GRNTI 06.00 ЭКОНОМИКА И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
The article presents a methodology for forecasting the revenues of the federal budget of the Russian Federation from oil exports. Based on quarterly data for the period 2018-2021. an additive time series model was built. The adequacy of the obtained model was assessed.
oil exports, additive time series model, trend equation, revenue forecasting
В современном мире нефть является одним из самых важных сырьевых ресурсов. Рынок нефти, то есть его состояние, зависит от таких факторов, как политика, экономическое положение, сезонные факторы и другие. В данных условиях нефтяная торговля проводится для извлечения прибыли.
Нефтегазовый сектор напрямую связан с доходами России. Именно данная промышленность являются масштабным налогоплательщиком государства. Курс рубля также зависим от нефти. Если нефть начнет падать в цене, то обвалится и курс рубля. Экономика страны обвалится при уменьшении прибыли в нефтегазовой промышленности. Поэтому добывающую отрасль России называют рычагом, который движет благосостоянием государства.
Слабый спрос и переизбыток предложения, именно так можно охарактеризовать мировой рынок нефти. Такое соотношение приводит к падению цен на нефть, что обязательным образом отражается на доходах стран-экспортеров нефти. Такие низкие цены негативно влияют на темпы роста экономики в Российской Федерации (далее - РФ), тем самым приводя к её спаду.
За последние десять лет нефть и нефтепродукты являются товарами, которые постоянно подвергаются ценовым колебаниям. Нефть всегда была предметом неопределенности на мировом рынке. Устойчивое состояние и развитие экономики РФ зависят в полной мере от состояния нефтегазового комплекса. Для бюджета России доходы от нефти играют важнейшую роль, также имеется разделение доходов на нефтегазовые и остальные доходы.
Если рассматривать сектор нефти в глобальном смысле, то он неразрывно связывает российскую экономику с мировой экономикой. Российская нефть является перспективой и конкурентноспособной отраслью на мировом пространстве.
Состояние экономики Российской Федерации в настоящее время сильно зависит от экспорта энергетических товаров. Основную часть дохода приносит экспорт сырой нефти. Так, доходы от ее экспорта составляют 22% от общего числа экспортируемых энергетических товаров [1] (рис. 1).
Добыча и экспорт данного вида ресурса является стратегическим для Российской Федерации. По данным ОПЕК [2], Россия занимает 7 место в рейтинге самых обеспеченных нефтяными месторождениями стран, и 2 место в списке лидеров по нефтедобыче по состоянию на 2021 год.
Рис. 1 Основные экспортируемые энергетические товары
Однако сложная геополитическая обстановка и давление на Россию, проявляющееся во введении против нее экономических санкций, негативно сказываются на ее экономическом развитии.
Несмотря на запреты многих стран в экспорте российской нефти, ее мировые объемы добычи строго ограничены решениями ОПЕК и ресурсами странами-нефтедобытчиками. Это значит, что страны-экспортеры нефти просто проводят переориентацию своих рынков сбыта, ровно также, как и Россия планирует переориентацию своего экспорта на рынки других стран.
Для оценки перспектив дохода от экспорта сырой нефти необходимо отслеживать динамику ее стоимости и объемов экспорта. С помощью эконометрических методов возможно отследить тенденцию получения доходов от экспорта нефти на основе имеющейся статистики за прошедшие кварталы.
На основе данных ЦБ РФ [1] в таблице 1 представлены исходные поквартальные данные об объемах экспорта нефти в период с 2018 по 2021 г. для построения эконометрической модели прогнозирования. На рисунках 2–4 продемонстрирована динамика их изменений в этот же период времени.
Таблица 1
Объем экспорта нефти РФ
Рис. 2 Графическое представление объема экспорта нефти (в млн тонн)
Рис. 3 Графическое представление стоимости барреля нефти (в долл. США)
Рис. 4 Графическое представление доходов бюджета РФ от экспорта нефти (Yt) в млн долл. США
Из рисунка 2 видно, что уровень объемов экспорта, в целом, имеет постоянное значение, его колебания незначительны.
Рисунок 3 показывает, что колебания цены барреля нефти имеют некоторый тренд периодичностью 4 квартала, имеющий более-менее постоянную амплитуду.
Построим корреляционную матрицу для отображения зависимостей всех параметров:
Таблица 2
Корреляционная матрица
|
|
Доход бюджета РФ |
Объем экспорта |
Средняя цена за баррель |
|
Доход бюджета РФ |
1 |
0.597779492 |
0.94985258 |
|
Объем экспорта |
0.597779492 |
1 |
0.32089366 |
|
Средняя цена за баррель |
0.949852575 |
0.320893663 |
1 |
Как видно из таблицы 2, доходы бюджета имеют наибольшую взаимосвязь со стоимостью барреля нефти, в то время как объем экспорта не имеет сильного влияния на поступления в федеральный бюджет.
