2.2 Факторы, влияющие на формирование цен на нефть

Стоимость природного газа колеблется в зависимости от потребности в нем, то есть, чем больше спрос, тем выше цена газа. Еще одним из факторов, влияющих на стоимость природного газа, является значительное повышение цен на нефтепродукты и сырую нефть, что чаще наблюдается в европейских странах.

Существует несколько факторов, на первый взгляд, никак не влияющих на стоимость природного газа. К ним относятся: погодные условия, демографические показатели, рост экономики, хранение и экспорт природного газа, а также стоимость других видов топлива. Рассмотрим некоторые из этих причин снижения стоимости газа. Влияние погодных условий особенно это выражено в странах, которые отличаются очень холодной зимой и, в то же время, довольно жарким летом. Как только на улице становится холоднее, возрастает потребность в природном газе, который расходуется на отопление коммерческих зданий, государственных учреждений и жилых домов. Летом увеличение расхода природного газа может быть связано с усиленной работой и потребностью кондиционеров в охлаждении, на которые расходуется много электроэнергии. Самыми «экономными» являются месяцы май-июнь и сентябрь-октябрь.  Удаленность отдельных поселений от центральной газификацию. В этом случае людям, находящимся вдали от магистрального газопровода, приходится использовать автономное газоснабжение, что значительно влияет на стоимость природного газа.

Стихийные происшествия на первый взгляд, тяжело понять, как именно стихийные происшествия влияют на цену природного газа. Все очень просто: последствиями стихийного бедствия можно считать уменьшение количества работников и мест, в которых добывают природный газ. Например, в Мексике, в результате прошедшего урагана, в значительной степени сократили количество работающих платформ по добыче газа, а также число работников. Результат не заставил себя долго ждать – вскоре спрос на природный газ значительно вырос. Возможен и абсолютно противоположный результат, когда результатом прошедшего урагана стала сломанная линия электропередач. Отсутствие спроса приведет к сокращению выработки электроэнергии в несколько раз, что повлечет за собой резкое падение стоимости природного газа. Цена природного газа зависит от курса таких валют, как американский доллар и евро, которые, в свою очередь, зависят от стоимости нефти и нефтепродуктов на мировом рынке.

Глава 3. Методы прогнозирования

3.1 Временные ряды и прогнозирование

При рассмотрении классической модели регрессии характер экспериментальных данных, как правило, не имеет принципиального значения. Однако это оказывается не так, если условия классической модели нарушены. Методы исследования моделей, основанных на данных пространственных выборок и временных рядов, вообще говоря, существенно отличаются. Объясняется это тем, что в отличие от пространственных выборок наблюдения во временных рядах, как правило, нельзя считать независимыми. Поэтому, мы остановимся на некоторых общих понятиях и вопросах, связанных с временными рядами, использованием регрессионных моделей временных рядов для прогнозирования. При анализе точности этих моделей и определении интервальных ошибок прогноза на их основе, будем полагать, что рассматриваемые нами регрессионные модели временных рядов удовлетворяют условиям классической модели. Модели временных рядов, в которых нарушены эти условия, будут рассмотрены ниже.

Под временным рядом (динамическим рядом, или рядом динамики) в экономике подразумевается последовательность наблюдений некоторого признака(случайной величины) х в последовательные моменты времени. Отдельные наблюдения называются уровнями ряда, которые будем обозначать x_t, (t = 1, 2,..., n), где n– числоуровней.

В общем виде при исследовании -экономического временного ряда x_t, выделяются несколько составляющих (аддитивная модель):

x_t= T+ S + C+E, где (t = 1,2,...,n)

или мультипликативная модель:

x_t=T*S*C*E

здесь:

Т- тренд, плавно меняющаяся компонента, описывающая чистое влияние долговременных факторов, т. е. длительную (''вековую") тенденцию изменения признака (например, рост населения, экономическое развитие, изменение структуры потребления и т. п.);

S - сезонная компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень длительного периода (года, иногда месяца, недели и т. д., например, объем продаж товаров или перевозок пассажиров в различные времена года);

С- циклическая компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение длительных периодов (например, влияние волн экономической активности Кондратьева, демографических «ям», циклов солнечной активности и т. п.);

Е - случайная компонента, отражающая влияние не поддающихся учету и регистрации случайных факторов.

Следует обратить внимание на то, что в отличие отЕ, первые три составляющие (компоненты) Т,S, С, являются закономерными, неслучайными. Важнейшей классической задачей при исследовании экономических временных рядов является выявление и статистическая оценка основной тенденции развития изучаемого процесса и отклонений от нее. Отметим основные этапы анализа временных рядов:

• графическое представление и описание поведения временного ряда;

• выделение и удаление закономерных (неслучайных) составляющих временного ряда (тренда, сезонных и циклических составляющих);

• сглаживание и фильтрация (удаление низко - или высокочастотных составляющих временного ряда);

• исследование случайной составляющей временного ряда, построение и проверка адекватности математической модели для ее описания;

• прогнозирование развития изучаемого процесса на основе имеющегося временного ряда;

• исследование взаимосвязи между различными временными рядами.

Среди наиболее распространенных методов анализа временных рядов выделим корреляционный и спектральный анализ, модели авторегрессии и скользящей средней. О некоторых из них речь пойдет ниже. Если выборка х₁, х₂,...,x_t,...,х_nрассматривается как одна из реализаций случайной величины X, временной ряд х₁, х₂,...,x_t,...,х_n рассматривается как одна из реализаций (траекторий) случайного процесса X(t). Вместе с тем следует иметь в виду принципиальные отличия временного ряда x_t, (t = 1, 2,..., n)от последовательности наблюдений х₁, х₂,...,x_t,...,х_nобразующих случайную выборку.

Во-первых, в отличие от элементов случайной выборки члены временного ряда, как правило, не являются статистически независимыми.

Во-вторых, члены временного ряда не являются одинаково распределенными.