基于VAE深度学习模型的国际油价风险评估  

International Oil Price Risk Assessment Using a VAE Deep Learning Model

作　　者：宋丽 Song Li(China International Petroleum and Chemical Co.,Ltd.,Beijing 100728,China)

机构地区：[1]中国国际石油化工联合有限责任公司,北京100728

出　　处：《石油化工管理干部学院学报》2025年第1期38-41,55,共5页Journal of Sinopec Management Institute

摘　　要：本研究探索使用人工智能技术度量国际石油市场价格波动风险,建立变分自编码器(VAE)模型,使用过去5年真实的国际油价数据进行深度学习,运行模型获得风险评估结果。通过比较VAE模型和传统模型的运行结果,显示VAE模型的准确性、稳定性和适应性更好,特别是在新冠肺炎疫情、俄乌冲突爆发的关键时点充分发挥了风险预警作用。VAE模型在风险评估领域有较高的实际应用价值,未来可尝试推广使用,为石油公司开展跨国经营业务提供有效的风险管理工具。This study leverages artificial intelligence to assess price volatility risks in the international oil market,employing a Variational Autoencoder(VAE)model trained on five years of real oil price data.Compared to traditional models,the VAE demonstrates superior accuracy,stability,and adaptability,notably providing early warnings during critical events like the COVID-19 pandemic and the Russia-Ukraine conflict.With strong practical value,the VAE model offers a promising risk management tool for oil companies in global operations,warranting broader future application.

关 键 词：国际油价风险 深度学习 变分自编码器模型 风险价值 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]