Использование аддитивной модели для прогнозирования баланса мирового рынка нефти и его составляющих

UDK: 330.105:622.276
DOI: 10.24887/0028-2448-2018-9-76-80
Ключевые слова: декомпозиция, аддитивная модель, прогнозирование, баланс рынка, нефть, цена, спрос, предложение
Авторы: А.Г. Маланичев (ПАО «НК «Роснефть»)

Рассмотрена динамика баланса мирового рынка в 2016-2017 гг. Показано, что баланс мирового рынка является одним из ключевых факторов, определяющих цену нефти. Баланс рынка вычислен как разность предложения и спроса, которые проанализированы по отдельности. Для анализа и прогноза временных рядов спроса и предложения использована их декомпозиция на тренд, сезонность и колебания. Для предложения использован четвертый компонент – перебои поставок.

Проведенный анализ показал, что сезонные составляющие спроса и предложения подобны друг другу. Они оказывают негативное влияние в первых двух кварталах и вносят положительный вклад в двух последних. Существенное превышение сезонного компонента спроса в третьем квартале над компонентом предложения может регулярно приводить к снижению профицита (или росту дефицита) на рынке и повышению цен в это время. В четвертом квартале наблюдается обратное соотношение между сезонными компонентами спроса и предложения, что негативно влияет на цену нефти. Составляющая «колебания» опередила по величине другие компоненты, как для спроса, так и для предложения. Максимальная амплитуда колебаний предложения возникла за счет сокращения добычи ОПЕК+ в первом квартале 2017 г., а спроса – за счет его волатильности в странах Ближнего Востока.

Сформулирована гипотеза, что мировой рынок нефти останется сбалансированным на протяжении 2018 г., и это позволит мировой цене нефти вырасти относительно предыдущего года, ее среднегодовое значение может превысить 70 долл. США/баррель (Brent). Среди ключевых рисков, которые могут повлиять на цену нефти, указаны геополитическая напряженность, торговые войны, экономическая нестабильность и изменение политики ОПЕК и ее союзников.

Список литературы

1. Полбин А. Оценка влияния шоков нефтяных цен на российскую экономику в векторной модели коррекции ошибок // Вопросы экономики. – 2017. – № 10. – С.23–31.

2. Гурвич Е.Т., Прилепский И.В. Анализ экспертных и официальных прогнозов цен на нефть// Вопросы экономики. – 2018. – № 4. – С. 15–22.

3. What drives crude oil prices? // EIA. – 2018. – April. – 23 p.

4. Short-term Energy outlook // EIA. – 2018. – April.

5. Medlock K.B. Energy Demand Theory. In: International Handbook on the Economics of Energy. – UK, Cheltenham: Edvard Elgar Publishing. – 2009. – 848 p.

6. Hyndman R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice. – Pert: University of Western Australia, 2013. – 520 p.

7. Светуньков И.С., Светуньков С.Г. Методы и модели социально-экономического прогнозирования: учебник и практикум для академического бакалавриата. В 2-х т. Т. 2. Модели и методы. – М.: Юрайт, 2014. – 447 с.

8. Маланичев А.Г. Моделирование экономических колебаний добычи сланцевой нефти // Журнал Новой экономической ассоциации. – 2018. – № 2 (38). – С. 54–74.

9. https://www.goldmansachs.com/insights/pages/outlook-2016/?playlist=0&video=0



Внимание!
Купить полный текст статьи (формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.

Библиометрия за 2016 год

SCOPUS
SNIP: 0,573
SJR: 0,205
РИНЦ
Двухлетний импакт-фактор: 0,629
Пятилетний импакт-фактор: 0,471
Показатель в рейтинге SCIENCE INDEX: 0,431
Место в рейтинге SCIENCE INDEX: 1178