ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН ПРИРОДНОГО ГАЗА НА СПОТОВЫХ РЫНКАХ НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИОННЫХ И СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ (НА ПРИМЕРЕ ЕВРОПЕЙСКОГО СПОТОВОГО ГАЗОВОГО РЫНКА TTF)

Критерии качества моделей прогнозирования цен на природный газ

Исходными данными для построения регрессионных и стохастических моделей прогнозирования цен на энергоносители являются ретроспективные среднемесячные цены на газ на спотовом рынке TTF(с момента начала торговли газом), а также данные по основным фундаментальным факторам влияния. В ходе проведенного в ООО «НИИгазэкономика» исследования были выявлены следующие основные фундаментальные факторы влияния:

• цены на нефть сорта Brent (влияние через цены долгосрочных

контрактов на поставку газа, сдерживающих рост (снижение)

спотовых цен);

  • • объемы импорта газа в Европу (страны ОЭСР);
  • • объемы потребления газа в Европе (страны ОЭСР).

К выбранным критериям качества рассматриваемых моделей прогнозирования цен на нефть и природный газ относятся:

  • 1) приемлемая объясняющая способность модели. Принятое в целях исследования минимальное значение коэффициента детерминации составляет 0,6;
  • 2) среднеквадратическая ошибка прогноза. Ретроспективные данные по среднемесячным ценам на нефть (с 1989 г.) и природный газ (с момента торговли газом на спотовых площадках) по 2011 г. включительно использовались для подгонки параметров исследуемых моделей. Ретроспективные данные по ценам на энергоносители в период 2012—2013 гг. использовались для выбора вида регрессионной модели по критерию минимизации среднеквадратической ошибки за данный период;
  • 3) подтверждение гипотезы о независимости и нормальном распределении остатков модели (для проверки качества стохастической модели).

Выбор регрессионной модели с меньшей степенью п происходил по следующему правилу: «При уровне значимости 5% наблюдается статистическая незначимость между регрессионными моделями со степенями «ии+1».

Структура модели долгосрочного прогнозирования коридоров изменения цен на природный газ

Для декомпозиции ряда цен на природный газ на трендовый и случайный компоненты авторами применен метод скользящих средних.

Результаты проведенного исследования показали целесообразность использования двухкомпонентной структуры модели на основе метода мультипликативного разложения ценового ряда. На рис. 6.2 представлена структура модели прогнозирования цен природного газа на TTF.

Трендовый компонент ряда цен образуется под влиянием фундаментальных факторов спроса и предложения. Случайный компонент такого ряда объясняется отклонениями от тренда под воздействием прочих, в том числе финансовых и геополитических, факторов.

Двухкомпонентная структура модели прогнозирования цен природного газа на TTF

Рис. 6.2. Двухкомпонентная структура модели прогнозирования цен природного газа на TTF

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >