| dc.description.abstract | Настоящото изследване е насочено към прогнозиране цените на петрола чрез прилагане на няколко количествени модела – подвижни средни, трендова проекция, Монте Карло симулации и авторегресионни модели. Анализът обхваща периода от 12.05.2024 г. до 12.05.2025 г., с дневна честота, като са използвани исторически данни за цените на петрола от сорта Brent. За модела с подвижни средни са изчислени и сравнени класическите показатели за точност – средна абсолютна грешка (MAD), средноквадратична грешка (MSE), корен от средноквадратичната грешка (RMSE) и средна абсолютна процентна грешка (MAPE). При трендовата проекция оценката е извършена чрез стандартна грешка, относителна стандартна грешка и средна абсолютна процентна грешка (APE). За Монте Карло симулациите и авторегресионните модели акцентът е поставен върху параметрите на процеса, прогнозните стойности и доверителните интервали, без да се използва пълният набор от класически показатели за грешка. Получените резултати показват, че подвижните средни с по-кратък период осигуряват по-ниска грешка, докато по-дългите периоди водят до изглаждане, но и до загуба на точност. Трендовата проекция и Монте Карло симулациите допълват анализа с по-широк сценарен поглед, а авторегресионните модели демонстрират добра предсказателна способност при краткосрочни прогнози. Това подчертава значението от комбиниран подход при моделиране динамиката на цените на петрола и предлага основа за по-надеждни прогнози в условията на пазарна несигурност. | bg_BG |
