ECONOMETRIC ANALYSIS OF MUTUAL TRADE BETWEEN RUSSIA AND CHINA
Abstract and keywords
Abstract (English):
The modern world economy is characterized by a rapid pace of development, which is due to its main trends – the processes of globalization and integration. Under the influence of these factors, states create stable economic ties to maintain and develop national economies. The article provides an econometric analysis of trade relations between Russia and China. The authors constructed an adaptive polynomial model for forecasting the volumes of exports and imports of Russia and China in the context of mutual trade for 2023, and also evaluated this model

Keywords:
Russia, China, economic development, cooperation, export, import, adaptive polynomial model, mutual trade, foreign trade turnover
Text
Publication text (PDF): Read Download
Publication text (PDF): Read Download

В современном мире для эффективного экономического развития государству необходимо иметь прочные экономические, политические, социальные, культурные связи с другими странами.

Мировая экономика постоянно находится в процессе преобразования под воздействием множества факторов и явлений. Международная экономическая интеграция, как основополагающий фактора экономического развития, способствует образованию новых экономических связей и укреплению уже имеющихся.

Развитие отношений между Российской Федерацией и Китайской Народной республикой предопределено несколькими факторами, а именно: экономическими, политическими, географическими и социальными. Экономика Китая – это одна из самых крупных и устойчивых экономик в мире. Также, как и экономика России, Китайская экономика имеют большое влияние на мировой арене. Китай – это главный производитель и потребитель товаров и услуг в мире. Россия – масштабный поставщик энергоресурсов. В совокупности все эти факторы делают торговые отношения двух стран эффективными и выгодными для двух сторон [6].

Целью научной статьи является построение адаптивной полиномиальной модели для прогнозирования объемов экспорта и импорта России и Китая в контексте взаимной торговли на 2023 год.

Под влиянием различного рода санкций, которые обрушились на Российскую Федерацию в 2014 году и продолжаются до сих пор, отношения России и Китая начали развиваться с новой еще большей силой. Рекордный показатель за всю историю сотрудничества был зафиксирован в 2022 году, когда внешнеторговый оборот России и Китая в стоимостном выражении составил 190 млрд долл. США [5].

Для более детального анализа обратимся к статистическим данным ФТС РФ (табл. 1):

Таблица 1

Объем взаимной торговли России и Китая в млрд долл. США, 2006-2022гг.[4]

Года

Экспорт из РФ

Импорт в РФ

Торговый баланс

Внешне-торговый оборот

2006

14,5621

12,89

1,672097

27,452097

2007

15,8951

10,749

5,1461

26,6441

2008

21,1417

34,7

-13,5583

55,8417

2009

16,6871

17,5

-0,8129

34,1871

2010

25,8363

29,6125

-3,7762

55,4488

2011

40,3455

38,9038

1,4417

79,2493

2012

44,1005

44,0575

0,043

88,158

2013

36,5181

44,5579

-8,0398

81,076

2014

37,5048

50,8844

-13,3796

88,3892

2015

28,6053

34,9503

-6,345

63,5556

2016

28,0213

38,0870

-10,0657

66,1083

2017

38,9220

48,0423

-9,1203

86,9643

2018

56,0655

52,2180

3,8475

108,2835

2019

56,7916

54,1270

2,6646

110,9186

2020

57,1000

50,5800

6,52

107,68

2021

68,0289

72,6756

-4,6467

140,7045

2022

114,1500

76,1200

38,03

190,27

 

В период с 2006 по 2022 года внешнеторговый оборот России и Китая вырос 6,9 раз. За последние 17 лет, сотрудничество между странами стало более тесное. Россия является главным поставщиком энергоресурсов в Китай, Китай, в свою очередь, занимает лидирующие позиции среди торговых партнеров Российской Федерации.

Для более детального анализа торговых отношений Китая и России необходимо рассмотреть товарную структуру экспорта и импорта обеих стран (рис. 1).

Рис 1. Товарная структура экспорта из РФ в КНР, млрд долл. США, 2017-2021гг. [7]

 

Таким образом, можно заметить, что большая часть товаров, экспортируемых из России в Китай – это сырье. На долю «энергоносителей» приходится более 66% совокупного экспорта России. В товарную структуру также входят: древесина, металлы, руды, драгоценные металлы, сельское хозяйство, рыба и морепродукты.

