油價預測的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

油價預測的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦T.BoonePickens寫的 油神皮肯斯:5 段人生與 30 個梟雄法則 可以從中找到所需的評價。

另外網站布蘭特原油(BRENT) - 即時行情技術分析- 國際股市 - 玩股網也說明:布蘭特原油(BRENT)最新價格91.72漲跌幅-2.19%,提供即時走勢圖、技術分析K線圖,數種技術指標供自訂參數,包含:均線MA、KD、RSI、MACD、DMI、SAR、威廉指標、力道K、 ...

國立高雄科技大學 金融資訊系 張嘉倩所指導 陳碧英的 原油與經濟政策不確定性指數之關係 (2020),提出油價預測關鍵因素是什麼,來自於原油價格、經濟政策不確定性指數、複迴歸模型。

而第二篇論文國立嘉義大學 財務金融學系研究所 黃鴻禧所指導 林宜儒的 以股價和油價預測VIX指數 (2020),提出因為有 VIX、波動度指數、預測績效、股票價格、原油價格的重點而找出了 油價預測的解答。

最後網站【油價走勢】法巴上調今明年油價預測觸及100美元可能性上升則補充:國際油價企於高企,法巴David Martin等分析師發表報告,調高2022年布蘭特期油和紐約原油價格預期,平均上調幅度6.5美元,同時將2023年油價預期平均 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了油價預測,大家也想知道這些:

油神皮肯斯:5 段人生與 30 個梟雄法則

為了解決油價預測的問題,作者T.BoonePickens 這樣論述:

石油世紀最具影響力的人物   26歲以 2,500美元大膽創業;40歲不到,併購規模比自己大30倍的哈葛頓石油,掀起80年代企業購併狂潮,造就出全美最大獨立石油公司,深刻影響公司治理發展。   68歲瀕臨破產,遭好友設計掃地出門,自我放逐、遠離石油產業,失婚、罹病;三次應試,終於考上期貨基金操盤人,力拚二次創業。   77歲東山再起,成為全球年薪第2高基金經理人;對油價預測神準,受封「油神」,並重回富比世富豪榜;80歲上書歐巴馬「皮肯斯計畫」,針砭美國能源規畫;砸100億美元,構築新能源夢,影響全球能源投資動向。 處於劣勢最棒了!   大家愈是不把我看在眼裡,我對自己就愈有信心。  

 我不喜歡太早就亮出所有底牌,這給了我兩項獨特的優勢:  1、對手常常對我做出錯誤解讀  2、我會更用力鞭策自己   我希望自己活了八十歲學到的事,能透過30個梟雄法則,帶給你全新的體悟---   #2 執行長自己的持股如果很少,對待股東的態度不會比對待非洲的狒狒好到哪裡去。   當年我出手併購,比自己規模大30倍的對手哈葛頓石油時,為打破僵局,在爭取到獲准列席對方的董事會後,以凌厲的攻勢,在會中強力質疑其主要董事個人持股過低,根本對自家公司的股票沒信心。雖然此舉為我樹立了敵人,但也爭取到部分董事的支持。最後成功拿下哈葛頓。   #15 不要「遲遲扣不下扳機」,你必須願意開槍(做決策)。

  天然氣市場並不是完全取決於機會的遊戲,而是一門可預測的科學,要進入這門科學,得靠實實在在的基本面供需,必須勤奮、不斷分析、願意扣下扳機、不因一時的漲跌而搖擺不定,而且天氣驟變也不會有什麼損失。   #26 獵大象時,別為追兔子分心。   我總是匆匆忙忙。我知道自己在和時間賽跑。你必須保持追逐,無論是交易、美式足球賽或舉重次數。我和每個人競賽,包括我自己。我從來不和人做對,只和人競賽。人們說,年紀大了就會變得保守、自以為是和倦怠。在我看來,會或不會取決於你自己。然而,人生的最後四分之一就像比賽的最後幾分鐘,是人最受試煉的時期。一旦你慢下來,就很難東山再起了。   最後,我要告訴各位:  

 每個人都被賦予第二、第三和第四次行動的權利,要多少有多少。但必要條件是,保持身心健康,以便使自己留在場內。我們是唯一能限制自己的人。 作者簡介 布恩.皮肯斯(T. Boone Pickens)   1928年出生。26歲時以2,500美元和充分的膽量,創辦了日後美國最大的獨立石油公司美薩(Mesa)。他得到的榮銜不計其數,包括:1989年《金融世界》(Financial World)推選他為十年來最佳執行長,《石油與天然氣投資人》(Oil and Gas Investor)推舉他為「石油世紀最具影響力的百大人物」之一。      68歲離開自己扶植了40年的公司,在眾人以為他將退休之際,創

辦了一家相當成功的新公司---BP資本,賺到比過去更多的錢,再創高峰。根據2008年《富比世》雜誌統計,皮肯斯名列世界富豪排行榜第369名、美國富豪排行榜第117名,淨資產達30億美元(約新台幣985億元)。近幾年來,他對石油目標價的神準預測,使他成為重要新聞節目的焦點,並因此被CNBC封為「油神」(The Oracle of Oil)。   皮肯斯坦言自己喜歡賺錢,也喜歡捐錢。將近七億美元的善款,分布遍及醫療研究、運動和學術。2006年,他的慈善行動包括1.75億美元捐款,以及建立布恩.皮肯斯基金會,該基金會重心在於改善生活,贊助對象包括教育計畫、健康醫療研究與服務、運動和企業健身、創業、保

