원유 가격은 세계 경제에서 가장 중요한 지표 중 하나로 간주됩니다. 정부와 기업은 다음에 유가가 어디로 향할지 알아 내기 위해 많은 시간과 에너지를 소비하지만 예측은 부정확 한 과학입니다. 표준 기법은 미적분학 (선형 회귀 및 계량 경제학)을 기반으로하지만 대안으로는 구조 모델 및 컴퓨터 중심 분석이 있습니다. 유가를 예측하는 가장 좋은 방법에 대해서는 널리 동의 된 의견이 없습니다.
회사는 또한 석유 선물 시장에 특별한 관심을 기울이고 종종 참여합니다. 원유 선물은 뉴욕 상품 거래소 (NYMEX)와 도쿄 상품 거래소 (TOCOM)에서 거래됩니다.
원유 가격 이해
기본적으로 원유의 공급은 석유 회사가 땅에서 매장량을 추출하여 전 세계에 분배 할 수있는 능력에 의해 결정됩니다. 기술 변화, 환경 적 요인, 석유 회사의 자본 축적 및 보충 능력 등 세 가지 주요 공급 변수가 있습니다. 특히 유압 파쇄 및 수평 시추와 같은 기술 개선으로 2008 년 이후 세계 시장에 석유가 침수되었습니다.
원유 수요는 개인, 회사 및 정부에서 발생합니다. 일반적으로 경제 수요가 좋은시기에는 석유 수요가 증가하고 경제 시간이 느리면 석유 수요가 감소합니다. 중국과 인도에서의 생활 수준의 증가는 21 세기 세계 수요의 주요 원천이되었습니다.
기업은 유가 예측을하기 전에 이러한 요소를 이해해야하지만 충분하지는 않습니다. 유가는 다국적 석유 카르텔로서 효과적으로 작용하는 석유 수출국 조직 (OPEC)을 포함하여 비 시장력에 의해 크게 영향을받습니다. OPEC 회원국은 정부에 가장 적합한 것을 기반으로 세계 시장에 얼마나 많은 석유를 공급할 것인지에 대한 공동 결정을 내립니다. 그러나 2005 년에서 2015 년 사이 유가가 급등한 것은 OPEC의 영향이 제한적이라는 것을 나타냅니다.
석유는 대부분의 국가에서 높은 규제를받습니다. 유럽의 많은 국가들과 마찬가지로 미국도 석유 시추 장소에 대한 엄격한 제한이 있습니다. EPA (Environmental Protection Agency)는 Exxon Mobil 또는 British Petroleum만큼 유가에 대해 언급 할 수 있습니다.
유가 (또는 어떤 상품)의 움직임이 종종 분석가들을 놀라게하는 이유는 수백 개의 변수가 있기 때문입니다. 각 변수는 예측할 수없는 방식으로 동시에 움직입니다. 연방 준비 제도 이사회 (Federal Reserve System) 총재는 2011 년 7 월 토의 "석유 가격 예측"에서 "실제 유가의 예상치 못한 대규모 변동"을 파악하는 것으로 시작했습니다.
정량적 방법
기업들은 석유 시장에 대한 단기 및 중기 예측을 위해 계량 경제학자 및 기타 시장 전문가를 고용합니다. 이 전문가들은 재무 (스팟 및 미래 가격 사용) 또는 공급 및 수요 고려 (변수 수량화 및 설명력 테스트)에 중점을 둔 매우 복잡한 수학적 모델을 사용합니다.
현물 및 미래 가격 모델은 여전히 많은 회사에서 인기가 있지만 선호도가 떨어지는 추세입니다. 기본 개념은 선물 시장, 특히 선물 가격 변동과 현물 가격 변동 간의 관계가 내일의 유가로가는 길을 가리킬 것입니다. 1991 년에 두 개의 영향력있는 학술 논문 (Bopp and Lady; Serletis)이 발표되어 미래의 유가가 편향되지 않았거나 완전히 효율적이지는 않았지만 다른 지표들보다 여전히 더 좋을 것이라고 제안했습니다. 이러한 결론은 ECM (error and correction models)을 통해 달성되었으며, 이를 통해 통계 학자 또는 계량 경제학자는 선물 데이터의 편견을 설명 할 수 있습니다.
