原油価格の高騰がニュースになる中、タイムリーな表題のNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Predicting the Oil Market」で、著者はCharles W. Calomiris（コロンビア大）、Harry Mamaysky（同）、Nida Çakır Melek（カンザスシティ連銀）。
以下はその要旨。
We study the performance of many traditional and novel, text-based variables for in-sample and out-of-sample forecasting of oil spot, futures, and energy company stock returns, and changes in oil volatility, production, and inventories. After controlling for small-sample biases, we find evidence of in-sample predictability. Our text measures, derived using energy news articles, hold their own against traditional variables. While we cannot identify ex-ante rules for selecting successful out-of-sample forecasters, an analysis of all possible two-variable models reveals out-of-sample performance above that expected under random variation. Our findings provide new directions for identifying robust forecasting models for oil markets, and beyond.
（拙訳）
我々は、原油の現物と先物、エネルギー関連企業の株式のリターン、原油のボラティリティ、生産、在庫の変化を、インサンプルとアウトオブサンプルで予測する上で、多くの従来型の変数と、新たなテキストベースの変数のパフォーマンスを調べた。我々は、小サンプルバイアスをコントロールした上で、インサンプルの予測可能性の証拠を得た。エネルギー関連ニュース記事を用いて導出された我々のテキスト指標は、従来型の変数に比肩するパフォーマンスを見せた。アウトオブサンプルで成功する予測変数を選択する事前ルールを特定することはできなかったが、可能な2変数モデルをすべて分析したところ、ランダムな変動から予想されるものを上回るアウトオブサンプルのパフォーマンスが見られた。我々の発見は、原油市場の頑健な予測モデルを識別し、さらにそれ以上を目指す上での新たな方向性を提供する。
