF-F 方法在趋势预测和转折点预测方面都明显优于基准模型, 展示了良好的预测性能. 该方法为考虑重大危机事件的大宗商品价格预测提供了新的视角.
关键词：重大危机事件；油价预测；影响渠道
一、研究背景与意义
近年来，原油作为不可再生能源和战略性商品，其价格频繁波动，深刻影响全球经济、金融市场与其他大宗商品市场。中美贸易战、新冠疫情、俄乌冲突等重大危机事件接连发生，使得油价剧烈震荡，传统预测方法面临前所未有的挑战。
虽然学界已在运用计量模型、机器学习和混合方法进行油价预测方面取得很大进展，但较少考虑重大危机事件及其具体影响渠道的作用。事实上，不同类型的事件通过供需、库存、市场预期等路径对油价产生影响，其方向和程度存在显著差异，仅依赖历史价格序列难以准确识别趋势和转折点。
为此，本文提出一种融合事件类型与影响渠道的全新预测框架——CRP-MIF-F方法，并在复杂经验模态分解（CEMD）基础上进行扩展，有效提升油价预测的准确性与稳定性。本研究不仅为油价预测提供了新思路，也为未来危机下的快速反应提供理论支撑与实务启示。
二、主要内容
本文在考虑重大危机事件影响渠道的基础上提出原油价格预测方法，即CRF-MIF-F研究框架。首先，使用 CEMD 将原油价格分解为子序列，接下来确定样本区间内重大危机事件对原油价格的影响渠道，发现金融危机、新冠肺炎疫情会通过投机、OPEC+产量控制、库存、供给和需求渠道影响原油价格，俄乌战争、利比亚战争会通过投机、OPEC+产量控制、库存和供给渠道影响原油价格，飓风通过库存和供给影响原油价格。根据渠道判断结果，将事件引入相关IMF的预测中，最后集成原油价格的预测。
结果显示，提出的CRF-MIF-F方法在趋势预测和转折点预测方面都有良好的表现，明显优于基准模型。同时，将模型外推应用，发现在未来事件发生时，只需借鉴历史上类似事件的影响渠道，并将其纳入相应的子序列预测，即可有效提高价格预测的准确性。
三、主要结论及政策建议
本文的主要结论如下：
CRF-MIF-F预测框架为考虑重大危机事件的大宗商品价格预测提供了新的视角。在未来价格的预测中，可以使用本研究框架，将发生的事件进行归类，参考同类型事件的影响渠道，纳入大宗商品的价格预测中，帮助判断未来油价走势和转折点，从而帮助投资者和政治制定者及时调整策略。
本文的政策建议如下：
第一，建立完整有效的应急管理机制。地缘政治风险、飓风、疫情等重大危机事件对原油市场造成严重冲击，导致原油价格高频大幅波动，这反映了原油市场极大的不稳定性。因此，各国及相关组织应通力合作，在石油市场建立有效的应急管理机制，稳定商品供给，减少价格的大幅波动。
第二，构建稳固的石油战略储备系统，提高能源的战略储备能力。石油库存对油价波动的影响比石油总量的供需更加显著。应该正确认识到能源战略储备的必要性和重要性，加强政策引导和资金支持，提高储备效率和管理水平，推动石油战略储备的创新发展，以应对重大危机事件对库存的冲击。
第三，创建危机事件数据库。重大危机事件的发生难以预测，但是同类型的事件的影响渠道是类似的。政府和相关机构可以建立专门的危机事件数据库，对影响油价的重大危机事件进行归类和记录。这有助于后续研究和预测时，快速识别类似事件。不同类型危机事件对油价的具体影响渠道和程度也需进一步深入研究，为油价预测提供更加精准的方法支持和理论依据。
四、边际贡献与未来拓展
本文的边际贡献及未来拓展如下：
第一，在油价预测中考虑重大危机事件的影响渠道。现有文献较少在预测中纳入重大危机事件以及事件的影响渠道。加入不同事件的不同影响渠道，可以提高油价趋势预测的精度，同时帮助识别预测油价的转折点；
