Библиографическое описание:

Белова Т. А. Эконометрическое моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей внешней торговли // Молодой ученый. — 2016. — №6. — С. 401-404.



Важной составляющей внешнеэкономической деятельности любой страны являются торговые отношение с иностранными партнерами, так как внешняя торговля влияет на развитие экономики, формирование бюджета страны. Изменения объемов экспорта и импорта влияют на формирования денежной и фискальной политики, федеральный бюджет, резервы Центрального Банка и на макроэкономическое равновесие. Доходы от экспортных операций имеют существенную значимость при укреплении стабилизационного фонда, увеличении доходов и расходов бюджета РФ, золотовалютных резервов. Импорт играет важную роль для обеспечения российских предприятий и фирм современными технологиями и оборудованиями. Для эффективной внешнеэкономической деятельности в современном мире в условиях конкурентоспособной среды и ограниченности ресурсов необходимо исследовать процессы экспорта и импорта, проводить анализ внешнеторговых и внутриэкономических факторов. Одним из подходов, методами которого можно оценить степень влияния факторов, выявить взаимосвязи между представленными данными, найти прогнозные значения на будущую перспективу, является эконометрическое моделирование.

В данной статье представлены результаты оценки влияния макроэкономических показателей на динамику объемов экспорта и импорта РФ на основе динамических эконометрических моделей коррекции ошибками. Данный подход позволил провести диагностику развития внешней торговли РФ, выявить конкурентные преимущества и проблемы функционирования.

Моделирование осуществлялось за период с 1 квартала 2004 г. по 3 квартал 2014 г., в темпах роста к предыдущему периоду. Факторы для анализа были отобраны на основании рассмотренных работ Дмитриева А. С., Шугаля [1, с. 243- 266], Панилова М. А. [2, с.1–18.], Айвазяна С. А., Бродского Б. Е. [3, с. 85- 111.]. В таблице 1 представлены все используемые в исследовании показатели и их описания. Информационной базой послужили официальные данные территориального органа Федеральной службы государственной статистики по РБ [4], Центрального банка РФ [5].

Таблица 1

Исходные данные для анализа внешней торговли РФ

Название

Описание

lnIm

Логарифм объема импорта товаров и услуг (млн руб.)

lnEx

Логарифм объема экспорта товаров и услуг (млн руб.).

lnGdp

Логарифм объема валового внутреннего продукта (млн руб.)

lnHe

Логарифм объема денежных расходов населения на конечное потребление (млн руб.)

lnInv

Логарифм объема валового накопления основного капитала (млн руб.)

lnOil

Логарифм цены на нефть марки Brent США

lnRer

Логарифм реального валютного курса, долл./ pуб.

В начале исследовательской работы был проведен предварительный анализ данных, который включал несколько процедур.

  1. Во-первых, были определены типы случайных процессов, к которым относились макроэкономические показатели, с помощью расширенного теста Дики–Фуллера (далее ADF-тест). Данная процедура используется для обнаружения единичных корней и отнесения их процессу со стохастическим трендом (далее типа DS) или процессу с детерминированным трендом (типа TS) [6, с. 427–431]. Результаты теста показали, что следующие временные ряды содержали детерминированные тренды первого порядка интеграции: логарифм объема импорта, логарифм объема экспорта, логарифм объема валового внутреннего продукта, логарифм объема денежных расходов населения, а остальные процессы являлись стационарными.

Во-вторых, осуществлялась проверка гипотезы о возможности наличия причинно-следственных связей между показателями, т. е. проведение теста Грэнджера на причинность [7, с.167–173.], который показал, что эндогенными переменами являются логарифм объема импорта товаров и услуг и логарифм объема экспорта товаров и услуг. Остальные показатели относились к экзогенным.

В-третьих, был проведен тест Перрона для определения присутствия структурных изменений, который подтвердил наличия структурные скачки во всех данных процессах из-за мирового экономического кризиса. В связи с этим в эконометрические модели экспорта и импорта была введена фиктивная переменная для учета скачков уровней ряда: .

