Кривая спроса на нефть в Венесуэле

Введение

Первым экономистом, изучившим закон спроса, был француз Агустин Курно (1838), который продемонстрировал, что хотя кривые индивидуального спроса являются прерывистыми и нерегулярными, если они наблюдаются статистически, с адекватной методологией и для большого числа потребители, можно допустить, что результирующая кривая является непрерывной и с четко определенным курсом.

Мы согласны с несколькими авторами, когда они говорят нам, что концепция закона или кривой спроса является по существу статистической; В экономической науке это явление изучается с абстрактной точки зрения, а статистика смотрит на него с эмпирической точки зрения.

Между ценами и количествами, потребляемыми и востребованными, мы имеем следующее соотношение: «O» - это кривая предложения, «D» - это кривая спроса, а «K» - это точка, в которой определяются равновесная цена и количество. изменился по этой цене. Нет сомнений в том, что цена товара напрямую зависит от требуемого количества и обратно зависит от поставляемого количества. Количество, требуемое и поставленное по определенной указанной цене, понимается. Повышение цены пропорционально дефициту предложения.

Другой вопрос - это статистическая процедура для оценки кривой спроса: использование множественной корреляции, метод относительных изменений, метод временных соотношений, а также комбинация этих методов.

Метод относительных изменений заключается в том, чтобы найти функциональную взаимосвязь не между абсолютными значениями цен и количествами, а между относительными изменениями, поскольку существуют такие эффекты, как демографические изменения и колебания общего уровня цен, все из которых предназначены устранить, чтобы затем сосредоточиться на краткосрочных значениях.

Давайте посмотрим, на что указал Генри Мур, цитируемый Шульцем (1958, стр. 67):

«Принимая относительное изменение количества товара, который требуется, вместо абсолютных количеств, последствия увеличения населения примерно устраняются; и, принимая относительное изменение соответствующих цен вместо соответствующей абсолютной цены, ошибки, вызванные колебанием общего уровня цен, частично удаляются. Если наблюдения должны охватывать период основного цикла цен, а исследуемый товар должен быть основным товаром….., приведенный выше метод получения кривой спроса даст чрезвычайно точную формулу, обобщающую отношения между колебаниями цен и изменения в количестве товара, который требуется »

Ниже приведены абсолютные значения времени как для цен, так и для количеств, относительно венесуэльской сырой нефти и в периоды по 5 лет каждый; а также общий индекс оптовых цен на промежуточные товары и население Венесуэлы с целью получения реальных цен и производства на душу населения.

лет	Цена для	Индекс	Реальная цена	производство	численность населения	производство
	бочка	цены на	2 в 3	тысячи	количество	на душу населения
	свершившимся	Оптовая		суточные бочки	численность населения
	Bs. Barrel	1968 = 100
один	два	3	4	5	6	7
1940	2,87	76,6	3,75	502	3851000	0,143
1945	3,24	81,6	3,98	+885	5035000	0,17
1950	6,55	86,6	7,56	1498	5035000	0,298
1955	7,08	91,6	7,73	2157	5186000	0,416
1960	6,43	96	6,70	2846	7749720	0,367
1965	8,27	103,3	8,01	3473	7992212	0,435
1970	7,91	103,9	7,62	3708	10612000	0,349
1975	46,16	145,4	31,75	2346	11993000	0,196
1976	47,25	154,4	30,60	2294	12361000	0,186

На следующих двух рисунках (1 и 2) показаны цены и абсолютное или хорошо наблюдаемое производство; то есть временная кривая абсолютных цен на сырую нефть (в боливарах) и добычу в тысячах баррелей в день (временные ряды 1940-1976 годов за 5-летние периоды)

Мы знаем, что на свободном рынке необходимым условием существования равновесия является равенство спроса и предложения. Понятно, что мы имеем в виду экономический баланс, который сильно отличается от социального баланса.

Функция спроса может быть удовлетворительно изучена только с «статической» точки зрения, поскольку в определенный момент мы можем только наблюдать и, следовательно, определять единственную равновесную цену «K».

