WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |

Таблица Тест Вальда на постоянство зависимости спроса от ВВП на душу населения Модель (85) Модель (86) Модель (87) P - value F-статистки 0,0000 0,1156 0,P - value -статистики 0,0000 0,1153 0,Из таблицы 3 видно, что мы не можем отвергнуть гипотезу о постоянстве зависимости спроса от ВВП на душу населения только в случае модели (86), т.е. в Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть предположении, что спрос на нефть является функцией только спроса в предыдущий момент времени и ВВП на душу населения.

Исходя из полученных результатов, мы можем заключить, что модели (85)-(87) не являются стабильными, а потому уступают в прогнозной силе нашей основной модели. Итак, у нас осталась единственная модель, которую мы можем противопоставить модели, предложенной в разделе (2.1). Кроме зависимости спроса на нефть от ВВП на душу населения модель (86) предполагает, что спрос также зависит от спроса в предыдущий момент времени. Поэтому рассмотрим также стабильность во времени коэффициента перед спросом в предыдущий момент времени. Как и выше, разобьем весь рассматриваемый интервал на два: до 1985 года и после и оценим модель (86) в предположении, что коэффициент перед спросом в предыдущий момент времени может различаться в двух периодах. Теперь мы хотим проверить гипотезу о равенстве этого коэффициента в обоих периодах против альтернативной, предполагающей различие этого коэффициента в двух периодах. Как F-статистка, так и -статистика теста Вальда дают P - value = 0.0000. Отсюда следует, что мы должны отвергнуть гипотезу о постоянстве коэффициента перед спросом на нефть в предыдущий момент времени уже 1% уровне. Таким образом, данная модель также уступает основной модели в прогнозной силе с точки зрения стабильности.

Рассмотрим теперь модели ((90)-(92)). Как и выше, разобьем рассматриваемый временной интервал на два: до 1985 года и после. Мы хотим проверить нулевую гипотезу о равенстве коэффициентов рассматриваемой модели в оба периода против альтернативной, предполагающей различие коэффициентов. P - value -статистики теста Вальда для проверки данной гипотезы представлены в таблице 4.

Таблица Тест Вальда на стабильность коэффициентов в моделях (90)-(92) Модель (90) Модель (91) Модель (92) P - value -статистики 0,0322 0,0000 0,Из таблицы 4 видно, что для всех трех моделей (90)-(92) -статистика теста Вальда дает P - value <0.05. Это значит, что мы должны отвергнуть нулевую гипотезу о постоянстве коэффициентов в моделях (90)-(92) на 5% уровне значимости. Таким образом, мы показали, что модели, учитывающие нелинейность зависимости спроса на нефть от ВВП на душу населения страны и развитие нефтесберегающих технологий по Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть методу Gately, также уступают нашей основной модели в прогнозной силе с точки зрения стабильности.

В заключение отметим, что хотя коэффициенты нашей основной модели являются стабильными на интервале с 1965 по 2004 гг., это не означает, что коэффициенты будут оставаться стабильными и в дальнейшем. Тем не менее, мы не можем ex ante проверить стабильность модели в будущем, а потому можем опираться только на стабильность в прошлом.

4.3.3 Ретропрогнозы Теперь мы переходим к изучению свойств ретропрогнозов. Рассмотрим сначала ретропрогнозы для нашей основной модели. Для построения ретропрогнозов мирового спроса на нефть нам необходимо учесть недостаток данных по некоторым странам.

Чтобы преодолеть этот недостаток, отметим, что потребление нефти странами, для которых мы можем построить ретропрогнозы, составляет более 90% мирового потребления нефти. Кроме того, доля этих стран в мировом потреблении достаточно устойчива.

Из анализа данных по мировому потреблению видно, что хотя и существует некоторая тенденция к снижению доли рассматриваемых стран в мировом потреблении нефти, за рассматриваемый пятнадцатилетний интервал она сократилась приблизительно на 0,4%. Ошибки такого размера достаточно малы по сравнению с ошибками прогнозирования спроса на нефть в странах с доступными данными.

Поэтому в дальнейшем при прогнозировании мы будем пренебрегать сокращением доли стран с доступными странами в мировом потреблении и положим, что их доля постоянна и равна 92%. Итак, формула для прогнозирования мирового спроса на нефть имеет вид:

Qtwf = Qtif 0.(94) по странам с доступными данными Здесь Qtif - ретропрогноз спроса на нефть для страны i в момент времени t.

На рис.7 представлены реальный мировой спрос на нефть с 1980 по 2004 годы и ретропрогнозы на 15, 10 и 5 лет по нашей основной модели. Из данных графиков мы видим, что ни один из трех построенных ретропрогнозов не дает систематического смещения спроса относительно реальных данных. Стандартные статистики ретропрогнозов представлены в таблице 5.

Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть Рис.6. Мировой спрос на нефть и ретропрогнозы Реальные данные Прогноз 1990 Прогноз 1995 Прогноз Таблица Стандартные статистики ретропрогнозов для предложенной модели спроса на нефть RMSE, тыс. барр. за MAE, тыс. барр. за MAPE, % день день Прогноз 1990 1311 1036 1,Прогноз 1995 1152 909 1,Прогноз 2000 1272 815 1,Из данных статистик видно, что качество прогнозов практически не зависит от горизонта прогнозирования. Действительно, все три статистики дают очень близкие значения ошибки при прогнозировании на 15, 10 и 5 лет вперед. Тем не менее, можно отметить, что статистика RMSE предполагает, что прогноз на 10 лет вперед несколько лучше прогноза на 5 лет вперед, в то время как статистики MAE и MAPE говорят об обратной зависимости данных прогнозов. Все три статистики указывают на то, что прогноз на 15 лет вперед несколько хуже прогнозов на 5 и 10 лет. Такое поведение статистик ретропрогнозов говорит о том, что ошибка прогнозов по предложенной модели быстро нарастает при прогнозах на 1-2 года и в дальнейшем практически не меняется вплоть до пятнадцатилетних прогнозов. Отсюда мы можем заключить, что Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть предложенная модель дает относительно лучшие прогнозы в долгосрочной перспективе, чем в краткосрочной. В свою очередь данный вывод оправдывает использование данной модели именно для долгосрочных прогнозов.

Изучив свойства ретропрогнозов для основной модели, рассмотрим альтернативные модели. В табл. 6, 7 представлены стандартные статистики ретропрогнозов для моделей ((85)-(87)) и ((90)-(92)) соответственно. Как видно из приведенных таблиц, все рассмотренные альтернативные модели дают существенно более плохие ретропрогнозы по сравнению с основной моделью. Отсюда мы можем ожидать, что и в будущем основная модель будет давать более хорошие прогнозы.

Таблица Стандартные статистики ретропрогнозов для моделей (119)-(121) Модель (85) Модель (86) Модель (87) RMSE, MAE, MAPE, RMSE, MAE, MAPE, RMSE, MAE, MAPE, тыс. тыс. % тыс. тыс. % тыс. тыс. % барр. барр. барр. барр. барр. барр.

за за за за за за день день день день день день Прогноз 6208 5732 8,16 11311 11228 15,69 4098 3483 4,Прогноз 5974 5868 8,0 10564 10538 14,09 2667 2400 3,Прогноз 6121 6096 7,85 10464 10428 13,42 2805 2570 3,Таблица Стандартные статистики ретропрогнозов для моделей (124)-(126) Модель (90) Модель (91) Модель (92) RMSE, MAE, MAPE, RMSE, MAE, MAPE, RMSE, MAE, MAPE, тыс. тыс. % тыс. тыс. % тыс. тыс. % барр. барр. барр. барр. барр. барр.

за за за за за за день день день день день день Прогноз 11596 11551 16.12 14366 14352 19.93 6768 6492 9.Прогноз 7980 7889 10.61 7878 7843 10.51 3717 3341 4.Прогноз 2805 5345 6.91 3705 3670 4.74 2132 1887 2.Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть 5 Оценка эконометрической модели предложения нефти Со стороны предложения нефти естественно выделить два типа производителей:

ОПЕК и страны, не входящие в ОПЕК. Как известно, страны ОПЕК координируют объемы добычи внутри организации, и поэтому моделирование их производства требует учета их взаимодействия. Кроме того, страны ОПЕК обладают значительной долей мировых запасов нефти и поэтому могут существенно влиять на мировую цену нефти. В свою очередь страны, не входящие ОПЕК, действуют независимо. Они обладают незначительной долей мирового производства, и поэтому могут рассматриваться как конкурентные производители.

Как было показано при анализе спроса, основная часть колебаний цены на нефть на мировом рынке связана именно с колебаниями предложения. Поэтому рассмотрение в моделях предложения цены как экзогенной переменной является некорректным и приводит к несостоятельности оценок. Для устранения данной проблемы мы использовали метод инструментальных переменных, причем в качестве инструментов для цен на нефть выступали объем мировой экономики и объем добыч странами, не входящими в ОПЕК, в предыдущий момент времени (подробнее см. Yang(2004)).

5.1 Предложение нефти странами, не входящими в ОПЕК Наши оценки функций предложения нефти странами, не входящими в ОПЕК, основываются на работе Kaufmann (1991). Преимущество данной модели с точки зрения долгосрочных прогнозов заключается в том, что данная модель дает оценку суммарных запасов нефти в регионе. В свою очередь, использование данной оценки вместо суммарных доказанных запасов нефти может улучшить оценки, т.к. суммарные доказанные запасы со временем пересматриваются в большую сторону и, таким образом, дают заниженную оценку суммарных запасов и объемов добыч в будущем.

Согласно данной работе долгосрочная кривая объемов добыч нефти странами, не входящими в ОПЕК, задается формулой:

R Rt = (95) 1+ ae-bt Здесь Rt – объем нефти, добытый данной страной к моменту времени t; R - суммарные запасы нефти в данной стране. В краткосрочном периоде объемы добыч в зависимости от цены на нефть могут отличаться от долгосрочной траектории. Уравнение для краткосрочного отклонения объемов добыч:

Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть Qt - (Rt - Rt-1) = + 1Pt,1-2 + 2Pt,3-5 + t (96) Rt - Rt-Оценка данной модели проводилась методом концентраций по параметру R для 7 групп стран (США, Канада, Мексика, Евразия за исключением Юго-Восточной Азии, Африка, Латинская Америка, Юго-Восточная Азия и страны Тихого океана).

Результаты оценки параметра R (суммарных запасов нефти в регионе) и доказанных запасов5 приведены в таблице 8.

Таблица Сравнение оценки суммарных запасов и доказанных запасов нефти в различных регионах мира Регион Оценка суммарных запасов, Доказанные суммарные млрд. баррелей запасы, млрд. баррелей США 304 Канада 88 Мексика 63 Евразия за исключением Юго- 469 Восточной Азии Африка 55 Латинская Америка 96 Юго-Восточная Азия и страны 164 Тихого океана Таким образом, из данной таблицы видно, что для всех регионов мира оценка суммарных запасов довольно значительно превышает доказанные запасы, что согласуется с общей тенденцией пересмотра доказанных запасов в большую сторону. В среднем оценка превышает доказанные запасы приблизительно в 1.5 раза.

Для изучения прогностических свойств данной модели рассмотрим ретропрогнозы объемов добыч стран, не входящих в ОПЕК, на основе данной модели.

Данные ретропрогнозы представлены на рис.7. Как видно из представленного графика, в данном случае ретропрогнозы несколько завышают уровень добычи странами, не входящими в ОПЕК, но дают меньший тренд роста объемов добыч. Такое поведение прогнозов, на наш взгляд, может быть следствием более быстрого падения добычи по мере исчерпания нефти, чем предполагает модель. К сожалению, на данный момент в мире нет регионов, прошедших весь цикл добычи нефти. Поэтому у нас нет возможности моделировать данное явление более подробно.

Рис.7. Ретропрогнозы добычи нефти странами, не входящими в ОПЕК В данном случае доказанные запасы включают также суммарный объем добытой нефти Институт экономики переходного периода Факторы формирования цен на нефть Ретропрог нозы добычи нефти не з ависимыми производителями Реальная добыча Прог ноз 1989 Прог ноз 1994 Прог ноз 5.2 Предложение нефти странами ОПЕК Наши прогнозы объемов добычи нефти странами ОПЕК основаны на работе Yang (2004, chapter 2).

Как уже говорилось, основным отличием стран ОПЕК от независимых производителей является то, что данные страны обладают существенной долей мировых запасов нефти и координируют собственные объемы добычи, тем самым оказывая существенное влияние на мировые цены на нефть. Обладание существенными запасами нефти данными странами делает несущественным ограничение конечности запасов даже при прогнозировании до 2030 года. Такие предпосылки приводят к неразумности использования модели Кауфмана для прогнозирования объемов добыч нефти странами ОПЕК.

Для того, чтобы учесть кооперативное поведение данных стран, Янг предположил, что объемы добыч заданной страны ОПЕК зависят не только от цены на нефть, но и от объемов добыч остальными участниками картели.

ln Qit = i + i ln Pt + i ln Qnit + it (97) Здесь Qit - объем добыч нефти страной i в момент времени t, Qnit - объемы добыч нефти остальными странами ОПЕК в момент времени t. Автор получил следующие результаты (см. табл.9):

Таблица Результаты оценки уравнения предложения нефти странами ОПЕК Страна i i Adjusted RАлжир 0,051(0,026) 0,472(0,035) Индонезия 0,0096(0,032) 0,223(0,042) Институт экономики переходного периода день Добыча независимых производителей, тыс. баррелей за Факторы формирования цен на нефть Страна i i Adjusted RИран 0,079(0,077) 1,219(0,108) Ирак 0,252(0,579) 4,491(1,219) Кувейт -0,561(0,439) 0,565(0,586) Ливия 0,076(0,053) 0,697(0,073) Нигерия 0,149(0,055) 1,028(0.076) Катар 0,168(0,139) 1.557(0.174) Саудовская Аравия -0,305(0,133) 1.235(0.222) ОАЭ -0,005(0,079) 1.278(0.112) Венесуэла 0,017(0,066) 1.147(0.09) Источник: Yang (2004).

Из данной таблицы видно, что для всех стран ОПЕК за исключением Индонезии и Ирака скорректированный коэффициент детерминации составил больше 60%. Это означает, что данная модель имеет достаточно высокую предсказательную силу.

Для изучения прогностических свойств данной модели рассмотрим ретропрогнозы объемов добыч стран ОПЕК на основе данной модели. Ретропрогнозы добычи нефти странами ОПЕК представлены на рис.8. Как видно из данного графика, прогноз на 15 лет систематически занижает объемы добыч ОПЕК, в то время как прогноз на 10 лет систематически завышает объемы добыч.

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.