Lựa chọn phương pháp dự đoán giá dầu thô theo quý tại Petrovietnam

Nội dung text: Lựa chọn phương pháp dự đoán giá dầu thô theo quý tại Petrovietnam

1. T¹p chÝ KHKT Má - §Þa chÊt, sè 47, 7/2014, tr.69-75 KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH (trang 69-75) LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN GIÁ DẦU THÔ THEO QUÝ TẠI PETROVIETNAM NGUYỄN ĐỨC THÀNH, Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tóm tắt: Dự đoán giá dầu thô có ý nghĩa quan trọng trong xây dựng kế hoạch sản xuất, tiêu thụ; nó cũng ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh của một Công ty dầu khí. Có nhiều phương pháp dự đoán giá dầu thô dài hạn và ngắn hạn. Trong dự đoán ngắn hạn: theo năm, quý, tháng, tuần thì dự đoán theo quý có một ý nghĩa quan trọng trong lập và thực hiện kế hoạch sản xuất và tiêu dùng. Song dự đoán có sai số, nên phải lựa chọn phương pháp dự đoán có sai số nhỏ nhất. Bài báo đã trình bày các phương pháp dự đoán như ARIMA, ARCH, GARCH, và ANN, Qua tính toán, kết luận là phương pháp dự đoán ANN có sai số dự đoán là nhỏ nhất, có thể áp dụng ở PetroVietnam, áp dụng cho Nhà máy lọc dầu Dung Quất (BSR) là doanh nghiệp chịu ảnh hưởng lớn của dự đoán giá dầu thô, góp phần nâng cao hiệu quả công tác lập kế hoạch, tiêu thụ cả ở trong và ngoài nước. Dự đoán giá dầu thô theo quý là một vấn đề kinh tế, có tính nhạy cảm cao, nó phức tạp và nhất là chịu nhiều nhân tố ảnh hưởng nên cần nghiên cứu và hoàn thiện thêm. 1. Mở đầu chiếm 98% trong tổng chi phí đầu vào, kết quả Ngành dầu khí được thành lập từ năm 1975, kinh doanh phụ thuộc trực tiếp vào dự đoán giá là một ngành non trẻ, song phát triển nhanh và dầu thô. Tính đặc thù của thị trường dầu mỏ ở sự mang lại lợi ích to lớn cho sự phát triển kinh tế biến động của giá dầu thô biến động, nhất là từ của đất nước. Năm 2013, đạt doanh số trên sau chiến tranh thế giới thứ II, trên thế giới đã có 700.000 tỷ đồng, lãi gần 50.000 tỷ đồng, nộp 6 giai đoạn biến động; giai đoạn 2004 đến nay ngân sách lớn nhất trong các ngành (gần 30% biến động lớn nhất. Có lúc giá dầu thô lên tới nộp Ngân sách Nhà nước); cung cấp 17% sản 160 USD/thùng; hiện nay trên dưới 100 lượng điện; đảm bảo lượng phân đạm trên 50% USD/thùng. Giá dầu tăng giảm thất thường do cho nông nghiệp; PetroVietnam đã trở thành nó phụ thuộc nhiều nhân tố. Hình 1 sẽ nêu các một tập đoàn kinh tế đầu tàu của cả nước, nó nhân tố ảnh hưởng đến giá dầu. còn là công cụ điều chỉnh kinh tế vĩ mô và làm Giá dầu chịu ảnh hưởng lớn nhất của quan tốt công tác an sinh xã hội, hệ cung cầu. Về ngắn hạn, cung tác động mạnh Điều quan trọng là PetroVietnam đã trở đến Giá (do các nước OPEC giảm cung, giá thành một ngành công nghiệp hoàn chỉnh từ tăng khi các nước chưa lập điều chỉnh cầu, như khâu thượng nguồn (tìm kiếm, thăm dò, khai năm 1974, 1979, 1990, 2000). Hoặc Cầu tăng, thác), trung nguồn và hạ nguồn (lọc hóa dầu và giá dầu tăng (2003-2004); các yếu tố chính trị tiêu thụ). Sản phẩm dầu thô của các doanh quân sự cũng phải kể đến trong 1 số năm (điều nghiệp khai thác như VietsoPetro, các liên doanh kiện chính