Den här studien syftar till att bättre förstå mekanismerna bakom oljepriset. Eftersom oljan handlas på en kartellmarknad är det nödvändigt att först fastslå vilket beteende OPEC har haft de senaste decennierna, för att därefter kunna beskriva utbudet på ett rättvisande sätt. Därmed kommer analysen att delas in i två delar. Den första undersöker OPECs beteende, medan den andra delen inriktas på att estimera utbudsmodeller, efterfrågemodellen och en prismodell.
5.4.1 Uppdatering av Griffins studie av OPECs beteende.
Den första delen är en uppdatering av Griffins studie från 1980-talet. I studien används ny data, och endast två av de ursprungligen fyra beteendena kommer att undersökas; konkurrens- och kartellbeteende.
Avgränsningen beror på att ett antal artiklar, däribland Smith (2005), stödjer hypotesen att OPEC har två möjliga beteenden; konkurrens eller kartell, något som även Griffin (1985) konstaterade i sin studie
Griffin undersökte dessutom en period då det skedde en övergång från privatägda oljebolag till att bolagen nationaliserades. Därmed var ägandet en viktig parameter. Enligt OPEC Statistics (1999, 2009) har det statliga ägandet varit oförändrat på omkring 84% i oljebolagen inom OPEC mellan åren 1995-2008.
Det andra beteendet som inte kommer undersökas vidare är det som Griffin kallade för målintäktsbeteende. Det var otydligt i Griffin (1985) vad det egentligen var för data som användes när koefficienterna för målintäktsmodellen respektive äganderättsmodellen beräknades. Detta var en svaghet i Griffins studie och kommer därför inte tas med i det här arbetet.
Kap. 5 Modellspecifikation
41
De modellerna som kommer att undersökas i första delen av analysen är alltså ekvation (16) och ekvation (18). Ekvation (16) undersöker OPEC kartellbeteende medan ekvation 18 undersöker om OPEC agerar som under fullständig konkurrens.
) ) ) (16)
) (18)
5.4.2 Undersökning av utbud och efterfrågemodell, samt en prismodell.
Andra delen av analysen utgår delvis från resultatet av den första. Efterfrågefunktionen som kommer att undersökas bygger på en kombination av Dées m.fl. (2007) och Krichene (2002) tillsammans med klassisk ekonomisk teori om efterfrågan på en vara. Genom att kombinera de olika modellerna kan en klassisk efterfrågemodell testas. Där efterfrågan antas beror på inkomst, priset, pris på substitutvaror och en tidstrend, se ekvation (21).
l ) ) ) )
) ) (21)
Den andra modellen som kommer att undersökas är utbudsmodellen. Även utbudsmodellen bygger på Deés m.fl. (2007) och Krichene (2002). Utbudsmodellen är uppdelad i två delar. Det totala utbudet på världsmarknaden består av både OPECs produktion och produktionen från övriga länder, se ekvation (22).
(22)
OPECs produktion respektive produktionen utanför OPEC måste estimeras åtskilda. Länderna utanför OPECs produktion skattas från ekvation (23). Dummyvariabeln är till för att fånga upp snabba förändringar i oljepriset. Perioder då dummyn är aktiv är 1973, 1979 och 2008. Dessa år motiveras av figur 1, avsnitt 2.2.
DEMt = Efterfrågad olja BNPt = Realt BNP ROILt = Realt oljepris Gasprist = Realt gaspris Kolprist = Realt kolpris
Kap. 5 Modellspecifikation
42
) )
) ) (23)
Utbudsfunktionen för Non-OPEC är invecklad och det är svårt att förstå faktorerna i Dées m.fl. (2007). Dessutom antas Non-OPEC ha ett konkurrensbeteende enligt Griffin (1985), alltså producerar Non-OPEC som under fullständig konkurrens. Därmed fungerar det att använda samma utbudsmodell som Krichene (2002) för att förklara denna del av det totala utbudet av olja. Ett annat alternativ vore att använda Griffins utbudsfunktion från Griffin (1985) under fullständig konkurrens. Den bygger dock endast på oljepriset och är därmed inte lika omfattande som den Krichene använde i sin studie.
Beroende på resultatet från första delen av analysen får utbudsfunktion för OPECs produktion2 olika utseenden. Vid kartellbeteende kommer följande modell, se ekvation (24), att användas:
(24)
Om resultatet av den första analysdelen visar att OPEC beter sig som under fullständig konkurrens används istället modellen för att beskriva OPECs utbudsfunktion se
ekvation (25):
(25) Den sista modellen som undersöks är prisfunktionen som bygger på Dées m.fl. (2007).
2 I ursprungsfunktionen som Dées m.fl. (2007) använder finns även variabeln PG, processing gains med. Detta är en variabel som inte förklaras vidare i deras studie. Processing gains innebär enligt EIA (2012) att råolja ändrar densitet vid raffinering. Råolja har en högre densitet än raffinerad olja. Det betyder att volymen ökar per viktenhet. Ökningen kallas processing gains. Det är dock en kemisk process som ändras väldigt lite över tiden enligt OPEC Statistics (2011). Därför har variabeln tagits bort i det här arbetet.
ROIL = realt oljepris Prod.NG = naturgasproduktion
Dummy = dummy, stora svängningar i oljepriset Dem = Efterfrågad olja
Lager = OECD:s reservlagernivå NGLS = Natural gas Liquids (mbd)
Kap. 5 Modellspecifikation
43
) ) ) )
) ) (26)
Dummy variablerna som valts bygger på figur 1 (se avsnitt 2.2) och används för att förklara vissa extrema situationer som påverkat oljepriset under en kort period. Dummy variabeln är aktiv (lika med 1) under 1992 då Gulfkriget mellan Irak och USA pågick. En svårighet som uppkommer är att modellerna innehåller både exogena och endogena variabler. Så länge det bara finns en endogen variabel är det inga problem, men det kan finnas flera endogena variabler som i t ex utbudsfunktionen. Där är världsproduktionen av olja bland annat beroende av oljepriset, alltså är världsproduktionen endogen. Samtidigt beror oljepriset på hur stor oljeproduktionen är. För att testa om en variabel är endogen används Hausman-test, (se avsnitt 5,5). För att lösa situationer med två endogena variabler krävs matematiska tekniker som two-stage-least square.
För att hålla en så hög validitet som möjligt på arbetet kommer andrahandsdata från kända intuitioner och organisationer att användas, såsom EIA, IEA, OPEC och OECD, se vidare kapitel 6. Dessutom har modellerna byggts upp för att ha så få dummyvariabler som möjligt och därmed kunna använda data som varierar över tiden, inte variabler som antingen är ”på eller av”, vilket många tidigare studier har använt sig av. För att datamaterialet ska hålla så hög kvalitet som möjligt kommer även det att testas på olika sätt. I analysen testas variablernas endogenitet och om datamaterialet är autokorrelerat.