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Enregistrement W4376108858 · doi:10.1071/aj22232

The rising influence of ex-region fundamentals on Asian LNG prices

2023· article· en· W4376108858 sur OpenAlexaboutno aff
Kaushal Ramesh

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefied natural gasMarket liquidityEconomicsPortfolioChinaEconomyBusinessInternational tradeFinanceNatural gasGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The step change in liquefied natural gas (LNG) demand, given Europe’s pivot from Russian gas, has led to a scramble for volumes and a return to a long-term view on LNG supply. But even with the near-term focus on Europe, the sustained opportunity for LNG continues to remain in Asia, where we expect more than 440 Mtpa of demand in 2030. Given the urgency, Asian buyers and portfolio players with positions in Asia have rushed to the country with the scale of over 100 Mtpa of new supply available within this decade: the United States, setting the scene for the rising influence of Henry Hub prices in Asian LNG. We discuss how LNG pricing and liquidity in Asia continues to develop through 2030, with oil-indexation waning slowly and the increasing presence of Henry Hub-indexed volumes, which could make up to a third of Asian LNG imports in that year. We also anticipate the advent of the Permian’s Waha and Canada’s AECO in Asian LNG as Mexico and Canada begin exports to Asia later this decade. We conclude that the virtuous cycle of liquidity required to create an Asian LNG hub has likely been delayed, with short-term prices governed by European fundamentals and long-term prices increasingly by US fundamentals. For Australian LNG producers, this means both spot and term prices present substantial upside potential through 2030, with the deficit in Europe providing short-term upside and the geographical distance of alternative US supply providing long-term upside.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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