Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КОНЪЮНКТУРЫ МИРОВОГО РЫНКА НЕФТИ 8
1.1 Анализ динамики изменения цен на мировом рынке нефти 8
1.2. Исследование экономических закономерностей формирования цен на мировом рынке нефти 19
1.3. Экономико-статистический анализ современного мирового рынка нефти и перспектив его развития 37
ГЛАВА 2 МЕТОДИКА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ КОНЪЮНКТУРЫ МИРОВОГО РЫНКА НЕФТИ 50
2.1. Основные методологические подходы эконометрического исследования 50
2.2. Алгоритм эконометрического моделирования конъюнктуры мирового рынка нефти 58
2.3. Эконометрическое моделирование конъюнктуры рынка нефти по главным компонентам 69
ГЛАВА 3 РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОНЪЮНКТУРЫ
РЫНКА НЕФТИ 80
3.1 Постановка задачи и построение модели конъюнктуры мирового рынка нефти по исходным показателям 80
3.2 Построение модели конъюнктуры мирового рынка нефти по главным компонентам 98
3.3 Прогнозирование конъюнктуры мирового рынка нефти 111
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 121
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ. 126
ПРИЛОЖЕНИЕ 137
- Анализ динамики изменения цен на мировом рынке нефти
- Основные методологические подходы эконометрического исследования
- Постановка задачи и построение модели конъюнктуры мирового рынка нефти по исходным показателям
Введение к работе
Россия - одна из крупнейших нефтяных держав мира. Запасы «черного золота», сосредоточенные на территории Российской Федерации, делают ее одним из важнейших игроков на мировом рынке нефти. С позицией России на мировом рынке нефти вынуждена считаться организация стран-экспортеров нефти (ОПЕК), а также европейские страны, которые во многом, благодаря российской нефти, обеспечивают свою экономику энергоносителями.
Значимость топливно-энергетического комплекса (ТЭК) для экономики России трудно переоценить. Предприятия ТЭК обеспечивали в 2000-2004 гг. около 26% объема производства промышленной продукции, более 33% всех налоговых платежей и других доходов в бюджетную систему Российской Федерации. Кроме того, валютные доходы от продажи энергоносителей составляют около 55% экспортных поступлений страны. Капитальные вложения в отрасли ТЭК за счет всех источников финансирования составили 29% от общего объема инвестиций [133].
Очевидна сильная зависимость экономики России от экспортных цен на нефть и газ. Нефть в ближайшие годы останется главным источником доходов для России, а цены на нее - основным индикатором благосостояния страны.
От уровня цен на мировом рынке нефти зависит не только экономика России. Периоды экономических подъемов в рыночных циклах сопровождались увеличением спроса на нефть и продукты ее переработки. Мировая цена на нефть - один из ключевых экономических параметров, влияющих на состояние мировой экономики и экономики отдельных стран.
Цены на сырую нефть и нефтепродукты выступают в качестве индикатора при формировании цен на другие энергоносители: газ, уголь, электроэнергию. Одним из базовых правил, установленных международным энергетическим агентством в 1981 году, являлось правило, что цена покупки газа на границе страны-импортера (цена СИФ) в пересчете на энергетический эквивалент не должна превышать 75% цены эталонной нефти на мировом рынке. Впоследствии эти нормативы неоднократно пересмотрены, тем не менее, определяющее значение цены на нефть сохранено.
Для современного технологического уклада нефть выступает основным компонентом топливно-энергетического баланса. На долю нефти приходится более 40% всей потребляемой в мире первичной энергии, в ряде стран этот показатель превышает 60%. Нефть и нефтепродукты используются в качестве моторного и котельно-печного топлива, как сырье и полуфабрикаты для химической промышленности.
Значения основных параметров мирового рынка нефти - спроса, предложения и цены - постоянно находятся под пристальным вниманием экономистов и аналитиков, правительственных структур и экспортно-ориентированных компаний.
Вышесказанное определяет актуальность темы диссертационного исследования, ее научную и практическую значимость.
Целью диссертационной работы является совершенствование методологии комплексного статистического анализа и прогнозирования конъюнктуры мирового рынка нефти. В соответствии с целью автором поставлены и решены следующие задачи:
исследованы основные тенденции в развитии мирового рынка нефти в XX веке и перспективы его развития в XXI веке;
проанализированы основные факторы, влияющие на конъюнктуру мирового рынка нефти;
проведен экономико-статистический анализ конъюнктуры мирового рынка нефти;
усовершенствована система показателей, характеризующих мировой рынок нефти;
предложена и апробирована методика эконометрического моделирования конъюнктуры рынка нефти [45, 74, 75];
разработаны рекомендации по совершенствованию методики прогнозирования основных показателей мирового рынка нефти.
