Dự báo giá dầu thô trong giai đoạn thị trường biến động bằng phương pháp Delphi

44 DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
dụng các cơ hội kinh doanh và tránh được tổn thất; đồng 
thời là cơ sở quan trọng để hoạch định chính sách cũng 
như đưa ra các quyết định mang tính chiến lược. 
Tập đoàn Dầu khí Việt Nam (PVN) đặc biệt quan tâm 
xu hướng thị trường thế giới cũng như công tác dự báo 
giá dầu. Kết quả dự báo (Ban Thương mại Dịch vụ thuộc 
PVN chỉ đạo triển khai, có sự đóng góp của các đơn vị 
thành viên) được thể hiện thông qua 2 kênh chính đó là 
website thông tin thị trường sản phẩm dầu khí và Báo cáo 
thị trường các sản phẩm hàng tháng (diễn biến thị trường 
11 sản phẩm trong và ngoài nước: dầu thô, xăng dầu, 
ethanol, polypropylene, khí thiên nhiên, LNG, LPG, điện, 
than, phân đạm, xơ sợi; dự báo dài hạn/ngắn hạn về giá, 
cung - cầu). Các đơn vị thành viên có cán bộ theo dõi, tiến 
hành phân tích dự báo thị trường sản phẩm liên quan đến 
hoạt động sản xuất kinh doanh của đơn vị. 
Kết quả dự báo giá dầu của các tổ chức quốc tế có 
sai lệch tương đối lớn, đặc biệt trong giai đoạn thị trường 
biến động. Trên cơ sở đó, PVN đã đánh giá lại công tác 
dự báo và giao cho Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) triển khai 
nghiên cứu công tác dự báo thị trường định tính và định 
lượng. Từ năm 2015, VPI đã triển khai thử nghiệm dự báo 
giá dầu thô Dated Brent bằng phương pháp Delphi và đã 
đạt được kết quả nhất định, có thể áp dụng cho các loại 
sản phẩm khác. 
Ngày nhận bài: 11/10/2018. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 11/10/2018 - 7/5/2019. 
Ngày bài báo được duyệt đăng: 4/7/2019.
DỰ BÁO GIÁ DẦU THÔ TRONG GIAI ĐOẠN THỊ TRƯỜNG BIẾN ĐỘNG 
BẰNG PHƯƠNG PHÁP DELPHI
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 7 - 2019, trang 44 - 51
ISSN-0866-854X
Đoàn Tiến Quyết1, Vũ Tuyết Vy2 
1Viện Dầu khí Việt Nam
2Auckland University of Technology
Email: quyetdt@vpi.pvn.vn
Tóm tắt
Trong thị trường dầu khí cạnh tranh và rủi ro, chính phủ hay doanh nghiệp dầu khí sẽ gặp khó khăn nếu không thể dự báo chính xác 
diễn biến thị trường (cung/cầu/giá). Dự báo chính xác thông tin thị trường giúp chính phủ, doanh nghiệp chủ động hơn trong việc xử lý 
các tình huống, tận dụng các cơ hội kinh doanh và tránh được tổn thất; đồng thời là cơ sở quan trọng để hoạch định chính sách cũng như 
đưa ra các quyết định mang tính chiến lược
Trong bối cảnh giá dầu biến động, sai số của các mô hình dự báo tương đối lớn, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã triển khai thử nghiệm 
mô hình dự báo giá dầu thô Dated Brent bằng phương pháp Delphi. Kết quả dự báo cho thấy phương pháp này dự báo chính xác về xu 
thế, sai số so với giá thực tế nhỏ và chất lượng lượng dự báo tốt.
Từ khóa: Mô hình dự báo, giá dầu, Dated Brent, dự báo chuyên gia, Delphi.
