Ceny ropy naftowej są uważane za jeden z najważniejszych wskaźników w światowej gospodarce. Rządy i firmy poświęcają dużo czasu i energii, aby dowiedzieć się, dokąd zmierzają ceny ropy, ale prognozowanie jest niedokładną nauką. Standardowe techniki opierają się na rachunku różniczkowym (regresje liniowe i ekonometria), ale alternatywy obejmują modele strukturalne i analizy komputerowe. Nie ma powszechnie akceptowanego konsensusu co do najlepszego sposobu prognozowania cen ropy.
Firmy zwracają również szczególną uwagę na rynki kontraktów futures na ropę naftową i często w nią uczestniczą. Kontrakty futures na ropę naftową są przedmiotem obrotu na New York Mercantile Exchange (NYMEX) i Tokyo Commodity Exchange (TOCOM).
Zrozumienie cen ropy naftowej
Na poziomie elementarnym podaż ropy naftowej zależy od zdolności firm naftowych do wydobywania zapasów z ziemi i dystrybucji ich na całym świecie. Istnieją trzy główne zmienne podaży: zmiany technologiczne, czynniki środowiskowe oraz zdolność przedsiębiorstw naftowych do gromadzenia i uzupełniania kapitału. Ulepszenia techniczne - zwłaszcza szczelinowanie hydrauliczne i wiercenie poziome - pomogły zalać rynki ropy naftowej po 2008 roku.
Zapotrzebowanie na ropę naftową pochodzi od osób fizycznych, firm i rządów. Ogólnie rzecz biorąc, popyt na ropę wzrasta w czasie dobrej koniunktury i maleje w wolniejszym okresie gospodarczym. Podwyższenie standardu życia w Chinach i Indiach było głównym źródłem globalnego popytu w XXI wieku.
Firmy muszą zrozumieć te czynniki przed sporządzeniem prognoz cen ropy, ale nawet to nie wystarczy. Na ceny ropy duży wpływ mają siły nierynkowe, w tym Organizacja Krajów Eksportujących Ropę Naftową (OPEC), która skutecznie działa jako międzynarodowy kartel naftowy. Kraje członkowskie OPEC podejmują wspólne decyzje dotyczące ilości ropy naftowej na rynki światowe w oparciu o to, co jest najlepsze dla ich rządów. Jednak ekstremalne wahania cen ropy w latach 2005-2015 wskazują, że wpływ OPEC jest ograniczony.
Ropa naftowa jest również ściśle regulowana w większości krajów. Stany Zjednoczone, podobnie jak wiele narodów w Europie, mają ścisłe ograniczenia dotyczące wiercenia ropy; Agencja Ochrony Środowiska (EPA) może mieć tyle samo do powiedzenia na temat cen ropy, jak Exxon Mobil lub British Petroleum.
Powodem, dla którego zmiany cen ropy (lub dowolnego towaru) często zaskakują analityków jest to, że istnieją setki zmiennych, z których każda porusza się jednocześnie w nieprzewidywalny sposób. Rada Gubernatorów Systemu Rezerwy Federalnej najlepiej to przedstawiła w swoim dokumencie z lipca 2011 r. „Prognozowanie ceny ropy”, który rozpoczął się od zidentyfikowania „nieoczekiwanych dużych i utrzymujących się wahań realnej ceny ropy”.
Metody ilościowe
Firmy zatrudniają ekonometrów i innych ekspertów rynkowych do sporządzania krótko- i średnioterminowych prognoz na rynku ropy. Ci specjaliści używają wysoce skomplikowanych modeli matematycznych, które albo koncentrują się na finansach (przy użyciu cen spotowych i przyszłych), albo na rozważaniach dotyczących podaży i popytu (kwantyfikacja zmiennych i testowanie ich siły wyjaśniającej).
Modele cen spotowych i przyszłych są nadal popularne wśród wielu firm, ale zyskują na popularności. Podstawową koncepcją jest to, że rynki kontraktów terminowych - zwłaszcza związek między wahaniami cen kontraktów terminowych a wahaniami cen spotowych - wskażą drogę do jutrzejszych cen ropy. W 1991 r. Opublikowano dwa wpływowe artykuły akademickie (Bopp i Lady; Serletis), które sugerowały, że przyszłe ceny ropy nie były obiektywne ani całkowicie efektywne, ale prawdopodobnie nadal były lepsze niż jakiekolwiek inne wskaźniki. Do tego wniosku doszli modele błędu i korekcji (ECM), które pozwalają statystycznym lub ekonometrycznym na uwzględnienie błędu w danych futures.
W trzecim badaniu z 1998 r. (Zeng i Swanson) analizowano ropę naftową na giełdzie NYMEX, nowojorskiej giełdzie towarowej, Chicago Board of Trade i Chicago Mercantile Exchange w latach 1990-1995. Stwierdzono, że modele ECM osiągały najlepsze wyniki. Do początku XXI wieku większość firm stosowała podejście ECM.
Późniejsze badania były mniej przyjazne dla modeli finansowych. Jeden z nich dokonał przeglądu cen terminowych ropy naftowej West Texas Intermediate (WTI) na NYMEX w latach 1989–2003, stwierdzając, że ceny terminowe i futures nie są ani efektywne, ani wystarczająco obiektywne, aby dokładnie przewidzieć przyszłe ceny spotowe (i, co ciekawe, „brak jest dowodów na to, że premie za ryzyko ”na rynku ropy naftowej). Zamiast tego autorzy zalecili losowy proces szeregów czasowych; teoria losowego spaceru sugeruje, że zmiany cen akcji nie mogą być wykorzystane do przewidywania przyszłych zmian. (Badania przeprowadzone na Uniwersytecie Portugalskim w 2013 r. Wykazały, że modelowanie ekonometryczne szeregów czasowych jest najczęstszą metodą prognozowania cen ropy naftowej).
Modele podaży i popytu koncentrują się na zmiennych makroekonomicznych, takich jak produkcja OPEC, elastyczność dochodowa popytu na ropę i realny produkt krajowy brutto (PKB). Ponieważ istnieje wiele możliwych kombinacji zmiennych, większość firm lub usług analitycznych korzysta z zastrzeżonych obliczeń i często zmienia swoje formuły. Celem jest znalezienie najbardziej statystycznie istotnych zmiennych, a następnie znalezienie fluktuacji wykresu w tych zmiennych i stworzenie przybliżonych szacunków dla przyszłych przedziałów cen ropy.
Metody jakościowe lub nieliniowe
Zwolennicy alternatywnych podejść, które statystycy mogą nazwać podejściami „niestandardowymi” lub „nieliniowymi”, twierdzą, że przyszłe ceny ropy są zbyt przypadkowe i chaotyczne dla tradycyjnych procesów. Metody te mogą nadal wykorzystywać niektóre z tych samych danych co modele standardowe, ale obliczenia opierają się na rozpoznawaniu wzorów, a nie na modelach liniowych lub regresjach ekonometrycznych.
Jednym z popularnych narzędzi do rozpoznawania wzorców jest sztuczna sieć neuronowa (ANN). Model ANN, który opiera się na biologii ludzkiego mózgu, rzekomo pozwala symulacji uczyć się i generalizować doświadczenia na podstawie nowych danych. ANN są wykorzystywane do różnych analiz w dziedzinie biznesu, nauki i inwestycji. Jedna standardowa krytyka metody ANN - i główny powód, dla którego ANN nie są popularne wśród prywatnych prognoz ropy naftowej, to wewnętrzne dane wejściowe stosowane do oceny szeregów cen są często subiektywne lub arbitralne.
Fundamentalni inwestorzy i analitycy zwykle unikają złożonych modeli statystycznych. Zamiast tego fundamentalni analitycy opierają się na zagregowanych czynnikach biznesowych, takich jak poziomy zapasów, trendy produkcyjne, klęski żywiołowe i działania spekulantów. Domyślne uzasadnienie tych podejść opartych na wiedzy jest takie, że na ceny ropy naftowej duży wpływ mają duże, możliwe do zidentyfikowania zdarzenia. Firmy często zatrudniają analityków rynkowych, którzy opierają się na informacjach z innych źródeł, takich jak prognoza towarowa Banku Światowego, zamiast tworzyć własne modele.
