1. IntroductionOil is one of the mo

1. Introduction
Oil is one of the most important energy resources in the world and is known for wide price
swings. It has significant effects on global economic activities. High oil prices often lead to an
increase in inflation and subsequently hurt economies of oil-importing countries. Low oil prices,
on the other hand, may result in economic recession and political instability in oil-exporting
countries since their economic development can get retarded. Besides the price levels, economic
losses are also driven by volatility of oil price. A relatively small increase in price can result in
sizeable losses. Studies show that a 10% increase in price of oil is equivalent to 0.6 to 2.5% GDP
growth for US (Sauter and Awerbuch, 2003; Rotemberg and Woodford, 1996).
There have been abundant studies on analysis and forecasting of crude oil price. The approaches
can be grouped into two categories: structure models and data-driven methods. Standard structure
models outline the world oil market and then analyze the oil price volatility in terms of a supplydemand
equilibrium schedule (e.g. Bacon, 1991; Al Faris, 1991; Huntington, 1994; Mehrzad,
2004; Yang et al., 2002). Data-driven models include linear models such as Autoregressive
Moving Average (ARMA), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) type models
(e.g. Sadorsky, 2002; Morana, 2001) etc., and nonlinear models such as Artificial Neural Network
(e.g. Mirmirani and Li, 2004; Moshiri, 2004; Nelson et al., 1994; Yu et al., 2006), Support Vector
Regression (Xie et al., 2006), etc. A number of other references on this topic exist. (e.g. Abosedra
and Baghestani, 2004; Abramson and Finizza, 1991; Abramson and Finizza, 1995; Chaudhuri,
2001; Hagen, 1994; Maurice, 1994; Nelson et al., 1994; Pindyck, 1999; Stevens, 1995; Wang
et al., 2005; Watkins and Plourde, 1994).
The structure models can help understand the mechanisms of oil price determination and
quantify each factor's impact on oil price. However, this approach has proved to be difficult due to
some specific characteristics of crude oil market. For example, supply is hard to model because oil
is supplied by both a set of independent producers (non-OPEC nations) that act as price takers and
an organization (OPEC) that uses myriad factors to determine levels of production, besides
installed capacity (Déesa et al., 2007). In addition, the dynamic and unstable market environment
increases the difficulty of modeling. Data-driven methods often perform well when applied to short
term forecasting but they lack economic meaning and can not explain the inner driving forces that
