Статистический анализ и прогнозирование динамики экспорта Российской Федерации по таможенным данным

В условиях постоянно меняющейся глобальной экономики, статистический анализ и прогнозирование динамики экспорта Российской Федерации приобретают не просто актуальность, но и стратегическое значение. Согласно данным Федеральной таможенной службы (ФТС), внешнеторговый оборот РФ в январе-декабре 2024 года достиг 716,9 млрд долларов США, что свидетельствует о существенной роли внешней торговли в национальном хозяйстве. Понимание текущих тенденций и способность предвидеть будущие изменения в экспортных потоках позволяют не только адаптироваться к вызовам, но и эффективно использовать открывающиеся возможности, формируя более устойчивую экономическую стратегию.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью проведение всестороннего статистического анализа динамики российского экспорта за актуальный период 2018-2025 годов на основе таможенных данных, а также разработку научно обоснованного прогноза на краткосрочную и среднесрочную перспективы. В ходе исследования будут рассмотрены ключевые теоретические подходы, методологические особенности учета экспорта в РФ, детально проанализирована товарная и географическая структура экспортных потоков, выявлены факторы, оказывающие на них влияние, и предложены рекомендации по совершенствованию мер государственного регулирования и стимулирования экспорта. Работа ориентирована на студентов экономических специальностей, стремящихся к глубокому пониманию прикладных аспектов экономической статистики и международной торговли.

Теоретические основы статистического анализа и прогнозирования внешнеторговой деятельности

Экономическая наука, подобно опытному штурману, прокладывает курс в бурном море мировой торговли, опираясь на фундаментальные понятия и проверенные временем статистические методы. Понимание сущности экспорта, природы временных рядов и логики прогнозирования составляет основу для любого глубокого анализа внешнеторговой деятельности. Без этого теоретического фундамента практически невозможно корректно интерпретировать наблюдаемые данные и строить достоверные прогнозы.

Понятие и значение экспорта в экономике Российской Федерации

В самом сердце международной торговли лежит понятие экспорта. Согласно методологии Евразийского экономического союза (ЕАЭС), экспорт товаров – это вывоз с территории государства-члена на территорию третьей страны товаров, которые уменьшают запасы материальных ресурсов данного государства-члена. В свою очередь, внешняя торговля товарами охватывает как импорт, так и экспорт товаров между государством-членом ЕАЭС и третьими странами.

Для России экспорт является не просто одним из видов экономической деятельности, а ключевым драйвером экономического роста, источником валютных поступлений, обеспечивающим стабильность национальной валюты и финансирование импорта. Он также способствует интеграции страны в мировую экономику, развитию высокотехнологичных отраслей и повышению конкурентоспособности национальных производителей на глобальных рынках. Исторически сложилось, что экспорт сырьевых товаров (минеральные продукты, металлы) играет доминирующую роль, однако в последние годы наблюдается устойчивая тенденция к диверсификации экспортной корзины за счет несырьевого неэнергетического экспорта, что является важным шагом к снижению зависимости от колебаний мировых цен на сырье.

Временные ряды и их составляющие в анализе экспорта

Когда мы говорим о динамике экспорта, мы неизбежно обращаемся к временным рядам, или рядам динамики. Это собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров исследуемого процесса. Иными словами, это последовательность значений некоторой переменной, регистрируемых непрерывно или через определенные промежутки времени. Для анализа экспорта временные ряды позволяют проследить, как менялись объемы, структура или другие характеристики торговых потоков год за годом, месяц за месяцем.

Основная задача анализа временных рядов – выявление закономерностей в изменениях параметра и составление прогноза на будущее. Временной ряд обычно состоит из нескольких компонент:

• Систематическая составляющая:
  • Тренд – это общая, долгосрочная, систематическая линейная или нелинейная компонента, отражающая основное направление развития ряда. Тренд может быть восходящим (рост), нисходящим (снижение) или горизонтальным (стабильность).
  • Сезонная составляющая – это периодически повторяющаяся компонента, которая проявляется в течение определенного периода (например, года) и обусловлена факторами, связанными с календарным циклом (сезонность производства, праздники, погодные условия).
• Случайный шум (остаточная компонента) – это непредсказуемые, несистематические колебания, которые не могут быть объяснены трендом или сезонностью.

Для выявления и описания тренда динамический ряд подвергают выравниванию (сглаживанию). Существуют несколько способов:

1. Укрупнение временных интервалов: Суммирование или усреднение данных за более длительные периоды (например, переход от ежемесячных данных к квартальным или годовым) позволяет сгладить краткосрочные колебания и выделить основной тренд.
2. Метод скользящей средней: Это один из наиболее распространенных способов. Суть метода заключается в замене каждого уровня ряда средней арифметической из него самого и нескольких соседних уровней. Например, трехчленное скользящее среднее для уровня γ_i будет (γ_i-1 + γ_i + γ_i+1) / 3. Это эффективно устраняет случайные колебания и сезонность.
3. Аналитический способ (аналитическое выравнивание): Подразумевает подбор математической функции (например, линейной, параболической, экспоненциальной), которая наилучшим образом описывает тенденцию развития временного ряда. Параметры этой функции оцениваются с помощью метода наименьших квадратов.

Основные показатели динамики экспорта

Для количественной оценки изменений в экспорте и других экономических показателях используются следующие основные показатели динамики:

1. Абсолютный прирост (Δγ): Показывает абсолютное изменение уровня ряда за определенный период. Рассчитывается как разница между значением данного года и предыдущим (цепной) или базисным (базисный).
   Формула цепного абсолютного прироста: Δγi = γi - γi-1
Формула базисного абсолютного прироста: Δγi = γi - γ0

   Пример: Если экспорт в 2023 году составил 400 млрд долларов США, а в 2024 году – 433,9 млрд долларов США, то абсолютный прирост в 2024 году по сравнению с 2023 годом равен 433,9 — 400 = 33,9 млрд долларов США.

2. Коэффициент роста (k): Характеризует относительное изменение уровня ряда. Определяется как отношение данного уровня к базисному (k = γ_i / γ₀) или предыдущему (k = γ_i / γ_i-1) уровню.
   

   Пример: Если экспорт в 2023 году составил 400 млрд долларов США, а в 2024 году – 433,9 млрд долларов США, то коэффициент роста в 2024 году по сравнению с 2023 годом равен 433,9 / 400 = 1,08475.

3. Темп роста (k’): Это коэффициент роста, выраженный в процентах.
   Формула: k' = (γi / γ0) ⋅ 100%

   Пример: Темп роста экспорта в 2024 году по сравнению с 2023 годом составил (433,9 / 400) ⋅ 100% = 108,475%. Это означает, что экспорт вырос на 8,475%.

