Analysis of Price Volatility in Natural Gas and Crude Oil Markets

Vladimir Komarov

Bachelor's thesis

Analýza volatility cen na trzích se zemním plynem a ropou

Abstract:

Cílem této studie je prozkoumat volatilitu výnosů cen futures na zemní plyn a ropu v období 2010-2023. Tato práce poskytuje ucelený přehled o světových trzích se zemním plynem a ropou a také o trzích Evropské unie a zdůrazňuje faktory, které přispívají k vysoké volatilitě pozorované na těchto trzích, jako jsou problémy s nabídkou a poptávkou, politická nestabilita a vlivy na řízení. K dosažení cílů jsou pro analýzu a predikci použity tři různé typy GARCH modelů, a to klasický GARCH, GJR-GARCH a EGARCH model. Hlavním cílem použití těchto modelů je identifikovat nejvhodnější model pro vybrané komodity pomocí funkce maximální věrohodnosti a statistiky MSE. Z analýzy vyplývá, že pro trh s ropou nejlépe vyhovuje model EGARCH, zatímco pro trh se zemním plynem model GARCH. Dále článek nabízí stručný úvod do řízení rizik a na základě nejlépe vyhovujících modelů pro každou časovou řadu je vypočtena a odhadnuta statistika Value at Risk (VaR).

Abstract:

The present study aims to examine the return volatility of futures market prices for natural gas and crude oil during the time period of 2010-2023. It provides a comprehensive overview of the global natural gas and crude oil markets, as well as the European Union markets, highlighting the factors that contribute to the high volatility observed in these markets, such as supply and demand issues, political instability, and governance influences. To achieve the objectives, three different types of GARCH models, namely classic GARCH, GJR-GARCH, and EGARCH models, are employed for analysis and prediction. The primary aim of employ- ing these models is to identify the best fit for the selected commodities using the maximum likelihood function and MSE statistic. The analysis indicates that the crude oil market is best fitted with a EGARCH model, while the GARCH model is the best fit for the natural gas market. Furthermore, the paper offers a brief introduction to risk management, and based on the best fitting models for each time series, the Value at Risk (VaR) statistic is calculated and estimated.

Keywords

Modely GARCH, cena ropy, cena zemního plynu, předpověď volatility

Keywords

GARCH models, natural gas price, crude oil price, volatility prediction

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 6. 5. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 12. 6. 2023
• Supervisor: Josef Arlt
• Reader: Ondřej Šimpach

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme / field:
Kvantitativní metody v ekonomice / Statistické metody v ekonomii