A kőolaj árait a globális gazdaság egyik legfontosabb mutatójának tekintik. A kormányok és a vállalkozások sok időt és energiát költenek annak kiderítésére, hogy az olajárak mennek tovább, ám az előrejelzés nem pontos tudomány. A standard technikák a kalkuluson alapulnak (lineáris regresszió és ökonometria), de az alternatívák között vannak a szerkezeti modellek és a számítógépes elemzés. Nincs széles körben elfogadott egyetértés az olajárak előrejelzésének legjobb módjáról.
A vállalatok különös figyelmet fordítanak az olaj határidős piacaira, és gyakran részt vesznek azokban. A nyersolaj határidős kereskedése a New York Mercantile Exchange (NYMEX) és a Tokyo Commodity Exchange (TOCOM).
A kőolaj árainak megértése
Elemi szinten a kőolaj-ellátást az olajipari társaságok azon képessége határozza meg, hogy a talajból nyerjék ki a tartalékokat és elosszák azokat a világ minden tájáról. Három fő ellátási változó létezik: technológiai változások, környezeti tényezők és az olajipari társaságok képessége a tőke felhalmozására és feltöltésére. A műszaki fejlesztések - különösen a hidraulikus repesztés és a vízszintes fúrás - elősegítették a világpiacok olajjal történő elárasztását 2008 után.
A kőolajigény magánszemélyektől, társaságoktól és kormányoktól származik. Általánosságban elmondható, hogy az olajigény növekszik a jó gazdasági időkben, és a lassabb gazdasági időkben csökken. A 21. század globális keresletének fő forrása a Kína és India életszínvonalának emelkedése volt.
A vállalatoknak meg kell értenie ezeket a tényezőket, mielőtt az olajárak előrejelzése megtörténik, de még ez sem elég. Az olajárakat erősen befolyásolják a nem piaci erők, beleértve a Kőolaj Exportáló Országok Szervezetét (OPEC), amely gyakorlatilag multinacionális olajkartellként működik. Az OPEC tagországai közös döntéseket hoznak arról, hogy mennyi olajat szabadítsanak a világpiacra annak alapján, hogy mi a legjobb kormányuk számára. Az olajárak 2005 és 2015 közötti szélsőséges ingadozása azonban azt jelzi, hogy az OPEC befolyása korlátozott.
Az olajat a legtöbb országban is szigorúan szabályozják. Az Egyesült Államok, mint sok európai nemzet, szigorú korlátozásokkal rendelkezik az olajfúrási helyekről; a Környezetvédelmi Ügynökség (EPA) annyit mondhat az olajárakról, mint az Exxon Mobil vagy a British Petroleum.
Az olajárak (vagy bármely árucikk) változása gyakran meglepte az elemzőket, mert több száz változó létezik, amelyek mindegyike előre nem látható módon mozog egyidejűleg. A Szövetségi Tartalék Rendszer Igazgatótanácsa a 2011. októberi, „Az olaj árának előrejelzése” című vitaanyagában fogalmazta meg a legjobbat, amely az „olaj reálárának váratlanul nagy és tartós ingadozások azonosításával kezdődik.
Kvantitatív módszerek
A vállalatok ökonometrikusokat és más piaci szakértőket bíznak meg, hogy rövid és középtávú előrejelzéseket készítsenek az olajpiacról. Ezek a szakemberek rendkívül bonyolult matematikai modelleket használnak, amelyek vagy a pénzügyi helyzetre összpontosítanak (azonnali és jövőbeli árakat használva), vagy a kínálati és keresleti szempontokra (a változók számszerűsítése és magyarázó erejük tesztelése).
A spot és a jövőbeli modellek továbbra is népszerűek sok vállalatnál, ám a kedvezőtlen tendenciákat mutatják. Az alapfogalom az, hogy a határidős piacok - különösen a határidős árfolyam-ingadozások és az azonnali áringadozások közötti kapcsolat - utat mutatnak a holnap olajárainak felé. 1991-ben két befolyásos tudományos tanulmányt publikáltak (Bopp és Lady; Serletis), amelyek azt sugallták, hogy a jövőbeni olajárak nem voltak elfogulatlanok vagy teljesen hatékonyak, de valószínűleg még mindig jobbak, mint bármely más mutató. Ezt a következtetést hiba- és korrekciós modellek (ECM) segítségével hozták létre, amelyek lehetővé teszik a statisztikusok vagy ökonometrikusok számára, hogy a határidős adatok torzulásait figyelembe vegyék.
