КЛАСТЕРНИЙ АНАЛІЗ СТРОКОВОЇ СТРУКТУРИ ЦІН НА НАФТУ З ВИКОРИСТАННЯМ КАРТ КОХОНЕНА

Eduard Kolotvin, Iryna Hrabynska

Анотація


Анотація. У цьому дослідженні ми застосовуємо кластеризацію на основі самоорганізаційної карти (SOM), також відомої як карта Кохонена, до щомісячних форвардних кривих ф’ючерсних цін на сиру нафту та залишкових запасів сирої нафти на хабі в Кушингу, штат Оклахома, за період з листопада 2011 року по червень 2022 року, аби дослідити шаблони режимів контанго-беквордації та їхній зв’язок із сезонністю та рівнями запасів. Зокрема, ми пропонуємо два підходи до кластеризації форвардних кривих залежно від їх форми, а саме чисельний і топологічний. Наші результати показують, що за допомогою кластеризації методами SOM можна виявити характерні особливості строкової структури ф’ючерсних цін у розрізі місяців, причому деякі місяці, наприклад, з січня по червень, демонструють чітку поведінку, а інші, наприклад, з липня по грудень, – досить неоднозначну. Крім того, ми пропонуємо підхід до порівняльного аналізу сезонних тенденцій та фундаментальних чинників, що лежать в їх основі, а саме рівнів кінцевих запасів. Зокрема, ми доводимо, що для періодів, коли комерційні запаси перебувають на дуже низькому або помірному рівні характернішою є ситуація беквордації, тоді як для періодів із високими або дуже високими запасами характернішою є ситуація контанго. В цілому, наше дослідження пропонує нові методи та підходи до аналізу поведінки ф’ючерсних цін на нафту, а саме їх строкового аспекту, що проявляється в конфігурації форвардних кривих, наголошуючи на важливості місячних шаблонів та сезонних режимів, а також доводить обґрунтованість використання методів машинного навчання та порівняльного кластерного аналізу для розуміння динаміки ф’ючерсних цін на сиру нафту.

Ключові слова: строкова структура ф’ючерсних цін на сиру нафту, контанго, беквордація, форвардна крива, кластерний аналіз на основі геометричних форм, кластеризація цін, часові ряди, самоорганізаційна карта Кохонена (SOM), машинне навчання, штучні нейронні мережі (ШНМ), динамічна трансформація часової шкали (DTW), кінцеві комерційні запаси нафти.


Повний текст:

PDF (English)

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.