Товарная структура импорта из Китая в Россию выглядит совсем иначе (рис. 2):

Рис 2. Товарная структура импорта из КНР в РФ в млрд долл. США, 2017-2021гг.[7]

 

Из данного графика видно, что промышленное оборудование на протяжении всего промежутка времени остается основным импортным товаров из Китая. На долю «промышленного оборудования» приходится более 42% совокупного импорта России из Китая.

Для установления тенденции и расчета прогнозного объема взаимной торговли России и Китая, проведем эконометрическое моделирование, которое позволит оценить объемы взаимной торговли стран, а именно объемы экспорта и импорта.

Для исследования и прогнозирования данных был выбран адаптивный метод. Данный метод позволяет строить самокорректирующиеся экономико-математические модели, которые мгновенно реагируют на изменения [3]. Как было сказано выше, мировая экономика находится в процессе постоянных изменений, особенно в современных условиях, именно этот фактор повлиял на выбор эконометрической модели.

Отдельно рассмотрим экспортные и импортные показатели.

 

 

Экспорт из России в Китай

Обозначим объемы экспорта из России в Китай за переменную Yt , а индекс t – это порядковый номер года наблюдения, то есть рассмотрим временной ряд (табл. 1),

Таблица 2

Данные для проведения регрессионного анализа

год

 Yt

t

2006

14,562

1

2007

15,895

2

2008

21,142

3

2009

16,687

4

2010

25,836

5

2011

40,346

6

2012

44,101

7

2013

36,518

8

2014

37,505

9

2015

28,605

10

2016

28,021

11

2017

38,922

12

2018

56,066

13

2019

56,792

14

2020

57,1

15

2021

68,029

16

2022

114,15

17

 

С учетом представленных данных в таблице 2, построим график (рис. 3) временного ряда с линией тренда. Уравнение тренда данного ряда имеет вид:

                      y=0,332t2-1,922t+23,62                                                     (1)

Рис 3. Объемы экспорта из России в Китай за 2006-2022гг., млрд долл. США

 

Для улучшения представленной модели необходимо ввести фиктивные переменные. Выбор фиктивных переменных обусловлен изменениями конъюнктуры мирового рынка.Под воздействием внутренних и внешних факторов сотрудничество Китая и России претерпевало множество изменений, которые имеют отражение на рис 3. Введем фиктивные переменныеZ1, Z2, Z3,   с помощью которыхучтем эти  изменения.

Таблица 3

Данные с использованием фиктивных переменных

t^2

Z1

Z2

Z3

212,052

0

0

0

252,651

0

0

0

446,984

0

0

0

278,456

0

0

0

667,499

0

0

0

1627,8

1

0

0

1944,898

1

0

0

1333,564

0

0

0

1406,625

0

0

0

818,246

0

0

0

785,176

0

1

0

1514,922

0

0

0

3143,396

0

0

0

3225,331

0

0

0

3260,41

0

0

0

4627,945

0

0

0

13030,223

0

0

1

 

Воспользуемся программным продуктом MicrosoftExcel. При помощи пакета «Анализ данных» проведем регрессионный анализ объемов экспортных продуктов из России в Китайcучетом фиктивных переменных. В результате выполняемых действий получим статистические данные (рис. 4).

Рис 4. Результаты регрессионного анализа

Коэффициент детерминации (R2 ) равен 0,97, следовательно, модель соответствует данным. Табличное значение критерия Фишера ровняется 3,74. Значение критерия Фишера, которое было получено при помощи «Анализа данных», составило 104,54, что говорит об адекватности данной модели [1].

Уравнение регрессии имеет вид:

y=17,203+0,194∙t2+16,783∙Z1-12,633∙Z2+40,935∙Z3            (2)

 

 

 

Таблица4

Прогнозные и фактические значения данных

t

Прогнозное Yt

Yt

1

17,397

14,5621

2

17,978

15,8951

3

18,947

21,1417

4

20,304

16,6871

5

22,048

25,8363

6

40,963

40,3455

7

43,483

44,1005

8

29,607

36,5181

9

32,902

37,5048

10

36,584

28,6053

11

28,021

28,0213

12

45,112

38,922

13

49,958

56,0655

14

55,191

56,7916

15

60,811

57,1

16

66,819

68,0289

17

114,150

114,15

 

Построим график с учетом полученных данных в таблице 4, который отражает фактический объем экспорта из России в Китай и прогнозные значения (рис. 5).

Рис 5. Соотношение фактических и прогнозных значений

Проведем прогноз временного ряда при помощи адаптивных полиномиальных моделей 2-го порядка.

Данная модель имеет несколько этапов, рассмотрим каждый из них [2]:

  1. Вводится параметр сглаживания α. Возьмем α = 0,8. Соответственно,       β = 0,2.
  2. Определение начальных значений.
  3. Вычисление экспоненциальных средних.
  4. Расчет оценки коэффициентов модели.
  5. Прогнозирование на одну переменную вперед. Нахождение отклонения фактического значения от прогнозного.

Осуществим расчеты для прогнозирования по адаптивным полиномиальным моделям:

Начальные условия рассчитаем, используя модель (2) по формуламиз [2]:

a1,0=58,138;

a2,0=0;

a3,0=0,194;

S0(1)=a1,0-βαa2,0+β2-α2α2a3,0=58,174;                                       (3)

S0(2)=a1,0-2βαa2,0+β3-2αα2a3,0=58,223;                                   (4)

S0(3)=a1,0-3βαa2,0+3β4-3α2α2a3,0=58,284;                                  (5)

Экспоненциальные средние рассчитаем по данным формулам(табл. 5) [2]:

                                      St(1)=αyt+βSt-11;                                                     (6)

                      St2=αSt1+βSt-12;                                                                 (7)

                              St(3)=αSt2+βSt-13;                                                        (8)

Значения оценки коэффициентов вычисляется по следующим формулам [2]:

 a1,t=3St1-St2+St3=113,885 ;                           

a2,t=α2β26-5αSt1-25-4αSt2+4-3αSt3=53,133;               

a3,t=α2β2(St1-2St2+St3=20,679.

Формула модели прогноза имеет вид [2]:

yτt=a1,t+τa2,t+12τ2a3,t=177,358 .

Расчетэкспоненциальных средних представлен в таблице 5 с использованием формул (3) ‒ (8)

Таблица 5

   

Экспоненциальные средние

t

Yt

St(1)

St(2)

St(3)

1

14,5621

23,285

30,272

35,874

2

15,8951

17,373

19,953

23,137

3

21,1417

20,388

20,301

20,868

4

16,6871

17,427

18,002

18,575

5

25,8363

24,154

22,924

22,054

6

40,3455

37,107

34,271

31,827

7

44,1005

42,702

41,016

39,178

8

36,5181

37,755

38,407

38,561

9

37,5048

37,555

37,725

37,892

10

28,6053

30,395

31,861

33,067

11

28,0213

28,496

29,169

29,949

12

38,922

36,837

35,303

34,232

13

56,0655

52,220

48,836

45,916

14

56,7916

55,877

54,469

52,758

15

57,1

56,855

56,378

55,654

16

68,0289

65,794

63,911

62,260

17

114,15

104,479

96,365

89,544

 

Таким образом, в соответствии с предоставленными данными, а также расчетами, прогнозное значение для экспорта товаров из России в Китай за 2023 год составило: 177,358 млрд долл. США.

Однако, для более точного значения возьмем среднюю арифметическую от теоретического и прогнозного значения, где теоретическое значение равно 120,994 млрд долл. США., а прогнозное равно 177,358 млрд долл. США. Следовательно, среднее арифметическое данных показателей равно 149,176 млрд долл. США. В соответствии с данным анализом и прогнозом, экспорт из России в Китай увеличится на 30,7% по сравнению с 2022 годом.

 

Импорт из Китая в Россию

Обозначим объемы импорта из Китая в Россию за переменную Yt , а индекс t – это порядковый номер года наблюдения (табл. 1) и рассмотрим временной ряд Yt .

Таблица 6

Данные для проведения регрессионного анализа

t

Yt

St

1

12,89

18,673

2

10,749

12,334

3

34,7

30,227

4

17,5

20,045

5

29,6125

27,699

6

38,9038

36,663

7

44,0575

42,579

8

44,5579

44,162

9

50,8844

49,540

10

34,9503

37,868

11

38,087

38,043

12

48,0423

46,042

13

52,218

50,983

14

54,127

53,498

15

50,58

51,164

16

72,6756

68,373

17

76,12

74,571

 

С учетом представленных данных в таблице 2, построим график этого временного ряда с линией тренда.Уравнение тренда данного ряда имеет вид:

y=3,22t+12,81

Рис 6.Объемы импортаКитая в Россию за 2006-2022гг., млрд долл. США

 

Чтобы улучшить данную модель, необходимо ввести фиктивные переменные. Выбор фиктивных переменных обусловлен значительными изменениями в сотрудничестве Китая и России под воздействием внутренних и внешних факторов, которые имею свое отражение на рис. 6. Введем фиктивные переменные Z2,Z3, Z4, Z9,Z10, Z15, Z16, Z17 , которые необходимы для учета влияния всплесков значений уровней ряда в определенные периоды.