Az 1998-ban elvégzett harmadik tanulmány (Zeng és Swanson) a nyersolajat vizsgálta a NYMEX-en, a New York-i Árukereskedelemben, a Chicagói Kereskedelmi Igazgatóságon és a Chicagói Kereskedelmi Tőzsdén 1990 és 1995 között. Megállapította, hogy az ECM modellek a legjobban teljesítettek. A 21. század elejéig a legtöbb vállalat az ECM megközelítést alkalmazta.
A későbbi tanulmányok kevésbé kedvezőek voltak a pénzügyi modellek iránt. Az egyik áttekintette a West Texas Intermediate (WTI) nyersolaj határidős árait a NYMEX-en 1989 és 2003 között, megállapítva, hogy a határidős és a határidős árak nem elég hatékonyak és nem elfogulatlanak ahhoz, hogy pontosan előre jelezzék a jövőbeli spot árakat (és kíváncsi, hogy "kevés bizonyíték volt a kockázati prémiumok "az olajpiacon). Ehelyett a szerzők idősoros véletlenszerű séta folyamatot javasoltak; A véletlenszerű sétaelmélet szerint a részvényárfolyam-változások nem használhatók fel a jövőbeni mozgás előrejelzésére. (A Portugál Egyetem 2013-ban végzett kutatása felfedezte, hogy az idősoros ökonometriai modellezés a leggyakoribb előrejelzési módszer a kőolajárakra.)
A kínálati és keresleti modellek olyan makrogazdasági változókra összpontosítanak, mint például az OPEC-termelés, az olajszükséglet jövedelem-rugalmassága és a reál-bruttó hazai termék (GDP). Mivel oly sokféle változó-kombináció létezik, a legtöbb vállalat vagy elemző szolgálat védett védelmi számításokat alkalmaz, és gyakran változtatja meg a képleteket. A cél az, hogy megtalálják a statisztikailag legjelentősebb változókat, majd megtalálják a diagramok ingadozásait ezekben a változókban, és durva becsléseket készítsenek a jövőbeli olajárak számára.
Minőségi vagy nemlineáris módszerek
Az alternatív megközelítések támogatói, amelyeket a statisztikusok „nem szabványos” vagy „nemlineáris” megközelítésnek hívnak, azzal érvelnek, hogy a jövőbeni olajárak túl véletlenszerűek és kaotikusak a hagyományos folyamatokhoz. Ezek a módszerek továbbra is ugyanazokat az adatokat használhatják, mint a standard modellek, de a számítások mintázatfelismerésen alapulnak, nem pedig lineáris modelleken vagy ökonometrikus regressziókon.
Az egyik népszerű mintázatfelismerő eszköz a mesterséges idegi hálózat (ANN). Az ANN-modell, amely az emberi agy biológiájára épül, állítólag lehetővé teszi a szimulációnak, hogy új adatok alapján tanuljanak és általánosítsák a tapasztalatokat. Az ANN-kat különféle elemzésekhez használják üzleti, tudományos és befektetési területeken. Az ANN-módszer egyik általános kritikája - és annak elsődleges oka, hogy miért az ANN-ok nem népszerűek a magán-olaj-előrejelzésekben, az ársorozatok értékeléséhez használt belső adatok gyakran szubjektív vagy önkényesek.
Az alapvető befektetők és elemzők inkább félnek a komplex statisztikai modellektől. Ehelyett az alapvető elemzők az összesített üzleti tényezőkre támaszkodnak, mint például a készletek szintje, a termelési tendenciák, a természeti katasztrófák és a spekulánsok tettei. Ezen tudásalapú megközelítések mögött meghúzódó érvelés az, hogy az olajárakat súlyosan befolyásolják a nagy, azonosítható események. Általános a vállalkozások, hogy piaci elemzőket alkalmaznak, akik más forrásokból származó információkra támaszkodnak, mint például a Világbank árupiaci előrejelzése, ahelyett, hogy saját modelleket készítenének.