護兒童,以及水土保持與野生動物保育。 譯者簡介 林錦慧   政大英語系畢業,曾任《時代解讀》(TIME Express)雜誌副總編輯,現為專職譯者,譯作有《艾略特波浪理論》、《二手貨與新商人》,以及《石油玩完了》、《人生一定要有的八個朋友》、《是誰把你的商品擠下貨架?》、《贏在終點》合譯譯者。 王怡文   台灣大學資訊工程研究所碩士,曾任產業研究員、編輯,目前專事翻譯與寫作,譯作包括《邁可.喬丹的23堂課》、《維基經濟學》、《海龜特訓班》、《人性也有標準差》等書。

油價預測進入發燒排行的影片

1) 基密部署基金講座:https://edu.money-tab.com/ronaldmak-fund-sharing

2) 我要做股神APP下載:http://onelink.to/mtapp

3) 緊貼我們社交平台,不錯過任何免費分析/教學:
訂閱YouTube頻道: https://youtube.com/channel/UCdWNwPuaS1o2dIzugNMXWtw?sub_confirmation=1
讚好Facebook專頁:https://facebook.com/203349819681082

==============================

中美貿易戰仍在進行中,狂人侵侵已急不及待開展下一個攻勢,今次的遊樂場就是「石油」!早前特朗普就公布會向伊朗實施制裁,要求各國停止從伊朗進口石油,更指會在11月5日(中期選前一天),按情況再實施第二輪制裁。背後是一石二鳥之策,一來令油價上升爭取國內油商支持,二來打擊伊朗經濟,阻礙中國一帶一路進程。

今集基密行動,Ronald Mak 會分享對未來油價的看法。而礙於條例所限,片中不方便為個別 ETF 或基金進行評論,想了解更多,請留意我們即將公布的分享會詳情。

#自己基金自己揀 #基密行動 #石油戰

喜歡我們的內容,記得 Like 及 Share !

原油與經濟政策不確定性指數之關係

為了解決油價預測的問題,作者陳碧英 這樣論述:

本文利用複迴歸模型探討原油與經濟不確定性指數之關係,解釋變數包含全球EPU指數、美國EPU指數、美元指數、美國CCI與美國CPI;應變數為原油價格及原油報酬率。研究期間為2000年9月至2020年7月之月資料,樣本數共計239筆。實證結果顯示,原油價格與全球EPU呈負相關,卻與美國EPU呈現正相關,另在1%顯著水準之下,全球EPU指數(美國EPU指數)會顯著負向(正向)影響原油價格。在1%顯著水準之下,美國CCI與美國CPI皆顯著正向影響原油價格;在1%顯著水準之下,美元指數(美元指數變動率)會顯著負向影響原油價格(原油報酬率)。因此可知,原油價格與上列解變數之間具有關聯性,投資人可透過全球

EPU指數(美國EUP指數)之高低、美國消費者物價指數與美國消費者信心指數變化來了解原油價格的走向。

以股價和油價預測VIX指數

為了解決油價預測的問題,作者林宜儒 這樣論述:

VIX指數相關的衍生性金融商品交易量日趨擴大,故準確地預測VIX指數無論在學術上或實務上均非常重要。因此,本文企圖以S&P 500股價指數和WTI油價預測CBOE之VIX指數。本研究使用VIX自身前一期、S&P 500股價指數和WTI油價作為解釋變數架構回歸模型,包含隨機漫步模型、單以股價或油價的變數模型、股價與油價之雙變數模型以及整合性模型,共計25個不同解釋變數的預測模型,並分別採用OLS及WLS(假設誤差之間的變異數為與時間距離成正比)兩種方法,估計各回歸模型與計算各模型的預測誤差值(RMSE和MAE)。本研究以滾動視窗的方式來評估回歸模型的預測績效,樣本期間為2004年1月2日至20

20年6月30日,主要研究發現如次:一、VIX與S&P 500股價指數有很強的反方向移動關係,但與油價僅有很弱的負向關係。二、前一期VIX資訊對於VIX有相當的預測能力,在各種的回歸模型中加進VIX前一期時,可以大大提升VIX預測能力。三、若以隨機漫步模型的預測VIX誤差為基準,股價與油價對於VIX的預測有良好的資訊內涵。四、當回歸模型以MAE(RMSE)為評估指標時,採用WLS估計方法的預測績效平均較OLS方法提升36%(34%),表示將較大的權重分配給了較新的觀察值所估計出來的回歸係數,確實有助於提升模型的預測能力。五、整體而言,以VIX前一期、股價對數值、油價對數值為解釋變數的回歸模型預

測績效,有最好的預測績效。六、根據不同的回歸模型的預測精度為權數所組成的整合性模型,通常會有更好的預測績效。