Оценка влияния экономических факторов на цену нефти марки Brent

Содержание

Введение	3
1. Современные тенденции на мировом рынке нефти	6
2. Статистический анализ сезонных колебаний цен на нефть	11
3. Корреляционно-регрессионный анализ зависимости цен на нефть от уровня ее спроса и предложения	18
4. Перспективы мирового рынка нефти в 2017 году	22
Заключение	26
Список использованных источников	29
Приложения	30
     
     
Введение
    Резкое падение цен на нефть в 2014 году вызвало широкий резонанс у общественности, в большей степени из-за того, что почти не один макроэкономист не смог предсказать такое внезапное изменение котировок нефти. Последствия этого события затронули и Россию, экономика которой в большой степени зависит от цен на энергоносители, особенно нефти, как, впрочем, и экономика других сырьевых держав. Каждый россиянин не остался в стороне от изменения покупательной способности рубля, роста цен на различные товары. Многим из нас пришлось отказаться от заграничных поездок, к которым уже даже привыкли. Поэтому тема моего исследования является актуальной на сегодняшний день.
    В своем исследовании я решил ограничиться рассмотрением котировок нефти марки Brent, так как данная марка является эталонной, наравне с WTI, но именно Brent является маркерным сортом для более 70 разновидностей нефти из-за схожих составов смесей. В частности, российский эталон нефти Urals схож с сортом Brent по своим характеристикам. Поэтому цены на российскую нефть определяются и зависят от цены на североморский эталон. Также необходимо отметить, что линия тренда изменения котировок нефти различных марок, изменяется примерно одинаково. 
    В моём исследовании рассмотрен период, начиная с января 2014 года по настоящий момент, поскольку для миллионов людей и для меня тоже наибольший интерес представляет ситуация в современном мире. Тем более, что за последние годы произошло много глобальных событий (например, военные действия на ближнем востоке), которые сказались почти на каждом, в том числе и на мне. 
    В данной работе было важно четко определить временные рамки, так как необходимо было оценить максимально значимые факторы, влияющие на уровень котировок нефти. Кроме того, мне интересно заниматься именно актуальными вопросами экономики.
    На данную тему проведено немало исследований, написано много научных статей, но, даже изучая схожие факторы, разные ученые-публицисты приходят к разным выводам относительно их степени воздействия на цены нефти, да и воздействия в целом. Дискуссия, затрагивающая определение степени влияния факторов на котировки нефти, продолжается довольно давно, начиная с мирового нефтяного кризиса 70-х годов прошлого века, когда цены на нефть начали быстро меняться, но с разным уровнем интенсивности. Несомненно, дискуссия оживляется в моменты резких изменений котировок нефти.  “Одни эксперты полагают, что нефтяной рынок устал от политики.” (Брагинский, 2008, 30(цит. по: Кравченко, 2007, 54)). “Другие, наоборот, считают, что игроки на нефтяной бирже, нефтетрейдеры – очень нервные.” (Брагинский, 2008, 30) Поэтому перечень и весомость факторов, влияющих на котировки, могут меняться со временем. И, действительно, когда за небольшой промежуток времени происходило несколько значимых событий, мнения различных источников очень расходились в оценке их степени влияния на котировки черного золота. Если раньше вывод о том, что “переполненные бункеры и товарные хранилища – сигнал к снижению цен, а истощение стратегических запасов нефти в США – сигнал к росту цен” (Брагинский, 2008, 30) можно было сделать достаточно однозначно, то в последние месяцы данный факт игнорировался все больше на фоне информации о возможном сокращении добычи нефти странами ОПЕК. Предположения относительно снятия санкций с Ирана и потенциального увеличения им добычи нефти также опускались во многих работах, поэтому было особенно важно рассмотреть неожиданные события подобного плана.
     Целью исследования является оценка влияния экономических факторов на цену нефти марки Brent.
     В соответствии с поставленной целью в работе решены следующие задачи:
     - рассмотрены ключевые тенденции на мировом рынке нефти;
     - проведен анализ сезонных колебаний цен на нефть, на основании анализа построено трендовое уравнение аддитивной модели;
     - исследована корреляционно-регрессионная зависимость цен на нефть от баланса ее спроса и предложения;
     -  изучены перспективы мирового рынка нефти в 2017 году.
     Объектом исследова?ния является мировой рынок нефти. Предметом исследования является факторы, влияющие на изменение цен на нефть марки Brent
    Эмпирической базой данной работы являются данные, включающие дневную информацию о котировках нефти рассматриваемой марки, и покрывают период с января 2014 по январь 2017. Данные по котировкам были мной получены из систем Bloomberg и Federal reserve bank of St. Luis. Также из системы Bloomberg и официального сайта ОПЕК были получены другие используемые данные.
     В рабо?те испо?льзо?ваны следующие статистические мето?ды анализа: выявление наличия ко?рреляцио?нно?й связи между признаками, устано?вление направления связи и о?ценка ее тесно?ты; выявление тенденции развития изучаемо?го? явления (тренда) с по?мо?щью аддитивной модели временного рядааддитивной; экстрапо?ляция тенденции; по?стро?ение таблиц и графическо?е изо?бражение статистических по?казателей.
     Структурно ра?бота? состоит из введения, четырех гла?в основного текста, за?ключения, списка? использованных источников и приложений.
     
1. Современные тенденции на мировом рынке нефти
     В уходящем году события на нефтяном рынке развивались по мало предсказуемому сценарию. Сначала с условиях переизбытка цены на нефть обрушились до многолетних минимумов, уведя за собой мировые рынки. Однако все обошлось, и с январских отметок котировки восстановились уже вдвое. Нельзя переоценить усилия нефтедобывающих стран по достижению договоренностей о коллективном сокращении добычи впервые за многие годы. Тем не менее, эксперты по-прежнему полны сомнений, рынок нефти затаился в ожидании новых данных, а инвесторы хеджируют свои позиции.

     Рис. 1.1. Динамика цен на нефть марки Brent1
     С начала 2016 года цены на нефть продолжили снижаться на фоне опасений увеличения переизбытка на нефтяном рынке. В январе фьючерс на Brent падал ниже $28, до новых минимумов с конца 2003 года. К тому времени в СМИ пугали тем, что один из крупнейших потребителей сырья, Китай, замедлил темпы экономического роста, а объемы сланцевой добычи в США все еще находились на довольно высоком уровне, да и крупнейшие производители нефти (Саудовская Аравия, Россия и Ирак) продолжали увеличивать свое производство. Кроме того, Иран был готов стремительно нарастить добычу и экспорт нефти после снятия санкций.
     Мировой экономический рост замедлился еще в 2015 году до 2,9% с 3,3% в 2014-ом и остался на этом уровне в 2016 году. Китай в 2015 году показал худший результат за последние 25 лет, замедлив тепы роста ВВП до 6,9% с 7,3% в 2014 году. Это не катастрофа, а лишь эффект выросшей базы. В 2016 году экономика Поднебесной вырастет еще меньше – на 6,7%, в 2017 году – на 6,2%. Замедление экономического роста сказывается и на темпах роста потребления. Если с 2013 по 2015 годы спрос на нефть в Китае увеличивался примерно на 3,8-4%, то в этом году он вырастет только на 2,6% (до 11,23 млн б/с), а в 2017 году на 2,4% (до 11,5 млн б/с), считают в ОПЕК.
     Производство сланцевой нефти в США существенно увеличилось в период с 2010 по 2015 год. Этому способствовало развитие технологий, позволивших снизить стоимость производства и улучшить эффективность добычи на крупнейших «сланцевых» месторождениях. Максимум пришелся на май 2015 года. Тогда в США в сутки добывали 5,64 млн «сланцевых» баррелей (около 60% от совокупной добычи нефти в стране). Это в 4 раза больше, чем в 2010 году. Общее предложение американской нефти в 2015 году выросло на 7,92% г/г до 13,99 млн б/с, следует из отчета ОПЕК. Однако с конца 2015 года сланцевая добыча преимущественно снижалась по причине низких цен на нефть и сокращения инвестиций. Минимум был зафиксирован в октябре 2016 года – тогда в сутки добывали 4,46 млн баррелей сланцевой нефти. С майского пика прошлого года снижение составило около 21%.
	Как уже упоминалось, 2016 год начался в условиях глобального перенасыщения рынка нефти. Помимо США, существенный вклад внесла Саудовская Аравия, увеличив добычу на 4,5% за 2015 год, а также Ирак (+20,4% за 2015 год). Россия в 2015 году побила исторический рекорд по суточной добыче нефти (+1,6% по итогам года). В этом году страны продолжили наращивать добычу. По подсчетам агентства Reuters, в ноябре добыча ОПЕК выросла до новых максимумов (+370 тыс. б/с до 34,19 млн б/с).
     За пару дней до новых минимумов по нефти, а именно 16 января, мировые державы отменили экономические санкции против Ирана в обмен на обязательство Тегерана соблюдать договоренности об ограничении ядерной программы.
     Рынок не зря был обеспокоен возвращением Ирана. Тегеран после снятия санкций обещал нарастить экспорт на 500 тыс. б/с в течение нескольких недель и достиг своей цели. В дальнейшем добыча и экспорт нефти стремительно увеличивались. Уже через два месяца Тегеран вывозил на 900 тыс. б/с больше – 2,2 млн б/с. Если в 2015 году Иран добывал в среднем 2,8 млн б/с, по подсчетам ОПЕК, то в середине апреля иранские власти объявили, что объем добычи нефти в стране достиг 3,5 млн б/с. А всего после отмены ограничений производство выросло уже на 30%, до 3,7 млн б/с в ноябре 2016 года.
     Члены ОПЕК на заседании 30 ноября договорились о снижении производства нефти на 1,2 млн б/с (от уровня добычи в октябре) до 32,5 млн б/с начиная с 1 января 2017 года. Соглашение заключено на полгода с возможность пролонгации еще на шесть месяцев. Основную ношу на себя взяла Саудовская Аравия, согласившаяся сократить добычу сразу на 486 тыс. б/с до 10,058 млн б/с. В то время как Ирану разрешили нарастить добычу на 90 тыс. б/с. Ливия и Нигерия не присоединились к соглашению – для них также сделано исключение.
     Позже к членам картеля присоединилось еще 11 стран, не входящих в организацию. В общей сумме они снизят добычу на 558 тыс. б/с. Из них 300 тыс. б/с сокращения берет на себя Россия, еще 100 тыс. б/с Мексика.
     После достижения компромисса цены на нефть заметно выросли. Однако эксперты по-прежнему полны сомнений по поводу фактических действий нефтедобытчиков и исполнения взятых ими обязательств. Кроме того, рост цены выше $50 за баррель может привести к восстановлению добычи в США и ряду других стран, которые не пожелали следовать картельным директивам, а решили придерживаться «рыночных» условий ценообразования.