move crude oil price.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. บทนำน้ำมันเป็นหนึ่งในแหล่งพลังงานที่สำคัญที่สุดในโลก และมีชื่อเสียงหลากหลายราคาชิงช้า มีผลสำคัญในกิจกรรมทางเศรษฐกิจโลก ราคาน้ำมันที่สูงมักจะนำไปสู่การเพิ่มอัตราเงินเฟ้อ และในเวลาต่อมาทำร้ายเศรษฐกิจของน้ำมันที่นำเข้าประเทศ ที่ราคาน้ำมันต่ำในทางกลับกัน อาจส่งผลให้เศรษฐกิจถดถอยและการขาดเสถียรภาพทางการเมืองในการส่งออกน้ำมันประเทศเนื่องจากการพัฒนาทางเศรษฐกิจของพวกเขาสามารถได้รับปัญญานิ่ม นอกจากนี้ระดับราคา เศรษฐกิจขาดทุนยังขับเคลื่อน โดยความผันผวนของราคาน้ำมัน สามารถทำการเพิ่มราคาเล็กขาดทุนสำหรับผู้พิการ การศึกษาแสดงว่าการเพิ่มขึ้น 10% ในราคาน้ำมันเท่ากับ 0.6 เป็น 2.5% ของ GDPเจริญเติบโตในสหรัฐอเมริกา (Sauter และ Awerbuch, 2003 Rotemberg ก Woodford, 1996)ได้มีการศึกษาวิเคราะห์และคาดการณ์ราคาน้ำมันดิบอุดมสมบูรณ์ แนวทางการสามารถจัดกลุ่มได้เป็นสองประเภท: โครงสร้างรูปแบบและวิธีการปรับปรุงข้อมูลได้ โครงสร้างมาตรฐานรูปแบบกรอบตลาดน้ำมันโลกแล้ว วิเคราะห์ความผันผวนราคาน้ำมันใน supplydemand การตารางสมดุล (เช่นเบคอน 1991 อัลฟา 1991 ฮันติงตัน 1994 Mehrzad2004 ยางและ al., 2002) รุ่นที่ปรับปรุงข้อมูลรวมถึงรูปแบบเชิงเส้นเช่น Autoregressiveย้ายโดยเฉลี่ย (อาร์มา), แบบจำลองชนิด Heteroscedasticity เงื่อนไขของ Autoregressive (โค้ง)(เช่น Sadorsky, 2002 Morana, 2001) ฯลฯ และแบบจำลองไม่เชิงเส้นเช่นโครงข่ายประสาทเทียม(เช่น Mirmirani และ Li, 2004 Moshiri, 2004 เนลสันและ al., 1994 Yu et al., 2006), สนับสนุนเวกเตอร์ถดถอย (เจียและ al., 2006), เป็นต้น มีหมายเลขอ้างอิงอื่น ๆ ในหัวข้อนี้ (เช่น Abosedraและ Baghestani, 2004 Abramson และ Finizza, 1991 Abramson และ Finizza, 1995 Chaudhuri2001 บริษัทฮาเก็นการ์ 1994 มอริ 1994 เนลสันและ al., 1994 Pindyck, 1999 Stevens, 1995 วังร้อยเอ็ด al., 2005 เอมส์มิชชั้นก Plourde, 1994)รูปแบบโครงสร้างจะช่วยให้เข้าใจกลไกของการกำหนดราคาน้ำมัน และกำหนดปริมาณของแต่ละปัจจัยผลกระทบต่อราคาน้ำมัน อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ได้พิสูจน์ให้ยากเนื่องบางลักษณะเฉพาะของตลาดน้ำมันดิบ ตัวอย่าง จัดหาเป็นหนักแบบเนื่องจากน้ำมันจัดชุดทั้งผู้ผลิตอิสระ (ประชาชาติไม่ใช่น้ำมัน) ที่ทำหน้าที่เป็นผู้ทำราคา และองค์กร (น้ำมัน) ที่ใช้ปัจจัยหลักเพื่อกำหนดระดับของการผลิต จองห้องพักติดตั้งกำลังการผลิต (Déesa et al., 2007) นอกจากนี้ ไดนามิก และเสถียรตลาดสิ่งแวดล้อมเพิ่มความยากของการสร้างโมเดล วิธีการปรับปรุงข้อมูลจะทำดีเมื่อใช้สั้นการคาดการณ์ระยะแต่พวกเขาขาดความหมายทางเศรษฐกิจ และสามารถอธิบายการขับขี่ภายในกองกำลังที่ย้ายราคาน้ำมันดิบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1. บทนำ
น้ำมันเป็นหนึ่งในแหล่งพลังงานที่สำคัญที่สุดในโลกและเป็นที่รู้จักกันในราคาที่กว้าง
ชิงช้า มันมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อกิจกรรมทางเศรษฐกิจทั่วโลก ราคาน้ำมันที่สูงมักจะนำไปสู่การ
เพิ่มขึ้นของอัตราเงินเฟ้อและต่อมาทำร้ายเศรษฐกิจของประเทศที่นำเข้าน้ำมัน ราคาน้ำมันที่ต่ำ
ในมืออื่น ๆ ที่อาจส่งผลให้เกิดภาวะถดถอยทางเศรษฐกิจและความไม่แน่นอนทางการเมืองในน้ำมันส่งออก
ประเทศตั้งแต่การพัฒนาทางเศรษฐกิจของพวกเขาจะได้รับปัญญาอ่อน นอกจากนี้ระดับราคา, เศรษฐกิจ
การสูญเสียที่จะถูกขับเคลื่อนโดยความผันผวนของราคาน้ำมัน เพิ่มขึ้นค่อนข้างเล็กในราคาที่สามารถทำให้เกิด
การสูญเสียขนาดใหญ่ การศึกษาแสดงว่าเพิ่มขึ้น 10% ในราคาน้ำมันจะเทียบเท่ากับ 0.6 ถึง 2.5% ของจีดีพี
เติบโตของสหรัฐ (Sauter และ Awerbuch 2003; Rotemberg และ Woodford, 1996).
มีการศึกษามากมายเกี่ยวกับการวิเคราะห์และการคาดการณ์ของราคาน้ำมันดิบ วิธีการ
สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: รูปแบบโครงสร้างและวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โครงสร้างมาตรฐาน
รุ่นร่างตลาดน้ำมันโลกแล้ววิเคราะห์ความผันผวนของราคาน้ำมันในแง่ของ supplydemand
กำหนดการสมดุล (เช่นเบคอน, 1991; Al Faris 1991; ฮันติงตัน, 1994; Mehrzad,
2004. ยาง, et al, 2002) รุ่นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลรวมถึงรูปแบบเชิงเส้นเช่นอัตถดถอย
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ARMA) อัตเงื่อนไขแปรปรวน (ARCH) พิมพ์รูปแบบ
(เช่น Sadorsky 2002; Morana, 2001) ฯลฯ และรูปแบบไม่เชิงเส้นเช่นเครือข่ายประสาทเทียม
(เช่น Mirmirani และหลี่ 2004; Moshiri 2004; เนลสัน, et al, 1994;.. Yu et al, 2006), การสนับสนุนเวกเตอร์
. ถดถอย (Xie et al, 2006) และอื่น ๆ จำนวนการอ้างอิงอื่น ๆ ในหัวข้อนี้อยู่ (เช่น Abosedra
และ Baghestani 2004; Abramson และ Finizza 1991; Abramson และ Finizza, 1995; Chaudhuri,
2001; ฮ 1994; มอริส, 1994. เนลสัน, et al, 1994; Pindyck 1999; สตีเวนส์, 1995; Wang
et al, . 2005; วัตคินส์และ Plourde, 1994).
รูปแบบโครงสร้างที่สามารถช่วยให้เข้าใจกลไกของการกำหนดราคาน้ำมันและ
ปริมาณผลกระทบต่อปัจจัยของแต่ละคนอยู่กับราคาน้ำมัน แต่วิธีนี้ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเรื่องยากเนื่องจาก
ลักษณะเฉพาะของตลาดน้ำมันดิบ ยกตัวอย่างเช่นการจัดหายากที่จะจำลองเพราะน้ำมัน
จะมาจากทั้งชุดของผู้ผลิตอิสระ (ประเทศที่ไม่ใช่โอเปก) ที่ทำหน้าที่เป็นผู้รับราคาและ
องค์กร (โอเปก) ที่ใช้ปัจจัยมากมายในการกำหนดระดับของการผลิตนอกเหนือจาก
กำลังผลิตติดตั้ง ( Deesa et al., 2007) นอกจากนี้สภาพแวดล้อมของตลาดแบบไดนามิกและความไม่แน่นอน
เพิ่มความยากลำบากในการสร้างแบบจำลอง วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมักจะทำงานได้ดีเมื่อนำไปใช้ในระยะสั้น
คาดการณ์ระยะ แต่พวกเขาขาดความหมายทางเศรษฐกิจและไม่สามารถอธิบายแรงผลักดันภายในที่
ย้ายราคาน้ำมันดิบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . น้ำมันพื้นฐาน
เป็นหนึ่งในที่สำคัญที่สุดแหล่งพลังงานในโลกและเป็นที่รู้จักสำหรับชิงช้าราคา
กว้าง มีความสัมพันธ์กับกิจกรรมทางเศรษฐกิจทั่วโลก ราคาน้ํามันสูงมักจะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของอัตราเงินเฟ้อ และในภายหลัง
ทำร้ายเศรษฐกิจของน้ำมันของประเทศผู้นำเข้า ราคาน้ํามันน้อย
บนมืออื่น ๆที่อาจส่งผลในภาวะถดถอยทางเศรษฐกิจและเสถียรภาพทางการเมืองในน้ำมันส่งออก
การพัฒนาเศรษฐกิจของประเทศ เนื่องจากได้ปัญญาอ่อน นอกจากนี้ระดับราคา , การสูญเสียทางเศรษฐกิจ
ยังขับเคลื่อน โดยความผันผวนของราคาน้ำมัน เพิ่มขนาดค่อนข้างเล็กในราคาที่สามารถส่งผลในการสูญเสียมาก
. การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการเพิ่ม 10% ในราคาของน้ำมันเท่ากับ 0.6 ถึง 2.5% ของ GDP
การเจริญเติบโตสำหรับเรา ( ซอเตอร์ และ awerbuch , 2003 ; และ rotemberg
Woodford , 1996 )มีการศึกษามากมายเกี่ยวกับการวิเคราะห์และการพยากรณ์ราคาน้ํามันดิบ แนวทาง
สามารถแบ่งได้เป็นสองประเภท : โมเดลโครงสร้างและวิธีการ - . รูปแบบโครงสร้าง
มาตรฐานน้ำมันในตลาดโลกเค้าร่างและวิเคราะห์ราคาน้ำมันผันผวน ในแง่ของ supplydemand
สมดุลตาราง ( เช่นเบคอน , 1991 ; อัล ฟาริส , 1991 ; Huntington , 1994 ; mehrzad
, 2004 ; ยาง et al . ,2002 ) ข้อมูลขับเคลื่อนรูปแบบรวมถึงรูปแบบเชิงเส้นเช่นตัว
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( อาม่า ) , ตัวแบบ heteroscedasticity ( โค้ง ) ประเภทโมเดล
( เช่น sadorsky , 2002 ; โมรานา , 2001 ) ฯลฯ และแบบจำลองเชิงเส้นเช่นโครงข่ายประสาทเทียม
( เช่น mirmirani และ Li , 2004 ; moshiri , 2004 ; Nelson et al . , 1994 ; ยู et al . , 2006 ) , การสนับสนุนเวกเตอร์
ถดถอย ( เซี่ย et al . , 2006 ) , ฯลฯหมายเลขอ้างอิงในหัวข้อนี้อยู่ ( เช่น abosedra
และ baghestani , 2004 ; เอเบริมสัน และ finizza , 1991 ; เอเบริมสัน และ finizza , 1995 ; chaudhuri
, 2001 ; Hagen , 1994 ; Maurice , 1994 ; Nelson et al . , 1994 ; พินดิก , 1999 ; สตีเว่น , 1995 ; วัง
et al . , 2005 ; วัต และ plourde , 1994 )
โมเดลโครงสร้างสามารถช่วยให้เข้าใจกลไกของการกำหนดและ
ราคาน้ํามันปริมาณของปัจจัยแต่ละผลกระทบต่อราคาน้ำมัน อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเรื่องยากเนื่องจาก
บางคุณลักษณะเฉพาะของตลาดน้ำมันดิบ ตัวอย่างเช่น การจัดหายาก แบบเพราะน้ำมัน
มา โดยทั้งชุดของผู้ผลิตอิสระ ( ไม่ใช่โอเปกชาติ ) ที่ทำหน้าที่เป็นคนขับราคา
องค์กร ( โอเปก ) ที่ใช้ปัจจัยมากมายที่จะกำหนดระดับของการผลิต นอกจากนี้
ผลิตติดตั้ง ( D é ESA et al . , 2007 ) นอกจากนี้ ตลาดแบบไดนามิกและเสถียรสิ่งแวดล้อม
เพิ่มความยากของการสร้างโมเดล ข้อมูลขับเคลื่อนวิธีการมักจะเล่นได้ดีเมื่อใช้ไปในระยะสั้น แต่พวกเขาไม่มีความหมาย
พยากรณ์เศรษฐกิจและไม่สามารถอธิบายภายในแรงผลักดันที่
ย้ายน้ำมันดิบราคา