Žaliavinės naftos kainos laikomos vienu iš svarbiausių pasaulio ekonomikos rodiklių. Vyriausybės ir įmonės praleidžia daug laiko ir energijos, kad išsiaiškintų, kur eina naftos kainos, tačiau prognozuoti yra netikslus mokslas. Standartiniai metodai yra pagrįsti skaičiavimu (tiesinės regresijos ir ekonometrija), tačiau alternatyvos yra struktūriniai modeliai ir kompiuterinė analizė. Nėra plačiai priimto sutarimo dėl geriausio naftos kainų prognozavimo būdo.
Bendrovės taip pat kreipia ypatingą dėmesį į naftos ateities rinkas ir dažnai jose dalyvauja. Žalia naftos ateities sandoriais prekiaujama Niujorko prekybos biržoje (NYMEX) ir Tokijo prekių biržoje (TOCOM).
Žaliavinės naftos kainų supratimas
Pradiniame lygmenyje žalios naftos tiekimą lemia naftos kompanijų galimybė išgauti atsargas iš žemės ir paskirstyti jas visame pasaulyje. Yra trys pagrindiniai tiekimo kintamieji: technologiniai pokyčiai, aplinkos veiksniai ir naftos kompanijų galimybė kaupti ir papildyti kapitalą. Techniniai patobulinimai, ypač hidraulinis ardymas ir horizontalus gręžimas, padėjo pasaulio rinkas užpilti nafta po 2008 m.
Žaliavinės naftos poreikį teikia individai, įmonės ir vyriausybės. Paprastai tariant, naftos poreikis padidėja esant geriems ekonominiams laikotarpiams, o lėtesniais ekonominiais laikotarpiais jis mažėja. Gyvenimo lygio padidėjimas Kinijoje ir Indijoje buvo pagrindinis pasaulinės paklausos šaltinis XXI amžiuje.
Įmonės, prieš sudarydamos naftos kainų prognozes, turi suprasti šiuos veiksnius, tačiau to dar nepakanka. Naftos kainoms didelę įtaką daro ne rinkos jėgos, įskaitant Naftą eksportuojančių šalių organizaciją (OPEC), kuri faktiškai veikia kaip tarptautinė naftos kartelė. Remdamiesi tuo, kas geriausia jų vyriausybėms, OPEC narės priima bendrus sprendimus, kiek naftos išleisti į pasaulio rinkas. Tačiau labai dideli naftos kainų svyravimai nuo 2005 iki 2015 m. Rodo, kad OPEC įtaka yra ribota.
Nafta taip pat yra labai reguliuojama daugumoje šalių. JAV, kaip ir daugelyje Europos tautų, taikomi griežti naftos gręžimo apribojimai; Aplinkos apsaugos agentūra (EPA) gali pasakyti tiek daug apie naftos kainas kaip „Exxon Mobil“ ar „British Petroleum“.
Naftos (ar bet kurios prekės) kainų pokyčiai dažnai stebina analitikus dėl to, kad yra šimtai kintamųjų, kurių kiekvienas juda vienu metu nenuspėjamais būdais. Federalinių rezervų sistemos valdytojų taryba tai geriausiai įvertino 2011 m. Liepos mėn. Diskusijų dokumente „Naftos kainos prognozavimas“, kuris pradėtas nustatant „netikėtai didelius ir nuolatinius realiosios naftos kainos svyravimus“.
Kiekybiniai metodai
Bendrovės samdo ekonometrikus ir kitus rinkos ekspertus, kad jie pateiktų trumpalaikes ir vidutinės trukmės prognozes naftos rinkoje. Šie specialistai naudoja labai sudėtingus matematinius modelius, kurie sutelkia dėmesį į finansus (naudojant neatidėliotinas ir būsimas kainas), arba pasiūlos ir paklausos aspektus (kintamųjų kvantifikavimą ir jų aiškinamosios galios patikrinimą).
Taškiniai ir būsimi kainų modeliai vis dar yra populiarūs daugelyje kompanijų, tačiau yra populiarūs. Pagrindinė koncepcija yra ta, kad ateities rinkos, ypač santykiai tarp ateities kainų svyravimų ir neatidėliotinų kainų svyravimų, parodys kelią į rytojaus naftos kainas. 1991 m. Buvo paskelbti du įtakingi akademiniai darbai (Bopp ir Lady; Serletis), kuriuose teigiama, kad būsimos naftos kainos nebuvo nešališkos ar visiškai veiksmingos, tačiau tikriausiai vis tiek buvo geresnės už kitus rodiklius. Ši išvada padaryta naudojant klaidų ir taisymo modelius (ECM), kurie statistikams ar ekonometrikams leidžia įvertinti ateities duomenų paklaidą.
Trečiame 1998 m. Tyrime (Zengas ir Swansonas) buvo nagrinėjama žaliavinė nafta NYMEX, Niujorko prekių biržoje, Čikagos prekybos valdyboje ir Čikagos prekių biržoje 1990–1995 m. Buvo nustatyta, kad ECM modeliai buvo geriausi. Iki XXI amžiaus pradžios dauguma įmonių taikė ECM metodą.
Vėlesni tyrimai buvo ne tokie malonūs finansiniams modeliams. Vienoje apžvelgtoje Vakarų Teksaso tarpininkavimo (WTI) žaliavinės naftos ateities sandorių kainos NYMEX nuo 1989 iki 2003 m. Buvo nustatyta, kad išankstiniai ir ateities sandorių kainos nėra nei efektyvios, nei pakankamai nešališkos, kad galėtų tiksliai numatyti būsimas neatidėliotinų sandorių kainas (ir, įdomu, kad buvo „mažai įrodymų apie rizikos premijos “naftos rinkoje). Autoriai vietoj to rekomendavo laiko eilučių atsitiktinio ėjimo procesą; atsitiktinio ėjimo teorija rodo, kad akcijų kainų pokyčiai negali būti naudojami numatant būsimą judėjimą. (2013 m. Portugalijos universiteto tyrimais nustatyta, kad ekonominės modeliavimas naudojant laiko eilutes yra labiausiai paplitęs žalios naftos kainų prognozavimo metodas.)
Pasiūlos ir paklausos modeliuose daugiausia dėmesio skiriama makroekonominiams kintamiesiems, tokiems kaip OPEC gamyba, naftos paklausos elastingumas pagal pajamas ir realusis bendrasis vidaus produktas (BVP). Kadangi yra tiek daug galimų kintamųjų derinių, dauguma kompanijų ar analitinių tarnybų naudoja patentuotus skaičiavimus ir dažnai keičia savo formules. Tikslas yra surasti statistiškai reikšmingiausius kintamuosius, tada rasti tų kintamųjų diagramų svyravimus ir sudaryti apytikslius būsimų naftos kainų intervalų įvertinimus.
Kokybiniai ar netiesiniai metodai
Alternatyvių metodų, kuriuos statistikai gali vadinti „nestandartiniais“ arba „netiesiniais“ metodais, šalininkai tvirtina, kad būsimos naftos kainos yra pernelyg atsitiktinės ir chaotiškos bet kokiems tradiciniams procesams. Šie metodai vis dar gali naudoti tuos pačius duomenis kaip ir standartiniai modeliai, tačiau skaičiavimai grindžiami modelio atpažinimu, o ne tiesiniais modeliais ar ekonometrinėmis regresijomis.
Viena populiari modelio atpažinimo priemonė yra dirbtinis nervų tinklas (ANN). Tariamai žmogaus smegenų biologijai pagrįstas ANN modelis, kaip teigiama, leidžia modeliavimui išmokti ir apibendrinti patirtį remiantis naujais duomenimis. ANN yra naudojami įvairioms analizėms verslo, mokslo ir investicijų srityse. Viena standartinė ANN metodo kritika - ir pagrindinė priežastis, kodėl ANNS nėra populiari tarp privačių naftos prognozių, yra vidinės sąnaudos, naudojamos kainų eilutėms įvertinti, dažnai yra subjektyvios arba savavališkos.
Pagrindiniai investuotojai ir analitikai linkę vengti sudėtingų statistinių modelių. Vietoj to, pagrindiniai analitikai remiasi bendrais verslo veiksniais, tokiais kaip atsargų lygis, gamybos tendencijos, stichinės nelaimės ir spekuliantų veiksmai. Šis žinių pagrindu pagrįstas požiūris netiesiogiai pagrįstas tuo, kad naftos kainoms didelę įtaką daro dideli, identifikuojami įvykiai. Įprasta, kad įmonės įdarbina rinkos analitikus, kurie remiasi informacija iš kitų šaltinių, pavyzdžiui, Pasaulio banko prekių prognoze, o ne kuria savo modelius.
