預測油價的簡單模型
回到烏戈·查韋斯（委內瑞拉前領導人）還活著的時候，他說他們做了“模擬”來預測如果他們停止向世界提供石油供應，油價會上漲多少，而在那個時候，那將給美國製造麻煩。這讓我想知道如何預測油價，因為我在大學裡有不同類型系統的電腦模擬課程，我什至無法想像如何預測油價。如果我沒記錯的話，一位神經網路教授還告訴我，一位研究人員多年來一直在使用神經網路預測油價，當戰爭以一種完全出乎意料的方式觸髮油價時，這項工作就變得毫無用處。知道準確預測油價有多難，
最全面的油價估算調查就在這裡。在那裡你可以從非常複雜的模型到非常簡單的模型。如文章所示，最終答案取決於您是在估算名義價格還是實際價格，以及短期還是長期價格。
估計石油價格的一些簡單模型可能是：
- 不變預測：如果現貨價格的變化不可預測，那麼原油現貨價格的最佳預測就是目前現貨價格（ $ S_t $ ):
$$ \hat{S}_{t+h|t} = S_t \quad h>0 $$
- 基於期貨的預測：只需將市場的平均預期油價預測作為您的預測：
$$ \hat{S}_{t+h|t} = F^h_t \quad h>0 $$ 在哪裡 $ F^h_t $ 是對市場的未來預測。網上有很多可用的資源（例如這里或這裡）。
- 雙差預測：由Hendry (2006)提出，它假設未來價格變化的過去增長率：
$$ \hat{S}_{t+h|t} = S_t \left(1+ \Delta s_t \right)^h \quad h>0 $$ 在哪裡 $ \Delta s_t $ 是百分比增長率 $ S_t $ 之間 $ t-1 $ 和 $ t $
- 基於通脹的預測：使用通脹預測來預測油價（根據Anderson et. al. 2011，這是家庭預測汽油價格的方式）：
$$ \hat{S}{t+h|t} = S_t \left(1+ \pi^e{t,h} \right)^h \quad h>0 $$ 在哪裡 $ \pi^e_{t,h} $ 是通貨膨脹的預測，例如，來自專業預測者的調查。
- AR、ARMA、ARIMA 回歸模型：最後但同樣重要的是，著名的基於 AR 的模型非常常見。簡單地將石油價格回歸其過去的價值，使用盡可能多的滯後（或資訊標準告訴你），考慮 MA 錯誤（ARMA）和可能的協整（ARIMA）。例如，AR 模型 $ p $ 滯後是：
$$ S_{t} = \beta_0 + \beta_1 S_{t-1} + \cdots + \beta_p S_{t-p} + \mu_t $$ 在您估計了模型並獲得了值之後 $ \beta_i $ , 你可以通過簡單地滯後最後一個來預測油價 $ p $ 觀察一個時期並放入模型中，從那裡你得到 $ \hat{S}{t+1|t} $ （假設 $ \mu{t+1} =0 $ ）。然後，向前迭代以獲得任何其他未來期間的預測。