ราคาน้ำมันดิบถือเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญที่สุดในเศรษฐกิจโลก รัฐบาลและธุรกิจต่างๆต้องใช้เวลาและพลังงานเพื่อหาราคาน้ำมันที่จะมุ่งหน้าต่อไป แต่การพยากรณ์เป็นวิทยาศาสตร์ที่ไม่แน่นอน เทคนิคมาตรฐานขึ้นอยู่กับแคลคูลัส (การถดถอยเชิงเส้นและเศรษฐมิติทางเศรษฐศาสตร์) แต่ทางเลือก ได้แก่ โมเดลโครงสร้างและการวิเคราะห์ด้วยคอมพิวเตอร์ ไม่มีข้อตกลงร่วมกันที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับวิธีที่ดีที่สุดในการคาดการณ์ราคาน้ำมัน

บริษัท ที่ให้ความสนใจเป็นพิเศษและมักมีส่วนร่วมในตลาดน้ำมันล่วงหน้า ฟิวเจอร์สน้ำมันดิบซื้อขายบน New York Mercantile Exchange (NYMEX) และ Tokyo Commodity Exchange (TOCOM)

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับราคาน้ำมันดิบ

ในระดับประถมศึกษาการจัดหาน้ำมันดิบขึ้นอยู่กับความสามารถของ บริษัท น้ำมันในการสกัดสำรองจากพื้นดินและแจกจ่ายไปทั่วโลก ตัวแปรด้านอุปทานที่สำคัญสามประการคือการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมและความสามารถของ บริษัท น้ำมันที่จะสะสมและเติมเงินทุน การปรับปรุงด้านเทคนิคโดยเฉพาะอย่างยิ่งการขุดเจาะไฮโดรลิคและการเจาะแนวนอนช่วยให้ตลาดโลกเกิดน้ำท่วมหลังปี 2551

ความต้องการใช้น้ำมันดิบมาจากบุคคล บริษัท และรัฐบาล โดยทั่วไปความต้องการใช้น้ำมันจะเพิ่มขึ้นในช่วงเวลาที่เศรษฐกิจดีและจะลดลงในช่วงเวลาที่เศรษฐกิจชะลอตัว การเพิ่มขึ้นของมาตรฐานการครองชีพในประเทศจีนและอินเดียนับเป็นแหล่งสำคัญของความต้องการของโลกในศตวรรษที่ 21

บริษัท จำเป็นต้องเข้าใจปัจจัยเหล่านี้ก่อนที่จะมีการคาดการณ์ราคาน้ำมัน แต่ถึงแม้จะยังไม่เพียงพอก็ตาม ราคาน้ำมันได้รับอิทธิพลอย่างมากจากกองกำลังที่ไม่ใช่ตลาดซึ่งรวมถึงองค์การองค์การเพื่อการส่งออกปิโตรเลียม (OPEC) ซึ่งมีประสิทธิภาพในการทำหน้าที่เป็น บริษัท น้ำมันนานาชาติ ประเทศสมาชิก OPEC ตัดสินใจร่วมกันเกี่ยวกับปริมาณน้ำมันที่จะปล่อยสู่ตลาดโลกโดยพิจารณาจากสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับรัฐบาลของตน อย่างไรก็ตามการแกว่งอย่างรุนแรงของราคาน้ำมันระหว่างปี 2548-2558 เป็นข้อบ่งชี้ว่าอิทธิพลของโอเปค จำกัด

น้ำมันยังมีการควบคุมอย่างมากในหลายประเทศ สหรัฐอเมริกาเช่นเดียวกับหลายประเทศในยุโรปมีข้อ จำกัด ที่เข้มงวดในการที่น้ำมันสามารถเจาะได้ Environmental Protection Agency (EPA) อาจมีมากพอที่จะพูดเกี่ยวกับราคาน้ำมันที่เป็น Exxon Mobil หรือบริติชปิโตรเลียม

เหตุผลที่การเคลื่อนไหวของราคาน้ำมัน (หรือสินค้าใด ๆ ) มักทำให้นักวิเคราะห์ประหลาดใจเนื่องจากมีตัวแปรหลายร้อยตัวแปรแต่ละคนเคลื่อนไหวพร้อมกันอย่างไม่อาจคาดเดาได้ คณะกรรมการผู้ว่าการระบบสำรองของรัฐบาลกลางได้ให้ความสำคัญอย่างยิ่งในรายงานการอภิปรายในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2554 "การพยากรณ์ราคาน้ำมัน" ซึ่งเริ่มด้วยการระบุว่า "ความผันผวนของราคาน้ำมันที่แท้จริงและไม่ต่อเนื่องที่ไม่คาดคิด

วิธีการเชิงปริมาณ

บริษัท จ้างผู้เชี่ยวชาญด้านเศรษฐมิติและผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดอื่น ๆ เพื่อคาดการณ์ระยะสั้นและระยะปานกลางในตลาดน้ำมันผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่มีความซับซ้อนสูงซึ่งมุ่งเน้นด้านการเงิน (โดยใช้จุดและราคาในอนาคต) (9) รูปแบบราคาตลาด (Spot) และรูปแบบราคาในอนาคตยังคงเป็นที่นิยมของหลาย บริษัท แต่มีแนวโน้มที่จะไม่เป็นที่ชื่นชอบแนวคิดพื้นฐานคือตลาดฟิวเจอร์สโดยเฉพาะความสัมพันธ์ระหว่างฟิวเจอร์ส ความผันผวนของราคาและความผันผวนของราคาในจุดขาย - จะชี้ให้เห็นถึงราคาน้ำมันในวันพรุ่งนี้มีรายงานวิชาการสองฉบับที่เผยแพร่ในปีพ. ศ. 2534 (Bopp and Lady; Serletis) ซึ่งชี้ให้เห็นว่าราคาน้ำมันในอนาคตไม่เป็นกลางหรือมีประสิทธิภาพมาก ตัวชี้วัดอื่น ๆ ข้อสรุปนี้ได้ผ่านข้อผิดพลาดและรูปแบบการแก้ไข (ECMs) ซึ่งช่วยให้นักสถิติหรือ econometricians t o บัญชีสำหรับอคติในข้อมูลฟิวเจอร์ส

