CC BY
67
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 338.12
НЕФТЯНЫЕ И СОЛНЕЧНЫЕ ЦИКЛЫ: СТАТИСТИКА СИЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ
(1970-2016 ГГ.)
В. А. Белкин
Челябинский филиал Института экономики УрО РАН, г. Челябинск
Группировка чисел Вольфа и цен на нефть сорта Брент по годам среднего солнечного цикла Швабе за период 1970-2016 годы позволила автору установить сильные связи циклов Китчина иЖюгляра цен на нефть и циклов чисел Вольфа.
В результате появилась возможность прогнозирования цен на нефть на основе прогнозных значений чисел Вольфа, а также на основе индексов средних значений цен на нефть по годам среднего цикла солнечной активности Швабе.
На основе данных методов автор разработал прогноз цен на нефть сорта Брент в 2017 году в диапазоне от 41,29 до 49 дол. за баррель. Предыдущий 2015 года авторский прогноз дальнейшего снижения цен на нефть в 2016 году оказалсяуспешным.
Ключевые слова: цены на нефть, циклы цен на нефть, прогнозирование цен на нефть, числа Вольфа, циклы солнечной активности, циклы Китчина, циклы Жюгляра, циклы Швабе, индекс потребительских цен.
В таблице 1 за период 1970-2016 гг. приведены статистические данные по динамике чисел Вольфа - основного показателя солнечной активности и цен на нефть сорта «Brent». Числа Вольфа были взяты с известного астрофизического сайта по определению, сохранению и распространению международного числа солнечных пятен [1].
В графе 4 таблицы 1 приведены статистические данные нефтяной корпорации BP по ценам нефти сорта Брент за 1970-2015 гг. [2]. Цена нефти за 2016 год была рассчитана нами на основе среднемесячных данных нефтяной корпорации Petroleum & Other Liquids
[3].
В столбце 3 таблицы 1 используются следующие обозначения:
«Min.» - год минимума солнечной активности (то есть среднегодового числа Вольфа, см. графу 2 данной таблицы);
«Min.+l» - первый год, следующий за годом минимума солнечной активности; «Мах.» - год максимума солнечной активности или среднегодового числа Вольфа (то есть числа Вольфа, см. графу 2 таблицы 1);
«Мах.+1» - первый год после года максимума солнечной активности и так далее.
Таблица 1.
Средние числа Вольфа и цены на нефть сорта «Brent» за период 1970-2016 гг.
Годы (The years) Число Вольфа (Wolf numbers), 1970-2016 гг. Статус (положение) года в цикле солнечной активности (Status (year position), in the solar cycle) Цена сырой нефти сорта Брент, (Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015)
1970 148 Max.+2 10,981
1971 94,4 Max.+3 13,092
1972 97,6 Max.+4 14,054
1973 54,1 Max.+5 17,553
Годы (The years) Число Вольфа (Wolf numbers), 1970-2016 гг. Статус (положение) года в цикле солнечной активности (Status (year position), in the solar cycle) Цена сырой нефти сорта Брент, (Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015)
1974 49,2 Max.+6 55,689
1975 22,5 Max.+7 50,803
1976 18,4 Min. 53,304
1977 39,3 Min.+l 54,405
1978 131 Min.+2 50,966
1979 220,1 Max. 103,197
1980 218,9 Max.+l 105,939
1981 198,9 Max.+2 93,685
1982 162,4 Max.+3 80,979
1983 91 Max.+4 70,320
1984 60,5 Max.+5 65,653
1985 20,6 Max.+6 60,708
1986 14,8 Min. 31,206
1987 33,9 Min.+l 38,463
1988 123 Min.+2 29,900
1989 211,1 Max. 34,838
1990 191,8 Max.+l 43,025
1991 203,3 Max.+2 34,810
1992 133 Max.+3 32,640
1993 76,1 Max.+4 27,838
1994 44,9 Max.+5 25,297
1995 25,1 Max.+6 26,465
1996 11,6 Min. 31,222
1997 28,9 Min.+l 28,195
1998 88,3 Min.+2 18,490
1999 136,3 Min.+3 25,566
2000 173,9 Max. 39,221
2001 170,4 Max.+l 32,714
2002 163,6 Max.+2 32,968
2003 99,3 Max.+3 37,138
2004 65,3 Max.+4 48,012
2005 45,8 Max.+5 66,167
2006 24,7 Max.+6 76,589
2007 12,6 Max.+7 82,749
2008 4,2 Min. 107,065
2009 4,8 Min.+l 68,133
2010 24,9 Min.+2 86,408
2011 80,8 Min.+3 117,229
2012 84,5 Min.+4 115,280
Годы (The years) Число Вольфа (Wolf numbers), 1970-2016 гг. Статус (положение) года в цикле солнечной активности (Status (year position), in the solar cycle) Цена сырой нефти сорта Брент, (Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015)
2013 94 Min.+5 110,552
2014 113,3 Max. 99,063
2015 69,7 Max.+l 52,387
2016 39,9 Max.+2 43,55
В таблице 2 произведена группировка данных таблицы 1 по годам среднего одиннадцатилетнего цикла солнечной активности Швабе. Цифра в скобках справа от обозначения года, например, «Мах. + 2»; (5) означает, что статистические данные строки относятся ко вторым годам после лет максимумов солнечной активности и таких лет за период 1970-2016 годы было 5.
Несмотря на своё название, длительность одиннадцатилетних циклов солнечной активности (или циклов Швабе) может изменяться в значительном диапазоне (от 8 до 14 лет по истории наблюдений с 1700 года). За период с 1970 по 2016 год средняя длительность цикла Швабе составила 11,5 лет. Поэтому в таблице 2 нами произведена группировка статистических данных таблицы 1 по годам двенадцатилетнего цикла солнечной активности.
Таблица 2.
