20世紀70～80年代，出現過兩次大的石油危機，石油價格的巨大波動給主要工業國家的經濟帶來巨大衝擊，也引起學術界對油價波動的原因、油價波動對宏觀經濟的衝擊，以及油價未來的走勢進行探討。
一、石油價格預測的分析方法
在石油價格問題上的研究最早可以追溯到霍特林（Hotelling，1931）的研究。霍特林把資源當做一種埋藏在地下的資產，其研究的目標是尋找一種最佳的定價方法，使資源淨現值最大。他將市場分為自由競爭和壟斷市場，分析了不同市場結構對可耗竭資源價格的不同影響，提出可耗竭資源模型。根據這一模型，最優定價就是使資源價格增長率與貼現值相等，換言之，如果資源所有者開采資源資本所得的收益增長率低於利率，就應傾向於把資源埋在地底下；反之，收益增長率高於利率，則傾向於開采。
20世紀70年代石油危機以後，麵對石油價格走高，人們對未來石油價格的走勢進行了預測，其方法大體分為兩種：一是多因素結構化模型的分析方法；二是數據推進的分析方法。前者通過建立石油價格決定的數學模型（通常是供求決定的一般均衡模型）進行分析（如Bacon，1991；Huntington，1994；Mehrzad，2004）。一些學者也引進新的影響因素，比如GDP和石油庫存水平，來構造新的模型（如Abramson and Finizza，1995）。後者利用石油價格的曆史數據，通過建立時間序列的計量經濟學模型來進行趨勢分析，計量經濟學模型包括自回歸移動平均過程（ARMA）和自回歸條件異方差ARCH模型（像Sadorsky，2002；Morana，2001），以及廣義自回歸條件異方差GARCH模型（如Sadorsky，2006）。此外，近些年還出現交叉學科帶來的新方法，比如金融物理中的分形、混濁理論，神經網絡模型，灰色係統預測法等。
分析上述兩種分析方法，多因素結構化模型分析方法的優勢可以幫助理解油價決定的內在機理，量化每個因素對石油價格的影響，它比較適合長期預測。但這一方法的劣勢是，在預測油價之前必須確定影響油價的各個因素，影響因素的選擇不同會帶來不同的預測結果。另一方麵，這些因素本身帶有不確定性，難以模型化。例如，石油的供給既來自獨立的生產者（非歐佩克組織，它們是價格的接受者），又很大部分來自歐佩克，歐佩克在國際石油市場上具有舉足輕重的地位，它可以用產量這一杠杆來影響或左右國際石油價格，這給石油供給本身的建模帶來很多不確定因素。而數據推進法可以避免這些變量選擇的不確定性，在短期的油價預測上比較有效。但是這個方法的不足之處是它缺少經濟學意義，因而不能解釋引起油價變動的內部原因，此外它建立在市場有效性假說的前提下。
從國際權威機構研究原油價格走勢預測的分析方法看，結合了兩種分析方法，即通過運用結構化模型，綜合考慮需求、供給、歐佩克行為等各方麵因素，同時結合原油市場的時間序列曆史數據，運用計算機模擬係統進行預測。下麵根據國際權威機構的預測探討國際油價未來走勢。
二、影響未來油價走勢的因素
一般來說，能源價格的長期走勢受到能源供求狀況的影響，而供求變化又受到經濟增長或經濟周期因素的影響。從需求方麵看，20世紀80年代石油需求的下降趨勢在90年代出現了反轉，西方學者認為導致這一變化的原因來自非歐佩克國家經濟增長對石油需求的增長，其中中國和印度這兩個新興的市場經濟國家的經濟增長速度尤其令人矚目，導致對石油需求的增加。由於經濟增長促使石油需求增長，因此不少研究機構根據對未來世界經濟增長幅度包括中、印新興工業國家經濟增長情況的預測，來預期未來的石油需求及價格變動。
比如，美國能源信息署（Energy Information Administration，簡稱EIA）預測，2004～2030年世界實際GDP年均增長率為4.1%，其中歐佩克國家為2.5%，非歐佩克國家為5.3%，中國為6.5%。根據這一增長率，全球石油消費將從2003年的8010萬桶/天上升到2030年的1.18億桶/天，認為這一增幅的42% 來自快速增長的中國和印度。屆時，中國和印度的石油消費量之和將從2003年的790萬桶/天增加到2030年的1950萬桶/天，增幅達到147%；兩國的石油進口量之和也將從2006年的540萬桶/天增加到2030年的1910萬桶/天，這個數字比日本和美國當前進口量之和還要多。上述這一預測可能高估了這些國家的石油消費量，而低估了其新能源（核能、風能、太陽能和生物質能源等）的開發進展速度，隨著新能源技術的開發與利用，將降低這些國對礦物性能源的需求。