trị, cấm vận); Ngoài ra một số điều hành chung JOC hoặc BCC; cũng như dầu nguyên nhân trong OPEC không có sự đồng thô mua của các nước trong OPEC, từ mỏ Bạch thuận (Arập Xêút là nước duy nhất sản xuất Hổ cung cấp cho nhà máy lọc dầu Dung Quất thấp hơn nhiều công suất thực tế của họ); đồng (BSR) thì giá dầu thô là một vấn đề kinh tế; chi USD giảm giá, doanh thu nước bán dầu giảm phí đầu vào cực kỳ quan trọng. Việc dự đoán giá nên giá dầu tăng lên và các nhân tố về cân đối dầu thô chính xác có ý nghĩa lớn đến lập kế năng lượng (khoa học phát triển, sử dụng nhiều hoạch sản xuất, tiêu thu, đến hiệu quả kinh tế loại năng lượng mới: hạt nhân, năng lượng mặt (HQKT) của các doanh nghiệp dầu khí. Với Nhà trời, địa nhiệt, phong điện, thủy triều, thuyển máy lọc dầu Dung Quất (BSR), chi phí dầu thô điện, sinh học, ). 69
2. Cân đối năng lượng CUNG Giá dầu thô CẦU Chính trị Quân sự Thị trường Tài chính Hình 1. Sơ đồ các nhân tố ảnh hưởng đến giá dầu thô Dự đoán là một vấn đề khoa học còn mới, vững. Với giá dầu khí, dự đoán ngắn hạn và dài phức tạp, do có nhiều phương pháp, nhiều nhân hạn theo 4 nhóm phương pháp: chuyên gia, mô tố ảnh hưởng đến giá như: chính trị, kinh tế, xã hình nhân quả, chuỗi thời gian và phương pháp hội, sự thay đổi giá hàng ngày và một đặc điểm kết hợp. Năm 1976, hai tác giả George Box và nổi bật là có sai số, chính vì vậy cần lựa chọn Gwilym Jenkins đưa ra mô hình tự hồi quy tích phương pháp dự đoán có độ tin cậy; đó là một hợp trung bình trượt (dự báo theo chuỗi thời vấn đề khoa học và thực tiễn đặt ra cấp thiết với gian (ARIMA); năm 1982, Robert Engle dự cả VietsoPetro, BSR và cả PetroVietnam. Trong đoán bằng mô hình hồi quy tương quan phương quá trình hoạt động, PetroVietnam đã mua các sai có điều kiện (ARCH); năm 1986, Tim thông tin dự đoán của các Công ty dự đoán trên Bollerole tổng quát mô hình trên thành mô hình thế giới; hàng năm mua cả của Thomson Garch. Năm 1991, Nelson đưa ra mô hình Reuters: 49.000 USD/năm; các báo cáo hàng Egarch; 1994, Zakoian đề xuất mô hình Tgarch. ngày của ATS, RIM, các trang website của Ra đời sớm song phát triển muộn là mô hình Bloomberg.com, opec.org, eia.gov, Ngoài ra ANN (năm 1943) của Mc Calloch và Pitts khối các doanh nghiệp đã có bộ phận dự đoán, song lượng tính toán lớn, hiện nay đã có máy tính hỗ kết quả còn sai số lớn. Chính vì vậy, cần phải trợ. có mô hình báo thích hợp, cơ chế hợp lý trong Trên thực tế, mỗi mô hình đều có sai số (có công tác dự đoán giá dầu thô. nghĩa là vừa có ưu điểm và nhược điểm, có dự 2. Các phương pháp dự đoán giá dầu thô báo phải kết hợp 2 hay nhiều phương pháp, Sự biến động của giá dầu thô ảnh hưởng song điều quan trọng là do đặc thù với từng trực tiếp đến công tác dự đoán. Dự đoán có sai nước, từng doanh nghiệp lựa chọn cho mình mô số, song sự biến động của giá lại làm cho dự hình dự đoán thích hợp. đoán cần phải lựa chọn phương pháp cho hợp lý để sai số dự đoán là có thể chấp nhận được, làm Có 2 mô hình dự đoán giá dầu thô mà căn cứ cho lập kế hoạch và dự trữ hợp lý mang PetroVienam phải mua để tham khảo trong xây lại hiệu quả cao. Dự đoán là