Экономические науки/ 8. Математические методы в экономике

К.э.н. Досмуханбетова Р.С., Ежебеков М.А.

Университет «NARXOZ», Казахстан

 

АНАЛИЗ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ «РЕСУРСОЗАВИСИМОСТИ» ЭКОНОМИКИ СТРАНЫ ОТ  МИРОВЫХ ЦЕН НЕФТИ МАРКИ «BRENT»

 

На фоне современного мирового экономического кризиса, также как и кризиса 2007-2008 годов, обострились проблемы «ресурсозависимых» стран. «Ресурсозависимости» стран характеризуют более низкий уровень экономического роста. 

Суть «ресурсозависимости» заключается в иллюзии экономического  «благополучия» страны, которые создаются за счет роста мировых цен на углеводородное сырье либо увеличение добычи сырья. Это соответственно, способствует увеличению дохода не за счет роста производства отечественной продукции, а от экспорта или реализации на внутреннем рынке углеводородного сырья. По этой причине происходит перемещение трудовых ресурсов из производственной сферы в торговый сектор экономики [1].

Неконтролируемое увеличение добычи углеводородного сырья приводит к уменьшению их  запасов, истощению месторождений. Начиная с 1994 года наблюдался рост мировой цены нефти марки «BRENT», пик которого был достигнут 2013 году. Но в последующие три года наблюдается спад и в 2016 году среднегодовая цена достигла $45,87 за баррель.

Для стабилизации цены на нефть марки «BRENT» в 2016 году ОПЕК и 11 стран, не из картеля, подписали Соглашение о сокращении добычи. Что способствовало росту цены на «BRENT» уже во второй половине декабря [2].

Для определения мировой цены нефти марки «BRENT» в перспективе построим и проанализируем  адекватность эконометрических моделей, которые могут быть использованы для прогноза будущей цены.

На основе ежегодных статистических данных за 1991-2015 годы построены графики объемов добычи нефти марки «BRENT» (рисунок 1) [3, 4]. На графике шкала правой вертикальной оси определяет объемы добычи нефти по Казахстану. Шкала левой вертикальной оси определяет объемы добычи нефти по странам ОПЕК, странам не входящим в картель и России.

Рисунок 1. Динамика добычи нефти «BRENT», тыс.баррелей / сутки

 

Для определения «ресурсозависимости» экономики страны необходимо построить эконометрические модели, для чего используем показатели:

P_Brentbbl

цена нефти марки «BRENT», $/барр.

PR_KZ

доказанные запасы нефти в Казахстане, млрд. барр.

PR_ OPEC

доказанные запасы картеля ОПЕК, млрд. барр.

PD_KZ

объем добычи нефти «BRENT» в Казахстане, млрд. барр.

PD_OPEC

объем добычи нефти «BRENT» картеля ОПЕК, млрд. барр.

CS_KZ

потребление нефти «BRENT» в Казахстане, млрд. барр.

CS_OPEC

потребление нефти «BRENT» странами ОПЕК, млрд. барр.

PR_RUS

доказанные запасы нефти в России, млрд. барр.

PR_NonOPEC

доказанные запасы стран, не из ОПЕК, млрд. барр.

PD_RUS

объем добычи нефти «BRENT» в России, млрд. барр.

PD_NonOPEC

объем добычи нефти «BRENT», не из ОПЕК, млрд. барр.

CS_RUS

потребление нефти марки «BRENT» в России, млрд. барр.

CS_NonOPEC

потребление нефти «BRENT» странами, не из ОПЕК, млрд. барр.

 

 

 

При использовании в расчетах по эконометрическим моделям, все исходные данные были преобразованы в сопоставлении с базовым, 1991 годом.

Для построения адекватных моделей и тестирования их, используем пакет GRETL [5]. Построим корреляционную матрицу и отбираем значимые факторы, влияющие на зависимую переменную (P_Brentbbl)  (рисунок 2).

 Рисунок 2. Корреляционная матрица отбора независимых переменных

 

Анализируем коэффициенты корреляции, исключаем мультиколлениарные переменные. Видно, что на зависимую переменную (P_Brentbbl) хорошо влияют PR_NonOPEC и PR_KZ.

Для исключения мультиколлениарности между отобранными факторами, тестируем переменные PR_KZ и PR_NonOPEC методом инфляционных факторов (рисунок 3).

Рисунок 3. Тест на мультиколлениарность

Полученные коэффициенты (рисунок 3) отрицают наличие мультиколлениарности.

Используя метод наименьших квадратов, построим множественную регрессионную модель, адекватность которой оценим по тестам (рисунок 4).

Рисунок 4. Множественный регрессионный анализ для P_Brentbbl

 

Анализ тестов критериев Фишера (F) и Стьюдента (t-статистика) и их P-значений, коэффициенты R2 и исправленный R2, критерии Дарбина-Уотсона и параметр rho показал, что модель адекватная.

Изучим структуру модели P_Brentbbl (мировая цена нефти «Brent») оценкой авторегрессии и периодичности проверкой единичного корня с помощью расширенного теста Дики-Фуллера (рисунок 5).

Рисунок 5. Результаты теста Дики-Фуллера

 

Оценка (рисунок 5)  процесса «Цена нефти марки «Brent» за 1992-2015 годы (ежегодные данные, n=24) показывает отсутствие интеграции процесса. Следовательно, нулевую гипотезу H0: g=0 о том, что Y – L(1), необходимо отклонить в пользу альтернативной гипотезы H1: g<0, т.е. Y – L(0). Отрицательное значение t-статистики Стьюдента в модели ADF теста с константой (t=-3,7059) и модели ADF с константой и трендом (t=-3,963), приведенные в окне результатов эмпирических уровней значимости (< 1%), подтверждают это решение.

Вывод:  Примененные методы построения эконометрических моделей с отбором независимых переменных и тестированием соответствующих параметров, позволяют подтвердить адекватность моделей, которые могут использоваться для прогнозирования.

 

Список источников:

1. Mironov V.V, Petronevich A.V. 46-2015. Discovering the signs of Dutch disease in Russia // Resources Policy. P. 97-112. // Journal homepage: http://www.elsevier.com/locate/resourpol

2. Как Казахстан будет снижать добычу нефти. 16 декабря 2016. // http://meta.kz/novosti/kazakhstan/1109541-kak-kazakhstan-budet-snizhat-dobychu-nefti.html 

3. BP Statistical Review of World Energy 2016 - BP Global

4. Статистические данные с сайта Комитета РК по статистике http://www.stat.gov.kz  

5. Куфель Тадеуш. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ GRETL: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: «Горячая линия-Телеком», 2007. – 200 с.