文摘
石油是一种高度要求全球产品随着石油价格可以有一个重大的经济和社会影响。影响石油价格的因素有很多,但主要影响石油价格的因素是知之甚少。了解是什么导致了油价的波动,调查导致必须构造因素的识别。因此,本文试图探讨可能导致石油价格的因素和分析他们使用浓缩的模糊偏好等级组织方法评估(PROMETHEE法)方法。特别是,本研究的目的是将影响石油价格的影响因素考虑的一些标准。模糊PROMETHEE法模型由四个标准和五个因素作为输入信息。一组四个专家被邀请来提供1到5的评价尺度因素对标准的重要性。在计算,评估被视为三角模糊数的不确定性数据是友好地处理。这种方法的优点结合变换方程和nonarithmetic意味着去模糊化的方法,将三角模糊数转换成脆的数字。结果表明,“供需”是最具影响力的因素在决定石油价格。 Comparative analysis and future research directions are also discussed at the end of this paper.
1。介绍
最关键的问题之一在一个国家的经济发展是全球石油价格。石油的价格间接影响大多数人的生活成本,因为它是如此直接附加到汽油成本。这意味着如果全球油价上涨,汽油的价格也在不断增加,这将会影响到人们的日常生活。石油价格不可思议地敏感,迅速改变考虑新闻周期,安排变化,波动在全球的商业,制造业和经济发展领域。例如,随着石油价格的上涨,所有petrochemical-related行业,如塑料、橡胶、油漆、染料、纺织溶剂等将直接影响1]。有人建议,全球石油价格是世界上最重要的浮动价格(2]。石油价格是浮动价格因素有很多,可以附加到他们。石油价格变化是最有可能导致通货膨胀,这是更强烈当石油价格在上升。由供给和需求的概念表示,油价应该增加与增加供给或减少需求3]。因此,油价并不是一个简单的问题还有许多其他因素,同时连接到它。没有应急的解决方案时发现影响石油价格的最具影响力的因素。此外,它表明,油价非线性对通胀风险和其他经济变量的影响(4]。油价中非线性的存在之间的关系及其影响,也影响石油价格的因素可能会影响石油价格的调查方式。
1.1。相关的工作
进一步探索石油价格的波动和非线性问题,考夫曼et al。5)进行了一项研究,使用一个统计模型来评估偶然因素影响石油价格之间的关系和月度石油价格。一个线性的关系可能是一个在普通条件下合理的估计。然而,在极端事件中,石油价格可能市场供给和需求之间的平衡转向不同类型的市场价格更敏感,将包含一个小样本的偏见。方式等。6)还表明,非线性效应产油国的国家的能力和条件在未来市场的石油价格上涨的因素。研究人员开发了一个模型来估计美国原油的平均价格。他们期望的回归系数为负相关。然而,有一些缺点应该指出的回归模型。计量经济学回归分析的结果是高度敏感的。小数据集的变化和模型的设计可以对结果产生巨大的影响(7]。扎卡里亚et al。8进一步讨论了石油价格的非线性。他们测量的影响,世界石油价格的通货膨胀率在南亚国家使用风险价值,协整和非线性分析。结果告诉,协整持有中石油价格和通货膨胀。非线性因果关系测试规定,油价会导致通货膨胀。类似的方法也受雇于Oloko et al。9)认为,石油进口国的货币政策以适应石油价格冲击。在相关研究中,吴和王10]研究了石油价格和企业投资之间的关系,在市场环境条件。他们发现,石油价格与企业投资支出负相关。然而,他们也发现,如果市场条件优惠,然后企业投资支出增加随着石油价格的上升。
离开回归和correlation-based分析数据用于研究非常敏感,王et al。11使用了不同的方法。他们用一个广泛的各种各样的广义麦克劳林对称意味着(MSM)聚合运营商解决多准则决策(指标)的问题。指标的标准问题是增强通过考虑权重,以反映标准的重要性。他们之间提供一个实际的例子并进行比较分析该方法和其他现有方法,以验证该方法,证明其有效性。他们也成功应用该方法实际指标问题。最近,在应用研究生物柴油原料,安瓦尔(12)进行了研究,定义最好的生物柴油原料使用各种指标的过程。四个指标的过程,即优先排名组织方法浓缩评价(PROMETHEE法)为交互式图形分析援助13,14),加权和方法(15,16产品),加权方法(17来说,技术相似,理想的解决方案(18),实施调查。
