Raakaöljyn hintoja pidetään yhtenä tärkeimmistä indikaattoreista maailmantaloudessa. Hallitukset ja yritykset viettävät paljon aikaa ja energiaa selvittääkseen, mihin öljyn hinnat suuntaan seuraavaksi, mutta ennustaminen on epätarkka tiede. Standarditekniikat perustuvat laskentaan (lineaariset regressiot ja ekonometria), mutta vaihtoehtoihin sisältyy rakennemalleja ja tietokoneohjattua analytiikkaa. Öljynhintojen parhaasta ennustamisesta ei ole laajalti hyväksyttyä yksimielisyyttä.
Yritykset kiinnittävät erityistä huomiota myös öljyfutuurimarkkinoihin ja osallistuvat niihin usein. Raakaöljyfutuureilla käydään kauppaa New York Mercantile Exchange (NYMEX) ja Tokyo Commodity Exchange (TOCOM).
Raakaöljyn hintojen ymmärtäminen
Alkuperäisellä tasolla raakaöljyn tarjonnan määrää öljy-yhtiöiden kyky poimia varantoja maasta ja jakaa ne ympäri maailmaa. Tarjontamuuttujia on kolme: muutokset teknologiassa, ympäristötekijät ja öljy-yhtiöiden kyky kerätä ja täydentää pääomaa. Tekniset parannukset - erityisesti hydraulinen murtuminen ja vaakasuora poraus - auttoivat tulvimaan maailmanmarkkinat öljyllä vuoden 2008 jälkeen.
Raakaöljyn kysyntä tulee yksityishenkilöiltä, yrityksiltä ja hallituksilta. Yleisesti ottaen öljyn kysyntä kasvaa taloudellisina aikoina, ja se vähenee hitaampana taloudellisena aikana. Elintason nousu Kiinassa ja Intiassa on ollut merkittävä maailmanlaajuisen kysynnän lähde 2000-luvulla.
Yritysten on ymmärrettävä nämä tekijät ennen öljyn hintaennusteiden laatimista, mutta edes se ei riitä. Öljynhintoihin vaikuttavat voimakkaasti markkinattomat voimat, mukaan lukien öljyä vievien maiden organisaatio (OPEC), joka toimii tehokkaasti monikansallisena öljykartellina. OPEC: n jäsenmaat tekevät yhteisiä päätöksiä siitä, kuinka paljon öljyä pääsee maailmanmarkkinoille sen perusteella, mikä on heidän hallituksilleen parasta. Öljyn hintojen voimakkaat vaihtelut vuosien 2005 ja 2015 välillä ovat kuitenkin osoitus siitä, että OPEC: n vaikutus on rajoitettu.
Öljy on myös säännelty tiukasti useimmissa maissa. Yhdysvalloilla, kuten monilla Euroopan valtioilla, on tiukat rajoitukset öljynporausmahdollisuuksien suhteen; ympäristönsuojeluvirastolla (EPA) voi olla yhtä paljon sanottavaa öljyn hinnasta kuin Exxon Mobililla tai British Petroleumilla.
Syynä siihen, miksi öljyn hinnan (tai minkä tahansa hyödykkeen) muutokset yllättävät usein analyytikoita, on se, että muuttujia on satoja, ja jokainen liikkuu samanaikaisesti ennustamattomalla tavalla. Liittovaltion keskuspankin hallintoneuvosto esitti sen parhaiten heinäkuussa 2011 käydyssä keskusteluasiakirjassaan "Öljyn hinnan ennustaminen", joka aloitettiin tunnistamalla "öljyn todellisen hinnan odottamattomat suuret ja jatkuvat vaihtelut".
Määrälliset menetelmät
Yritykset palkkaavat ekonometrioita ja muita markkina-asiantuntijoita tekemään lyhyen ja keskipitkän aikavälin ennusteita öljymarkkinoilta. Nämä ammattilaiset käyttävät erittäin monimutkaisia matemaattisia malleja, jotka keskittyvät joko talouteen (käyttämällä spot- ja tulevaisuuden hintoja) tai tarjontaa ja kysyntää koskeviin näkökohtiin (muuttujien kvantifiointi ja niiden selittävyyden testaaminen).
Spot- ja tulevaisuuden hintamallit ovat edelleen suosittuja monien yritysten keskuudessa, mutta ne ovat suuntaus suosion ulkopuolelle. Peruskonsepti on, että futuurimarkkinat - etenkin futuurien hintavaihtelujen ja spot-hintojen vaihtelun välinen suhde - osoittavat tietä tulevaisuuden öljynhintoihin. Vuonna 1991 julkaistiin kaksi vaikuttavaa akateemista artikkelia (Bopp ja Lady; Serletis), jotka ehdottivat, että tulevat öljynhinnat eivät olleet puolueettomia tai täysin tehokkaita, mutta olivat todennäköisesti silti parempia kuin mikään muu indikaattori. Tämä johtopäätös tehtiin virhe- ja korjausmalleilla (ECM), joiden avulla tilastotieteilijät tai ekonometrit voivat ottaa huomioon futuuritietojen vääristymisen.
Kolmannessa vuonna 1998 tehdyssä tutkimuksessa (Zeng ja Swanson) tarkasteltiin raakaöljyä NYMEX: ssä, New Yorkin hyödykepörssissä, Chicagon kauppalautakunnassa ja Chicagon Mercantile-pörssissä vuosina 1990 - 1995. Tutkimuksessa todettiin, että ECM-mallit toimivat parhaiten. 2000-luvun alkuun saakka useimmat yritykset käyttivät ECM-lähestymistapaa.
Myöhemmät tutkimukset ovat olleet vähemmän ystävällisiä taloudellisiin malleihin nähden. Yksi tarkasteli West Texas Intermediate (WTI) -raakaöljyn futuurihintoja NYMEX: ssä vuosina 1989-2003, todetessaan, että termiini- ja futuurihinnat eivät ole riittävän tehokkaita eivätkä puolueettomia tulevien spot-hintojen ennustamiseen täsmällisesti (ja kummallista kyllä, että "vähän todisteita siitä riskipreemiat "öljymarkkinoilla). Sen sijaan tekijät suosittelivat aikasarjan satunnaista kävelyprosessia; satunnaisten kävelyjen teoria viittaa siihen, että osakekurssien muutoksia ei voida käyttää tulevan liikkeen ennustamiseen. (Portugalin yliopiston vuonna 2013 tekemässä tutkimuksessa havaittiin, että aikasarjojen ekonometrinen mallintaminen on yleisin raakaöljyn hintojen ennustamismenetelmä.)
Tarjonta- ja kysyntämallit keskittyvät makrotaloudellisiin muuttujiin, kuten OPEC-tuotantoon, öljyn kysynnän tulojoustoon ja reaaliseen bruttokansantuotteeseen (BKT). Koska muuttujien yhdistelmiä on niin paljon, useimmat yritykset tai analyyttiset palvelut käyttävät omistusoikeuden mukaisia laskelmia ja muuttavat kaavojaan usein. Tavoitteena on löytää tilastollisesti merkittävimmät muuttujat, löytää kaavion vaihtelut näistä muuttujista ja luoda karkeat arviot tuleville öljyn hinta-alueille.
Laadulliset tai epälineaariset menetelmät
Vaihtoehtoisten lähestymistapojen kannattajat, joita tilastotieteilijät voivat kutsua "epästandardiksi" tai "epälineaariseksi" lähestymistavoiksi, väittävät, että tulevat öljynhinnat ovat liian satunnaisia ja kaoottisia kaikille perinteisille prosesseille. Nämä menetelmät saattavat silti käyttää joitain samoja tietoja kuin standardimallit, mutta laskelmat perustuvat malli tunnistukseen pikemminkin kuin lineaariset mallit tai ekonometriset regressiot.
Yksi suosittu kuvioiden tunnistustyökalu on keinotekoinen hermoverkko (ANN). Ihmisen aivojen biologiaan perustuva ANN-malli antaa oletettavasti antaa simulaation oppia ja yleistää kokemuksia uuden tiedon perusteella. ANN-laitteita käytetään monissa analyyseissä liike-, tiede- ja sijoitusalalla. Yksi ANN-menetelmän kritiikki - ja ensisijainen syy siihen, miksi ANN: t eivät ole suosittuja yksityisten öljyennusteiden yhteydessä, ovat hinnasarjojen arvioinnissa käytettävät luontaiset panokset usein subjektiivisia tai mielivaltaisia.
Perussijoittajat ja analyytikot pyrkivät välttämään monimutkaisia tilastollisia malleja. Sen sijaan perustavanlaatuiset analyytikot luottavat aggregoituihin liiketoimintatekijöihin, kuten varastotasot, tuotantosuuntaukset, luonnonkatastrofit ja keinottelijoiden toimet. Näiden tietopohjaisten lähestymistapojen implisiittinen perustelu on se, että suuret, tunnistettavat tapahtumat vaikuttavat voimakkaasti öljynhintoihin. Yrityksille on tavallista, että he palkkaavat markkina-analyytikoita, jotka luottavat omien malliensa luonteen sijasta muista lähteistä, kuten Maailmanpankin hyödykeennusteeseen, saatuihin tietoihin.
