Анализ взаимосвязи падения мировых цен на нефть и уровня инфляции в России
Д.Э. Беспалов,
аспирант, Марийский государственный университет (424000, Россия, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 1; e-mail: dmitriy_bespalov12@mail.ru)
Аннотация. В данной работе рассматривалась взаимосвязь между динамикой цен на нефть и уровнем инфляции в России в 2014 году. Автор строит регрессионные модели, в том числе с использованием лага, показывает динамику описываемых явлений в непростой период для страны. Выявляет конкретную связь между ними и дает ей оценку.
Abstract. This paper examines the relationship between the dynamics of oil prices and inflation in Russia in 2014. The author builds the regression models, including lag, shows the dynamics of the phenomena described in a difficult period for the country, identifies a specific connection between them. Gives assessment of that relationship.
Ключевые слова: уровень инфляции, цены на нефть, динамика экономических процессов, экономическое моделирование, кризис.
Keywords: rate of inflation, oil prices, dynamics of economic processes, economic modeling, crisis.
Конец 2014 года был непростым для России. Сложность внешней политики, введенные санкции, ситуация в Украине, падение цен на нефть и курса рубля, а так же прочие негативные факторы не могли остаться незамеченными, и повлияли на экономку страны.
Одним из негативных факторов, оказывающих воздействие на экономику России является инфляция. Борьба с данным явлением в экономике была и остается важным направлением государственной политики. Разнообразие видов инфляции и их воздействий на экономику, социальную, политическую и прочие сферы породило множество способов противодействия инфляции, но так и не было выработано какой-либо оптимальной политики борьбы с инфляцией, которая подходила бы для использования во всех странах и учитывала бы их особенности. Таким образом описание и предсказание развития данного явления является необходимостью для любого государства, независимо от его устройства и различия в политике и экономической структуре.
Естественно, что инфляция отреагировала на появившиеся тенденции, но от чего же именно она выросла, и зависит ли конкретно от
определенных значений экономических факторов и показателей? В данном случае проверим взаимосвязь уровня инфляции с мировыми ценами на нефть .
Для этого возьмем такие показатели как цена нефти марки Brent и уровень инфляции в России в процентном выражении относительно предыдущего периода. Сорт нефти Brent - это один из маркерных сортов нефти. Нефть данной марки является эталоном для установления цен на нефть в мире, ориентируясь на неё определяются цены на российскую нефть, именно поэтому был взят этот показатель. Уровень инфляции относительно предыдущего периода описывает на сколько возросла инфляция в текущем периоде по сравнению с предшествующим, она рассчитывается на основе индексов потребительских цен, публикуемых Федеральной службой государственной статистики. Таким образом, сравнивая данные показатели можно определить воздействуют ли цены на нефть на уровень инфляции в России и насколько они взаимосвязаны.
Для начала рассмотрим уровень инфляции в 2014 году по месяцам, показанный на рисунке 1._
Рис. 1. Уровень инфляции по месяцам в 2014 году, % относи
Из данного рисунка отчетливо видно, что значение уровня инфляции больше всего возросло в ноябре-декабре 2014 года. А конкретный прирост данного значения начался с сентября, после минимального значения в августе. Так с 0,24 % в августе уровень инфляции в декабре поднялся до
2,6 %, что по сравнению с предыдущим месяцем более чем в 2 раза. Так, если обратится к предыдущему году, то уровень инфляции в нем по
предыдущего периода.
месяцам не превышал значения 1% и не имел какой-либо определенной заметной динамики, рисунок 2. Как видно по данному рисунку, динамика уровня инфляции не имеет определенных выраженных периодов роста или падения, как 2014 году и не обладает критическими значениями которые намного больше обычных пределов варьирования фактора, как в конце 2014 года.
Journal of Economy and entrepreneurship, Vol. 9, Nom. 3
O.S I
о,а 0.2
1 и.ьъ 0,66 0,8 2 ■ О. S / и.ьь
ГРП п
Рис. 2. Уровень инфляции по месяцам в 2013 году, % относительно предыдущего периода.
Хорошо известно, что прибыль от продажи нефти сильно влияет на вВп России и занимает не последнее место в его формировании. Конкретный вклад нефтегазового сектора в экономический рост невелик; воздействие нефтя-
ных цен более ощутимо с позиции финансовых потоков, что обуславливает ослабление рубля при падении цен на нефть.
Оценим так же значение цен на нефть за 2014 год, показанную на рисунке 3.
I I I I I I I
Фен Mdp Лпр М j й Июн
Рис. 3. Динамика цен на нефть Brent в 2014 году, $/баррель.
Невооруженным глазом видно, что цены на нефть колебались выше значения 100 $/баррель, а снижение цен началось июле. Самое же значительное падение наблюдалось с октября, за последние 3 месяца в году нефть подешевела на 35,5 долларов, а если считать от максимальной цены в году, то практически на 50 долларов. Можно сказать, что нефть потеряла в цене около 45 %, и это только в 2014 году, при условии дальнейшего падения можно считать, что нефть стала в 2 раза дешевле, следовательно и доходы от продажи нефти в России упали аналогично данным значениям.