Тем не менее, мы попытаемся изучить кривую спроса на конкретное явление, наблюдая за ценами и количеством сырой нефти в Венесуэле, в разные периоды по 5 лет каждый.

Соответствующие значения каждого периода двух временных рядов (цены и произведенные количества) дадут нам элементы, которые будут иметь столько же равновесных цен "K", чтобы продемонстрировать, как на самом деле цены и величины на самом деле имеют обратную корреляцию, то есть отрицательную. Этого логично было ожидать, но, как мы увидим на практике, это может быть сложнее оценить на первый взгляд; а в некоторых товарах даже могут появиться довольно позитивные отношения.

Все мы знаем, что на спрос на промежуточный товар, такой как нефть, влияет множество переменных, таких как: количество покупателей, которые покупают сырую нефть, общий уровень цен, доступные количества сырой нефти, предлагаемые конкурентами, модификации методы производства, создание или отмена налогов, общий уровень спада или роста клиентуры и т. д. Поскольку все экономические явления взаимозависимы, переменных может быть много. Теперь некоторые из этих переменных были взяты напрямую (например, цены в боливарах за баррель сырой нефти в соответствии с обменным курсом нефти и добыча в баррелях за каждый рассматриваемый период), другие переменные были приняты во внимание но косвенно, при отладке данных, как мы вскоре объясним,и мы увидим, является ли этот метод статистически значимым.

Мы знаем, что временные ряды цен и производства, как и большинство статистических данных, должны составлять не менее 20 лет, чтобы наблюдение за трендом было более безопасным. В этом случае серия ограничена только 9 периодами по 5 лет каждый; и это соответствует товару, который имеет некоторые заменители, такие как уголь и гидроэлектроэнергия.

Они рассматривались как количества, только добыча сырой нефти в Венесуэле, без учета запасов; А также мы опирались на первичные данные, представленные Центральным банком Венесуэлы (экономика Венесуэлы за последние тридцать пять лет, ноябрь 1978 года).

Постановка задачи

Иногда, глядя на первичные данные, закон спроса, кажется, не выполняется; поскольку, как было указано, колебания цен и производства могут продолжаться в том же смысле; то есть обе серии увеличиваются и уменьшаются; и иногда ожидаемая отрицательная корреляция не наблюдается. между сериями абсолютных данных.

Существуют ли колебания, которые С. Кузнец назвал вторичной тенденцией; или, долгие циклы Д. Кондратьева, все это может помочь запутать отсутствие отрицательной корреляции между производством и ценами; и как правило, в периоды процветания статистически отмечается рост производства и потребления, а цены растут; и противоположное может произойти в депрессивные периоды под влиянием также автогенеративной теории циклов У. К. Митчелла или других авторов.

Затем необходимо учитывать, что длинные циклы, вторичные тенденции и другие незначительные движения полностью колеблются вокруг эволюционной тенденции, также называемой светской или первичной.

Некоторые авторы обсуждают, существует ли светская тенденция в общем уровне цен и светская тенденция в объемах производства и потребления, которые, как правило, следуют функции Рэймонда Прескотта (1922), с возрастающей скоростью, но не постоянной во времени. Таким образом, возможно, что цены и количество имеют эволюционную тенденцию к росту; Хотя для определенного товара, такого как сырая нефть, могут действовать определенные силы, которые изменяют тенденцию и колебания.

Иногда только небольшие краткосрочные относительные изменения в объеме производства и ценах могут быть представлены в обратной зависимости (указание на закон спроса); Таким образом, во временном ряду цен и количества сырой нефти Венесуэлы мы должны устранить ее тенденции и долгосрочные колебания.

По словам Курно, требуемые количества являются функцией цены; или также цена является функцией величин, которые считались неоднозначными. Это функции, которые считаются равномерными, непрерывными и монотонно убывающими.