Наибольший интерес представляет временной ряд по доходам бюджета РФ от экспорта нефти. Проведем эконометрический анализ по представленным данным. С этой целью рассмотрим временной ряд Yt. Проанализировав амплитуду колебаний из рисунка 3, видно, что она приблизительно постоянна, кроме области в 2020 году, когда из-за геополитических факторов произошел обвал нефтяных котировок. Таким образом, необходимо применить аддитивную модель временного ряда
[3, 4] (таблица 3).
Таблица 3
Выделение сезонной компоненты
|
t |
yt |
Скользящаясредняя |
Оценкасезоннойкомпоненты |
|
62.6 |
3868.68 |
- |
- |
|
68.1 |
4399.26 |
4419.09 |
-19.83 |
|
71.4 |
4626.72 |
4463.78 |
162.94 |
|
69.0 |
4781.70 |
4391.02 |
390.68 |
|
60.5 |
4047.45 |
4321.66 |
-274.21 |
|
66.8 |
4108.20 |
4180.90 |
-72.70 |
|
61.0 |
4349.30 |
4045.54 |
303.76 |
|
60.7 |
4218.65 |
3484.69 |
733.96 |
|
55.3 |
3506.02 |
2945.43 |
560.59 |
|
29.6 |
1864.80 |
2482.39 |
-617.59 |
|
39.5 |
2192.25 |
2324.12 |
-131.87 |
|
41.3 |
2366.49 |
2777.94 |
-411.45 |
|
53.7 |
2872.95 |
3264.65 |
-391.70 |
|
62.8 |
3680.08 |
3795.00 |
-114.92 |
|
69.1 |
4139.09 |
- |
- |
|
75.3 |
4487.88 |
- |
- |
Результаты расчета значений сезонной компоненты S указаны в таблице 4.
Таблица 4
Расчет значений сезонной компоненты
Сумма всех значений сезонной компоненты по кварталам, исходя из аддитивной модели, должна быть равна нулю.
В данном случае она равна 107,968. Следовательно, корректирующий коэффициент равен: k=26,992.
Вычитаем значение сезонной компоненты из каждого уровня исходного временного ряда для того, чтобы исключить её влияние.
Получаем: T+E=Y–S.
Данные значения рассчитываются за каждый момент времени и содержат только тенденцию и случайную компоненту.
Применим метод наименьших квадратов, уравнение тренда имеет следующий вид:
T=-211,693+66,438t (1)
Аддитивная модель временного ряда имеет вид
Y=T+S , (2)
где значение T рассчитывается по формуле (1), а сезонная компонента приведена в таблице 4 по кварталам.
Найдем значения T для каждого момента времени, подставляя в это уравнение значения t=1,...,16, (таблица 5).
Таблица 5
Вычисление остатков для расчета ошибки
|
t |
yt |
Si |
yt - Si |
T |
T + Si |
E = yt - (T + Si) |
E2 |
E/yt |
|E|/yt |
|
62.6 |
3868.68 |
-62.1 |
3930.78 |
3947.31 |
3885.209 |
-16.529 |
273.211 |
-0.00427 |
0.00427 |
|
68.1 |
4399.26 |
-233.252 |
4632.512 |
4312.717 |
4079.465 |
319.795 |
102268.832 |
0.0727 |
0.0727 |
|
71.4 |
4626.72 |
84.615 |
4542.105 |
4531.962 |
4616.577 |
10.143 |
102.879 |
0.00219 |
0.00219 |
|
69 |
4781.7 |
210.737 |
4570.963 |
4372.511 |
4583.248 |
198.452 |
39383.136 |
0.0415 |
0.0415 |
|
60.5 |
4047.45 |
-62.1 |
4109.55 |
3807.79 |
3745.69 |
301.76 |
91059.2 |
0.0746 |
0.0746 |
|
66.8 |
4108.2 |
-233.252 |
4341.452 |
4226.348 |
3993.096 |
115.104 |
13248.942 |
0.028 |
0.028 |
|
61 |
4349.3 |
84.615 |
4264.685 |
3841.009 |
3925.625 |
423.675 |
179500.9 |
0.0974 |
0.0974 |
|
60.7 |
4218.65 |
210.737 |
4007.913 |
3821.078 |
4031.815 |
186.835 |
34907.363 |
0.0443 |
0.0443 |
|
55.3 |
3506.02 |
-62.1 |
3568.12 |
3462.314 |
3400.214 |
105.806 |
11195.002 |
0.0302 |
0.0302 |
|
29.6 |
1864.8 |
-233.252 |
2098.052 |
1754.864 |
1521.612 |
343.188 |
117778.087 |
0.184 |
0.184 |
|
39.5 |
2192.25 |
84.615 |
2107.635 |
2412.598 |
2497.213 |
-304.963 |
93002.457 |
-0.139 |
0.139 |
|
41.3 |
2366.49 |
210.737 |
2155.753 |
2532.186 |
2742.923 |
-376.433 |
141701.539 |
-0.159 |
0.159 |
|
53.7 |
2872.95 |
-62.1 |
2935.05 |
3356.014 |
3293.913 |
