Para ekonom kesulitan memperkirakan harga minyak karena volatilitas minyak dipengaruhi banyak faktor. Para ahli mengandalkan berbagai instrumen untuk memprediksi harga minyak dan bergantung konfimasi waktu atau membalikan perkiraan mereka. Lima model yang paling umum digunakan adalah lima model yang paling umum digunakan adalah harga futures minyak, model struktur regresi, analisis deret waktu, model autoregresif Bayesian, dan grafik keseimbangan umum stokastik dinamis. Karena para ekonom belum menentukan model mana yang paling dapat diandalkan, mereka menggunakan kombinasi pertimbangan dari model-model ini untuk mendapatkan jawaban yang paling akurat.
Harga futures minyak
Bank Sentral dan Dana Moneter Internasional sering menggunakan harga futures minyak ketika menilai harga minyak. Harga futures adalah harga di mana penjual setuju untuk menjual sejumlah minyak kepada pembeli pada harga tertentu pada waktu tertentu di masa depan. Pedagang memperkirakan harga minyak futures berdasarkan dua faktor, yaitu faktor penawaran dan permintaan dan sentimen pasar. Hubungan antara penawaran dan permintaan mengacu pada penilaian pedagang terhadap pasokan minyak dan permintaan pasar di masa depan. Sentimen pasar mengacu pada penilaian pedagang atas naik atau turunnya harga minyak di masa depan. Efek perkiraan harga futures minyak sangat terbatas karena biasanya mereka menambahkan terlalu banyak variabel pada harga minyak saat ini.
Model regresi struktural
Program komputer statistik menghitung kemungkinan perubahan harga minyak. Misalnya, matematikawan dapat mempertimbangkan pengaruh OPEC, tingkat stok minyak, biaya produksi, atau dampak produksi dan konsumsi minyak. Model regresi struktural ini memiliki kekuatan prediksi yang kuat, tetapi para ilmuwan mungkin kehilangan satu atau faktor lainnya yang menyebabkan kegagalan prediksi.
Model analisis deret waktu
Beberapa ekonom menggunakan model deret waktu seperti model perataan eksponensial dan model autoregresif untuk mengoreksi batas harga minyak berjangka. Model-model ini menganalisis sejarah minyak pada berbagai titik waktu untuk mengekstraksi data yang bermakna dan memprediksi harga di masa depan berdasarkan pengamatan sebelumnya. Analisis deret waktu terkadang dapat menyebabkan kesalahan, tetapi dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam jangka waktu yang lebih pendek.
Model autoregresif vektor Bayesian
Program komputer statistik yang menggunakan model Bayesian menghitung dampak peristiwa yang diprediksi tertentu pada minyak. Para ilmuwan menggunakan model regresi standar dan berusaha mencoba dengan meningkatkan perhitungan variabel yang mungkin mempengaruhi peristiwa. Sebagian besar ilmuwan kontemporer suka menggunakan model autoregresif vektor Bayesian untuk memprediksi harga minyak. Laporan kerja IMF 2015 menunjukkan bahwa model ini berkinerja terbaik selama periode 18 bulan. Model autoregresif vektor Bayesian secara akurat memprediksi harga minyak antara 2008 dan 2009 dan antara 2014 dan 2015.
Model keseimbangan umum stokastik dinamis
Model keseimbangan umum stokastik dinamis menggunakan prinsip-prinsip ekonomi makro untuk menjelaskan fenomena ekonomi yang kompleks, dalam harga minyak futures ini. Model keseimbangan umum stokastik dinamis kadang-kadang efektif, tetapi keberhasilannya bergantung pada peristiwa dan kebijakan untuk tetap valid, karena perhitungan model keseimbangan umum stokastik dinamis didasarkan pada pengamatan historis.
Kombinasi model-model ini
Ketika para ahli ingin memprediksi harga minyak mentah, mereka menggunakan kombinasi pertimbangan dari semua model diatas karena tidak ada model tunggal yang dapat memberikan prediksi yang akurat. Sebagai contoh, pada tahun 2014, Bank Sentral Eropa menggunakan kombinasi empat model untuk memprediksi harga minyak, menghasilkan hasil yang cukup akurat. Tentu saja, ECB juga menggunakan lebih sedikit atau lebih banyak model untuk mendapatkan hasil terbaik. Setiap model matematik sensitif terhadap waktu. Faktor-faktor yang tidak terduga seperti ketidakstabilan politik, biaya produksi, atau bencana alam akan memengaruhi perhitungan. Karena faktor inilah beberapa model lebih efektif daripada yang lain untuk periode waktu tertentu.