然而,有两个相关的问题,通常是连接到的大部分指标的方法。对他们的参数化问题及其不确定性。事实上,指标的可行性是直接连接到所选的重要性和质量参数。参数化相关指标的方法之一是PROMETHEE法。与大多数的指标方法如层次分析法(AHP)处理直接从决策者偏好的意见,PROMETHEE法方法严重依赖于所选择的参数,这通常被称为偏好函数。偏好函数和成对的比较选择和两个差别的主要优势是PROMETHE最终的输出是部分预订(部分排名)和总预订(完整的排名)。由于这些优势,PROMETHEE法在决策和方法都有特定的应用程序通常是使用广泛的各种各样的场景,在业务等领域,行政机构、医疗保健、交通和教育。第二个问题是关于不确定性。处理不确定性信息,提出了模糊PROMETHEE法。有一个模糊的概念PROMETHEE法方法在处理不确定性和主观信息。 The fuzzy set theory and the ranking technique were incorporated into the fuzzy PROMETHEE method. According to Brans and Mareschal [19),这种技术的基本优点是易于使用。语言评价和模糊的想法是两个概念,恰当的决策问题。
1.2。动机
搜索的文献发现,大多数的研究人员倾向于使用PROMETHEE法而不是模糊PROMETHEE法进行研究,因为模糊PROMETHEE法方法与模糊集理论相关联(20.]。相关联的另一个原因可能是重计算模糊PROMETHEE法除了没有现成的软件辅助计算。然而,近年来,人们越来越感兴趣的应用模糊PROMETHEE法不仅作为一个单独的模型,也与其他fuzzy-based集成决策模型。例如,模糊PROMETHEE法结合AHP群决策(21]。最近的研究也推出了一些新的扩展模糊PROMETHEEE如m-polar模糊PROMETHEE法(21),双模糊PROMETHEE法(22],q-rung orthopair模糊PROMETHEE法(23]。应用健康科学,Maisaini et al。24)进行了一项研究,分解最常见的肺癌的治疗技术。在他们的风险,利用模糊PROMETHEE法方法探讨治疗技术,依赖于六个因素。结果表明,手术在其他技术中显示一个不可思议的行为在肺癌治疗根据标准,重要性,重量选择。此外,模糊PROMETHEE法也被整合。
模糊PROMETHEE法还显示一个可以很容易地调整方法包括多个标准和改变他们的意义和重量依赖应用程序。Afful-Dadzie et al。25)提出了一个两阶段决策方法和灵敏度分析的框架显示如何评估援助接受国提高透明度,合理性、自尊对现金和可管理性的引导程序。利用OECD为主观标准来评估援助项目,precharacterized通过语言条件参数化数值模型给出了三角模糊数来评估援助计划。模糊PROMETHEE法是利用在第一阶段评估和排名援助接受者所追求的比较分析与其他fuzzy-based决策方法。结果演示了一个框架,它可以用于评估援助接受国的有效性。最近,Ziemba [26)应用模糊PROMETHEE法结合蒙特卡罗方法和元素的随机多准则可接受性分析方法。他们应用了该方法用于评估车辆在不确定条件下。方法允许我们识别几乎毫无疑问的电动汽车可能获得的最高认可。的结果进行研究,发现基于模糊集方法的不确定性,级别高于关系,与随机分析是相辅相成的,允许决策者进行广泛的分析获得的不精确的解决方案。
1.3。创新的贡献
现在转到石油价格的波动和非线性,理解因果影响石油价格的因素的重要性是本文的主要目的。模糊PROMETHEE法作为选择工具的最终目标是确定最具影响力的因素影响油价。本文的贡献是四倍:(1)我们建议使用转换方程在模糊PROMETHEE法的计算步骤的信息给出了三角模糊数转化为左右模糊数字。这种转变是为了减轻计算负担,也为了避免在实现信息的损失。(2)我们建议引入nonarithmetic意味着去模糊化的一个常数作为乘数的中值左右三角形模糊数。这将提高中值左右的三角模糊数的统治地位。(3)我们建议部分预订和总预订影响石油价格的因素。(4)我们建议净值流量的对比分析来验证使用该方法获得的结果。这四个贡献是嵌入在拟议中的模糊PROMETHEE法的部分预订和总预订因素可以显示最具影响力的因素,影响全球石油价格。
1.4。论文的框架
本文的其余部分组织如下。部分2简要回顾语言变量的定义,三角模糊数,代数操作。部分3介绍了研究的方法,包括评价模型。节4案例研究、计算过程和结果的影响石油价格的因素。部分5提供了比较的结果最终排名和净流动。最后,部分6总结道。
