Predikering av realprisen på laks
Abstract
I denne oppgaven benyttes VAR-modellering for å predikere realprisen på laks. Analysen tar utgangspunkt i et unikt datasett med månedlige observasjoner fra 2000(1) til 2016(12). Johansen’s test for kointegrerte vektorer viser én kointegrert vektor mellom biomasse og slaktekvantum. På grunn av fraværet av lakseprisen i den kointegrerte vektoren modelleres både førstedifferensierte VAR-modeller (FDVAR) og vektoriserte likevektsmodeller (VECM). Sammenligning av prognosepresisjonen til de to modellspesifikasjonene viser at FDVAR-modellene predikerer lakseprisen bedre enn VECM-modellene for perioden 2013(1) til 2017(3). Den beste FDVAR-modellen, valgt basert på føyning, signifikansnivå og prognosepresisjon, består av lags på pris og tilbudsvariablene biomasse og slaktekvantum (Modell A).
For sammenligning med forwardmarkedet benyttes rullerende estimering og h-stegs prognoser for 3-, 6-, 12-, 24- og 48 måneders horisonter. Prognosene sammenlignes med forwardprisene for tilsvarende lengder. Resultatene fra sammenligningen viser at modell A predikerer retningen på prisendringer marginalt bedre enn forwardmarkedet for 3-, 12- og 24 måneders horisont. RMSE indikerer at prognosepresisjonen for samtlige horisonter er best for modell A, mens ved bruk av MAPE er resultatene tvetydige. Dette ser ut til å skyldes sykdomsutbrudd i Chile som medfører at modell A, på 12- og 24 måneders horisont, predikerer for høye priser i 2012. Den modifiserte Diebold-Mariano testen viser at modellens prognoser ikke er signifikant bedre enn forwardmarkedet. Dermed konkluderer vi med at modell A, for alle horisonter, predikerer realprisen på laks bedre enn forwardmarkedet basert på RMSE og grafisk tolkning, men forskjellen er ikke signifikant.