Библиографическое описание:

Матвеев С. В., Есипова О. В. Прогнозирование цен на нефть при помощи нейросетевой модели // Молодой ученый. — 2014. — №20. — С. 337-340.

Сегодня нефть остается одним из самых важных источников энергии для человечества, поэтому все страны являются потребителями нефти и нефтепродуктов.

Как производители, так и потребители озадачены вопросом цены на нефть, так как ее динамика характеризует уровень издержек во всех производственных отраслях. Экономика многих стран основывается на добыче нефти и торговли нефтью и нефтепродуктами, поэтому прогнозирование цен на нефть является актуальной задачей [1, с. 6].

Целью научной статьи является выявление факторов, оказывающих влияние на цену на нефть и прогноза цен на 2015 год на основе нейросетевой модели.

Объектом прогнозирования являются непосредственно сами цены на нефть, а предметом — динамика цен на нефть.

Основными факторами следует считать состояние и темпы развития мировой экономики, прежде всего темпы изменения ВВП (см. рис.1).

Рис. 1. Связь цены на нефть марки Brent и номинального ВВП

 

Как следствие роста ВВП возрастет спрос и цены на нефть в развивающихся странах. В 2003–2013 гг. объем номинального ВВП России, цены на нефть марки Brent увеличились более чем в 5 раз, несмотря на то, что в 2008 году произошел финансовый кризис. Среднегодовая цена на нефть снизилась более чем на треть, объем номинального ВВП России в течение года сократился более чем на 25 % [2, с. 6].

Однако зависимость роста ВВП от цен на нефть в некоторых случаях для России оказалась тяжелым бременем. В 2008 году произошел мировой финансовый кризис, вследствие чего снизились цены на нефть, что стало большим стрессом для экономики России.

На рост или снижение цен на нефть, помимо ВВП страны, значительное влияние оказывают климатические условия, научно-технические достижения, фактор истощения запасов нефти и др. (см. таблица 1) [1, с.4].

Таблица 1

Факторы, влияющие на формирование цены на нефть

Снижение цены

Рост цены

Научно-Технический прогресс

Открытие альтернативных источников энергии

Повышение запасов

Теплая зима

Открытие новых месторождений

Рост ВВП

Военные конфликты

Сокращение запасов

Холодная зима

 

Существуют множество способов прогнозирования цен на нефть. В основе данной научной работы лежит метод нейросетевого прогнозирования, который основан на явлении обучения нейронов, соединенных друг с другом.

Входными данными в нейронную модель являются ретроспектива цен на нефть и факторы, оказывающие влияние на нефть. Далее проводится анализ степени воздействия отобранных факторов на разных промежутках времени, который также включает в себя корреляционный анализ выбранных данных [3, с.8].

В качестве входящей переменной рассматриваются среднемесячные цены на нефть в соответствующем году и в результате строится ежемесячный прогноз на конец 2014- середину 2015гг.

Для того чтобы приступить к анализу данных и построению эконометрических моделей, необходимо посмотреть описательные статистики по переменным, а так же проверить данные на наличие выбросов. Все это необходимо сделать для получения наиболее точной модели.

Для этого строится гистограмма остатков регрессии для цен на нефть (см. рис.2).

Рис. 2. Гистограмма остатков регрессии для цены на нефть

 

Далее проверяется ряд на гетероскедастичность (см. рис.3). Визуальный анализ гетероскедастичной модели позволяет выявить отсутствие каких-либо признаков непостоянства дисперсии. При этом близость рассмотренных данных к кривой говорит о надежности построенных нейронных сетей.

Рис. 3. График гетероскедастичной модели

 

Для определения тесноты связи данных рассматриваемой модели проводится корреляционный анализ (см. рис.4).

Рис. 4. Данные корреляционного анализа

 

Из выше представленной таблицы можно сделать вывод, что переменные данные являются значимыми. Это говорит о том, что они оказывают влияние на объясняемую — цену на нефть.

Полученные значения нейросетевой модели близки к значениям исходного ряда цен на нефть. Построенная модель соблюдает тенденцию ряда (см. рис.5).

Рис. 5. График прогноза по нейросетевой модели

 

По результату прогноза можно отметить, цены на нефть будут иметь незначительную тенденцию к росту и в целом будут стабильны. Проанализировав статьи и прогнозы, которые уже существуют на цены нефти в 2014 году стоит отметить, что в июне 2014 года котировки цен на нефть марки Brent снизились со 112 до 107 долларов за баррель. Отрицательная динамика демонстрировалась на фоне замедления глобального экономического роста, а также замедления экономики Китая и Европы. Необходимо учесть неактивную позицию представителей стран ОПЕК по отношению к квотам на добычу нефти, что негативно влияет на бюджет нефтедобывающих стран.

Прогноз указывает на рост волатильности нефтяных цен в конце 2014 года, что может являться отражением краткосрочного коррекционного снижения доллара. Нейромоделирование дает минимальную планку 87 долларов за баррель в декабре 2014 года, а максимальную 92 доллара за баррель в июне 2015г. Средняя цена с января 2015 по ноябрь 2015 гг. составит 90,4 доллара за баррель нефти.

Вывод. В работе освещены факторы, влияющие на изменение цен на нефть, и приведен анализ влияния. Спрогнозирована цена на нефть на 2015 год методом нейросетевого прогнозирования. Таким образом, максимальная цена за баррель нефти составит 90,4 доллара.

 

Литература:

 

1.                  Брагинский, О. Б. Цены на нефть: история, прогноз, влияние на экономику [Текст] / Рос.хим.ж. (Ж. Рос.хим.об-ва им. Д. И. Менделеева). М: ЛП. 2008., № 6., С. 25–36.

2.                  Исаин Н. В. Нефтегазовая Вертикаль [Электронный ресурс]: Электронный научный журнал, 2013., № 02., [сайт]: http://www.energystrategy.ru/press-c/source/Isain_NGV-2–13.pdf.

3.                  Соколов А. Н. Нефтегазовое дело [Электронный ресурс]: Электронный научный журнал, 2002., № 4., [сайт]: http://ogbus.ru/authors/SokolovAN/SokolovAN_8.pdf.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle