XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Введение.

Экспорт занимает одно из ключевых позиций в экономике Российской Федерации. В экономике под данным понятием понимается чистый экспорт. Это преобладание суммы расходов иностранцев на покупку отечественной продукции и суммой расходов резидентов страны на покупку иностранных услуг и товаров. Эти понятия плотно взаимосвязаны между собой, так как увеличение экспорта у одной страны прямо пропорционально отражается на показателе импорта страны-покупателя.

Любое государство заинтересовано быть кредитором в экономической политике, тем самым уменьшая внешний долг.

Чтобы доказать потенциал российской экономики, воспользуемся таким макроэкономическим показателем, как высокотехнологический экспорт. Под этим подразумевается экспорт товаров с высокой НИОКР интенсивностью. Это будет нашим ключевым фактором, определяющим развитие Российской Федерации.

Цели работы.

Цель работы – анализ на предмет выявления корреляции между ВВП и высокотехнологическим экспортом Российской Федерации.

Объект исследования.

Объектом исследования является ВВП (внутренний валовый продукт), или, говоря экономическим языком, рыночная стоимость всех конечных товаров и услуг, произведенных внутри страны за определенный период времени. Чтобы лучше представить (и анализировать), его балансовая формула представляют в виде совокупности отдельных компонентов: ВВП=C+I+G+Ex-Im, где

C – потребление, G – государственные закупки, I – инвестиции, Ex – экспорт, Im – импорт.

В свою очередь экспорт подразделяется на сырьевой и высокотехнологический, который утвержден приказом Минпромторга №1809 от 2015 года «Об утверждении Перечня высокотехнологичной продукции, работ и услуг с учетом приоритетных направлений развития экономики».

Работа с данными.

Ориентируясь на данные World Bank перед нами, встал вопрос, на какой валюту ориентироваться: текущая национальная валюта (LCU) или доллар США. Доллар США будет ключевой валютой в наших вычислениях, так как он менее подвержен шоковым изменениям и исключает ошибки, связанные с деноминацией рубля в России в 1998 году.

Поскольку данные о высокотехнологическом экспорте на официальных источниках даны только с 2007 года, то было принято решения пополнить выборку дополнительными значениями, опираясь на модель ценообразования Блэка-Шоулза.

Помимо всего прочего макроэкономические составляющие ВВП являются переменными, растущими по экспоненте (что можно увидеть в том числе и на графике их поведения), тем самым переменные были подвергнуты логарифмированию, что приведет их подчинению логнормальному закону распределения.

Следует добавить, чтобы исключить фактор изменения высокотехнологического экспорта из-за, обыденного для экономики России, такого показателя, как инфляция, который дает более объективные заключение об остальных компонентах нашей модели.

Практическая часть.

С помощью полученных данных были построены линейная модели с помощь метода наименьших квадратов.

В частности, линейная модель была проверена на качество спецификации (F-test). Исследуемая модель получилась с коэффициентом детерминации R^2=0.82, что показывает хорошую спецификацию переменной.

Тест на незначимость переменных дал нам вывод о том, что больше половины переменных оказались действительно важны для модели и отвечают в уравнении отдельную роль. Незначащие переменные было решено оставить, поскольку они не сильно удалены от критического значения обратного распределения Стьюдента.

Если опираться на предпосылку Гаусса-Маркова об автокорреляции случайных остатков, то показатель DW=1,07 попадает в интервал неопределенности, что отклоняет гипотезу об автокорреляции случайных остатков модели.

Касательно дисперсии случайных остатков в уравнениях, то, в связи, в том числе, с присутствием незначащих переменных, модель является гетероскедастичной по тесту Голфелда-Квандта: , ,

Выводы.

В итоге исследования получилась модель: ,

На основе данных моделей можно обнаружить взаимосвязь высокотехнологичного экспорта с другими переменными. Также стоит обратить внимание, что ВВП является наиболее значимой из всех предопределенных переменных, что может открывает новые знания для оптимального управления в сфере политики и экономики.

Код для цитирования: Скопировать