基于时间序列全局特征聚类法分析中国原油进口来源国的风险

吴启勇（镇江高等职业技术学校 江苏·镇江 212000）

基于时间序列全局特征聚类法分析中国原油进口来源国的风险

吴启勇
（镇江高等职业技术学校 江苏·镇江 212000）

1993年中国首次成为原油净进口国，至2012年，原油对外依存度已达58.3%。因此，原油进口来源国的综合贸易投资风险、社会经济稳定性等严重影响着我国原油进口安全。采用时间序列全局特征法，从均值、波动率和趋势特征三个指标对ICRG提供的国家综合风险时间序列数据进行特征提取。最后给出了关于我国原油进口风险应对的相关政策建议。

原油进口；国家风险；时间序列聚类；全局特征法

一、引言

原油资源是重要的矿产及战略性资源，是我国主要能源之一。据统计，近几年来我国原油需求量保持6%左右的增幅，但自产量只有不到2%的增幅，最终导致我国原油对外依存度连年攀升。

随着我国原油对外依存度的增加，复杂多变的国际形势给我国原油供应带来很大的风险，对我国的原油供应安全提出了严峻的挑战。原油进口来源国政治局势、军事袭击、国内冲突等都将大大影响着我国的能源供应安全。这将直接导致我国原油进口风险的增加。因此，研究我国原油进口来源国的国家风险对我国的能源供应安全具有极重要的意义。

本文利用时间序列全局特征法对我国原油进口来源国国家风险进行聚类分析。目前国内外处理时间序列聚类的方法主要有基于原始数据、基于特征提取［1］和基于模型的方法［2］三类。本文从时间序列的均值、波动率和趋势特征三个指标进行特征提取，并依次利用系统聚类法和逐步聚类法对我国原油进口来源国的风险进行聚类分析。

二、数据选取及处理

本文所用数据来源于ICRG给出的140个国家2010-2012年每月的综合风险指数序列［3］。所谓综合风险是指对一个国家的政治风险、经济风险以及金融风险的加权平均。

对于时间序列，最好的聚类方法就是全局特征法。因此，本文从均值、波动率及趋势特征三个指标对国家风险序列数据进行特征提取，在保证提取到的特征能准确描述原时间序列信息的前提下，力求用少量的全局特征相似反映原时间序列之间的相似。

三、系统聚类法

利用系统聚类法对140个国家风险数据的全局特征——均值、波动率、趋势特征进行聚类。SAS输出结果给出了聚类的基本信息、聚类过程、分类指标值以及聚类树状图。

突然波动，而且CCC值达到高峰，为5.11，见图1。可以确定，140个国家样本分成28类最为合理。

从聚类树状图来看，也是分为28类。从树状图中可以直接得到分类结果，第1-5类分别包含14、8、9、19、6个国家；第7类包含2个国家；第9类包含2个国家；第10类包含12个国家；第12类包含17个国家；第13-15类分别包含6、2、2个国家；第17类包含8个国家；第19类包含2个国家；第21类包含2个国家；第23类包含2个国家；第27类包含4个国家；其余类中每类仅包含1个国家。每类中具体国家名称见表1。

图1 部分聚类过程及分类指标值

四、逐步聚类法

（一）主要原油进口来源

我国原油进口来源地区包括中东、非洲、东南亚、亚太以及欧洲，其中，中东地区是我国的主要原油进口来源地区，占总进口量的50%以上。主要的运输方式有海洋运输和管道运输，其中90%的原油运输依靠海洋运输，小部分欧洲地区的原油运输是管道运输。

对于原油进口来源国而言，我国的原油进口主要来源于沙特阿拉伯、伊朗、安曼、伊拉克、哈萨克斯坦等政治不稳定的产油国，因而，原油出口国的国家风险对我国原油进口安全具有很大的影响。2012年我国十大原油进口国依次为沙特阿拉伯、安哥拉、俄罗斯、伊朗、阿曼、伊拉克、委内瑞拉、哈萨克斯坦、科威特和阿联酋。这十个国家对我国的原油出口量占我国总进口量的81.47%。各国家对我国的原油出口量、出口比例及所属类别见表2。

表1 逐步聚类法聚类结果

表2 2012年中国十大原油进口来源国及分类

（二）主要原油进口来源国风险特点

根据表1可知，我国的原油进口来源国主要分布在第4、6、12、17、21和27类。图1给出了2012年我国十大原油进口来源国的风险类别，以及世界140个国家的平均风险水平。

图1 中国主要进口来源国聚类

图2给出了对第4、6、12、17、21、27类中我国进口来源国进行快速聚类结果的每个指标观察值的均值。从类内均值表可以看出，第4类的特点是的值相对较大，同时、的值小于0，即风险水平较高（为75-80），同时，风险波动小且总体呈下降趋势。第6类的特点是、、的值均小于0，即此类的风险水平稍低于世界平均水平（为64-67）且风险呈下降趋势。第12类的特点是、稍大于0，小于0，即此类风险水平略高于世界平均水平（为70-73），且整体有上升趋势，但波动率很小。第17类的特点是的值很小，即此类风险水平严重低于世界平均水平（为58左右），且很稳定。第21类的特点是的值很小，但、的值很大，即此类风险水平很低（为53-61），但波动很大且呈现出很大的上升趋势。第27类的特点是值最大，且、均大于0，即此类风险水平很高（为80-85），从总体来看，第27类仅次于第10类，居世界第二。且此类风险呈上升趋势。

图2 六类中三个指标观察值的均值

五、结论

（1）由以上分析可知，第4、12、27类风险均高于世界平均水平，而这三类包含了我国十大进口来源国中的七个国家，即我国原油进口国70%来自于风险高的国家，只有30%来自于低风险的国家。这7个国家对我国原油的出口量占我国总进口量的60.96%。其中，我国的第一大原油进口来源国——沙特阿拉伯的国家风险水平属于世界第二。

（2）伊朗和伊拉克曾是突发事件高发的国家，而近两年来，这两个中国主要的原油进口国的政治经济相对稳定，这种局面有利于我国的原油供应安全。

（3）委内瑞拉对我国的原油出口量约占我国总进口的5.64%，其风险水平相对较低，但是近两年来有严重的上升趋势，且波动较大。

六、政策建议

随着我国原油进口依存度的迅速增加，中国应采取以下措施：

第一、多样化进口来源。在保证供应的情况下，增加低风险国家的进口量。

第二、建立完善的原油储备战略，以应付如伊朗、伊拉克这种国家的不确定性。

第三、加强与国际的合作，以确保原油的长久稳定供应。第四、解决原油供应风险的最根本的途径就是，加快发展国内可替代能源，降低对国际的依赖性。

［1］VLACHOS M，LIN J，KEOG E，et al. A wavelet-based any time algorithm for K-means clustering of time series［C］//Proc of 3 rd SIAM International Conference on Data Mining. San Francisco：［s. n.］，2003.

［2］ZENG J，GUO D. A new clustering algorithm for time series analysis［M］. Berlin：Springer，2006：759-764.

［3］International Country Risk Guide. http：//www.prsgroup. com/icrg.aspx.

［4］田春荣.2011年中国原油和天然气进出口状况分析［J］.统计分析，2011：56-66.

F752.6

A

1009-8534（2016）04-017-02

吴启勇，镇江高等职业技术学校，高级讲师，研究方向：应用数学。