Società Italiana di Statistica

Presentazione sul tema: "Società Italiana di Statistica"— Transcript della presentazione:

1 Società Italiana di Statistica
Convegno intermedio settembre 2005, MESSINA World Oil Depletion Models: Price Effects Compared with Strategic or Technological Interventions Renato Guseo Mariangela Guidolin Alessandra Dalla Valle Dipartimento di Scienze Statistiche Padova Dipartimento di Scienze Economiche Padova R. Guseo

2 Petrolio: Produzione mondiale
x 1000 barili al giorno Globale OPEC FSU CSI USA (NGL) R. Guseo

3 Produzione mondiale e prezzi del petrolio
Fonte: BP Statistical Review of World Energy, 2004 R. Guseo Produzione e prezzi del petrolio

4 Crescita e sviluppo economico post-bellico: (World War II) -1-
Cohen, J.E. (2003) Human Population: The next Half Century, Science, 203, ; Eccezionale espansione demografica sconosciuta nei secoli predenti; Picco popolazione rurale nei paesi ricchi: 1950; Aumento vita media (mondiale) dai 30 anni del 1900 ai 65 anni del 2000; Popolazione: 6,3 mld nel 2004; United Nations Population Division: 8,9 mld per il 2050 (previsione ex medium variant scenario); Contrazione locale popolazione 2050: Giappone -24%; Italia -22%; FSU -29%; R. Guseo

5 Crescita e sviluppo economico post-bellico: (World War II) -2-
Dominanza pre-bellica degli USA nella estrazione e raffinazione del petrolio: shock 1918 (positivo a memoria locale); Vantaggio militare decisivo. Vantaggio competitivo post-bellico; American way of life; Surplus energetico a basso costo: crude oil; Modifica strutturale dell’evoluzione economica “sostenibile” a spese di risorse non rinnovabili; R. Guseo

6 Crescita e sviluppo economico post-bellico: (World War II) -3-
Rischio odierno di limitazioni fisiche nell’espansione della produzione petrolifera in relazione alla domanda emergente (Cina, India, altri paesi asiatici); Rischio di una migrazione forzosamente tardiva verso sostituti energetici rinnovabili; Tecnologie emergenti non ancora efficienti e completamente sostenibili per ragioni strettamente tecnologiche o economiche (fuel-cell, idrogeno, sistemi fotovoltaici, sistemi solari termici, energia eolica, ecc. R. Guseo

7 Studi strategici recenti
Morse, E.L. e Jaffe, A.M. (2001). “Strategic Energy Policy Challenges for the 21st Century”; ( aprile 2001); James A. Baker III Institute for Public Policy of Rice University, Texas; Council of Foreign Relations of USA National Energy Policy Development Group, (2001, Task Force diretta da D. Cheney). Politica energetica USA dal 1940 – sicurezza -; Crescita economica mondiale pilotata da un surplus di produzione di crude oil a prezzi bassi; Nuova domanda mondiale emergente non statunitense; Dipendenza da pochi paesi stranieri (Medio Oriente). R. Guseo

8 Esaurimento risorse non rinnovabili: da Hubbert ai giorni nostri
Hubbert, M.K. (1949). Energy from fossil fuels, Science, 4, Hubbert segnala nel 1956 il picco della produzione annuale dei 48-lower states in USA per il 1970; Campbell, C. e Laherrère, J. (1998). The End of Cheap Oil, Scientific American, March 1998. Laherrère, J. (2003). Modelling future oil production, population and the economy, ASPO 2nd international workshop on oil and gas, Paris, ASPO (Association for the Study of Peak Oil and Gas); ASPO Italia (U. Bardi, C. Campbell, A. Di Fazio, R. Guseo, et al.) R. Guseo

9 Stime economico-finanziarie delle riserve: rischi di inflazionamento
Garanzie sui prestiti internazionali; Attrazione degli investimenti sulle strutture di produzione; Superamento dei vincoli OPEC: l’esportazione è proporzionale alle riserve “dichiarate”. R. Guseo

