Предмет. Влияние геополитических факторов на формирование рыночных ожиданий в отношении мирового спроса на нефть. Цели. Количественная проверка гипотез о влиянии политических факторов, в частности геополитической нестабильности, на формирование рыночных ожиданий относительно спроса на нефть. Методология. Исследование основано на общенаучных и специальных экономико-математических методах. Результаты. Построена линейная регрессионная модель, включающая индекс геополитических рисков (GPR), уровень инфляции, валовой внутренний продукт, а также цены на нефть марок Brent и WTI. Для выявления возможных структурных изменений модель оценивалась отдельно на двух временных подвыборках: до и после 2010 г., что позволяло учитывать политико-экономические сдвиги последних лет. Метод скользящей регрессии применен для оценки временной изменчивости коэффициента при GPR, позволяя зафиксировать усиление влияния политических факторов на рыночные ожидания. Дополнительно разработана модель прогностической ошибки, в которой абсолютные отклонения от базового прогноза объясняются уровнем геополитической нестабильности. Это позволило количественно оценить влияние политических шоков на снижение точности предсказаний. Заключительный этап анализа включал ARCH LM-тест, подтвердивший наличие гетероскедастичности в остатках модели в периоды роста геополитических рисков. Полученные результаты показывают, что политические факторы даже при отсутствии прямой зависимости от уровня потребления систематически ухудшают точность прогнозов. Выводы. Индекс геополитических рисков оказывает нарастающее разрушительное воздействие на точность прогноза и устойчивость модели. Это позволяет интерпретировать геополитический фактор как новый вызов для традиционного прогнозирования, требующий адаптации моделей, учета неопределенности и возможного применения новых методологических подходов, в том числе сценарного анализа, нейросетевых моделей или стресс-тестирования. Результаты исследования имеют прикладное значение для энергетического прогнозирования, оценки макрорисков и формирования адаптивной политики в условиях неопределенности.
Cunado J., Gupta R., Lau C.K.M., Xin Sheng. Time-Varying Impact of Geopolitical Risks on Oil Prices. Defence and Peace Economics, 2019, vol. 31, iss. 6, pp. 692–706. DOI: 10.1080/10242694.2018.1563854
Cai Yang, Zibo Niu, Wang Gao. The time-varying effects of trade policy uncertainty and geopolitical risks shocks on the commodity market prices: Evidence from the TVP-VAR-SV approach. Resources Policy, 2022, vol. 76, no. 102600. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.102600
Thai-Ha Le, Boubaker S., Manh Tien Bui, Park D. On the volatility of WTI crude oil prices: A time-varying approach with stochastic volatility. Energy Economics, 2022, vol. 117, no. 106474. DOI: 10.1016/j.eneco.2022.106474
Smales L.A. Geopolitical Risk and Volatility Spillovers in Oil and Stock Markets. The Quarterly Review of Economics and Finance, 2021, vol. 80, pp. 358–366. DOI: 10.1016/j.qref.2021.03.008
Jinfei Sheng, Zheng Sun, Qiguang Wang. Geopolitical Risk Factors and Stock Returns. 2025, 67 p. DOI: 10.2139/ssrn.5207012
Zhu Qianqian, Guodong Li, Zhijie Xiao. Quantile Estimation of Regression Models with GARCH-X Errors. Statistica Sinica, 2019, October. DOI: 10.5705/ss.202019.0003
Lihua Qian, Qing Zeng, Tao Li. Geopolitical risk and oil price volatility: Evidence from Markov-switching model. International Review of Economics & Finance, 2022, vol. 81, pp. 29–38. DOI: 10.1016/j.iref.2022.05.002
Husain S., Sohag K., Yanrui Wu. Geopolitical Risks, Oil Market Instability and Renewable Energy Production. SSRN Electronic Journal, 2021. DOI: 10.2139/ssrn.3980443
Fen Li, Cunyi Yang, Zhenghui Li, Failler P. Does Geopolitics Have an Impact on Energy Trade? Empirical Research on Emerging Countries. Sustainability, 2021, vol. 13, iss. 9. DOI: 10.3390/su13095199
Daxuan Cheng, Yin Liao, Zheyao Pan. The Geopolitical Risk Premium in the Commodity Futures Market. Journal of Futures Markets, 2023, vol. 43, iss. 8, pp. 1069–1090. DOI: 10.1002/fut.22398
Yıldırım H. ARCH-GARCH model on volatility of crude oil. International Journal of Disciplines in Economics and Administrative Sciences Studies, 2017, vol. 3, iss. 1, pp. 17–22. DOI: 10.26728/ideas.11
Мишин А.А., Вакуленко О.С. Применение GARCH-моделей для анализа волатильности акций нефтегазового сектора // Научные труды Вольного экономического общества России. 2025. № 2. С. 133–157. DOI: 10.38197/2072-2060-2025-252-2-133-157 EDN: HQHDOM
