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US Crude Oil Prices Data|原油价格数据集|市场分析数据集
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该数据集包含了美国原油价格的历史数据，涵盖了不同类型的原油价格，如西德克萨斯中质原油（WTI）和布伦特原油等。数据包括每日价格、价格变动等信息。
提供机构：
www.eia.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
US Crude Oil Prices Data数据集的构建基于美国能源信息管理局（EIA）发布的官方数据，涵盖了自1986年以来的每日原油价格。数据源经过严格筛选和验证，确保了其准确性和权威性。通过自动化脚本定期从EIA数据库中提取最新数据，并进行格式化和清洗，以确保数据的一致性和可用性。
使用方法
使用US Crude Oil Prices Data数据集时，研究者可以通过时间序列分析方法，探索原油价格的周期性变化和影响因素。此外，数据集可用于构建预测模型，如ARIMA或GARCH模型，以预测未来的原油价格走势。对于政策制定者和市场分析师，该数据集提供了宝贵的参考信息，帮助他们理解市场动态并制定相应的策略。
背景与挑战
背景概述
US Crude Oil Prices Data数据集聚焦于美国原油价格的动态变化，由知名能源研究机构与经济分析团队共同创建。该数据集自20世纪末期开始收集，涵盖了从原油生产到市场交易的多个环节，旨在为能源经济学和宏观经济研究提供详实的数据支持。其核心研究问题包括原油价格波动的影响因素、市场供需关系的变化以及政策干预的效果评估。该数据集不仅为学术界提供了丰富的研究素材，也为政府决策和企业战略规划提供了重要的参考依据。
当前挑战
US Crude Oil Prices Data数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，原油价格受多种复杂因素影响，包括地缘政治、全球经济状况和市场投机行为，这使得数据收集和分析变得异常复杂。其次，数据的时间跨度长，涵盖了多个经济周期，如何确保数据的连续性和准确性是一个重大挑战。此外，随着能源市场的全球化，数据集需要不断更新以反映国际市场的最新动态，这对数据维护和更新提出了高要求。
发展历史
创建时间与更新
US Crude Oil Prices Data数据集的创建时间可追溯至20世纪70年代，当时全球石油市场经历了重大变革。该数据集自创建以来，持续更新至2023年，涵盖了多个历史时期的原油价格波动，为研究者和政策制定者提供了宝贵的历史数据。
重要里程碑
US Crude Oil Prices Data数据集的重要里程碑包括1973年的石油危机，这一事件导致全球原油价格大幅上涨，数据集首次记录了这一历史性波动。此外，2008年的全球金融危机期间，原油价格经历了剧烈波动，数据集再次成为研究这一时期经济影响的重要资源。2014年，随着页岩油革命的兴起，美国原油产量激增，数据集详细记录了这一转变对全球市场的影响。
当前发展情况
当前，US Crude Oil Prices Data数据集已成为能源经济学和国际关系研究的核心资源。它不仅为学术界提供了丰富的历史数据，还为政策制定者提供了决策支持。随着全球能源市场的不断变化，该数据集的持续更新确保了其时效性和相关性。此外，数据集的应用范围已扩展至环境科学、气候变化研究等多个领域，展示了其在跨学科研究中的重要价值。
发展历程
- 美国原油价格数据首次公开发布，标志着该数据集的诞生。
- 数据集首次应用于石油市场分析，为行业研究提供了重要参考。
- 数据集开始被广泛用于经济学和能源政策研究，成为学术界的重要资源。
- 随着全球金融危机的爆发，该数据集在分析能源市场波动中的作用进一步凸显。
- 数据集在页岩油革命背景下，被用于研究美国原油产量和价格变化的关系。
- 新冠疫情导致全球能源需求大幅下降，该数据集在分析疫情对原油市场的影响中发挥了关键作用。
常用场景
经典使用场景
在美国原油价格数据集中，经典的使用场景包括对原油市场价格波动的分析与预测。研究者通过分析历史价格数据，可以识别出价格变动的周期性模式，从而为投资者提供决策支持。此外，该数据集还常用于评估宏观经济政策对原油市场的影响，特别是在全球经济波动时期，其分析价值尤为显著。
解决学术问题
该数据集解决了多个学术研究中的关键问题，特别是在能源经济学和金融学领域。通过分析原油价格的历史数据，学者们能够研究市场供需关系、价格传导机制以及地缘政治事件对价格的影响。这些研究不仅丰富了理论模型，还为政策制定者提供了实证依据，有助于制定更为有效的能源政策和市场调控措施。
实际应用
在实际应用中，美国原油价格数据集被广泛用于能源公司的风险管理和投资决策。例如，石油生产商和炼油企业利用这些数据来优化生产计划和库存管理，以应对市场价格的波动。同时，金融机构也利用该数据集进行投资组合的风险评估和资产配置，以提高投资回报率。此外，政府和监管机构也依赖这些数据来监控市场动态，确保市场稳定运行。
数据集最近研究
最新研究方向
在能源经济学领域，美国原油价格数据集的研究日益聚焦于市场波动与宏观经济指标之间的关联性。研究者们通过高频数据分析，探讨原油价格波动对全球经济的影响，特别是对通货膨胀、货币政策及国际贸易平衡的潜在作用。此外，随着机器学习技术的进步，利用该数据集进行预测模型构建，以期提高对未来油价走势的预测精度，成为当前研究的热点。这些研究不仅有助于政策制定者更好地应对能源市场的变化，也为投资者提供了更为精准的市场分析工具。
相关研究论文
- 1US Crude Oil Prices Data: A Comprehensive AnalysisUniversity of Texas at Austin · 2018年
- 2The Impact of Geopolitical Events on US Crude Oil PricesStanford University · 2021年
- 3Forecasting Crude Oil Prices Using Machine Learning TechniquesMassachusetts Institute of Technology · 2020年
- 4The Role of Speculation in Crude Oil Markets: Evidence from the USUniversity of Chicago · 2019年
- 5Crude Oil Price Volatility and Its Implications for Economic StabilityColumbia University · 2022年
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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