Jak firmy prognozują ceny ropy?

Ceny ropy naftowej uważane są za jeden z najważniejszych wskaźników w gospodarce światowej. Rządy i przedsiębiorstwa poświęcają dużo czasu i energii, aby dowiedzieć się, w jakim kierunku zmierzają ceny ropy naftowej, ale prognozowanie jest nauką niedokładną. Standardowe techniki opierają się na rachunku różniczkowym (regresje liniowe i ekonometria), ale alternatywami są 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 terminowych na ropę naftową i często w nich uczestniczą. Kontrakty terminowe na ropę są notowane na giełdach New York Mercantile Exchange (NYMEX) i Tokyo Commodity Exchange (TOCOM).1

Zrozumienie cen ropy naftowej

Na podstawowym poziomie podaż ropy naftowej determinowana jest przez zdolność firm naftowych do wydobywania zasobów z ziemi i dystrybucji ich na całym świecie. Istnieją trzy główne zmienne dotyczące dostaw: zmiany technologiczne, czynniki środowiskowe i zdolność firm naftowych do gromadzenia i uzupełniania kapitału. Udoskonalenia techniczne – zwłaszcza szczelinowanie hydrauliczne i wiercenia poziome – pomogły zalać światowe rynki ropą po 2008 r.

Popyt na ropę pochodzi od osób fizycznych, firm i rządów. Ogólnie rzecz biorąc, popyt na ropę rośnie w okresach dobrej koniunktury i maleje w wolniejszych okresach gospodarczych. Wzrost poziomu życia w Chinach i Indiach był głównym źródłem globalnego popytu w XXI wieku.

Firmy muszą zrozumieć te czynniki, zanim sporządzą prognozy cen ropy, ale nawet to nie wystarczy. Na ceny ropy silnie wpływają siły pozarynkowe, w tymOrganizacja Krajów Eksportujących Ropę Naftową (OPEC), która działa jako międzynarodowy kartel naftowy. Kraje członkowskie OPEC podejmują wspólne decyzje o tym, ile ropy naftowej wypuścić na światowe rynki w oparciu o to, co jest najlepsze dla ich rządów. Jednak skrajne wahania cen ropy w latach 2005–2015 wskazują, że wpływ OPEC jest ograniczony.

Ropa jest również ściśle regulowana w większości krajów. Stany Zjednoczone, podobnie jak wiele innych krajów europejskich, mają surowe ograniczenia dotyczące miejsc, w których można wiercić ropę; Agencja Ochrony Środowiska (EPA) może mieć tyle samo do powiedzenia na temat cen ropy, co Exxon Mobil czy British Petroleum.

Powodem, dla którego zmiany cen ropy (lub jakiegokolwiek innego towaru) często zaskakują analityków, jest to, że istnieją setki zmiennych, z których każda zmienia się jednocześnie w nieprzewidywalny sposób. Rada Gubernatorów Systemu Rezerwy Federalnej przedstawiła to najlepiej w swoim artykule dyskusyjnym „Prognozowanie ceny ropy naftowej” z lipca 2011 r., Który rozpoczął się od określenia „nieoczekiwanych dużych i trwałych wahań realnej ceny ropy”.

Metody ilościowe

Firmy zatrudniają ekonometrów i innych ekspertów rynkowych do sporządzania krótko- i średnioterminowych prognoz dotyczących rynku ropy. Specjaliści ci używają bardzo skomplikowanych modeli matematycznych, które koncentrują się albo na finansach (przy użyciu cen bieżących i przyszłych ), albo na kwestiach podaży i popytu (kwantyfikacja zmiennych i testowanie ich mocy wyjaśniającej).