     Рис. 1.2. Сокращение добычи нефти странами ОПЕК и вне ОПЕК2
     Недавнее оживление экономической активности в совокупности с улучшением конъюнктуры на рынке нефти должно привести к росту мировой экономики в 3,1% в 2017 году с 2,9% в 2016-ом, следует из декабрьского отчета ОПЕК. В 2017 году экономики развитых стран должны вырасти на 1,7%, так же как и в 2016 году. Россия и Бразилия прибавят по 0,8% и 0,4% в 2017 году после двух лет рецессии. Китай и Индия немного замедлят темпы роста – 6,2% и 7,1% соответственно, по сравнению с 6,7% и 7,5% в 2016 году.
     Как пишет EIA, высокий спрос на нефть поддержат сильные экономические данные. ВВП США в третьем квартале 2016 года вырос на 3,5%. Кроме того, индексы деловой активности PMI ведущих развитых и развивающихся стран сигнализируют о расширении промышленного сектора. Прежде всего, речь идет о США, Еврозоне, Китае и Индии. Рост производства в свою очередь ведет к увеличению потреблению топлива.
     Мировой спрос на нефть по итогам 2016 года вырос на 1,24 млн б/с до 94,41 млн б/с (+1,3%), следует из отчета ОПЕК. В Китае в этом году отмечается стабильно высокий спрос на нефть, хотя его темпы роста замедляются. В Латинской Америке и на Ближнем востоке спрос был ниже ожиданий. Подвело замедление экономического роста, а также высокое потребление альтернативных видов топлива.
2. Статистический анализ сезонных колебаний цен на нефть
     В таблице 2.1 приведены квартальные данные о ценах на баррель нефти марки Brent (расчитаны как средние значения на основе приложения А).
     Таблица 2.1
     Квартальные данные о ценах на баррель нефти марки Brent за 2014 – 2016 года, долл.
?К?в?а?рт?а?л
?До?л?л?а?ро?в з?а б?а?р?ре?л?ь
1 кв. 2014
108.20
2 кв. 2014
110.71
3 кв. 2014
101.91
4 кв. 2014
71.98
1 кв. 2015
55.40
2 кв. 2015
63.43
3 кв. 2015
51.66
4 кв. 2015
43.60
1 кв. 2016
36.45
2 кв. 2016
49.18
3 кв. 2016
46.19
4 кв. 2016
51.64
     

     Рис. 2.1. Динамика цен на нефть марки Brent в 2014 - 2016гг.
     На основании графика можно сделать предварительный вывод о наличии тренда и сезонной составляющей.
     Коэффициент корреляции между уровнями исходного ряда y(t) и уровнями этого ряда, сдвинутыми на s шагов y(t-s) называется коэффициентом автокорреляции временного ряда порядка s и обозначается r(s).
     Для вычисления коэффициентов автокорреляции используем формулу Ексель: КОРРЕЛ.

     В результате получим,
s
1
2
3
4
5
r(s)
1.0000
1.0000
0.7740
0.4754
0.4027
     
     График зависимости r(s) называется коррелограммой. Построим коррелограмму ( рис. 2.2) 

     Рис. 2.2. Коррелограмма цен на нефть марки Brent
     Как видим график фиксирует также определенные сезонные колебания нефти.
     Проверим наличие тренда критерием Кокса-Стюарта и Вальда-Волфовитца
     Критерий Кокса-Стюарта. Разбиваем временной ряд на три части3:
      n = n1 + n2 + n3, таких, что n1 = n3 = 4
     Вычисляем разности всех наблюдений с одинаковыми номерами из третьей и первой частей и фиксируем их знаки (табл. 2.2)
     Таблица 2.2
     Критерий Кокса – Стюарта
Квартал
Первая часть
Третья часть
Разница
Знак
1
108.200
36.450
-71.750
-
2
110.710
49.180
-61.530
-
3
101.910
46.190
-55.720
-
4
71.980
51.640
-20.340
-
     
     Получим, S = max(n+;n-) = 4
     В нашем случае имеем убывающий тренд, так как n->n+.
     Критерий Вальда-Волфовитца. В критерии рядов рассматриваются знаки отклонений yt от медианы. Если yt?ymed, то ставится знак плюс, иначе минус.
     Медиану определим при помощи функции МЕДИАНА:

     Рассчитаем статистику:
     
     
     Если, 
     где k – количество рядов, то гипотеза о наличии тренда отвергается
     В нашем случае: 
     Т.е. гипотезу о наличии тренда по критерию знаков мы принимаем.
     В результате изучения исходных данных можно сделать вывод об аддитивной модели временного ряда.
     Общий вид аддитивной модели следующий4: 
     Y = T + S + E 
     Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой (T), сезонной (S) и случайной (E) компонент. 
     Таблица 2.3
     Оценка сезонной компоненты
t
yt
Скользящая средняя
Центрированная
Сезонная компонента
1
108.200
-
-
-
2
110.710
98.200
-
-
3
101.910
85.000
91.600
10.310
4
71.980
73.180
79.090
-7.110
5
55.400
60.618
66.899
-11.499
6
63.430
53.523
57.070
6.360
7
51.660
48.785
51.154
0.506
8
43.600
45.223
47.004
-3.404
9
36.450
43.855
44.539
-8.089
10
49.180
45.865
44.860
4.320
11
46.190
-
-
-
12
51.640
-
-
-
     Про?ведем выравнивание исхо?дных уро?вней ряда мето?до?м ско?льзящей средней. Испо?льзуем эти о?ценки для расчета значений сезо?нно?й ко?мпо?ненты S. Для это?го? найдем средние за каждый квартал (по? всем го?дам) о?ценки сезо?нно?й ко?мпо?ненты Si. В мо?делях с сезо?нно?й ко?мпо?ненто?й о?бычно? предпо?лагается, что? сезо?нные во?здействия за перио?д взаимо?по?гашаются. В аддитивно?й мо?дели это? выражается в то?м, что? сумма значений сезо?нно?й ко?мпо?ненты по? всем кварталам до?лжна быть равна нулю.
     Таблица 2.4
     Скорректированная сезонная компонента
?По?к?аз?ате?л?и
1
2
3
4
1
 
 
10.310
-7.110
2
-11.499
6.360
0.506
-3.404
3
-8.089
4.320
 
 
?Все?го з?а ?пе?р?ио?д
-19.588
10.680
10.816
-10.514
С?ре?д?н?я?я о?це?н?к?а сезо?н?но?й ?ко?м?по?не?нт?ы
-9.794
5.340
5.408
-5.257
С?ко?р?ре?кт?и?ро?в?а?н?н?а?я сезо?н?н?а?я ?ко?м?по?не?нт?а, Si
-8.718
6.416
6.484
-4.181
     
     Для данной модели имеем:  -8,718 + 6,416 + 6,484 - 4,181 = -4,302
     Корректирующий коэффициент: k=-4,302/4 = -1,076 
     Исключим влияние сезонной компоненты, вычитая ее значение из каждого уровня исходного временного ряда. Получим величины T + E = Y - S.
     Эти значения рассчитываются за каждый момент времени и содержат только тенденцию и случайную компоненту. 
     Таблица 2.5
     Расчет тенденции и сезонной компоненты
t
yt
Si
yt - Si
T
T + Si
E = yt - (T + Si)
E2
(yi-ycp)2
1
108.200
-8.718
116.918
101.205
92.487
15.713
246.905
1792.464
2
110.710
6.416
104.294
94.779
101.195
9.515
90.542
2011.298
3
101.910
6.484
95.426
88.353
94.837
7.073
50.029
1299.422
4
71.980
-4.181
76.161
81.927
77.746
-5.766
33.247
37.424
5
55.400
-8.718
64.118
75.501
66.783
-11.383
129.578
109.464
6
63.430
6.416
57.014
69.075
75.491
-12.061
145.469
5.917
7
51.660
6.484
45.176
62.650
69.133
-17.473
305.316
201.711
8
43.600
-4.181
47.781
56.224
52.042
-8.442
71.274
495.619
9
36.450
-8.718
45.168
49.798
41.080
-4.630
21.434
865.095
10
49.180
6.416
42.764
43.372
49.787
-0.607
0.369
278.306
11
46.190
6.484
39.706
36.946
43.430
2.760
7.619
387.007
12
51.640
-4.181
55.821
30.520
26.339
25.301
640.150
202.280
?Все?го
790.350
 
 
 
 
 