4. Темп прироста (k»): Показывает, на сколько процентов данный уровень больше или меньше базисного (или предыдущего).
   Формула: k'' = ((γi - γ0) / γ0) ⋅ 100% = (k - 1) ⋅ 100%

   Пример: Темп прироста экспорта в 2024 году по сравнению с 2023 годом составил ((433,9 — 400) / 400) ⋅ 100% = (33,9 / 400) ⋅ 100% = 8,475%.

Методы статистического прогнозирования экспорта

Прогноз — это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и/или об альтернативных путях и сроках их осуществления. Прогнозирование, в свою очередь, является специальным научным исследованием конкретных перспектив дальнейшего развития какого-либо процесса. В контексте экспорта, одной из важнейших задач статистики является составление достоверных прогнозов, позволяющих бизнесу и государству принимать обоснованные решения, минимизируя риски и максимизируя потенциальные выгоды.

Современные методы статистического прогнозирования временных рядов можно разделить на множество категорий, но для анализа экспорта наиболее применимы методы, учитывающие как систематические, так и стохастические компоненты ряда.

Экспоненциальное сглаживание: от простого к Хольту-Винтерсу

Метод экспоненциального сглаживания — это один из старейших и наиболее изученных методов прогнозирования временных рядов, особенно эффективный, когда значения временного ряда следуют постепенному тренду и отображают сезонное поведение. Его привлекательность заключается в относительно простой реализации и хорошей адаптивности к изменяющимся условиям.

В зависимости от наличия тренда и сезонности в ряду, различают несколько модификаций экспоненциального сглаживания:

1. Простое экспоненциальное сглаживание (Simple Exponential Smoothing, SES):
   • Применимость: Этот метод подходит для временных рядов, которые не имеют выраженного тренда и сезонности, то есть являются стационарными или близкими к стационарным. Прогноз здесь основан на взвешенном среднем прошлых наблюдений, где веса экспоненциально убывают по мере удаления в прошлое.
   • Принцип: Сглаженное значение (S_t) для текущего периода (t) является линейной комбинацией фактического значения (γ_t) и предыдущего сглаженного значения (S_t-1).
   • Формула: St = αγt + (1 - α)St-1, где α (альфа) — параметр сглаживания (0 < α < 1). Прогноз на период (t+1) равен S_t.
   • Особенность: Чем больше α, тем сильнее модель реагирует на последние изменения, и наоборот.
2. Метод Хольта (Holt’s Linear Trend Method):
   • Применимость: Разработан для временных рядов, которые имеют выраженный тренд, но не имеют сезонности. Он учитывает как уровень ряда, так и его наклон (тренд).
   • Принцип: Модель Хольта использует два параметра сглаживания: α для уровня ряда и β (бета) для тренда.
   • Формулы:
     • Уровень: Lt = αγt + (1 - α)(Lt-1 + Tt-1)
     • Тренд: Tt = β(Lt - Lt-1) + (1 - β)Tt-1
     • Прогноз на k периодов вперед: Ft+k = Lt + k Tt
   • Особенность: L_t — сглаженный уровень, T_t — сглаженный тренд.
3. Метод Винтерса (Holt-Winters Seasonal Method):
   • Применимость: Наиболее сложный и гибкий из трех, предназначен для временных рядов, обладающих как трендом, так и сезонностью. Этот метод особенно актуален для данных по экспорту, где часто присутствуют годовые или квартальные сезонные колебания.
   • Принцип: Метод Винтерса включает три параметра сглаживания: α для уровня, β для тренда и γ (гамма) для сезонности. Он также разделяется на аддитивную (когда сезонные колебания имеют постоянную амплитуду) и мультиплитивную (когда амплитуда сезонных колебаний пропорциональна уровню ряда) модели.
   • Формулы (мультиплитивная модель):
     • Уровень: Lt = α(γt / St-L) + (1 - α)(Lt-1 + Tt-1)
     • Тренд: Tt = β(Lt - Lt-1) + (1 - β)Tt-1
     • Сезонность: St = γ(γt / Lt) + (1 - γ)St-L
     • Прогноз на k периодов вперед: Ft+k = (Lt + k Tt)St-L+k
   • Особенность: L_t — сглаженный уровень, T_t — сглаженный тренд, S_t — сглаженный сезонный индекс, L — длина сезонного цикла.

ARIMA-моделирование: принципы и применение

Модель ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) — это мощный инструмент для анализа и прогнозирования временных рядов, который представляет собой расширение моделей типа ARMA на нестационарные временные ряды. Нестационарность означает, что среднее значение, дисперсия или автокорреляционная структура ряда меняются со временем, что часто наблюдается в экономических показателях, таких как экспорт. ARIMA-модель может стать стационарной после применения процедуры дифференцирования.

Модель обозначается как ARIMA(p,d,q), где:

• p — порядок авторегрессионной (AR) составляющей.
• d — порядок интегрированной (I) составляющей (число разностей, необходимых для приведения ряда к стационарному виду).
• q — порядок составляющей скользящего среднего (MA).

Разберем каждую компоненту:

1. Авторегрессионная составляющая (AR): Предполагает, что будущее значение переменной зависит от ее прошлых значений. Модель AR(p) выражает текущее значение ряда как линейную комбинацию p прошлых значений ряда и текущего случайного шока.
   Формула: γt = c + φ1γt-1 + φ2γt-2 + ... + φpγt-p + εt

   Здесь γ_t — текущее значение ряда, c — константа, φ_i — авторегрессионные коэффициенты, ε_t — ошибка (белый шум).

2. Интегрированная составляющая (I): Отвечает за порядок дифференциации ряда для приведения его к стационарному виду. Если ряд нестационарен, его необходимо продифференцировать d раз, чтобы удалить тренд и/или сезонность.
   Формула дифференцирования первого порядка: Δγt = γt - γt-1

   После дифференцирования полученный ряд Δγ_t (или Δ^dγ_t) становится стационарным.

3. Составляющая скользящего среднего (MA): Оценивает влияние прошлых ошибок прогноза (случайных шоков) на текущие значения ряда. Модель MA(q) выражает текущее значение ряда как линейную комбинацию q прошлых ошибок прогноза и текущего случайного шока.
   Формула: γt = μ + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q

   Здесь μ — среднее значение ряда, θ_i — коэффициенты скользящего среднего.

ARIMA-модель применяется для построения прогнозов, опираясь только на имеющиеся фактические данные и внутренние закономерности временного ряда. Процесс ARIMA-моделирования обычно включает следующие этапы (методология Бокса-Дженкинса):

1. Идентификация: Определение порядков p, d, q с помощью анализа графиков автокорреляционной функции (ACF) и частной автокорреляционной функции (PACF) дифференцированного ряда.
2. Оценка параметров: Расчет коэффициентов φ и θ с использованием статистических методов (например, метода максимального правдоподобия).
3. Проверка адекватности (диагностика): Анализ остатков модели на предмет отсутствия автокорреляции и нормальности распределения.
4. Прогнозирование: Использование построенной модели для предсказания будущих значений ряда.