Мы приняли обратную зависимость между ценой и требуемым количеством. Но тогда необходимо устранить все другие причины, которые могут со временем повлиять на спрос, такие как: изменения в условиях процветания клиентов, изменения в количестве клиентов, конкуренция, технический прогресс, все силы, которые вызывают эволюционная тенденция и долгосрочные колебания. Следовательно, в нашем конкретном случае мы должны уточнить ряд цен на сырую нефть и количества, исходя из других движений, которые не являются краткосрочными. Как уже отмечал Генри Шульц (op.cit, стр. 711): «Совокупный объем производства и денежные ценовые ряды к тому же анализу, который был решен для производства на душу населения и ряда реальных цен».

В случае конкретного явления, такого как выбранное, трудно различить циклы и вековую тенденцию, особенно в периоды такого короткого времени, всего девять периодов по пять лет каждый. Исходные значения, безусловно, не будут представлять приемлемые коэффициенты корреляции относительно эволюции данных; а также потому, что можно наблюдать сходные признаки ковариации между двумя рядами.

Тогда обычно принимают значение тренда временного ряда как «нормальное значение» явления. Абсолютные абсолютные значения не так интересны, как, с другой стороны, относительные значения относительно этой тенденции; то есть по отношению к нормальному значению. Итак, как представлены краткосрочные движения кривой спроса на сырую нефть в Венесуэле?

Формулировка гипотезы

Предпосылка состоит в том, что значения, уже очищенные и выраженные в процентах по отношению к тренду, позволили выделить краткосрочные движения, которые в нашем случае могли бы дать коэффициент детерминации, который, безусловно, очень низок, отчасти из-за того, что изучалась только отрицательная корреляция. как показывает классический закон спроса, между ценами и производством, скорректированным с учетом их тенденции, без учета большого числа других переменных.

Кривая спроса на венесуэльскую нефть. Операционализация переменных и выбор техники для внесения корректировок.

Данные, которые мы получили по временным рядам, взяты из журнала «Нефть и газ», опубликованного Американским институтом нефти и воспроизведенного Центральным банком Венесуэлы.

Временной ряд длится с 1940 по 1945 год (эпоха мировой войны) до 1976 года, но каждый период составляет 5 лет. Венесуэла начала с доли рынка в 1940 году всего 9% от общего мирового производства; но к 1955 году стране удалось завоевать долю рынка в 14%; а затем, в конце 1975 и 1976 годов, эта доля резко упала до 4% от общего мирового производства, так как Саудовская Аравия захватила 15%, Советский Союз - 18%, Соединенные Штаты Америки - 14% и 10% тоже пойдет.

Данные за наблюдаемые годы приведены в предыдущей таблице; то есть абсолютные цены за баррель в столбце 2 и абсолютное производство в тысячах баррелей в столбце 5; а затем скорректированные данные, а именно: реальные цены и объем производства на душу населения в столбцах 4 и 7 соответственно. Эти серии представлены на следующих рисунках, где видно, что обе серии имеют положительную тенденцию, по крайней мере, в течение первых шести периодов по 5 лет каждый.

Первая приблизительная отладка. Это было сделано с ценами, разделив абсолютные данные между общим годовым индексом оптовых цен на промежуточные товары, основанным на 1968 году, и подготовленным Центральным банком Венесуэлы. (столбец 3 таблицы 1); и этот уточненный ряд представлен на графике реальных цен на сырую нефть, выраженных в боливарах.

Добыча сырой нефти также была очищена путем изменения численности населения с течением времени, а затем с учетом добычи на душу населения. Таким образом, следующий график показывает скорректированную добычу сырой нефти:

Анализ результатов

Наблюдая за двумя предыдущими графиками, кажется, что есть положительная корреляция в долгосрочном движении, но в краткосрочных движениях обратная корреляция уже заметна, особенно начиная с шестого периода и далее. (с 1965 по 1976 год).

Теперь, если мы выражаем ряд данных в процентах относительно их нормального значения (процентное отклонение от тренда), мы можем устранить колебания, которые не являются краткосрочными. Первое, что мы должны вычислить, это функция и ее параметры, чтобы оценить тренд ряда.