1. Giới thiệu
Cuộc khủng hoảng giá dầu trong giai đoạn 2014 - 
2016 đã khiến giá dầu thô trên thị trường thế giới lao dốc 
từ trên 100 USD/thùng xuống dưới 30 USD/thùng khiến 
các nước xuất khẩu dầu gặp khó khăn, gián tiếp kìm hãm 
tốc độ phát triển các nền kinh tế thế giới mà ngân sách 
phụ thuộc chủ yếu vào dầu khí. 
Diễn biến giá dầu thô thế giới bị tác động bởi 3 yếu tố 
chính: cung - cầu, địa chính trị và tình hình tài chính thế 
giới, trong đó, vấn đề địa chính trị chính là khó khăn trong 
việc dự báo giá dầu, bởi yếu tố này liên quan đến chủ 
quan của con người, khó đo lường và dự báo trước được. 
Nghiên cứu thực tế trong giai đoạn giá dầu biến động 
mạnh (từ giữa năm 2014 đến nay) cho thấy ngoài vấn đề 
dư thừa nguồn cung toàn cầu, nhu cầu tăng trưởng chậm 
lại, quyết định của Tổ chức Các nước Xuất khẩu Dầu mỏ 
(OPEC) cùng với căng thẳng địa chính trị tại Libya, Nigeria 
cũng tác động mạnh tới diễn biến giá dầu. 
Trong thị trường dầu khí cạnh tranh và rủi ro, việc dự 
báo chính xác thông tin thị trường giúp chính phủ, doanh 
nghiệp chủ động hơn trong việc xử lý các tình huống, tận 
45DẦU KHÍ - SỐ 7/2019 
PETROVIETNAM
2. Sự khác biệt giữa phương pháp dự báo Delphi và 
các phương pháp dự báo giá dầu thông dụng khác
2.1. Các phương pháp dự báo thị trường phổ biến 
Việc lựa chọn phương pháp và xây dựng mô hình dự 
báo phù hợp sẽ quyết định hiệu quả của hệ thống dự báo. 
Dựa trên đặc trưng của đối tượng dự báo và cơ sở dữ liệu, 
sẽ lựa chọn phương pháp dự báo theo hướng định lượng, 
định tính hay sử dụng kết hợp các phương pháp. Theo 
Báo cáo nghiên cứu đề xuất định hướng phát triển và giải 
pháp nâng cao năng lực công tác dự báo thị trường tại 
Tập đoàn Dầu khí Việt Nam [1], phương pháp phổ biến 
được sử dụng trong việc dự báo thị trường dầu khí gồm: 
mô hình kinh tế lượng (econometric model), mô hình kinh 
tế công nghệ (engineer economy model) và mô hình lai 
(hybrid model) Trong bài báo này, nhóm tác giả chia 
thành 2 nhóm phương pháp định lượng và định tính. 
2.1.1. Phương pháp định lượng
Phương pháp dự báo định lượng là dựa vào việc phân 
tích số liệu thống kê trong quá khứ, kết hợp với sử dụng 
toán học để đưa ra dự báo tương lai. Do dữ liệu đầu vào 
là các số liệu cụ thể và khách quan, kết quả dự báo được 
đưa ra dưới dạng con số tuyệt đối. Hai dạng mô hình phổ 
biến của phương pháp định lượng là mô hình đơn biến và 
mô hình đa biến. 
Đối với mô hình đơn biến, các nhà dự báo thường sử 
dụng phương pháp phân rã, phương pháp san bằng hàm 
mũ và mô hình ARIMA - là các mô hình chuỗi thời gian 
(time series). Mô hình chuỗi thời gian chỉ yêu cầu dữ liệu 
quá khứ của chuỗi dữ liệu cần dự báo, do đó phù hợp với 
dự báo trong ngắn và trung hạn.
Mô hình đa biến thường được sử dụng để dự báo 
là phương pháp hồi quy (regression) và phương pháp 
hồi quy tuyến tính (linear regression), trong đó mô hình 
thông dụng nhất là mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. 
Trong mô hình này, biến phụ thuộc được giải thích bằng 
nhiều biến độc lập khác nhau nhằm nâng mức độ chính 
xác của dự báo, đảm bảo tính tổng quan của mô hình [2]. 
Do dạng mô hình này đòi hỏi xác định mối quan hệ trên lý 
thuyết giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, số lượng 
mẫu cần đủ lớn nên mô hình này thường được sử dụng 
để dự báo trong ... ó thể sử dụng các nguồn tài liệu tham 
khảo của các đơn vị tư vấn khác nhau, dẫn đến kết quả dự 
báo giữa các đơn vị không đồng nhất. Các đơn vị tự thực 
hiện dự báo lại có hạn chế nhất định: đơn vị có năng lực về 
các mô hình và phần mềm dự báo (như VPI) thiếu thông 
tin về thực tiễn thị trường; các đơn vị am hiểu thị trường 
thì thiếu công cụ và lý thuyết hỗ trợ. Một số đơn vị chưa 
48 DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
xây dựng bộ phận dự báo thị trường chuyên trách, chủ yếu do 
bộ phận kinh doanh kiêm nhiệm [1]. 
Phương pháp dự báo Delphi được VPI lựa chọn để dự báo 
giá dầu thô Dated Brent do có khả năng triển khai nhanh, dễ 
dàng và phạm vi rộng mà không cần sử dụng các phần mềm 
kinh tế lượng hoặc các mô hình phức tạp. Mặc dù kết quả của 
phương pháp này chỉ mang tính thời điểm nhưng lại phù hợp 
với việc dự báo giá sản phẩm theo tháng, đồng thời có khả 
năng kiểm chứng kết quả trong tháng kế tiếp. 
3.2. Quy trình áp dụng thí điểm mô hình Delphi trong dự báo 
giá dầu thô Dated Brent 
Công tác dự báo giá dầu thô Dated Brent thế giới bằng 
phương pháp Delphi được triển khai từ tháng 1/2015 với 16 
chuyên gia từ Tập đoàn Dầu khí Việt Nam, Tổng công ty Dầu Việt 
Nam (PVOIL), Công ty Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR), Tổng công ty 
Thăm dò Khai thác Dầu khí (PVEP), Viện Dầu khí Việt Nam. Sau 4 
năm 3 tháng hoạt động (51 bản tin tháng), tính đến 
thời điểm hiện tại, nhóm chuyên gia được duy trì với 
12 thành viên. Tần suất dự báo là hàng tháng, hàng 
quý và hàng năm. Các chuyên gia trong nhóm được 
lựa chọn theo 2 tiêu chí: am hiểu, có kinh nghiệm 
và nhạy bén với thị trường dầu thô và các sản phẩm 
liên quan; đại diện cho các đơn vị và lĩnh vực khác 
nhau. 
Để tiết kiệm thời gian đưa ra kết quả dự báo 
cuối cùng và đơn giản hóa quá trình thực hiện, tiến 
hành phương pháp Delphi trong 2 vòng phỏng vấn 
thông qua 5 bước sau:
• Bước 1: Gửi câu hỏi/thông tin thị trường
Theo quy trình, vào ngày 1 hàng tháng, cán bộ 
điều phối của VPI sẽ gửi bản tin tổng hợp thị trường 
cho từng chuyên gia để giúp các chuyên gia đưa ra 
dự báo. Các thông tin trong bản tin tổng hợp gồm:
- Dữ liệu quá khứ được biểu diễn dưới dạng đồ 
thị: Giá dầu thô (Dated Brent), diễn biến thị trường 
kỳ hạn, thị trường chứng khoán và tiền tệ thế giới. 
Việc biểu diễn bằng hình thức đồ thị đảm bảo ngắn 
gọn, rõ ràng, thuận tiện cho việc theo dõi và nắm 
bắt các diễn biến chính của các yếu tố. 