-420.963 |
177209.992 |
-0.147 |
0.147 |
|
62.8 |
3680.08 |
-233.252 |
3913.332 |
3960.597 |
3727.345 |
-47.265 |
2233.978 |
-0.0128 |
0.0128 |
|
69.1 |
4139.09 |
84.615 |
4054.475 |
4379.155 |
4463.77 |
-324.68 |
105417.271 |
-0.0784 |
0.0784 |
|
75.3 |
4487.88 |
210.737 |
4277.143 |
4791.069 |
5001.806 |
-513.926 |
264119.87 |
-0.115 |
0.115 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
1373402.659 |
-0.0799 |
1.23 |
Рис. 4 График фактических и расчётных значений временного ряда
Для проверки качества полученной модели [5] был рассчитан коэффициент детерминации. В данном случае он составил R2=0.89. Можно сделать вывод, что аддитивная модель объясняет 89% общей вариации уровней временного ряда.
Проверка адекватности модели показала, что критерий Фишера составил F=113,15. Поскольку F>Fкр (Fкр=4,6), то уравнение статистически значимо.
Министерство экономического развития подразумевает несколько сценарных условий прогноза: базовый и консервативный [6].
Базовый сценарий предполагает сохранение стабильных внутренних и внешних факторов или слабое их ухудшение. Консервативный сценарий – подразумевает оценку экономического роста при значительном ухудшении внутренних и внешних факторов. Таким образом, для прогнозирования уровня доходов бюджета РФ от экспорта нефти, примем среднегодовую цену за баррель при базовом сценарии в 80 долл США, а при консервативном – 60 долл США.
Сумма трендовой и сезонной компонент можно представить как прогнозное значение уровня временного ряда в аддитивной модели. Таким образом, получим следующие значения доходов бюджета РФ от экспорта нефти (таблица 6):
Таблица 6
Прогноз поступлений в бюджет РФ
Цикличность падения доходов во втором квартал вызвана сезонными потреблениями энергетических ресурсов, когда как в третьем квартале спрос начинает возрастать.
Так, согласно прогнозу, доход от экспорта нефти в 2022 году вырастет на 34,5% по сравнению с 2021 годом, а в 2023 при базовом сценарии вырастет на 0,12% и при консервативном сценарии упадет на 26% по сравнению с 2022 годом.
Таким образом, с помощью разработанной модели были определены верхняя и нижняя границы предполагаемого дохода федерального бюджета от экспорта нефти. Проведенная оценка адекватности и качества модели показала, что она статистически значима, а значит, применима для проведения прогнозов определения будущих доходов.
1. Export of the main energy products to the Russian Federation. Official website of the Bank of Russia. [Electronic resource] // URL: https://cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/export_energy /
2. 40 countries by oil reserves and production 2021: Russia's place in the list. Ratings News. [Electronic resource] // URL: https://top-rf.ru/places/
3. Lebedeva I.M., Fedorova A.Yu., Macroeconomic planning and forecasting / I.M. Lebedeva, A.Yu. Fedorova; edited by A.Yu. Fedorova. - St. Petersburg: ITMO University, 2016 - 54 p.
4. Eliseeva I.I. Econometrics: textbook for masters. M. :Yurayt, 2012. 453 p.
5. Kremer N.S., Putko B.A. Econometrics: textbook. Moscow : Unity-Dana, 2012. 328 p.
6. The main parameters of the scenario conditions of the forecast of socio-economic development of the Russian Federation for 2023 and for the planning period of 2024 and 2025. Official website of the Ministry of Economic Development. [Electronic resource] // URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/c56d9cd0365715292055fe5930854d59/scenarnye_usloviya_2023.pdf (Accessed 14.11.2022).
