DOI: 10.21202/1993-047X.12.2018.3.502-522

скачать PDF

---

Прогноз динамики мирового импорта по товарным группам

---

Цель: прогноз структуры и объемов мирового импорта по товарным группам.

Методы: статистическая обработка данных по мировой торговле методами Big Data, регрессионный и корреляционный анализ.

Результаты: российская экономика нуждается в структурной перестройке экспорта. Для решения этой задачи важное значение имеют оценка и прогнозирование мирового спроса на те или иные товары. В статье представлены результаты анализа основных тенденций и прогнозов развития отдельных отраслей, а также их место в мировой торговле. Показано, что в соответствии с прогнозами аналитиков в ближайшие годы значительные перспективы имеются в сфере фармацевтики, автомобилестроения, продукции авиастроения, телекоммуникаций и др. Для построения прогнозного спроса на товарные группы были использованы данные UNCTAD с выборкой групп товаров для каждой страны. В результате построения трендов в статье определены основные товарные категории, которые будут иметь наибольший рост в мировой торговле. Установлено, что построенные прогнозы соответствуют данным экономических исследований и прогнозам аналитических компаний. В статье также определена зависимость между импортом товаров по странам и различными показателями. Выявлены показатели, которые характеризуются наиболее высоким уровнем корреляции с изучаемыми товарными категориями. На основе полученных результатов сформулированы выводы о наиболее перспективных отраслях для российского экспорта в целях перехода к несырьевой экономике.

Научная новизна: разработана методика, позволяющая сделать долгосрочный прогноз торговой динамики больших объемов данных.

Практическая значимость: результаты прогноза целесообразно использовать для определения приоритетов промышленной политики России, направленной на форсированный переход к несырьевой экономике.

Ключевые слова :

экономика и управление народным хозяйством; структура мирового импорта; методика прогноза; направления промышленной политики

Cписок литературы :

1. Diebold F. X. A Personal Perspective on the Origin(s) and Development of “Big Data”: The Phenomenon, the Term, and the Discipline, Second Version, PIER Working Paper Archive report, Penn Institute for Economic Research. Department of Economics, University of Pennsylvania, 2012.
2. Mashey J. Big Data and the Next Wave of InfraStress. 1998. Usenix.org
3. Jordan M. I. On Statistics, Computation and Scalability // Bernoulli. 2013. Vol. 19. Iss. 4. Pp. 1378–1390. DOI: 10.3150/12-bejsp17
4. Kleiner A., Talwalkar A., Sarkar P., Jordan M. I. A Scalable Bootstrap for Massive Data // Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). 2014. Vol. 76. Iss. 4. Pp. 795–816. DOI: 10.1111/rssb.12050
5. Ma P., Sun X. Leveraging for Big Data Regression // WIREs Computational Statistics. 2014. Vol. 7. Iss. 1. Pp. 70–76. DOI: 10.1002/wics.1324
6. A Resampling-Based Stochastic Approximation Method for Analysis of Large Geostatistical Data / F. Liang, Y. Cheng, Q. Song, J. Park, P. Yang // Journal of the American Statistical Association. 2013. Vol. 108. Iss. 501. Pp. 325–339. DOI: 10.1080/01621459.2012.746061
7. Maclaurin D., Adams R. P. Firefly Monte Carlo: Exact MCMC with Subsets of Data. arXiv preprint arXiv:1403.5693. 2014.
8. Swanson N. Money and Output Viewed Through a Rolling Window // Journal of Monetary Economics. 1998. Vol. 41. Iss. 3. Pp. 455–474. DOI: 10.1016/s0304-3932(98)00005-1
9. Grigoryev R. A. The interdependence between stock markets of BRIC and developed countries and the impact of oil prices on this interdependence: PhD thesis. University of Portsmouth, 2010. URL: http://eprints.port.ac.uk/4143/ (дата обращения: 12.06.2018).
10. Григорьев Р. А. Оценка стабильности отклонения гипотезы при использовании метода двигающегося окна с заданными размерами // Управление финансовыми рисками. 2018. № 3 (55). С. 202–216.
11. Chen X., Xie M. G. A Split-and-Conquer Approach for Analysis of Extraordinarily Large Data // Statistica Sinica. 2014. Vol. 24. Pp. 1655–1684. DOI: 10.5705/ss.2013.088
12. Song Q., Liang F. A Split-and-merge Bayesian Variable Selection Approach for Ultrahigh Dimensional Regression // Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). 2014. Vol. 77 (5). Pp. 947–972. DOI: 10.1111/rssb.12095
13. Обзор тенденций на глобальном и российском фармацевтическом рынке / Frost & Sullivan, Рынок инноваций и инвестиций Московской биржи, Фонд развития промышленности. 2017. C. 5. URL: https://yadi.sk/i/lTIEuNOq3ELt43 (дата обращения: 12.06.2018).
14. Крупнейшие автомобильные рынки мира в 2030 году: страны с формирующимся рынком преображают мировую автомобильную промышленность: Тематический доклад SIEMS, Институт исследования быстрорастущих рынков СКОЛКОВО. 2017. C. 2. URL: https://iems.skolkovo.ru/downloads/documents/SKOLKOVO_IEMS/Research_Reports/SKOLKOVO_IEMS_Research_2010-05-10_ru.pdf (дата обращения: 12.06.2018).

15. Deloitte. Global aerospace and defense industry outlook: Growth prospects and trends remain upbeat. 2017. P. 5. URL: https://www2.deloitte.com/vi/en/pages/manufacturing/articles/global-a-and-d-outlook.html#2017 (дата обращения: 12.06.2018).
16. Рудник И. В. Мировой рынок телекоммуникационного оборудования: драйверы конъюнктурных изменений // Российский внешнеэкономический вестник. 2016. № 2. С. 114. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/mirovoy-rynoktelekommunikatsionnogo-oborudovaniya-drayvery-konyunkturnyh-izmeneniy (дата обращения: 12.06.2018).
17. Атлас производителей телекоммуникационного оборудования России / J'son & Partners Consulting. 2017. URL: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/atlas-proizvoditeley-telekommunikatsionnogo-oborudovaniya-rossii-2017-g-20170207025322 (дата обращения: 12.06.2018).
18. Agricultural Outlook 2016–2025 / OECD-FAO. 2016. P. 1. URL: http://www.fao.org/3/a-i5851e.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
19. The Outlook for Energy: A View to 2040 / Exxon Mobil. 2017. P. 8. URL: https://cdn.exxonmobil.com/~/media/global/files/outlook-for-energy/2017/2017_outlook_for_energy_highlights.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
20. Outlook 2017 edition / British Petroleum Energy. P. 6. URL: https://www.bp.com/content/dam/bp-country/de_de/PDFs/energie-analysen/bp-energy-outlook-2017.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
21. Merchandise trade matrix – detailed products, imports in thousands of dollars, annual, 1995–2015 / United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD). URL: http://unctadstat.unctad.org/wds/TableViewer/tableView.aspx?ReportId=24740 (дата обращения: 12.06.2018).
22. World Oil Outlook 2040 / Organization of the Petroleum Exporting Countries. 2017. P. 10. URL: https://www.opec.org/opec_web/flipbook/WOO2017/WOO2017/assets/common/downloads/WOO%202017.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
23. Telecom Equipment Market Research Report – Global Forecast up to 2023 / Market Research Future. 2018. URL: https://www.marketresearchfuture.com/reports/telecom-equipment-market-4441 (дата обращения: 12.06.2018).
24. Yager D. Electric cars won't bring down oil prices anytime soon. 2017. URL: https://www.businessinsider.com/electriccars-oil-price-2017-7 (дата обращения: 12.06.2018).
25. World Preview 2017, Outlook to 2022 / EvaluatePharma. 2017. P. 5. URL: http://info.evaluategroup.com/rs/607-YGS-364/images/WP17.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
26. Global Gas & LNG Outlook to 2030 / McKinsey Energy Insights. URL: https://www.mckinseyenergyinsights.com/services/market-intelligence/reports/global-gas-and-lng-outlook/ (дата обращения: 12.06.2018).
27. Global trends in oil & gas markets to 2025 / LUKOIL. P. 32. URL: https://www.lukoil.be/pdf/Trends_Global_Oil_ENG.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
28. British Petroleum Energy Outlook 2017 edition. P. 96. URL: https://www.bp.com/content/dam/bp-country/de_de/PDFs/energie-analysen/bp-energy-outlook-2017.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
29. The Department of Industry, Innovation and Science, Resources and Energy Quarterly / Australian Government. 2018. P. 36. URL: https://publications.industry.gov.au/publications/resourcesandenergyquarterlymarch2018/documents/Resources-and-Energy-Quarterly-March-2018.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
30. Deluce A. The Top Gold Producers in 2017: Companies and Nations. 2018. URL: http://www.goldtelegraph.com/top-goldproducers-in-2017 (дата обращения: 12.06.2018).
31. GFMS gold survey 2017 Q4 Update & Outlook / Thomson Reuters. 2018. P. 5. URL: http://images.financial-risk-solutions.thomsonreuters.info/Web/ThomsonReutersFinancialRisk/%7B206945da-ec32-4877-8faa-ce995df9c074%7D_GFMS_Gold_Survey_2017_Q4_Update.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
32. Global Market Forecast 2017–2036 / Airbus // Growing horizons. 2017. P. 9. URL: https://airbus-dev63.adobecqms.net/content/dam/corporate-topics/publications/backgrounders/Airbus_Global_Market_Forecast_2017-2036_Growing_Horizons_full_book.pdf (дата обращения: 12.06.2018).
33. Shipment forecast of laptops, desktop PCs and tablets worldwide from 2010 to 2022 // Statista. URL: https://www.statista.com/statistics/272595/global-shipments-forecast-for-tablets-laptops-and-desktop-pcs/ (дата обращения: 12.06.2018).
34. World Development Indicators // World Bank Data. URL: http://www.worldbank.org/ (дата обращения: 12.06.2018).

Цитирование :

Малков С. Ю., Билюга С. Э., Давыдова О. И. Прогноз динамики мирового импорта по товарным группам // Актуальные проблемы экономики и права. 2018. Т. 12, № 3. С. 502–522. DOI: http://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.12.2018.3.502-522

Тип статьи : Научная статья

Дата поступления статьи :
06.07.2018

Дата принятия в печать :
12.09.2018

Дата онлайн размещения :
25.09.2018