การศึกษาที่สามในปี 2541 (Zeng and Swanson) มองไปที่น้ำมันดิบของ NYMEX, New York Commodity Exchange, Chicago Trade of Trade และ Chicago Mercantile Exchange ระหว่างปี 2533-2538 พบว่าโมเดล ECM มีประสิทธิภาพดีที่สุด จนถึงต้นศตวรรษที่ 21 บริษัท ส่วนใหญ่ใช้แนวทาง ECM

การศึกษาภายหลังได้รับน้อยกว่ารูปแบบทางการเงิน หนึ่งราคาน้ำมันดิบเวสต์เท็กซัสขั้นกลาง (WTI) ในตลาด NYMEX ระหว่างปีพ. ศ. 2532 และ 2546 พบว่าราคาล่วงหน้าและราคาซื้อขายล่วงหน้าไม่มีประสิทธิภาพและไม่เป็นกลางเพียงพอที่จะสามารถคาดการณ์ราคาในท้องตลาดได้อย่างถูกต้องและน่าสงสัยว่ามีหลักฐานน้อยมาก พรีเมี่ยมความเสี่ยง "ในตลาดน้ำมัน) ผู้เขียนแนะนำให้ใช้กระบวนการเดินสุ่มแบบสุ่มเวลา ทฤษฎีการเดินแบบสุ่มชี้ให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงราคาหุ้นไม่สามารถใช้เพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวในอนาคตได้ (การวิจัยจากมหาวิทยาลัยโปรตุเกสในปี 2556 พบว่าการสร้างแบบจำลองทางเศรษฐมิติแบบเวลาเป็นวิธีการคาดการณ์ที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับราคาน้ำมันดิบ)

รูปแบบการจัดหาและความต้องการมุ่งเน้นไปที่ตัวแปรทางเศรษฐศาสตร์มหัพภาคเช่นการผลิตของโอเปคความยืดหยุ่นของรายได้จากความต้องการ น้ำมันและผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศจริง (GDP) เนื่องจากมีชุดค่าผสมที่เป็นไปได้จำนวนมากดังนั้น บริษัท ส่วนใหญ่หรือบริการวิเคราะห์จึงใช้การคำนวณที่เป็นกรรมสิทธิ์และเปลี่ยนสูตรของตนเป็นประจำ เป้าหมายคือการหาตัวแปรที่มีนัยสำคัญทางสถิติมากที่สุดแล้วหาผันผวนของแผนภูมิในตัวแปรเหล่านั้นและสร้างประมาณการคร่าวๆสำหรับช่วงราคาน้ำมันในอนาคต

วิธีการเชิงคุณภาพหรือไม่เชิงเส้น

การสนับสนุนแนวทางทางเลือกซึ่งนักสถิติอาจเรียกวิธีการ "ไม่เป็นมาตรฐาน" หรือ "ไม่เชิงเส้น" ให้เหตุผลว่าราคาน้ำมันในอนาคตมีความสุ่มและวุ่นวายสำหรับกระบวนการแบบเดิม ๆ วิธีการเหล่านี้อาจใช้ข้อมูลเดียวกันกับโมเดลมาตรฐาน แต่การคำนวณจะขึ้นอยู่กับการจดจำรูปแบบแทนที่จะเป็นแบบจำลองเชิงเส้นหรือการถดถอยเชิงเศรษฐนิเวศ

เครื่องมือการรู้จำลายรูปแบบหนึ่งที่เป็นที่นิยมคือเครือข่ายประสาทเทียม (ANN)แบบจำลอง ANN ซึ่งมีการระบุไว้ในชีววิทยาของสมองมนุษย์สมมุติให้จำลองการเรียนรู้และการสังเคราะห์ประสบการณ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลใหม่ ๆ ANNs ใช้เพื่อการวิเคราะห์ทางธุรกิจวิทยาศาสตร์และการลงทุนที่หลากหลาย หนึ่งคำวิพากษ์วิจารณ์มาตรฐานของวิธี ANN และเป็นเหตุผลหลักว่าทำไม ANNs ไม่ได้รับความนิยมในการคาดการณ์น้ำมันส่วนบุคคลเป็นปัจจัยการผลิตที่แท้จริงที่ใช้ในการประเมินชุดราคาจึงมักเป็นแบบอัตนัยหรือโดยพลการ

นักลงทุนและนักวิเคราะห์พื้นฐานมักจะอายห่างจากโมเดลทางสถิติที่ซับซ้อน นักวิเคราะห์พื้นฐานใช้ปัจจัยทางธุรกิจรวมถึงระดับสินค้าคงคลังแนวโน้มการผลิตภัยพิบัติทางธรรมชาติและการดำเนินการของนักเก็งกำไร เหตุผลโดยนัยที่อยู่เบื้องหลังแนวทางความรู้เหล่านี้คือราคาน้ำมันที่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ใหญ่ที่สามารถระบุตัวได้ เป็นเรื่องธรรมดาที่ บริษัท ต่างๆจะใช้นักวิเคราะห์ตลาดที่พึ่งพาข้อมูลจากแหล่งอื่น ๆ เช่นการพยากรณ์ Commodity Forecast ของธนาคารโลกมากกว่าการสร้างแบบจำลองของตัวเอง