Аналіз часових рядів з метою прогнозування цін на сиру нафту

Abstract

Багато аналітиків, політиків і дослідників все більше стурбовані коливаннями світових цін на сиру нафту. Це пов’язано з тим, що ціни на нафту відображають багато макроекономічних і фінансових показників (ВВП, безробіття, інфляцію, індекс S&P 500, індекс Nasdaq Composite), а також умови на різноманітних фінансових і товарних ринках. У цій роботі визначено найбільш придатну модель для оцінювання та прогнозування щомісячних цін на нафту марки «West Texas Intermediate» (WTI) через порівняння трьох гібридних моделей: ARMA-GARCH (комбінація моделі авторегресії – ковзного середнього та узагальненої авторегресивної умовно гетероскедастичної моделі), ARMA-EGARCH (комбінація моделі авторегресії – ковзного середнього та експоненціальної узагальненої авторегресивної умовно гетероскедастичної моделі) та ARMA-FIGARCH (комбінація моделі авторегресії – ковзного середнього та дробово інтегрованої узагальненої авторегресивної умовно гетероскедастичної моделі). У результаті емпіричного аналізу виявлено, що модель ARMA-EGARCH (1,20) – це найбільш ефективна модель з точки зору прогнозування щомісячних цінових прибутків на нафту марки WTI.