Аннотация. 

Важность уверенного предсказания динамики цен на нефть определяется важностью нефтяной отрасли для экономики России. В работе предлагается метод обработки новостной ленты разных стран, который позволяет: оценить их позитивное или негативное влияние на цены; дать количественную оценку важности новостей, связанных с нефтяной отраслью. Рассматриваются новости из 23 стран мира на интервале 2016-2018 гг с шагом рассмотрения один месяц. Для каждой страны отбираются 200 дескрипторов (терминов), циркулирующих в Интернете и связанных с нефтью марок WTI и Brent. Вводится понятие рейтинга и антирейтинга новостей, которые рассчитываются на основе числа значимых терминов из указанных наборов, и степенью их положительной или отрицательной корреляционной связи с динамикой цен. Значимость введенных понятий доказывается совпадением стран-лидеров по рейтингу и антирейтингу их новостей со странами лидерами и анти-лидерами нефтяного рынка. Предложенная методика может уточнить количественные прогнозы, полученные на формальных моделях, с одной стороны, и дать дополнительную информацию экспертам нефтяного рынка, работающим со СМИ, с другой.

Ключевые слова: 

упоминания в Интернете, топ-выборка, рейтинг новостей, WTI, Brent.

Стр. 50-56.

DOI: 10.14357/20790279210207

 

Полная версия статьи в формате pdf. 

 

Литература

1. Бушуев В.В., Конопляник А.А., Миркин Я.М. Цены на нефть: анализ, тенденции, прогноз. М.: ИД «Энергия». 2013. 344 с.

2. Интернет ресурс Яндекс: https:// wordstat.yandex.ru/

3. Интернет ресурс Гугл: https:// trends.google.ru/trends/

4. Болдырева А. Построение прогнозных моделей экономической и социальной конъюнктуры по интенсивности запросов в поисковой сети Интернет // Современная экономика: теория, политика, инновации. Сборник студенческих научных работ. М.: РАНХиГС. 2016. С. 36–61.

5. Boldyreva A., Sobolevskiy O., Alexandrov M, Danilova V. 2017. Creating collections of descriptors based on Internet queries. Proc. of 15-th Mexican Intern. Conf. on Artificial Intelligence, Springer, LNAI, Vol. 10061, P. 303-314, Web: // https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-62434-1_26