Цените на суровия петрол се считат за един от най-важните показатели в световната икономика. Правителствата и бизнесът отделят много време и енергия, за да разберат накъде се насочват следващите цени на петрола, но прогнозирането е неточна наука. Стандартните техники се базират на смятане (линейни регресии и иконометрия), но алтернативите включват структурни модели и компютърна анализа. Няма широко приет консенсус за най-добрия начин за прогнозиране на цените на петрола.
Компаниите също обръщат специално внимание на - и често участват в - фючърсни пазари. Фючърсите на суровия петрол се търгуват на Нюйоркската стокова борса (NYMEX) и Токио стоковата борса (TOCOM).
Разбиране на цените на суровия петрол
На елементарно ниво доставката на суров нефт се определя от способността на петролните компании да извличат резерви от земята и да ги разпределят по целия свят. Има три основни променливи в предлагането: технологични промени, фактори на околната среда и способността на петролните компании да акумулират и попълват капитала. Техническите подобрения - особено хидравличното разрушаване и хоризонталното сондиране - помогнаха за заливането на световните пазари с нефт след 2008 г.
Търсенето на суров нефт идва от физически лица, компании и правителства. Най-общо търсенето на петрол се увеличава през добрите икономически времена и намалява през по-бавните икономически времена. Увеличаването на стандарта на живот в Китай и Индия са основен източник на глобално търсене през 21 век.
Компаниите трябва да разберат тези фактори, преди да правят прогнози за цената на петрола, но дори и това не е достатъчно. Цените на петрола са силно повлияни от непазарни сили, включително Организацията на страните износителки на петрол (ОПЕК), която ефективно действа като многонационален картов петрол. Страните членки на ОПЕК вземат съвместни решения за това колко петрол да се пусне на световните пазари въз основа на това, което е най-доброто за техните правителства. Въпреки това, екстремните колебания в цените на петрола между 2005 и 2015 г. са показател, че влиянието на ОПЕК е ограничено.
Нефтът също е силно регулиран в повечето страни. Съединените щати, както и много държави в Европа, имат строги ограничения за това, къде може да се добива нефт; Агенцията за опазване на околната среда (EPA) може да каже толкова много за цените на петрола, колкото Exxon Mobil или British Petroleum.
Причината, поради която движението на цената на петрола (или на каквато и да е стока) често изненадва анализаторите е, че има стотици променливи, всяка от които се движи едновременно по непредсказуеми начини. Съветът на управителите на Федералната резервна система го постави най-добре в дискусионния си документ „Прогнозиране на цената на петрола“ от юли 2011 г., който започна с идентифицирането на „неочаквани големи и постоянни колебания в реалната цена на петрола“.
Количествени методи
Компаниите наемат иконометристи и други пазарни експерти, които да правят краткосрочни и средносрочни прогнози на петролния пазар. Тези професионалисти използват много сложни математически модели, които или се фокусират върху финансовите (като се използват спот и бъдещи цени), или съображенията на търсенето и предлагането (количествено определяне на променливите и тестване на тяхната обяснителна сила).
Точковите и бъдещите ценови модели все още са популярни в много компании, но са в тенденция. Основната концепция е, че фючърсните пазари - особено връзката между колебанията на фючърсни цени и колебанията на спот цените - ще насочат пътя към утрешните цени на петрола. През 1991 г. бяха публикувани две влиятелни академични доклади (Bopp и Lady; Serletis), които предполагат, че бъдещите цени на петрола не са безпристрастни или напълно ефективни, но вероятно все още са по-добри от всички други показатели. До това заключение се стигна чрез модели за грешки и корекции (ECMs), които позволяват на статистиците или икономистите да отчитат пристрастия във фючърсни данни.
Трето проучване през 1998 г. (Zeng и Swanson) разглеждаше суровия петрол на NYMEX, Нюйоркската стокова борса, Търговския борд в Чикаго и Търговската борса в Чикаго между 1990 и 1995 г. Той установи, че моделите на ECM се представят най-добре. До началото на 21 век повечето компании използваха подхода на ECM.
По-късните проучвания са по-малко любезни към финансовите модели. Една от прегледаните фючърсни цени на суровия петрол от Западен Тексас (WTI) на NYMEX между 1989 и 2003 г., като констатира, че форвардните и фючърсни цени не са нито ефективни, нито обективни, за да прогнозират точно бъдещите спот цени (и, любопитно е, че има „малко доказателства за рискови премии "на петролния пазар). Вместо това авторите препоръчват процес на случайно ходене от времеви серии; теорията на случайните разходки предполага, че промените в цените на акциите не могат да се използват за предсказване на бъдещото движение. (Изследване от Университета на Португалия през 2013 г. откри, че иконометричното моделиране от времеви серии е най-разпространеният метод за прогнозиране на цените на суровия нефт.)
Моделите на предлагане и предлагане се фокусират върху макроикономически променливи, като производство на ОПЕК, еластичност на доходите от търсенето на петрол и реалния брутен вътрешен продукт (БВП). Тъй като има толкова много възможни комбинации от променливи, повечето компании или аналитични услуги използват собствени изчисления и често променят формулите си. Целта е да се намерят най-статистически значимите променливи, след това да се намерят колебанията на диаграмите в тези променливи и да се създадат груби оценки за бъдещи диапазони на цените на петрола.
Качествени или нелинейни методи
Привържениците на алтернативните подходи, които статистиците биха могли да нарекат „нестандартни“ или „нелинейни“ подходи, твърдят, че бъдещите цени на петрола са твърде случайни и хаотични за всеки традиционен процес. Тези методи все още могат да използват някои от същите данни като стандартните модели, но изчисленията се основават на разпознаване на образи, а не на линейни модели или икономични регресии.
Един от популярните инструменти за разпознаване на модели е изкуствената невронна мрежа (ANN). Моделът ANN, който се основава на биологията на човешкия мозък, уж позволява на симулацията да се учи и да обобщава опит на базата на нови данни. ANN се използват за различни анализи в областта на бизнеса, науката и инвестициите. Една стандартна критика на ANN метода - и основна причина, поради която ANN не са популярни при частните прогнози за петрола, са присъщите влагания, използвани за оценка на ценовите серии, често са субективни или произволни.
Фундаменталните инвеститори и анализатори са склонни да се отклоняват от сложните статистически модели. Вместо това основните анализатори разчитат на съвкупни бизнес фактори като нива на запаси, тенденции в производството, природни бедствия и действия на спекуланти. Подразбиращата се причина за тези базирани на знанието подходи е, че цените на петрола са силно повлияни от големи, идентифицируеми събития. За компаниите е обичайно да наемат пазарни анализатори, които разчитат на информация от други източници, като например Прогнозата за стоковите стоки на Световната банка, вместо да създават свои собствени модели.