- Giá dầu thô trung bình tháng trước: Là căn cứ 
để các chuyên gia cân nhắc và đưa ra giá dự báo dựa 
trên phán đoán, kinh nghiệm cá nhân.
- Tóm tắt yếu tố chính tác động lên thị trường 
dầu thô trong tháng.
Các dữ liệu được tổng hợp, xử lý các số liệu công 
bố từ Wood Mackenzie, Thomson Reuters... Thống 
kê kết quả dự báo của nhóm chuyên gia trong tháng 
trước đó (các chỉ số đo lường mức độ chính xác của 
dự báo mà nhóm chuyên gia thực hiện trong quá 
khứ). Những thông tin này giúp các chuyên gia theo 
dõi và đánh giá được hiệu quả hoạt động. 
• Bước 2: Chuyên gia gửi dự báo vòng 1
Lãnh đạo Tập đoàn
Ban Thương mại Dịch vụ, 
PVN
PV Oil 
PVEP 
BSR 
Cơ quan Tập đoàn 
VPI 
Thông tin, dữ liệu 
Kết quả dự báo 
Nhóm dự báo Delphi 
VPI 
PVOIL 
Hình 3. Quy trình dự báo giá dầu thô bằng phương pháp Delphi
Hình 2 . Mô hình thí điểm sử dụng phương pháp Delphi để dự báo giá dầu thô
Bước 5
Tổng hợp 
 và gửi dự báo
 cuối cùng 
Bước 4
Chuyên gia 
gửi dự báo 
vòng 2
Bước 3
Tổng hợp 
 kết quả 
vòng 1 gửi 
chuyên gia
Bước 2
Chuyên gia 
gửi dự báo 
vòng 1
Bước 1
Gửi chuyên gia
 câu hỏi/thông tin 
thị trường
49DẦU KHÍ - SỐ 7/2019 
PETROVIETNAM
Hình 4. Bản tin dự báo giá dầu thô bằng phương pháp Delphi
Sau khi xử lý các thông tin do thư ký của nhóm cung cấp, các chuyên 
gia sẽ gửi lại kết quả dự báo sau 1 ngày. Thông tin được gửi lại gồm giá dầu 
dự báo cho tháng tiếp theo, các yếu tố mà chuyên gia cho rằng ảnh hưởng 
tới giá dầu trong tháng tới (chia làm 3 nhóm: cung - cầu, địa - chính trị, tài 
chính kinh tế). Để đảm bảo tính khách quan, kết quả dự báo cá nhân sẽ 
được bảo mật với các chuyên gia còn lại trong nhóm.
• Bước 3: Tổng hợp kết quả vòng 1 và gửi lại cho các chuyên gia
Sau khi nhận được dự báo của các chuyên gia, cán bộ điều phối sẽ tiến 
hành tổng hợp thông tin theo nguyên tắc trung lập, khách quan và gửi lại 
cho các chuyên gia với các nội dung sau:
- Giá dầu dự báo trung bình là trung bình các kết quả dự báo được 
đưa ra bởi các chuyên gia.
- Giá dự báo cao nhất và thấp nhất.
- Số lượng dự báo tăng và giảm.
- Các yếu tố mà các chuyên gia cho rằng ảnh hưởng tới giá dầu trong 
tháng tới. Trong trường hợp có ý kiến 
khác nhau về cùng một vấn đề, cán bộ 
điều phối phải tổng hợp và phản ánh các 
ý kiến đó. 
• Bước 4: Chuyên gia gửi dự báo 
vòng 2
Các chuyên gia sẽ tiến hành gửi dự 
báo vòng 2 vào ngày 3 hàng tháng. Bên 
cạnh giá dầu dự báo, các chuyên gia có 
thể bổ sung thêm các yếu tố ảnh hưởng 
đến giá dầu trong tháng tới mà trong 
vòng trước chưa được đề cập tới.
