Евразийский
научный
журнал

Влияние цен на нефть на макроэкономические показатели России

Поделитесь статьей с друзьями:
Автор(ы): Макарова Елена Викторовна
Рубрика: Экономические науки
Журнал: «Евразийский Научный Журнал №5 2017»  (май, 2017)
Количество просмотров статьи: 2282
Показать PDF версию Влияние цен на нефть на макроэкономические показатели России

Макарова Елена Викторовна
Студентка магистратуры 2 курса гр.237434/0111
СПбПУ им. Петра Великого, Россия, г. Санкт-Петербург

В силу того, что структура экономики России специфична за счет экспортной зависимости, одним из важнейших экзогенных факторов экономической динамики являются цены на нефть. Проблема чувствительности экономики России к колебаниям мировых цен на нефть привлекла внимание ряда исследователей. Одна из первых работ Гамильтона положила начало многочисленным исследованиям на тему связи цены на нефть с реальным сектором экономики [3]. Анализ роли колебания цен на нефть в формировании макроэкономической динамики российской экономики с использованием аппарата векторной авторегрессии ученые в 2002 году специфицировали и оценили за счет системы одновременных уравнений зависимость динамики российской экономики от динамики мировых цена на нефть. Влияние внешнеэкономической конъюнктуры на динамику российской экономики учитывается и в больших эконометрических моделях российской экономики RIM и QUIMMIR.

Большинство работ на протяжении многих лет подтверждали влияние нефтяных цен на экономические показатели. Основными индикаторами в исследованиях являлись макроэкономические показатели экономики России. Для проверки гипотез о характеристике влияния динамики мировых цен на нефть на динамику основных макроэкономических показателей также стоит проследить воздействие внешнего шока, связанного с резким снижением мировых цен на нефть, на динамику российского ВВП, инвестиций и обменного курса. Для этого можно воспользоваться системой одновременных эконометрических уравнений и рассмотреть зависимость параметров — ВВП, инвестиций, потребления, обменного курса и чистого экспорта — от динамики мировых цен на нефть.

В качестве экзогенной переменной в данной модели рассматриваются колебания мировой цены на нефть. Эндогенными переменными являются такие показатели как реальный ВВП его структурные компоненты, а также обменный курс рубля к доллару США.

Для учета сезонных колебаний в уравнение вводятся фиктивные переменные для обозначения отдельных кварталов. Предполагается, что уровень цен на нефть влияет на объем инвестиционной активности по нескольким каналам.

В качестве основных факторов формирования объема экспорта рассматриваются уровень цен на нефть и обменный курс рубля к доллару США (в предположении, что ослабление рубля стимулирует экспорт). В качестве основных факторов формирования объема импорта рассматриваются уровень реального ВВП и обменный курс рубля к доллару США (в предположении, что рост реального ВВП и укрепление рубля по отношению к доллару США стимулируют импорт). Для учета сезонности экспортных поставок вводятся квартальные фиктивные переменные.

В качестве основных факторов, влияющих на динамику обменного курса рубля к доллару США, рассматриваются уровень и динамика цен на нефть, а также изменение объема инвестиций в реальном выражении. Текущий уровень цен на нефть отражает приток иностранной валюты в страну по линии текущих операций. Изменение уровня цен на нефть рассматривается как ключевая переменная, отражающая девальвационные или ревальвационные ожидания. Так, снижение цен на нефть вызывает у экономических агентов сомнения в способности ЦБ обеспечивать стабильный уровень обменного курса и создает предпосылки для проведения спекулятивной атаки на рубль. Напротив, повышение цен на нефть укрепляет уверенность экономических агентов в стабильности рубля. Изменение объема инвестиций в реальном выражении рассматривается как замещающая переменная для притока капитала в российскую экономику, способствующего укреплению рубля к доллару США [1].

Для расчетов были взяты квартальные данные с 1 квартала 1997 года по 2 квартал 2016 года.

При формировании базы данных для оценивания параметров модели, значения обменного курса рубля к доллару США и цены на нефть марки «Brent» за соответствующий квартал рассчитывались, как средняя величина значений соответствующей переменной за последние даты каждого месяца квартала.

Статистическое расхождение во внимание не принималось, и ВВП в реальном выражении рассчитывался как сумма инвестиций, потребления и чистого экспорта в реальном выражении [4].

В ходе оценивания трехшаговым методом наименьших квадратов с помощью пакета Eviews за период с 1 квартала 1997 по 2 квартал 2016 гг. (234 месяца или 78 кварталов). Были получены следующие результаты оценки параметров, которые подставленные в таблицах [5].

При оценке параметров потребления (зависимая переменная —  CNNNft2_1.png (при cnnnft_2.png) уравнение имеет вид: CNNNft2_1.png=CNNNft2_2.pngCNNNft2_3.png . Результаты, полученные в ходе тестирования, показывают, что значения коэффициентов при объясняющих переменных имеют ожидаемые значения и статистически значимо отличаются от нуля (кроме коэффициента при фиктивной переменной для обозначения второго квартала).

В долгосрочном периоде доля потребления в ВВП оказывается стабильной, но в краткосрочном периоде изменение ВВП значительно слабее — эластичность потребления по ВВП составляет около 30%.

При оценке параметров инвестиционной функции (зависимая переменная — CNNNft2_4.png при CNNNft2_5.png уравнение имеет вид: CNNNft2_6.pngCNNNft2_7.png. Результаты оценивания подтверждают существование тесной связи между инвестиционной активности в российской экономики и динамикой цен на нефть. В долгосрочном периоде повышения цен на нефть на 10% приводит к увеличению объема инвестиций в реальном выражении на 6,5%. Учитывая значение коэффициента регрессии, реакция инвестиций на динамику ВВП несколько выше, но этот вывод неоднозначен в связи с высоким уровнем стандартной ошибки данного коэффициента. Инвестиции намного быстрее реагируют на изменение макроэкономической ситуации по сравнению с потреблением.

При оценке параметров функции экспорта (зависимая переменная — CNNNft2_8.png при CNNNft2_9.png уравнение имеет вид: CNNNft2_10.pngCNNNft2_11.png. Полученные результаты тестирования говорят о зависимости уровня экспорта от уровня цен на нефть и обменного курса подтвердили гипотезу. Учитывая t — статистику можно увидеть о сезонности поступлений с пиком в 4 квартале и минимумом в 1 квартале календарного года.

При оценке параметров функции импорта (зависимая переменная— CNNNft2_12.png при CNNNft2_13.png) уравнение имеет вид: CNNNft2_14.pngCNNNft2_15.png. Результаты оценивания подтвердили зависимость объема импорта от объема реального ВВП и обменного курса. Учитывая значения t— статистики можно судить о том, что скорость адаптации импорта к изменениям макроэкономической ситуации и внешнеэкономической конъюнктуры заметно выше по сравнению со скоростью адаптации экспорта.

При оценке параметров функции обменного курса (зависимая переменная — CNNNft2_16.png при CNNNft2_17.png) уравнение имеет вид:CNNNft2_18.pngCNNNft2_19.png . Полученные результаты показывают, что динамика цен на нефть в значительной степени определяет динамику обменного курса. Подтверждение данной гипотезы тестом по Грейнджеру при помощи F — статистики указал, что цены на нефть являются причиной изменения курса. Инвестиции, приток капитала так же существенно влияют на колебания обменного курса рубля [2].

Следует заметить, что, как показал многолетний опыт, нефтяные цены отличаются изменчивостью, подвержены циклам подъема и спада в силу цикличности развития мировой экономики. В этой связи необходима перестройка стратегии развития экономики России с упором на перерабатывающие отрасли, инновации, а также на изменение структуры экспорта.

Список использованных источников:

  1. Гурвич Е. Макроэкономическая оценка роли российского нефтегазового комплекса/Е.Гурвич//Вопросы экономики. 2004. № 10. С.4.
  2. Мельников Р. М. Влияние динамики цен на нефть на макроэкономические показатели российской экономики/Р.М.Мельников//Прикладная эконометрика. 2010. № 1(17). С.17.
  3. Hamilton James. Oil and the Macroeconomy since World War II. Journal of Political Economy, 1983, vol. 91/2, 228-48
  4. Ibikunle G. Oil price plunge and clean energy — The real impact/G.Ibikunle//Bloomberg New Energy Finance. 2014. № 4. C.71.
  5. Официальный сайт данных Федеральной службы государственной статистики (Росстат) [Электронный ресурс] URL: http://www.gks.ru. (дата обращения: 18.05.2017).