An Economic-Linear Programming Model of the U.S. Petroleum Refining Industry
美国石油炼制业的经济—线性规划模型AI 解读 ↓
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美国石油炼制业的经济—线性规划模型
- 研究问题
- 如何将统计估计的需求、价格和技术调整关系与工程生产模型结合，模拟美国炼油业的原油需求、副产品产出与产能利用？
- 方法与思路
- 作者以计量方法设定需求、价格及部分技术调整，再在成本最小化假设下用线性规划生产模型决定投入、产出与产能利用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章展示统计关系与工程线性规划结合的行业模型，并提供样本期计算、五年预测及替代情景和预测误差讨论。
- 阅读关注点
- 应核对成本最小化与生产约束、需求和价格方程的估计、模块之间的联结，以及替代情景与预测误差的评价方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模型参数、约束细节及预测结果未说明，不能据此判断预测准确性或政策模拟可信度。
原文摘要
The linking of statistically estimated relationships with an engineering linear programming model offers important potentials for simulation and forecasting models of industries. This article describes such a model of the U.S. petroleum refining industry. Econometric techniques are used to specify product demands, prices, and some technical adjustments. A linear programming specification of the production function, assuming cost minimization, determines crude oil input requirements, the output of by-products, and the utilization of capacity. As applications of the model, a sample period calculation and a five-year forecast are presented along with a discussion of alternative cases and forecast error.