10 Lavori recenti di taglio statistico
Guseo, R. (2004) Interventi strategici e aspetti competitivi nel ciclo di vita di innovazioni, Working Paper Series, 11, Department of Statistical Sciences, University of Padua. Guseo, R e Dalla Valle, A. (2004) Oil and Gas Depletion: Diffusion Models and Forecasting under Strategic Intervention, Atti LXII Riunione Scientifica della S.I.S., , (vers. Estesa in revisione) Guidolin, M. (2004) Cicli energetici e diffusione delle innovazioni. Il ruolo dei modelli di Marchetti e di Bass, Tesi, Università di Padova Guseo, R. (2005) Esaurimento mondiale del petrolio: modelli Bass-let per il riconoscimento di generazioni successive del parco automobilistico italiano, Sco2005, Bressanone settembre 2005 R. Guseo

11 Produzione di Petrolio: Diffusione di un’Innovazione
Produzione modulata dalla dinamica della domanda internazionale; Domanda come funzione dei processi di diffusione delle tecnologie di base (trasporti, industrie, riscaldamento, ecc.); Diffusione delle innovazioni tecnologiche condizionata dalla struttura della comunicazione sociale: innovatori ed imitatori (word-of-mouth) R. Guseo

12 L’Equazione di Bass: BM
z’(t) = mf(t) = m[p+qF(t)][1-F(t)] oppure z’(t) = pm+(q-p)z(t) - (q/m) z(t)2 (Riccati) z’(t)=mf(t) (adozioni istantanee); f(t)=F’(t) z(t)=m F(t) (adozioni cumulate); F(t)=z(t)/m f(t)/[1-F(t)]=p+qF(t) Hazard rate di Bass m=mercato raggiungibile; carrying capacity p=coefficiente di innovazione, p>=0 q=coefficiente di imitazione, q>=0 R. Guseo

13 I Modelli Normalizzati di Bass, BM e GBM
BM: f(t)/[1-F(t)]=[p+qF(t)] “Standard” GBM: f(t)/[1-F(t)]=[p+qF(t)] x(t) “GBM” x(t) è una funzione del tempo, integrabile, positiva, centrata sul “polo unitario” 1. Rappresentazione delle variazioni di prezzo, della pressione pubblicitaria, degli interventi politici, strategici, normativi, ambientali. R. Guseo

14 Soluzione dell’equazione: GBM
shock Esp. shock Rett. shock Misti R. Guseo

15 Gran Bretagna: GBM, 2 sh. Misti
Estimation method: Marquardt Estimation stopped after maximum iterations reached. Number of iterations: 31 Number of function calls: 330 Estimation Results Asymptotic 95,0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper m , , , ,0 p , , , , q , , , ,122434 c , , , ,6454 b , , , ,227284 a , , , ,7052 c , , , ,295526 a , , , ,8245 b , , , ,0178 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model ,52091E ,24545E6 Residual , ,674 Total ,52097E Total (Corr.) ,31712E R-Squared = 99,998 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 99,9975 percent Standard Error of Est. = 4,76172 Mean absolute error = 3,10566 Durbin-Watson statistic = 0,889298 Shock positivo con memoria locale R. Guseo

16 Gran Bretagna: analisi
La “sella” è assorbita perfettamente da uno shock rettangolare: a) modificazione Petroleum Reven Tax, b) ristrutturazione degli impianti di trasporto ; la ripresa simmetrica conferma il ritorno al regime ordinario, c) parziale stallo produttivo dettato dalla carenza di scoperte di nuovi giacimenti. R. Guseo

17 USA: 48 lower States e Alaska, uno shock esponenziale
Estimation Results Asymptotic 95,0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper m , , , ,442 p , , , , q , , , ,057996 c , , , ,828602 b , , , , a , , , ,9954 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model , ,0 Residual , , Total , Total (Corr.) , R-Squared = 99,9979 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 99,9978 percent Standard Error of Est. = 0,278931 Mean absolute error = 0,207909 Durbin-Watson statistic = 0,173839 Shock positivo con memoria locale R. Guseo

18 USA: 48 lower States e Alaska, affinamento ARMAX(4,0,2)
Forecasting - barili Analysis Summary Data variable: barili Number of observations = 101 Start index = 1,0 Sampling interval = 1,0 Forecast Summary Forecast model selected: ARIMA(4,0,2) + 1 regressor Number of forecasts generated: 40 Number of periods withheld for validation: 0 ARIMA Model Summary Parameter Estimate Stnd. Error t P-value AR(1) , , , ,082426 AR(2) , , , ,899220 AR(3) , , , ,769028 AR(4) , , , ,140514 MA(1) , , , ,390183 MA(2) , , , ,646308 DIFF(PREDbe1) , , , ,024052 Backforecasting: yes Estimated white noise variance = 0, with 95 degrees of freedom Estimated white noise standard deviation = 0, Number of iterations: 17 Shock: 1918 R. Guseo

