ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМОВ ВЗАИМНОЙ ТОРГОВЛИ ГОСУДАРСТВ-ЧЛЕНОВ БРИКС
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В статье проводится эконометрический анализ объемов взаимной торговли государств-членов БРИКС: Бразилия, Россия, Китай, Индия и Южно-Африканская Республика до присоединения новых стран. Также представлены диаграммы, изображающие долю стран-участниц БРИКС во взаимной торговле в 2017 и 2023 годах. По годовым данным 2004-2023гг. объемов взаимной торговли стран-участниц БРИКС построена адаптивная полиномиальная модель первого порядка для краткосрочного прогнозирования

Ключевые слова:
БРИКС, взаимная торговля, адаптивная модель, экспоненциальные средние, фиктивная переменная, прогноз, внешнеторговый оборот
Текст
Текст (PDF): Читать Скачать
Рекомендательное письмо (PDF): Читать Скачать

Глобализация и растущая взаимозависимость национальных экономик обуславливают возрастающую значимость анализа международной торговли. Группа БРИКС, объединяющая на сегодняшний день 10 стран (Бразилию, Россию, Индию, Китай, Южно-Африканскую Республику, а также Египет, Эфиопию, Иран, Саудовскую Аравию и Объединённые Арабские Эмираты) представляет собой уникальный объект исследования, учитывая ее значительный экономический потенциал. Это подтверждает доля БРИКС в мировом ВВП,  которая по итогам 2023 года составляет рекордные 35,7% [1]. Изучение динамики объемов взаимной торговли имеет важное практическое значение для выработки эффективной торговой политики как на национальном, так и на региональном уровне.

В Санкт-Петербурге во время Экономического форума летом 2006 года, была создана организация БРИК, объединившая Бразилию, Россия, Китай и Индию [2]. Позже, с принятием Южно-Африканской Республики, она трансформировалась в БРИКС. А в 2024 году к группе присоединились такие страны как Объединенные Арабские Эмираты, Эфиопия, Египет, Иран и Саудовская Аравия.

Настоящая работа посвящена эконометрическому анализу объемов взаимной торговли государств-членов БРИКС до присоединения в 2024 году стран, указанных выше.

Целью научной статьи является построение прогнозной адаптивной модели по годовым данным  2004-2023гг. объемов взаимной торговли стран-участниц БРИКС, что предоставит практические рекомендации для развития экономического сотрудничества в рамках БРИКС.

Для более детального анализа обратимся к официальным статистическим данным БРИКС [3], приведенным в таблице 1.

Таблица 1

Объем взаимной торговли стран-участниц БРИКС по странам в млн. долл. США, 2004-2023гг.

 

Бразилия

Китай

Индия

Россия

Южная Африка

Сумма

2004

109 059

655 827

111 517

203 802

57 978

1 138 183

2005

134 356

836 888

149 166

268 768

67 617

1 456 795

2006

157 283

1 061 682

185 735

334 652

78 368

1 817 720

2007

184 603

1 342 206

251 439

393 657

89 962

2 261 867

2008

228 393

1 581 713

303 696

522 735

98 118

2 734 655

2009

180 723

1 333 346

286 823

344 934

77 892

2 223 718

2010

233 736

1 752 621

352 575

441 833

99 508

2 880 273

2011

292 488

2 008 852

448 289

573 448

126 971

3 450 048

2012

2 811

2 175 092

446 079

589 774

118 127

3 331 883

2013

279 588

2 355 595

46 588

593 398

113 445

3 388 614

2014

264 063

2 524 238

465 786

563 507

109 424

3 927 018

2015

251 814

2 360 152

416 601

393 035

96 086

3 517 688

2016

209 433

2 197 922

438 975

332 353

91 109

3 269 792

2017

235 561

2 429 277

498 616

410 483

104 288

3 678 225

2018

269 519

2 651 010

538 078

508 561

111 285

4 078 453

2019

270 767

2 630 999

52 655

481 699

10 607

3 446 727

2020

230 508

2 738 898

497 898

38 149

93 179

3 598 632

2021

306 087

3 554 296

676 534

5 499

130 636

4 673 052

2022

376 084

3 719 320

7 764

640 878

135 795

4 879 841

2023

346 639

3 511 248

778 136

46 566

124 697

4 807 286

 

Исходя из данной таблицы мы можем проследить основную особенность БРИКС – различный уровень развития стран, входящих в эту группу, где средний объем экспорта Китая за 20 лет составляет 2,17 трлн. долл. США, и в это же время Африка – 96,7 млрд. долл. США.

Приведем на рис.1 и рис. 2 диаграммы, изображающие долю стран-участниц БРИКС во взаимной торговле в 2017 и 2023 годах.

Рис.1. Доля стран-участниц БРИКС во взаимной торговле 2017 год, млн. долл. США.

 

Рис.2. Доля стран-участниц БРИКС во взаимной торговле 2023 год, млн. долл. США.

 

Согласно диаграммам, можно заметить, что доля России значительно уменьшилась в 2023 году по сравнению с 2017 годом в связи с наложением санкций против России, что ограничило ей доступ к международным рынкам и привело к снижению объемов товарооборота. Остальные страны-участницы остались примерно в тех же показателях.

Рис. 3. Сравнение долей взаимной торговли стран-участниц БРИКС за последние 10 лет

Из графического представления (рис.3) можно сделать вывод о том, что доля Китая в общей торговле значительно преобладает над другими странами БРИКС, и эта доля постоянно растет. Вклад остальных стран (Бразилия, Индия, Россия, Южная Африка) в общую сумму взаимной торговли значительно меньше, чем вклад Китая, и их доли меняются в меньшей степени. Однако пропорции между странами БРИКС остаются относительно стабильными.

Для дальнейших расчетов представим объемы взаимной торговли всех стран-участниц БРИКС в виде временного ряда, где объемы взаимной торговли БРИКС ( ), а индекс  – это порядковый номер года наблюдения. Теперь рассмотрим временной ряд (табл.2):

 

 

 

 

 

Таблица 2

Объем взаимной торговли БРИКС по годам, млн. долл. США

t

yt

1

1,138

2

1,456

3

1,817

4

2,261

5

2,734

6

2,223

7

2,880

8

3,450

9

3,331

10

3,388

11

3,927

12

3,517

13

3,269

14

3,678

15

4,078

16

3,446

17

3,598

18

4,673

19

4,879

20

4,807

 

Проведем эконометрическое моделирование [4].  В качестве метода исследования и построения модели по данным (табл.2) был выбран адаптивный метод, который считается одним из наиболее перспективных для моделирования одномерных временных рядов. Этот метод позволяет создавать самокорректирующиеся экономико-математические модели, которые быстро реагируют на изменения. Учитывая, что мировая экономика постоянно изменяется, особенно в современных условиях, этот фактор оказал влияние на выбор эконометрической модели. Адаптивные модели используются при краткосрочном прогнозировании.

Вначале по данным из табл. 2 построим график (рис.4) временного ряда с линией линейного  тренда, описываемого уравнением :

                                                     (1)

 

Рис.  4. График временного ряда (табл. 2) с линией тренда

Для повышения точности модели (1) потребовалось добавить фиктивные переменные, учитывающие изменения мировой рыночной конъюнктуры [5]. Выбор фиктивных переменных обусловлен изменениями конъюнктуры мирового рынка, которые были вызваны в 2009 году – мировым финансовым кризисом, в 2016 – снижением фондовых индексов на 10%, что стало самым худшим показателем за последние семь лет, а в 2019-2020 гг. – пандемией и санкциями. Данные изменения мы можем заметить на рис. 1. Введем фиктивные переменные , , ,  с помощью которых учтем эти изменения.

Таблица 3

Данные с использованием фиктивных переменных

 

y

t

Z1

Z2

Z3

Z4

1,138

1

0

0

0

0

1,456

2

0

0

0

0

1,817

3

0

0

0

0

2,261

4

0

0

0

0

2,734

5

1

0

0

0

2,223

6

0

0

0

0

2,880

7

0

0

0

0

3,450

8

0

1

0

0

3,331

9

0

0

0

0

3,388

10

0

0

0

0

3,927

11

0

0

1

0

3,517

12

0

0

0

0

3,269

13

0

0

0

0

3,678

14

0

0

0

0

4,078

15

0

0

0

0

3,446

16

0

0

0

1

3,598

17

0

0

0

1

4,673

18

0

0

0

0

4,879

19

0

0

0

0

4,807

20

0

0

0

0

 

С помощью пакета «Анализ данных» в Microsoft Excel проведем множественный регрессионный анализ объемов взаимной торговли стран БРИКС, используя данные (табл. 3). В итоге получим следующую статистику регрессионного анализа (рис.5).

Изображение выглядит как текст, число, Шрифт, снимок экрана

Автоматически созданное описание

Рис. 5 Результаты регрессионного анализа

Коэффициент детерминации  равен 0,96, следовательно, модель соответствует данным. Табличное значение критерию Фишера равняется 3,74. А значение критерия Фишера, которое было получено при помощи «Анализа данных», составило 71,14, что говорит об адекватности данной модели.