ARIMA-модели являются мощным инструментом, особенно когда необходимо учесть сложную структуру временного ряда, включая автокорреляцию и нестационарность, что делает их незаменимыми в детальном анализе динамики экспорта.

Методологические особенности статистического учета экспорта в Российской Федерации по таможенным данным

Точность и достоверность любого экономического анализа напрямую зависят от качества исходных данных. В контексте внешней торговли России, фундаментом для глубокого статистического исследования выступают данные Федеральной таможенной службы (ФТС). Эти данные не просто цифры, а результат тщательно разработанной методологии, обеспечивающей их соответствие международным стандартам.

Методология ведения таможенной статистики внешней торговли товарами государств – членов Евразийского экономического союза разработана в соответствии с пунктом 3 статьи 360 Таможенного кодекса ЕАЭС и базируется на международном стандарте «Статистика международной торговли товарами: концепции и определения, 2010 год». Это обеспечивает сопоставимость российских данных с мировыми, что критически важно для анализа глобальных торговых потоков и места России в них, позволяя проводить более точные международные сравнения.

Исходными данными для формирования таможенной статистики внешней торговли являются сведения, содержащиеся в декларациях на товары (ДТ) и других документах, предоставляемых таможенным органам при перемещении товаров через таможенную границу. Каждая ДТ содержит детальную информацию о товаре, его количестве, стоимости, стране происхождения, стране назначения, режиме перемещения и прочих характеристиках, что делает ее бесценным источником для статистического анализа.

Принципы учета экспорта:

• Дата учета: Для большинства видов перевозок (водные, железнодорожные, автомобильные, воздушные) учет импорта и экспорта в таможенной статистике внешней торговли ведется по дате выпуска товара, проставленной в декларации на товары. Это означает, что статистический учет происходит не в момент физического пересечения границы, а после завершения всех таможенных формальностей.
• Классификация товаров: Для целей ведения таможенной статистики внешней торговли применяется классификатор Единая Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности Таможенного союза (ТН ВЭД ТС). Эта номенклатура основана на Гармонизированной системе описания и кодирования товаров Всемирной таможенной организации. ТН ВЭД ТС позволяет детально классифицировать товары по группам, позициям и подпозициям, что обеспечивает высокую степень детализации при анализе товарной структуры экспорта. Например, можно отдельно проанализировать экспорт сырой нефти (2709 00), нефтепродуктов (группа 27), зерновых (группа 10) и так далее.

Возможности таможенной статистики для анализа:

Таможенная статистика является богатейшим источником информации, позволяющим провести всесторонний анализ:

• Структуры внешней торговли: В стоимостном и количественном выражении, с высокой степенью детализации по товарным позициям согласно ТН ВЭД ТС.
• Уровня цен в динамике: Хотя таможенные данные напрямую не предоставляют информацию о ценах, они содержат стоимостные и количественные показатели, из которых можно вывести средние экспортные цены по товарным позициям и отследить их динамику.
• Основных путей экспорта и стран-импортеров: Данные распространяются в разрезах, включающих импорт и экспорт товаров в целом, в разрезе стран-партнеров и по группам стран, что позволяет выявить географическую переориентацию торговых потоков и определить ключевых торговых партнеров.
• Развития несырьевого неэнергетического экспорта: Детальная товарная классификация позволяет отслеживать динамику экспорта товаров с высокой добавленной стоимостью, что особенно важно в контексте диверсификации российской экономики.

Таким образом, таможенная статистика ФТС России, благодаря своей методологической строгости и детализации, является незаменимым источником для глубокого и точного анализа динамики и структуры российского экспорта, а также для построения обоснованных прогнозов.

Динамика и структура российского экспорта за 2018-2025 гг.

Путешествие по цифрам российского экспорта за последние годы напоминает движение по извилистой реке, где встречаются как стремительные потоки, так и спокойные заводи. Анализ данных Федеральной таможенной службы (ФТС) позволяет не только увидеть общий ландшафт, но и детализировать отдельные повороты, понять, куда и что движется из России на мировые рынки.

Общая динамика внешнеторгового оборота и экспорта РФ

Начало исследуемого периода, 2018 год, ознаменовалось уверенным ростом. Внешнеторговый оборот Российской Федерации в январе-декабре 2018 года составил 692,6 млрд долларов США, что на 17,6% больше, чем в аналогичном периоде 2017 года. Экспорт России в этот период достиг 449,0 млрд долларов США, подчеркивая положительную динамику. О чем это говорит? Стабильный рост внешней торговли в 2018 году указывал на активное восстановление мировой экономики и высокий спрос на российскую продукцию.

Следует отметить, что в последующие годы динамика претерпевала изменения, вызванные как глобальными экономическими циклами, так и геополитическими факторами. Переносясь в более актуальный период, мы видим следующие тренды:

• 2024 год: По данным ФТС, положительное сальдо внешней торговли РФ за январь-декабрь 2024 года выросло на 7,79% по сравнению с 2023 годом, достигнув 150,9 млрд долларов США. Этот рост свидетельствует о превышении экспорта над импортом. Экспорт РФ за январь-декабрь 2024 года увеличился на 8,6 млрд долларов США, составив 433,9 млрд долларов США. Общий товарооборот РФ в 2024 году по сравнению с 2023 годом также продемонстрировал рост на 0,89%, достигнув 716,9 млрд долларов США. Эти цифры указывают на восстановление и даже некоторый рост экспортных потоков после возможных колебаний в предыдущие годы, демонстрируя resilience российской экономики.
• Январь-май 2025 года: Последние доступные данные ФТС показывают новую динамику. Внешнеторговый оборот Российской Федерации в январе-мае 2025 года составил 271,7 млрд долларов США, сократившись на 3,2% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Этот спад коснулся и экспорта: экспорт РФ в январе-мае 2025 года составил 162,1 млрд долларов США, что на 6,2% ниже показателя января-мая 2024 года. Как следствие, профицит внешней торговли РФ в этот период также сократился на 19,3% до 52,6 млрд долларов США. Это снижение может быть обусловлено различными факторами, включая колебания мировых цен на сырьевые товары, изменения в геополитической обстановке или внутренние экономические процессы, требующие более глубокого анализа.

Для наглядности представим динамику ключевых показателей в таблице:

Таблица 1. Динамика внешнеторгового оборота и экспорта РФ (2018, 2024, январь-май 2025 гг.)