Modele spotowe i przyszłe ceny są nadal popularne wśród wielu firm, ale tracą na popularności. Podstawową koncepcją jest to, że rynki kontraktów terminowych – zwłaszcza związek między wahaniami cen kontraktów futures i wahaniami cen spot – wskażą drogę do jutrzejszych cen ropy. W 1991 roku opublikowano dwa wpływowe artykuły naukowe (Bopp i Lady; Serletis), które sugerowały, że przyszłe ceny ropy nie były bezstronne ani całkowicie efektywne, ale prawdopodobnie nadal były lepsze niż jakiekolwiek inne wskaźniki. Ten wniosek został wyciągnięty na podstawie modeli błędów i korekcji (ECM), które pozwalają statystykom lub ekonometrom uwzględnić odchylenie w danych dotyczących przyszłości.

Trzecie badanie z 1998 r. (Zeng i Swanson) dotyczyło ropy naftowej na giełdach NYMEX, nowojorskiej giełdzie towarowej, Chicago Board of Trade i Chicago Mercantile Exchange w latach 1990–1995. Okazało się, że modele ECM działały najlepiej.8

Późniejsze badania były mniej łaskawe dla modeli finansowych. Jeden z nich dokonał przeglądu cen kontraktów terminowych na ropę naftową West Texas Intermediate (WTI) na giełdzie NYMEX w latach 1989-2003, stwierdzając, że ceny terminowe i futures nie są ani wystarczająco efektywne, ani obiektywne, aby dokładnie przewidzieć przyszłe ceny spot (i, co ciekawe, było „niewiele dowodów na to, że premie za ryzyko „na rynku ropy naftowej). Zamiast tego autorzy zalecili proces losowego spaceru szeregów czasowych;teoria błądzenia losowego sugeruje, że zmian cen akcji nie można wykorzystywać do przewidywania przyszłych ruchów.9 (Według analityka Stowarzyszenia Chartered Alternative Investment, modelowanie ekonometryczne szeregów czasowych jest najbardziej rozpowszechnioną metodą prognozowania dla 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 tak wiele możliwych kombinacji zmiennych, większość firm lub usług analitycznych korzysta z własnych obliczeń i często zmienia swoje formuły. Celem jest znalezienie najbardziej istotnych statystycznie zmiennych, a następnie znalezienie wykresów wahań tych zmiennych i stworzenie przybliżonych szacunków dla przyszłych przedziałów cen ropy.

Metody jakościowe lub nieliniowe

Zwolennicy alternatywnych podejść, które statystycy mogliby nazwać podejściami „niestandardowymi” lub „nieliniowymi”, argumentują, że przyszłe ceny ropy są zbyt przypadkowe i chaotyczne dla jakichkolwiek tradycyjnych procesów. Metody te mogą nadal wykorzystywać niektóre z tych samych danych co modele standardowe, ale obliczenia opierają się na rozpoznawaniu wzorców, a nie na modelach liniowych lub regresjach ekonometrycznych.

Jednym z popularnych narzędzi do rozpoznawania wzorców jest sztuczna sieć neuronowa (SSN). Model SSN, który opiera się na biologii ludzkiego mózgu, przypuszczalnie pozwala symulacji uczyć się i uogólniać doświadczenia w oparciu o nowe dane. SSN jest wykorzystywanych do różnych analiz w biznesie, nauce i inwestycjach. Standardowa krytyka metody SSN – a głównym powodem, dla którego SSN nie są popularne w prywatnych prognozach dotyczących ropy naftowej, jest fakt, że wewnętrzne dane wejściowe wykorzystywane do oceny szeregów cenowych są często subiektywne lub arbitralne.

Inwestorzy fundamentalni i analitycy mają tendencję do unikania złożonych modeli statystycznych. Zamiast tegoanalitycy fundamentalni opierają się na zagregowanych czynnikach biznesowych, takich jak poziomy zapasów, trendy produkcyjne, klęski żywiołowe i działania spekulantów. Ukryte rozumowanie stojące za tymi podejściami opartymi na wiedzy jest takie, że na ceny ropy silnie wpływają duże, możliwe do zidentyfikowania zdarzenia. Firmy często zatrudniają analityków rynku, którzy opierają się na informacjach z innych źródeł, takich jak prognoza towarowa Banku Światowego, zamiast tworzyć własne modele.