1741.931
7686.007
     
     Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов:
     Таблица 2.6
     Расчет параметров тренда
x
y
x2
y2
x • y
y(x)
(yi-ycp)2
(y-y(x))2
1
116.918
1
13669.848
116.918
101.205
2606.677
246.905
2
104.294
4
10877.317
208.589
94.779
1477.009
90.542
3
95.426
9
9106.169
286.279
88.353
874.015
50.029
4
76.161
16
5800.536
304.645
81.927
106.064
33.247
5
64.118
25
4111.134
320.591
75.501
3.043
129.578
6
57.014
36
3250.639
342.086
69.075
78.289
145.469
7
45.176
49
2040.894
316.234
62.650
427.921
305.316
8
47.781
64
2283.048
382.250
56.224
326.932
71.274
9
45.168
81
2040.160
406.513
49.798
428.257
21.434
10
42.764
100
1828.792
427.644
43.372
533.523
0.369
11
39.706
121
1576.586
436.769
36.946
684.149
7.619
12
55.821
144
3116.012
669.855
30.520
100.827
640.150
?Все?го
790.350
650.000
59701.134
4218.372
790.350
7646.707
1741.931
     Система уравнений МНК5: 
     a0n + a1?t = ?y 
     a0?t + a1?t2 = ?y•t 
     Для наших данных система уравнений имеет вид: 
     12a0 + 78a1 = 790,350 
     78a0 + 650a1  = 4218,372 
     Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение.
     Получаем a0 = 107,631, a1 = -6,426
     Определим компоненту T данной модели. Для этого проведем аналитическое выравнивание ряда (T + E) с помощью линейного тренда. 
     Результаты аналитического выравнивания следующие: 
     T = 107,631 – 6,426 
     Среднее значение:
      долл.
     Для оценки качества построенной модели применим сумму квадратов полученных абсолютных ошибок:
     
     Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 77,34% общей вариации уровней временного ряда. 
     Проверка адекватности модели данным наблюдения. 
     
     где m - количество факторов в уравнении тренда (m=1). 
     Критическое значение для уровня значимости 0,01: Fkp = 12,82
     Поскольку F > Fkp, то уравнение статистически  значимо с вероятностью 0,99.
3. Корреляционно-регрессионный анализ зависимости цен на нефть от уровня ее спроса и предложения
     В таблице 3.1 приведены данные о балансе спроса и предложения нефти на мировых рынках за 2014 - 2016гг.
     Таблица 3.1
     Динамика баланса спроса и предложения нефти и цен на нефть марки Brent на мировых рынках за 2014 - 2016гг, млн. барр./день
Квартал
Цена на нефть, долл./баррель
Баланс, млн. барр. в день
1 кв. 2014
108.200
0.300
2 кв. 2014
110.710
-0.570
3 кв. 2014
101.910
-0.850
4 кв. 2014
71.980
-1.250
1 кв. 2015
55.400
-1.200
2 кв. 2015
63.430
-2.000
3 кв. 2015
51.660
-1.140
4 кв. 2015
43.600
-1.740
1 кв. 2016
36.450
-1.150
2 кв. 2016
49.180
-0.250
3 кв. 2016
46.190
-0.290
4 кв. 2016
51.640
-0.230
     Для изучения зависимости цены на нефть (результативный признак – у) от баланса спроса и предложения (факторный признак – х) построим поле корреляции (рис. 3.1). 
     
     Рис. 3.1. Поле корреляции 
     По диаграмме рассеивания можно судить о наличии линейной, прямой связи между ценой на нефть и балансом между ее спросом и предложением.
     Оценим тесноту парной корреляционной связи между показателями с помощью коэффициента корреляции.
     Составим таблицу для расчета коэффициента корреляции (табл. 3.2).
     Таблица 3.2
     Оценка тесноты парной корреляционной связи между ценой на нефть и балансом ее спроса и предложения
?Пе?р?ио?д
х
y
 
 
 
 

1 ?к?в. 2013
0.300
108.200
1.206
1.454
25.373
643.764
30.595
2 ?к?в. 2013
-0.570
110.710
1.196
1.430
16.023
256.721
19.160
3 ?к?в. 2013
-0.850
101.910
1.876
3.519
22.883
523.609
42.924
4 ?к?в. 2013
-1.250
71.980
2.056
4.226
23.773
565.132
48.872
1 ?к?в. 2014
-1.200
55.400
0.486
0.236
21.333
455.076
10.364
2 ?к?в. 2014
-2.000
63.430
-0.334
0.112
23.843
568.465
-7.967
3 ?к?в. 2014
-1.140
51.660
-0.094
0.009
15.043
226.277
-1.417
4 ?к?в. 2014
-1.740
43.600
-0.494
0.244
-14.888
221.638
7.357
1 ?к?в. 2015
-1.150
36.450
-0.774
0.599
-31.468
990.204
24.361
2 ?к?в. 2015
-0.250
49.180
-2.284
5.217
-23.438
549.316
53.535
3 ?к?в. 2015
-0.290
46.190
-1.674
2.803
-35.208
1239.568
58.943
4 ?к?в. 2015
-0.230
51.640
-1.164
1.355
-43.268
1872.077
50.371
?Все?го
-10.370
790.350
0.000
21.205
0.000
8111.844
337.098
С?ре?д?нее
-0.864
65.863
0.000
1.767
0.000
675.987
28.092
     