• Bước 5: Tổng hợp và gửi dự báo cuối 
cùng
Kết quả dự báo cuối cùng được 
tổng hợp tương tự vòng 1. Sau khi tổng 
hợp, cán bộ điều phối sẽ gửi lại cho các 
chuyên gia bản tin tổng hợp, gồm các nội 
dung về thị trường tháng trước, thống kê 
hoạt động của nhóm chuyên gia trong 
quá khứ và kết quả dự báo các vòng. 
3.3. Kết quả dự báo giá dầu thô bằng 
phương pháp Delphi
Bản tin Dự báo giá dầu thô theo 
phương pháp Delphi (Hình 4) được công 
bố hằng tháng, cung cấp đầy đủ các 
thông tin: Biểu đồ giá dầu và diễn biến 
thị trường dầu thô thế giới, dữ liệu về thị 
trường kỳ hạn và thị trường tài chính tiền 
tệ trong tháng trước đó, thống kê kết quả 
hoạt động của nhóm chuyên gia trong 
quá khứ, công bố kết quả dự báo giá dầu 
sau các vòng cũng như các yếu tố có thể 
ảnh hưởng đến thị trường trong tháng 
kế tiếp. Các thông tin này giúp các đơn 
vị nắm bắt bối cảnh thị trường, đưa ra các 
quyết định sản xuất kinh doanh. Nhóm 
dự báo đã mở rộng thêm dự báo giá dầu 
theo quý để phục vụ nhu cầu thống kê 
và tiến độ lập kế hoạch/báo cáo của các 
đơn vị.
Về chất lượng dự báo, thực tế triển 
khai cho thấy kết quả dự báo giá dầu 
cuối cùng bám sát diễn biến thực tế giá 
dầu Dated Brent. Chênh lệch dự báo 
thấp nhất với giá dự báo cao nhất trong 
50 DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
khoảng 1%, cho thấy mức độ chính xác rất cao (Hình 5).
Bên cạnh đó, so sánh với dự báo của các tổ chức dự báo 
quốc tế (Wood Mackenzie1 và EIA2) trên 3 tiêu chí: dự báo 
đúng xu thế (tăng/giảm), sai số tuyệt đối3 và sai số tương 
đối4 so với giá dầu thực tế, kết quả dự báo bằng phương 
pháp Delphi được đánh giá có xu hướng tương đồng với 
dự báo của các tổ chức quốc tế như đã đề cập. Theo thống 
kê từ tháng 1/2016 - 3/2019, kết quả dự báo bằng phương 
pháp Delphi đưa ra đúng xu thế biến động giá 32 lần trong 
tổng số 38 lần. Sai số tuyệt đối trung bình là 1,66 USD/
thùng, mức sai số nhỏ nhất là 0,12 USD/thùng. Sai số tương 
đối trung bình của nhóm ở mức 3,27%. Trong khi đó các 
mức sai số từ Wood Mackenzie hay Cơ quan Quản lý Thông 
tin Năng lượng Mỹ (EIA) đều dao động trong khoảng 6 - 
7%. Theo nhận định của nhóm tác giả, các thông tin của 
Hình 6. So sánh kết quả dự báo bằng phương pháp Delphi của VPI và dự báo của Wood 
Mackenzie, EIA
Hình 5. So sánh dự báo nhóm Delphi và giá dầu Dated Brent thực tế
Wood Mackenzie hay EIA đều có sai số lớn hơn kết quả 
dự báo từ Delphi trong cùng khoảng thời gian công 
bố từ ngày 1 - 5 hàng tháng theo số liệu thống kê từ 
các báo cáo tháng phát hành định kỳ. Tuy nhiên, việc 
tham khảo các thông tin từ Wood Mackenzie, EIA là 
khó kiểm chứng bởi tính độc lập trong việc thu thập 
thông tin từ các chuyên gia. Do vậy, phân tích từ các số 
liệu thống kê là cơ sở để đưa ra kết luận kết quả dự báo 
giá dầu thô theo phương pháp Delphi phản ánh khá 
sát xu hướng thị trường cũng như tương đồng với dự 
báo của các tổ chức uy tín khác như Wood Mackenzie 
hay EIA.
VPI đã xây dựng quy trình thu thập thông tin, quy 
trình phối hợp với các chuyên gia. Cơ sở dữ liệu dự báo 
được lưu trữ một cách có hệ thống để thuận lợi cho việc 
chuyển giao trong điều kiện cần thiết. 
4. Kết luận 
Dự báo giá dầu thô bằng phương pháp Delphi có 
ưu điểm đơn giản, dễ thực hiện, dễ theo dõi và phù hợp 
với hệ thống dự báo của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam. 
- Phương pháp Delphi tận dụng triệt để đội ngũ 
chuyên gia đến từ các đơn vị, có kinh nghiệm, am hiểu 
và nhạy bén với thị trường dầu thô trong nước và quốc 
tế. Vì vậy, kết quả dự báo cuối cùng phản ánh quá trình 
xử lý thông tin đa dạng và đa chiều, không chỉ dự báo 
giá dầu trong tháng tiếp theo mà còn cung cấp dự báo 
về các yếu tố có khả năng ảnh hưởng tới thị trường 
trong tương lai. Các chuyên gia làm việc độc lập, có 
thể rút ngắn thời gian đưa ra dự báo so với các phương 
pháp khác. 
- Kết quả dự báo giá dầu thô bằng phương pháp 
Delphi của nhóm chuyên gia Tập đoàn Dầu khí Việt 
Nam có tỷ lệ chính xác cao về xu thế, sai số so với giá 
thực tế nhỏ và chất lượng lượng dự báo tốt. 
- Phương pháp Delphi khắc phục được sự thiếu 
thống nhất trong hệ thống dự báo của Tập đoàn Dầu 
khí Việt Nam. Kết quả dự báo được đưa ra dựa trên cơ 
sở thống nhất ý kiến chuyên gia, do đó chỉ có 1 dự báo 
duy nhất được sử dụng trong các báo cáo và tính toán, 
tránh gây ra mâu thuẫn trong quá trình đưa ra quyết 
định của các cấp lãnh đạo. 
Việc áp dụng phương pháp Delphi trong công tác 
dự báo giá dầu thô có tính ứng dụng cao, đặc biệt trong 
bối cảnh giá dầu biến động. Nhóm tác giả đánh giá 
phương pháp này có tiềm năng phát triển và duy trì lâu 
dài, với mục tiêu đưa ra dự báo giá dầu thô hàng tháng 
25
35
45
55
65
75
85
95
01
/2
01
6
03
/2
01
6
05
/2
01
6
07
/2
01
6
09
/2
01
6
11
/2
01
6
01
/2
01
7
03
/2
01
7
05
/2
01
7
07
/2
01
7
09
/2
01
7
11
/2
01
7
01
/2
01
8
03
/2
01
8
05
/2
01
8
07
/2
01
8
09
/2
01
8
11
/2
01
8
01
/2
01
9
03
/2
01
9
USD/thùng
Đường biên dự báo Delphi Kết quả Delphi Giá Dated Brent
1,66
3,27
32
3,36
6,48
24
3,94
7,12
24
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
36
Sai số tuyệt đối 
trung bình
Sai số tương đối 
trung bình (%)
Số lần đúng xu thế
Delphi Wood Mackenzie EIA
1Tổng hợp dự báo từ báo cáo Macro oils short-term outlook hàng tháng của Wood Mackenzie
2Tổng hợp dự báo từ báo cáo Short-term Energy Outlook hàng tháng của EIA
3Sai số tuyệt đối = Giá dầu dự báo cho tháng t - giá dầu thực tế tháng t
× 100 (%)4Sai số tương đối = Giá dầu dự báo cho tháng t - giá dầu thực tế tháng t
Giá dầu thực tế tháng t( )
51DẦU KHÍ - SỐ 7/2019 
PETROVIETNAM
từ chính nguồn nội lực (là các chuyên gia về công tác thị 
trường) của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam và các đơn vị; hỗ 
trợ các cấp lãnh đạo trong việc xây dựng chiến lược và đưa 
ra các quyết định về sản xuất kinh doanh; nâng cao năng 
lực phân tích và dự báo thị trường. 
