An Economic-Linear Programming Model of the U.S. Petroleum Refining Industry
美国石油炼制行业的经济—线性规划模型AI 解读 ↓
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美国石油炼制行业的经济—线性规划模型
- 研究问题
- 如何将统计估计的需求和价格关系与工程生产约束结合，用于美国石油炼制行业的模拟及中期预测？
- 方法与思路
- 作者用计量方法设定需求、价格和部分技术调整，并在成本最小化假设下用线性规划确定投入、联产品和产能利用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型连接了统计关系与工程生产规格，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
- 应核对需求和价格方程的估计依据、生产约束与成本最小化设定，以及五年预测的外生条件和误差评价方法。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；未说明方程识别、参数估计细节或预测误差数值，不能推断刊本变化。
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.