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　　原油作为主要化工原料与国家战略资源，为国民经济平稳发展做出了重大保障，而原油作为大宗商品在全球范围内进行交易，具有一定的金融风险性。此外，受经济及其他因素影响，原油价格在全球市场内大幅波动。因此，探索国际原油价格波动，对国家制定正确宏观政策、企业正常运营与人们生活而言尤为重要。基于以上背景,本文以WTI市场远期原油价格为研究对象，并对其收益进行预测，由于原油价格的波动会对宏观经济造成一定的冲击，而投资者心理因素与金融市场体系的不完善使得油价波动的不确定性加剧，石油波动预测误差也随着重大事件的接连发生不断加大，因此，社会各界对建立科学的数理模型与有效的评价系统准确预测其波动性给予了高度重视。而迄今对石油价格波动性的预测模型层出不穷，在多个评价指标下，决策者难以从众多预测模型中得到一致的模型排序。本文提出将预测模型的评价指标结果作为DEA模型的输入输出，通过DEA模型得到较为一致的预测模型排序。具体如下，首先，本文通过建立GARCH模型与长期记忆下的GARCH族模型对原油收益进行预测，研究发现WTI远期原油市场收益波动具有长期记忆性、非渐进性与尖峰厚尾性，即原油价格易受外界因素影响，风险性较大。其次，为获取所有预测模型的排序，本文构建了DEA模型，并且根据不同的决策需求以及评价指标的特征对输入输出进行了期望与非期望的区分，此外，本文进一步构建了超效率DEA模型，并对超效率模型下的不可行单元做相应处理，从而得到完整的预测模型效率排名。本文最终得出以下结论在GARCH族模型中，GJR模型与EGARCH模型相对显著，在预测误差、模型精准度与对石油价格收益波动方向方面，GJR模型较为精准；EGARCH模型在预测方面逊于其他模型，而在考虑油价收益整体波动性方面优于其它模型。在具有长期记忆性下的GARCH族模型中，FIAPARCH模型始终是最优的石油价格波动预测模型，即模型能够在预测油价波动方向更为精准，当考虑预测精准度与收益波动大体方向时，FIEGARCH模型始终是最优的石油价格收益波动预测模型；最后，研究发现，本文提出的超效率DEA改进模型能够很好地评价不同的原油价格波动预测模型，在不同的评价指标下能得到较为一致的排序结果。

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