Инфляция
<<  Цена хлеба Вредных привычках без регистрации  >>
Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти
Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти
Картинки из презентации «Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти» к уроку экономики на тему «Инфляция»

Автор: пользователь. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока экономики, скачайте бесплатно презентацию «Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти.pps» со всеми картинками в zip-архиве размером 459 КБ.

Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти

содержание презентации «Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти.pps»
Сл Текст Сл Текст
1Опережающие индикаторы изменений цены 26Шум/сигнал. * Значения выбирались по
нефти и модели цены нефти. Александр принципу оптимума при ограничении на два и
Апокин, ЦМАКП НИУ-ВШЭ, Апрель 2012. больше предсказанных события.
2Основные вопросы. Насколько пригодны 27Анализ результатов (1). Построение
прогнозы цены для предсказания резких модели опережающих индикаторов изменений
изменений цен на нефть? Какие способы цены на нефть с окном в полгода в принципе
прогнозирования цен на нефть применимы в возможно Показатели качества прогноза для
регулярной аналитической практике? роста и падения цены находятся внутри
3Пример: прогнозы МВФ. Основные довольно узкого интервала Модель probit
вопросы. для падения цены на нефть демонстрирует
4Пример: прогнозы МВФ. Основные «эффект одного события» - падения цен в
вопросы. Базой для прогноза в апреле 2008 г. 1. Модели резких изменений цены на
считается факт предыдущего, для прогноза в нефть.
октябре – текущего года. 28Анализ результатов (2). Для экспертных
5Подходы к прогнозированию цены на целей возможно построение двух порогов
нефть в литературе (1). Анализ временных индикатора – для отделения пограничных
рядов: Zeng and Swanson (1998), Pindyck ситуаций Такой порог не имеет
(1999) Radchenko (2005) Закон единой цены статистической интерпретации, но полезен
при информационной эффективности практически Использование преимуществ
финансового рынка: Fama and French (1987), метода главных компонент, видимо, требует
Morana (2001), Murat and Tokat (2009) большего количества частных опережающих
Структурные модели (факторы спроса и индикаторов. 1. Модели резких изменений
предложения): Kaufmann et al. (2007), цены на нефть.
Merino and Ortiz (2005), Lalonde et al. 29Поведение индикаторов резкого роста
(2003). Основные вопросы. цены на нефть, %. 1. Модели резких
6Подходы к прогнозированию цены на изменений цены на нефть. На основе главных
нефть в литературе (2). Модели временных компонент индикаторов. На основе
рядов используются для оценки качества индикаторов.
других моделей цены на нефть чаще, чем для 30Поведение индикатора резкого падения
прогнозирования (Frey et al (2010)) цены на нефть, %. 1. Модели резких
Структурные модели, как правило, реже изменений цены на нефть. На основе главных
превосходят бенчмарк по качеству прогноза, компонент индикаторов. На основе
чем модели закона единой цены Бинарные индикаторов.
(logit/probit) модели изменений цены на 312. Модели прогнозов цены на нефть.
нефть почти не используются (Batchelor Центр макроэкономического анализа и
(2009)). Основные вопросы. краткосрочного прогнозирования. 31.
7Требования к результатам модели. 32Подход временных рядов. Тест
Пригодность для регулярного Дики-Фуллера (ADF) для ряда цены на нефть
прогнозирования (отсутствие ненаблюдаемых Brent (статистика -1.37) не отвергает
