Моделирование цен в нефтедобывающей отрасли с применением информационных технологий

     Это приводит к тому, что менеджерам нефтяной компании становится труднее  принимать решения, наиболее точно прогнозирующие стоимость нефти. Разработка методов моделирования стоимости нефти при наличии возможностей оптимального управления, а также с учетом структуры и естественного истощения запасов является крайне важной в практическом плане задачей.

     Наибольшее  распространение получила выработка  краткосрочных прогнозных оценок мировых  цен на нефть на базе экспертного  мнения. Это мнение формируется на основе прогнозов международных  организаций (прежде всего, МВФ и  Энергетического агентства), текущей  биржевой цены нефти и спредов цен различных сортов нефти. В частности, МВФ создает прогноз средней цены нефти трех сортов - "Брент", "Дубайская", "Западнотехасская"; Министерство энергетической информации США - сорта "Западнотехасская" и нефти, импортируемой в США. Итоговый уровень цен при использовании экспертного мнения получается на основе простейших арифметических расчетов. К основным недостаткам такого метода следует отнести крайне ограниченные возможности учета временной и сезонной динамики ценовой конъюнктуры, а также слабое обоснование интервала прогнозируемых цен и отсутствие доверительного интервала.

     Главная задача при разработке модели - формализация алгоритма создания краткосрочного прогноза ценовой конъюнктуры на мировом рынке, при исключении недостатков, сопровождающих экспертный анализ. При решении этой задачи был соблюден принцип теоретической и практической преемственности, для чего накопленный экспертами опыт по формированию прогноза цен и приоритетов в использовании источников был заложен в основу созданной OFC-модели. Модель может быть охарактеризована скорее как консервативная: прогноз, создаваемый на ее основе, базируется на фундаментальных факторах, воздействующих на ценовую конъюнктуру мирового рынка нефти (в частности спрос, предложение, запасы нефти). Вместе с тем воздействие на цены краткосрочных конъюнктурных факторов учитывается путем введения в модель данных о текущем состоянии мирового рынка нефти сорта "Юралс" (на любой день месяца).

     Следует подчеркнуть, что одним из принципиальных моментов создания модели было введение в нее регулярно обновляемого прогноза цен на нефть сорта "Западнотехасская". Этот подход объясняется функциями  и задачами, решаемыми центральными банками, в которые не входит подробное  рассмотрение и учет всех факторов, воздействующих на состояние рынка  энергии. Кроме того, существуют некоторые  ограничения на доступ к необходимым  данным (в отличие от министерств  энергетики любой страны мира). Вместе с тем для проведения денежно-кредитной  политики в странах, экономики которых  зависят от экспорта энергоносителей, монетарным властям необходимы ориентиры  по ожидаемой в краткосрочный  период динамике конъюнктуры на основные товары экспорта.

     Остановимся более подробно на математических и  статистических методах, поскольку  именно на их базе в настоящее время  осуществляются наиболее достоверные  прогнозы.

     Экономико-математическое моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования. Содержание метода моделирования составляют: конструирование модели на основе предварительного изучения объекта и выделения  его существенных характеристик, экспериментальный  и теоретический анализ модели, сопоставление  результатов с данными объекта, корректировка модели.

     Под экономико-математической моделью  понимается методика доведения до полного  описания процесса получения, обработки  исходной информации и оценки решения  рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

     В данной курсовой работе будет применён метод среднего коэффициента изменения  цены на нефть. Его суть состоит в  следующем – вычисляется некое  число при умножении на которое  предыдущей цены на нефть можно получить следующую. Также этот коэффициент  должен учитывать и некие факторы, которые могут повлиять на цену нефти  – например открытие нового месторождения  нефти (увеличен объём добычи следовательно  уменьшена цена) либо прекращение  добычи нефти какой-либо страной (уменьшен объём мировой добычи следовательно  цены повышаются) и т.д.

     Одно  из наиболее перспективных направлений  оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях нестабильной внешней  среды, следует считать использование  метода реальных опционов.

     Реальный  опцион – это право, но не обязательство, принять какое-либо решение позднее, в зависимости от того, какие события  будут предшествовать дню решения; потенциальная возможность гибкого  управления компанией, которое приводит к увеличению ее стоимости.

     Для начала в расчет закладываются влияющие внешние факторы: стоимость инвестиций (денежная сумма, необходимая для  организации реального опциона), время, неопределенность, процентные ставки. Для группировки, обработки и  анализа данных используют методы оценки активов и проектного анализа, методы экономического анализа, а также  методы математического моделирования, статистики, физики, теорию случайных  процессов. Метод реальных опционов позволяет учесть возможность гибкого  принятия решений хозяйствующего субъекта в условиях меняющейся внешней среды.

     Поскольку экономическая ситуация, обусловленная  уровнем цен, инфляцией, в течение  срока разработки месторождения  может меняться, то целесообразно  изменение стратегического решения  недропользователя по извлечению углеводородного  сырья. Согласно методу реальных опционов может быть принято решение:

     - отказаться от продолжения разработки  проекта в критической ситуации;

     - отсрочить период начала проекта  до момента более благоприятной  конъюнктуры рынка;

     - изменить масштаб работ по  извлечению минерального сырья;

     - применить режим форсированного  отбора жидкости;

     - использовать смешанную стратегию.

     Использование метода реальных опционов предполагает моделирование цены товара и нормы  дисконта. Прогнозирование цены на нефть в данном исследовании было проведено на основе статистических данных за последние 20 лет. После обработки  статистического ряда была подобрана  линия тренда, наиболее адекватно  описывающая динамику мировой цены на нефть. Эта линия представляет собой сложную тригонометрическую функцию (см. рисунок 1), описываемую  формулой

     Р= 11,1*Cos(0,6t+0,3)+16,67, где

     P - расчетное значение цены на нефть, долл. /барр.

     t- – прогнозируемая цена на нефть, долл./барр.

     Рисунок 1 – Динамика цен согласно методу реальных опционов 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     2 Практическая часть

     В данной части курсовой работы будет  осуществлено имитационное моделирование  объёма выпуска продукции предприятием. Для построения модели будут использованы следующие программные продукты: Microsoft Excel и Borland Delphi.

     Имитационное  моделирование — это метод  исследования, при котором изучаемая  система заменяется моделью, с достаточной  точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения  информации об этой системе. Экспериментирование  с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте). 

     2.1 Постановка задачи

     Модель  должна будет содержать таблицу для ввода статистических цен на нефть в прошедших периодах, поля для ввода прогнозируемых влияющих на цену нефти факторов и ещё одну таблицу для вывода результата прогнозирования. Моделирование будет осуществляться с помощью метода реальных опционов.

2.2 Моделирование в  Microsoft Excel

     Для начала нужно найти статистические данные о цене на нефть. Для примера  возьмём таблицу цен на нефть  сорта Brent (ICE.Brent) за 2010 год (см. таблицу 2). Для некоторого упрощения возьмём расчётный период равный 12 месяцам. 
 
 

Таблица 2 – Цена на нефть сорта Brent в 2010 г.

Создадим  и заполним в MS Excel соответствующую таблицу (см. рисунок 2).

Рисунок 2 – Таблица 1 в MS Excel

     Теперь, когда имеются базовые данные, можно осуществлять моделирование. Напишем формулу, реализующую  арифметические преобразования, описанные в методе реальных опционов (см. рисунок 3).

Рисунок 3 – Формула расчёта

     Результатами  данных расчётов стали данные в столбце  В таблицы9см. рисунок 4). По ним для  большей наглядности можно построить  график (см. рисунок 5).

Рисунок 4 – Прогнозируемые цены

     

     Рисунок 5 - График изменения цен на основе моделирования

     Для доказательства работоспособности  модели изменим расчётные величины на 10% (см. рисунок 6).

     

     Рисунок 6 – Изменение цен при изменении  базовых величин

     Видно, что изменение начальных данных влечёт за собой изменения расчётных, а следовательно модель работает.

2.3 Моделирование в  Borland Delphi

     Для задания диапазона опорных значений создадим таблицу, воспользовавшись компонентой  StringGrid. Введём в ней обозначения и базовые величины (см. рисунок 7).

     Нажатием  соответствующей кнопки вычисляются  цены на нефть (см. рисунок 8) на следующий прогнозный период - 12 временных единиц.

     Для рисования воспользуемся командами  canvas. MoveTo (x,y) и canvas. LineTo (x1,y1,), где x и y – координаты начальной точки, х1 и y1 – координаты следующей точки графика. таким образом курсор перемещается на предыдущую точку графика, и от неё проводится линия к следующей, после чего эти действия повторяются.

     По  нажатию кнопки «Построить график»  будет построен соответствующий  график изменения цен (см. рисунок 9). В построении графиков в Delphi есть бесспорный минус – отсутствие шкалы по оси Х, из-за невозможности запрограммировать её относительно графика.

     

     Рисунок 7 – Окно программы с базовыми данными

     

     Рисунок 8 – Расчёты программы

     Рисунок 9 – График

     Несмотря  на отсутствие единиц измерения этот график может продемонстрировать общую  динамику изменения цен в прогнозируемом периоде.

     Для доказательства работоспособности  модели изменим базовые величины как и в примере с Microsoft Excel на 10% (см. рисунок 10). Как видно, изменения базовых величин ведёт к изменению расчётных.