Исследование процессов эволюции цен на высококачественную нефть на международных товарных рынках на основе методов современной математической статистики

Экономика России зависит от мировых цен на сырую нефть, и их колебания являются предметом настоящего исследования. Его цель — выяснить, можно ли описать эти колебания моделью цепи Маркова первого порядка. Для анализа использованы данные по ценам на марку Brent Crude, являющейся наиболее важной эталонной маркой нефти, за 12 месяцев непосредственно перед февралем 2024 г. В ходе исследования проведены различные статистические тесты: (1) тесты хи-квадрат на независимость для выявления циклических закономерностей, (2) тест хи-квадрат на однородность для проверки, меняются ли вероятности переходов со временем, (3) тест хи-квадрат на отсутствие памяти системы для определения, есть ли зависимость от цены два дня назад при заданной цене один день назад. Личный вклад автора данной работы включает изучение научной литературы, адаптацию и реализацию статистических методов на Python, а также анализ результатов. Основной результат состоит в том, что для умеренных значений шага дискретизации по цене (напр., 20 ценовых интервалов) модель цепи Маркова первого порядка не может быть статистически опровергнута ни при каком разумном уровне значимости, но для меньших шагов дискретизации по цене (напр., 40 ценовых интервалов) данные свидетельствуют в пользу наличия памяти системы (p-value = 0,014). Значение полученных результатов состоит в том, что в зависимости от шага дискретизации по цене модель цепи Маркова первого порядка следует использовать с осторожностью и, возможно, заменить на модель более высокого порядка. Работа состоит из 74 страниц, включает 14 графических иллюстраций и содержит ссылки на 17 источников.