Средние числа Вольфа и цены на нефть сорта «Brent» за период 1970-2016 гг.,
сгруппированные по годам солнечного цикла Швабе (12 лет)
Годы солнечного цикла(The years of the solar cycle) (19702016): Число Вольфа (Wolf numbers), 1970-2016 гг.) Цена сырой нефти сорта Брент (Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015 Цена нефти сорта Брент в предыдущем году (The average price of oil in the previous year (Brent), 1970-2016, $ 2015
Min. (4) 12,25 55,699 66,776
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 55,699
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 47,299
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 46,441
Max. (4) 179,6 69,079 71,397
Max. +1;(4) 162,7 58,516 69,080
Max. + 2; (5) 150,74 43,199 58,516
Max. + 3; (4) 122,275 40,962 43,199
Max. + 4; (4) 82,5 40,056 40,962
Max. + 5;(4) 51,325 43,667 40,056
Max.+ 6; (4) 29,9 54,863 43,667
Max.+ 7; (2) 17,55 66,776 54,863
Min. (4) 12,25 55,699 66,776
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 55,699
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 47,299
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 46,441
На основе данных таблицы 2 построена диаграмма (см. рис. 1), которая показывает связь циклов Китчина и Жюгляра цен на нефть сорта Брент и среднего (12 лет) цикла солнечной активности Швабе.
190 180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10
1 Y 1
1 1 / *
/ % / \ А
1 1 / \
\ \ i i i
1 1 1
1 к 1 / 1
щ 1 1 V 1 t 1 k
\ 41 1 Ф \
\ \ Г1 / 1 1 t 1 \ \
к V / 1 / 1 1 i \
\ 1 1 " ( 1 1 \
Vi 1 \ V 1 1 [-Щ
1 t ^ \
к /
_ У *
if if if <ч if if if (N if if if
в 1 ♦ с ♦ 2 + с" ♦ 2 t Я Ü + с В I ♦ ^ X я + к £ (N 1 X* cd % т 1 х: л 2 + * га 2 LT-, + га 2 ■vO 1 >< ■rj s 1 ^ cd 2 В I я Ü + Я r-l t Я 5
—♦—Число Вольфа (Wolf number), 1970 - 2016 гг.)
-■■--Цена нефти сорта Брент (Crude oil prices (Brent), 1970 - 2016, $ 2015
Рис. 1. Средние солнечный и нефтяные циклы (1970-2016 гг.)
Циклы Жюгляра имеют место от минимальной в солнечном цикле цены нефти в годе «Мах. + 4» до следующей минимальной цены нефти в следующем солнечном цикле в аналогичном годе «Мах. + 4». В рамках среднего солнечного цикла Швабе имеют место 2 примерно равных по длительности (около 6 лет) цикла Китчина цен на нефть. Первый цикл Китчина длится от года «Min.+ 2» до года «Мах. + 4». Второй - от года «Мах. + 4» до года «Min.+ 2» следующего солнечного цикла Швабе.
На следующем рисунке 2 график цен на нефть перемещён вправо на один год. То есть на нём показаны связи средних чисел Вольфа и цен на нефть в предыдущем году.
Точечная диаграмма на рис. 3 является другим видом графиков на рис. 2. Она показывает связь средних по годам солнечного цикла чисел Вольфа и цен на нефть предыдущего года. Данная связь является сильной (коэффициент аппроксимации равняется 0,87).
На рис. 2 можно выделить годы прямой (Min. + 3; (2), Maximum; (4), Max. +1; (4), Max. + 2; (5), Max. + 3; (4), Max. + 4; (4), Max. + 5; (4)) и годы обратной связи (Max. + 5; (4), Мах.+ 6; (4), Мах.+ 7; (2), Minimum (4), Min.+ 1; (4), Min.+ 2; (4), Min. + 3; (2)) средних чисел Вольфа и цен на нефть сорта Брент предыдущего года. При этом точки перегиба приходятся на годы Min. + 3; (2) и Мах. + 5; (4). Они разделяют собой два цикла Китчина
цен на нефть в рамках одного цикла Жюгляра (от года Мах. + 5; (4) до следующего года Мах. + 5; (4)._
180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10
II
ч n \ Я.
ч 1 / » / »
\ V / V
1 ч i / \
\ * ■ I \
\ \ i i 1
i t ■ t
/ t ! \
* / t
\ \ 1 f\
■ч p i t /
» i /
/ ■
J
IT) "-Г Tt, ol (N
—. tN ГЛ C-4 ■f H (4 №
+ + p + + + + + 1 1 S 3 s 1 1 1
e s С is С s с 'Я, га *=3 к! я s я s * я * ra s я 2 * * a 2 с 2 ri is
- 72
- 70
- 68
- 66
64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38
—»—Число Вольфа (Wolf number), 1970 - 2016 гг.)
—■—Цена нефти сорта Брент в предыдущем году (The average price of oil in the previous year (Brent), 1970-2016, $2015
Рис. 2. Средний солнечный цикл (12 лет) и цены на нефть предыдущего года (1970-2016 гг)
90
Средняя 84 цена 82
80 78 76 74 72 70 68 66 64
нефти в
предыд
ущем
году
(The
average
price of
oil in the 62 60
previous year (Brent), 1970-2016,$ 2015
58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38
i
( i
r
f
/
t
V = 3 r X 1 - 0 0 1: л f Г),( )2 4.* 5x > 1 7 18 6? л f 3. t
t p с 7 ,1 i
I
1
t ► /
► t
/
\ у
1 у /
\ i
* /
< ♦ f
I ✓
\ r
\ f
и f
4 \
4 \ > ♦
V _
Среднее годовое число Вольфа, (Wolf number), (1970 -
2016)
Рис.
3. Связь средних годовых чисел Вольфа и средних цен на нефть сорта «Брент»
предыдущего года.
На рис. 4 построена диаграмма для лет указанной прямой связи. Соответствующий коэффициент корреляции равняется 0,91! То есть для указанных 27 лет за период 19702016 гг, то есть из 46 лет действовала прямая сильная связь чисел Вольфа и цен на нефть предыдущего года.
На рис. 5 построена диаграмма для вышеуказанных лет обратной связи средних чисел Вольфа и цен на нефть сорта Брент. Соответствующий коэффициент корреляции равняется -0,55. То есть для данных 24 из 46 лет (1970-2016 гг.) обратной связи чисел Вольфа и цен на нефть действует средняя обратная связь.
Рис. 4. Сильная прямая связь цен на нефть предыдущего года и среднегодовых чисел Вольфа для периодов их прямой связи (27 лет из 46 за период 1970-2016 гг.)
♦ Цена нефти сорта Брент в
предыдущем году (The average price of oil in the previous year (Brent), 1970-2016,$ 2015
----Полиномиальная
(Цена нефти сорта Брент в
предыдущем году (The average price of oil in the previous year (Brent), 1970 -2016,$ 2015)
70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38
♦
1
1 Y = 0. 007' \х2- 1,0 >9х н73 .958
V Б 2 — 0.75 302
\
♦ \
V
\
> / /
* \ / / 4
\ /
У \ \. / ✓
\ /
•ч k ^
о
СЧ
О r*->
О
о
о
'чС
о r-
о
сс
О СТ-.
О
о
о
<4
Среднее число Вольфа, (1970 - 2016 гг.)
Рис. 5. Средняя обратная связь средних чисел Вольфа и цен на нефть предыдущего года для лет их обратной связи (24 года из 46 за период 1970-2016 гг.)
Данные полученные мною результаты позволяют прогнозировать цены на нефть, основываясь на астрофизическом прогнозе чисел Вольфа в ближайшие годы.
Так, например, на рис. 6 приведены прогнозы завершения текущего 24-го цикла солнечной активности с использованием разных методов, которые размещены на указанном выше астрофизическом сайте на странице «Standard & Combined Method predictions» (Стандартный и комбинированный методы прогнозирования) [4].
Комбинированный метод прогнозирования чисел Вольфа (см. правый график на рис. 4) показывает, что в 2018 году ожидается число Вольфа, равное примерно 30 (см. рис. 4, правый график). Тогда, используя диаграмму на рис. 3 определяем прогнозную цену нефти для 2017 года. Она равняется примерно 49 дол. за баррель. Понятно, что точность данного экономического прогноза будет зависеть от точности астрофизического прогноза чисел Вольфа. Для того, чтобы определить прогнозную цену нефти сорта Брент в 2018 году, следует использовать прогноз числа Вольфа в 2019 году и так далее.
-Q
Е
— Monthly — CM Prediction
- Monthly smoothed
— Monthly
— Monthly smoothed
SC Prediction
Forecast: Standard Curves method
Forecast: Combined Method
2012 2013
2014 2015 2016 Time (years)
- 0-
2017 2018 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Time (years)
SILSO graphics (http://sidc.be/snlso) Royal Observatory of Belgium 2017 January 10
Рис. 6. Прогноз числа Вольфа для 2018 года.
и 120
100
Другой метод прогнозирования, который мы предлагаем, основывается на использовании индексов средних цен на нефть сорта Брент по годам среднего цикла солнечной активности. Для этого в таблице 2 мы добавили столбец, в котором рассчитаны данные индексы цен (см. таблицу 3).
Таблица 3.
Средние числа Вольфа, цены и индексы цен на нефть сорта «Brent» за период 19702016 гг., сгруппированные по годам солнечного цикла Швабе (12 лет)
Годы солнечного цикла (The years of the solar cycle) (1970-2016): Число Вольфа (Wolf numbers), 1970-2016 IT.) Цена нефти сорта Брент (Crude oil prices (Brent), 19702016, $ 2015 Изменение (индекс) цены нефти, (г/г), (Change (Index) of oil prices (year by year)), %
Min. (4) 12,25 55,699 -16,588
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 -15,081
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 -1,814
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 53,738
Max. (4) 179,6 69,079 -3,246
Max. +1; (4) 162,7 58,516 -15,292
Max. + 2; (5) 150,74 43,199 -26,176
Годы солнечного цикла (The years of the solar cycle) (1970-2016): Число Вольфа (Wolf numbers), 1970-2016 гг.) Цена нефти сорта Брент (Crude oil prices (Brent), 19702016, $ 2015 Изменение (индекс) цены нефти, (г/г), (Change (Index) of oil prices (year by year)), %
Max. + 3; (4) 122,275 40,962 -5,178
Max. + 4; (4) 82,5 40,056 -2,212
Max. + 5; (4) 51,325 43,667 9,016
Max.+ 6; (4) 29,9 54,863 25,637
Max.+ 7; (2) 17,55 66,776 21,715
Min. (4) 12,25 55,699 -16,588
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 -15,081
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 -1,814
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 53,738
2017 год является третьим годом после года максимума солнечной активности (2014-го), то есть годом «Мах. + 3». Соответствующий ему индекс цены (см. столбец 4 строки «Мах. + 3» таблицы 3) равняется -5,178%. Фактическая средняя месячная цена нефти в 2016 году составила 43,55 дол. за баррель. Тогда прогнозная цена нефти в 2017 году с использованием данного метода прогнозирования равняется: 43,55-43,55*0,0518=43,55(1-0,0518)=41,29 (дол. за баррель).
Итак, мои методы прогнозирования показывают, что фактическая цена нефти сорта Брент в 2017 году будет находиться в диапазоне от 41,29 до 49 дол. за баррель. Примем среднее значение, равное (41,29+49)/2=45,145 дол. за баррель. Когда мы получим фактические данные за 2017 год, можно будет сделать вывод о том, какой из предложенных мною методов прогнозирования оказался точнее.