Показатель	2018 год (янв-дек)	2024 год (янв-дек)	Январь-май 2025 года	Изменение 2024/2023	Изменение 2025/2024 (янв-май)
Внешнеторговый оборот, млрд долл. США	692,6	716,9	271,7	+0,89%	-3,2%
Экспорт, млрд долл. США	449,0	433,9	162,1	+8,6 млрд (факт)	-6,2%
Сальдо внешней торговли, млрд долл. США	—	150,9	52,6	+7,79%	-19,3%

Товарная структура российского экспорта

Традиционно российский экспорт имеет сырьевую направленность, что подтверждают и актуальные данные. Каковы же основные товарные группы, формирующие экспортную корзину?

• Минеральные продукты: В январе-мае 2025 года основой российского экспорта традиционно являлись минеральные продукты, удельный вес которых в товарной структуре экспорта составил 56,2%. Это подтверждает, что энергетические ресурсы остаются краеугольным камнем российского внешнеторгового баланса. В структуре экспорта минеральных продуктов наибольшую долю традиционно занимали нефть сырая и нефтепродукты, удельный вес которых в общей структуре экспорта минеральных продуктов составил более 80%. За январь-декабрь 2024 года экспорт минеральных продуктов составил 264,1 млрд долларов США, продемонстрировав рост на 1,42% по сравнению с 2023 годом. В январе-мае 2024 года экспорт минеральной продукции составил 107,7 млрд долларов США, увеличившись на 2,0% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года.
• Металлы и изделия из них: Вторая крупнейшая статья экспорта. В 2024 году экспорт металлов и изделий из них вырос на 6,17% – до 63,7 млрд долларов США. В структуре экспорта металлов и изделий из них значительную часть составляли черные металлы и изделия из них, а также алюминий и медь. Однако в январе-мае 2024 года эта категория показала небольшое сокращение: 23,4 млрд долларов США, что на 0,5% ниже показателя аналогичного периода прошлого года.
• Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье: Заняли третье место в 2024 году, составив 42,6 млрд долларов США, что, однако, представляло собой снижение на 1,16%. Основной объем экспорта продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья в 2024 году приходился на зерновые культуры, растительное масло, рыбу и морепродукты. В январе-мае 2024 года экспорт продовольственных товаров и сельхозсырья составил 17,7 млрд долларов США, сократившись на 6,4% по сравнению с январем-маем 2023 года. Это указывает на возможные вызовы в этом секторе, несмотря на общую государственную поддержку, что требует более детального изучения причин такого снижения.

Таблица 2. Товарная структура экспорта РФ (2024, январь-май 2025 гг.)

Товарная группа	Объем экспорта 2024 (янв-дек), млрд долл. США	Изменение к 2023	Объем экспорта 2025 (янв-май), млрд долл. США	Доля в общем экспорте 2025 (янв-май), %
Минеральные продукты	264,1	+1,42%	~91,1 (56,2% от 162,1)	56,2
Металлы и изделия из них	63,7	+6,17%	—	—
Продовольственные товары и сельхозсырье	42,6	-1,16%	—	—

Примечание: Объемы по товарным группам за январь-май 2025 года рассчитаны исходя из общей доли, так как прямые данные не представлены.

Географическая структура российского экспорта

Последние годы стали периодом значительной переориентации российских экспортных потоков. Влияние геополитических факторов привело к изменению традиционных направлений торговли. Что изменилось и как это влияет на общую динамику российского экспорта?

• Азиатский регион: демонстрирует устойчивый рост значимости. Доля стран Азиатского региона в общем объеме товарооборота РФ в январе-мае 2025 года составила 72,4%, хотя товарооборот с ними и снизился на 2,4% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Это снижение может быть связано с общим падением экспорта в этот период. Более показательными являются данные за 2024 год: РФ увеличила экспорт в страны Азии за январь-декабрь 2024 года на 7,58% – до 329,2 млрд долларов США. В январе-мае 2024 года экспорт в Азию вырос на 10,1%, достигнув 130,4 млрд долларов США. Эти данные ярко иллюстрируют успешную переориентацию экспортных потоков на Восток.
• Европейский союз: исторически был крупнейшим торговым партнером, однако его доля существенно сократилась. На страны ЕС в январе-мае 2025 года пришлось 19,1% внешней торговли РФ, товарооборот с ними снизился на 6,9%. Еще более драматичное падение наблюдалось в 2024 году: экспорт в страны Европы за январь-декабрь 2024 года упал на 20,37%, составив 68,4 млрд долларов США. В январе-мае 2024 года экспорт в Европу сократился на 37,4%, составив всего 26,0 млрд долларов США. Эти цифры показывают, насколько значительно изменилась география российского экспорта, подчеркивая необходимость поиска новых рынков.
• Африка: становится новым перспективным направлением. Доля стран Африки во внешней торговле РФ в январе-мае 2025 года составила 4,1%, при этом товарооборот с ними сократился на 1,5%. Однако в 2024 году экспорт в страны Африки показал значительный рост: за январь-декабрь 2024 года он вырос на 14,62%, до 24,3 млрд долларов США. В январе-мае 2024 года экспорт в Африку также увеличился на 21,2%, достигнув 9,9 млрд долларов США.
• Северная и Южная Америка: За январь-декабрь 2024 года экспорт в страны Северной и Южной Америки снизился на 1,65% и составил 11,9 млрд долларов США. В январе-мае 2024 года экспорт в Америку, напротив, показал рост на 15,7%, составив 5,7 млрд долларов США.

Таблица 3. Географическая структура экспорта РФ (2024, январь-май 2024/2025 гг.)

Регион	Объем экспорта 2024 (янв-дек), млрд долл. США	Изменение к 2023	Объем экспорта 2024 (янв-май), млрд долл. США	Объем экспорта 2025 (янв-май), млрд долл. США	Доля в товарообороте 2025 (янв-май), %
Азия	329,2	+7,58%	130,4	—	72,4 (от товарооборота)
Европа	68,4	-20,37%	26,0	—	19,1 (от товарооборота)
Африка	24,3	+14,62%	9,9	—	4,1 (от товарооборота)
Северная и Южная Америка	11,9	-1,65%	5,7	—	—

Примечание: Для января-мая 2025 года указана доля в общем товарообороте, так как прямых данных по экспорту отдельно по регионам не предоставлено.

Эти данные показывают, что Россия активно адаптируется к новой геополитической реальности, успешно перенаправляя свои экспортные потоки в страны Азии и Африки, что компенсирует падение торговли с европейскими партнерами. Это демонстрирует гибкость и стратегическую ориентированность российского внешнеторгового аппарата.

Факторы, оказывающие влияние на динамику российского экспорта

Подобно тому, как морские течения формируют берега континентов, макроэкономические и геополитические факторы непрерывно воздействуют на динамику экспорта любой страны, и Россия здесь не исключение. Понимание этих факторов критически важно для адекватного анализа и прогнозирования, поскольку без их учета невозможно построить реалистичную картину будущего.

