KR20180054168A - 납사 역외권 물량 예측 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 납사 역외권 물량 예측방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 측면에 따르면, 납사 역외권 물량과 관련된 복수 개의 변수 그룹으로부터 주성분 분석기법을 통해 추출된 복수 개의 주성분을 회귀 분석함으로써, 납사 역외권 물량을 예측할 수 있다.

Description

납사 역외권 물량 예측 방법{Estimating Method For Arbitrage of Naphtha}

본 발명은 납사 역외권 물량(Arbitage) 예측 방법에 관한 것이다.

일반적으로 납사(Naptha)는 석유의 액체 탄화수소 중에 가장 가볍고 가장 휘발성이 강한 성분을 말하며, 정유탑의 생산물이자 석유화학 공정의 주 원료로서 성상 및 끓는점에 따라 다양한 종류로 나뉜다.

이때 납사의 가격은 원유의 가격과 밀접한 관련이 있으며, 실시간으로 변동하여, 월(Half month)물 별로 매우 산정된다.

한편, 납사는 선도(Forward) 거래를 통해 이루어지며, 가격은 거래 지역별로 MOPJ(Mean of Platt's CFR JAPAN), MOPS(Mean of FOB Singapore), CIF NWE(CIF North West Europe)로 구분된다. 여기서 MOPJ는 일본 도착도(CFR CHIVA항 기준)를 기준으로 산정된 납사 가격이며, 석유화학 잡지인 Platts사에서 매일 가격을 산정하여 발표한다. 또한, MOPJ는 인용빈도와 신뢰도가 높아 아시아 납사 가격의 기준 지표가 되며, FOB(Free On Board) ARAB GULF, FOB SINGAPORE 가격 등 타 납사 가격의 기준이 된다.

통상 납사는 25,000MT 내지 30,000MT(Metric Tonne)을 1 CARGO로 산정하며, 반월구간(Half month, 15일 구간, 이하 'H')내 하역항 도착이 거래 기준이 된다. 예를 들어, 12월 1일에서 15일까지 도착한다면 1H DEC(1^st Half December) CARGO라 하며, 12월 16일부터 31일 사이에 도착한다면 2H DEC(2^nd Half December) CARGO라 한다. 실물시장에서 현재를 기준으로 해서 2개월 뒤 도착 월물이 가장 많이 거래가 되고, MOPJ는 통상 이를 기준으로 산정된다. 구체적인 가격 산정 방법에 대해서 설명하면, '오늘'이 속해있는 반월(Half month) 구간을 포함하여 2개월 후('오늘'+45일, 즉+3H가 지난 뒤)의 다음 2H 가격의 평균을 내면 된다.

예를 들어, 11월 25일의 납사 가격의 경우, 11월 25일에 해당하는 반월구간은 2H NOV므로 여기서 +3H는 1H JAN이므로 이후 전후 Half month 구간인 2H DEC, 2H JAN의 평균가격이 11월 25일의 납사 가격이 된다. 예를 들어, 2H JAN 물이 MT당 180 내지 182 달러에서 거래가 되고, 1H FEB물이 178 내지 180 달러에서 거래가 된다고 하면, 이후 전후 반월 구간인 2H JAN, 1H FEB의 각각의 평균가격으로 산정되고, MOPJ는 181 달러와 179달러의 평균인 톤당 180달러로 산정된다.

구매 시기는 보통 도착 반월(Half month)로부터 2달 (45 - 60일) 전으로 가격 결정은 도착 반월에 속한 1주일 또는 2주일의 영업일(business day)의 MOPJ에 구매 시점의 월물 간의 가격차이(Spread)에 따른 프리미엄(Premium)을 더하거나 빼는 방법을 택한다. 즉, 구매 당시에는 가격이 확정되지 않은 채 가격 확정 구간과 프리미엄의 수준만 정해서 구매를 하는 것이 일반적인 구매 형태이다.

따라서, 납사 구매 시 프리미엄을 예측하는 것이 매우 중요하다.

또한, 크랙(crack)은 브렌트(Brent)유와 납사의 각 해당 월물간의 가격 차이를 나타내며, 물리적 의미 또는 경제성 측면에서 원유에 대한 납사의 마진(margin)이라 할 수 있다. 크랙은 납사 거래에서 하나의 구매 전략으로 이용되기도 하며, 브렌트 크랙(Brent crack)을 이용한 거래는 납사 거래의 필수적인 거래 형태 중의 하나로, 원유 거래 영역(range)의 확보는 거래 활동에 있어서 상당히 중요하다.

한편, 중동, 인도 외에 유럽, 미국을 통하여 아시아 지역으로 유입되는 납사 물량을 역외권 물량(Arbitrage)이라고 한다. 아시아는 기본적으로 수요-공급의 밸런스에서 항상 공급이 부족한 상태이며, 이러한 공급 부족 경우를 해소하기 위해 역외권 물량은 중요한 변수이며, 역외권 물량은 아시아 납사 프리미엄을 움직이는데 중요한 요인이 된다.

본 발명은 납사의 역외권 물량(Arbitrage)을 예측함으로써, 수급 변수로 활용할 수 있는 납사 역외권 물량 예측 방법을 해결하고자 하는 과제로 한다.

상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 유럽과 미국을 통하여 아시아 지역으로 유입되는 납사(Naptha) 물량인 역외권 물량(Arbitrage)을 예측하는 방법으로서, 하기 단계 (a), (b)및 (c)를 포함하는 역외권 물량 예측 방법이 제공된다.

역외권 물량 예측 방법은 가솔린에 대한 지표와 관련된 제1 변수 그룹, 중국 경제 지표와 관련된 제2 변수 그룹, 아시아, 유럽 및 미국의 납사 가격 차이와 관련된 제3 변수 그룹 중 적어도 2개의 변수 그룹 각각에 대하여, 해당 변수 그룹의 독립변수들을 주성분 분석기법을 이용하여 복수 개의 주성분으로 각각 분석하는 단계 (a)를 포함한다.

또한, 역외권 물량 예측 방법은 각각의 변수 그룹에서 역외권 물량과 상관 관계가 높은 주성분을 추출하는 단계 (b)를 포함한다.

또한, 역외권 물량 예측 방법은 각각의 변수 그룹으로부터 추출된 주성분과 예측 대상인 역외권 물량의 상관 관계를 회귀 모형으로 구성하여 역외권 물량을 예측하는 단계 (c)를 포함한다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예와 관련된 역외권 물량 예측 방법에 따르면, 납사 역외권 물량과 관련된 복수 개의 변수 그룹으로부터 주성분 분석기법을 통해 추출된 복수 개의 주성분을 회귀 분석함으로써, 납사 역외권 물량을 예측할 수 있다.

도 1은 납사 역외권 물량(Arbitrage) 예측 방법을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 차차월 역외권 물량에 대한 모형화 결정계수를 나타내는 그래프이다.
도 3은 역외권 물량의 실제 변동(Real)과 모델링(Modeling) 및 예측(Estimate)을 나타내는 그래프이다.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 납사 역외권 물량 예측 방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명한다.

또한, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응되는 구성요소는 동일 또는 유사한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복 설명은 생략하기로 하며, 설명의 편의를 위하여 도시된 각 구성 부재의 크기 및 형상은 과장되거나 축소될 수 있다.

도 1은 납사 역외권 물량(Arbitrage) 예측 방법을 설명하기 위한 구성도이고, 도 2는 차차월 역외권 물량에 대한 모형화 결정계수를 나타내는 그래프이며, 도 3은 역외권 물량의 실제 변동(Real)과 모델링(Modeling) 및 예측(Estimate)을 나타내는 그래프이다.

