Can U.S. strategic petroleum reserves calm a tight market exacerbated by the Russia–Ukraine conflict?
Notice bibliographique
Résumé
Recent changes in global petroleum markets have driven the debate regarding the use of strategic petroleum reserves (SPRs) as a price management tool during periods marked by extreme price volatility. We examine the price management role of the U.S. SPR under typical market conditions and in extreme emergencies. Furthermore, we discuss the White House's hypotheses that (a) boosted Organization of the Petroleum Exporting Countries' (OPEC) production and releases from the U.S. SPR result in a negative pressure on U.S. gasoline inflation, and (b) crude oil releases from the U.S. SPR helps balance the global oil market. The threshold cointegration results indicate that U.S. SPR releases impact neither OPEC production nor imported input prices. We apply a hybrid open-economy Phillips curve to model gasoline inflation, accounting for backward- and forward-looking price settings, domestic and global slackness, and energy security. We distinguish between normal-, super-, and hyper-backwardation and -contango oil markets using threshold cointegration and regression techniques. Our results demonstrate that SPR releases and OPEC output increases generally decrease inflation, with a crucial exception being the hyper-backwardation market, as seen in 2021–2022. This period was characterized by severely constrained global supply buffers, including OPEC's spare capacity, exacerbated by the Russia–Ukraine conflict. For this period, we conclude that (1) the impact of OPEC production changes on gasoline inflation would be negligible, (2) excess domestic demand relative to domestic supply raises concerns about domestic energy security, and (3) the unprecedentedly large SPR drawdowns are likely to have caused the market to panic and contributed to gasoline price increases, contrary to arguments suggesting that the 2022 releases eased domestic gasoline prices. We conclude that the SPR is an ineffective price control mechanism during crises and may not have the strategic value previously thought in an extremely tight oil market.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».