• Bestimmung von Angebots- und Nachfrageindikatoren auf dem Weltölmarkt mit Einfluss auf die Entwicklung der russischen Ölindustrie

Faktoren, die den Zustand der Ölindustrie bestimmen, sind Angebot und Nachfrage auf dem Weltölmarkt, da ihr Verhältnis den Gleichgewichtspreis, die Verkaufsmenge und den Erlös aus dem Ölverkauf bestimmt.

Der Erlös aus dem Ölverkauf ist der resultierende Indikator (Y), dessen Dynamik den Zustand der Branche charakterisiert und die Entwicklungsszenarien bestimmt. Der wichtigste Faktor, der die Nachfrage nach Öl in diesem Entwicklungsstadium beeinflusst, ist die COVID-19-Pandemie.

Statistische Daten über den Wert der Ölverkäufe in Russland sind sehr begrenzt, da die höchste Spezifikationsebene eine monatliche ist, während die Dauer der COVID-19-Pandemie vier Monate beträgt (Januar-April 2020). Dieser Datensatz lässt keine statistische Analyse zu, die darauf abzielt, Faktoren zu identifizieren, die die Branche beeinflussen. In dieser Hinsicht untersucht der Artikel den Einfluss von Faktoren auf den Zustand der russischen Ölindustrie durch den Indikator der Dynamik der Weltpreise (P) für Ural-Öl (das in Russland produziert wird), ausgedrückt in Dollar pro Barrel. Die Analyse basiert auf den täglichen Daten für den Zeitraum Januar-April 2020. Die Veränderung der Ölnachfrage infolge der COVID-19-Pandemie beeinflusste das Niveau der Weltölpreise, was wiederum das Volumen der Einnahmen der russischen Ölindustrie beeinflusste. OPEC+ zielt ebenfalls auf die Regulierung des Preisniveaus ab. Daher erlaubte uns die Verwendung des Index P als Ergebnis der Modellierung, die Hinlänglichkeit der Stichprobe zu gewährleisten und den Einfluss von Angebots- und Nachfragefaktoren auf dem Weltölmarkt unter den Bedingungen der Pandemie auf den Zustand der russischen Ölindustrie widerzuspiegeln. Die Ergebnisse der Korrelationsanalyse auf Basis der täglichen Daten für den Zeitraum Januar-April 2020 zeigten, dass der signifikanteste Einfluss auf das Ölpreisniveau unter den Faktoren, die die Ausbreitung des COVID-19-Virus beschreiben, durch das Verhältnis der Anzahl derjenigen, die an COVID-19 erkrankt sind, zur Anzahl derjenigen, die sich im Zeitraum ti-1-ti erholt haben (Z-Index), erzeugt wird. Der Korrelationskoeffizient betrug r = -0,79, was nach dem Student’schen Kriterium mit der Anzahl der Freiheitsgrade df = (81; 0,05) statistisch signifikant ist. Die Werte der Korrelationskoeffizienten wurden mit der Software Statistica 12.0 berechnet. Die Analyse der einschlägigen Literatur [61-65] ermöglichte es uns, die folgenden zusätzlichen Indikatoren zu identifizieren:

  • Steigerungsrate der Anzahl infizierter Menschen auf der Welt zu einem bestimmten Zeitpunkt ti
  • Dauer der Pandemie (unter Dauer versteht man die Zeitspanne vom Zeitpunkt der Masseninfektion in China – 22.01.2020 bis zum analysierten Zeitpunkt ti)
  • Anzahl der erkrankten Menschen auf der Welt zu einer Zeit ti
  • die Anzahl der Länder in der Welt, in denen zu einem bestimmten Zeitpunkt COVID-19-Infektionen festgestellt wurden ti
  • Anzahl der Länder auf der Welt, in denen zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Quarantäne eingeführt wurde ti
  • Anzahl der Länder mit Prävalenz > 0,001 % der Bevölkerung zum Zeitpunkt der Infektion ti
  • Anzahl der Länder mit Prävalenz > 0,01 % der Bevölkerung zum Zeitpunkt der Infektion ti
  • Anzahl der Länder mit Prävalenz > 0,1 % der Bevölkerung zum Zeitpunkt der Infektion ti
  • die Anzahl und Steigerungsrate der Infizierten in den wichtigsten Ölverbrauchern der Welt (USA, China, Indien, Japan) [66]
  • die Dauer der Pandemie in diesen Ländern zu einem bestimmten Zeitpunkt ti, in Tagen

Die Werte der Korrelationskoeffizienten dieser Indikatoren mit P übersteigen nicht |0,21|. Der Zeitraum Januar bis April 2020 spiegelt die Dauer der COVID-19-Pandemie wider.

Auf der Angebotsseite sind die Faktoren, die das Preisniveau beeinflussen, die Ölproduktion und die Exportmengen der OPEC-Länder mit einem Anteil von 33-38% der Weltölproduktion in den letzten 5 Jahren [5], sowie die Produktions- und Exportmengen der USA (die 15.8% des Weltölmarktes zu Beginn des Jahres 2020 und Platz 1 in der Welt bei der Ölproduktion und Platz 8 beim Export), Russland (13,5% des Marktes, Platz 2 bei der Produktion und dem Export), Kanada (5,7% des Marktes, Platz 4 bei der Produktion und dem Export), China (4,8% des Marktes, Platz 6 bei der Produktion) [66]. Weitere prominente Vertreter des Weltölmarktes (aus den Top-10-Ländern nach Produktions- und Exportvolumen: Saudi-Arabien, Irak, VAE, Kuwait, Iran) sind OPEC-Mitglieder und ihr Einfluss auf den Ölmarkt in Russland wird als Teil der OPEC untersucht. Die Korrelationskoeffizienten zwischen den Indikatoren, die das Angebot auf dem Weltölmarkt und das Preisniveau bestimmen, berechnet auf der Basis von täglichen Daten für den Zeitraum Januar-April 2020, sind in Tabelle 1 dargestellt.

Signifikante Korrelationskoeffizienten zwischen den Indikatoren P-X1, P-X2, P-X3, P-X4, P-X5, P-X6, P-X9 und P-X10 zeigen, dass die Angebotsseite einen signifikanten Einfluss auf das Preisniveau der Produktion und Exporte der OPEC-Länder, der USA, Kanadas und Russlands hat. Der Wert der Korrelationskoeffizienten zwischen dem Indikator P und X1 ist -0,81, zwischen dem Indikator P und X2 ist -0,74, zwischen dem Indikator P und X3 ist 0,76, zwischen dem Indikator P und X4 ist -0,50, zwischen dem Indikator P und X5 ist -0,71, zwischen dem Indikator P und X6 ist -0,70, zwischen dem Indikator P und X9 ist -0,79, und zwischen dem Indikator P und X10 ist 0,75. Es gibt auch signifikante Zusammenhänge zwischen der Produktion und der Exportleistung innerhalb der Länder (zwischen den Indikatoren X1-X2, X3-X4, X5-X6, X7-X8, X9-X10), weshalb die Verwendung all dieser Indikatoren in der Zukunft zur Modellierung von Szenarien der Entwicklung der russischen Ölindustrie zu Multikollinearität führen und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse verringern wird. Von den Paaren der korrelierten Indikatoren (X1-X2, X3-X4, X5-X6, X7-X8, X9-X10) ist der stärkste Einfluss auf P durch X1, X3, X5 und X9 gegeben. Diese Indikatoren werden in der Studie als Indikatoren verwendet, die das Angebot auf dem Weltölmarkt bestimmen und die Entwicklung der russischen Ölindustrie beeinflussen. Der kumulative Effekt der unabhängigen Variablen Z, X1, X3, X5 und X9 auf den resultierenden Index P wird mithilfe des konstruierten linearen multifaktoriellen Regressionsmodells geschätzt, dessen Angemessenheit durch die Werte des F-Kriteriums für das Modell und der t-Kriterien für die unabhängigen Variablen belegt wird. Die Software Statistica 12.0 wurde zur Erstellung des Modells verwendet.

