Зависимость экономик стран ОПЕК от мирового рынка нефти. Что говорят цифры?

Сегодня в организацию стран экспортеров нефти входит 12 стран, в статье автор рассматривает только 5 из них, а именно: Саудовская Аравия, ОАЭ, Нигерия, Венесуэла и Кувейт. В настоящее время мировая экономика сильно зависима от цен на природные ресурсы и от уровня их потребления, именно поэтому вышеупомянутые страны имеют особое значение. Действую сообща, они способны оказать влияние на предложение углеводородов, а вместе с ним и на цену нефти. Экономики всех этих стран экспортноориентированные, соответственно их рост или падение обусловлено происходящими событиями на мировом рынке природных ресурсов. Но так ли это на самом деле? Для того чтобы проверить этот факт, автор статьи предлагает построить экономико-математическую модель.

Основным показателем, характеризующим размер экономики, является ВВП. Таким образом, проследив динамику этого индикатора для вышеупомянутых страны, можно выявить зависимости его колебаний от показателей, связнных с рынком углеводородов. Тем самым можно доказать на цифрах наличие зависимости и попробовать спрогнозировать рост или падение уровня ВВП. По мнению автора, определяющими факторами являются средние цены на нефть в течение года, уровень развития экономик США и Китая, как лидеров мировой экономики и основных рынков сбыта, а также потребление нефти во всем мире.

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

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

Ниже представленная стандартная форма оцениваемой модели, которая имеет вид:

{ Y = a₀ + a 1 * P + a₂ * Yuc + a₃ * Co + s_t £ (£_t) = 0 ст (s_t) = const

Где:

Y – ВВП стран ОПЕК;

P – средняя цена на нефть в мире;

Yuc – ВВП США + ВВП Китая;

Co – потребление нефти в мире;

£_t - 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] . Таблица с множественным коэффициентом детерминации для каждой из исследуемых стран представлена ниже.

Минимальное значение коэффициента равно 94%, что свидетельствует о высокой степени объясняемости переменных в модели. Тест Фишера (F тест) в свою очередь подтверждает высокое качество спецификации модели (F > Fcrit=3.49) для всех случаев. Проверка значимости внутренних переменных осуществляется с помощью t-статистики или критерия Стьюдента. Поскольку полученные показатели для всех переменных превышают критическое значение (tcrit=2.09), то 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 < Fcrit for GQ < GQ, что свидетельствует о наличии гетероскедастичности. В анализируемой модели для ОАЭ и Кувейта статистический критерий DW меньше dl, что указывает на положительную автокорреляцию. Для остальных исследуемых стран нельзя сделать вывод об отсутствии или наличии автокорреляции остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона, так как статистический критерий DW 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.

Так как прогнозное значение лежит внутри диапазона для всех стран, кроме    Нигерии,    экономика    которой    является    наиболее диверсифицированной и наименее зависимой от экспорта нефти из всех исследуемых стран. То можно сказать, что модель зависимости ВВП стран ОПЕК от среднегодовой цены на нефть, ВВП США + Китая 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 стран ОПЕК применимо только в краткосрочном периоде. Итак, согласно коэффициентам, полученным в процессе исследования, увеличение среднегодовой цены за баррель нефти на 1 $ США ведет к увеличению ВВП стран ОПЕК в среднем на 1,14 млрд. $ США, увеличение ВВП США + Китая на 1 млрд. $ США увеличивает ВВП стран ОПЕК в среднем на 24 млн. $ США, а увеличение потребления нефти на 1 млн. баррелей в день снижает ВВП рассматриваемых стран всего на 7 млн. $ США. Так, модель доказывает, что для прогноза ВВП стран ОПЕК в краткосрочном периоде в качестве эндогенных переменных можно использовать среднегодовые цены на нефть, ВВП ведущих экономик мира и мировое потребление нефти. Следовательно, именно эти факторы оказывают сильное влияние на развитие экономик ОПЕК.