2。初步
以类似的方式指标方法,有一个模糊的扩张PROMETHEE法方法在处理不确定性和主观信息。模糊PROMETHEE法也同样观察到增强PROMETHEE法等一些变体,II, III, IV, V和VI。模糊PROMETHEE法方法被用于解决许多决策问题的任务排名的替代品,同时考虑模糊信息,模糊偏好,和模糊权重的确是非常具有挑战性的。这部分是由于间隔的数据会增加计算的复杂性。根据预测和Mareschal [27),基本实施该技术的优点是易于使用,因为大多数的决策问题可以解决,通过融合语言评估和模糊性。后,我们重新审视相关的几个概念模糊指标,将用于随后的文本。
2.1。语言变量(28]
用于系统的输入和输出语言变量由单词或句子而不是数量调查德(29日,30.]。在解释这个问题,比如说语言变量”的温度。“让T是一组“温度”,语言变量T={非常冷,冷,温和,热情,非常热}。组的成员T被称为语言术语的层次T定义。这些语言术语通常转化为三角模糊数。
2.2。三角模糊数(31日]
三角模糊数, ,被定义为其下限一个,其上限b最常见的值米这 。它是用函数的形式写的一个(x)如下:
在这个函数中,区间来米增加功能,时间间隔来是递减函数。
为 或 ,x不属于。
为 ,隶属度是由隶属函数表示在0和1之间。
这些模糊数及其基本的算术操作广泛应用于模糊指标的方法。
2.3。三角模糊数的基本操作32]
让 和 两个三角形数,然后基本的算术运算加法,减法,乘法,除法,和标量乘法定义如下:
2.4。偏好函数(27]
让 PROMEHEE的偏好函数,在哪里 表示的功能差异的评价选择一个对的选择b在每个标准程度从0到1。小数量的函数表示决策者的冷漠。相反,接近1表明更高的偏好。如果 通常的标准函数,那么冷漠只发生在 。的功能给出如下:
上述观念中直接使用模糊PROMETHEE法计算程序的实现。计算程序的输出部分排名和完整的排名影响石油价格的因素。
3所示。方法
是一个过程的方法用于收集信息和数据,定期包括访谈,数据收集和计算模型。本节的目的是有一个方法的讨论,本研究的目的是满足。本部分首先通过专家描述类型的数据收集,因素,影响石油价格和标准,其次是模糊PROMETHEE法方法的计算程序。
3.1。专家和语言变量
在这项研究中,数据收集与一群三个专家通过个人通信。所有专家拥有巨大的石油和天然气行业的经验总结在表的详细信息1。
在个人通信中,专家们要求提供评级的五个因素影响石油价格对石油价格的四个标准使用语言变量见表2。
专家也要求提供一定程度的每个标准使用语言变量的重要性”的重要性。“这个语言变量及其各自的三角模糊数如表所示3。
3.2。因素和标准
五个因素 ,和代表供给、需求、报告(欧佩克、目标定价和投资),政治事件和危机,并获得市场,分别在本研究选择的因素。因素的描述表4。
通过个人沟通,专家( )请排名和评价影响石油价格的因素四个标准。在这项研究中,标准被定义为基准决定石油价格。基准原油或标记原油原始石油填写参考价格的来源原始石油买家和经销商。利用基准的事实有各种分类和等级的未经提炼的石油。经销商的基准使它简单,投资者、专家、和他人来决定价格的众多成绩未经提炼的石油(1]。在这项研究中,标准西德克萨斯中质原油(WTI),(Brent),(OPEC参考篮子),(加拿大西部选择,WCS)。表中给出的标准的描述5。
评估标准和因素成为计算使用的输入数据或信息模糊PROMETHEE法。计算的输出是部分排名和完整的排名。信息处理是使用模糊PROMETHEE法实现信息的输入数据给出了三角模糊数。给出了详细的计算过程如下。
3.3。模糊PROMETHEE法方法的计算程序
在大多数模糊指标框架,确定选择标准,语言变量,需要和专家。在下面,我们提出了模糊PROMETHEE法计算的通用程序,后来可以在油价的情况下使用。这些计算过程采用从阿卜杜拉et al。41)的步骤用脆数字PROMETHEE法是主要的设计。一些创新的提出了模糊PROMETHEE法相比PROMETHEE法(41]。除了替换的数量与三角模糊数,提出模糊PROMETHEE法方法还包括一个转换过程,三角模糊数转换为左右三角形模糊数。这种转变是需要左右模糊数可以很容易地适应狙击兵指数将在随后的步骤。而不是使用算术平均的去模糊化,这种方法引入系数3左右三角模糊数的中值。这将推动的主导地位的中值左右三角模糊数没有忽视他们的左右宽度和宽度。另一个创新是获得部分前序的序列和总预订。在拟议的方法,获得了部分预订之前转换和去模糊化的步骤,这个决定是基于三角模糊数的值的流入和流出。这个序列是一般的PROMETHEE法对比,部分预订和总预订一个接一个的发生。该方法的流程图如图1。