  • Voraussagende Szenarien der Entwicklung der russischen Ölindustrie

Szenarien wirtschaftlicher Prozesse können in der Regel mit Hilfe von drei Entwicklungsszenarien beschrieben werden: L-förmig, was bedeutet, dass das Niveau der Indikatoren, die die Entwicklung der Wirtschaft (einer Branche oder eines einzelnen Unternehmens) charakterisieren, und ihre Wachstumsraten in der Zeit nach der Krise über einen langen Zeitraum auf einem niedrigeren Niveau liegen als in der Zeit vor der Krise; U-förmig, was bedeutet, dass das Niveau der Indikatoren in der Zeit nach der Krise auf einem niedrigeren Niveau liegt als in der Zeit vor der Krise, aber mit Wachstumsraten aus der Zeit vor der Krise; V-förmig, was eine schnelle Erholung bedeutet [67-69]. Diese Szenarien sind die Grundlage für die Vorhersage der Entwicklung der russischen Ölindustrie während der COVID-19-Pandemie und der Erholungsperiode. Die Wahrscheinlichkeit des L-Szenarios wird durch den Indikator p1, des U-Szenarios durch p2 und des V-Szenarios durch p3 beschrieben. Die Grundlage für die Messung der Wahrscheinlichkeiten von p1, p2, p3 in Abhängigkeit vom Einfluss der Indikatoren Z, X1, X3, X5 und X9 ist die Methode der unscharfen Mengen, die wegen des niedrigen Grades der theoretischen und praktischen Bestimmtheit dieser Entwicklungsszenarien gewählt wurde.

Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass sich der Weltölmarkt in einer Situation befindet, in der die Reserven gefüllt sind, und daher alle Mengen der russischen Produktion zum Verkauf stehen (Inlandsverbrauch und Export), dann ist Yi = (P × X9)i = f (Zi, X1i, X3i, X5i, X9i) × X9i, wobei Yi die russischen Öleinnahmen innerhalb i-te Periode.

Y-Stufen entsprechen den Entwicklungsszenarien: L-Szenario ist eine niedrige Stufe, U-Szenario ist eine mittlere Stufe, V-Szenario ist eine hohe Stufe.

L-förmiges Szenario der Ölindustrieentwicklung tritt in Kraft mit YTPi Y¯ TPi, U-förmig tritt in Kraft mit YTPi Y¯ TPi, V-förmig tritt in Kraft mit YTPi >> Y¯ TPi, wobei YTPi die Kettenwachstumsrate des Indikators Y innerhalb der i-ten Periode und Y¯ TP das durchschnittliche Ertragswachstum vor der Krise ist Raten in der russischen Ölindustrie.  Als Vorkrisenzeitraum wird der Zeitraum von 2016-2019 mit monatlichen Details genommen wird. Zur Bestimmung des Niveaus des YTP-Indikators wurde die Drei-Sygma-Regel verwendet. Die Regel wurde verwendet, weil sie die Bestimmung des Konfidenzintervalls ermöglicht: In diesem Fall ist es der Wertebereich, der das durchschnittliche Niveau des Indikators mit einer Wahrscheinlichkeit (0; 100%) charakterisiert. YTp-Werte, die mit 100%iger Wahrscheinlichkeit unterhalb des Konfidenzintervalls liegen, befinden sich auf einem niedrigen Niveau, während Werte, die oberhalb des Konfidenzintervalls liegen, auf einem hohen Niveau liegen. Der YTp-Indikator ist durch das Normalverteilungsgesetz charakterisiert, und daher wurde es möglich, diese Regel zu verwenden.

Die mittlere Abweichung des Indikators YTPi zwischen 2016 und 2019 von der mittleren Abweichung überstieg nicht 50 % der Standardabweichung, was auf keine Asymmetrie hinweist. Vor diesem Hintergrund bildete das niedrige Niveau des Indikators (L-Szenario) aus 100 % Konfidenz die Werte YTPi < YTP1i, mit

= YTP, wobei σ die Standardabweichung des YTP-Indikators ist. Für YTPi-Werte, die außerhalb des Bereichs liegen, wurde die Wahrscheinlichkeit der Szenario-Umsetzung im Bereich [0; 1] und in der Software Matlab 7.0.1 mit den folgenden Formeln bestimmt:

Bei der Bestimmung des Szenarios der Branchenentwicklung in der Periode von COVID-19 hat YTpi grundlegende Wachstumsraten des Indikators Y im Vergleich zum 31.12.2019 bestimmt. Die Verwendung von Basiswachstumsraten ermöglichte es uns, die Möglichkeit abzuschätzen, dass die russische Ölindustrie das Vorkrisenniveau erreicht.