원유는 금융자산과 달리 주로 소비가 목적이기 때문에 공급 차질 등에 의한 위험이 다른 자산들에 비해 큰 편이다. 그러므로 현물 보유에 따른 편의수익(Convenience yield)이 커진다. 편의수익은 선물 계약보다는 실물을 직접 보유하고 있음으로써 발생하는 이득으로, 미래의 자산 유용성에 대한 시장기대를 반영한다. 단기 혹은 장기적으로 공급 부족의 가능성이 커지면 실 사용자는 어느 정도의 비용을 지불하더라도 자산(납사)을 보유하고자 하기 때문이다. 선물가격은 현물가격, 이자율, 보관비용, 편의수익에 의해 결정되며, 현물가격이 상대적으로 비싸지는 현상(선물가격 < 현물가격)을 백워데이션(Backwadation)이라 한다. 유가의 기간구조는 현물이 선물 가격보다 높은 상태인 백워데이션이 일반적이며, 이때 납사 구매시 프리미엄(Premium)이 발생한다.

반대로 수급의 균형이 안정적이거나 혹은 공급이 풍부할 것으로 기대되는 경우에는 구매자의 입장에서 추가비용을 지불하고 원자재를 급하게 보유하고 있을 이유가 없다. 따라서, 편의수익이 낮아지면서 현물가격이 상대적으로 선물가격에 비해 저렴(선물가격 > 현물가격)해지는데, 이러한 현상을 콘탱고(Contango)라 하며, 이때는 납사 구매시 디스카운트(Discount)가 발생한다.

한편, 통상 크랙은, 아시아 지역의 경우 MOPJ - Brent*7.5로 계산된다. 상기 7.5는 Brent유 가격 단위와 MOPJ 가격 단위를 맞추기 위한 것이로, 유럽 지역의 경우, 7.45가 사용된다. 납사 거래에서 다른 원유 외에 브렌트유를 보는 이유는 브렌트유 시장이 유럽에 있어, NEW와 같이 관찰이 가능하고, WTI(West Texas intermediate: 서부 텍사스 중질유)보다 1시간 빨리 시장이 열리며, WTI보다 저렴하기 때문이다. 따라서, 상대적으로 브렌트유가 납사 가격에 미치는 영향이 다른 원유에 비해 더 큰 편이다.

크랙을 이용한 납사 거래 방법은, 일종의 연계매매(hedging) 방법으로, 크랙이 저점인 시기는 MOPJ 가격이 상대적으로 브렌트유에 비해 저렴한 (또는 브렌트유의 가격이 상대적으로 MOPJ에 비해 비싼) 것을 의미하므로, 이 시기에 납사는 구매하고, 브렌트유는 판매하는 거래 계약을 맺어둔다. 동시에 일정 기간이 지났을 때(크랙이 고점일 것이라 예상되는 시점), 저점에서 구매해 두었던 납사는 팔고 브렌트유는 구매하는 거래예약도 함께 맺어두는데, 이러한 방법으로 크랙의 저점 대비 고점에 의한 차익을 실현하게 되는 것이다. 또한, 납사 크랙은 향후 크랙이 상승할 것으로 예측되는 시점에서 페이퍼 마켓(paper marker)에서 연계매매 방법을 통한 이익 실현에 이용되기도 한다. 또한, 크랙을 고정하여 실물 거래의 방법으로 활용되기도 한다.

한편, 납사 구매는 해당 월물(도착일 기준)의 45일 내지 60일전 진행되고, 구매 가격은 납사가격에 프리미엄이 더해져 결정된다. 또한, 납사 가격은 유가에 변동되고, 프리미엄은 수급에 따라 변동된다. 납사 구매가(특히, 프리미엄) 절감을 위해서 수급변수는 2개월 전 정확한 수치가 계산되어야 한다.

따라서, 본 발명은 전월의 다양한 데이터를 활용하여, 납사 역외권 물량의 수치를 수학적/논리적 방법으로 차차월 역외권 물량의 예측이 가능한 예측 방법을 제공한다.

한편, 주성분 분석(Principal Component Analysis)이라 함은, 다변량 자료를 분석할 때, 모든 변수를 고려하지 않고 자료의 전체적인 변동을 잘 설명해줄 수 있는 몇 개의 서로 직교인 요인(제1 주성분 내지 제3 주성분)을 뽑아서 사용하는 분석을 의미한다. 즉, 다차원 변수의 변량을 주성분(Pricipal component: Pc)이라는 적의 수의 변수로 축소하는 기법이다. 구체적으로, 주성분 분석이란, 여러 개의 변수들 사이의 분산-공분산 관계를 이용하여 이 변수들의 선형 결합으로 표시되는 요인을 찾고, 이 중에서 중요한 몇 개의 주성분으로 전체 변동의 대부분을 설명하고자 하는 분석 기법이다.