Объектом исследования выбран мировой рынок нефти.
Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих состояние мирового рынка нефти.
Методологической и теоретической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по рынку нефти, статистике, экономике, эконометрике, методам многомерного статистического анализа и прогнозирования, компьютерной обработке данных.
В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного, регрессионного и компонентного анализа, анализа и прогнозирования временных рядов, а также табличные и графические методы представления результатов исследования. При решении поставленных задач использовались пакеты прикладных программ Statistica [20-22], SPSS [92, 113] и табличный редактор Excel [70].
Информационную базу исследования составили официальные данные Росстата и изданий стран-членов ОПЕК, Международного энергетического
агентства, а также официальных интернет-источников [116, 118-127, 131, 136].
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования конъюнктуры мирового рынка нефти.
В работе сформулированы и выносятся на защиту следующие наиболее существенные результаты, полученные автором:
проведен экономико-статистический анализ развития мирового рынка нефти и его взаимосвязи с мировой экономикой;
предложена система показателей, учитывающая факторы, формирующие, конъюнктуру мирового рынка нефти;
разработана и апробирована методика моделирования мирового рынка нефти на основе системы одновременных уравнений по исходным показателям и главным компонентам;
предложен алгоритм построения краткосрочных прогнозов показателей конъюнктуры рынка нефти на основе множественных линейных моделей в пространстве главных компонент с учетом автокорреляции остатков;
усовершенствована методика краткосрочного прогнозирования основных показателей мирового рынка нефти на основе моделей одномерных временных рядов.
Практическая значимость исследования заключается в том, что предложенная в ней методика может быть использована Росстатом, аналитическими отделами нефтяных и экспортно-ориентированных компаний, отраслевыми аналитическими агентствами при исследовании конъюнктуры мирового рынка нефти и построении прогнозов цен на нефть.
Результаты исследования используются в учебном процессе МЭСИ по курсам «Эконометрика» и «Эконометрическое моделирование» [75].
Апробация работы. Основные результаты работы, выносимые на защиту, докладывались и получили одобрение на семинарах кафедры математической статистики МЭСИ, на шести конференциях, включая II международную научно-методологическую конференцию «Методология преподавания статистики, эконометрики и математической статистики в ВУЗах» Москва 2004, международные научно-практические конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики» Москва 2001-2004, V международный студенческий конгресс «Информационные технологии в экономике, бизнесе и образовании в III тысячелетии» Москва 2001 [85-87].
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в семи работах общим объемом 2,4 п.л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений, содержащих исходные статистические данные и результаты их обработки.
Анализ динамики изменения цен на мировом рынке нефти
Цены на сырую нефть, подобно ценам на многие другие виды сырья, подвержены значительным колебаниям в периоды, когда на рынке наблюдается недостаток или избыток продукта. Цикл колебаний цен на сырую нефть может занимать несколько лет.
До 1947 года цены на нефть в текущем измерении держались на низком уровне и имели тенденцию к снижению. В период с окончания Второй мировой войны до введения нефтяного эмбарго, т.е. с 1948 г. до конца 1960-х гг., цены на сырую нефть колебались в диапазоне 2,5-3,0 долларов за баррель (долл./бар.) (рис. 1.1).
Стоимость нефти выросла с 2,5 долл./бар. в 1948 г. до приблизительно 3 долл./бар. в 1957 г. Однако, если скорректировать эти цифры с учетом инфляции в ценах 1998 г., то получается совершенно иная картина: выясняется, что цены на сырую нефть в течение указанного периода колебались между 14 и 16 долл./бар. Таким образом, рост цен, который с первого взгляда представляется столь очевидным, является по большей части следствием инфляции [34].
С 1958 по 1970 гг. цены на нефть были достаточно стабильными и находились на уровне примерно 3 долл./бар, но в реальном выражении (с учетом инфляции) стоимость барреля сырой нефти упала с 15 до 12 долл./бар. Еще сильнее цены на сырую нефть, скорректированные с учетом инфляции, снизились в 1971 и 1972 гг. в связи со слабостью американского доллара.
