This thesis documents that the macroeconomic factors exert a significant influence on the performance of forecasting the crude oil prices (WTI, Brent, Dubai). In order to predict the historical monthly crude oil prices (WTI, Brent, Dubai), regression (Ridge, Lasso, Elastic Net) and regression (Ridge, Lasso) using sequential feature selection method were used as models. In this case, forward and backward were used as a method of sequential feature selection. As macroeconomic indicators used in the forecasting models, crude oil production and crude oil stocks suggested by Miao et al. (2017) were used. To evaluate the performance of each model, the past data was divided into three cycles and evaluated based on the results of MAPE for each model in each aspect of prices.
본 연구에서는 거시경제 지표가 원유 가격의 예측에 영향력이 있다고 제시한다. 과거 월별 원유 가격(WTI, Brent, Dubai)들을 예측하기 위해 회귀(릿지, 라쏘, 엘라스틱) 모델과 순차적 인자 선택 방법을 활용한 회귀(릿지, 라쏘)을 모델로 이용하였다. 이때 순차적 인자 선택 방법으로 순방향과 역방향을 사용하였다. 예측 모델에 사용된 거시경제 지표로 Miao et al.(2017)이 제시한 원유 생산량 및 원유 재고량 등을 활용하였다. 각 모델의 성능을 평가하기 위해 과거 데이터를 세 주기로 나눠 각 가격의 국면마다 모델 별 평균 절대 백분율 오차 결과를 기준으로 평가하였다.
