Моделирование и прогнозирование волатильности фьючерсов на нефть
Напротив, было сделано относительно мало работы по моделированию и прогнозированию волатильности цен на нефтяные фьючерсы. Это досадно, учитывая важность нефти для наших экономик. Более того, нельзя сделать вывод, что успех или неудача определенного типа модели прогнозирования, примененной к одному рынку, переносится на другой рынок.
Прогнозирование волатильности рынков сырой нефти Моделирование и прогнозирование волатильности цен на нефть являются важными входными данными для макроэконометрических моделей, формул ценообразования опционов и моделей выбора портфеля. Например, текущие цены на сырую нефть используют современные финансовые инструменты,
Прогнозирование диапазона волатильности цен на сырое подсолнечное масло
Волатильные колебания цен на сырое подсолнечное масло стали серьезной проблемой для плантаторов, компаний-плантаторов, инвесторов и даже для перерабатывающей промышленности. Сильная волатильность цен за последние несколько лет негативно повлияла на процесс принятия решений по хеджированию и смягчению рисков.
продукция. Масличная подсолнечная промышленность вносит вклад в экспортные доходы России. Таким образом, моделирование и прогнозирование цен CPO важны для получения ценной информации относительно будущего цен CPO. Для прогнозирования ежемесячной цены на сырое подсолнечное масло использовался подход Бокса-Дженкинса [1].
СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕНЫ НА СУХОЕ ПОДСОЛНЕЧНОЕ МАСЛО
Волатильные колебания цен на сырое подсолнечное масло стали серьезной проблемой для плантаторов, компаний-плантаторов, инвесторов и даже для перерабатывающей промышленности. Сильная волатильность цен за последние несколько лет негативно повлияла на процесс принятия решений по хеджированию и смягчению рисков.
продукция. Масличная подсолнечная промышленность вносит вклад в экспортные доходы России. Таким образом, моделирование и прогнозирование цен CPO важны для получения ценной информации относительно будущего цен CPO. Для прогнозирования ежемесячной цены на сырое подсолнечное масло использовался подход Бокса-Дженкинса [1].
СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕНЫ НА СУХОЕ ПОДСОЛНЕЧНОЕ МАСЛО
Нейронная сеть (ANN). Md Nor et al, (2014) изучали прогнозирование цен на подсолнечное масло в России с использованием моделей ARIMA, нейронных сетей и систем нечеткой логики. Ahmad et al, (2014), изучали моделирование волатильности и прогнозирование цен CPO. Philbertha & Achmad (2014), изучали анализ волатильности международного CPO с использованием Arch, Arch-M и GARCH
волатильность цен на сырую нефть. Установлено несколько свойств динамики цен на сырую нефть, включая возврат к среднему, асимметрию между доходностью и волатильностью, кластеризацию волатильности и редкие сложные скачки. Они обнаружили доказательства распространения волатильности среди рынков сырой нефти, кукурузных зародышей и пшеницы после падения 2006 года.
Прогнозирование цен на сырое подсолнечное масло с использованием искусственных
Точное прогнозирование цен на сырое подсолнечное масло (CPO) особенно важно, когда инвесторы сталкиваются с постоянно растущими рисками и неопределенностями в будущем. Поэтому применимость подходов к прогнозированию цен на CPO становится предметом беспокойства. В этом исследовании использовались два подхода искусственного интеллекта, а именно искусственная нейронная сеть (ИНС) и
Связь продовольствия и энергии привлекла большое внимание политиков, практиков и академических кругов с момента кризиса цен на продовольствие во время мирового финансового кризиса 2007–2008 годов (GFC) и новых политик, направленных на увеличение производства этанола. В этой статье рассматриваются совокупный спрос и альтернативные нефтяные шоки для исследования причинно-следственной связи между сельскохозяйственной продукцией и рынками нефти.
- Могут ли нелинейные модели предсказывать волатильность рынка сырой нефти?
- Поэтому использование нелинейных моделей, таких как модели случайного леса и нейронных сетей, может повысить предсказуемость волатильности рынка сырой нефти. Наборы данных, проанализированные в ходе текущего исследования, доступны у соответствующего автора по обоснованному запросу. И в этой статье, и в работе Хэ и Чжан (2022) используется переменная CPU.
- Насколько точны прогнозы волатильности рынка сырой нефти?
- Точные прогнозы волатильности рынка сырой нефти могут помочь ей лучше определять будущие риски рынка сырой нефти, лучше распределять активы, чтобы фьючерсы на сырую нефть занимали разумную долю, и достигать более высоких экономических выгод. В этом разделе мы используем два метода для оценки экономической ценности прогнозов волатильности сырой нефти. 6
- Предсказывают ли переменные неопределенности волатильность рынка сырой нефти?
- Однако предсказательная способность этих переменных не была единогласно подтверждена. Учитывая этот влиятельный факт, наше исследование всесторонне изучает прогностическую способность переменных неопределенности в отношении совокупной волатильности сырой нефти. Весь период выборки охватывает период с января 1986 года по июнь 2021 года.
- Предсказывают ли модели сокращения волатильность рынка нефти?
- Напротив, все модели сокращения, особенно контролируемые методы машинного обучения, демонстрируют выдающуюся предсказуемость волатильности рынка нефти, которая, как правило, сильна во время рецессий в бизнесе. В частности, значительные экономические выгоды подтверждают превосходную эффективность прогнозирования нашей комплексной структуры.
- Может ли коэффициент регрессии предсказать будущую волатильность сырой нефти?
- Коэффициент регрессии θ может улавливать прогностические эффекты X на будущую волатильность сырой нефти. Нулевая гипотеза заключается в том, что X не имеет предсказательной силы (θ = 0), а альтернативная гипотеза заключается в том, что θ отличается от 0. Мы используем t-статистику Ньюи–Уэста для проверки нулевой гипотезы.
- Подходят ли модели di для прогнозирования волатильности сырой нефти?
- Превосходная эффективность прогнозирования по сравнению с эталонным прогнозом сохраняется по пяти индексам диффузии, о чем свидетельствуют значения ROS 2 по длинной выборке. Возвращаясь к прогнозам по короткой выборке, модели DI, основанные на наборе переменных, включая VIX и OVX, подходят для прогнозирования волатильности сырой нефти.
