Author
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.
Suggested Citation
Yu. Nazarova A. & Ю. Назарова А., 2015.
"Прогнозирование Мировых Цен На Нефть По Нечисловой Экспертной Информации // World Oil Price Forecast On Basis Of Expert Non-Numeric Knowledge,"
Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation, issue 3, pages 155-160.
Handle:
RePEc:scn:financ:y:2015:i:3:p:155-160
Download full text from publisher
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:financ:y:2015:i:3:p:155-160. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://financetp.fa.ru .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.