ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МИРОВЫХ ЦЕН НА НЕФТЬ ПО НЕЧИСЛОВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ // WORLD OIL PRICE FORECAST ON BASIS OF EXPERT NON-NUMERIC KNOWLEDGE
Yu. Nazarova A. and
Ю. Назарова А.
Additional contact information
Yu. Nazarova A.: Saint Petersburg State University
Ю. Назарова А.: Санкт-Петербургский государственный университет
Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, 2015, issue 3, 155-160
Abstract:
This work is devoted to the compilation of aggregate forecast of world oil prices by the Aggregated Indices Randomization Method (AIRM). This method allows conducting the multicriteria evaluation of complex economic and financial indicators on basis of non-numeric, non-exact and non-complete expert information. It assumes an estimation the probability of alternative development options based on the ordinal and interval information by double randomization of alternatives’ probabilities, and weight coefficient, which takes into account the importance of the source of the forecast.As a source of expert information we have taken the Ministry of Economic Development of Russia, the European Commission, the Energy Information Administration US Department of Energy, Barclays Commodities Research reports and statements of experts of international rating agency Fitch Ratings regarding the average price for Brent crude oil for 2015. As the weighting coefficients we have taken the degree of compliance of analysts’ forecasts for 2013 to reality calculated based on the error variance.The result of the study is to determine the probabilities of each of the alternative outcomes and to identify the most likely range of prices for Brent crude oil for 2015. The resulting consolidated assessment can be used to make management and investment decisions and also as a basis for forecasting other economic indicators that depend on world oil prices, including oil and gas revenues. Also, a forecast gives the opportunity to adjust already compiled forecast by the Ministry of economic development for 2015.
Статья посвящена составлению агрегированного прогноза мировых цен на нефть с помощью метода рандомизированных сводных показателей ( Aggregated Indices Randomization Method ). Данный метод позволяет проводить многокритериальное оценивание сложных финансово-экономических показателей по нечисловой, неточной и неполной экспертной информации. Он предполагает оценку вероятностей альтернативных вариантов развития на основе ординальной и интервальной информации посредством двойной рандомизации вероятности наступления альтернативы и весового коэффициента, учитывающего значимость источника прогноза.В качестве источников экспертных прогнозов взяты прогнозы Министерства экономического развития России, Европейской комиссии, Управления по энергетической информации Министерства энергетики США, отчеты Barclays Commodities Research и заявления экспертов международного рейтингового агентства Fitch Ratings относительно средней цены на нефть марки Brent на 2015 г. В качестве весовых коэффициентов, отражающих значимость каждого из источников информации или «уровень доверия» к каждому из экспертных прогнозов, взята степень соответствия прогнозов аналитиков за 2013 г. действительности, рассчитанная на основе дисперсии ошибки.Результатом проведенного исследования является определение вероятностей наступления каждого из альтернативных исходов, а именно определение наиболее вероятного диапазона цен на нефть марки Brent на 2015 г. Полученная сводная оценка может быть использована для принятия управленческих и инвестиционных решений, а также как основа для прогнозирования других экономических показателей, зависящих от мировых цен на нефть, в том числе нефтегазовых доходов бюджета. Также построенный прогноз дает возможность скорректировать уже составленный Министерством экономического развития прогноз на 2015 г.
Keywords: aggregated indices randomization method; non-exact and non-complete expert knowledge; world oil price; метод рандомизированных сводных показателей; нечисловая неточная неполная экспертная информация; мировые цены на нефть (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017-10-10
References: Add references at CitEc
Citations:
Downloads: (external link)
https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/151/150.pdf (application/pdf)
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:financ:y:2015:i:3:p:155-160
Access Statistics for this article
More articles in Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice from ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().