компонент, доступность данных) гипотезу о наличии единичного корня Для
Интерпретируемость результатов первой разности (логарифма) цены гипотеза
Сопоставимый горизонт прогнозов. Основные отвергается на разумном уровне значимости
вопросы. – ряд стационарен в первых разностях
81. Модели с бинарными переменными для Методика Бокса-Дженкинса применялась для
прогнозирования резких изменений цены на первой разности логарифма цены на нефть.
нефть. Центр макроэкономического анализа и 2. Модели прогнозов цены на нефть.
краткосрочного прогнозирования. 8. 33Подход временных рядов. C. 0.035.
9Бинарные модели для временных рядов 0.0029. 12.33. 0.00. MA(2). -0.65. 0.12.
(достоинства). Не требуют «тонкой» очистки -5.38. 0.00. MA(3). -0.35. 0.12. -3.03.
от шума Низкая цена ошибки при 0.004. 0.21. 0.04. 0.18. 0.19. 6.55. 2.20.
нестационарности исходного показателя Variable. Coefficient. Std. Error.
Допустимы на более длинных горизонтах t-Statistic. Prob. R-squared. Mean
Наличие порога позволяет не анализировать dependent var. Mean dependent var.
небольшие колебания. 1. Модели резких Adjusted R-squared. S.D. dependent var.
изменений цены на нефть. S.D. dependent var. F-statistic.
10Бинарные модели для временных рядов Durbin-Watson stat. Durbin-Watson stat. 2.
(недостатки). Отбрасывают информацию Модели прогнозов цены на нефть.
вместе с шумом – вместо того, чтобы 34Подход временных рядов. Оценка по
отделять шум от информации Результаты методу Бокса-Дженкинса, судя по всему,
зависят от уровня порога изменений цены на будет инерционной и не вполне точной судя
нефть Не позволяют строить прогнозы цены – по R2=0.21 и преобладанию компонент MA с
важно в случае, если порог превышен. 1. собственными числами, близкими к 1 Может
Модели резких изменений цены на нефть. рассматриваться вместе с I(1) как
11Описание модели: зависимые переменные подтверждение слабой информационной
(1). Асимметрия изменений цены – рост и эффективности рынка нефти. 2. Модели
падение цены выделяются как различные прогнозов цены на нефть.
зависимые переменные и описываются 35Структурный подход. Были выбраны две
различными моделями Зависимая переменная группы факторов: внутрирыночные,
на дату X равна 1, если: В квартале X+1 и относящиеся в первую очередь к спросу и
(или) X+2 произошло событие Событие – рост производству нефти; внерыночные,
цен на нефть на 25% за квартал или падение отражающие биржевой статус нефти и
цен на нефть на 20% за квартал. 1. Модели предпочтения инвесторов Для оценки
резких изменений цены на нефть. структурной модели было использовано две
12Описание модели: зависимые переменные спецификации: модель с распределенными
(2). Пример: В третьем квартале 2008 г. лагами факторов для приведенной к разности
индикатор фиксирует резкое снижение цены зависимой переменной модель векторной
на нефть (-29.5% ко второму кварталу 2008 коррекции ошибками. 2. Модели прогнозов
г.) Значит, в первом квартале 2008 г. (за цены на нефть.
шесть месяцев до этого), индикатор падения 36Структурный подход – простая линейная
равен «1» В третьем квартале 2008 г., в модель. C. -0.005. 0.018. -0.25. 0.804.
момент падения цены, индикатор равен «0», OECDGPSA. 0.093. 0.009. 10.45. 0.000.
так как в первом квартале 2009 г. (через D(CHIP). 0.039. 0.006. 6.01. 0.000.
два квартала) падения цены на 20% и более D(QUOTA(-1)). -0.038. 0.012. -3.12. 0.003.
зафиксировано не было. 1. Модели резких 0.47. 0.03. 0.44. 0.19. Dep. Var:
изменений цены на нефть. D(LOG(OIL)), Sample (adjusted): 2000Q2
13OIL. SPCAP. LOINTT. CHIP. USCSI. 2011Q4, HAC cov. Dep. Var: D(LOG(OIL)),
QUOTA. YWEO. Цена нефти Brent. Свободная Sample (adjusted): 2000Q2 2011Q4, HAC cov.
мощность ОПЕК. Доля длинных позиций на Dep. Var: D(LOG(OIL)), Sample (adjusted):
рынке производных инструментов нефти WTI. 2000Q2 2011Q4, HAC cov. Dep. Var:
Прирост промышленного производства в Китае D(LOG(OIL)), Sample (adjusted): 2000Q2
к сппг. Темп прироста ВВП ОЭСР к 2011Q4, HAC cov. Dep. Var: D(LOG(OIL)),
предыдущему кварталу после снятия Sample (adjusted): 2000Q2 2011Q4, HAC cov.
сезонности. Индекс потребительской Variable. Coefficient. Std. Error.
уверенности University of Michigan. Сумма t-Statistic. Prob. R-squared. Mean
квот ОПЕК. Прогноз роста мирового ВВП от dependent var. Mean dependent var.
МВФ на следующие 12 мес. OECDGPSA. 2. Adjusted R-squared. S.D. dependent var.
Модели прогнозов цены на нефть. S.D. dependent var. 2. Модели прогнозов
Объясняющие переменные. Переменная. цены на нефть.
Источник. Finam.ru. EIA. CFTC. IMF. OECD. 37Структурный подход – модель векторной
University of Michigan. OPEC. Мвф. коррекции ошибками. Тест Йохансена указал
14Описание переменных: статистики. 55.7. на существование одного коинтеграционного
31.9. 52. 2.8. 1.5. 48. 0.945. 0.023. 52. соотношения между нефтью и остальными
14.5. 3.2. 49. 0.47. 0.66. 53. 72.5. 23.8. переменными Оценена спецификация модели
57. 25.4. 2.1. 53. 3.75. 1.08. 53. OIL. векторной коррекции ошибками для цены на
SPCAP. LOINTT. CHIP. USCSI. QUOTA. YWEO. нефть: d(log(oil)) = - 0.38*[ log(oil(-1))
Долл./бар. Млн. бар./сутки. Нет. %. -13.99*lointt(-1) -1.58*log(lagquota(-1))
OECDGPSA. %. Нет. Млн. бар./сутки. %. 2. - 0.02 * @trend(99q1) + 15.05 ]
Модели прогнозов цены на нефть. Ед. Изм. +0.005*d(log(oil(-1))) -3.99*d(lointt(-1))
Среднее. Ст. откл. Кол-во наблюдений. +1.20*d(log(lagquota(-1))) - 0.11 -
15Бинарная модель изменений цены на 0.31*d(log(spcap)) +0.069*oecdgpsa +
нефть: выбор порога. 1. Модели резких 0.035*d(chip) + 0.032*yweo. 2. Модели
изменений цены на нефть. прогнозов цены на нефть.
16Описание бинарной модели: оценка. 38Структурный подход – модель векторной
Периодичность данных – 1 квартал коррекции ошибками. 2. Модели прогнозов
Спецификация подбиралась отдельно для цены на нефть. Коинтеграционное
случаев резкого роста и резкого падения соотношение для LOG(OIL(-1)).
цен на нефть Регрессоры для проверки Коинтеграционное соотношение для
выбирались из того же набора, что и для LOG(OIL(-1)). S. E. t-Statistic.
моделей временных рядов. 1. Модели резких LOINTT(-1). -13.98. 4.79. -2.92***.
изменений цены на нефть. LOG(LAGQUOTA(-1)). -1.58. 0.63. -2.48***.
17Описание модели: рост цен. Variable. @TREND(99Q1). -0.02. 0.01. -3.94***. C.
Coefficient. S. E. z-Stat. Prob. . C. 15.05. Компонента коррекции ошибками:
14.5. 6.1. 2.4. 0.02. OECDGPSA. -1.3. 0.3. Уравнение для D(LOG(OIL)). Уравнение для
-3.7. 0.00. QUOTA. -0.5. 0.2. -2.4. 0.02. D(LOG(OIL)). CointEq1. -0.38. 0.12.
SPCAP. -0.7. 0.3. -2.4. 0.01. McFadden -3.22***. D(LOG(OIL(-1))). 0.00. 0.17.
R-sq. 0.30. 35. Mean dep. var. 0.22. 10. 0.03**. D(LOINTT(-1)). -3.99. 2.33.
S.D. dep. var. 0.42. LR-stat. LR-stat. -1.71**. D(LOG(LAGQUOTA(-1))). 1.20. 0.57.
14.19. Akaike info criterion. 0.92. Prob 2.11**. C. -0.11. 0.09. -1.18. Экзогенные
(LR –stat). Prob (LR –stat). 0.00. Schwarz регрессоры: D(LOG(SPCAP)). -0.31. 0.10.
criterion. 1.08. # Dep. var = 0. # Dep. -3.22***. OECDGPSA. 0.07. -0.04. 1.59*.
var = 0. # Dep. var = 1. # Dep. var = 1. D(CHIP). 0.04. 0.01. 3.17***. YWEO. 0.03.
Sample (adjusted): 2001Q1 2012Q1. Sample 0.03. 1.23. R-squared. 0.63. Log
(adjusted): 2001Q1 2012Q1. Sample likelihood. 31.97. Adj. R-squared. 0.55.
(adjusted): 2001Q1 2012Q1. 1. Модели Akaike AIC. -1.07. *** - Значимость на
резких изменений цены на нефть. уровне 1%, ** - 5%, * - 10%.
18Описание модели: падение цен. 39Структурный подход. Знаки моделей
Variable. Coefficient. S. E. z-Stat. Prob. экономически интерпретируемы Выделены
. C. -9.9. 4.4. -2.3. 0.02. OIL/OIL(-4). коинтеграционные соотношения Качество
6.3. 3.0. 2.1. 0.04. D(CHIP). -0.3. 0.2. подгонки выше для VEC (возможно, в силу
-1.7. 0.09. OECDGPSA. -1.6. 0.9. -1.7. наличия тренда времени) Экзогенные
0.08. D(LOINTT). 82.4. 31.9. 2.6. 0.01. регрессоры для VEC и регрессоры для
McFadden R-sq. 0.49. 42. Mean dep. var. линейной модели прогнозируемы на квартал
0.11. 5. S.D. dep. var. 0.31. LR-stat. вперед и более. 2. Модели прогнозов цены
LR-stat. 15.46. Akaike info criterion. на нефть.
0.56. Prob (LR –stat). Prob (LR –stat). 403. Сопоставление прогнозов. Центр
0.00. Schwarz criterion. 0.76. # Dep. var макроэкономического анализа и
= 0. # Dep. var = 0. # Dep. var = 1. # краткосрочного прогнозирования. 40.
Dep. var = 1. Sample (adjusted): 2000Q2 41Сопоставление результатов (1).
2011Q4. Sample (adjusted): 2000Q2 2011Q4. Допущения для построения прогнозов цены и
Sample (adjusted): 2000Q2 2011Q4. 1. бинарных индикаторов: точный прогноз
Модели резких изменений цены на нефть. регрессоров на полгода вперед ожидания
19Описание модели: падение цен. регрессоров в будущем в каждый момент
Variable. Coefficient. S. E. z-Stat. Prob. времени неизвестны Допущения при
C. -9.9. 4.4. -2.3. 0.02. OIL/OIL(-4). сопоставлении: Сопоставление с прогнозом
6.3. 3.0. 2.1. 0.04. D(CHIP). -0.3. 0.2. МВФ допустимо, несмотря на другой горизонт
-1.7. 0.09. OECDGPSA. -1.6. 0.9. -1.7. (3 или 5, а не 2 квартала) и другую
0.08. D(LOINTT). 82.4. 31.9. 2.6. 0.01. частоту (год, а не квартал). 3.
McFadden R-squared. McFadden R-squared. Сопоставление прогнозов.
0.49. Obs with Dep=0. Obs with Dep=0. 42. 42Сопоставление результатов (2). 3.
Obs with Dep=1. Obs with Dep=1. 5. 1. Сопоставление прогнозов. Прогноз цены на
Модели резких изменений цены на нефть. один квартал вперед, статический,
20Метод опережающих индикаторов. 2005-2011. *. * Статический прогноз
Kaminsky, Reinhart (1999): Выбираются подразумевает, что для каждого прогноза на
частные опережающие индикаторы для события t+1 известны не только регрессоры, но и
Выбирается порог сигнала с учетом «окна» зависимая переменная на момент t.
опережения – оптимизация по превышению 43Сопоставление результатов (3). 3.
условной вероятности над безусловной (или Сопоставление прогнозов. Прогноз цены на
по отношению шум/сигнал) Трунин, Каменских один квартал вперед, динамический,
(2007): Рассчитывается взвешенный по 2005-2011.*. * Динамический прогноз
превышению вероятности сводный опережающий подразумевает, что для каждого прогноза на
индикатор Порог сводного индикатора t+1 известны только регрессоры на момент
оптимизируется по превышению вероятности. t. В качестве значения зависимой
1. Модели резких изменений цены на нефть. переменной используется предсказанное
21Метод опережающих индикаторов. моделью значение на момент t.
Сигнальный индикатор рассчитывается 44Сопоставление результатов (4). 3.
отдельно для индикаторов и для главных Сопоставление прогнозов. Ср. кв. ошибка
компонент индикаторов главные компоненты прогноза (RMSE). Мера Тейла. Доля
исключают высокую корреляцию между смещения, %. Доля дисперсии, %. ARIMA
отдельными индикаторами (например, (0,1,3). 0.17. 0.021. 0.03. 1.66. Простая
ожидания д/х и ВВП США) при этом теряется линейная модель. 0.14. 0.017. 0.00. 2.94.
часть информации – три главные компоненты VEC. 0.11. 0.014. 0.07. 3.53. Прогноз МВФ
описывают лишь 70% дисперсии. 1. Модели WEO (осень). 0.27. 0.036. 11.71. 0.16.
резких изменений цены на нефть. Прогноз МВФ WEO (весна). 0.16. 0.021.
22Характеристики опережающих индикаторов 25.76. 3.01. Меры качества прогнозов цены.
– рост цены. -15. 0.23. 0.50. 0.27. 0.30. 45Сопоставление результатов (5).
1.9. 0.23. 0.38. 0.15. 0.49. 2.8. 0.23. Наилучшими качествами прогноза обладает
0.25. 0.02. 0.89. -1.5. 0.23. 0.24. 0.01. модель VEC (влияние тренда) Довольно
0.97. 2.4. 0.24. 0.40. 0.16. 0.47. 0. успешна и модель ARIMA – еще одно
0.23. 0.16. -0.07. 1.52. 75. 0.23. 0.24. подтверждение информационной эффективности
0.01. 0.92. 101.6. 0.23. 0.29. 0.06. 0.74. рынка Годовая частота прогноза МВФ
1. Модели резких изменений цены на нефть. обуславливает большее смещение и более
Ед. Изм. %. Мб/д. %. Проц. П. Проц. П. %. низкую долю дисперсии в ошибке. 3.
Нет. Нет. Порог на рост. Безусл. Сопоставление прогнозов.
вероятность. Усл. вероятность. Превышение, 46Сопоставление результатов (6). Рост.
проц.п. Шум/сигнал. Изменение цены нефти Рост. Probit. VEC. 4. 2. 5. 4. 2. 2. 5. 0.
за предыдущий год. Свободная мощность 6. 8. 5. 3. 31. 35. 33. 7. 0.23. 0.21.
ОПЕК. Cальдо спекулятивных позиций на 0.21. 0.50. 0.67. 0.50. 0.50. 1.00. 0.43.
рынке WTI. Изменение сальдо спекулятивных 0.29. 0.29. 0.50. 0.15. 0.27. 0.26. 0.00.
позиций на рынке WTI. Изменение прироста A. Pr(?, +). B. Pr(0, +). C. Pr(?, –). D.
промышленного производства в Китае, проц. Pr(0, –). 3. Сопоставление прогнозов. МВФ
п. Темп прироста ВВП США после снятия WEO (весна). Меры качества прогнозов
сезонности. Индекс потребительской резкого роста цены. Простая линейная
уверенности University of Michigan. Индекс модель. Безусловная вероятность.
потребительского доверия в Китае (BCI Безусловная вероятность. Условная
OECD). вероятность. Условная вероятность.
23Характеристики опережающих индикаторов Превышение, проц.П. Превышение, проц.П.
– падение цены. 60. 0.10. 0.29. 0.18. Шум/сигнал. Шум/сигнал. ?- Событие роста
0.29. 0.9. 0.07. 0.07. 0.00. 0.95. 3.90. цены, + - наличие, – - отсутствие сигнала.
0.10. 0.20. 0.10. 0.47. -0.5. 0.10. 0.18. 47Сопоставление результатов (7).
0.08. 0.52. -1.7. 0.11. 0.29. 0.18. 0.30. Падение. Падение. Probit. VEC. 2. 3. 4. 2.
0.2. 0.07. 0.22. 0.15. 0.26. 60. 0.07. 0. 0. 0. 0. 3. 0. 1. 0. 42. 42. 42. 12.
0.33. 0.27. 0.15. 101. 0.07. 0.09. 0.03. 0.11. 0.07. 0.11. 0.14. 1.00. 1.00. 1.00.
0.71. 1. Модели резких изменений цены на 1.00. 0.89. 0.93. 0.89. 0.86. 0.00. 0.00.
нефть. Ед. Изм. %. Мб/д. %. Проц. П. Проц. 0.00. 0.00. A. Pr(?, +). B. Pr(0, +). C.
П. %. Нет. Нет. Порог на рост. Безусл. Pr(?, –). D. Pr(0, –). 3. Сопоставление
вероятность. Усл. вероятность. Превышение, прогнозов. МВФ WEO (весна). ? - Событие
проц.п. Шум/сигнал. Изменение цены нефти падения цены, + - наличие, – - отсутствие
за предыдущий год. Свободная мощность сигнала. Меры качества прогнозов резкого
ОПЕК. Сальдо спекулятивных позиций на падения цены. Простая линейная модель.
рынке WTI. Изменение сальдо спекулятивных Безусловная вероятность. Безусловная
позиций на рынке WTI. Изменение прироста вероятность. Условная вероятность.
промышленного производства в Китае, проц. Условная вероятность. Превышение, проц.П.
п. Темп прироста ВВП США после снятия Превышение, проц.П. Шум/сигнал.
сезонности. Индекс потребительской Шум/сигнал.
уверенности University of Michigan. Индекс 48Сопоставление результатов (8). Для
потребительского доверия в Китае (BCI прогнозирования резкого роста цены на
OECD). нефть бинарные индикаторы подходят лучше,
24Характеристики опережающих индикаторов чем прогнозы цены Несмотря на
– главные компоненты факторов. 55. 0.23. «эффект-2008», для прогнозирования падения
0.50. 0.27. 0.30. -20. 0.25. 0.75. 0.50. цены на нефть лучше подходят модели, а не
0.11. 40. 0.21. 0.38. 0.17. 0.44. 5. 0.10. опережающие индикаторы Качества прогноза
0.25. 0.15. 0.35. -40. 0.07. 0.09. 0.02. WEO как индикатора резких изменений
0.77. 7. 0.07. 0.50. 0.43. 0.07. 1. Модели гораздо выше, чем как прогноза цены. 3.
резких изменений цены на нефть. Ед. Изм. Сопоставление прогнозов.
Рост. Рост. Рост. Рост. Рост. Рост. Рост. 494. Выводы. Центр макроэкономического
1гк. 2гк. 3гк. Падение. Падение. Падение. анализа и краткосрочного прогнозирования.
Падение. Падение. Падение. Падение. 1гк. 49.
2гк. 3гк. Порог на рост. Безусл. 50Финансовая составляющая рынка нефти
вероятность. Усл. вероятность. Превышение, существенно влияет на его конъюнктуру,
проц.п. Шум/сигнал. Нет. Нет. Нет. Нет. несмотря на наличие информационной
Нет. Нет. эффективности (Kaufmann, 2011) Прогноз МВФ
25Индикаторы качества сигнального WEO текущего года, несмотря на более
прогноза – рост цены. 4. 2. 3. 2. 1. 1. 6. длинный горизонт (3 кв.), имеет
8. 7. 31. 34. 37. 0.23. 0.22. 0.21. 0.67. впечатляющие качества как сигнальный
0.67. 0.75. 0.43. 0.44. 0.54. 0.15. 0.14. индикатор резких изменений цены (результат
0.09. Рост. Рост. Probit. Индикаторы. ГК выпуска в апреле). 4. Выводы.
индикаторов. A. Pr(?, +). B. Pr(0, +). C. 51Модели цены лучше подходят для
Pr(?, –). D. Pr(0, –). 1. Модели резких прогнозирования резкого падения цены на
изменений цены на нефть. ?- Событие роста нефть, чем опережающие индикаторы, для
цены, + - наличие, – - отсутствие сигнала. роста цены на нефть ситуация обратная
Безусловная вероятность. Безусловная Качества прогноза резких изменений цены по
вероятность. Условная вероятность. методу опережающих индикаторов лучше, чем
Условная вероятность. Превышение, проц.П. у модели probit, и для роста, и для
Превышение, проц.П. Шум/сигнал. падения цены нефти Наилучшие качества
Шум/сигнал. прогноза цены продемонстрировала модель
26Индикаторы качества сигнального VEC, хотя в качестве индикатора резких
прогноза – падение цены. 2. 3. 3. 0. 7. 5. изменений она непригодна. 4. Выводы.
3. 2. 2. 42. 35. 37. 0.11. 0.11. 0.11. 52Подходы в будущем. Оптимизация порога
1.00. 0.30. 0.38. 0.89. 0.19. 0.27. 0.00. для роста и снижения Асимметричная функция
0.28. 0.20. Падение. Падение. Probit. потерь для оценки бинарных данных для
Индикаторы*. ГК индикаторов*. Pr(?, +). падения цены на нефть риск не подать
Pr(0, +). Pr(?, –). Pr(0, –). 1. Модели верный сигнал («ошибка I рода») важнее,
резких изменений цены на нефть. A. B. C. чем риск подать ложный сигнал («ошибка II
D. ? - Событие падения цены, + - наличие, рода») Анализ фьючерсов низкая ликвидность
– - отсутствие сигнала. Безусловная на квартальном, тем более – полугодовом
вероятность. Безусловная вероятность. горизонте Спектральный анализ предполагает
Условная вероятность. Условная отсутствие слабой информационной
вероятность. Превышение, проц.П. эффективности нефтяного рынка. 4. Выводы.
Превышение, проц.П. Шум/сигнал.
Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти.pps
http://900igr.net/kartinka/ekonomika/operezhajuschie-indikatory-izmenenij-tseny-nefti-i-modeli-tseny-nefti-237617.html
cсылка на страницу

Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти

другие презентации на тему «Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти»

«Рынок цена конкуренция урок» - Цена-. Земледелец. Рынок -. Ремесленник. Рынок, цена, конкуренция. Цель: Конкуренция-. Скотовод. Чем отличается обмен от рынка? Натуральный обмен Земледелец. Денежный обмен РЫНОК. План урока: Купец. Денежный обмен Земледелец. Ограничивают потребление ресурсов. Задание: Конкуренция на рынке. Ориентируют покупателей на совершение покупок.

«Процессы переработки нефти» - Переработка нефти. Но полностью извлечь нефть из месторождений не удается (65% – максимум). Центральная и Восточная Европа (8%). Плавучая бурильная установка на шельфе Охотского моря. Водород (11-14%). Гидрокрекинг. Нефть, как и газ, транспортируют по трубопроводу: Устройство тарелок установки. Мазут при высокой температуре разгоняют и получают машинные и смазочные масла.

«Загрязнения нефтью» - В зависимости от степени загрязнения водные источники подразделяются на классы по качеству воды. Часто встречаются водоросли и другие водные растения. Список литературы. Типы очистных сооружений. Водоросли и высшие растения отсутствуют. Легкие парафины обладают максимальной летучестью и растворимостью в воде.

«Спрос и предложение» - Деловая игра «Рыночная цена». Чем выше цена, тем больше величина предложения товара, и наоборот. Сформулируйте определение равновесной цены. Цена, при которой величина спроса равняется величине предложения. Каким образом формируется равновесная цена. Закон спроса. Равновесие на рынке. Разбор изменения кривых спроса и предложения.

«Растения-индикаторы» - Гладиолус, качим, смолевка обыкновенная помогают найти медь. Венерин башмачок Адонис. Ярутка встречается на почвах, содержащих цинк и кадмий. Прутняк. Иван-чай Голубика. Минуартия из семейства гвоздичных индицирует свинец и медь. Цель работы – ознакомиться с растениями, помогающими находить разнообразные полезные ископаемые.

«Добыча нефти» - Объем рынка. Ультразвуковая аппаратура для акустической реабилитации скважин. Скважинная аппаратура ЭГИС. «Ростовский Центр Трансфера Технологий». Аппаратура акустического воздействия серии ААВ-320. Производители ультразвуковых вибраторов. Инновационный проект. Аппарат ПОТОК ЗАО “Объединение “БИНАР”.

Инфляция

13 презентаций об инфляции
Урок

Экономика

125 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по экономике > Инфляция > Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти