原油価格は世界経済において最も重要な指標の1つと考えられている。政府や企業は、原油価格がどこに向かうのかを把握するために多くの時間とエネルギーを費やしていますが、予測は不正確な科学です。標準的な手法は微積分（線形回帰と計量経済学）に基づいていますが、代替案には構造モデルとコンピュータ主導の分析が含まれます。原油価格を予測する最良の方法について広く受け入れられている合意は存在しない。

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企業はまた、石油先物市場に特に注意を払い、頻繁に参加する。原油先物はニューヨークマーカンタイル取引所（NYMEX）と東京商品取引所（TOCOM）で取引されている。

原油価格の理解

原油の供給は、石油会社が埋蔵量を地中から抽出して世界中に流通させる能力によって決定されます。主要な供給変数には、技術変化、環境要因、および石油会社が資本を蓄積し補充する能力の3つがあります。技術的な改善、特に水圧破砕と水平掘削は、2008年以降に世界市場に石油を供給するのに役立った。

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原油需要は、個人、企業、政府からもたらされます。一般的に言えば、石油需要は良い経済時代に増加し、遅い経済時には減少する。中国とインドにおける生活水準の向上は、21世紀の世界的な需要の主要な源泉となっています。

企業は原油価格予測を行う前にこれらの要素を理解する必要がありますが、それでも十分ではありません。石油価格は、石油輸出国機構（OPEC）を含む非市場勢力の影響を強く受けており、多国籍石油カルテルとして効果的に機能している。 OPEC加盟国は、自国政府にとって最善のものに基づいて、どのくらいの量の石油を世界市場に放出するかについて共同決定する。しかし、2005年から2015年までの原油価格の極端な変動は、OPECの影響が限定的であることを示している。

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石油もまた、ほとんどの国で高度に規制されています。ヨーロッパの多くの国のように、米国は油を掘削できる場所を厳しく制限している。環境保護庁（EPA）は、Exxon MobilやBritish Petroleumのように石油価格について多くのことを述べているかもしれません。

石油価格（または商品）の動きがアナリストを驚かせる理由は、何百もの変数があり、それぞれが同時に予測不能な方法で動くためです。連邦準備理事会（FRB）理事会は2011年7月のディスカッションペーパー「石油価格の予測」を開始した。これは「石油の実質価格の予期せぬ大規模かつ永続的な変動」を特定することから始まった。

定量的手法

石油市場に関する短期的および中期的な予測を行うために、計量経済学者およびその他の市場専門家を雇用しているこれらの専門家は、現場価格および将来価格を用いて、 （変数の数量化と説明力のテスト）

スポット・モデルと将来の価格モデルは、多くの企業に依然として人気がありますが、傾向がありません。先物市場 - 特に先物間の関係価格変動と現物価格の変動 - 明日の石油価格への道を指すだろう。1991年に2つの有力な学術論文が出版された（Bopp and Lady; Serletis）。この結論は、誤り訂正モデル（ECM）によって達成され、統計学者または計量経済学者は、 o先物データのバイアスを考慮する。

1998年の第3回調査（Zeng and Swanson）は、NYMEX、ニューヨーク商品取引所、シカゴ貿易協会、シカゴ商工会議所の原油を1990年から1995年にかけて検討した。 21世紀初頭まで、ほとんどの企業はECMアプローチを採用していました。

後の研究は財務モデルにはあま​​り親切ではなかった。 1989年から2003年の間にNYMEXのWTI原油先物価格を見直した結果、先物価格と先物価格が将来の現物価格を正確に予測するのに十分なほど効率的でないことが判明した（奇妙なことに、石油市場における「リスクプレミアム」）。著者らは代わりに、時系列ランダムウォークプロセスを推奨しました。ランダムウォーク理論は、株価の変化を将来の動きを予測するために用いることはできないことを示唆している。 （2013年のポルトガル大学の研究は、時系列計量経済モデルが原油価格の最も一般的な予測方法であることを発見した。）

需給モデルは、OPEC生産、需要の所得弾力性原油と実質国内総生産（GDP）を比較しています。可能な限り多くの変数の組み合わせが存在するため、ほとんどの企業または分析サービスは独自の計算を使用して、頻繁に式を変更します。目標は、最も統計的に有意な変数を見つけ、それらの変数のチャートの変動を見いだし、将来の原油価格レンジの概算を作成することです。

定性的または非線形的方法

統計学者が「非標準的」または「非線形」アプローチと呼ぶ可能性のある代替アプローチの主張者は、将来の原油価格は、従来のプロセスではあまりにもランダムで混沌としていると主張する。これらの方法は、標準モデルと同じデータを使用しているかもしれませんが、計算は線形モデルや計量的回帰ではなくパターン認識に基づいています。 1つの一般的なパターン認識ツールは、人工ニューラルネットワーク（ANN）である。人間の脳の生物​​学を前提としたANNモデルは、シミュレーションが新しいデータに基づいて経験を学習し、一般化させると思われる。 ANNは、ビジネス分野、科学分野、投資分野でのさまざまな分析に使用されます。 ANN法の1つの標準的批判 - そしてANNが私的石油予測に普及していない主な理由は、価格系列を評価するために使用される固有のインプットがしばしば主観的または恣意的であることである。

基本的な投資家やアナリストは、複雑な統計モデルから逃れる傾向があります。その代わり、基本的なアナリストは、在庫水準、生産動向、自然災害、投機家の行動などのビジネス上の要因を集約しています。これらの知識ベースのアプローチの背後にある暗黙の推論は、原油価格が大きく、識別可能な事象によって大きく影響を受けることである。企業が独自のモデルを作成するのではなく、世界銀行の商品予測などの他の情報源に依存している市場アナリストを採用するのは一般的です。