     Линейный коэффициент корреляции вычисляется по формуле6:
     		
     Получим,
     
     По шкале Чеддока коэффициент корреляции указывает на высокую зависимость цены на нефть от баланса ее спроса и предложения.
     Определим параметры парной линейной регрессионной модели вида7: 
     . 
     Параметры линейного уравнения парной регрессии определяются по формулам:
     .		
     Представим вычисления в таблице 3.3.
     Таблица 3.3
     Оценка параметров линейной регрессии между ценой на нефть и блансом ее предложения и спроса
?Пе?р?ио?д
х
y
х2
yx
1 ?к?в. 2013
0.300
108.200
0.090
32.460
2 ?к?в. 2013
-0.570
110.710
0.325
-63.105
3 ?к?в. 2013
-0.850
101.910
0.723
-86.624
4 ?к?в. 2013
-1.250
71.980
1.563
-89.975
1 ?к?в. 2014
-1.200
55.400
1.440
-66.480
2 ?к?в. 2014
-2.000
63.430
4.000
-126.860
3 ?к?в. 2014
-1.140
51.660
1.300
-58.892
4 ?к?в. 2014
-1.740
43.600
3.028
-75.864
1 ?к?в. 2015
-1.150
36.450
1.322
-41.917
2 ?к?в. 2015
-0.250
49.180
0.063
-12.295
3 ?к?в. 2015
-0.290
46.190
0.084
-13.395
4 ?к?в. 2015
-0.230
51.640
0.053
-11.877
?Все?го
-10.370
790.350
13.989
-614.824
     
     Находим параметры уравнения регрессии :
      
     Получим следующее уравнение регрессии: 
     
     Таким образом, с превышением спроса на нефть над ее предложением на 1 млн. барр./в день  цена на нефть повышается на 13,559 долл.
     Коэффициент детерминации R2= 0,81282 = 0,6606 фиксирует, что цена на нефть на 66,06 % зависит от баланса ее предложения и на 33,94% - от факторов, нами не учтенных.

     Рис. 3.2. Эмпирические данные и линия регрессии
     Рассчитаем F-статистику:
     
     Для степеней свободы  и уровня значимости  найдем критическое значение 12,826. Так как, , то модель, с вероятностью 0,99 можно считать адекватной.
4. Перспективы мирового рынка нефти в 2017 году
     По прогнозам ОПЕК, в 2017 году мировое потребление нефти должно вырасти на 1,15 мл б/с до 95,56 млн б/с (+1,2%). Среди развитых стран темп роста спроса повысится на американском континенте, останется стабильным в Европе и продолжит снижаться в Азии. Развивающиеся страны предположительно увеличат свои аппетиты в условиях экономического роста8.
     По расчетам ОПЕК, предложение нефти за пределами картеля в этом году должно сократиться на 0,78 млн б/с до 56,2 млн б/с. Снижение отмечается в США, Китае, Мексике, Колумбии и развитых европейских странах. Противоположная тенденция в России, Бразилии, Конго и Великобритании.
     Но уже в 2017 году ожидается рост предложения нефти странами вне-ОПЕК, на 0,3 млн б/с до 56,5 млн б/с. Хотя ранее в июле прогнозировалось снижение на 0,11 млн б/с. Но это было до сделки нефтедобывающих стран по сокращению добычи. Прогноз был повышен вслед за ожиданиями более высокой цены на нефть в 2017 году. Основные «виновники» увеличения предложения нефти вне-ОПЕК – Бразилия (+0,25 млн б/с), Казахстан (+0,21 млн б/с) и Канада (+0,17 млн б/с). В то же время Мексика, США, Китай, Колумбия и Азербайджан, напротив, будут поставлять меньше.
     Учитывая соглашение нефтедобывающих стран, EIA прогнозирует добычу ОПЕК в первом квартале 2017 года на уровне 32,8 млн б/с. Отклонение от намеченных 32,5 млн б/с связано с добычей в Индонезии, Ливии и Нигерии, которые не присоединились к соглашению. Во втором и третьем квартале 2017 года добыча ОПЕК будет расти – до 33,13 и 33,34 млн б/с соответственно. В 4 квартале ожидается откат до 33,29 млн б/с. Ожидаемый среднегодовой уровень на 2017 год - 33,2 млн б/с.
     Учитывая оценки и прогнозы ОПЕК и EIA, в центре внимания тенденция по сокращению переизбытка нефти на мировом рынке. В третьем квартале 2016 года мировое производство превышало спрос всего на 0,2 млн б/с, против 2,3 млн б/с в 1 квартале 2015 года. Но уже с 4 квартала 2016 года профицит вновь должен начать расти. В первом квартале 2017 года, несмотря на договоренности о сокращении добычи, переизбыток прогнозируется на уровне 1,2 млн б/с, но уже преимущественно за счет снижения спроса. При этом предложение нефти на мировом рынке ожидается стабильным в первые три квартала следующего года. Ситуация может улучшиться во втором полугодии вслед за восстановлением спроса. В 3 квартале 2017 года даже ожидается недопроизводство нефти на мировом рынке, что в теории приведет к снижению совокупных запасов.
     Оценка ОПЕК также предполагает возникновение дефицита мировом рынке во втором полугодии 2017 года до 930 тыс. б/с. Однако добыча странами ОПЕК не должна превышать оговоренных 32,5 млн б/с. Таким образом, в условиях сотрудничества стран по сокращению добычи нефти, в ОПЕК ожидают ускорение истощения мировых запасов нефти.
     По последним расчетам, учитывающим соглашение стран по снижению добычи, EIA прогнозирует среднегодовую стоимость нефти Brent в 2017 году на уровне $52 за баррель ($43 в 2016), WTI - $51 за баррель. Ориентир по Brent на первую половину 2017 года - $50, на вторую половину - $559.
     Основным риском для вышеуказанных прогнозов является банальное несоблюдение договоренностей о сокращении добычи участниками соглашения. Здесь мнения экспертов разняться, некоторые настроены более скептично, некоторые, наоборот, не ожидают существенных нарушений. В целом, сомнения вызваны возможными техническими сложностями сокращения добычи, вопросом неэффективного контроля нефтедобычи и конкурентной борьбой за долю на рынке. Какая-либо ответственность за нарушение договоренностей не предусмотрена. Получается, весь план может рухнуть из-за одного «мошенника». В этом случае, остальные перейдут на прежний режим работы, рынок нефти обрушится, а доверие к подобным сделкам будет надолго подорвано. Или же, исходя из логичных правил простой теории игр, все согласятся с выходом одного члена, чтобы сохранить пакт? Это дискуссионный вопрос, который вполне может встать в 2017 году.
     Восстановление цены на нефть уже привело к стабилизации и даже незначительному увеличению сланцевой добычи в США. В ноябре производство выросло до 4,518 млн б/с с 4,459 млн б/с в октябре. По оценке EIA, рост добычи продолжится в декабре и в январе следующего года – до 4,54 млн б/с и 4,542 млн б/с соответственно.
      Общая добыча нефти также продолжает увеличиваться в течение многих последних недель. В целом, при нефти свыше $55 нефтедобыча на большинстве сланцевых месторождений США является прибыльной.
     Согласно последнему прогнозу от EIA, добыча нефти в США в 2017 году упадет до 8,8 млн б/с с 8,9 млн б/с в 2016 и 9,4 млн б/с в 2015. Однако при текущих ценах на нефть производство в США может быть более устойчивым, чем ожидалось ранее, сообщает EIA в своем декабрьском отчете. Улучшение финансовых результатов нефтяных компаний может способствовать притоку инвестиций и наращиванию добычи в 2017 году, особенно если цены на нефть продолжат расти.
     В 3 квартале 2016 года группа нефтедобытчиков впервые с конца 2014 года отчиталась о получении квартальной прибыли. Всего 91 компания заработала $2,3 млрд при средней стоимости Brent $47 за баррель. Отчасти, такой результат вызван снижением затрат нефтедобытчиков. За тот же период прошлого года все было намного хуже – $54,1 млрд убытков при средней цене $51 за баррель.
     Тем временем в США продолжается восстановление активности в бурении. По состоянию на 23 декабря, количество активных буровых установок увеличилось до 523 единиц, самого высокого уровня с декабря 2015 года, сообщает Baker Hughes. Рост продолжается восьмую неделю подряд. В целом, восстановление идет уже седьмой месяц. Всего с майского минимума в 316 единиц количество буровых установок увеличилось уже на 65%.
     В качестве позитивного фактора для американской нефтяной индустрии можно отметить и победу Дональда Трампа, который в предвыборной программе пообещал превратить США в энергетически независимую державу. Таким образом, в перспективе можно ожидать различные послабления для американских нефтегазовых корпораций.
	Ливия, несмотря на членство в ОПЕК, не приняла участие в сделке по сокращению добычи. Власти государства, напротив, заявили о готовности в скором времени возобновить добычу на двух крупнейших месторождениях страны – Шарара и Эль-Фил. Таким образом, общий объем производства нефти в Ливии может вырасти с 600 тыс. до 965 тыс. баррелей в сутки. Оба месторождения были закрыты в течение более 1,5 лет. Восстановление добычи стало возможно после того, как ливийская государственная нефтекомпания National Oil Corp. договорилась с повстанцами, блокировавшими трубопроводы.
     