Разработанный мною прогноз снижения цен на нефть в 2016 году в высокой степени оправдался. Фактическое движение цен в 2015-2016 годах оказалось близким к представленному на графике на рис. 6 моей статьи «Циклы цен на нефть и магнитных бурь: механизм и факты сильных связей (1861-2015 гг.)» [5].
В своих предыдущих статьях я показал тесные связи циклов солнечной активности и циклов многих макроэкономических показателей. К ним относится и индекс потребительских цен в США. Диаграмма на рис. 7 показывает, что снижение потребительской активности в США за период более ста лет происходит после максимума и в периоды минимумов солнечной активности. Данные об индексе потребительских цен за период 1913-2016 годы были взяты с сайта «US Inflation Calculator» [6].
Мы видим высокую степень синхронности графиков средних цен на нефть (см. рис. 1) и потребительской инфляции в США (см. рис. 7).
В работе Чижевского А. Л. «Космический пульс жизни: Земля в объятиях Солнца» в главе 4 «Солнце и эпидемии» на рис. 33 приведена диаграмма, которая скопирована на рис. 8 [7. С. 11]. Мы видим высокую степень синхронности графиков цен на нефть (см. рис. 1, 2), потребительской инфляции в США (см. рис. 5) и активности бактерий холеры (см. рис. 6) по годам среднего 12-летнегоцикла солнечной активности.
Это позволило мне сформулировать следующую гипотезу: циклы экономической активности, как и циклы активности прочих форм жизни на Земле, определяются в конечном счёте циклами солнечной активности.
Диаграмма на рис. 1 показывает, что смена тренда нефтяных цен с восходящего на нисходящий имеет место в годы экстремумов солнечной активности (чисел Вольфа), то есть в годы её максимумов и минимумов. Данные годы являются также и годами мак-
симумов и минимумов магнитных бурь с внезапным началом, что на большой статистике наблюдений показано в работе «Солнечная активность и геомагнитные возмущения» [8].
Число Вольфа (Wolf numbers), 1913 - 2016 гг.)
-■■—Индекс потребительских цен в США, Annual U.S. (CPI-U), (Avg-Avg), %, (у/у), 1913-2016гг.
Рис. 7. Циклы потребительской инфляции в США и средний солнечный цикл солнечной активности Швабе (1913-2016 гг.), 12 лет цикла
•« -3 -г -I О I ! -» 4 6 6 7
Рис. 8. Заболеваемость холерой в России за 100 лет (верхняя кривая) и средний солнечный цикл (нижняя кривая), (1823 по 1923) г.
Исследования учёных - гелиобиологов - доказали, что рост числа медицинских патологий (инфарктов, инсультов, онкологических заболеваний и прочих) и ухудшение са-
мочувствия даже большинства здоровых людей происходят именно в годы экстремумов солнечной активности, то есть максимумов и минимумов магнитных бурь с внезапным началом. Результаты данных исследований представлены в списке литературы к настоящей статье под номерами 9-13.
Ухудшение самочувствия в указанные критические годы приводит к росту настроений пессимизма на всех рынках и к очередному экономическому кризису, сопровождаемому падением спроса на сырьевые товары, включая нефть, или значительному снижению темпов роста мирового продукта.
Список литературы
1. World Data Center for the production, preservation and dissemination of the international sunspot number. Sunspot Number. Yearly mean total sunspot number [1700-now]. Мировой центр данных по производству, сохранению и распространению международного числа солнечных пятен [Электронный ресурс]. - URL: http://www.sidc. be/silso/datafiles.
2. BP Statistical Review of World Energy [Electronic resource], - URL: http://www. bp.com/content/dam/bp/excel/energy-economics/statistical-review-2016/bp-statistical-review-of-world-energy-2016-workbook.xlsx.
3. US Energy Information Administration. Petroleum & Other Liquids. Spot Prices for Crude Oil and Petroleum Products. Monthly [Electronic resource], - URL: https://www.eia. gov/dnav/pet/hist/LeafHandler.ashx?n=pet&s=rbrte&f=m.
4. World Data Center for the production, preservation and dissemination of the international sunspot number. Standard & Combined Method predictions. [Electronic resource], - URL: http://www.sidc.be/silso/predisccm.
5. Белкин, В. А. Циклы цен на нефть и магнитных бурь: механизм и факты сильных связей (1861-2015 гг.) [Текст] / В. А. Белкин II Челябинский гуманитарий. - № 3 (32).
- 2015. - С. 17-30, С. 25, рис. 6. - URL: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm7abstract_ id=2714738.
6. US Inflation Calculator. Consumer Price Index Data from 1913 to 2017 [Electronic resource], -URL: http://www.usinflationcalculator.com/inflation/consumer-price-index-and-annual-percent-changes-from-1913-to-2008/.
7. Чижевский, А. Л. Космический пульс жизни: Земля в объятиях Солнца. Глава 4. Солнце и эпидемии. Гелиотараксия [Электронный ресурс] / А. Л. Чижевский; Сост., вступ. ст., комментарии, подбор илл. Л. В. Голованова. -М.: Мысль, 1995. - 767 е., с. 11.
- URL: http://chizhevski.ru/zemla/glava4chastl?showall=l.
8. Обридко, В. Н. Солнечная активность и геомагнитные возмущения [Электронный ресурс] / В. Н. Обридко, X. Д. Канониди, Т. А. Митрофанова, Б. Д. Шельтинг II Геомагнетизм и аэрономия. - 2013. - Том 53. - № 2. - С. 157-166, С. 159. - URL: http://www. izmiran.ru/~obridko/papers/435rus.pdf.
9. Гурфинкель, Ю. И. Физиологические и патофизиологические аспекты влияния солнечной активности на организм человека. Сборник тезисов докладов международной конференции «Влияние космической погоды на человека в космосе и на Земле» (Москва, июнь 2012 г.). [Электронный ресурс] / Ю. И. Гурфинкель. - С. 38-39. - URL: http:// swh2012.cosmos.ru/ru/content/sbornik-tezisov.