В 1960 г. образована Организация стран-экспортеров нефти (ОПЕК), в которую первоначально входило 5 стран: Иран, Ирак, Кувейт, Саудовская Аравия и Венесуэла, а к концу 1971 г. к ним присоединились еще 6: Катар, Индонезия, Ливия, Объединенные Арабские Эмираты, Алжир и Нигерия. Задачей ОПЕК являлось представление единой позиции стран-производителей нефти в целях ограничения влияния крупнейших нефтяных компаний на рынок. Однако реально ОПЕК в период с 1960 по 1973 гг. расстановку сил на нефтяном рынке изменить не могла. С момента основания ОПЕК эти государства столкнулись со снижением реальной стоимости своего продукта. Ситуация изменилась в первой половине 1970-х гг., когда западный мир столкнулся с усилением инфляционного давления и нехваткой сырьевых ресурсов. Особенно остро ощущался недостаток нефти: США, еще в 1950 г. бывшие самодостаточными по добыче нефти, были вынуждены импортировать около 35% нефтепродуктов. В это же время ОПЕК начала все жестче отстаивать свои позиции в отношении принципов разделения прибыли на нефтяном рынке. 1971-1986 гг. - период сильных колебаний цен [12]. В течение послевоенного периода спрос на сырую нефть постоянно возрастал, однако реальная стоимость барреля сырой нефти снизилась на 40%.
В течение 70-х годов цена нефти продолжала расти (рис. 1.2), так же, как и цена цветных металлов, резины, пшеницы и хлопка. Повышение цен на нефть вызвало эффект бумеранга и повлекло за собой удорожание практически всех товаров и услуг. В 1972 г. цена сырой нефти составляла около 3 долл./бар., а к концу 1974 г. она повысилась в 4 раза - до 12 долл./бар. из-за военных действий на Ближнем Востоке. В 1974 г. индекс потребительских цен вырос на 11%, из-за чего в 1975 г. Президент Джеральд Р. Форд вынужден принять программу борьбы с инфляцией.
Основные методологические подходы эконометрического исследования
Для моделирования поведения случайных остатков автор строил также смешанные модели авторегрессии и скользящего среднего (APCC(p,q) модели). Например, модель АРСС(1,1) следующего вида:
Выбор основных моделей стационарных временных рядов был основан на следующих традиционных предпосылках [5]:
1. Если АКФ экспоненциально убывала, а ЧАКФ имела резко выделяющееся значение для лага 1, а затем не наблюдалось значимых корреляций для других лагов, то бралась модель АР(1);
2. Если АКФ имела форму синусоиды или экспоненциально убывала, а ЧАКФ имела резко выделяющееся значение на лагах 1 и 2, и не было значимых корреляций на других лагах, то бралась модель АР(2);
3. Если АКФ имела резко выделяющееся максимальное значение на лаге 1, а затем корреляции статистически не значимы, и ЧАКФ экспоненциально убывала, строилась модель СС(1);
4. Если АКФ имела максимальные значения на первых двух лагах, а затем статистически близка к нулю, и ЧАКФ экспоненциально убывала или имела форму синусоиды, вычислялась модель СС(2);
5. Если АКФ экспоненциально убывала, начиная с лага 1, ЧАКФ также убывала экспоненциально с лага 1, то выбор останавливался на смешанной модели АРСС(1,1).
Для прогнозирования одномерных временных рядов использованы методы экспоненциального сглаживания [67, 104]. Модель временного ряда представлена следующим видом:
Константа b определена относительно стабильной на каждом временном интервале, за исключением незначительного изменения со временем. Для выделения b использовано сглаживание скользящим средним, в котором последним наблюдениям присвоены большие веса, чем предшествующим. Последним наблюдениям временного ряда присвоены экспоненциально убывающие веса, при этом, в отличие от скользящего среднего, учтены все предшествующие наблюдения ряда. Точная формула простого экспоненциального сглаживания имела следующий вид:
Эта формула применена рекурсивно, т.е. каждое новое сглаженное значение (которое являлось также прогнозом) вычислено, как взвешенное среднее текущего наблюдения и сглаженного ряда. Результат сглаживания зависел от параметра а. Если а равнялось 1, то предыдущие наблюдения полностью игнорировались. Если а равнялось 0, то игнорировались текущие наблюдения. Значения между 0 и 1 позволяли получить промежуточные результаты.
