Jēlnaftas cenas tiek uzskatītas par vienu no vissvarīgākajiem rādītājiem pasaules ekonomikā. Valdības un uzņēmumi tērē daudz laika un enerģijas, lai noskaidrotu, kur virzās nākamās naftas cenas, bet prognozēšana ir precīza zinātne. Standarta tehnikas pamatā ir aprēķini (lineārās regresijas un ekonometrija), bet alternatīvas ietver strukturālos modeļus un datorvadītu analītiku. Nav plaši atzīta vienprātības par labāko naftas cenu prognozēšanas veidu.
Uzņēmumi pievērš īpašu uzmanību arī naftas fjūčeru tirgiem un bieži piedalās tajos. Jēlnaftas fjūčeri tiek tirgoti Ņujorkas preču biržā (NYMEX) un Tokijas preču biržā (TOCOM).
Izpratne par jēlnaftas cenām
Jēlnaftas piegādi elementārā līmenī nosaka naftas kompāniju spēja iegūt rezerves no zemes un izplatīt tās visā pasaulē. Pastāv trīs galvenie piegādes mainīgie: tehnoloģiskās izmaiņas, vides faktori un naftas uzņēmumu spēja uzkrāt un papildināt kapitālu. Tehniskie uzlabojumi - jo īpaši hidrauliskā sagraušana un horizontālā urbšana - palīdzēja pasaules tirgiem pārpludināt naftu pēc 2008. gada.
Jēlnaftas pieprasījumu veido privātpersonas, uzņēmumi un valdības. Kopumā naftas pieprasījums palielinās labos ekonomiskajos laikos, un lēnākajos ekonomikas periodos tas samazinās. Dzīves līmeņa paaugstināšanās Ķīnā un Indijā ir bijis galvenais globālā pieprasījuma avots 21. gadsimtā.
Uzņēmumiem ir jāsaprot šie faktori pirms naftas cenu prognozes, bet pat ar to nepietiek. Naftas cenas lielā mērā ietekmē ārpustirgus spēki, tostarp Naftas eksportētājvalstu organizācija (OPEC), kas faktiski darbojas kā daudznacionāla naftas karteļa. OPEC dalībvalstis pieņem kopīgus lēmumus par to, cik daudz naftas izlaist pasaules tirgiem, pamatojoties uz to, kas ir vislabākais viņu valdībām. Tomēr ārkārtējās naftas cenu svārstības starp 2005. un 2015. gadu liecina par OPEC ietekmes ierobežotību.
Nafta ir arī ļoti regulēta lielākajā daļā valstu. Amerikas Savienotajām Valstīm, tāpat kā daudzām valstīm Eiropā, ir stingri ierobežojumi naftas ieguves vietām; Vides aizsardzības aģentūrai (EPA) var būt tikpat daudz ko teikt par naftas cenām kā Exxon Mobil vai British Petroleum.
Naftas (vai jebkuras preces) cenu izmaiņas bieži pārsteidz analītiķus tāpēc, ka ir simtiem mainīgo, katrs no tiem pārvietojas vienlaikus neparedzamā veidā. Federālo rezervju sistēmas valde to vislabāk izvirzīja savā 2011. gada jūlija diskusiju dokumentā "Naftas cenas prognozēšana", kas sākās ar identificēšanu "negaidīti lielām un pastāvīgām naftas reālās cenas svārstībām".
Kvantitatīvās metodes
Uzņēmumi pieņem darbā ekonometrikus un citus tirgus ekspertus, lai veiktu īstermiņa un vidēja termiņa prognozes naftas tirgū. Šie speciālisti izmanto ļoti sarežģītus matemātiskos modeļus, kas vai nu koncentrējas uz finansēm (izmantojot tūlītējās un nākotnes cenas), vai arī piedāvājuma un pieprasījuma apsvērumi (mainīgo lielumu noteikšana un to skaidrojošās spējas pārbaude).
Vietējie un nākotnes cenu modeļi joprojām ir populāri daudzos uzņēmumos, taču tie ir iecienīti. Pamatkoncepcija ir tāda, ka fjūčeru tirgi - īpaši saistība starp fjūčeru cenu svārstībām un tūlītējo cenu svārstībām - rādīs ceļu uz rītdienas naftas cenām. 1991. gadā tika publicēti divi ietekmīgi akadēmiskie raksti (Bopp un Lady; Serletis), kas liek domāt, ka nākotnes naftas cenas nebija objektīvas vai pilnīgi efektīvas, bet, iespējams, joprojām bija labākas nekā citi rādītāji. Šis secinājums tika izdarīts, izmantojot kļūdu un korekcijas modeļus (ECM), kas ļauj statistiķiem vai ekonometristiem uzskaitīt nākotnes datu neobjektivitāti.
Trešajā 1998. gadā veiktajā pētījumā (Zeng un Swanson) tika apskatīta jēlnafta NYMEX, Ņujorkas preču biržā, Čikāgas Tirdzniecības padomē un Čikāgas Mercantile Exchange laikposmā no 1990. līdz 1995. gadam. Tajā tika atklāts, ka ECM modeļi darbojas vislabāk. Līdz 21. gadsimta sākumam vairums uzņēmumu izmantoja ECM pieeju.
Vēlākie pētījumi ir bijuši mazāk labvēlīgi finanšu modeļiem. Viens pārskatīja rietum Teksasas vidējās (WTI) jēlnaftas fjūčeru cenas NYMEX laikposmā no 1989. līdz 2003. gadam, secinot, ka nākotnes un fjūčeru cenas nav pietiekami efektīvas un nav pietiekami objektīvas, lai precīzi prognozētu nākotnes tūlītējās cenas (un, dīvaini, ka bija “maz pierādījumu par riska prēmijas "naftas tirgū). Tā vietā autori ieteica laikrindu izlases gājiena procesu; izlases pastaigas teorija liek domāt, ka akciju cenu izmaiņas nevar izmantot, lai prognozētu turpmāku kustību. (Portugāles Universitātes 2013. gada pētījumos atklājās, ka laikrindu ekonometriskā modelēšana ir visizplatītākā jēlnaftas cenu prognozēšanas metode.)
Piedāvājuma un pieprasījuma modeļi koncentrējas uz makroekonomiskajiem mainīgajiem, piemēram, OPEC produkciju, naftas pieprasījuma ienākumu elastību un reālo iekšzemes kopproduktu (IKP). Tā kā ir tik daudz iespējamu mainīgo kombināciju, vairums uzņēmumu vai analītisko pakalpojumu sniedzēju izmanto patentētus aprēķinus un bieži maina formulas. Mērķis ir atrast statistiski nozīmīgākos mainīgos lielumus, pēc tam atrast diagrammu svārstības šajos mainīgajos un izveidot aptuvenus aprēķinus nākotnes naftas cenu diapazoniem.
Kvalitatīvās vai nelineārās metodes
Alternatīvas pieejas, kuru statistiķi varētu dēvēt par “nestandarta” vai “nelineāru” pieeju, aizstāvji apgalvo, ka naftas cenas nākotnē ir pārāk nejaušas un haotiskas jebkuram tradicionālajam procesam. Šīs metodes joprojām var izmantot dažus no tiem pašiem datiem kā standarta modeļi, bet aprēķini balstās uz modeļa atpazīšanu, nevis uz lineāriem modeļiem vai ekonometriskām regresijām.
Viens populārs modeļa atpazīšanas rīks ir mākslīgais neironu tīkls (ANN). Domājams, ka ANN modelis, kas balstās uz cilvēka smadzeņu bioloģiju, ļauj simulācijai mācīties un vispārināt pieredzi, pamatojoties uz jauniem datiem. ANN tiek izmantoti dažādām analīzēm uzņēmējdarbības, zinātnes un investīciju jomā. Viena no standarta metodes kritikām par ANN metodi - un galvenais iemesls, kāpēc ANNS nav populāras privātajās naftas prognozēs, ir raksturīgās izejvielas, ko izmanto cenu sēriju novērtēšanai, bieži vien ir subjektīvas vai patvaļīgas.
Investoriem un analītiķiem ir tendence izvairīties no sarežģītiem statistikas modeļiem. Tā vietā pamata analītiķi paļaujas uz kopējiem uzņēmējdarbības faktoriem, piemēram, krājumu līmeni, ražošanas tendencēm, dabas katastrofām un spekulantu rīcību. Šīs uz zināšanām balstītās pieejas netiešais pamatojums ir tāds, ka naftas cenas stipri ietekmē lieli, identificējami notikumi. Uzņēmumiem ir ierasts nodarbināt tirgus analītiķus, kuri paļaujas uz citu avotu informāciju, piemēram, Pasaules Bankas preču prognozi, nevis izveido savus modeļus.