일반적으로 회귀 분석이란, 2 이상의 변수들 간의 상관 관계를 파악하는 통계적 기법을 의미한다. 상기 회귀 모형은 예를 들어, 부분 최소 자승 회귀모형 또는 선형 회귀 모형일 수 있다. 예를 들어, 선형회귀분석이라 함은 2개의 변수 사이에 선형관계가 있다고 전제하고 하나의 변수를 독립변수로 하고 나머지 변수를 종속변수로 하여 두 변수 사이의 선형 식을 구하는 분석법이다. 또한, 단순 회귀분석은 하나의 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 분석하는 기법을 나타낸다.

본 발명의 일 실시예와 관련된 납사 역외권 물량 예측 방법은, 주성분 분석 기법과 회귀분석을 통해 납사 역외권 물량을 예측하도록 구성된다.

본 발명의 일 실시예와 관련된 납사 역외권 물량 예측 방법은, 유럽과 미국을 통하여 아시아 지역으로 유입되는 납사(Naptha) 물량인 역외권 물량(Arbitrage)을 예측하는 방법으로서, 아래와 같이 단계 (a) 내지 단계 (c)를 포함한다.

또한, 납사 역외권 물량 예측 방법은 가솔린에 대한 지표와 관련된 제1 변수 그룹, 중국 경제 지표와 관련된 제2 변수 그룹, 아시아, 유럽 및 미국의 납사 가격 차이와 관련된 제3 변수 그룹 중 적어도 2개의 변수 그룹 각각에 대하여, 해당 변수 그룹의 독립변수들을 주성분 분석기법을 이용하여 복수 개의 주성분으로 각각 분석하는 단계 (a)를 포함한다.

또한, 납사 역외권 물량 예측 방법은 각각의 변수 그룹에서 역외권 물량과 상관 관계가 높은 주성분을 추출하는 단계 (b)를 포함한다.

또한, 납사 역외권 물량 예측 방법은 각각의 변수 그룹으로부터 추출된 주성분과 예측 대상인 역외권 물량의 상관 관계를 회귀 모형으로 구성하여 역외권 물량을 예측하는 단계 (c)를 포함한다.

여기서 제1 변수 그룹은, 미국 가솔린 블렌드 스톡(Gasoline Blend Stock) NYMEX 가격, 미국 가솔린 블렌드 스톡(Gasoline Blend Stock) NYMEX 순매수(매수 - 매도 차이), 및 미국 EIA 공시 가솔린 주별 생산량(정제 설비 및 블렌딩 설비)을 포함할 수 있다.

또한, 제2 변수 그룹은, 상하이 종합 주가지수(SSEC) 및 다우 존스 오일&가스 지표(Dow Jones Oil & Gas Index)를 포함할 수 있다.

또한, 제3 변수 그룹은, 아시아(일본)와 유럽(로테르담) 납사 가격 차이, 아이사(일본)와 미국(캐리비안해) 납사 가격 차이 및 아시아 납사 프리미엄을 포함할 수 있다.

본 발명에서는, 제1 변수 그룹, 제2 변수 그룹, 제3 변수 그룹 중 적어도 2개의 변수 그룹 각각에 대하여, 해당 변수 그룹의 독립변수들을 주성분 분석기법을 이용하여 복수 개의 주성분으로 각각 분석할 수 있고, 제1 변수 그룹, 제2 변수 그룹, 제3 변수 그룹 각각에 대하여, 제1 내지 제3 변수 그룹의 독립변수들을 주성분 분석기법을 이용하여 복수 개의 주성분으로 각각 분석할 수 있다.

도 1을 참조하면, 단계 (b)에서, 제1 변수그룹에서는, 제1 주성분 내지 제3 주성분 중 제1 주성분이 추출될 수 있다. 예를 들어, 제1 변수그룹에서 추출된 제1 주성분은 역외권 물량과 음의 관계(역외권 물량 감소)가 있을 수도 있고, 경우에 따라 양의 관계(역외권 물량 증가)가 있을 수도 있다.

또한, 단계 (b)에서, 제2 변수그룹에서는 제1 내지 제3 주성분 중 제3 주성분이 추출될 수 있다. 또한, 제2 변수그룹에서 추출된 제3 주성분은 역외권 물량과 양의 관계(역외권 물량 증가)가 있을 수도 있고, 경우에 따라 음의 관계(역외권 물량 감소)가 있을 수도 있다.

또한, 단계 (b)에서, 제3 변수그룹에서는 제1 내지 제3 주성분 중 제1 주성분이 추출될 수 있다. 또한, 제3 변수그룹에서 추출된 제1 주성분은 역외권 물량과 음의 관계(역외권 물량 감소)가 있을 수도 있고, 경우에 따라 양의 관계(역외권 물량 증가)가 있을 수도 있다.

또한, 각각의 변수 그룹으로부터 추출된 주성분과 예측 대상인 역외권 물량의 상관 관계를 회귀 모형으로 구성하여 역외권 물량을 예측한다. 구체적으로, 제1 변수그룹의 제1 주성분과, 제2 변수그룹의 제3 주성분 및 제3 변수그룹의 제1 주성분과 예측 대상인 역외권 물량의 상관 관계를 회귀 모형으로 구성하여 역외권 물량을 예측한다.

또한, 단계 (c)에서, 회귀 모형은 예를 들어 부분 최소 자승 회귀모형 또는 선형 회귀 모형일 수 있다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 실제 값과 모델링 값이 유사한 방향을 가짐에 따라 역외권 물량 예측이 가능함을 확인할 수 있다.

위에서 설명된 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (7)

1. 유럽과 미국을 통하여 아시아 지역으로 유입되는 납사(Naptha) 물량인 역외권 물량(Arbitrage)을 예측하는 방법으로서,
   (a)가솔린에 대한 지표와 관련된 제1 변수 그룹, 중국 경제 지표와 관련된 제2 변수 그룹, 아시아, 유럽 및 미국의 납사 가격 차이와 관련된 제3 변수 그룹 중 적어도 2개의 변수 그룹 각각에 대하여, 해당 변수 그룹의 독립변수들을 주성분 분석기법을 이용하여 복수 개의 주성분으로 각각 분석하는 단계;
   (b)각각의 변수 그룹에서 역외권 물량과 상관 관계가 높은 주성분을 추출하는 단계; 및
   (c)각각의 변수 그룹으로부터 추출된 주성분과 예측 대상인 역외권 물량의 상관 관계를 회귀 모형으로 구성하여 역외권 물량을 예측하는 단계를 포함하는 납사 역외권 물량 예측 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   제1 변수 그룹은, 미국 가솔린 블렌드 스톡(Gasoline Blend Stock) NYMEX 가격, 미국 가솔린 블렌드 스톡(Gasoline Blend Stock) NYMEX 순매수, 및 미국 EIA 공시 가솔린 주별 생산량을 포함하는 역외권 물량 예측 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   제2 변수 그룹은, 상하이 종합 주가지수(SSEC) 및 다우 존스 오일&가스 지표(Dow Jones Oil & Gas Index)를 포함하는 납사 역외권 물량 예측 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   제3 변수 그룹은, 아시아(일본)와 유럽(로테르담) 납사 가격 차이, 아이사(일본)와 미국(캐리비안해) 납사 가격 차이 및 아시아 납사 프리미엄을 포함하는 역외권 물량 예측 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   단계 (b)에서, 제1 변수그룹에서는 제1 주성분이 추출되는 납사 역외권 물량 예측 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   단계 (b)에서, 제2 변수그룹에서는 제3 주성분이 추출되는 납사 역외권 물량 예측 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   단계 (b)에서, 제3 변수그룹에서는 제1 주성분이 추출되는 역외권 물량 예측 방법.

Images