(наименование учебного заведения) |
Оценка перспектив энергетической торговли между Россией и Китаем |
(специальность, |
(город, год) |
ОГЛАВЛЕНИЕ
Глава 1. История российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики. 4
Глава 2. Текущее состояние торговли топливно-энергетическими товарами между Россией и Китаем. 6
Глава 3. Перспективы энергетической торговли между Россией и Китаем. 8
ВВЕДЕНИЕ
Одним из ключевых направлений российско-китайского торгово-экономического сотрудничества является энергетика. Так, по данным таможенной статистики Китая за 2014 г., объем поставок минерального топлива, нефти и нефтепродуктов составили более 71% российского экспорта в Китай в стоимостном выражении, а темпы роста данных поставок по сравнению с предыдущим годом – более 10%. В этой связи все большую значимость приобретает разработка прогнозов развития взаимной торговли стран в сфере энергетики для выявления её возможных ограничений и диспропорций. Это обуславливает актуальность настоящего исследования.
Целью исследования состоит в оценке перспектив энергетической торговли между Россией и Китаем.
Для достижения указанной цели решаются следующие задачи:
- анализ российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики за последние 8 лет;
- мониторинг текущего состояния торговли топливно-энергетическими товарами между Россией и Китаем;
- разработка количественных прогнозов ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем с использованием нескольких методов.
Все прогнозные расчеты будут выполнены с использованием MS Excel.
ГЛАВА 1. ИСТОРИЯ РОССИЙСКО-КИТАЙСКОГО ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В СФЕРЕ ЭНЕРГЕТИКИ
Для анализа российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики за последние годы были рассмотрены следующие показатели:
- Поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай, млн. долл. США;
- Поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию, млн. долл. США.
На Рисунке 1 в графическом виде показано, как изменялись в динамике ключевые показатели энергетической торговли между двумя странами за период с 2007 по 2014 г.
Рисунок 1. Поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов (в млн. долл. США; по данным таможенной статистики Китая) [1], [2]
Результаты проведенного анализа свидетельствуют о:
- превалировании поставок из России в Китай над поставками в обратном направлении (например, в более чем 160 раз в 2014 г.);
- высоких темпах прироста поставок из России в Китай на анализируемом периоде за исключением 2009 г. и 2013 г.;
- замедлении поставок из Китая в Россию, начиная с 2012 г.
ГЛАВА 2. ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ ТОРГОВЛИ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ ТОВАРАМИ МЕЖДУ РОССИЕЙ И КИТАЕМ
Текущее состояние торговли топливно-энергетическими товарами между Россией и Китаем характеризуется:
- в части российского экспорта в Китай – снижение поставок на 33% в стоимостном выражении (январь-июнь 2015 г. по сравнению с январем-июнем 2014 г.);
- в части российского импорта из Китая – снижение поставок на 0,6% (январь-июнь 2015 г. по сравнению с январем-июнем 2014 г.).
По оценкам российских и китайских специалистов, замедление динамики взаимной торговли минеральным топливом, нефтью и нефтепродуктами в первом полугодии 2015 г. было обусловлено 4 ключевыми факторами:
1. Общая геополитическая напряженность, которая характеризуется:
1.1. Осложнением ситуации в Украине;
1.2. Введение западными странами экономических санкций в отношении России;
1.3. Ухудшением мировых внешнеторговых условий – снижение спроса на зарубежных товарных рынках, волатильность глобального финансового рынка и долговые проблемы еврозоны и США;
2. Замедление темпов экономического роста, как в России, так и в Китае;
3. Падение мировых цен на энергоносители и сырьевые товары, которые составляют более 80% российского экспорта в Китай;
4. Снижение покупательской способности российских потребителей китайской продукции в силу резких курсовых колебаний российского рубля к основным мировым валютам, в том числе китайскому юаню.
