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Enregistrement W2923854832 · doi:10.34989/san-2016-11

Low for Longer? Why the Global Oil Market in 2014 Is Not Like 1986

2021· article· en· W2923854832 sur OpenAlexaff
Bahattin Büyükşahin, Reinhard Ellwanger, Kun Mo, Konrad Zmitrowicz

Notice bibliographique

RevueStaff Analytical Notes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil priceFalling (accident)CrashEconomicsAgricultural economicsMonetary economicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the second half of 2014, oil prices experienced a sharp decline, falling more than 50 per cent between June 2014 and January 2015. A cursory glance at this oil price crash suggests similarities to developments in 1986, when the price of oil declined by more than 50 per cent, initiating an episode of relatively low oil prices that lasted for more than a decade. This analytical note compares the 1986 price decline with the current episode more closely, and its key findings suggest important differences. While oil demand had been falling in the beginning of the 1980s, demand growth currently is being sustained by emerging economies and is projected to be more stable. Also, spare production capacity is significantly smaller today. Due to higher decline rates and shorter investment cycles of unconventional production, current supply is expected to adjust faster to low prices and reductions in investment spending. As long as oil demand from emerging economies remains robust, increases in production will require additional investment in high-cost production. The cost of this incremental production points to higher prices in the medium term than were observed in 2015, although the potential size of a price increase is limited because of ongoing cost-cutting initiatives and technological advances. Due to the fundamental changes in the oil market, it is unlikely that a decade of low oil prices—similar to the experience following the 1986 oil price crash—will repeat itself.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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