19 Alaska: affinamento ARMAX(2,0,1)
ARIMA Model Summary Parameter Estimate Stnd. Error t P-value AR(1) , , , ,002667 AR(2) , , , ,003195 MA(1) , , , ,000000 PREDbme , , , ,000000 Mean , , , ,613990 Constant , Backforecasting: yes Estimated white noise variance = 0, with 36 degrees of freedom Estimated white noise standard deviation = 0, Number of iterations: 20 R. Guseo

20 World Oil data: Produzione giornaliera
Fonti: Industriedatenbank (1900 – 1986) BP Statistical Review of World Energy ( ) R. Guseo

21 GBM con x(t) funzione dei prezzi
R. Guseo

22 GBM shock exp + effetto prezzo
R. Guseo

23 Guidolin (2004): GBM con 2 shock
R. Guseo

24 GBM con 3 shock exp: g.loc (persistenza della memoria)
R. Guseo

25 GBM con 3 shock exp: stime (persistenza della memoria)
q/p = 608  Qp=1%; R. Guseo

26 World Oil Depletion: GBM with three shocks vs Hubbert-Bass
Oil Peak: 2007 URR=1524 Gbo Depletion time 95% : 2023 Depletion time 90% : 2019 R. Guseo

27 Operatori mercato petrolifero: crescita dei prezzi
Autocontenimento della domanda e dell’offerta come nel ’73 e nel ’79-’83. Prolungamento vita economica del crude oil; Margini di recupero di efficienza tecnologica ridotti dopo i miglioramenti introdotti negli anni ’70 , ’80 e ‘90; Recupero mediante la modifica degli “stili di vita”: è il dilemma centrale nei paesi industrializzati. Inerzia delle Classi media e medio-bassa abituate ad una crescita e ad uno sviluppo indefiniti ed irreversibili. R. Guseo

28 Paesi in via di sviluppo
Crescita del fabbisogno di crude oil nei paesi a sviluppo recente: Cina, India, altri paesi asiatici; La US EIA (Energy Information Administration) “prevede” per il 2020 una “richiesta” mondiale di 40 Gbo/anno (ovvero 109,6 ml di barili/giorno); Guseo, Dalla Valle, Guidolin (2005) e Bakhtiari (2004) indicano per il solo 55 ml di barili/giorno: la metà. R. Guseo

29 Crude Oil: Consumi per Area
R. Guseo

30 Prospettive future e opportunità
Italia: la ripresa della via alla fissione nucleare è forse tardiva: ci vogliono 7 anni (Francia) o 10 anni (Italia) per varare un nuovo impianto; Suddivisione sforzi tecnologici ed economici su più fronti: fotovoltaico, solare termico, bio-fuel, biomasse, eolico, idrogeno, ecc.; Settore elettrico: investimenti diffusi a carico dell’utenza (fotovoltaico, micro-cogenerazione, ecc.). Scambio con la rete nazionale e recupero nel periodo di “indisponibilità”; Investimenti specifici sulla mobilità individuale e collettiva. R. Guseo

31 World Oil Depletion: GBM with three shocks vs Hubbert-Bass vs five shocks scenario
R. Guseo

32 World Oil Depletion: GBM with three shocks vs five shocks vs four shocks scenarios
Shock 2008 (sim. 1951) R. Guseo

33 Tematiche Statistiche
Processi a ciclo di vita finito con origine temporale parametrica Modificabilità della capacità di nicchia e GBM Parametri dell’evoluzione naturale ed intervento x(t) Simulazioni di scenario; Modelli con vincolo di bilancio Stabilità delle stime ed inferenza esatta ed approssimata Effetto della stabilizzazione delle stime su serie cumulate Implementazione gerarchica delle serie storiche e non linearità ARMAX con regressori di primo stadio, ARMAX non-lin. Contesa tra aree geopolitiche: Lotka-Volterra e Guseo-Bonaldo Interventi strategici congiunti Inferenza multivariata e stima diretta delle equazioni; stabilità Shock stocastici e interventi naturali Studio congiunto delle estrazioni nei paesi attivi R. Guseo