Исследуемые временные ряды содержали и сезонную компоненту. Поэтому дополнительно экспоненциально сглажена сезонная компонента с дополнительным параметром 8. Использованы в моделях при построении прогноза аддитивные и мультипликативные сезонные составляющие. Прогноз на основе модели экспоненциального сглаживания на один шаг вперед вычислен следующим образом [28]:
Аддитивная модель - прогноз t = St +1 t-P (2.12) Мультипликативная модель - прогнозі = St I t-P (2.13) В этих формулах St обозначает (простое) экспоненциально сглаженное значение ряда в момент t, и It.p обозначает сглаженный сезонный фактор в момент t минус р - длина сезона. Таким образом, в сравнении с простым экспоненциальным сглаживанием, прогноз стал более точным с добавлением или умножением сезонной компоненты. Эта компонента оценена независимо с помощью простого экспоненциального сглаживания.
Параметр 5 принимал значения между 0 и 1. Если он равен нулю, то сезонная составляющая на следующем цикле та же, что и на предыдущем. Если 5 равен 1, то сезонная составляющая «максимально» меняется на каждом шаге из-за соответствующей ошибки. В процессе исследования оптимальное значение 5 лежало между 0 и 1.
Для характеристики точности полученных моделей рассчитаны среднеквадратическая ошибка (СКО) и средняя относительная ошибка аппроксимации (СООА).
class3 РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОНЪЮНКТУРЫ
РЫНКА НЕФТИ class3
Постановка задачи и построение модели конъюнктуры мирового рынка нефти по исходным показателям
1 период: с 1 квартала 1978 года по 4 квартал 1979 года - колебания спроса и предложения в пределах одного небольшого временного отрезка, а цены на нефть вплоть до 1 квартала 1981 года. Изменение тенденций на рынке нефти после 1979 года вызвано революцией в Иране, которая привела к нестабильности на рынке, как было отмечено в 1 главе.
2 период: условно с 4 квартала 1979 года по 3 квартал 1985 года. Данный период характеризовался тем, что спрос и предложение имели нисходящую тенденцию, соответственно падали и цены. Уровень добычи нефти в этот период не регулировался и был ограничен суммарными мощностями по добычи странами ОПЕК.
3 период: с 4 квартала 1985 года по 4 квартал 2000 года. С 1986 года страны ОПЕК ввели механизм ограничения добычи нефти с помощью квот. С этого периода цены на нефть, несмотря на периодические колебания, в целом имеют восходящий тренд. Соответственно росло предложение и спрос на нефть. На данном участке четко видны резко выделяющиеся значения цены на нефть, соответствующие 3 и 4 кварталу 1990 года - период военных действий в Ираке. Поэтому данные за 3 и 4 квартал 1990 г. отнесены к аномальным наблюдениям и были исключены.
После графического анализа исходных данных принято решение исключить данные за период с 1 квартала 1978 года по 3 квартал 1979 года, уменьшив, таким образом, исходные ряды на 7 наблюдений до 85 временных точек. Оставшиеся значения разбиты на два периода: с 4 квартала 1979 года до 3 квартала 1985 года включительно и начиная с 4 квартала 1985 года по 4 квартал 2000 года. Выдвинута и затем подтверждена гипотеза о смене тенденции во времени для соответствующих значений эндогенных показателей.
Первоначально построена модель конъюнктуры мирового рынка нефти в пространстве исходных признаков согласно методике, изложенной во второй главе. Результаты данного моделирования позволили сравнить, насколько удалось улучшить качество модели, перейдя в пространство главных компонент.
Перед построением регрессионных моделей проведен корреляционный анализ исходных показателей (прил. 3). Корреляционная матрица построена по всем значениям исходных показателей за период с 4 квартала 1979 года по 4 квартал 2000 года. В дальнейшем все расчеты велись за этот период. Коэффициенты корреляции свидетельствовали о наличии тесных взаимосвязей между экзогенными переменными. Это учтено в дальнейшем при включении взаимосвязанных переменных в модели регрессии.
Первоначально построена регрессионная модель показателя уі. На первом этапе моделирования вычислены ЧАКФ для эндогенной переменной Уі (с целью выявления их зависимости от своих прошлых значений) и определен лаг, при котором ЧАКФ достигает максимума (рис. 3.3). Все расчеты исследования проведены в пакете прикладных программ Statistica, в котором при расчете ЧАКФ и ККФ задано максимальное значение лага, равное 15.
