Финансы - инвестирование - Как Компании Прогноз Цен На Нефть?

Skelotron | Просмотров: 373






--- Общие вопросы интервью для внутреннего консультанта консультанты


--- Советы По Карьере: Управленческий Консалтинг Против. Закон

Цены на сырую нефть является одним из важнейших показателей в мировой экономике. Правительства и компании тратят много времени и энергии, чтобы выяснить, где цены на нефть направились дальше, но прогноз-это неточная наука. Стандартные методы, основанные на исчислении (линейная регрессия и эконометрика), но альтернативы включают структурные модели и компьютерной аналитики. Не существует общепринятого консенсуса относительно наилучшего способа прогнозирования цен на нефть .
Компании также уделяют особое внимание – и часто участвуют в нефтяных фьючерсных рынках. Фьючерсы на сырую нефть торгуются на Нью-Йоркской товарной бирже (NYMEX) и Токийская Товарная Биржа (TOCOM).
Понимание Цен На Сырую Нефть
На элементарном уровне, поставки сырой нефти определяется способностью нефтяных компаний, чтобы извлечь запасы из земли и распространять их по всему миру. Существуют три основные переменные поставке: технологические изменения, факторы окружающей среды, и способность нефтяных компаний для накопления и пополнения капитала. Технические усовершенствования, особенно гидроразрыва пласта и горизонтального бурения – помогли мировым рынкам потока нефти после 2008 года.
Спрос на сырую нефть поступает от частных лиц, компаний и правительств. Вообще говоря, увеличивает спрос на нефть в хорошие экономические времена, и она уменьшается при замедление экономического раз. Рост уровня жизни в Китае и Индии были главным источником мирового спроса в 21 веке.
Компании должны понимать эти факторы, прежде чем делать прогнозы цен на нефть, но даже этого не достаточно. Цены на нефть находятся под сильным влиянием не рыночных сил, в том числе организации стран-экспортеров нефти (ОПЕК), которая эффективно действует как многонационального нефтяного картеля. Страны-члены ОПЕК принимать совместные решения о том, сколько нефти выпустить на мировые рынки, основанные на том, что лучше для их правительства. Тем не менее, экстремальные колебания цен на нефть в период между 2005 и 2015 годов свидетельствуют, что воздействие ОПЕК ограничено.
Масло тоже строго регулируется в большинстве стран. Соединенные Штаты, как и многие страны в Европе, имеет строгие ограничения на масло, где можно сверлить; Агентство по охране окружающей среды (EPA) может иметь так много, чтобы сказать о ценах на нефть, как "Эксон Мобил" и "Бритиш Петролеум".
Причина движения цен на нефть (или любой товар) часто удивляют аналитики, потому что есть сотни переменных, каждая из них движется одновременно непредсказуемым образом. Совет управляющих Федеральной резервной системы выразился в июле 2011 года дискуссионный документ "Прогнозирование цен на нефть", которая началась с выявления "неожиданные большие и постоянные колебания цен на нефть. "
Количественные Методы
Компании нанимают специалистов по эконометрике и другие эксперты рынка в кратко - и среднесрочные прогнозы на рынке нефти. Эти специалисты используют крайне сложные математические модели, которые либо сосредоточены на Финансы (с помощью пятна и будущие цены), или спроса и предложения (количественного определения переменных и испытывать свою объяснительную силу).




Пятна и будущие ценовые модели по-прежнему популярны со многими компаниями, но имеют тенденцию в немилость. Основная концепция заключается в том, что фьючерсные рынки – в частности, отношения между фьючерсами ценовых колебаний и колебаний цен спот – укажет путь к ценам на нефть на завтра . Два влиятельных научных статей, опубликованных в 1991 году (bopp и леди; Serletis), который предположил, что в будущем цены на нефть не были беспристрастными и полностью эффективно, но наверное все-таки лучше, чем любые другие показатели. Этот вывод был сделан по ошибке и моделей коррекции (ЭБУ), которые позволяют статистиков и специалистов по эконометрике с учетом смещения на фьючерсных данных.
Третье исследование в 1998 году (Цзэн и Свонсон) посмотрел на сырую нефть на NYMEX, Нью-Йоркская Товарная Биржа, Чикагская Торговая палата и Чикагская Товарная Биржа в период с 1990 по 1995. Выяснилось, что модели ЕСМ в исполнении лучших. До начала 21-го века, большинство компаний, занятых подход ЭСУД .
Более поздние исследования были менее добры к финансовой модели. Один обзор Западно-Техасская средняя (WTI), которые нефть фьючерсные цены на NYMEX в период между 1989 и 2003, обнаружив, что форвардные и фьючерсные цены являются ни эффективными, ни беспристрастной достаточно для точного прогнозирования спотовых цен (и, что любопытно, что там было "мало доказательств риска-премии" на нефтяном рынке). Вместо этого авторы рекомендовали временных рядов процесс случайного блуждания, теория случайных блужданий предполагает, что изменения цен на акции не может быть использован для прогнозирования будущего движения. (Исследование от университета Португалии в 2013 году обнаружили, что временных рядов, эконометрическое моделирование является наиболее распространенным методом прогнозирования цен на сырую нефть . )
И модели спроса и предложения, ориентироваться на макроэкономические переменные, такие как добыча ОПЕК, эластичность по доходу спроса на нефть и реальный валовой внутренний продукт (ВВП). Потому что есть так много возможных комбинаций переменных, большинство компаний или аналитические сервисы используют собственные расчеты и часто менять их формулы . Цель состоит в том, чтобы найти наиболее статистически значимые переменные, а затем найти колебания графика в этих переменных и создать приблизительным оценкам для будущих диапазоны цен на нефть .
Качественные и нелинейным способами
Сторонники альтернативных подходов, которые статистиков могли бы назвать "нестандартным" или "нелинейного" подхода, утверждают, что будущие цены на нефть слишком случайным и хаотичным для любых традиционных процессов. Эти методы могут по-прежнему использовать некоторые из тех же данных, как и стандартные модели, но вычисления, основанные на распознавании образов, а не линейной модели или эконометрических регрессий.
Одно из популярных средств распознавания образов является искусственная нейронная сеть (инс). Модель инс, которая основывается на биологии человеческого мозга, якобы позволяет узнать, моделирования и обобщения опыта на основе новых данных. Инс используются для различных исследований в области бизнеса, науки и инвестиционной сферах. Одна стандартная критика метода Энн – и главная причина, почему инс не популярны с прогнозами Частная масла внутренние данные, используемые для оценки ценового ряда субъективных и произвольных.
Фундаментальные инвесторы и аналитики, как правило, уклоняются от сложных статистических моделей. Вместо этого, фундаментальной аналитики опираются на совокупность бизнес-факторы, такие как уровень запасов, тенденций производства, стихийными бедствиями и действиями спекулянтов. Неявное обоснование этих знаний подходов заключается в том, что цены на нефть сильно повлияло на большие, идентифицируемых событий. Это является обычным делом для компаний, чтобы нанять аналитиков рынка, которые опираются на информацию из других источников, таких как прогноз товарных Всемирного банка, а не создавать свои собственные модели.





Комментарии


Ваше имя:

Комментарий:

ответьте цифрой: дeвять + пять =



Как Компании Прогноз Цен На Нефть?