search
Символы
События
Исследования
Ничего не найдено
Выберите раздел, по которому будет происходить поиск
РазноеПогода

Влияние погодных условий на стоимость нефти и газа

Николай Тюмин 05 декабря 2019 visibility_on90

В данном исследовании рассмотрим влияние погодных условий на динамику рыночных цен нефти и природного газа. 


Существует большой разброс мнений и оценок относительно связи между ценами на энергоносители и погодными условиями. Многие представители экспертного сообщества склоняются к тому, что зависимость между ценами на энергоносители и погодными условиями либо отсутствует совсем, либо очень мала. Другие же, наоборот, считают, что такая связь имеет выраженный характер. Мы, со своей стороны, постараемся расчетным аналитическим путем подтвердить или опровергнуть наличие такой связи. 

lightbulb_on_outline
Гипотеза
К выводамarrow_downward

Отклонения фактической температуры окружающей среды от своих нормальных значений вызывают в среднесрочном периоде изменения стоимости нефти и газа.

К выводамarrow_downward

Под среднесрочным периодом будем понимать интервал времени от одного дня до одного месяца.


При проверке гипотезы будем рассматривать одновременно два сценария:


  • климатические отклонения в «холодную» сторону приводят к повышенному спросу на топливо, что стимулирует рост стоимости энергоносителей;
  • отклонение в «теплую» сторону, наоборот, приводит к снижению цен энергоносителей.

Также дадим количественную оценку тому, как меняется теснота связи между ценами и величиной отклонения температуры.


database
Используемые данные

В качестве исходных данных по энергоносителям будем использовать:

  • котировки фьючерса на нефть марки Brent (тикер LCO). История с июля 1988 года по ноябрь 2018 года;
  • котировки фьючерса на природный газ (тикер NG).История с мая 1990 года по ноябрь 2018 года.


В качестве погодных исходных данных возьмем исторические среднемесячные температуры, а также температуры климатических норм по месяцам года.

Период наблюдений составляет 10 лет - с января 2008 по ноябрь 2018 года. Выборка будет включать 131 значение.

Для начала ответим на вопрос: климат каких регионов мира мы будем учитывать в расчетах?


Определение перечня таких регионов важен, поскольку цены на энергоносители носят глобальный характер (едины для всего мирового рынка, за исключением незначительных ценовых различий между разными торговыми площадками), а погодные условия земного шара чрезвычайно разнообразны и уникальны для каждого континента и региона.


Поэтому необходимо подобрать такой метод исследования, который позволил бы относительно корректно сравнивать унифицированные рыночные цены с разнообразными погодными условиями регионов – потребителей энергии.


Для этого определим структуру основных мировых импортеров нефти и газа. 


Основные импортеры нефти.


Страна-импортер
Объем импорта (баррелей в сутки)
Доля страны среди основных импортеров, %
США
9080000
27,9
Китай
6167000
18,9
Япония
3441000
10,6
Индия
3812000
11,7
Южная Корея
2949000
9,1
Германия
1830000
5,6
Филлипины
1503000
4,6
Италия
1346000
4,1
Испания
1224000
3,8
Великобритания
1221000
3,7
Итого:
32573000
100,0


Основные импортеры природного газа.


Страна-импортер
Объем импорта (куб. метров в год)
Доля страны среди основных импортеров, %
Япония
128300000000
20,5
Германия
86840000000
13,9
США
76320000000
12,2
Китай
59700000000
9,5
Южная Корея
49080000000
7,8
Турция
48890000000
7,8
Франция
41180000000
6,6
Великобритания
42830000000
6,8
Италия
55760000000
8,9
Испания
36390000000
5,8
Итого:
625290000000
100,0


Для наглядности покажем эти данные на карте.


Выносками отображены основные страны-импортеры нефти и газа с указанием доли в общем объеме мирового импорта.

Цветной заливкой показана плотность населения. 

Определившись с перечнем основных мировых импортеров, нам понадобятся климатические наблюдения по каждой из этих регионов за прошедший десятилетний период с 2008 по 2018 годы.

Данные метеонаблюдений будем брать по самым крупным городским агломерациям, в которых сконцентрирована основная часть жителей (потребителей тепловой энергии), а именно:


  • Лондон;
  • Франкфурт-на-Майне;
  • Мадрид;
  • Рим;
  • Париж;
  • Нью-Дели;
  • Шанхай;
  • Стамбул;
  • Нью-Йорк;
  • Манила;
  • Сеул;
  • Токио.


Значения климатических наблюдений получены с сайта "Погода и Климат" (www.pogodaiklimat.ru).

Подробные таблицы с климатическими данными каждой страны приведены в приложении к статье.


После того, как мы получили динамику температурных данных по ключевым регионам мира, рассчитаем суммарное отклонение температур по вместе взятым странам.


Расчет температурных отклонений будем проводить двумя альтернативными способами, результаты которых мы потом сравним.


Первый способ заключается в определении температурного отклонения как разности между фактической температурой месяца и его климатической нормой. Климатическая норма, в свою очередь, рассчитывается метеорологами как среднее значение на основе многолетних наблюдений (значения климатических норм для каждого месяца и каждого города также приведены в приложении к статье). Здесь нужно иметь ввиду, что по мере постепенного потепления климата планеты, величины климатических норм долгое время остаются статичными и со временем, вероятнее всего, перестают отражать действительные средние значения.


Второй способпредлагается нами для более «чуткого» и своевременного измерения температурных отклонений, и рассчитывается как разность между температурой месяца рассматриваемого года и аналогичным месяцем предыдущего года.


Общая для обоих способов расчета формула выглядит следующим образом:

В расчетах мы будем использовать весовые коэффициенты, отражающие долю каждой страны в импорте энергоносителя. К примеру, если доля мирового импорта у Японии выше по сравнению с Великобританией, то и температурные отклонения Японии в суммарном значении будут учитываться более весомо.


Выполнив предложенные расчеты, посмотрим на полученные результаты распределения температурных отклонений.


Распределение температурных отклонений от климатической нормы.

Пояснение к диаграмме:


Сформированы и показаны 3 условные группы в зависимости от степени отклонения:

  • все полученные значения температурных отклонений - все красные, синие и черные точки распределения;
  • отклонения больше 1°С и меньше -1°С (сильные отклонения - только точки в границах группы 1 на рисунке);
  • отклонения больше 1,5°С и меньше -1,5°С (очень сильные отклонения - только точки в границах группы 2 на рисунке);


Дальше посмотрим, какие получились результаты распределения разностей между значением месяца и значением аналогичного месяца предыдущего года.

Расчет выполнен с поправкой на долю каждой страны в мировом импорте. Результаты представлены по температурной шкале в условных баллах.


Примем следующие условные группы значений по степени отклонения:     

  • все значения отклонений;
  • отклонения выше 100 и ниже -100 баллов (группа 1 на рисунках);   
  • отклонения выше 200 и ниже -200 баллов (группа 2 на рисунках).           


Далее, перейдем непосредственно к определению тесноты связи между динамикой температуры окружающей среды и ценами на энергоносители.


Вычислив значения суммарных температурных отклонений по основным странам импортерам нефти и газа, полученных двумя способами по каждому месяцу за период с января 2008 года по ноябрь 2018 года, и располагая данными рыночных цен на нефть и газ за аналогичный период, рассчитаем коэффициенты корреляции между этими значениями.


Сопоставим температурные и ценовые значения с помощью двух сценариев:


  • Значение котировки берем на первое число каждого месяца (к примеру, 1 февраля становились известны полные климатические данные за прошедший январь, и эти данные сопоставлялись с котировкой открытия февраля);
  • Значение котировки берем со смещением даты на одну неделю вперед. Здесь мы исходили из условия, что участникам рынка нужно некоторое время, чтобы оценить климатические данные прошедшего месяца и принять соответствующие торговые решения (к примеру, климатические данные за прошедший январь сопоставлялись с котировкой открытия второй недели февраля).


Оценка тесноты статистической связи.


Метод сопоставления температурных отклонений
Без смещения во времени
Со смещением на одну неделю вперед
Нефть
Газ
Нефть
Газ
Месяц к аналогичному месяцу предыдущего года
коэфф. коррел.
кол.
знач-
ений
коэфф. коррел.
кол.
знач-
ений
коэфф. коррел.
кол.
знач-
ений
коэфф. коррел.
кол.
знач-
ений
Все значения температурных отклонений
-0,08
119
0,01
119
-0,06
119
-0,01
119
Значения группы 1 (больше 100 и меньше -100)
-0,11
32
0,02
42
-0,08
32
-0,04
41
Значения группы 2 (больше 200 и меньше -200)
-0,44
5
-0,21
7
-0,38
5
-0,22
7
 
Относительно климатической нормы
Все значения
-0,17
137
0,03
137
-0,16
131
0,02
131
Значения группы 1 (больше 1°Си меньше --1°С)
-0,30
57
-0,04
54
-0,30
54
-0,03
54
Значения группы 2 (больше 1,5°Си меньше –1,5°С)
-0,37
21
-0,25
17
-0,51
22
-0,26
22


Для наглядности отобразим полученные результаты с помощью диаграмм:


На первой диаграмме температурное отклонение рассчитано через сравнение с аналогичным месяцем прошлого года.

На второй диаграмме – через сравнение с климатической нормой месяца.

Красной цифрой 1 на обеих диаграммах показаны ряды, где сравнивались температурные отклонения и котировки без смещения в датах.

Цифрой 2 обозначены ряды, где оценивалась корреляция при условии недельного ожидания реакции рынка.  


Статистическая связь между температурой и ценами на энергоносители.

Мы видим, что при любых сценариях, проявляется одна общая закономерность: чем больше величина климатического отклонения, тем сильнее она связана с последующим изменением цен на энергоносители.


При росте величины температурного отклонения (рассчитанного двумя разными способами), увеличивается значение коэффициента обратной корреляции.


На фоне значительного потепления климата, наблюдается снижение рыночных цен на нефть и газ.  

И наоборот, на фоне похолодания климата, отмечается рост цен на энергоносители.


Кроме этого, если сравнивать реакцию нефтяных и газовых цен между собой, можно заметить, что нефтяной рынок коррелирует в среднем в 2-3 раза «теснее» с климатическими отклонениями, чем рынок природного газа.


script_text_outline
Выводы

Мы подтвердили на исторических данных гипотезу о том, что «отклонения фактической температуры от климатической нормы вызывают в среднесрочном периоде изменения стоимости нефти и газа».


По мере роста величины климатического отклонения, наблюдается усиление связи с изменением рыночных цен на энергоносители.


Влияние погоды на курсы нефти и газа выявлено.


get_appXLSX (0.10 MB)Importers Ambient Temperature (2008-2018).xlsxget_appXLSX (0.27 MB)LCO (27.06.1988 - 24.12.2018).xlsxget_appXLSX (0.26 MB)NG (04.04.1990 - 24.12.2018).xlsx

Подпишитесь на нашу рассылку и будьте в курсе всех новостей!