Заключение
     На смену периоду низких мировых цен на нефть пришли 2000-е годы с фантастически благоприятной ценовой конъюнктурой. Цены выросли многократно, достигнув пика 3 июля 2008 года — почти 144 доллара США за баррель. Потом, в конце 2008 — начала 2009 годов было кратковременное обвальное (3-х кратное) снижение мировых цен на нефть, но уже с весны 2009 года начался их уверенный рост до уровня примерно 120 долларов США за баррель.
     Однако со второй половины 2014 года мировые цены на нефть начали снижаться, и к середине 2015 года стало очевидным, что быстрого отскока вверх не получится. В конце августа 2015 года цены на нефть вплотную приблизились к отметке 40 долларов США за баррель.
     Вывод о том, что мировая экономика вступила в 2015 году в суперцикл низких мировых цен на нефть, подкрепляется следующим:
     1) в США были успешно реализованы перспективы «сланцевой революции», что позволило им значительным образом снизить потребности в импорте нефти;
     2) OPEC перестал быть единственным глобальным игроком на мировом нефтяном рынке, способным воздействовать на уровень цен с помощью установления соответствующих квот на добычу нефти;
     3) Китай, на долю которого в последние годы приходилось 2/3 мирового прироста спроса на нефть, стал явно испытывать экономические трудности, что замедлило темпы его экономического роста и будет оказывать понижательное воздействие на мировые цены на нефть;
     4) снятие многолетних экономических санкций с Ирана, ставшее возможным с урегулированием иранской ядерной проблемы в 2015 году, означает выход этой страны на мировой рынок со значительными объемами своей нефти;
     5) повышение ставок Федеральной резервной системы, которое должно состояться осенью 2015 года — в начале 2016 года, означает удорожание доллара США и практически автоматическое удешевление нефти, цены на которую номинируются в американских долларах;
     6) становящееся все более реальным снятие США законодательного запрета на экспорт американской нефти и пр.
     Таким образом, сформировался целый ряд факторов не только разового, краткосрочного воздействия, но и тех, которые будут оказывать определяющее воздействие на уровень мировых цен на нефть в течение длительного периода в сторону его понижения.
     В работе был проведен анализ сезонности цен на нефть марки Brent. Так анализ коррелограммы указал на наличие временной зависимости выручки от реализации. Наличие тренда также было подтверждено критериями Кокса-Стюарта, Вальда-Волфовитца. 
     При общем анализе было принято решение построить аддитивную модель временного ряда. В работе была выделена сезонная и трендовая компоненты. Коэффициент детерминации оказался равным 0,7734. Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 77,34% общей вариации уровней временного ряда. Проверка тренда на адекватность по F-критерию Фишера доказала его значимость с вероятностью 0,99. 
     Также в работе был проведен корреляционно-регрессионный анализ зависимости цен на нефть от объемов ее спроса и предложения на мировом рынке. Так на основании поля корреляции был сделан вывод о наличии линейной, прямой связи между ценой на нефть и балансом между ее спросом и предложением. Рассчитанный коэффициент корреляции r = 0,8128 указал на высокую зависимость цены на нефть от баланса ее спроса и предложения. В работе было рассчитано уравнение линейной регрессии. Можно сделать вывод, что с превышением спроса на нефть над ее предложением на 1 млн. барр./в день  цена на нефть повышается на 13,559 долл. А коэффициент детерминации указал на то, цена на нефть на 66,06 % зависит от баланса ее предложения и на 33,94% - от факторов, нами не учтенных. Критерий Фишера зафиксировал адекватность полученной модели с вероятностью 0,99. 
     Что касается перспектив, нельзя не отметить позитивный эффект от первого с 2008 года соглашения нефтедобывающих стран о сокращении добычи. Общий объем снижения в 1,758 млн б/с кажется адекватным в текущих условиях и поспособствует стабилизации рынка в 2017 году. Если все «пойдет по плану», то цены на нефть продолжат восстанавливаться, а во втором полугодии на рынке даже может образоваться дефицит. При этом в текущие оценки уже включены такие риски как замедление темпов роста спроса в Китае, а также несколько больший уровень добычи ОПЕК, в частности из-за Ливии.
     Наиболее серьезный урон рынку нефти в теории может оказать нарушение договоренностей о сокращении добычи. Эксперты сомневаются в честности некоторых участников сделки в условиях конкурентной борьбы за долю рынка и при отсутствии каких-либо санкций за нарушения. Вопросы вызывают и технические аспекты сокращения добычи, а также эффективность контроля за соблюдение договоренностей. Да, создается специальный комитет по мониторингу, однако он будет однозначно заинтересован в том, чтобы публиковать данные об отсутствии каких-либо нарушений, даже если таковые будут иметь место.
     Кроме того, инвесторы будут тщательным образом следить за добычей в США. Здесь также может появиться повод для беспокойства в виде дальнейшего восстановления сланц.......................