khoa học và nghệ dựng kế hoạch sản xuất, tiêu thụ, dự trữ là mô thuật tiên đoán các sự kiện xảy ra trong tương hình Wood Mackenzie và Thomson Reuters. lai trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu Mô hình Wood Mackenzia của hãng dự đoán đã thu thập được. Dự đoán là nhu cầu không thể lớn song chỉ phù hợp với dự đoán dài hạn, cú thiếu trong mọi hoạt động. Dự đoán có nhiều “sốc” xảy ra trên thị trường; nhược điểm chi phí phương pháp; căn cứ vào thời gian: dự đoán dài cao, không phù hợp với ngắn hạn. Mô hình hạn, trung hạn, ngắn hạn; căn cứ vào lĩnh vực Thomson Reuters dự đoán trên cơ sở các thông dự đoán: dự đoán kinh tế, công nghệ, nhu cầu tin của các chi nhánh khắp thế giới và đôi khi Dự đoán là một tất yếu khách quan, căn cứ cho còn mua tài liệu ở các Công ty dự đoán khác. chiến lược và kế hoạch kinh doanh, giảm rủi ro, Tuy nhiên trong ngắn hạn vẫn có sai lệch. Hình chớp thời cơ, nâng cao HQKT cho các doanh 2: dự đoán giá dầu thô của ở năm 2013 Reuters nghiệp và làm cho các quốc gia phát triển bền và thực tế có sai lệch: 70
3. Hình 2. Kết quả dự đoán của Reuters và Thực tế về giá dầu Các mô hình dự đoán định lượng có 3 m nhóm: YYt 0   i t i  t , (2.3) a. Theo Box và Jenkin (1976) đưa ra mô i 1 hình ARIMA là mô hình tự hồi quy. Nó có dạng t zh t t ; tổng quát như sau: pq Yt = φ0 + φ1.Yt-1+ φ2.Yt-2 + +φt-p.Yt-p + εt . (2.1) 2 hht  o   i t i  i  t j Hệ số ước lượng: -1 0 ; αi ≥ 0 dụng mô hình này, là công cụ mạnh để giải các c. Theo Tim Bollersler (1986) đề xuất mô bài toán phi tuyến. Mạng Nơron, xuất xứ từ hình GARCH là mô hình tổng quát cao hơn mô trong y học. hệ thống thần kinh con người có hình ARCH, nó được bổ sung thêm các biến trễ khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh; Mỗi tế bào thần của phương sai có điều kiện vào phương trình kinh (nơ ron) gồm: thân nơ ron với nhân bên phương sai theo dạng tự hồi quy. trong (nơi tiếp nhận hoặc phát ra các xung động Nó có dạng sau: thần kinh); một hệ thống dạng cây các dây thần 71
4. kinh vào để đưa tín hiệu tới nhân nơ ron; đầu khác thông qua các khớp nối. Năm 1943, Mc dây thần kinh phân nhánh dạng hình cây (dài từ Culloch và Pitts đã mô phỏng nơ ron sinh học 1 cm đến hàng mét), chúng nối với các dây thần thành nơ ron nhân tạo như hình sau: (hình 3) kinh hoặc trực tiếp vào nhân tế bào các nơ ron P1 a f P2 Σ b w1,R PR i Các tín hiệu đầu vào Nơ ron tính toán Hình 3. Mô hình một nơ ron nhân tạo Ở mô hình, một nơ ron thứ 2 sẽ nhận các tín kinh tế và con người, chi phí lớn và điều quan hiệu vào pj với các trọng số tương ứng là wij, trọng là việc bán các thông tin dự đoán cho các tổng các thông tin có công ty dầu khí với giá cao và đã mang lại lợi R nhuận, dù thông tin này có sự sai lệch (nó chỉ Trọng số là: n  wij. x j ; đầu ra của nơ chính xác về xu hướng và ở một khoảng nhất j 1 định). Ở Petrovietnam đã mua và trên cơ sở ron được tính là a = f(n+b) = f (wijxj + b) , tham chiếu các dự đoán của 2 hãng dự đoán trên trong đó f là hàm truyền, nó có vai trò biến đổi vào dự đoán giá dầu thô cũng đã mang lại kết thông tin đầu vào thành tín hiệu đầu ra. quả