Наибольший вклад в падение российско-китайского товарооборота в первом полугодии 2015 г. внес российский импорт из Китая (-36,2%). Основные причины сложившейся ситуации, по мнению российских и китайских аналитиков, - девальвация и неустойчивый обменный курс российской валюты. Китайские экспортеры проявляют осторожность при заключении внешнеторговых контрактов в условиях повышенных валютных рисков. [2]
ГЛАВА 3. ПЕРСПЕКТИВЫ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ТОРГОВЛИ МЕЖДУ РОССИЕЙ И КИТАЕМ
Для оценки перспектив энергетической торговли между Россией и Китаем были рассмотрены следующие математические методы и модели прогнозирования:
- экстраполяционные методы:
o тренд (линейный, полиномиальный);
o экспоненциальное сглаживание;
o функция «Тенденция»;
- линейная регрессия.
Каждому из методов и моделей соответствует тот или иной сценарий развития энергетической торговли между Россией и Китаем.
С учетом продолжительности периода, за который имеются отчетные данные по ключевым показателям российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики, целесообразно построение прогноза на период до 2 лет включительно (с учетом общепринятого соотношения интервалов упреждения и ретроспекции в пределах 0,1–0,3 [3]).
1. Экстраполяционные методы
Под экстраполяцией следует понимать распространение прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования.
Выбор в пользу экстраполяционных методов обусловлен:
- усиливающимся давлением нисходящего тренда во внешней торговле Китая, начавшегося еще в 2014 г., согласно таможенной статистике;
- ожидаемым большинством экспертов сохранением больших колебаний в динамике российского рубля по отношению к китайскому юаню в ближайшие годы.
Основная гипотеза – энергетическая торговля между Россией и Китаем будет развиваться также, как за последние несколько лет (устойчивость тенденций).
1.1. Тренд (линейный, полиномиальный)
Чаще всего для построения тренда используется функционал линии тренда к диаграмме, реализованный в MS Excel.
Выбор в пользу того или иного вида тренда (например, линейный или полиномиальный) следует производить с учетом величины коэффициента детерминации.
По результатам построения линий тренда прогнозы на 2015-2016 гг. ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем станут следующими – см. Рисунок 2 и Рисунок 3.
Рисунок 2. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай (млн. долл. США) с использованием линейного тренда
Рисунок 3. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию (млн. долл. США) с использованием полиномиального тренда
1.2. Экспоненциальное сглаживание
Метод экспоненциального сглаживания используется для прогнозирования на один период вперед. Его основные достоинства – простота процедуры вычислений и возможность учета весов исходной информации.
Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания:
| (1) |
где t – период, предшествующий прогнозному;
t+1 – прогнозный период;
– прогнозируемый показатель;
– параметр сглаживания;
– фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному;
– экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.
Одним из затруднений при прогнозировании данным методом является выбор значения параметра сглаживания .
От величины зависит, как быстро снижается вес влияния предшествующих наблюдений. Чем больше , тем меньше сказывается влияние предшествующих лет. Если значение близко к единице, то это приводит к учету при прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений. Если значение близко к нулю, то веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, т. е. при прогнозе учитываются все (или почти все) прошлые наблюдения.
Точного метода для выбора оптимальной величины параметра сглаживания нет. В отдельных случаях автор данного метода профессор Браун предлагал определять величину , исходя из длины интервала сглаживания:
| (2) |
где 
– число наблюдений, входящих в интервал сглаживания.
В нашем случае величина составит 0,2 (
), с учетом которой прогнозы на 2015 г. ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем станут следующими – см. Рисунок 2 и Рисунок 3.
Рисунок 4. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай (млн. долл. США) с использованием экспоненциального сглаживания
Рисунок 5. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию (млн. долл. США) с использованием экспоненциального сглаживания
1.3. Функция «Тенденция»
Функция «Тенденция» (из раздела «Средства анализа данных» MS Excel) используется для выполнения линейной регрессии. Используется условие наименьших квадратов: функция пытается найти наилучшее соответствие этому критерию.
Синтаксис функции следующий:
| (3) |
где:
известные значения Y – массив зависимых переменных (в нашем случае это – поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай и обратно);
известные значения X – массив независимых переменных (в нашем случае это годы – с 2007 по 2014 г.);
новые значения X – новые значения X (годы), для которых функция «Тенденция» возвращает ожидаемое значение зависимых переменных.
