Miten yritykset ennustavat öljyn hintaa?

Raaka öljyn hinnat pidetään yhtenä maailman talouden tärkeimmistä indikaattoreista. Hallitukset ja yritykset käyttävät paljon aikaa ja energiaa selvittääkseen, mihin öljyn hinta on seuraavaksi menossa, mutta ennustaminen on epätarkka tiede. Vakiotekniikat perustuvat laskelmiin (lineaariset regressiot ja ekonometria), mutta vaihtoehtoja ovat rakenteelliset mallit ja tietokonepohjainen analytiikka. Ei ole yleisesti hyväksyttyä yksimielisyyttä parhaasta tavasta ennustaa öljyn hintaa.

Yritykset kiinnittävät erityistä huomiota myös öljyfutuurimarkkinoihin ja osallistuvat niihin usein. Raakaöljyn futuureilla käydään kauppaa New York Mercantile Exchange (NYMEX) ja Tokyo Commodity Exchange (TOCOM). 

Raakaöljyn hintojen ymmärtäminen

Elementtitasolla raakaöljyn tarjonta määräytyy öljy -yhtiöiden kyvyn hankkia maasta varantoja ja jakaa ne ympäri maailmaa. Tarjonnassa on kolme muuttujaa: teknologiset muutokset, ympäristötekijät ja öljy -yhtiöiden kyky kerätä ja täydentää pääomaa. Tekniset parannukset - erityisesti hydraulinen murtaminen ja vaakasuuntainen poraus - auttoivat maailman markkinoita öljyllä vuoden 2008 jälkeen.



Raakaöljyn kysyntä tulee yksityishenkilöiltä, ​​yrityksiltä ja hallituksilta. Yleisesti ottaen öljyn kysyntä kasvaa hyvinä taloudellisina aikoina ja laskee hitaampina talouskausina. Elintason nousu Kiinassa ja Intiassa on ollut merkittävä maailmanlaajuisen kysynnän lähde 2000 -luvulla.

Yritysten on ymmärrettävä nämä tekijät ennen öljyn hintaennusteiden tekemistä, mutta sekään ei riitä. Öljyn hintaan vaikuttavat voimakkaasti muut kuin markkinavoimat, mm Öljynviejämaiden organisaatio (OPEC), joka toimii tehokkaasti monikansallisena öljykartellina. OPEC -jäsenmaat tekevät yhteisiä päätöksiä siitä, kuinka paljon öljyä luovutetaan maailmanmarkkinoille sen mukaan, mikä on heidän hallituksilleen parasta.Öljyn hinnan äärimmäiset heilahtelut vuosien 2005 ja 2015 välillä ovat kuitenkin merkki siitä, että OPECin vaikutusvalta on rajallinen.

Öljy on myös erittäin säännelty useimmissa maissa. Yhdysvalloilla, kuten monilla Euroopan kansakunnilla, on tiukat rajoitukset öljyn porauspaikalle; Ympäristönsuojeluvirastolla (EPA) voi olla yhtä paljon sanottavaa öljyn hinnoista kuin Exxon Mobililla tai British Petroleumilla.

Syy siihen, miksi öljyn (tai minkä tahansa hyödykkeen) hinnan muutokset usein yllättävät analyytikot, johtuu siitä, että on olemassa satoja muuttujia, joista jokainen liikkuu samanaikaisesti arvaamattomilla tavoilla. Federal Reserve Systemin hallintoneuvosto esitti sen parhaiten heinäkuussa 2011 julkaistussa keskusteluasiakirjassaan "Ennuste öljyn hinta ", joka alkoi tunnistamalla" odottamattomat suuret ja jatkuvat kurssin heilahtelut öljy."

Määrälliset menetelmät

Yritykset palkkaavat ekonometrikkoja ja muita markkina-asiantuntijoita tekemään lyhyen ja keskipitkän aikavälin ennusteita öljymarkkinoilla. Nämä ammattilaiset käyttävät erittäin monimutkaisia ​​matemaattisia malleja, jotka joko keskittyvät rahoitukseen (käyttäen spot- ja tulevat hinnat) tai kysynnän ja tarjonnan näkökohdat (muuttujien kvantifiointi ja niiden selittävän voiman testaaminen).

Spot- ja tulevaisuuden hintamallit ovat edelleen suosittuja monien yritysten keskuudessa, mutta ne ovat trendeissä. Perusajatuksena on, että futuurimarkkinat - erityisesti futuurihintojen ja spot -hintavaihtelujen välinen suhde - näyttävät tietä huomisen öljyn hinnoille. Vuonna 1991 julkaistiin kaksi vaikuttavaa akateemista artikkelia (Bopp ja Lady; Serletis), joka viittasi siihen, että tulevat öljyn hinnat eivät olleet puolueettomia tai täysin tehokkaita, mutta olivat luultavasti silti parempia kuin muut indikaattorit. Tähän johtopäätökseen päästiin virhe- ja korjausmalleilla (ECM), joiden avulla tilastotieteilijät tai ekonometrialaiset voivat ottaa huomioon futuuritietojen harhaa.

Vuonna 1998 tehdyssä kolmannessa tutkimuksessa (Zeng ja Swanson) tarkasteltiin raakaöljyä NYMEXissä, New Yorkin hyödykepörssissä, Chicagon kauppakamarissa ja Chicagon kauppatorissa vuosina 1990-1995. Se havaitsi, että ECM -mallit toimivat parhaiten. 

Myöhemmät tutkimukset ovat olleet vähemmän ystävällisiä rahoitusmalleille. Yksi tarkasteli West Texas Intermediate (WTI) -raakaöljyn futuurihintoja NYMEXissä vuosina 1989–2003 ja totesi, että termiini- ja futuurihinnat eivät ole tehokas eikä puolueeton ennustaakseen tarkasti tulevia spot -hintoja (ja kummallista, että öljyssä oli "vähän näyttöä riskipreemioista" markkinoida). Kirjoittajat suosittelivat sen sijaan aikasarjan satunnaista kävelyprosessia; satunnaiskävelyteoria viittaa siihen, että osakekurssimuutoksia ei voida käyttää tulevan liikkeen ennustamiseen. (Chartered Alternative Investment Analyst Associationin mukaan aikasarjojen ekonometrinen mallinnus on yleisin raakaöljyn hinnan ennustamismenetelmä.)

Kysynnän ja tarjonnan mallit keskittyvät makrotaloudelliset muuttujat, kuten OPEC -tuotanto, öljyn kysynnän tulojen joustavuus ja reaalinen bruttokansantuote (BKT). Koska on olemassa monia mahdollisia muuttujien yhdistelmiä, useimmat yritykset tai analyysipalvelut käyttävät omia laskelmiaan ja muuttavat kaavojaan usein. Tavoitteena on löytää tilastollisesti merkittävimmät muuttujat, sitten kaavion vaihtelut näissä muuttujissa ja luoda karkeat arviot tuleville öljyn hinta -alueille.

Laadulliset tai epälineaariset menetelmät

Vaihtoehtoisten lähestymistapojen kannattajat, joita tilastotieteilijät saattavat kutsua "epätyypillisiksi" tai "epälineaarisiksi" lähestymistavoiksi, väittävät, että tulevat öljyn hinnat ovat liian satunnaisia ​​ja kaoottisia perinteisille prosesseille. Nämä menetelmät saattavat silti käyttää joitain samoja tietoja kuin vakiomallit, mutta laskelmat perustuvat kuvion tunnistamiseen pikemminkin kuin lineaarisiin malleihin tai ekonometrisiin regressioihin.

Yksi suosittu kuvantunnistusväline on keinotekoinen hermoverkko (ANN). ANN -mallin, joka perustuu ihmisen aivojen biologiaan, oletetaan antavan simulaation oppia ja yleistää kokemuksia uusien tietojen perusteella.ANN -tunnuksia käytetään erilaisiin analyyseihin liike -elämän, tieteen ja investointien aloilla. Yksi tavallinen kritiikki ANN -menetelmää kohtaan - ja ensisijainen syy siihen, miksi ANN: t eivät ole suosittuja yksityisten keskuudessa öljyn ennusteet ovat luontaisia ​​panoksia, joita käytetään hintasarjojen arviointiin, ovat usein subjektiivisia tai mielivaltainen.

Perussijoittajilla ja analyytikoilla on taipumus karttaa monimutkaisia ​​tilastollisia malleja. Sen sijaan, perusanalyytikot luottaa liiketoiminnan kokonaistekijöihin, kuten varastotasoon, tuotantotrendeihin, luonnonkatastrofeihin ja keinottelijoiden toimiin. Näiden tietoon perustuvien lähestymistapojen epäsuora päättely on, että suuret, tunnistettavat tapahtumat vaikuttavat voimakkaasti öljyn hintaan. On tavallista, että yritykset käyttävät markkina -analyytikoita, jotka luottavat muihin lähteisiin, kuten Maailmanpankin hyödykeennusteeseen, saataviin tietoihin omien mallien luomisen sijasta.