1998 년의 세 번째 연구 (Zeng 및 Swanson)는 NYMEX, 뉴욕 상품 거래소, 시카고 무역위원회 및 시카고 상품 거래소의 원유를 1990 년에서 1995 년 사이에 조사했습니다. ECM 모델이 가장 잘 수행되는 것으로 나타났습니다. 21 세기 초까지 대부분의 회사는 ECM 접근 방식을 사용했습니다.
이후의 연구는 재무 모델에 덜 친절했습니다. 1989 년과 2003 년 사이 NYMEX에서 WTI (West Texas Intermediate) 원유 선물 가격을 검토 한 결과 선물 가격과 선물 가격이 미래 현물 가격을 정확하게 예측하기에 비효율적이거나 편견이 없다는 사실을 발견했습니다. "석유 시장의 위험 프리미엄"). 저자는 대신 시계열 랜덤 워크 프로세스를 권장했다. 랜덤 워크 이론은 주가 변동이 미래의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 없음을 시사합니다. (2013 년 포르투갈 대학의 연구에 따르면 시계열 계량 모델은 원유 가격에 대한 가장 일반적인 예측 방법입니다.)
수요와 공급 모델은 OPEC 생산, 석유 수요의 수입 탄력성 및 실제 국내 총생산 (GDP)과 같은 거시 경제 변수에 중점을 둡니다. 가능한 많은 변수 조합이 있기 때문에 대부분의 회사 또는 분석 서비스는 독점 계산을 사용하고 수식을 자주 변경합니다. 목표는 통계적으로 가장 중요한 변수를 찾은 다음 해당 변수에서 차트 변동을 찾아 향후 유가 범위에 대한 대략적인 추정치를 작성하는 것입니다.
정 성적 또는 비선형 적 방법
통계 학자들이 "비표준"또는 "비선형"접근법이라고 할 수있는 대안 적 접근법의 지지자들은 미래의 유가가 전통적인 공정에 비해 너무 무작위적이고 혼란 스럽다고 주장합니다. 이러한 방법은 여전히 표준 모델과 동일한 데이터를 사용할 수 있지만 계산은 선형 모델이나 계량 형 회귀 분석이 아닌 패턴 인식을 기반으로합니다.
널리 사용되는 패턴 인식 도구 중 하나는 인공 신경망 (ANN)입니다. 인간 두뇌의 생물학을 전제로 한 ANN 모델은 시뮬레이션이 새로운 데이터를 기반으로 경험을 배우고 일반화 할 수 있도록 해줄 것으로 예상됩니다. ANN은 비즈니스, 과학 및 투자 분야의 다양한 분석에 사용됩니다. ANN 방법에 대한 하나의 표준 비판 – ANN이 민간 석유 예측에 인기가없는 주된 이유는 가격 시리즈를 평가하는 데 사용되는 본질적인 입력이 종종 주관적이거나 임의적이라는 것입니다.
기본 투자자와 분석가는 복잡한 통계 모델에서 벗어나는 경향이 있습니다. 대신 기본 분석가는 재고 수준, 생산 동향, 자연 재해 및 투기꾼의 행동과 같은 집계 비즈니스 요소에 의존합니다. 이러한 지식 기반 접근 방식의 암묵적인 추론은 유가가 크고 식별 가능한 사건의 영향을 크게 받는다는 것입니다. 기업이 자신의 모델을 만드는 대신 World Bank의 Commodity Forecast와 같은 다른 출처의 정보에 의존하는 시장 분석가를 고용하는 것이 일반적입니다.