Внешние макроэкономические факторы

Наиболее очевидным и мощным внешним драйвером российского экспорта традиционно являются мировые цены на минеральные продукты, прежде всего на нефть и газ. Это объясняется доминирующей долей топливно-энергетических товаров в структуре российского экспорта. Исследования неоднократно подтверждают эту зависимость: цены на нефть могут объяснить до 60% изменений в объеме российского экспорта. Например, периоды высоких цен на нефть (как это было в 2018 году) коррелируют с ростом стоимостного объема экспорта, тогда как их падение (например, в период кризисов) приводит к сокращению экспортной выручки.

Другим существенным внешним фактором является динамика валового внутреннего продукта (ВВП) ключевых стран-партнеров. В частности, ВВП стран G20, а также отдельных крупных экономик, таких как ЕС, Германия и Китай, оказывает значительное влияние на экспорт России. При этом, ВВП ЕС и Китая демонстрирует особенно сильное влияние. Коэффициенты эластичности российского экспорта по ВВП ЕС составляют до 0,7-0,9, а по ВВП Китая — до 0,6-0,8. Это означает, что рост экономики в этих регионах на 1% может привести к увеличению российского экспорта на 0,7-0,9% и 0,6-0,8% соответственно. Такие показатели указывают на прямую зависимость от спроса на российские товары на этих рынках. Укрепление или замедление экономического роста в этих странах напрямую отражается на объемах российского экспорта.

Интересно отметить, что гипотеза о значительном влиянии курса рубля к доллару на экспорт и импорт РФ была подвергнута сомнению в недавних исследованиях. В работе Сафонова М.Д. (2025 год) «Оценка влияния экзогенных факторов на внешнеторговую деятельность РФ», проведенной на основе эконометрического моделирования, было установлено, что курс рубля к доллару не оказывает статистически значимого влияния на объемы российского экспорта. Этот, на первый взгляд, контринтуитивный вывод объясняется низкой ценовой эластичностью спроса на основные экспортные товары России. Поскольку большую часть экспорта составляют сырьевые товары (нефть, газ, металлы), спрос на них на мировых рынках относительно неэластичен к изменениям цены, выраженной в иностранной валюте. Поэтому даже значительное ослабление рубля не приводит к пропорциональному увеличению спроса и объемов экспорта этих товаров. Это означает, что для России гораздо важнее стабильность мирового спроса на сырье, чем курсовые колебания.

Геополитические и прочие факторы

Помимо экономических параметров, на экспортную динамику оказывают мощное влияние геополитические факторы. В последние годы ужесточение санкций против РФ стало одним из наиболее обсуждаемых аспектов. Однако, как показывают исследования, в краткосрочной перспективе они не показали значимого негативного влияния на общий объем экспорта, что может объясняться своевременной сменой основных направлений поставок. Например, в 2022-2023 годах, несмотря на беспрецедентные санкции, экспорт энергоносителей из РФ сохранялся на высоких уровнях благодаря переориентации поставок в страны Азии, в частности, в Китай и Индию. Морские поставки нефти из России в Индию, например, выросли в несколько раз, демонстрируя высокую адаптивность российской экспортной инфраструктуры и логистики к новым условиям.

Среди внутренних факторов максимальное влияние на экспорт продовольствия оказывает прямая государственная поддержка сельхозпроизводителей. Государственная поддержка сельскохозяйственных производителей, включая субсидии и льготное кредитование, способствовала росту экспорта продовольствия из РФ. Так, объем государственной поддержки агропромышленного комплекса в 2024 году превысил 400 млрд рублей. Эти меры повышают конкурентоспособность российской сельскохозяйственной продукции на мировых рынках, позволяя аграриям инвестировать в производство, модернизацию и расширение мощностей, что, в свою очередь, способствует увеличению объемов экспорта. Какова практическая выгода для экономики? Это не только укрепляет продовольственную безопасность страны, но и способствует развитию несырьевого экспорта, диверсифицируя структуру внешней торговли.

Таким образом, динамика российского экспорта формируется сложным взаимодействием мировых цен на сырье, экономического роста ключевых торговых партнеров, а также способностью страны адаптироваться к геополитическим вызовам и эффективно использовать внутренние механизмы поддержки.

Прогнозирование динамики российского экспорта на краткосрочную и среднесрочную перспективу

Прогнозирование — это не просто попытка заглянуть в будущее, а скорее искусство и наука создания обоснованных сценариев развития событий на основе анализа прошлого и настоящего. В условиях изменчивой глобальной экономики, для России особенно важно иметь надежные прогнозы динамики экспорта, чтобы государственные структуры и бизнес могли принимать стратегически верные решения.

Выбор и обоснование моделей прогнозирования

Выбор адекватной модели прогнозирования для динамики российского экспорта требует тщательного анализа характеристик временного ряда. Как мы уже выяснили, экспортные данные часто демонстрируют наличие как трендовой, так и сезонной компонент, а также могут быть нестационарными.

Исходя из этих соображений, для прогнозирования динамики российского экспорта на краткосрочную и среднесрочную перспективу целесообразно использовать следующие модели:

1. Метод Хольта-Винтерса (экспоненциальное сглаживание с учетом тренда и сезонности):
   • Обоснование: Этот метод является наиболее подходящим, если анализ временного ряда экспорта показывает наличие как долгосрочного тренда (например, общего роста или снижения объемов), так и сезонных колебаний (например, ежемесячные или квартальные колебания, связанные с циклами производства, сбора урожая или транспортными ограничениями). Большая часть данных по экспорту, особенно в помесячном или поквартальном разрезе, обладает ярко выраженной сезонностью (например, конец года, периоды навигации).
   • Применимость: Позволяет построить прогноз, учитывая инерцию развития (сглаженный уровень), направление изменения (сглаженный тренд) и повторяющиеся паттерны (сглаженная сезонность). Выбор аддитивной или мультиплитивной модели Хольта-Винтерса будет зависеть от того, как взаимодействуют сезонные колебания с уровнем ряда – если амплитуда сезонных колебаний увеличивается с ростом уровня ряда, целесообразно применять мультиплитивную модель.
2. ARIMA-моделирование (Autoregressive Integrated Moving Average):
   • Обоснование: Модели ARIMA особенно ценны для временных рядов, которые являются нестационарными, но могут быть приведены к стационарному виду путем дифференцирования. Учитывая чувствительность российского экспорта к шокам (например, резкие изменения мировых цен на энергоносители или геополитические события), ARIMA-модели могут более точно уловить эти «шумы» и их влияние на последующие значения. Они позволяют учесть автокорреляционную структуру ряда, то есть зависимость текущих значений от прошлых значений и прошлых ошибок прогноза.
   • Применимость: Для экспортных данных, которые могут быть подвержены структурным изменениям или иметь сложную автокорреляционную структуру, ARIMA(p,d,q) предоставляет гибкий фреймворк для моделирования. Например, для ряда с ярко выраженным трендом и возможными сезонными колебаниями может быть использована модель SARIMA (Seasonal ARIMA), которая явно учитывает сезонность.

Выбор между этими моделями или их комбинация будет зависеть от детального эконометрического анализа конкретного временного ряда данных по российскому экспорту (например, по общей стоимости, по отдельным товарным группам или по регионам), включая тестирование на стационарность, наличие тренда и сезонности, а также анализ автокорреляционных функций.

Построение прогнозных моделей и расчет прогноза

Представим условный пример построения прогноза на основе гипотетических данных, демонстрирующий шаги, которые должны быть предприняты в реальной курсовой работе. Допустим, мы анализируем ежеквартальные данные по объему российского экспорта (в млрд долларов США) за период с 2018 по 2024 год и хотим спрогнозировать его до конца 2026 года (краткосрочная) и до 2028 года (среднесрочная перспектива).

Этапы построения моделей (на примере метода Хольта-Винтерса):

1. Сбор и подготовка данных: Собираем ежеквартальные данные по экспорту РФ.
   • Гипотетические данные:
     • 2018Q1: 100, 2018Q2: 110, 2018Q3: 105, 2018Q4: 120
     • …
     • 2024Q1: 105, 2024Q2: 115, 2024Q3: 110, 2024Q4: 130

     (Предполагается, что данные за 2024 год уже есть, а 2025 год частично или полностью для обучения модели)

2. Визуализация и первичный анализ: Строим график временного ряда для выявления тренда и сезонности.
   • Наблюдения: Если на графике виден восходящий тренд и повторяющиеся сезонные пики в 4-м квартале, метод Хольта-Винтерса будет подходящим.
3. Выбор модели Хольта-Винтерса (например, мультиплитивной): Если сезонные колебания увеличиваются с ростом уровня ряда.
4. Оценка параметров сглаживания (α, β, γ): С помощью специализированного статистического ПО (R, Python, EViews, SPSS) подбираем оптимальные значения параметров, минимизирующие ошибку прогноза на обучающей выборке.
   • Примерные формулы для расчета:
     • Уровень (L_t): Lt = α (γt / St-4) + (1 - α) (Lt-1 + Tt-1)
     • Тренд (T_t): Tt = β (Lt - Lt-1) + (1 - β) Tt-1
     • Сезонность (S_t): St = γ (γt / Lt) + (1 - γ) St-4
     • Прогноз (F_t+k): Ft+k = (Lt + k Tt) St-4+k (если k ≥ 4) или St+k (если k < 4)
   • Допустим, в результате оптимизации получены: α = 0,2; β = 0,1; γ = 0,3.
5. Проверка адекватности модели: Анализируем остатки модели (разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями). Остатки должны быть случайными, несмещенными и не иметь автокорреляции. Используются тесты Льюнга-Бокса, нормальности распределения остатков.
6. Расчет прогноза: Используем обученную модель для генерации прогнозных значений.
   • Прогноз на краткосрочную перспективу (до конца 2026 г.):
     • Например, прогноз на 2025Q3, 2025Q4, 2026Q1, 2026Q2, 2026Q3, 2026Q4.
     • Таблица с прогнозными значениями:

   Таблица 4. Прогноз экспорта РФ на краткосрочную перспективу (условные данные)

   Период	Прогноз экспорта, млрд долл. США	Нижняя граница 95% ДИ	Верхняя граница 95% ДИ
   2025Q3	112,5	108,0	117,0
   2025Q4	135,0	130,0	140,0
   2026Q1	108,0	103,5	112,5
   2026Q2	118,5	113,5	123,5
   2026Q3	113,0	108,0	118,0
   2026Q4	137,0	132,0	142,0

   • Прогноз на среднесрочную перспективу (до 2028 г.):
     • Аналогично, продлеваем прогнозные значения до 2028Q4. Важно помнить, что чем дальше горизонт прогнозирования, тем шире доверительный интервал и ниже точность.

   Таблица 5. Прогноз экспорта РФ на среднесрочную перспективу (условные данные)

   Период	Прогноз экспорта, млрд долл. США	Нижняя граница 95% ДИ	Верхняя граница 95% ДИ
   2027Q1	110,0	104,0	116,0
   2027Q2	120,5	114,0	127,0
   2027Q3	115,0	108,0	122,0
   2027Q4	139,0	132,0	146,0
   2028Q1	112,0	104,0	120,0
   2028Q2	122,5	114,0	131,0
   2028Q3	117,0	109,0	125,0
   2028Q4	141,0	133,0	149,0

Оценка точности прогноза и анализ возможных отклонений

Построение прогноза – это лишь половина дела. Критически важно оценить его надежность и понять, насколько ему можно доверять. Для оценки точности построенных прогнозов используются различные критерии:

• MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Средняя абсолютная процентная ошибка. Вычисляется как среднее арифметическое абсолютных значений процентных ошибок. Чем ниже MAPE, тем точнее прогноз.
  Формула: MAPE = (1/n) Σt=1n |(γt - Ft) / γt| ⋅ 100%

  Где γ_t — фактическое значение, F_t — прогнозное значение, n — количество наблюдений.

• RMSE (Root Mean Squared Error): Среднеквадратическая ошибка. Показывает среднюю величину ошибок прогнозирования. Большие ошибки вносят больший вклад в RMSE из-за возведения в квадрат, что делает этот показатель чувствительным к выбросам.
  Формула: RMSE = √((1/n) Σt=1n (γt - Ft)2)
• MAE (Mean Absolute Error): Средняя абсолютная ошибка. Среднее арифметическое абсолютных значений ошибок. Менее чувствителен к выбросам, чем RMSE.
  Формула: MAE = (1/n) Σt=1n |γt - Ft|
• Коэффициент Тейла (Theil’s U-statistic): Позволяет сравнить точность прогноза с наивным прогнозом (например, когда прогноз на следующий период равен текущему значению). Значение U < 1 означает, что модель лучше наивного прогноза.

Анализ возможных отклонений:

Даже самые точные статистические модели не могут учесть все факторы. Отклонения от прогнозных значений могут быть вызваны:

1. Неожиданными геополитическими событиями: Введение новых санкций, эскалация конфликтов, заключение крупных торговых соглашений.
2. Волатильностью мировых цен на сырье: Резкие скачки или падения цен на нефть, газ, металлы, удобрения.
3. Изменениями в глобальной экономике: Мировые рецессии, замедление роста в ключевых странах-импортерах (Китае, ЕС).
4. Внутренними экономическими шоками: Изменение государственной политики, крупные инвестиционные проекты, природные катаклизмы, влияющие на производство экспортных товаров.
5. Изменениями в структуре спроса: Долгосрочные изменения предпочтений потребителей или технологические сдвиги, снижающие спрос на традиционные российские экспортные товары.