10. Новик, О. Б. Влияние магнитных бурь на электрические потенциалы коры головного мозга человека [Электронный ресурс] / О. Б. Новик, Ф. А. Смирнов II Влияние космической погоды на человека в космосе и на Земле: Сборник тезисов докладов международной конференции. - С. 65-66. - URL: http://swh2012.cosmos.ru/sites/new.swh2012. cosmos.ru/flles/shw2012_abstr.pdf.
11. Ботоева, Н. К. Заболеваемость инфарктом миокарда во Владикавказе в зависимости от солнечной и геомагнитной активности [Текст] / Н. К. Ботоева, Л. Г. Хетагурова, С. И. Рапопорт // Клиническая медицина. -№ 10.-2013.-С. 28-34.
12. Stoupel, Eliyahu. Considering space weather forces interaction on human health: the equilibrium paradigm in clinical cosmobiology - is it equal? Journal of Basic and Clinical Physiology and Pharmacology [Electronic resource] / Eliyahu Stoupel. - Volume 26. - Issue 2. -pp. 147-151. - URL: http://www.degruyter.com/dg/viewarticle/j$002fjbcpp.2015.26.issue-2$002fjbcpp-2014-0059$002fjbcpp-2014-0059.xml.
13. Рагульская, M. В. Влияние солнечных возмущений на функционирование и синхронизацию человеческого организма [Электронный ресурс] / М. В. Рагульская, О. В. Хабарова, В. Н. Обридко, И. В. Дмитриева // Журнал радиоэлектроники. - 2010. - № 10. -URL: http://jre.cplire.ru/jre/octOO/index.html.
OIL AND SOLAR CYCLES: STATISTICS OF STRONG TIES (1970-2016 YEARS)
V. A. Belkin
Chelyabinsk branch of the Institute ofEconomy of the Russian Academy of Sciences,
Chelyabinsk, Belkin5986@mail.ru
Grouping Wolf numbers and the price of oil «Brent» by year Schwabe solar cycle average for the period 1970-2016 years has allowed the author to establish strong ties Kitchin and Juglar cycles of oilprices and the cycles of the Wolf numbers.
The result was the ability to predict the price of oil on the basis of forecast values of Wolf numbers, as well as on the basis of indices of average oil prices average values over the years Schwabe cycle of solar activity.
On the basis of these methods, the author has developed the oil price forecast for «Brent» in 2017 in the range of 41.29 to 49 dollars, per barrel. Previous 2015 authorsforecast afurther decline in oilprices in 2016 has been successful.
Keywords: oil prices, the oil price cycles, forecasting of oil prices, the Wolf numbers, solar activity cycles, cycles ofKitchin, Juglar cycles, Schwabe cycles, the consumer price index.
Table 1 contains statistical data on dynamics of Wolf numbers for the period 1970 to 2016, as the main indicator of solar activity, and price on crude oil Brent. Wolf number's values were taken from the web-site of Solar Influences Data Analysis Center [1].
Following symbols are used in the column 3 of Table 1:
'Min' - year of minimum solar activity related to Wolf number (refer to column 2, Table 1)
'Min.+ n' - where 'n' is a number of the year following the year with minimum solar activity.
'Max' - year of maximum solar activity related to Wolf number (refer to column 2, Table 1)
'Max.+ n' - where 'n' is a number of the year following the year with maximum solar activity.
In column 4 of Table 1 you can see statistical data for crude oil grade 'Brent' prices for the period from 1970 to 2016 provided by British Petroleum [2]. The oil price for 2016 was calculated on the monthly average prices provided by Petroleum & Other Liquids [3].
Table 2 is produced grouping the data in Table 1 for the average of eleven years cycle of Schwabe cycles. ('Max. +2; (5)') means that statistic line of the same row relates to a second year after maximum solar activity and there were 5 such years between 1970 and 2016.
Although Schwabe solar cycles are called '11-yearly', its length may considerably vary from 8 to 14 years basing on historical data from 1700. During the period between 1970 and 2016
the average duration of Schwabe solar cycle was equal 11.5 years therefore Table 2 contains grouped statistical data of Table 1 with '12-yearly' Schwabe solar cycle.
Table 1
Average annual Wolf numbers andprice on crude oil (1970-2016years)
The years Wolf numbers, 1970-2016 it. Status (year position), in the solar cycle Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015
1970 148 Max.+2 10,981
1971 94,4 Max.+3 13,092
1972 97,6 Max.+4 14,054
1973 54,1 Max.+5 17,553
1974 49,2 Max.+6 55,689
1975 22,5 Max.+7 50,803
1976 18,4 Min. 53,304
1977 39,3 Min.+l 54,405
1978 131 Min.+2 50,966
1979 220,1 Max. 103,197
1980 218,9 Max.+l 105,939
1981 198,9 Max.+2 93,685
1982 162,4 Max.+3 80,979
1983 91 Max.+4 70,320
1984 60,5 Max.+5 65,653
1985 20,6 Max.+6 60,708
1986 14,8 Min. 31,206
1987 33,9 Min.+l 38,463
1988 123 Min.+2 29,900
1989 211,1 Max. 34,838
1990 191,8 Max.+l 43,025
1991 203,3 Max.+2 34,810
1992 133 Max.+3 32,640
1993 76,1 Max.+4 27,838
1994 44,9 Max.+5 25,297
1995 25,1 Max.+6 26,465
1996 11,6 Min. 31,222
1997 28,9 Min.+l 28,195
1998 88,3 Min.+2 18,490
1999 136,3 Min.+3 25,566
2000 173,9 Max. 39,221
2001 170,4 Max.+l 32,714
2002 163,6 Max.+2 32,968
2003 99,3 Max.+3 37,138
2004 65,3 Max.+4 48,012
The years Wolf numbers, 1970-2016 гг. Status (year position), in the solar cycle Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015
2005 45,8 Max.+5 66,167
2006 24,7 Max.+6 76,589
2007 12,6 Max.+7 82,749
2008 4,2 Min. 107,065
2009 4,8 Min.+l 68,133
2010 24,9 Min.+2 86,408
2011 80,8 Min.+3 117,229
2012 84,5 Min.+4 115,280
2013 94 Min.+5 110,552
2014 113,3 Max. 99,063
2015 69,7 Max.+l 52,387
2016 39,9 Max.+2 43,55
Table 2
Average Wolfnumbers and crude oil 'Brent'prices (1970-2016) grouped by 12-year's
Schwabe solar cycle
The years of the solar cycle (1970-2016): Wolf numbers, 1970-2016 гг.) Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015 The average price of oil in the previous year (Brent), 1970-2016, $ 2015
Min. (4) 12,25 55,699 66,776
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 55,699
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 47,299
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 46,441
Max. (4) 179,6 69,079 71,397
Max. +1; (4) 162,7 58,516 69,080
Max. + 2; (5) 150,74 43,199 58,516
Max. + 3; (4) 122,275 40,962 43,199
Max. + 4; (4) 82,5 40,056 40,962
Max. + 5; (4) 51,325 43,667 40,056
Max.+ 6; (4) 29,9 54,863 43,667
Max.+ 7; (2) 17,55 66,776 54,863
Min. (4) 12,25 55,699 66,776
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 55,699
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 47,299
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 46,441
Basing on data in Table 2 author created Figure 1 which shows relationship of Kitchin and Juglar cycles of crude oil 'Brent' prices and 12-year's Schwabe solar cycle.
Fig. 1. Average solar and oil price cycles (1970-2016)
Juglar oil price cycles occur from the minimum crude oil price in Schwabe solar cycle in the year 'Max. +4' to the next minimum crude oil price in the year 'Max. +4' of the next Schwabe solar cycle. It is found that there are two Kitchin oil cycles with similar duration (around 6 years) within 12-year's Schwabe solar cycle. First Kitchin cycle lasts from year 'Min. +2' through to the year 'Max. +4' and second from the year 'Max. +4' through to the year 'Min. +2' of the next Schwabe solar cycle.
On Figure 2 the curve of oil prices shifted right by one year so it shows correlation of Wolf numbers and oil prices in the preceding year.
Scatter in Fig. 3 is another view graphs in Fig. 2. It shows the relationship of average by year solar cycle of the Wolf numbers and the price of oil preceding year. This bond is strong (approximation coefficient equal to 0.87).
Given outcome allows to predict that crude oil prices will be on the basis of astrophysical forecast of Wolf numbers.
In Fig. 2 can be identified the years of straight (Min + 3; (2), Maximum; (4), Max +1; (4), Max + 2; (5), Max + 3; (4), Max. + 4; (4), Max. + 5; (4)) and the years of feedback communications (Max + 5; (4), Max + 6; (4), Max + 7; (2), Minimum (4); Min + 1; (4), Min + 2; (4), Min + 3; (2)) of average Wolf numbers and the price of oil Brent previous year. Thus the inflection points accounted in the years Min. + 3; (2) Max. + 5; (4). They share a two Kitchin cycle of oil prices in the framework of a Juglar cycle (from the year «Max + 5; (4)» until the following year «Max + 5; (4)».
Fig. 2. 12-years' Schwabe solar cycle and oil prices of preceding year
♦ The
average crude oil prices (Brent) in the previous year (Brent), 1970-2016,$ 2015
84 82 80 78 76 74 72 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38
1 -
= 3 E-{ i7x J. ),0 00 lx3 + ),0 14: 5x2 - 1 ,7: 86 8: У
t - 0 14 s 1 1
1 1 1
1 t
» J 1
1 к /i К
1 1
V
\ t
i !
t / t
i
i ✓
♦ i
» i / f
\ > f
i у /
\ л ♦ .4 /
\ s r
\ \ s
4
ooooooooooooooooooooo
The average annual Wolf number, (1970 - 2016)
Fig 3. Correlation of average Wolf numbers and average crude oil 'Brent' prices of
previous year
On fig. 4 the diagram for years of the specified direct communication is constructed. The appropriating factor of correlation is equaled 0.91! That is for the specified 27 years for the period 1970-2016 years, from 46 years, direct strong communication of numbers of Volf and
the prices
'or oil of the previous year operated.
The average price of oil (Brent) in the previous year, 1970 -2016,$ 2015
----Полиномиальная
(The average price of oil (Brent) in the previous year, 1970 -2016,5 2015)
76 74 72 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38
v = -8 E-( 6x 0,0 05' lx2 -0 ,63 96; ; + /
( 533 /< ►
R2 = 0 ,94 97 ♦ 1
/ f
/ /
/
/
t ►
/ /
1
/
/
/ 1
4
/ /
/ /
h v /
--
ooooooooooooooo
The average annual Wolf number, (1970 - 2016)
Fig. 4. A strong direct link of the previous year oil prices (Brent) and the average annual Wolf numbers for their direct relation periods (27 years, from 46 in the period 1970-2016 years)
♦ The average price of oil in the previous year (Brent), 19702016, $2015
----IIo jihhomh ajibH aa
(The average price of oil in the previous year (Brent), 1970 -2016, $2015)
70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38
♦
t \ - о >fl7j ч? -1- a" lf)v - 4- 7я oss
\ 4 У r 1 — 1 ,u; \) 15 1ft"?
1 1
♦
t 1
V 4
\ / /
\ \. » / / ♦
\ » f
V \ v / /
\ 1, / /
о
ГЧ
о
fl
о rt
© 1/1
о vc
о г-
o
ОС
о
о о
о гч
The average annual Wolf numbers, (1970 - 2016)
Fig. 5. Average feedback of the averages Wolf numbers and oil prices of the previous year for their years of feedback (24 out of 46 for the period 1970-2016 years)
On fig. 5 the diagram for the above-stated years of a feedback of averages of Volf and the prices for oil of a grade Brent is constructed. The appropriating factor of correlation is equaled -0.55. That is for data 24 from 46 years (1970-2016) feedback of numbers of Volf and prices for oil the average feedback operates.
