Μοντελοποίηση και προβλέψεις: Ανάλυση των τιμών του αργού πετρελαίου (WTI) με τη χρήση χρονοσειρών
Creators: name: Ζγέρα, Χριστίνα Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: αργό πετρέλαιο-προβλέψεις-χρονοσειρές
crude oil-forecasting-time series

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία επιχειρεί την ανάλυση των τιμών του αργού πετρελαίου τύπου WTI με τη χρήση χρονοσειρών, με σκοπό τη μοντελοποίηση και τη διενέργεια προβλέψεων. Αρχικά, παρουσιάζονται κάποιες γενικές πληροφορίες σχετικά με το πετρέλαιο, ως αγαθό, τη χρηματοπιστωτική αγορά και τους παράγοντες οι οποίοι καθορίζουν τις τιμές του πετρελαίου. Επιπρόσθετα, πραγματοποιείται μία θεωρητική ανάλυση των χρονοσειρών και της διαδικασίας των προβλέψεων. Στη συνέχεια ακολουθεί, η εφαρμογή διάφορων μοντέλων από την υπάρχουσα βιβλιογραφία με σκοπό την επιλογή του καταλληλότερου προκειμένου να πραγματοποιηθούν προβλέψεις για τις τιμές του αργού πετρελαίου (WTI). Πιο συγκεκριμένα, έγινε συλλογή των ημερήσιων τιμών του αργού πετρελαίου τύπου WTI από το Energy Information Administration (EIA), καλύπτοντας την περίοδο από 2 Ιανουαρίου 1986 έως 31 Οκτωβρίου 2016. Επί της ουσίας, δημιουργήθηκαν Ολοκληρωμένα Αυτοπαλίνδρομα Μοντέλα Κινητού Μέσου όρου (ARIMA), χρησιμοποιώντας τη μεθοδολογία Box-Jenkins, και υβριδικά μοντέλα της οικογένειας των Γενικευμένων Αυτοπαλίνδρομων Υποδειγμάτων Δεσμευμένης Ετεροσκεδαστικότητας (GARCH) με τη βοήθεια του στατιστικού προγράμματος Eviews. Το ARIMA (0,1,1) υπόδειγμα, αποδείχθηκε μη κατάλληλο, λόγω της ύπαρξης ετεροσκεδαστικότητας (συνεχής μεταβολή των καταλοίπων). Στη συνέχεια, εφαρμόστηκαν μέτρα αξιολόγησης μεταξύ των υβριδικών υποδειγμάτων GARCH (1,1), IGARCH (1,1), T-GARCH (1,1), EGARCH (1,1) και APARCH (1,1), και με τη βοήθεια των δεικτών κριτηρίων AIC και SIC προέκυψε ότι το καταλληλότερο μοντέλο για προβλέψεις των τιμών του πετρελαίου είναι το υβριδικό μοντέλο ARIMA-APARCH (1,1). Τέλος, πραγματοποιήθηκε αξιολόγηση της ακρίβειας των προβλέψεων του εν λόγω μοντέλου η οποία έδωσε ικανοποιητικά αποτελέσματα. Λαμβάνοντας υπόψη την οικονομετρική ανάλυση που πραγματοποιήθηκε, συμπεραίνουμε ότι το υβριδικό μοντέλο ARIMA-APARCH (1,1) είναι το καταλληλότερο υπόδειγμα για τη διενέργεια προβλέψεων των τιμών του αργού πετρελαίου, λόγω της ικανότητας του να συλλαμβάνει τη μεταβλητότητα της μη σταθερής δεσμευμένης διακύμανσης
description: This Dissertation attempts to employ time series models for forecasting future oil prices. The research entails general information regarding oil, as commodity, the financial markets and what drives crude oil prices. Additionally, a theoretical analysis regarding time series and forecasting procedures is being conducted. In particular, various models from the existing literature are being applied for choosing the best fit to forecast crude oil (WTI). To be more detailed, daily WTI crude oil prices data are obtained from Energy Information Administration (EIA), covering the period from 2nd January 1986 to 31st September 2016. In a nutshell, an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, using Box-Jenkins methodology, along with approaches based upon hybrid Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models, are being employed using the Eviews software. The ARIMA (0,1,1) is found to be inappropriate model, for being Heteroscedastic (constant variation of the residuals). To continue with, several performance measures, such as AIC and SIC, are being implemented between hybrid models GARCH (1,1), IGARCH (1,1), T-GARCH (1,1), EGARCH (1,1) and APARCH (1,1). Within this context, the hybrid model ARIMA-APARCH (1,1) is being found to be the most appropriate for forecasting crude oil prices. Consequently, an evaluation of the forecasting accuracy of the aforementioned model has been conducted, providing with adequate results. Based on this study, we can conclude that the hybrid ARIMA-APARCH (1,1) model can serve as the best model for forecasting daily crude oil prices, due to its ability to capture the volatility by the non-constant of conditional variance