提出了采用计算过程如下:
步骤1。确定因素,标准,和专家。
假设在一个决策问题,我们有米选择,k标准,n专家。
步骤2。定义语言变量在三角模糊数和语言术语。
定义每个准则的标准重量对应语言术语。的基于语言术语代表的重量标准指定的专家。的重量标准是用三角模糊数表示。
步骤3。总体评价。
标准和评级的因素的权重比例聚合使用基本方程如下:
步骤4。构造函数的偏好。
偏好函数
代表了专家的偏好之间的双因素。偏好函数
可以定义为一个标准如下:
第5步。计算多因素的偏好指数。
多准则偏好指数是用来选择率级别高于关系。
在哪里表示重要的重量因素。
如果
,这意味着一个弱的偏好在
。
如果
,它意味着强烈的偏好在
。
步骤6。积极的和消极的级别高于流动计算的部分预订。
PROMETHEE法我(部分)排名,排名的因素是由积极的和消极的级别高于流动计算如下:
在哪里米和n分别表示的数量因素和专家。
步骤7。改变三角模糊数。
三角形的数量
需要转变成形式
有必要代表模糊数形式的左右。
步骤8。Defuzzify。
在这项研究中使用的去模糊化方法是狙击兵指数的方法。三角模糊数的平均左右和中间的是去模糊化的值。去模糊化方程
第9步。建立总预订
完整的或全部排名的因素,建立了基于价值的净流动。负净流动减去正净流动会给净流动。
上述计算过程实现影响石油价格的因素。详细的计算和结果在接下来的部分。
4所示。计算和结果
关于评价的信息成为了实现计算的输入数据。所有这些信息在三角模糊数,和执行的计算是根据该计算程序。
评价标准由专家给出了表6。
来自专家的重量标准聚合计算使用方程(4)。
方程(12)显示权重代表聚合权重对石油基准(标准) ,分别。
表7显示了评级的因素对标准。
上面的评级是聚合使用方程(4)获得聚合为每个标准评级。例如,
本研究使用普通的函数(1型)偏好函数(见方程(5))。
例如,
的初始部分偏好函数方程所示(14)。表9- - - - - -13显示的模糊偏好函数 ,分别。
下一步是计算多因素的偏好指数使用方程(6)。
例如,
在下面,每个因素的积极外流和消极流出(我偏排名PROMETHEE法)可以确定使用方程(7)和(8)。表15显示了积极的外流和消极因素的流出。
在模糊PROMETHEE法我,部分因素的预订是 , ,和 。部分预订的因素如图2。
可以看出,主导因素这个因素影响其他四个因素。然而,PROMETHEE法我不知道完整的产业因素。接下来分析PROMETHEE法II可以获得完整的产业。
归一化方程(见方程(9)用于将三角模糊数转换为左右模糊数字。
例如,
左右的两个例子显示了模糊数方程(16)。表16总结了所有流用左右模糊数的形式写的。
狙击兵指数方法用作去模糊化方法在本研究中(见方程(10))。表17介绍了defuzzified流动的价值。
净流入(PROMETHEE法II)的因素计算使用方程(11)。完整的排名是通过安排净流按照降序排列。表18介绍了净流和完整的偏好排序。
前序部分因素如图2要求我们画一个完整的预订因素模糊PROMETHEE法二世。完整的预订
方程(17)显示了五个因素的一般完成预订。图3提出了完整的因素。
如图3,最具影响力的因素影响油价(供应)紧随其后(需求)。最影响石油价格的影响因素市场(访问)。
结果进行了进一步的讨论和比较分析。以下部分将讨论结果从比较研究的角度。
5。比较分析
众所周知,模糊PROMETHEE法方法是一个扩展的PROMETHEE法评价尺度PROMETHEE法与三角模糊数代替。模糊数字的使用是为了获取石油价格影响因素的不确定性。因此,在本节中,提出了一种比较分析的结果从模糊PROMETHEE法从PROMEHEE与获得的结果进行比较。PROMETHEE法的计算实现方法稍微简单的计算只处理的数字。所有的计算程序3与一些修改迭代类型的评价尺度。
这个比较分析,提出了从两个观点。第一个前景是通过观察各自的价值观净流动。图4显示模糊PROMETHEE法的比较和PROMETHEE法方法基于他们的价值观的净流动。