В случае цен тренд представлен параболической кривой второй степени следующим образом:

Y = 9,71 - 4,27 * X + 0,746 * X в квадрате

С P в квадрате, равном 0,804

А для добычи нефти на душу населения формула для оценки этой тенденции равна:

Y = - 0,045 + 0,17 * X - 0,016 * X в квадрате

С P в квадрате, равном 0,847

В приведенной ниже таблице реальные цены на сырую нефть и количество на душу населения были рассчитаны в процентах от их соответствующей тенденции. Эти данные, представленные в процентах от рассчитанного нормального тренда, позволяют нам увидеть отрицательную взаимосвязь, как показано на следующем графике (цены на добычу и нефть), который иллюстрирует конкретное явление спроса на венесуэльскую сырую нефть.

	Скорректированная цена	тенденция	Скорректированная цена	производство	тенденция	производство
	за баррель (Bs.)	цены	между трендом (%)	на душу населения	производства	скорректированы и имеют (%)
1940	3,75	6,19	60,61	0,143	0,11	131,19
1945	3,98	3,98	99,90	0,17	0,24	72,03
1950	7,56	3,61	209,54	0,298	0,33	91,41
1955	7,73	4,57	169,04	0,416	0,38	109,47
1960	6,70	7	95,64	0,367	0,41	89,51
1965	8,01	10,95	73,13	0,435	0,40	108,75
1970	7,62	16,39	46,46	0,349	0,36	96,68
1975	31,75	25	126,98	0,196	0,29	67,59
1976	30,60	30	102,01	0,186	0,20	93,00

Примечание: процентные отношения были рассчитаны на основе данных с большим количеством цифр, чем показано в таблице.

На следующем графике показаны уточненные кривые относительно нормальной тенденции как цены на сырую нефть, так и на добычу: когда цены низкие, спрос выше, и наоборот, как и ожидалось по кривой спроса, в соответствии с классическая версия Агустина Курно.

Кривая спроса на основную потребность в соответствии с категорией Рене Роя (1930), цитируемой Шуццем, выглядит следующим образом: см. Соотношение между реальными ценами в процентах от тренда и количествами на душу населения в процентах от тренда,,

Там вы можете настроить прямую линию между семью (7) точками, которые образуют более или менее близкий конгломерат, хотя появилось три (3) точки, которые отклоняются от логической тенденции; и если бы эта линия была проведена слева направо, можно было бы рассчитать эластичность спроса, которая является релевантными данными.

Бережливое производство	Скорректированная цена	Производство и Средний	Цена и Средняя	Квадрат отклонений	Квадрат отклонений	Производство по цене
131	61	35,44	-48,33	1256,31	2336,11	-1713,15
72	100	-23,56	-9,33	554,86	87,11	219,85
91	210	-4,56	100,67	20,75	10133,78	-458,59
109	169	13,44	59,67	180,75	3560,11	802,19
90	96	-5,56	-13,33	30,86	177,78	74,07
109	73	13,44	-36,33	180,75	1320,11	-488,48
97	46	1,44	-63,33	2,09	4011,11	-91,48
68	127	-27,56	17,67	759,31	312,11	-486,81
93	102	-2,56	-7,33	6,53	53,78	18,74
Sum-860	+984			2992,22	21992,00	-2123,67
Среднее-95,56	109,33
					8112 *
-0,261793639
* Умножьте отклонения в квадрате и квадратном корне
2124 между 8112 = r

В предыдущей таблице данные, по-видимому, способны рассчитать коэффициент корреляции «r» между производством в процентах от его тренда и ценой в виде процента от его тренда. Нет сомнений, что эта отрицательная корреляция довольно низкая (всего 26%) и, конечно, коэффициент детерминации составляет всего 7%, как уже указывалось.

Проверка гипотезы

Другими словами, коэффициент корреляции «r» между скорректированным производством и скорректированной ценой для соответствующих трендов составляет всего 0,262 (26%).

