Modelling the natural gas market

Abstract

Los principales objetivos de este estudio son determinar qué factores afectan a la demanda y la oferta del gas natural, y por tanto a su precio, y modelizar el mercado de esta materia prima en función de estos factores. Para alcanzar los objetivos descritos, primero se lleva a cabo una investigación exhaustiva para recopilar información sobre el gas natural para poder desarrollar el modelo. Una vez estudiada esta información, se seleccionan los factores que más afectan a los niveles de oferta y demanda del gas: la producción (retiros brutos de EE.UU.), los niveles de inventario (volumen de almacenamiento de EE.UU.), la actividad de perforación (equipos de perforación rotativos en funcionamiento de EE.UU.), el precio (Henry Hub), la producción industrial mundial (índice OCDE), la política monetaria (tasa Wu-Xia) y la demanda de calefacción y refrigeración residencial (REDTI). Se utiliza un modelo vectorial autorregresivo (VAR) para simular lo que sucedería con el precio del gas en caso de una variación en cada una de estas ocho variables. Una vez el modelo construido, se determina la respuesta dinámica de los precios del gas ante un shock de una desviación estándar en cada una de las ocho variables utilizando la función irf de MATLAB. Finalmente, se realiza una descomposición histórica para determinar la contribución de cada uno de los ocho shocks a la desviación del precio del gas a lo largo de la historia (1991-2020). Tras el estudio, se observa que las variables que disminuyen el precio del gas natural son el aumento de la producción y los niveles de inventario. Las que determinan el aumento de los precios del gas son el aumento de la demanda residencial de refrigeración y calefacción, una mayor demanda de electricidad y, en menor medida, una mayor actividad industrial.

The main objectives of this study are to determine which factors affect the demand and supply of natural gas, and therefore the price of natural gas, and to model the market of this commodity as a function of these factors. In order to achieve the objectives described above, a thorough research is first carried out to gather all the information about natural gas needed to develop the model. Once all this information is studied, the factors that affect most the supply and demand levels of natural gas are selected: natural gas production (U.S. Gross Withdrawals), inventory levels (U.S. Storage Volume), drilling activity (U.S. Rotary Rigs in Operation), price (Henry Hub), world industrial production (OECD Index), monetary policy (Wu-Xia shadow rate), and residential heating and cooling demand (REDTI). A Vector Autoregressive model (VAR) to simulate what would happen to this price in the case of a variation in each of these eight variables is used. Once we have the model constructed in MATLAB, the goal is to determine the dynamic response of natural gas prices to a one-standard-deviation shock to each of the eight variables. For this matter, we use the irf function in MATLAB. Finally, a historical decomposition is performed to determine the contribution of each of the eight shocks to the deviation of the price of natural gas throughout history (1991-2020). After analyzing the effects on the price of natural gas of a shock of each of the eight variables using this VAR model, it was observed that the variables that decrease natural gas prices are an increase in its production and inventory levels. The ones that determine the increase in natural gas prices are the increase in residential cooling and heating demand, a higher demand for electricity, and, to a lesser extent, an increased industrial activity.