Как можно видеть по рисунку 4, в 2013 году нефть торговалась выше значения в 100 $/баррель. Наиболее близкие значения к 100$ имели цены в апреле-июне, в остальные же месяцы нефть стоила на 4-12 долларов больше. Таким образом, можно считать, что заметное падение цен на нефть началось в сентябре 2014 года, когда цена опустилась ниже 100 $ /баррель.
Если рассматривать динамику показателей, то конкретной взаимосвязи между инфляцией в России и ценой на нефть не видно, за исключением обратной зависимости в конце года, когда нефть дешевела, а инфляция возрастала. Для оценки реальной взаимосвязи между этими факторами был проведен регрессионный анализ динамики цен на нефть и уровня инфляции в России за 2014 год.
Полученная модель обладают хорошим коэффициентом корреляции Р > 0,82, а так же неплохим коэффициентом детерминации Р > 0,67. Кроме того, она прошла проверку на адекватность и статистическую значимость по Р-критерию Фишера (Ртаб<РФакг) и ^критерию Стьюдента (ТТаб<|ТФакт|), при вероятности не принять гипотезу при условии что она равна, составляющей 0,01 (а=0,01). Таким образом, можно сказать, что между этими явлениями действительно существует отчетливая прямая зависимость.
118 110
112 НО
] '1,4 ■ I 106
104 | 102 1(11}
110.34
I I
I I I I
фйк
Рис. 4. Динамика цен на нефть Brent в 2013 году, $/баррель.
Экономика и предпринимательство, № 3, 2015 г.
Сама модель выглядит следующим образом:
у = 4,1802 - 0,0323*Х (1)
где у - значение инфляции, а X - цена за баррель нефти, соответственно.
Знак минус перед коэффициентом X означает обратную зависимость между переменными, т.е. чем ниже цена нефти, тем больше темпы инфляции.
При этом нельзя забывать, что взаимосвязь может быть уточнена. Из рисунков отчетливо видно, что нефть начала дешеветь в июле, а рост инфляции начался в сентябре. Это позволяет предположить, что падение цен на нефть оказывает воздействие на инфляцию не сразу, а через какое-то время. Это можно проверить, проведя регрессионный анализ с использованием лага.
Были построены модели со значением лага равным 1 = 1, 2 и 3 соответственно, что кратно задержке воздействия факторного признака на
результативный на 1, 2 и 3 месяца соответственно. Для расчетов брались те же вероятности (а=0,01) и рассчитывались критерии адекватности и статистической значимости моделей с учетом значения лага. Для наилучшей наглядности полученные модели были представлены в таблице 1.
Таблица 1
Регрессионные модели_
Значение лага Модель
t=0 y = 4,1802 - 0,0323*X
t=1 y = 6,3458 - 0,0527*X
t=2 y = 10,3042 - 0,0891*X
t=3 y = 18,5277 - 0,1645*X
Хорошо видно, что знак перед всеми коэффициентами X в моделях с лагом отрицателен, аналогично простой модели, но при этом они возрастают с увеличением лага, т.е. если в простой модели падение цены на нефть на 1 $ вызывало увеличение инфляции на 0,0323%, то при 1 = 2, оно увеличилось до 0,0891 %.
Таблица 2
моделей
^~^ЛПоказатели Значение лага F-критерий Т-Критерий ТТаб<|ТФакт| R R2
t=0 10,04<21,25 3,17<4,61 0,82 0,68
t=1 10,56<25,37 3,25<5,04 0,86 0,74
t=2 11,26<84,44 3,36<9,19 0,96 0,91
t=3 12,25<31,57 3,50<5,62 0,90 0,82
Обращаясь к данным в таблице 2, легко заметить, что при значении лага 1 = 2 модель обладает наиболее удовлетворительными параметрами, а так же наибольшими значениями критериев адекватности и статистической значимости. Таким образом, подтвердилось предположение о том, что падение цен на нефть оказывает воздействие на инфляцию через какое-то время. При разнице в 2 месяца наблюдается наибольшее значение Р=0,96, характеризующее связь результата У с факторным признаком, и соответствующее Р = 0,91 показывающее долю объясняемой вариации результативного признака на основе факторного. При дальнейшем увеличении лагового значения наблюдается ухудшение характеристик модели, что говорит об оптимальности 1 = 2.
Так же можно исследовать не только прямую линейную зависимость между исследуемыми признаками. Используем регрессии нелинейные по объясняющим переменным, но линейные по оцениваемым параметрам. К этим моделям можно отнести функции такие, как гипербола и полиномы различных степеней. Сперва проверим связь с помощью гиперболической функции. Так как между факторами явно существует обратная зависимость, то гиперболическая регрессия должна быть похожа по характеристикам на
Характеристики I
простую линейную регрессию. Если считать, что существует гиперболическая зависимость, то можно переписать уравнение следующим видом, показанным в таблице 3.
Таблица 3
Регрессионные модели с гиперболической функцией
Значение лага Модель
t=0 y = -1,7764 + 258,9195/X
t=1 y = -3,8701 + 487,8246/X
t=2 y = -7,4317 + 876,3272/X
t=3 y = -16,1351 + 1823,3114/X
В данных моде
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.