I den här studien analyseras hur Kinas konsumtion av olja påverkas av förändringar i oljepris och inkomst. Resultat visar att deras konsumtion av olja i förhållande till BNP per capita är relativt låg samt att deras fordonskoncentration är låg. År 2004 konsumerade Kina 14 procent mindre olja per capita än vad genomsnittligt land gör vid samma BNP per capitanivå. Fordonskoncentration år 2003 var 25 fordon per 1000 invånare, denna studie visar att om de hade haft en genomsnittlig fordonskoncentration skulle denna siffra varit 40 samma sätt till att vara på Deras ovan nämnda relativt låga fordonskoncentration och konsumtion av olja, kan peka mot att en fortsatt konsumtionsökning. År 2004 var den globala konsumtionen av olja i genomsnitt 81 miljoner fat dagligen (mb/d) och Kinas uppgick till 6.7 mb/d (BPstats ). Ett antal prognoser finns gjorda angående Kinas framtida konsumtion av olja. Enligt EIA 2005, kommer den att uppgå till 12.3 mb/d år 2020 och enligt IEA 2005 till 11.2 mb/d år 2020. Den empiriska undersökningen i denna studie belyser med signifikanta resultat hur Kinas konsumtion av olja påverkas utav pris- och inkomstförändringar. De ekonometriska resultaten i denna studie indikerar att deras konsumtion av olja är mer känslig för inkomst- än prisförändringar. Den långsiktiga inkomstelasticiteten uppmättes i den här studien till 1.317 och den långsiktiga priselasticiteten till -0.633. Med hänvisning till detta och ceteris paribus, kan en inkomstökning på 100 procent över perioden 2005-2020 leda till att Kina år 2020 konsumerar 17.6 mb/d. Således kan prognoserna från EIA (2005) och IEA (2005) vara underestimerade. De inkomst- och priselasticitet som är estimerade i denna studie konfirmerar Dargay och Gatelys resultat från 1994 att ett mindre utvecklat lands konsumtion av olja påverkas mer av förändringar i inkomst än i pris.

<p>I den här studien analyseras hur Kinas konsumtion av olja påverkas av förändringar i oljepris och inkomst. Resultat visar att deras konsumtion av olja i förhållande till BNP per capita är relativt låg samt att deras fordonskoncentration är låg. År 2004 konsumerade Kina 14 procent mindre olja per capita än vad genomsnittligt land gör vid samma BNP per capitanivå. Fordonskoncentration år 2003 var 25 fordon per 1000 invånare, denna studie visar att om de hade haft en genomsnittlig fordonskoncentration skulle denna siffra varit 40 samma sätt till att vara på Deras ovan nämnda relativt låga fordonskoncentration och konsumtion av olja, kan peka mot att en fortsatt konsumtionsökning.</p><p>År 2004 var den globala konsumtionen av olja i genomsnitt 81 miljoner fat dagligen (mb/d) och Kinas uppgick till 6.7 mb/d (BPstats ). Ett antal prognoser finns gjorda angående Kinas framtida konsumtion av olja. Enligt EIA 2005, kommer den att uppgå till 12.3 mb/d år 2020 och enligt IEA 2005 till 11.2 mb/d år 2020.</p><p>Den empiriska undersökningen i denna studie belyser med signifikanta resultat hur Kinas konsumtion av olja påverkas utav pris- och inkomstförändringar. De ekonometriska resultaten i denna studie indikerar att deras konsumtion av olja är mer känslig för inkomst- än prisförändringar. Den långsiktiga inkomstelasticiteten uppmättes i den här studien till 1.317 och den långsiktiga priselasticiteten till -0.633. Med hänvisning till detta och ceteris paribus, kan en inkomstökning på 100 procent över perioden 2005-2020 leda till att Kina år 2020 konsumerar 17.6 mb/d. Således kan prognoserna från EIA (2005) och IEA (2005) vara underestimerade.</p><p>De inkomst- och priselasticitet som är estimerade i denna studie konfirmerar Dargay och Gatelys resultat från 1994 att ett mindre utvecklat lands konsumtion av olja påverkas mer av förändringar i inkomst än i pris.</p>

Master of Arts / Department of Economics / Lance J. Bachmeier / The traditional view of oil price movements is that they represent exogenous changes in the supply of oil. In that case, oil price increases will hurt output. Recently, some have questioned whether oil price increases are actually due to higher demand for oil, in which case higher oil prices will be followed by higher output. This thesis develops a model that allows changes in the price of oil to have different effects depending on whether the price of oil and output growth are moving in the same direction (so that the increase in the price of oil was primarily due to an increase in the demand for oil) or in the opposite direction (so that the increase in the price of oil was primarily due to an oil supply shock). The paper presents three sets of results. First, we present the model results for the 1965-2008 time period. Then we look at the 1986-2008 period separately. Finally, we construct a forecasting model for the U.S. industrial production index. The model developed does not require making identifying assumptions and can be used with the data that is available on the internet, and is well understood. Maximum likelihood estimation, which is commonly used for non-linear estimation, is used to estimate the model. We find in-sample evidence in favor of our new model for the 1986-2008 subsample. The new model is unable to provide better out-of-sample forecasts for the 1986-2008 time period.

No description available.

Dans cette thèse, je me suis intéressé aux effets des fluctuations du prix de pétrole sur l'activité macroéconomique selon la cause sous-jacente ces fluctuations. Les modèles économiques utilisés dans cette thèse sont principalement les modèles d'équilibre général dynamique stochastique (de l'anglais Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE) et les modèles Vecteurs Autorégressifs, VAR. Plusieurs études ont examiné les effets des fluctuations du prix de pétrole sur les principaux variables macroéconomiques, mais très peu d'entre elles ont fait spécifiquement le lien entre les effets des fluctuations du prix du pétrole et la l'origine de ces fluctuations. Pourtant, il est largement admis dans les études plus récentes que les augmentations du prix du pétrole peuvent avoir des effets très différents en fonction de la cause sous-jacente de cette augmentation. Ma thèse, structurée en trois chapitres, porte une attention particulière aux sources de fluctuations du prix de pétrole et leurs impacts sur l'activité macroéconomique en général, et en particulier sur l'économie du Canada. Le premier chapitre examine comment les chocs d'offre de pétrole, de demande agrégée, et de demande de précaution de pétrole affectent l'économie du Canada, dans un Modèle d'équilibre Général Dynamique Stochastique estimé. L'estimation est réalisée par la méthode Bayésienne, en utilisant des données trimestrielles canadiennes sur la période 1983Q1 à 2010Q4. Les résultats montrent que les effets dynamiques des fluctuations du prix du pétrole sur les principaux agrégats macro-économiques canadiens varient en fonction de leurs sources. En particulier, une augmentation de 10% du prix réel du pétrole causée par des chocs positifs sur la demande globale étrangère a un effet positif significatif de l'ordre de 0,4% sur le PIB réel du Canada au moment de l'impact et l'effet reste positif sur tous les horizons. En revanche, une augmentation du prix réel du pétrole causée par des chocs négatifs sur l'offre de pétrole ou par des chocs positifs de la demande de pétrole de précaution a un effet négligeable sur le PIB réel du Canada au moment de l'impact, mais provoque une baisse légèrement significative après l'impact. En outre, parmi les chocs pétroliers identifiés, les chocs sur la demande globale étrangère ont été relativement plus important pour expliquer la fluctuation des principaux agrégats macroéconomiques du Canada au cours de la période d'estimation. Le deuxième chapitre utilise un modèle Structurel VAR en Panel pour examiner les liens entre les chocs de demande et d'offre de pétrole et les ajustements de la demande de travail et des salaires dans les industries manufacturières au Canada. Le modèle est estimé sur des données annuelles désagrégées au niveau industriel sur la période de 1975 à 2008. Les principaux résultats suggèrent qu'un choc positif de demande globale a un effet positif sur la demande de travail et les salaires, à court terme et à long terme. Un choc négatif sur l'offre de pétrole a un effet négatif relativement faible au moment de l'impact, mais l'effet devient positif après la première année. En revanche, un choc positif sur la demande précaution de pétrole a un impact négatif à tous les horizons. Les estimations industrie-par-industrie confirment les précédents résultats en panel. En outre, le papier examine comment les effets des différents chocs pétroliers sur la demande travail et les salaires varient en fonction du degré d'exposition commerciale et de l'intensité en énergie dans la production. Il ressort que les industries fortement exposées au commerce international et les industries fortement intensives en énergie sont plus vulnérables aux fluctuations du prix du pétrole causées par des chocs d'offre de pétrole ou des chocs de demande globale. Le dernier chapitre examine les implications en terme de bien-être social de l'introduction des inventaires en pétrole sur le marché mondial à l'aide d'un modèle DSGE de trois pays dont deux pays importateurs de pétrole et un pays exportateur de pétrole. Les gains de bien-être sont mesurés par la variation compensatoire de la consommation sous deux règles de politique monétaire. Les principaux résultats montrent que l'introduction des inventaires en pétrole a des effets négatifs sur le bien-être des consommateurs dans chacun des deux pays importateurs de pétrole, alors qu'il a des effets positifs sur le bien-être des consommateurs dans le pays exportateur de pétrole, quelle que soit la règle de politique monétaire. Par ailleurs, l'inclusion de la dépréciation du taux de change dans les règles de politique monétaire permet de réduire les coûts sociaux pour les pays importateurs de pétrole. Enfin, l'ampleur des effets de bien-être dépend du niveau d'inventaire en pétrole à l'état stationnaire et est principalement expliquée par les chocs sur les inventaires en pétrole. / In this thesis, I am interested in the effects of fluctuations in oil prices on macroeconomic activity depending on the underlying cause of these fluctuations. The economic models used in this thesis include the Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) Models and Vector Autoregressive (VAR) Models. Several studies have examined the effects of fluctuations in oil price on the main macroeconomic variables, but very few of theses studies have specifically made the link between the effects of fluctuations in oil prices and the origin of these fluctuations. However, it is widely accepted in more recent studies that oil price increases may have very different effects depending on the underlying cause of that increase. My thesis, structured in three chapters, is focused on the sources of fluctuations in oil price and their impacts on the macroeconomic activity in general, and in particular on the canadian economy. The first chapter of the thesis investigates how oil supply shocks, aggregate demand shocks, and precautionary oil demand shocks affect Canada's economy, within an estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) model. The estimation is conducted using Bayesian methods, with Canadian quarterly data from 1983Q1 to 2010Q4. The results suggest that the dynamic effects of oil price shocks on Canadian macroeconomic variables vary according to their sources. In particular, a 10% increase in the real price of oil driven by positive foreign aggregate demand shocks has a significant positive effect of about 0.4% on Canada's real GDP upon impact and the effect remains positive over time. In contrast, an increase in the real price of oil driven by negative foreign oil supply shocks or by positive precautionary oil demand shocks causes an insignificant effect on Canada's real GDP upon impact but causes a slightly significant decline afterwards. The intuition is that a positive innovation in aggregate demand tends to increase the demand for Canada's overall exports. Oil supply disruptions in foreign countries or positive precautionary oil demand shocks increase the uncertainty about future oil prices, which leads firms to postpone irreversible investment expenditures, and tends to reduce Canada's real GDP. Furthermore, among the identified oil shocks, foreign aggregate demand shocks have been relatively more important in explaining the variations of most of Canadian macroeconomic variables over the estimation period. The second chapter examines the links between oil demand and supply shocks and labor market adjustments in Canadian manufacturing industries using a panel structural VAR model. The model is estimated with disaggregated annual data at the industry level from 1975 to 2008. The results show that a positive aggregate demand shock increases both labor and the price of labor over a 20-year period. A negative oil supply shock has a relatively small negative effect upon impact but the effect turns positive after the first year. In contrast, a positive precautionary oil demand shock has a negative impact over all horizons. The paper also examines how the responses to different types of oil shocks vary from industry to industry. The results suggest that industries with higher net trade exposure/oil-intensity are more vulnerable to oil price increases driven by oil supply shocks and aggregate demand shocks. The third chapter examines the welfare implications of introducing competitive storage on the global oil market using a three country DSGE model characterized by two oil-importing countries and one oil-exporting country. The welfare gains are measured by consumption compensating variation under two alternative monetary policy rules. The main results indicate that the introduction of oil storage has negative welfare effects for each of the two oil importing countries, while it has positive welfare effects for the oil exporting country, whatever the monetary policy rule. I also found that including the exchange rate depreciation in the monetary policy rules allows to slightly reduce the welfare costs for both oil importing countries. Finally, the magnitude of the welfare effects depends on the steady state level of oil storage and is mainly driven by oil storage shocks.