본 연구에서는 전 세계 GDP 성장률과 중국, 인도의 GDP 성장률, R/P)비율, 유가에 영향을 미치는 사건을 외생변수로 학습시키고 중․장기 유가를 분석해 보았다. 기후에 대한 가정은 제외하였다.
ANN 모형의 특성 상 WEM과 같이 공급과 수요를 구성한 각 주체에 대한 방대한 자료를 입력하여 학습을 진행할 수도 있고, 시계열 분석을 위한 신경망을 구성하고 주요 변수만 학습하여 분석을 진행할 수도 있다. 이에 본 연구에서는 주요 기관의 전망 검토 결과를 바탕으로 “전 세계 GDP 성장률”과 “중국, 인도의 GDP 성장률”, “매장량/생산량(Reserve/Production, R/P) 비율”, “유가에 영향을 미치는 사건”을 외생변수(불확실성 변수)로 학습시키고 중․장기 유가를 분석해 보았다. 많은 전망에서 주요 변수로 사용하고 있는 인구는 불확실성이 적다고 판단하여 ANN 모형의 변수로 고려하지 않았으며, 기후도 원유 수급에 영향을 미칠 수 있는 주요 불확실성 변수로 고려해 볼 수 있으나 기후에 대한 가정을 설정하는 것은 본 연구의 범위를 초과하는 일이라고 판단되어 제외하였다.