Исследование зависимости ВВП России от мировых цен на нефть и глобального потребления «черного золота»

Сегодня развитие мировой экономики неразрывно связано с рынком природных ресурсов. Россия, как первая в мире страна по запасам углеводородов, ощущает на себе эту зависимость как нельзя лучше. Ни для кого, ни секрет, что в последние 50 лет наша страна попала в прямую зависимость от экспорта нефти и газа, основными потребителями, которых являются страны запада и Китай, которые, в силу географических особенностей не имеют залежей этих ресурсов, в объеме, достаточном для обеспечения собственных потребностей. Последний 5 лет Россия входит тройку мировых лидеров по добыче нефти. Получается, что сейчас развитие экономики РФ зависит от того, насколько наши полезные ископаемые востребованы на глобальном рынке.

Основным показателем, характеризующим размер экономики является ВВП. Таким образом, проследив динамику этого индикатора для нашей страны, можно выявить зависимости его колебаний от показателей, связнных с рынком углеводородов. Тем самым можно доказать на цифрах наличие зависимости экономики России от рынка нефти и попробовать спрогнозировать её рост или падение. По мнению автора, определяющими факторами являются средние цены на нефть в течении года, а также потребление нефти во всем мире, так как рынок сбыта российского сырья очень диверсифицирован.

Наличие числовых значений показателей, представленных выше, в свободном доступе открывает возможность построения экономикоматематической подели, с помощью которой возможно отследить степень влияния факторов на ВВП Роосси и попытаться спрогнозировать его.

Автором рассматривается модель зависимости ВВП России от средней цены на нефть и мирового потребления нефти. Для её построения были собраны статистические данные по ВВП России [5], средней цене нефти [6] и потреблении нефти в мире [7] c 1990 по 2013 гг. В исследуемой модели средняя цена на нефть и потребление нефти в мире являются эндогенными переменными, а ВВП России экзогенной.

Ниже приведены графики, отражающие зависимость между данными показателями, на основе которых можно прийти к выводу о возможном наличии линейной связи между переменными и возможной применимости метода наименьших квадратов к прогнозированию (ВВП России по горизонтальной оси, а цена на нефть и потребление нефти по вертикальным осям соответственно).

Оцененные методом наименьших квадрататов коэффициенты тренда, а также стандартная форма оцененной модели имеют вид:

{

Y= 1044.53 + 19.47∗P-

Ст. ошибка: 348.45

1.17

14.6∗10^-3Co+ε t

5 ∗ 10-3    102.32

Где:

Y – ВВП России;

P – средняя цена на нефть в мире;

Co – потребление нефти в мире;

εt – стандартное отклонение.

Для анализа общего качества уравнения многофакторной регрессии используют обычно множественный коэффициент детерминации R2 , называемый также квадратом коэффициента множественной корреляции R [1,с.9]. Множественный коэффициент детерминации равен 97%, что свидетельствует о высокой степени объясняемости переменных в модели. Тест Фишера (F тест) в свою очередь подтверждает высокое качество спецификации модели (F=324.91 > Fcrit=3.49). Проверка значимости внутренних переменных осуществляется с помощью t-статистики или критерия Стьюдента. Поскольку полученные показатели t=16.59 для переменной P и t=-2.91 для переменной Co по модулю превышают критическое значение (tcrit=2.09), то данные переменные являются значимыми. Остутствие гетероскедастичности проверяется с использованием теста Голдфелда-Квандта. Предпосылку о гомоскедастичности случайных возмущений необходимо полагать адекватной, если справедливы оба следующие неравенства [1, с.31]:

{

GQ ≤ F crit GQ^-1 ≤ F crit

В исследуемой модели 1/GQ=0.15 < Fcrit for GQ=5.05 < GQ=6.70, что свидетельствует о наличии гетероскедастичности. Также в анализируемой модели нельзя сделать вывод об отсутствии или наличии автокорреляции остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Статистический критерий DW=1.33 попадает в интервал (dl;du), указывая на невозможность оценки автокорреляции.

Для проверки адекватности модели необходимо рассчитать нижний и верхний интервалы прогнозирования. Потом подставить имеющееся значение и определить, попадает оно в заданный диапазон или нет. Так, результаты теста модели на адекватность представлены ниже.

Нижний интервал	Прогнозное значение	Верхний интервал
1 892,28	2 096,80	2 319,16

Так как прогнозное значение лежит внутри диапазона, то можно сказать, что модель зависимости ВВП России от среднегодовой цены на нефть и потребления нефти во всем мире является адекватной. Кроме того, тест Голдфелда-Квандта говорит о наличии в модели гетероскедастичности. Принимая во внимание оба фактора, можно сделать вывод, что использование модели для прогнозирования ВВП России применимо только в краткосрочном периоде. Итак, согласно коэффициентам, полученным в процессе исследования, увеличение среднегодовой цены нефти на 1 $ США ведет к увеличению ВВП нашей страны на 19 млрд. $ США, а увеличение потребления нефти на 1 млн. баррелей в день снижает ВВП РФ всего на 14 млн. $ США. Так, модель доказывает, что для прогноза ВВП России в краткосрочном периоде в качестве эндогенных переменных можно использовать среднегодовые цены на нефть и мировое потребление нефти. Следовательно, именно эти факторы оказывают сильное влияние на развитие экономики нашей страны.