原油価格は、世界経済で最も重要な指標の1つと考えられています。 政府と企業は多くの時間とエネルギーを費やして、次に原油価格がどこに向かっているかを突き止めますが、予測は不正確な科学です。 標準的な手法は計算（線形回帰と計量経済学）に基づいていますが、代替には構造モデルとコンピューター駆動分析が含まれます。 石油価格を予測する最良の方法について広く受け入れられているコンセンサスはありません。
企業はまた、石油先物市場に特別な注意を払い、多くの場合、それに参加します。 原油先物は、ニューヨーク商品取引所（NYMEX）および東京商品取引所（TOCOM）で取引されています。
原油価格について
基本レベルでは、原油の供給は、石油会社が地面から埋蔵量を抽出し、世界中に分配する能力によって決まります。 3つの主要な供給変数があります。技術の変化、環境要因、および石油会社が資本を蓄積して補充する能力です。 技術的な改善、特に水圧破砕と水平掘削は、2008年以降、石油で洪水の世界市場を助けました。
原油の需要は、個人、企業、政府からのものです。 一般的に言えば、石油需要は経済の良い時期には増加し、経済の遅い時期には減少します。 中国とインドの生活水準の向上は、21世紀の世界的な需要の主要な源となっています。
企業はこれらの要因を理解してから石油価格を予測する必要がありますが、それでも十分ではありません。 石油価格は、事実上多国籍石油カルテルとして機能する石油輸出国機構（OPEC）を含む、非市場勢力の影響を大きく受けています。 OPEC加盟国は、政府にとって何が最善であるかに基づいて、世界市場にどれだけの石油を放出するかを共同で決定します。 ただし、2005年から2015年の石油価格の極端な変動は、OPECの影響が限定的であることを示しています。
石油は、ほとんどの国で高度に規制されています。 米国は、ヨーロッパの多くの国と同様に、石油の採掘できる場所に厳しい制限があります。 環境保護庁（EPA）は、Exxon MobilやBritish Petroleumと同じくらい原油価格について語ることができます。
原油価格（またはあらゆる商品）の動きがアナリストを驚かせる理由は、何百もの変数があり、それぞれが予測不可能な方法で同時に動くためです。 連邦準備制度理事会は、2011年7月のディスカッションペーパー「原油価格の予測」で最高の結果を出しました。これは、「実際の原油価格の予想外の大きな変動」を特定することから始まりました。
定量的な方法
企業は、計量経済学者や他の市場専門家を雇って、石油市場の短期および中期予測を行っています。 これらの専門家は、非常に複雑な数学的モデルを使用します。これは、財務（スポットおよび将来の価格を使用）または需給の考慮（変数の定量化と説明力のテスト）に焦点を当てます。
スポット価格モデルと将来の価格モデルは、多くの企業で依然として人気がありますが、好まれない傾向にあります。 基本的な概念は、先物市場、特に先物価格の変動とスポット価格の変動の関係が、明日の原油価格への道を示すということです。 1991年に2つの有力な学術論文（Bopp and Lady; Serletis）が発表され、将来の原油価格は不偏または完全に効率的ではないが、おそらく他のどの指標よりも優れていると示唆されました。 この結論は、統計学者または計量経済学者が先物データのバイアスを説明できるようにするエラーおよび修正モデル（ECM）によって達成されました。
1998年の3番目の研究（ZengとSwanson）は、1990年から1995年までのNYMEX、ニューヨーク商品取引所、シカゴ商品取引所、およびシカゴ商品取引所の原油を調査しました。 21世紀初頭まで、ほとんどの企業はECMアプローチを採用していました。
後の研究は、金融モデルに対してあまり親切ではありませんでした。 1989年と2003年の間にNYMEXでウェストテキサスインターミディエイト（WTI）原油先物価格をレビューしたところ、先物価格と先物価格は、将来のスポット価格を正確に予測するのに効率的でも公平でもないことがわかりました（そして、奇妙なことに、石油市場でのリスクプレミアム」）。 代わりに、著者は時系列のランダムウォークプロセスを推奨しました。 ランダムウォーク理論は、株価の変化を使用して将来の動きを予測することはできないことを示唆しています。 （2013年にポルトガル大学が行った研究では、時系列計量経済モデリングが原油価格の最も一般的な予測方法であることが発見されました。）
需給モデルは、OPEC生産、石油需要の所得弾力性、実質国内総生産（GDP）などのマクロ経済変数に焦点を当てています。 変数の可能な組み合わせが非常に多いため、ほとんどの企業または分析サービスは独自の計算を使用して、頻繁に式を変更します。 目標は、最も統計的に重要な変数を見つけ、それらの変数のチャートの変動を見つけ、将来の原油価格帯の大まかな見積もりを作成することです。
定性的または非線形法
統計学者が「非標準」または「非線形」アプローチと呼ぶかもしれない代替アプローチの支持者は、将来の原油価格は伝統的なプロセスにとってランダムすぎて混chaとしていると主張します。 これらの方法では、依然として標準モデルと同じデータの一部が使用される場合がありますが、計算は線形モデルや計量経済学の回帰ではなく、パターン認識に基づいています。
人気のあるパターン認識ツールの1つは、人工ニューラルネットワーク（ANN）です。 ANNモデルは、人間の脳の生物学に基づいており、シミュレーションで新しいデータに基づいて経験を学習および一般化できます。 ANNは、ビジネス、科学、投資の分野でさまざまな分析に使用されます。 ANN手法に対する標準的な批判の1つ、およびANNが民間石油予測で人気がない主な理由は、価格系列の評価に使用される固有の入力が主観的またはarbitrary意的であることが多いことです。
基本的な投資家やアナリストは、複雑な統計モデルを敬遠する傾向があります。 代わりに、基本的なアナリストは、在庫レベル、生産動向、自然災害、投機家の行動などの総合的なビジネス要因に依存しています。 これらの知識ベースのアプローチの背後にある暗黙の推論は、石油価格が大規模で特定可能な出来事によって大きな影響を受けるということです。 企業が独自のモデルを作成するのではなく、世界銀行の商品予測などの他のソースからの情報に依存する市場アナリストを採用することは一般的です。
