原油價格被認為是全球經濟中最重要的指標之一。政府和企業花費了大量的時間和精力來弄清楚石油價格下次領導的地方，但預測是一個不精確的科學。標準技術基於微積分（線性回歸和計量學），但替代方案包括結構模型和計算機驅動的分析。沒有廣泛接受的達成預測油價的最佳方式。

公司還特別注意-並經常參加石油期貨市場。原油期貨在紐約商品交易所（NYMEX）和東京商品交易所（TOCOM）.12

了解原油價格

在初級水平時，原油供應是通過石油公司從地面提取儲量並在全球分銷的能力來確定。有三個主要的供應變量：技術變化，環境因素，石油公司積累和補充資本的能力。技術改進-尤其是液壓壓裂和水平鑽探-2008年後幫助洪水世界市場與石油

原油需求來自個人，公司和政府。一般來說，在經濟較好時期，石油需求增加，在經濟速度較慢，它會降低。中國和印度生活水平的增加一直是21世紀全球需求的主要來源。

公司需要在製作油價預測之前了解這些因素，但即使是不夠的。石油價格受到非市場力量的嚴重影響，包括石油出口國（歐佩克）的組織，有效充當跨國油畫。歐佩克成員國根據各國政府最適合最適合世界市場向世界市場發布的聯合決定.4但是，2005年至2015年的石油價格極端波動表明歐佩克影響有限.5

石油在大多數國家也受到高度監管。與歐洲的許多國家一樣，美國在可以鑽出石油的情況下嚴格限制;環境保護局（EPA）可能與埃克森美孚或英國石油有關的油價。

原因是油價（或任何商品）的動作往往令人驚訝的分析師是因為有數百個變量，每種變量都以不可預測的方式同時移動。聯邦儲備系統的州長委員會在2011年7月7月討論文件中最好地討論文件“預測石油價格”，通過識別“以實際價格的意外的大而持續的波動”開始。6

定量方法

公司聘請經濟學家和其他市場專家對石油市場進行短期和中期預測。這些專業人員使用高度複雜的數學模型，它專注於財務（使用現貨和未來價格），或供應和需求考慮（量化變量和測試其解釋性）。

現貨和未來的價格模型仍然受到許多公司的歡迎，但越來越多的趨勢。基本概念是期貨市場-特別是期貨價格波動與現貨價格波動之間的關係-將指出明天的油價。兩份有影響力的學術論文於1991年（Bopp和Lady;Serletis）發表，表明未來的油價並非無偏見或完全有效，但可能比任何其他指標更好。通過誤差和糾正模型（ECM）達到了這一結論，允許統計學家或經濟學家佔FU的偏見uresdata.7

1998年的第三項研究（曾和斯旺森）在紐約紐約商品交易所，芝加哥貿易委員會和1990年至1995年間芝加哥商品交易所研究了原油。它發現ECM模型表現最佳.87

後來的研究對金融模式不太善良。一個審查了西德克薩斯中級（WTI）原油期貨價格在1989年至2003年間Nymex，發現前瞻和期貨價格既不有效，也沒有足夠的無偏見，以準確預測未來的現貨價格（和奇怪的是，有“的少數證據風險保費“石油市場”。作者代替推薦了一個時間序列隨機步行過程;隨機步行理論表明，股票價格變動不能用於預測未來的運動.97（根據特許替代投資分析師協會，時間序列計量型號是原油價格最常見的預測方法。）10

供應和需求模型專注於宏觀經濟變量，如歐佩克生產，石油和真正的國內生產總值的需求的收入彈性（GDP）。因為有許多可能的變量組合，大多數公司或分析服務都使用專有的計算並經常改變其公式。目標是找到最有統計學上的變量，然後在這些變量中查找圖表波動，並為未來的油價範圍創造粗略估計。

定性或非線性方法

替代方法的倡導者，統計學家可能稱之為“非標準”或“非線性”方法，認為，未來的油價對於任何傳統流程都太隨意和混亂。這些方法仍可能使用與標準模型相同的一些相同的數據，但計算基於模式識別而不是線性模型或計量計量回歸.11

一個流行的模式識別工具是人工神經網絡（ANN）。Ann模型，其基於人類大腦的生物學，據稱，據稱，仿真學習和概括基於新數據的經驗.11ANNS用於商業，科學和投資領域的各種分析。ANN方法的一個標準批評-以及ANNS不受私人石油預測的主要原因是用於評估價格系列的內在投入往往是主觀的或任意的。

基本投資者和分析師往往遠離複雜的統計模型。相反，基礎分析師依靠集合業務因素，如庫存水平，生產趨勢，自然災害和投機者的行為。基於知識的方法背後的隱性推理是油價受到大型可識別事件的嚴重影響。聘請依靠其他來源信息的市場分析師（如世界銀行的商品預測）而不是創造自己的模型，它是常見的.12