可以看出,所有因素都一直共享类似的模式方法。然而,对于政治事件和危机的因素模糊PROMEHEE提供负净流动。另一方面,相同的因素提供了积极的净流动当PROMETHEE法实现的。这表明中使用的模糊数评价可以获取广泛的值而PROMETHEE法的数字。
第二个观点在这个比较分析是排名最后的偏好。最终排名的比较结果总结在表的偏好19。
很明显的因素(需求)是排名在第一位置时脆尺度用于评估。相比之下,因素(供应)排名在第一的位置当三角模糊数尺度用于评估。然而,有两种方法之间的相似性。的因素(访问市场)股票最弱的两种方法的性能。
这两种方法的性能进一步分析使用统计检验。从上面的分析,获得的排名因素值的净流动。这些值是不同的由于使用不同的方法。然而,这些值可以假设有某种程度上的方法之间的相关性。假设可以写成:(我)H0: (2)H1: 在哪里据估计,相关系数
检验统计量 ,与df=n- 2。
相关系数 ,在哪里X和Y分别净流模糊PROMETHEE法和PROMETHEE法,然后呢n是许多因素。
从相关系数的计算,它是发现r= 0.4775,t= 0.9413。与一个显著水平 和t小于2.306,这个测试表明没有相关性的净流动PROMETHEE法和模糊PROMETHEE法。从这个分析,我们可以得出结论,这两个方法都是独立的,因为不同类型的数据作为输入数据。好注意,模糊PROMETHEE法使用三角模糊数作为输入数据。相比之下,脆数字PROMETHEE法中使用的输入数据。这种比较也告诉我们,输入值决定排名的结果是非常重要的。换句话说,模糊的排名结果PROMETHEE法对输入数据很敏感。使用不同类型的模糊数可以给不同的排名结果。
除了两个PROMETHEE-based方法之间的比较分析,也很高兴见到PROMETHEE-based之间的比较分析方法与其他方法的偏好。Ziemba [42),例如,进行模糊指标值之间的比较研究,模糊的看到,整洁模糊PROMETHEE法二世选择电动车。由这些偏好选择问题是解决的方法。定义的决策问题的偏好模型以排行榜的形式给了三个不同的解决方案。排名显示,最好的车辆被授予A11-Volkswagen ID.3 Pro年代,无论偏好的方法。在另一个比较分析,使用q-ROF TOPSIS承包商进行的排名,q-ROF VIKOR,和q-ROF PROMETHEE法方法(23]。他们的结论是,所有这些偏好方法接近他们的结果提出q-ROF PROMETHEE法方法的最优解是相同的所有方法
6。结论
有很多因素可以导致全球石油价格,大部分这些因素具有主观性,不确定性和变化。因此对油价影响因素的调查必须被视为一个多因素决策分析,更重要的是,必须嵌入的模糊性和不确定性的概念。影响石油价格的因素,研究了利用三角模糊数的模糊PROMETHEE法的方法是采用专家评估。本研究中使用的模糊PROMETHEE法的特点是部分排名也完整的排名。最后偏好排名确实是一个修改积极的分排名流出值。最终排名结果显示“供应”是最具影响力的因素在决定油价“需求尾随其后。“目前的调查结果增加重要的著名的理论知识对我们理解经济模式的市场价格确定。据推测,在竞争激烈的市场中,单价为一个特定的合作态度转变,直到落定在一个点由买家将需求量等于供给量的生产商。研究发现通过Heakal [3)还指出,油价应该增加与增加供给或减少需求。大多数研究人员,例如6,7,43),还得出结论,供给和需求是油价的最具影响力的因素。违背了这一发现,嚼et al。44)发现“全球经济率”是最具影响力的因素。然而,这项研究是受到一些限制。从使用的角度评价模型,在这项研究中可以分配的权重提高了使用一个更稳定的相关方法,模糊熵措施等知识。除了重量分析,也许聚合运营商和敏感性工具使用PROMETHEE法VI可以探索在未来。最新的聚合方法,如Benforroni意味着45,46],·曲克积分(47)是潜在的候选人,可以探索作为一个未来的研究方向。在未来的调查中,有可能使用不同的指标如粗糙的ELECTRE方法二世(48]和D-TOPSIS [49),这些方法可以应用于研究石油价格的波动。
数据可用性
语言数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称他们没有利益冲突的出版物。
作者的贡献
所有作者的贡献同样的写作手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。
确认
作者要感谢大学的研究和创新中心管理马来西亚Terengganu提供出色的研究和学术环境。