Исходя из предварительного анализа данных, были построены динамические эконометрические модели коррекции ошибками (далее ECM).

Разработанная векторная авторегрессия Разработанные векторные авторегрессии диагностики видов экономической деятельности г. Уфы были проверены на адекватность, а также на достоверность их параметров (таблица 2). Высокие значения t-статистик параметров моделей свидетельствовали о статистической значимости коэффициентов полученных моделей, высокие значения F-статистик моделей демонстрировали существования связи между макроэкономическими показателями, близкие к единице значения коэффициентов детерминации показывали о приемлемом качестве подгонки моделей.

Таблица 2

Статистические характеристики для каждого уравненияVAR-моделей

Статистические характеристики

ECM-модель объема импорта

ECM-модель объема экспорта

F-st.

38,836

54,513

R2

0,94

0,93

Кроме этого, был проведен анализ остаточных величин каждой модели, который продемонстрировал нулевое значение математического ожидания остатков; постоянство дисперсии на основе теста Уайта отсутствие автокорреляции остатков с помощью тест Бреуша — Годфри; подчинение остатков нормальному закону распределения на основе теста Харке — Бера. Из проведенного исследования был сделан вывод, что полученные модели обладают приемлемым статистическим качеством, они являются адекватными и их параметры значимы. Разработанные эконометрические модели внешней торговли РФ имеют следующий вид (в скобках формулы указаны t-статистики Стьюдента):

(1)

(2)

Таким образом, в результате диагностики полученной модели ECM для оценивания степени влияния факторов на динамику объема импорта товаров и услуг (1) были сделаны следующие выводы:

  1. Влияние представленных факторов сохраняется на протяжении как долгосрочного, так и краткосрочного периода моделирования и присутствуют с теоретически обоснованными знаками. Воздействие долгосрочного соотношения на краткосрочную динамику находиться на низком абсолютном уровне в 0,2. Данный коэффициент в полученной модели совпадает с расчетами в работе [1].
  2. В долгосрочной перспективе на динамику объемов импорта большие воздействие оказывают объем денежных расходов населения и объем валового внутреннего продукта. Долгосрочный коэффициент эластичности объема импорта по фактору объема валового внутреннего продукта составляет — 0,347, т. е. с данным показателем существует обратная связь. Данное явление можно объяснить тем, что рост объема валового внутреннего продукта влечет за собой сокращение импортных операций, так как население и предприятия перестают нуждаться в иностранных товарах и предпочитают отечественные. Такая же зависимость сохраняется и в краткосрочном периоде, при этом стоит заметить, что импорт в настоящий момент времени зависит от объема ВВП в предыдущие периоды: чем больше накопление собственного производства, продукции, тем меньше необходимость в иностранных поставках. Долгосрочный коэффициент эластичности объема импорта по фактору денежные расходы населения равен +0,794, это свидетельствует об увеличение объемов импорта при росте потребления, т. е. возрастает спрос на все товары, включая импортные.
  3. На изменения объема импорта влияет валютный курс (долл./руб.): эластичность изменения импорта составляет -0,082 в краткосрочном периоде и -0,3 в долгосрочном. Данная зависимость является обратной: снижение курса национальной валюты ведет к увеличению цен на импортные товары, следствием этого является сокращение ввоза товаров и потребления и развитие национального производства, так как иностранные товары становятся относительно более дорогими (количество рублей за доллар растет), внутренние — более дешевыми для зарубежных партнеров. Политика поддержания слабого курса для России помогает производителям в конкурентной борьбе с импортом.
  4. В краткосрочном периоде также большое воздействие оказывает объем валового накопления основного капитала (коэффициент эластичности +0,17), так как предприятия и фирмы предъявляют инвестиционный и коммерческий спрос на продукцию импорта. В современном мире большинство российских компаний закупают за рубежом оборудование, продукцию машиностроения, электронику, тем самым обеспечивая российский бизнес современными технологиями и высококачественными товарами. Зависимость текущего объема импорта от предыдущих периодов объясняется исходя из теории производственного цикла.

В результате исследования полученной модели ECM для оценивания степени влияния факторов на динамику объема экспорта товаров и услуг (2) были сделаны следующие выводы:

  1. Воздействие долгосрочного соотношения на краткосрочную динамику находиться на низком абсолютном уровне в 0,29. Данный коэффициент в полученной модели также совпадает с расчетами в работе [1].
  2. На динамику экспорта сильное влияние оказывает цена на нефть: долгосрочная эластичность по данному фактору составляет +0,617, краткосрочная эластичность +0,019. Это связано с тем, что большую часть экспортируемых товаров из РФ составляют сырье или же производные этого сырья, следовательно, данная зависимость является прямой, так как при росте цены на нефть, объем экспорта увеличивается. Также стоит отметить, что текущий объем экспорта зависит и от предыдущих значений цен на нефть, это объясняется тем, что доходы от экспортного сектора увеличивают доходы и расходы бюджета и объемы золотовалютных резервов, следовательно, идет накопление доходов и больше средств выделяется для производства, что приводит к увеличению экспортных поставок.
  3. Долгосрочный коэффициент эластичности объема экспорта по фактору объема валового внутреннего продукта составляет +0,448 в долгосрочном периоде и +0,265 в краткосрочном. Объем экспорт имеет положительную взаимосвязь с данным показателем, так как при высоком уровне производства появляется излишек продукции, способствующий развитию торговых отношений с иностранными партнерами. В связи с этим можно объяснить и зависимость текущего объема экспорта от предыдущего объема валового внутреннего продукта: накопление объема валового внутреннего продукта в прошлом осуществляет обеспечение экспортными товарами в текущий момент времени.
  4. На динамику объема экспорта меньше воздействия оказывает валютный курс, чем на объемы импорта. Однако данная зависимость является прямой. С уменьшением национальной валюты появляется возможность России, как стране экспортеру, понизить цены на свою продукцию в иностранной валюте. При этом страна будет получать премию при обмене вырученной подорожавшей иностранной валюты на подешевевшую национальную, и увеличивать свою прибыль путем массового вывоза товаров, что способствует увеличению объема экспорта.

Таким образом, в данной статье были проведены результаты оценки степени влияния факторов, непосредственно влияющих на важнейшие макроэкономические показатели внешней торговли на основе динамических эконометрических моделей коррекции ошибками. Данные модели позволили провести диагностику внешней торговли РФ, выявить преимущества и проблемы функционирования.

Литература:

  1. Дмитриев А. С., Шугаль Н. Б. Макроэкономическое моделирование взаимосвязей реального и денежного секторов российской экономики (часть 1) // Экономический журнал ВШЭ. 2006. № 2. С. 243- 266.
  2. Панилов М. А. Моделирование динамики номинального валютного курса рубля на основании системы воздействующих факторов//Аудит и финансовый анализ МГУ им.М. В. Ломоносова.2009.№ 5 С.1–18.
  3. Айвазян С. А., Бродский Б. Е. Макроэкономическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономике //Прикладная эконометрика. 2006.№ 2. C. 85- 111.
  4. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по РБ [Электронный ресурс] // Официальный сайт. URL: http://bashstat.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/bashstat/ru/ (дата обращения: 01.09.2015)
  5. Центральный банк РФ [Электронный ресурс]. URL: http://cbr.ru/ (дата обращения: 01.09.2015)
  6. Dickey D. A., Fuller W. A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root // J. of the American Statistical Association. –1977. — № 74. — P. 427–431.
  7. Дубровин С. С. Исследование причинно-следственных связей при операциях на фондовом рынке // Известия Тульского государственного университета. Естественные науки. — 2009. –№.2 –С.167–173.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle