Naphtha Demand Modeling and Its Implications for Refining Configuration in the Era of Energy Transition
محل انتشار: فصلنامه بررسی تجارت نفت، دوره: 10، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 15
فایل این مقاله در 26 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PBR-10-2_004
تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1405
چکیده مقاله:
In the context of the energy transition and increasingly stringent climate policies, understanding oil demand requires a product-specific perspective that goes beyond aggregate indicators. This study examines naphtha, a key feedstock linking the refining and petrochemical sectors, and analyzes the factors associated with its demand across ten major oil-consuming countries during ۲۰۰۰–۲۰۲۴. Using long-term panel data, naphtha prices are first modeled as a function of crude oil prices through an ARMA specification, after which a naphtha demand equation is estimated with cross-section fixed effects and a lagged dependent variable. The results indicate that naphtha demand is significantly associated with economic growth and downstream petrochemical product prices, especially olefins and aromatics. The positive and statistically significant lagged demand term suggests persistence and gradual adjustment in consumption, consistent with structural inertia in petrochemical feedstock use. Overall, the findings suggest that the energy transition may reshape the composition of oil demand rather than lead to a uniform decline across all petroleum products. The results provide policy-relevant insights for product-specific energy-transition strategies, refinery reconfiguration, and refinery–petrochemical integration, while underscoring that the estimated relationships should be interpreted as conditional associations rather than causal effects.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :