Козлова Е.А.аспирантка Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация kozlovaevgeiya@list.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. В связи с усложнившейся экономической и политической ситуацией на европейском газовом рынке, вызванной проведением мероприятий, направленных на демонополизацию рынка, а также возросшим уровнем конкуренции особенно актуальным вопросом при проведении исследований и подготовке предложений по формированию портфеля мощностей предприятия нефтегазовой отрасли является оценка колебаний рыночного спроса на газ для обеспечения рыночной гибкости. Цели. Разработка методологии формирования оптимального портфеля мощностей предприятия нефтегазовой отрасли с учетом специфики индустрии для обеспечения рыночной гибкости и ее апробация на примере формирования портфеля мощностей для трех рыночных зон (NCG – Германия, GASPOOL и AVTP – Австрия) с использованием модели VARMA. Методология. Использованы методы финансовой эконометрики и статистики. Результаты. Выявлены особенности состояния европейского газового рынка, рассмотрены предпосылки к обеспечению гибкости, а также выявлены основные инструменты обеспечения требуемого уровня гибкости, предложен и апробирован алгоритм исследования на основе VARMA-модели для оценки и прогнозирования спроса на газ в трех рыночных зонах. Обоснована необходимость определения степени взаимосвязи между индексами взаимодополняющих торговых зон, рассмотрены модели, позволяющие производить оценку взаимосвязей, а также моделирование прогнозных цен и спроса в будущем. Выводы. Результаты исследования можно использовать для интеграции в модель формирования мощностей, чтобы рассчитать портфель газотранспортных мощностей и мощностей хранения, который позволит без риска обеспечить спрогнозированные колебания спроса на газ.
Козлова Е.А., Кудрявцева Т.Ю. Способы формирования портфеля мощностей предприятия нефтегазовой отрасли для обеспечения рыночной гибкости // Естественно-гуманитарные исследования. 2020. № 30(4). С. 64–69. URL: Link
Granger C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 1969, vol. 37, no. 3, pp. 424–438. URL: Link
Tsay R.S., Tiao G.C. Use of Canonical Analysis in Time Series Model Identification. Biometrica, 1985, vol. 72, no. 2, pp. 299–315. URL: Link
Johansen S. Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 1988, vol. 12, iss. 2-3, pp. 231–254. URL: Link90041-3
Russel J.R., Engle R.F. Autoregressive Conditional Duration: A New Model for Irregularly Spaced Transaction Data. Econometrica, 1998, vol. 66, iss. 5, pp. 1127–1162. URL: Link