Уравнение регрессии имеет вид:

y(t) = 1,269 + 0,185∙t + 0,538∙Z1 - 0,699∙ Z2 +0,615 Z3 – 0,806∙ Z4                (2)

Коэффициенты полученной модели (2) также статистически значимы.

Построим график с учетом полученных прогнозных значений  по формуле (2), которые отражает фактический объем взаимной торговли БРИКС и прогнозные значения (рис.6)

Рис.6. Соотношение фактических и прогнозных значений полученных по модели (2)

Далее приступим к построению прогнозной  адаптивной полиноминальной модели первого порядка, используя экспоненциальные средние [6]:

τ(t) = 1,t + τ 2,t ,                                                                 (3)

где начальные данные получим из модели тренда (2):

1,0=1,269 и    2,0=0,185

Экспоненциальные средние рассчитаем по формулам:

 

                                  

           

 

                                    

           

 

Вычислим начальные значения экспоненциальных средних:

 = 1,0 -    2,0 = 1,269 - 0,185 = 1,223                       = 1,0 -   2,0 = 1,269- 0,185 =1,176                     

Оценки коэффициентов модели (3) рассчитаем по формулам вида:

1,t = 2                                                  

2,t = [ ]      

Вычисления приведем в таблице 6.                                            

Таблица 6

Экспоненциальные средние и оценки коэффициентов прогнозной модели

Год

t

Y

St(1)

St(2)

a1,t

a2,t

2004

1

1,138

1,1550

1,146

1,164

0,037

2005

2

1,456

1,3958

1,140

1,652

1,025

2006

3

1,817

1,7328

1,393

2,073

1,360

2007

4

2,261

2,1554

1,732

2,579

1,693

2008

5

2,734

2,6183

2,155

3,081

1,852

2009

6

2,223

2,3021

2,618

1,986

-1,265

2010

7

2,880

2,7644

2,302

3,227

1,849

2011

8

3,450

3,3129

2,764

3,861

2,194

2012

9

3,331

3,3274

3,313

3,342

0,058

2013

10

3,388

3,3759

3,327

3,424

0,194

2014

11

3,927

3,8168

3,376

4,258

1,764

2015

12

3,517

3,5770

3,817

3,337

-0,959

2016

13

3,269

3,3306

3,577

3,084

-0,985

2017

14

3,678

3,6085

3,331

3,886

1,112

2018

15

4,078

3,9841

3,609

4,360

1,502

2019

16

3,446

3,5536

3,984

3,123

-1,722

2020

17

3,598

3,5891

3,554

3,625

0,142

2021

18

4,673

4,4562

3,589

5,323

3,468

2022

19

4,879

4,7944

4,456

5,133

1,353

2023

20

4,807

4,8045

4,794

4,815

0,040

 

Тогда прогнозная  модель имеет вид:

τ(t) = 1,t + τ 2,t = 4,815+0,040τ

Осуществляем прогноз на одну точку вперед, получим прогноз объемов взаимной торговли БРИКС на 2024год. Он равен 4,855 млрд. долл. США.         

 

 

Эконометрический анализ объемов взаимной торговли между государствами БРИКС позволяет выявить важные тенденции и факторы, влияющие на экономическое сотрудничество. Результаты анализа могут быть полезны для правительств  стран БРИКС в формировании более эффективной внешнеэкономической политики и углублении взаимных торговых отношений. Исследования могут быть направлены на более глубокий анализ влияния специфических факторов, таких как культурные различия, уровень развития инфраструктуры и инновационных технологий  на объемы взаимной торговли

Таким образом, в соответствии с предоставленными данными, а также расчетами, прогнозное значение для объемов взаимной торговли БРИКС на 2024 год составило – 4, 855 млрд. долл. США. Это значение подчеркивает растущий потенциал экономического сотрудничества между государствами-участниками и может служить основой для дальнейшего анализа и разработки стратегий по укреплению торговых связей в рамках БРИКС.

Список литературы

1. Официальный сайт РИА-Новости [Электронный ресурс]. URL: https://ria.ru.

2. Куемжиева С. А., Складчиков С. В., Гончаров В. В. Актуальные проблемы и перспективы развития БРИКС // Юридический вестник Дагестанского государственного университета. 2020. №1. С. 80-85.

3. Официальный сайт Росстат[Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru.

4. Цвиль М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование // учебное пособие. Ростов-на-Дону: Российская таможенная академия Ростовский филиал. 2016. – 135 с.

5. Цвиль М. М., Гавриш В. А. Эконометрический анализ взаимной торговли России и Китая // Наука и мир. 2023. №. 4. С. 86-90.

6. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов // учебное пособие. – Москва: Финансы и статистика - М. 2003. 416 с.

Войти или Создать
* Забыли пароль?