Die Vorhersage der Branchenentwicklung basiert auf: (1) Dynamik der COVID-19-Verbreitung in der Welt (Prognose der Änderung des Z-Indikators); (2) Maßnahmen der OPEC+, die auf die Stabilisierung des Weltmarktpreises durch die Senkung der Erdölproduktion abzielen (Änderung der Indikatoren X1, X3, X5, X9). Die Prognose basiert auf dem kurz- (bis Ende 2020) und mittelfristigen Zeitraum (für 2021). Zur Vorhersage der Dynamik der COVID-19-Verbreitung in der Welt wurden die Extrapolationsmethode und der Chow-Test verwendet, um das Vorhandensein von strukturellen Verschiebungen in der Dynamik des Indikators zu untersuchen. Für die Vorhersage des Angebots auf dem Weltölmarkt wurden die Aktionen der OPEC+ in Bezug auf den Produktionsrückgang der führenden Ölexporteure der Welt analysiert.

Als Grundlage für die Vorhersage des Angebots auf dem Weltölmarkt und dessen Auswirkungen auf die russische Ölindustrie wurden die Bedingungen des OPEC+-Abkommens verwendet, das die Reduzierung der Ölfördermengen vorsieht [70,71]. Gemäß den bestehenden OPEC+-Vereinbarungen vereinbaren die OPEC-Länder und Russland, ihre Ölproduktion bis Ende Juni 2020 um insgesamt 9,7 Mio. Barrel pro Tag im Vergleich zum Durchschnitt des Jahres 2019 zu reduzieren. Das Volumen des OPEC+-Ölrückgangs in den folgenden Zeiträumen (bis Ende 2021) beträgt weniger deterministisch. Die zusätzlichen Produktionskürzungen der OPEC und Russlands bis zum 31.12.2020 betragen 7,7 Mio. Barrel pro Tag und 5,8 Mio. Barrel pro Tag im Jahr 2021 [70]. Aufgrund der fehlenden Aufteilung der Produktionskürzungen zwischen OPEC und Russland wird in dieser Studie das Verhältnis der Basisbedingungen des OPEC+ Abkommens (April 2020) angenommen: Auf die OPEC-Länder entfallen 74,2 % der Gesamtkürzung, auf Russland 25,8 % [70]. Physisch bedeutet das: für die OPEC-Länder 5,7 Mio. Barrel pro Tag bis 31.12.2020, 4,3 Mio. Barrel pro Tag bis 31.12.2021; für Russland 2 Mio. Barrel pro Tag bis 31.12.2020, 1,5 Mio. Barrel pro Tag bis 31.12.2021. Von den Nicht-OPEC-Ländern haben sich die größten Ölproduzenten USA und Kanada zu einer Produktionskürzung um 5 mb/d verpflichtet, aber diese Vereinbarungen sind deklarativer Natur. Die Länder haben sich nicht zu einer Produktionskürzung verpflichtet [72]. Daher ist die Prognose der EIA aussagekräftiger. Nach der EIA-Prognose vom 12. Mai 2020 [73] beträgt die US-Ölproduktion bis Ende 2020 10,9 Mio. Barrel pro Tag und bis Ende 2021 10,3 Mio. Barrel pro Tag. Die wichtigste Prognose ist, dass der Produktionsrückgang im zweiten Quartal 2020 etwa die Hälfte des jährlichen Rückgangs im Jahr 2020 ausmachen wird. Die kanadische Ölproduktion wird 2020 im Vergleich zu 2019 um 0,4 Mio. Barrel pro Tag sinken und Ende 2021 das Niveau von 2019 erreichen [73].

Referenzen und Open Access Hinweis

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Ponkratov, V.; Kuznetsov, N.; Bashkirova, N.; Volkova, M.; Alimova, M.; Ivleva, M.; Vatutina, L.; Elyakova, I. Predictive Scenarios of the Russian Oil Industry; with a Discussion on Macro and Micro Dynamics of Open Innovation in the COVID 19 Pandemic. J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2020, 6, 85. https://doi.org/10.3390/joitmc6030085