Given outcome allows to predict that crude oil prices will be on the basis of astrophysical forecast of Wolf numbers.
For example, Figure 6 shows forecasts of the 24th Schwabe cycle of solar activity using different methods which are available on the web-site Solar Influences Data Analysis Center mentioned above, page Standard & Combine Method Predictions [4].
Combined method of predicting the Wolf numbers (see right chart in Figure 6) shows that Wolf number expected in 2018 is around 30 (see right chart of Figure 6). Then, using the diagram in Figure 3 we can determine the target price for oil in 2017. It is approximately USD49 per barrel. It is clear that the accuracy of this economic outlook will depend on the accuracy of the astrophysical forecast of Wolf numbers. Therefore to determine the 2018 oil Brent prices, the calculated Wolf number's forecast for 2019 would be used, and so on.
E
— Monthly — CM Prediction
— Monthly smoothed
— Monthly
— Monthly smoothed
SC Prediction
Forecast: Standard Curves method
Forecast: Combined Method
2012 2013
2014 2015 2016 Time (years)
2017 2018
0L
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Time (years)
SILSO graphics (http://sidc.l)e/snlso) Royal Observatory of Belgium 2017 January 10
Fig. 6. Forecast of Wolf numbers for 2018
m 120
100
Another method of prediction that we propose is based on the use of indexes of average 'Brent' oil prices in the years of average solar activity. For this purpose we have added a column where indexes are calculated to Table 2 (see Table 3).
2017 is the third year after the year of maximum solar activity (2014) that is the year «Max. + 3». The corresponding index of oil price (see column 4 row «Max. + 3» in Table 3) equals -5.178%. The actual average monthly oil price in 2016 was USD43.55 per barrel. Then a target price of oil in 2017 using this prediction method is equal to: 43.55-43.55* 0.05178 = 43.55 (10.05178) = 41.29 (USD per barrel).
Thereby my prediction methods show that the actual price of oil 'Brent' in 2017 will be in the range of USD41.29 to USD49 per barrel. We take an average value, equal (41.29 + 49) / 2 = 45.145 dollars per barrel.
It will be possible to draw a conclusion as to which of the proposed prediction methods proved to be more accurate when we get the actual data for 2017.
My forecast of drop in oil prices in 2016 proved accurate. The actual movement of prices in 2015-2016 years was close as shown in Figure 6 of my article «Cycles of oil prices and magnetic storms: the mechanism and facts of strong ties (1861-2015)» [5].
In my previous articles I have shown close ties of solar activity cycles and cycles of many macroeconomic indicators. These include the consumer price index in the United States. The
diagram in Figure 7 covering more than a hundred years shows that the reduction of consumption in the United States occurs after maximum and during the periods of minimum solar activity. Data on the consumer price index for the period 1913-2016 was taken from «US Inflation Calculator» [6].
Table 3.
Average Wolf numbers, 'Brent' oilprices and its indexes theperiod 1970-2016 grouped by
theyears of Schwabe solar cycle (12years)
The years of the solar cycle (1970-2016): Wolf numbers, 1970-2016 rr. Crude oil prices (Brent), 1970-2016, $2015 Change (Index) of oil prices (year by year), %
Min. (4) 12,25 55,699 -16,588
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 -15,081
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 -1,814
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 53,738
Max. (4) 179,6 69,079 -3,246
Max. +1; (4) 162,7 58,516 -15,292
Max. + 2; (5) 150,74 43,199 -26,176
Max. + 3; (4) 122,275 40,962 -5,178
Max. + 4; (4) 82,5 40,056 -2,212
Max. + 5; (4) 51,325 43,667 9,016
Max.+ 6; (4) 29,9 54,863 25,637
Max.+ 7; (2) 17,55 66,776 21,715
Min. (4) 12,25 55,699 -16,588
Min.+ 1; (4) 26,725 47,299 -15,081
Min.+ 2; (4) 91,8 46,441 -1,814
Min. + 3; (2) 108,55 71,397 53,738
We see a high degree of synchronization in average oil prices (see Figure 1) and consumer price inflation in the United States (see Figure 7).
Figure 8 was copied from the chart, created by Alexander L. Chizhevsky in his work «Space pulse of life» in chapter 4 ('The sun and epidemics'), Figure 33 [7. P. 11]. Overall, we see a high degree of synchrony of oil price schedules (see Figure 1 and 2), and consumer inflation in the United States (see Figure 7), and cholera rate (see Figure 8) in the years of average Schwabe solar cycle (12 years).
The above allowed me to formulate the following hypothesis: the cycles of economic activity, as well as the cycles of activity of other forms of life on the Earth, are eventually determined by the solar activity cycles.
The diagram in Figure 1 shows that the change in the oil price trend from ascending to descending takes place during the extreme of solar activity (Wolf numbers), that's to say, during its highs and lows. These years were also the years of the maximums and minimums of magnetic storms with sudden onset that is shown in larger statistical observations in the article «Solar activity and geomagnetic disturbances» [8].
Research performed by heliobiologists proved that the growing number of medical pathologies (heart attacks, strokes, cancer etc.) and the deterioration of health of even the most healthy people are taking place during the extremes of solar activity, i.e. maximums and minimums of magnetic storms with sudden onset. The results of these studies are presented in the bibliography to this article numbered 9-13.
The worsening state of health in these critical years leads to an increase in feelings of pessimism in all markets and to the next economic crisis accompanied by a drop in demand for commodities, including oil, or a significant reduction in the rate of growth of world GDP.