第二，使用区间模型进行区间数据预测，捕捉更多信息。目前的油价预测多采用点值数据，存在的潜在问题是，丢失了波动性信息。例如，2008年8月5日和2022年3月9日出现的中点分别为每桶118.48美元和118.62美元。然而，前者的波动幅度约为3.14美元，远小于后者的波动幅度(26.04美元)。因此，使用区间数据可以在相同时期包含更多信息，帮助可靠地预测原油价格的变化；
第三，提出CRP-MIF-F的油价预测研究框架。这一框架包含渠道判断和预测两大部分，可以将不同影响渠道的不同事件有效纳入油价预测模型，提升预测精度。同时，这一框架也为类似问题提出了相应的研究范式，即，大宗商品价格的预测中如何纳入不同重大危机事件的影响，以提升预测效果，从而帮助投资者和政策制定者进行资金部署和战略调整。
未来研究可从多个维度拓展CRP-MIF-F框架的应用价值和理论深度：
一是引入投资者情绪、舆情热度等行为数据，增强模型对事件冲击的感知能力；
二是考虑多类危机事件的交互与叠加效应，更真实地还原复杂市场情境；
三是将模型拓展至天然气、煤炭等多能源市场，实现对能源系统的协同预测；
四是提升模型的实时性与自动化水平，支持智能预警与动态调整；
五是探索其在政策评估和战略模拟中的应用，为政府和企业提供更具前瞻性的决策支持。这些方向将进一步完善重大危机事件驱动下的大宗商品价格预测体系，拓宽其理论与实践边界。
五、写作、投稿过程的心得体会
本稿件从最初投稿到最终录用，历时近两年，期间经历了6次修改，每一次修改都是对研究逻辑的打磨与思维边界的拓展。最初在写作时，作者尝试将“重大危机事件”纳入油价预测框架，这是一个颇具挑战性的设想，既要应对数据处理的复杂性，又需在理论逻辑上自洽严谨。审稿人多次提出了极具建设性的意见，从事件分类到影响渠道识别，再到模型可解释性的增强，每一个问题都促使我们不断反思、不断提升。过程虽艰难，但正是这一轮轮的修正与完善，最终构建起了CRP-MIF-F这一预测框架的完整性与稳健性。
回望整个过程，最大的体会是“耐心”和“坚持”的重要性。研究的推进并非一蹴而就，往往是在不断被质疑中找到真正的问题所在，在反复推演与检验中收获理论与实证的统一。感谢审稿人、期刊编辑和主编为本文提出的宝贵意见与建议，让这篇稿件最终以高质量形式得以呈现。愿这份探索能为更多研究者提供思路，也为政策制定与市场实践贡献一份力量。
本文摘编自《系统工程理论与实践》2026年,第46卷,第5期论文《考虑重大危机事件的Brent原油价格预测——从影响渠道出发》（点击题目链接全文）；
作者：张奇1,2, 博士, 讲师, 研究方向: 经济分析与预测, 危机管理；张丁漩2,3, 博士, 讲师, 研究方向: 区间计量, 金融风险管理, 经济与金融预测；胡毅2,4,*(通信作者), 博士, 教授, 研究方向: 计量经济理论与应用, 能源经济；焦建彬5, 博士, 教授, 研究方向: 应急管理；汪寿阳2,4,6，博士, 研究员, 研究方向: 经济分析与预测
1. 北京工商大学 商学院, 北京 100048
2. 中国科学院大学 经济与管理学院, 北京 100190
3. 长安大学 经济与管理学院, 西安 710064
4. 中国科学院大学 数字经济监测预测预警与政策仿真教育部哲学社会科学实验室(培育), 北京 100190
5. 中国科学院大学 应急管理科学与工程学院, 北京 100190
6. 中国科学院 数学与系统科学研究院, 数学科学全国重点实验室, 北京 100190