конст – логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0 или нет (в нашем случае константа отлична от 0).
По результатам расчета данной функции прогнозы на 2015-2016 гг. ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем станут следующими – см. Рисунок 4 и Рисунок 5.
Рисунок 6. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай (млн. долл. США) с использованием функции «Тенденция»
Рисунок 7. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию (млн. долл. США) с использованием функции «Тенденция»
2. Линейная регрессия
Линейная регрессия – регрессионная модель зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) с линейной функцией зависимости.
В частном случае, когда фактор единственный (без учёта константы), говорят о парной или простейшей линейной регрессии:
| (4) |
где:
– объясняемая переменная за период времени t;
– фактор за период времени t;
— параметры модели;
– константа;
– случайная ошибка модели.
В нашем случае в качестве объясняемой переменной выступают поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай и в обратном направлении, исчисленные в млн. долл. США.
С учетом результатов проведенного анализа (см. главу 2 настоящего документа) одним из ключевых факторов, обусловливающих динамики взаимной торговли минеральным топливом, нефтью и нефтепродуктами, является мировая цена на нефть. И поскольку объем поставок из России в Китай значительно преобладает над объемом поставок в обратном направлении, то необходимо рассматривать нефть именно марки Urals.
Для определения прогнозных значений данного фактора необходимо обратиться к «Прогнозу социально-экономического развития Российской федерации на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов», подготовленному Минэкономразвития России [4]. В основе данного прогноза лежит сценарий, предполагающий постепенно снижение цен на нефть марки Urals к 2017 г. до 50 долл. США за 1 баррель.
По результатам расчета линейных регрессий прогнозы на 2015-2016 гг. ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем станут следующими – см. и.
Рисунок 8. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай (млн. долл. США) с использованием линейной регрессии (R2=0,48)
Рисунок 9. Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию (млн. долл. США) с использованием линейной регрессии (R2=0,73)
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для оценки перспектив энергетической торговли между Россией и Китаем были выполнены следующие работы:
- проведен анализ российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики за период с 2007 г. по 2014 г., в ходе которого выявлены ключевые тенденции такого сотрудничества;
- выявлены факторы, определяющие текущее состояние (первое полугодие 2015 г.) торговли топливно-энергетическими товарами между Россией и Китаем;
- с использованием 4 методов (тренд, функция «Тенденция», экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия) построены среднесрочные (на период до 2 лет включительно) прогнозы ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем.
Проведенные прогнозные расчеты с использованием MS Excel показали:
- по итогам расчета рассмотренных экстраполяционных методов на периоде с 2015 по 2016 г. ожидается рост поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай и снижение поставок тех же товаров в обратном направлении, что отражает тенденции прошлых лет;
- по итогам расчета линейных регрессий обнаружено, что имеется большая зависимость поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай и в обратном направлении от мировых цен на нефть Urals, и что с учетом официального прогноза Минэкономразвития России прогноз данных ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем будет снижаться.
Таким образом, на среднесрочной перспективе не предполагается наращивание темпов российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Российско-китайские торгово-экономические отношения. [Электронный ресурс] // URL: http://russchinatrade. ru/ru/ru-cn-cooperation/trade_ru_cn
2. Аналитическая справка о российско-китайском торгово-экономическом сотрудничестве [Электронный ресурс] // URL: http://www. /exportcountries/cn/cn_ru_relations/cn_ru_trade/
3. Классификация социально-экономических прогнозов [Электронный ресурс] // URL: http://eos. ibi. spb. ru/umk/15_3/5/5_R1_T1.html
4. Прогноз социально-экономического развития Российской федерации на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов [Электронный ресурс] // URL: http:///wps/wcm/connect/economylib4/mer/resources/fb93efc7-d9ad-4f63-8d51-f0958ae58d3e/1-%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7+%D0%BD%D0%B0+2016-2018+%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%8B. pdf