Trên cơ sở đó, VPI đã đề xuất Tập đoàn Dầu khí Việt 
Nam đưa mô hình này đi vào hoạt động chính thức, xây 
dựng hệ thống dự báo hoàn chỉnh và thống nhất, ban 
hành cơ chế phối hợp, công nhận kết quả dự báo là cơ 
sở để tính toán, xây dựng chiến lược và đưa ra các quyết 
định sản xuất kinh doanh, giảm sự phụ thuộc vào dự báo 
của các tổ chức bên ngoài. Ngoài ra, Tập đoàn Dầu khí Việt 
Nam cần bổ sung chuyên gia để nâng cao chất lượng dự 
báo và áp dụng mô hình dự báo này cho các sản phẩm 
khác (xăng, dầu) cũng như hỗ trợ VPI hoàn thiện hơn 
nữa quy trình dự báo, từ giai đoạn thu thập thông tin ban 
đầu, trao đổi giữa cán bộ điều phối và chuyên gia cho đến 
giai đoạn chốt và công bố kết quả dự báo, rút ngắn quá 
trình dự báo và khai thác triệt để các thông tin.
Tài liệu tham khảo
1. Viện Dầu khí Việt Nam. Báo cáo nghiên cứu đề xuất 
định hướng phát triển và giải pháp nâng cao năng lực công 
tác dự báo thị trường tại Tập đoàn Dầu khí Việt Nam. 2015.
2. Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh. Giáo trình 
Kinh tế lượng. Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân. 
2013.
3. Kesten C.Green, J.Scott Armstrong, Andreas 
Graefe. Methods to elicit forecasts from groups: Delphi and 
prediction markets compared. 2007.
4. Mansoureh Hasanzadeh, Afshin Danehkar, Ali 
Pak. Application of Delphi method for criteria selection in 
site survey of oil jetties in Iran. Environment and Natural 
Resources. 2012; 2(1): p. 119 - 128.
5. Y.Nelson, G.Gemis, H.D.Nix. Results of the Delphi IX 
survey of oil price forecasts. California Energy Commission. 
1997.
6. Kerstin Cuhls. Fraunhofer institute for systems and 
innovation research ISI.
7. J.Scott Armstrong. Principles of forecasting: A 
handbook for researchers and practitioners. Springer. 2001.
8. Damodar N.Gujarati, Dawn C.Porter. Basic 
econometrics. McGraw Hill. 2003.
Summary
In a competitive and risky oil and gas market, governments or oil and gas companies will face difficulties if they cannot identify the 
oil and gas market movements (supply/demand/price). Accurate market forecast helps the governments and companies to be more pro-
active in handling situations, taking advantage of business opportunities and avoiding losses. Accurate forecast is also an important basis 
for making policies and strategic decisions.
In the context of volatile oil prices, the errors of forecasting models are relatively large. The Vietnam Petroleum Institute (VPI) has 
piloted a price forecasting model for Dated Brent crude oil using the Delphi method. The forecasting results show that this method 
accurately predicts trends, errors are small compared with the actual price and the forecasting quality is good.
Key words: Forecast model, crude oil price, Dated Brent, expert’s forecast, Delphi.
FORECASTING CRUDE OIL PRICE AMID VOLATILITY OF GLOBAL MARKET 
USING THE DELPHI METHOD
1Doan Tien Quyet, Vu Tuyet Vy2
1Vietnam Petroleum Institute 
2Auckland University of Technology
Email: quyetdt@vpi.pvn.vn