Чтобы определить статистическую значимость этого коэффициента, мы сначала рассчитаем число степеней свободы, то есть количество пар данных (9) минус две: то есть 7. А затем, в таблице, касающейся статистической значимости, для 7 степени свободы

критический уровень значимости, составляющий всего 10%, появляется при получении корреляции 0,582 (58%), что указывает на то, что наше низкое значение 0,262 (26%) несущественно; то есть необязательно взаимосвязь между добычей сырой нефти, скорректированной с учетом ее тенденции, и ценами на сырую нефть, также скорректированной с учетом ее тенденции, статистически может рассматриваться как существенная; поэтому делается вывод, что простой корреляции между этими двумя переменными недостаточно для демонстрации гипотезы, изложенной в этой статье.

Вероятно, что множественная корреляция может помочь найти лучшее решение проблемы, поскольку цена на сырую нефть и ее будущая стоимость зависят от большего числа факторов в силу их сложности.

Анализ, проведенный, например, для оценки международного спроса на нефтепродукты экономистом Лилианой Колодни (1992) при рассмотрении экзогенных переменных и возможных сценариев, продемонстрировал то, о чем мы спорили. Действительно, как отметил Колодни в то время:

«Оценка спроса является одной из самых сложных проблем в энергетической экономике, и в случае спроса на нефть его детерминанты являются более сложными, чем это обычно учитывается в традиционной теории поведения потребителей. … Это в дополнение к объективным условиям цен и доходов, возможностям замещения между различными типами нефти, технологической жесткости, обусловленной требованиями к используемому оборудованию, и конкуренции со стороны альтернативных источников энергии ».

Есть даже переменные, связанные с экономическими кризисами и политическими решениями, которые часто являются ключевыми элементами для проведения системного анализа.

Резюме и выводы

Мы начнем эту статью с принятия статистического подхода к кривой спроса, а затем проиллюстрируем, как вывести функцию спроса на сырую нефть, добываемую в Венесуэле, для 9 периодов по пять лет каждый, начиная с 1940 года и заканчивая в 1976 году.

Мы рассматривали цену как зависимую переменную, а количество как независимую переменную. Посредством анализа мы выбрали методологию, которая позволяет нам устранить факторы, которые связаны не только со светской тенденцией, но также со вторичной тенденцией и длинными циклами. Для этого выбран статистический метод относительных изменений как в ценах, так и в количествах, проданных или востребованных, для которых необходимо было получить значения реальных цен и производства на душу населения, чтобы связать их с их тренд и генерируют параболические формулы второй степени и параметры, позволяющие достичь оценочных значений нормальных трендов.

Против этих оценочных значений или нормального тренда мы бы получили процентные значения реальных цен и количества на душу населения. таким образом, получите более явную кривую спроса на сырую нефть в Венесуэле, то есть соотношение между ценами и количествами, установленное законом спроса, хотя некоторые моменты оказались за пределами более или менее последовательных отношений, которые должны существовать., Однако проверка гипотезы о корреляции между ценами и количествами не позволила получить статистически значимую корреляцию, поэтому эмпирически подтверждено, что кривая спроса на сырую нефть намного сложнее, чем простая связь между производимыми количествами и рыночными ценами.

Библиографические ссылки

Центральный банк Венесуэлы, Венесуэльская экономика за последние тридцать пять лет, 1978.

Колодни, Лилиана, "Методология оценки спроса на нефтепродукты", в Аргосе, N0. 16 октября 1992 г., с. 17-36.

Курно, Агустин, Исследование математических основ теории богатства (1838), пер. БЕКОН. Нью-Йорк, 1897, 2-е изд., 1930. Цитируется Генри Шульцем, 1958.

Кузнец, Саймон, Вековые движения в производстве и цене, Нью-Йорк, Хафтон Миффин, Ко, 1930

Прескотт, Раймонд, «Законы роста в ограничивающем спросе», JASA, XVIII (1922), 471-479.

Рой, Рене, "La demande dans ses repports avec la répartition des vesus", Metron, VIII, No.3, 1930, pp. 101-153

Шульц, Генри, Теория и измерение спроса, Чикаго. Университет Чикагской Прессы, 1958.

Скачать оригинальный файл