--■--AnnualU.S. (CPI-U), (Avg-Avg), %, (у/у), (1913-2016)
Fig. 7. Cycles of consumer inflation in the US and average Schwabe solar cycle (12 years)
(1913-2016)
Fig. 8. The incidence of cholera in Russia for 100 years (upper curve) and average solar
cycle (lower curve), (1823 to 1923)
References
1. World Data Centerfor the production, preservation and dissemination of the international sunspot number. Sunspot Number. Yearly mean total sunspot number (1700-now), available at: http://www.sidc.be/silso/datafiles, accessed 23.03.2017.
2. BP Statistical Review of World Energy, available at: http://www.bp.com/content/dam/ bp/excel/energy-economics/statistical-review-2016/bp-statistical-review-of-world-energy-2016-workbook.xlsx, accessed 23.03.2017.
3. US Energy Information Administration. Petroleum & Other Liquids. Spot Prices for Crude Oil and Petroleum Products. Monthly, available at: https://www.eia.gov/dnav/pet/hist/ LeafHandler.ashx?n=pet&s=rbrte&f=m, accessed 23.03.2017.
4. World Data Center for the production, preservation and dissemination of the international sunspot number. Standard & Combined Method predictions. Available at: http://www. sidc.be/silso/predisccm, accessed 23.03.2017.
5. Belkin, V. A. (2015) Cikly cen na neft i magnitnyh bur: mehanizm i fakty silnyh svyazey (1861-2015 gg.) [=Cycles of oil prices and magnetic storms: the mechanism and strong ties facts (1861-2015 years)], in: Chelyabinskiy gumanitariy [=Chelyabinsk humanities], No. 3 (32), pp. 17-30, available at: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2714738, accessed 23.03.2017. (InRuss.).
6. US Inflation Calculator. Consumer Price Index Data from 1913 to 2017. Available at: http://www.usinflationcalculator.com/inflation/consumer-price-index-and-annual-percent-changes-from-1913-to-2008/, accessed 23.03.2017.
7. Chizhevskiy, A. L. (1995) Kosmicheskiy puis zhizni: Zemlya v obyatiyah Solnca. Glava 4. Solnce i epidemii. Geliotaraksiya [=Cosmic Pulse of Life: The Earth in the solar arms. Chapter 4 Sun and epidemics. Geliotaraksiya], Moscow, Mysl, 767 p., p. 11, available at: http:// chizhevski.ru/zemla/glava4chastl?showall=l, accessed 23.05.2016. (In Russ.).
8. Obridko, V. N, Kanonidi, H. D., Mitrofanova, T. A. and Shelting, B. D. (2013) Solnech-naya aktivnost i geomagnitnye vozmuscheniya [=Solar activity and geomagnetic disturbances], in: Geomagnetizm i aeronomiya [=Geomagnetizm i aeronomiya], vol. 53, No. 2, pp. 157-166, p. 159, available at: http://www.izmiran.ru/~obridko/papers/435rus.pdf, accessed 23.05.2016. (In Russ.).
9. Gurfinkel, Yu. I. (2012) Fiziologicheskie ipatofiziologicheskie aspekty vliyaniya solnech-noy aktivnosti na organizm cheloveka. Sbornik tezisov dokladov mezhdunarodnoy konferencii «Vliyanie kosmicheskoy pogody na cheloveka v kosmose i na Zemle» (Moskva, iyun 2012 g.). [=Physiological and pathophysiological aspects of the influence of solar activity on the human body. Abstracts of the International Conference "Influence of space weather on the person in space and on earth" (Moscow, June 2012)], pp. 38-39, available at: http://swh2012.cosmos.ru/ ru/content/sbornik-tezisov, accessed 23.05.2016. (In Russ.).
10. Novik, O. B. and Smirnov, F. A. (2012) Vliyanie magnitnyh bur na elektricheskie poten-cialy kory golovnogo mozga cheloveka [=Influence of magnetic storms on the electric potentials of the human cerebral cortex], in: Sbornik tezisov dokladov mezhdunarodnoy konferencii «Vliyanie kosmicheskoy pogody na cheloveka v kosmose i na Zemle» [=Abstracts of the International Conference "Influence of space weather on the person in space and on earth"], pp. 6566, available at: http://swh2012.cosmos.ru/sites/new.swh2012.cosmos.ru/flles/shw2012_abstr. pdf, accessed 23.05.2016. (In Russ.).
11. Botoeva, N. K., Hetagurova, L.G. and Rapoport, S. I. (2013) Zabolevaemost infarktom miokarda vo Vladikavkaze v zavisimosti ot solnechnoy i geomagnitnoy aktivnosti [=The incidence of myocardial infarction in Vladikavkaz, depending on solar and geomagnetic activity], in: Klinicheskaya medicina [=Clinical medicine], No. 10, pp. 28-34. (In Russ.).
12. Stoupel, Eliyahu. Considering space weather forces interaction on human health: the equilibrium paradigm in clinical cosmobiology - is it equal? In: Journal of Basic and Clinical Physiology and Pharmacology., available at: http://www.degruyter.com/dg/viewarticle/ j$002fjbcpp.2015.26.issue-2$002fjbcpp-2014-0059$002fjbcpp-2014-0059.xml, accessed 23.05.2016.
13. RagulskayaM. V., Habarova, О. V., Obridko, V. N. and Dmitrieva, I. V. (2010) Vliyanie solnechnyh vozmuscheniy na funkcionirovanie i sinhronizaciyu chelovecheskogo organizma [=The Influence of solar disturbances on the operation and synchronization of the human body], in: Zhurnal radioelektroniki [=Radio Electronics Magazine], No. 10, available at: http://jre. cplire.ru/jre/oct00/index.html, accessed 23.05.2016. (In Russ.).
Белкин Владимир Алексеевич — доктор экономических наук, доцент, ведущий научный сотрудник, Челябинский филиал Института экономики УрО РАН.
belkin5986@mail.ru
