概要
- グローバル石油貿易 ネットワークにおける ショックシナリオ のシミュレーション
- 備蓄枯渇 と 価格変動 のメカニズム分析
- 主要ボトルネック 遮断時の供給・需要の動態可視化
- モデルは Eisenberg-Noe金融ネットワーク 理論を応用
- 詳細な理論と可視化は arXiv論文 参照
グローバル石油サプライチェーン・ショックシナリオのシミュレーション
- ストレステスト として設計、将来予測ではなく仮想危機対応の分析
- UN Comtrade 2025年報告データ に基づき、制裁・未報告取引は除外
- 需要弾力性 ε 0.10、供給弾力性 η 0.10 という低弾力設定
- シナリオ期間:26週間 の時系列分析
- ショックターゲット :60%以上の供給崩壊、10-60%の供給劣化、または絶縁(例:陸路・パイプライン経路)
- 容量保持率30% :バイパスインフラ(例:East–West Pipeline, Habshan–Fujairah Pipeline)を含む
- 市場価格p(t)、 下流フロー損失、 緊急備蓄引き出し率 (%残存)を時系列で可視化
- モデル詳細 :流体確率的ネットワーククリアリング、Skorokhod在庫ダイナミクス、内生的価格決定と戦略的貿易リバランス
- 備蓄枯渇イベント :純輸入国の緊急バッファ減少、輸出国は弾力的供給アカウントとしてモデル化(論文§5.2参照)
- 配給政策なし :バッファは機械的に消費されるのみ
危機伝播のメカニズムと洞察
- Eisenberg-Noe金融ネットワーク 理論を石油貿易ネットワークに応用
- 銀行の代わりに各国が石油消費国として相互接続
- 重要ノード(例:ホルムズ海峡)遮断時のショック伝播
- ショック伝播 :ボトルネック遮断で各国の備蓄が連鎖的に減少
- 需給ショックの波及 :フランスは直接ホルムズから石油を受け取らないが、他国の安全在庫確保行動で備蓄枯渇が加速
- 価格上昇のタイミング :備蓄枯渇が進行するにつれて順次価格が上昇、即時ではなく段階的に発生
- 供給国の枯渇 :輸出余力の減少・消失を意味
- 制裁取引除外 :UN Comtradeデータのみ使用
技術的詳細・実装
- 可視化ツール :Flask(Python)600行+JavaScriptフロントエンド
- LLM支援の可視化 :論文の数値演習と一致するグラウンドトゥルース
- 詳細な証明・理論 :arXiv論文(https://arxiv.org/abs/2607.17491)参照
教育的背景と応用
- Columbia大学サプライチェーンクラス での教材として開発
- 教育演習から実際の可視化・論文に発展
- ネットワーク障害時の備蓄管理・市場価格変動 の理解促進
あなたのモデルは具体的にどんな予測をしていますか?価格やその他の面で、あなたのモデルが間違っているか不完全であることを示す発展は何ですか?ウェブサイトは素敵だけど、世界の石油・エネルギー市場のダイナミクスを正確に予測できるとはちょっと疑わしいな。