nhất định. Trong phạm vi 1 doanh nghiệp Ở đây, p là giá dầu thô ở các thời điểm lọc dầu như BSR, ngoài điều kiện về nhân lực, (t-i_d1, , t-i_dn) và các giá trị mong đợi đầu ra phương tiện thì chi phí dự đoán chưa cho phép tương ứng là giá dầu thô ở thời điểm cần dự báo áp dụng phương pháp dự đoán có độ chính xác sau đó (t-o_d1, , t-o_dm); với n>m. Mô hình cao. này ưu điểm hơn các mô hình trên vì nó là mô Trên thế giới gần một thế kỷ nay, khoa học hình phi tuyến (có thể mô hình hóa tất cả các dữ dự đoán đã phát triển nhanh và ngày càng đóng liệu); nó nhận được và phát ra nhiều dữ liệu vai trò quan trọng trong các lĩnh vực kinh tế, (thông tin đưa vào gồm cả các chỉ số USD, tốc chính trị, xã hội, tự nhiên. Trong kinh tế nó độ tăng trưởng GDP ). Tuy nhiên nó yêu cầu càng đóng vai trò quan trọng. Song việc áp dữ liệu nhiều (trên 100); nhân viên dự đoán dụng mô hình nào cũng cần phải lựa chọn cho phải có trình độ cao. Số liệu đầu vào chính xác, phù hợp với điều kiện cụ thể. Không phải mô đầy đủ, cập nhật. hình ANN phức tạp nhất là có kết quả dự đoán 3. Lựa chọn phương pháp dự đoán giá dầu chính xác. Hanke (năm 2005) cho rằng dù có sử thô theo quý ở PetroVietnam và áp dụng cho dụng mô hình dự đoán phức tạp đến mức nào đi Nhà máy lọc dầu Dung Quất (BSR) nữa thì kết quả dự đoán cũng không có giá trị Các mô hình dự đoán giá dầu thô của các nếu dựa trên nguồn dữ liệu không tin cậy và áp hãng dự báo lớn như Thomson Reuters, Wood dụng mô hình không phù hợp với cơ sở dữ liệu Mackenzia đều dựa trên nguồn lực lớn mạnh về ấy. Quy trình dự đoán như hình 4 sau: 72
5. Mục tiêu Biến cần Thời gian Thu thập dự đoán dự đoán dự đoán số liệu Khảo sát số liệu Lựa chọn mô hình dự đoán Dự đoán các giai đoạn quá khứ Không Tốt Dự đoán cho các giai đoạn Khảo sát lại tốt Đánh tương lai và sử dụng cho dạng dữ liệu giá việc ra quyết định Tốt Kiểm tra độ chính xác của dự đoán Tốt Đánh Kết quả giá dự đoán Không tốt Khảo sát dạng dữ liệu với dữ liệu cập nhập Hình 4. Quy trình dự toán Trong quy trình này, khâu quan trọng nhất lý dầu khí (EMC) của Viện dầu khí việt Nam là lấy dữ liệu ở đâu; loại dầu nào, sau đó là phần (VPI); lấy với giá dầu thô Brent từ quý 2/2014 mềm dự đoán, dự đoán giá dầu thô tuần, đến quý 3/2013; phần mềm từ: quý, ; và áp dụng phương pháp tính sai số kết quả dự đoán ra sao. Với BSR sử dụng cơ sở dữ ms. Theo kết quả nghiên cứu [1] trong dự báo liệu ở trang thông tin năng lượng Hoa Kỳ giá dầu thô Brent với mô hình ARIMA quý ở (EIA); Trung tâm nghiên cứu kinh tế và Quản BSR như hình 5 sau: 73
6. Hình 5. Sơ đồ biểu diễn sự sai lệch giữa Dự đoán và thực tế [1] [4] và xác định giá trị của độ lệch tuyệt đối bình quân như hình 6 Trị số MAD 12 - 10 - 6 - 5 - Các phương pháp dự đoán Dự báo ARIMA Dự báo ANN Hình 6. Biểu đồ MAD của 2 phương pháp dự đoán [1, 4] Qua hai hình 5 và 6, mô hình ANN có sai ứng nhu cầu thị trường, có doanh số và lợi số dự đoán trung bình bé nhất là 5,83 nhuận cao. Mô hình ANN có chi phí thực hiện USD/thùng, bằng một nửa sai số của mô hình lớn hơn mô hình ARIMA khoảng 3.500 ARIMA là 11,54 USD/thùng. Dự đoán giá dầu USD/năm, song bù lại là thực hiện theo kế có độ tin cậy như mô hình ANN sẽ mang lại kết hoạch sản xuất dầu là 5.075 USD/ngày (1 năm: quả tốt: xây dựng kế hoạch sản xuất hợp lý, đáp 1.675 triệu USD/năm) 74
7. 4. Kết luận xuyên như một chức năng quan trọng trong Dự đoán kinh tế nói chung, dự đoán giá dầu quản trị doanh nghiệp dầu khí (không những thô nói riêng có ý nghĩa quan trọng trong việc của Nhà máy Lọc dầu, mà còn của các công ty nâng cao hiệu quả kinh tế của các công ty dầu thăm dò, khai thác, vận chuyển, chế biến dầu khí, trong đó có BSR. Nó giúp cho lập kế hoạch khí. Trong thời gian tới cần tiếp tục nghiên cứu sản xuất, xác định chi phí, lợi nhuận chính xác, hoàn thiện thêm các mô hình dự đoán không trên cơ sở đó thực hiện tốt kế hoạch, mang lại những cho giá dầu thô mà còn cả các vấn đề hiệu quả cao. Song dự đoán là 1 khoa học còn khác. đang trong quá trình phát triển; dự đoán có nhiều phương pháp, mỗi phương pháp có những TÀI LIỆU THAM KHẢO ưu nhược điểm và để sử dụng có hiệu quả (kết quả có độ tin cậy nhất) cần phải lựa chọn cho [1]. Nguyễn Trọng Hà, 2013. Nghiên cứu lựa phù hợp với từng đối tượng, từng cơ sở dữ liệu. chọn mô hình dự báo giá dầu thô ngắn hạn. Những kết quả lựa chọn phương pháp dự đoán Luận văn thạc sĩ, Hà Nội. ở PetroVietnam và BSR cho thấy áp dụng mô [2]. Nguyễn Trọng Hoài, 2009. Dự báo và phân hình dự đoán ANN mang lại kết quả tốt hơn tích dữ liệu kinh tế - tài chính. Nhà xuất bản ARIMA, cũng như các mô hình ở Petrovietnam Thống kê, Hà Nội. và BSR đang áp dụng. Để áp dụng thành công [3]. Huỳnh Đại Hùng. Kinh tế lượng. Nhà xuất cần phải có sự quan tâm của các nhà lãnh đạo, bản Phương Đông, TP Hồ Chí Minh. chuẩn bị tốt về mặt tổ chức kinh phí, nhân lực; [4]. James L.Williams, 2011. Oil price history tăng cường hợp tác với các công ty dự đoán nổi and analysis, WTRG economies tiếng trên thế giới và đưa vào hoạt động thường (www.wtrg.com/price.htm). SUMMARY Prediction method of selection of crude oil prices by you in PetroVietnam Nguyen Duc Thanh, Hanoi University of Mining and Geology Oil price prediction plays an important role in production and consumption planning; affecting operating result of an oil and gas company. There are many prediction methods on long term and short term basis. Out of short-term predition, eg yearly, quarterly, monthly, weekly, prediction on quarterly basis is important in planning and implementing production and consumption process. Any prediction, however, exists error, so that it is needed to choose an estimation method with minimum error. This paper mentions the estimation methods such as ARIMA, ARCH, GARCH, and ANN, Thorough calculating comes up with the conclution that ANN method brings out minimal forecasting error. This method can be applied in PetroVietnam, BSR, a company which is affected by oil prices fluctuation, contributing to improving the effectiveness of planning both in domestic and abroad. Quarterly oil prices prediction is an economic problem with high sensitivity, complexity and subject to many factors. So, it’s important to study for better improvement. 75