PDF (Rus)
Открытый доступ
Только для подписчиков
Анализ экспертных и официальных прогнозов цен на нефть
Аннотация
В работе изучаются факторы формирования прогнозов цен на нефть ведущих экспертных и официальных организаций. Показано, что прогнозы всех организаций учитывают как фундаментальные факторы нефтяного рынка, так и текущую конъюнктуру, но придают им разную значимость. Выявлена нелинейная зависимость точности прогнозов от горизонта: наибольшую ошибку имеют прогнозы на 6-8 лет, что можно объяснить противоречием между линейным характером прогнозов и циклической динамикой цен на нефть, наблюдаемой в течение последнего полувека. Продемонстрировано, что на кратко- и среднесрочном горизонтах прогнозы Минэкономразвития занимают медианное положение по точности, а лидирует здесь Американское энергетическое агентство.
Об авторах
Е. Т. Гурвич
Экономическая экспертная группа (ЭЭГ); Научно-исследовательский финансовый институт (НИФИ) Министерства финансов РФ
Россия
к. физ.-мат. н., руководитель Экономической экспертной группы (ЭЭГ), руководитель Центра бюджетного анализа и прогнозирования Научно-исследовательского финансового института (НИФИ) Министерства финансов РФ (Москва)
Россия
к. физ.-мат. н., руководитель Экономической экспертной группы (ЭЭГ), руководитель Центра бюджетного анализа и прогнозирования Научно-исследовательского финансового института (НИФИ) Министерства финансов РФ (Москва)
И. В. Прилепский
Экономическая экспертная группа (ЭЭГ); Научно-исследовательский финансовый институт (НИФИ) Министерства финансов РФ
Россия
к. физ.-мат. н., руководитель направления «Международная экономика» ЭЭГ, старший научный сотрудник НИФИ (Москва)
Россия
к. физ.-мат. н., руководитель направления «Международная экономика» ЭЭГ, старший научный сотрудник НИФИ (Москва)
Список литературы
1. Балаев А. (2017). Факторный анализ доходов российской бюджетной системы // Экономическая политика. № 3. С. 8-37
2. Балаев А., Гурвич Е., Прилепский И., Суслина А. (2014). Влияние цен на нефть и обменного курса на доходы бюджетной системы // Финансовый журнал. № 1. С. 5-17
3. Гурвич Е. (2006). Насколько точны макроэкономические и бюджетные прогнозы? // Вопросы экономики. № 9. С. 4-20
4. Гурвич Е., Беляков И., Прилепский И. (2015). Нефтяной суперцикл и бюджетная политика // Вопросы экономики. № 9. С. 5-30
5. Ahrens W., Sharma V. (1997) Trends in natural resource commodity prices: Deterministic or stochastic? Journal of Environmental Economics and Management, Vol. 33, No. 1, pp. 59-74.
6. Alquist R., Kilian L. (2010). What do we learn from the price of crude oil futures? Journal of Applied Econometrics, Vol. 25, pp. 539-573.
7. Arezki R., Jakab Z., Laxton D., Matsumoto A., Nurbekyan A., Wang H., Yao J. (2017). Oil prices and the global economy. IMF Working Paper, No. 17/15.
8. Baumeister C., Kilian L. (2015). Forecasting the real price of oil in a changing world: A forecast combination approach. Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 33, No. 3, pp. 338-351.
9. Bernard J. T., Khalaf L., Kichian M., Yelou C. (2015a). Oil price forecasts for the long-term: Expert outlooks, models, or both? University of Ottawa Center for Research on the economics of the Environment, Agri-food, Transports and Energy Working Paper, No. 3.
10. Bernard J. T., Khalaf L., Kichian M., McMahon S. (2015b). The convenience yield and the informational content of the oil futures price. Energy Economics, Vol. 36, pp. 29-46.
11. Caldara D., Cavallo M., Iacoviello M. (2016). Oil price elasticities and oil price fluctuations. FRB International Finance Discussion Paper, No. 1173.
12. Cashin P., McDermott C. J. (2002). The long-run behavior of commodity prices: Small trends and big variability. IMF Staff Papers, Vol. 49, No. 2, pp. 175-199.
13. Diebold F. X., Mariano R.S. (1995). Comparing predictive accuracy. Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 13, pp. 253-263.
14. Dvir E., Rogoff K. S. (2009). Three epochs of oil. NBER Working Paper, No. 14927.
15. EIA (2014). International energy module of the national energy modeling system: Model documentation 2014. Wash.
16. Harvey D., Leybourne S., Newbold P. (1997). Testing the equality of prediction mean squared errors. International Journal of Forecasting, Vol. 13, pp. 281-291.
17. Holden K., Peel D. A. (1990). On testing for unbiasedness and efficiency of forecasts. The Manchester School of Economic & Social Studies, Vol. 58, No. 2, pp. 120-127.
18. IEA (2016). World energy outlook. Paris. Kesicki F. (2010). The third oil price surge - What’s different this time? Energy Policy, Vol. 38, No. 3, pp. 1596-1606.
19. Krichene N. (2008). Crude oil prices: Trends and forecast. IMF Working Paper, No. 08/133.
20. Manescu C., Van Robays I. (2014). Forecasting the Brent oil price: Addressing timevariation in forecast performance. ECB Working Paper Series, No. 1735.
21. Olsen R. A. (1996). Implications of herding behavior for earnings estimation, risk assessment, and stock returns. Financial Analysts Journal, Vol. 52, No. 4, pp. 37-41.
22. Pierdzioch C., Rülke J.-C., Stadtmann G. (2010). New evidence of anti-herding of oilprice forecasters. WHU Working Paper, No. 10/04.
23. Sanders D. R., Manfredo M. R., Boris K. (2009). Evaluating information in multiplehorizon forecasts: The DOE’s energy price forecasts. Energy Economics, Vol. 31, pp. 189-196.
24. Zhang J.-L., Zhang Y.-J., Zhang L. (2015). A novel hybrid method for crude oil price forecasting. Energy Economics, Vol. 49, pp. 649-659.
Для цитирования:
Гурвич Е.Т., Прилепский И.В. Анализ экспертных и официальных прогнозов цен на нефть. Вопросы экономики. 2018;(4):26-48. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-4-26-48
For citation:
Gurvich E.T., Prilepskiy I.V. Analysis of expert and official oil price forecasts. Voprosy Ekonomiki. 2018;(4):26-48. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-4-26-48
Просмотров: 93
Послать статью по эл. почте 