Таблица 7

Данные с использованием фиктивных переменных

Yt

t

Z3

Z4

Z10

Z15

Z16

Z17

Z2

Z9

12,89

1

0

0

0

0

0

0

0

0

10,749

2

0

0

0

0

0

0

1

0

34,7

3

1

0

0

0

0

0

0

0

17,5

4

0

1

0

0

0

0

0

0

29,6125

5

0

0

0

0

0

0

0

0

38,9038

6

0

0

0

0

0

0

0

0

44,0575

7

0

0

0

0

0

0

0

0

44,5579

8

0

0

0

0

0

0

0

0

50,8844

9

0

0

0

0

0

0

0

1

34,9503

10

0

0

1

0

0

0

0

0

38,087

11

0

0

0

0

0

0

0

0

48,0423

12

0

0

0

0

0

0

0

0

52,218

13

0

0

0

0

0

0

0

0

54,127

14

0

0

0

0

0

0

0

0

50,58

15

0

0

0

1

0

0

0

0

72,6756

16

0

0

0

0

1

0

0

0

76,12

17

0

0

0

0

0

1

0

0

 

Чтобы произвести регрессионный анализ данной модели, необходимо воспользоваться программным продуктом MicrosoftExcel. С программой «Анализ данных» проведем регрессионный анализ объемов импортных продуктов из Китая в Россию с учетом фиктивных переменных. В результате выполняемых действий получим следующую статистику (рис.7).

Рис 7. Результаты регрессионного анализа

 

Коэффициент детерминации (R2 ) равен 0,95, следовательно данная модель соответствует данным. Табличное значение критерия Фишера ровняется 3,74. Значение критерия Фишера, которое было получено при помощи «Анализа данных», составило 15,1, что говорит об адекватности данной модели.

Уравнение регрессии имеет вид:

y=17,46+2.667∙t+12,545Z16+13,322Z17

 

 

 

 

Таблица 8

Прогнозные и фактические значения данных

t

Yt

Прогнозное Yt

1

12,89

20,127

2

10,749

10,749

3

34,7

34,7

4

17,5

17,5

5

29,6125

30,795

6

38,9038

33,462

7

44,0575

36,129

8

44,5579

38,796

9

50,8844

50,884

10

34,9503

34,95

11

38,087

46,796

12

48,0423

49,463

13

52,218

52,13

14

54,127

54,797

15

50,58

50,58

16

72,6756

72,676

17

76,12

76,12

 

Построим график с учетом полученных данных в табл. 8, который отражает фактический объем импорта из Китая в Россию и прогнозные значения.

Рис 8. Соотношение фактических и прогнозных значений

Прогнозное значение составит: Y170,8+S170,2=75,81 . Теоретическое значение составило: 91,332. Для более точного прогноза, возьмем среднее арифметическое данных значений: 83,571.

Следовательно, в соответствии с данным прогнозом, импорт из Китая в Россию за 2023 год составит 83,571 млрд долл. США, что на 9,8% выше показателя 2022 года.

Таким образом, приведенные прогнозы говорят о благоприятном развитии сотрудничества между двумя государствами. Отследить точность данной модели можно будет после публикации официальных данных по взаимной торговле России и Китая в 2023 году.

References

1. Kremer N.S., Putko B.A. Econometrics: textbook. Moscow: Unity-Dana, 2008. 311 p.

2. Dubrova T.A. Statistical methods of forecasting in economics: textbook. Moscow: Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics, 2004. 136 p.

3. Tsvil M. M. Time series analysis and forecasting: studies.stipend. Rostov n/A: RTA, Rostov branch, 2016. 135 p.

4. Official website of the Federal Customs Service of Russia [Electronic resource] // Official Internet portal of legal information. URL: https://customs.gov.ru/statistic.

5. Official website of the Federal State Statistics Service [Electronic resource] // Official Internet portal of legal information. URL: https://rosstat.gov.ru/.

6. On Russian-Chinese relations of strategic partnership. Official website of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation [Electronic resource] // Official Internet portal of legal information. URL: https://www.mid.ru /.

7. Intelligence map "Foreign trade: Russia, China, the Far East". Far Eastern Federal University, 2022.

Login or Create
* Forgot password?