Поэтому при представлении прогнозов всегда важно указывать доверительные интервалы, которые показывают диапазон, в котором с определенной вероятностью (например, 95%) будет находиться фактическое значение. Эти интервалы расширяются с увеличением горизонта прогнозирования, что отражает растущую неопределенность будущего.

Государственное регулирование и стимулирование экспорта в РФ: текущее состояние и перспективы

В условиях глобальной конкуренции и меняющейся геополитической обстановки, активная и целенаправленная государственная поддержка экспорта становится не просто желательной, а критически необходимой. Российское правительство, осознавая это, реализует комплекс мер, направленных на укрепление позиций отечественных товаров и услуг на мировых рынках, особенно в сегменте несырьевого неэнергетического экспорта.

Основные направления государственной политики в сфере экспорта

Главная стратегическая цель государственной политики в сфере экспорта Российской Федерации формулируется как поддержка доступа российских участников внешнеэкономической деятельности, экспортирующих несырьевые, в том числе высокотехнологичные и инновационные, товары, услуги, работы и технологии, на рынки зарубежных стран. Это отражает стремление к диверсификации экономики и снижению зависимости от экспорта сырья.

Для достижения этой цели государство работает по нескольким ключевым направлениям:

1. Создание благоприятной для экспортеров регуляторной среды: Это включает упрощение таможенных процедур, гармонизацию законодательства с международными стандартами, сокращение административных барьеров и повышение прозрачности правил ведения внешнеэкономической деятельности. Цель – минимизировать издержки и риски для компаний, выходящих на внешние рынки.
2. Развитие финансовых инструментов поддержки: Обеспечение доступа к льготному финансированию, страховым продуктам и гарантиям, снижающим финансовые риски экспортеров.
3. Нефинансовые меры поддержки: Предоставление информационно-консультационных услуг, организация выставок и бизнес-миссий, помощь в поиске партнеров и адаптации продукции к требованиям зарубежных рынков.
4. Продвижение российского бренда: Формирование положительного имиджа российской продукции за рубежом.

Финансовые и нефинансовые инструменты поддержки

Россия располагает обширным арсеналом инструментов для поддержки экспорта:

Финансовые инструменты:

• Субсидирование процентной ставки: Предоставляется кредитным организациям, которые финансируют:
  • Организацию российских производств в иностранных государствах.
  • Организацию экспортно ориентированных производств на территории РФ.
  • Иное экспортное финансирование (например, предэкспортное финансирование, кредиты иностранным покупателям).

  Это позволяет экспортерам получать доступ к более дешевым кредитным ресурсам, повышая их конкурентоспособность.

• Международный факторинг и форфейтинг: Механизмы, позволяющие экспортерам получать оплату за поставленный товар сразу после отгрузки, минуя риски неоплаты со стороны иностранного покупателя и освобождая оборотный капитал.
• Аккредитивы: Использование документарных аккредитивов как одного из самых безопасных инструментов расчетов в международной торговле, часто с государственной поддержкой по удешевлению их стоимости.

Нефинансовые и комплексные инструменты:

• Программа корпоративных программ повышения конкурентоспособности (КППК): Реализуется Министерством промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг РФ) в рамках национального проекта «Международная кооперация и экспорт». КППК предоставляют доступ к механизмам льготного кредитования по широкому спектру направлений:
  • Инвестиционные кредиты на создание экспортоориентированного производства в России и/или за рубежом.
  • Постэкспортное финансирование.
  • Международный факторинг, форфейтинг, аккредитивы.
  • Кредиты иностранным покупателям и банкам иностранных покупателей.

  Сроки реализации КППК составляют от 2 до 5 лет, но не позднее 31 декабря 2024 года. К концу 2024 года было заключено более 320 соглашений о поддержке программ повышения конкурентоспособности, что позволило привлечь значительные инвестиции в экспортоориентированные производства и увеличить объем несырьевого неэнергетического экспорта. Федеральным проектом «Промышленный экспорт» в рамках того же нацпроекта предусматривалось достижение к концу 2024 года объема экспорта конкурентоспособной промышленной продукции 205 млрд долларов США в год, и по итогам 2024 года этот целевой показатель был достигнут.

• Программа «Инвестиционный лифт»: Оказывает финансовую поддержку субъектам малого и среднего предпринимательства (МСП), чья деятельность направлена на производство высокотехнологичной наукоемкой экспортоориентированной продукции. В рамках этой программы за период ее действия поддержано более 500 проектов субъектов МСП, общий объем финансовой поддержки превысил 150 млрд рублей, что способствовало выходу на внешние рынки высокотехнологичной продукции.
• Национальный бренд «Сделано в России»: Правительство утвердило программу по продвижению российской продукции за рубежом под этим национальным брендом до 2030 года (Распоряжение от 26 февраля 2025 года №450-р). Цель — повысить узнаваемость и доверие к российской продукции, особенно несырьевой.
• Стратегия развития экспорта услуг до 2025 года: Утверждена Распоряжением от 14 августа 2019 года №1797-р, направлена на повышение конкурентоспособности российских услуг (транспортных, туристических, образовательных, IT) на глобальных рынках. К концу 2025 года ожидается достижение целевых показателей, которые включают увеличение объема экспорта услуг до 100 млрд долларов США и повышение доли России на мировом рынке услуг.

На будущее, Минпромторг РФ планирует нарастить объем государственной поддержки экспорта в 2026 году, используя дополнительные поступления от импортных пошлин, взимаемых с продукции из недружественных государств. Это демонстрирует адаптивный подход к финансированию мер поддержки, что является важным сигналом для экспортеров.

Предложения по совершенствованию мер государственного регулирования

На основе проведенного анализа и выявленных тенденций можно сформулировать ряд предложений по дальнейшему развитию и повышению эффективности государственной поддержки экспорта:

1. Расширение географии поддержки несырьевого экспорта: Акцент на дальнейшее развитие логистических цепочек и инфраструктуры для поставок в страны Азии, Африки и Латинской Америки, учитывая текущую переориентацию торговых потоков.
2. Стимулирование экспорта услуг: Усилить меры поддержки в сфере экспорта услуг, особенно в высокотехнологичных секторах (IT, инжиниринг), образовании и медицине, так как этот сегмент обладает высоким потенциалом роста и диверсификации.
3. Персонализация инструментов поддержки: Разработка более гибких и индивидуализированных программ поддержки для МСП, учитывающих специфику их продукции и целевых рынков, а также особенности компаний, впервые выходящих на экспорт.
4. Усиление информационной поддержки: Создание единой цифровой платформы с актуальной информацией о требованиях зарубежных рынков, потенциальных партнерах, мерах государственной поддержки и лучших практиках экспорта.
5. Развитие кадрового потенциала: Программы обучения и повышения квалификации для специалистов ВЭД, фокусирующиеся на международном маркетинге, специфике работы с новыми рынками и цифровизации экспортных процессов.
6. Мониторинг и оценка эффективности: Регулярный и прозрачный мониторинг эффективности реализуемых программ поддержки с целью их своевременной корректировки и оптимизации. Важно не только вкладывать средства, но и видеть отдачу от этих инвестиций.
7. Укрепление кооперации с дружественными странами: Развитие совместных проектов, создание общих торговых площадок и гармонизация стандартов с партнерами из стран БРИКС+, ЕАЭС и другими дружественными государствами.

Реализация этих предложений позволит не только нарастить объемы российского экспорта, но и значительно улучшить его структуру, повысить устойчивость к внешним шокам и укрепить позиции России как полноправного участника мировой торговли.

Заключение

Проведенный статистический анализ и прогнозирование динамики экспорта Российской Федерации по таможенным данным за период 2018-2025 гг. продемонстрировали сложную, но адаптивную картину развития внешней торговли страны. В ходе исследования были достигнуты все поставленные цели курсовой работы.

Мы начали с изучения теоретических основ статистического анализа и прогнозирования, определив экспорт как ключевой элемент экономики, а временные ряды – как инструмент для отслеживания его динамики. Были подробно рассмотрены составляющие временных рядов (тренд, сезонность, случайный шум) и основные показатели динамики (абсолютный прирост, темп роста). Особое внимание было уделено методам статистического прогнозирования, включая детальное описание экспоненциального сглаживания (от простого до методов Хольта и Винтерса) и ARIMA-моделирования (AR, I, MA компоненты), что позволило заложить прочную методологическую базу.

Далее мы углубились в методологические особенности статистического учета экспорта в Российской Федерации, подчеркнув соответствие таможенной статистики стандартам ЕАЭС и международным рекомендациям. Были освещены ключевые аспекты сбора данных (декларации на товары), принципы учета (дата выпуска) и использование ТН ВЭД ТС, что гарантирует достоверность и детализацию анализируемых сведений.

Анализ динамики и структуры российского экспорта за 2018-2025 гг. выявил как общие тенденции роста и последующие колебания в стоимостном выражении, так и существенную переориентацию. В 2024 году был отмечен рост экспорта и положительного сальдо, однако данные за январь-май 2025 года указывают на некоторое сокращение. В товарной структуре по-прежнему доминируют минеральные продукты, но прослеживается и динамика в металлах и продовольствии. Географическая структура демонстрирует явный сдвиг в сторону Азиатского и Африканского регионов, что компенсирует падение экспорта в Европу.

В разделе, посвященном факторам, влияющим на динамику экспорта, было подтверждено решающее значение мировых цен на сырье и ВВП ключевых стран-партнеров. Отмечено, что курс рубля не оказывает статистически значимого влияния на объемы экспорта из-за низкой ценовой эластичности спроса на российские сырьевые товары. Геополитические факторы, такие как санкции, в краткосрочной перспективе были нивелированы переориентацией поставок, а государственная поддержка АПК оказала позитивное влияние на экспорт продовольствия.

В части прогнозирования динамики российского экспорта, был обоснован выбор моделей Хольта-Винтерса и ARIMA как наиболее подходящих для рядов с трендом, сезонностью и нестационарностью. Представленный пример расчета прогноза на краткосрочную и среднесрочную перспективу с оценкой точности подчеркнул практическую применимость теоретических методов, а также важность учета возможных отклонений.

Наконец, детальный обзор государственного регулирования и стимулирования экспорта продемонстрировал широкий спектр финансовых (субсидирование, факторинг) и нефинансовых (КППК, «Инвестиционный лифт», бренд «Сделано в России», Стратегия экспорта услуг) инструментов поддержки, направленных на диверсификацию и повышение конкурентоспособности несырьевого экспорта. Были сформулированы предложения по дальнейшему совершенствованию этих мер, включая расширение географии, акцент на экспорт услуг и персонализацию поддержки.

В целом, Российская Федерация продемонстрировала способность к адаптации в условиях меняющегося глобального ландшафта, перестраивая свои экспортные потоки и развивая инструменты поддержки. Перспективы дальнейших исследований могут включать более глубокий анализ влияния специфических санкций на отдельные товарные группы, эконометрическое моделирование с учетом большего количества экзогенных переменных, а также оценку долгосрочных эффектов от программ государственной поддержки несырьевого экспорта.

Список использованной литературы

1. Таможенный кодекс Российской Федерации. URL: www.tamognia.ru
2. Гинзбург А.Н. Статистика. Краткий курс. Учебное пособие. М.: Питер, 2003.
3. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. М.: Инфра-М, 2002.
4. Горемыкина Т.К. Общая теория статистики. Учебное пособие, 2-е издание. М.: Статистика, 2007. 143 с.
5. Громыко Г.Л. Теория статистики: практикум. М.: Инфра-М, 2003.
6. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 463 с.
7. Долан Э., Линдсей Д. Рынок: микроэкономическая модель. СПб: СП «Автокомп», 1992. 496 с.
8. Елисеева И., Юзбашев М. Общая теория статистики. Учебник 4-е издание. М.: Финансы и статистика, 2002. 482 с.
9. Ефимова М.Р., Ганченко О.Н., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. М.: ФиС, 2003.
10. Курс социально-экономической статистики: Учебное пособие для вузов / Под редакцией Назарова М.Г. М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 771 с.
11. Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. М.: Статистика, 1968. 324 с.
12. Пеньков Б.Е. Управление капиталом предприятия: финансовый анализ и принятие решений: Для руководителей и экономических служб предприятий. М.: Агроконсалт, 2001. 236 с.
13. Прокушев Е.Ф. Внешнеэкономическая деятельность: Учебник – практическое пособие. М.: Информ., 1998.
14. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика. М.: Юрист, 2001.
15. Сиденко А.В., Попов Г.Ю. Статистика. Учебное пособие. М.: Инфра-М, 2003.
16. Синецкий Б.И. Внешнеэкономические операции: организация и техника: Учебник. М.: Международные отношения, 1998.
17. Чернова Т.В. Экономическая статистика. Учебное пособие. Таганрог: Издательство ТРТУ, 1999. 385 с.
18. Шагалов Г.Л., Пресняков В.Ю., Фаминский И.Г. Регулирование внешнеэкономических связей. М.: ИНФРА – М, 1997.
19. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики. М.: ФиС, 2003.
20. Федеральная служба государственной статистики. URL: www.gks.ru
21. Федеральная таможенная служба России. URL: www.custom.ru
22. Прогнозирование в статистике / М.В. Шишкина, О.С. Шишкина, Е.С. Крячкова, Л.П. Лактионова. 2019.
23. Методология ведения таможенной статистики внешней торговли товарами государств – членов Евразийского экономического союза: Решение Коллегии Евразийской экономической комиссии от 25 декабря 2018 г. №210 (в редакции Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 31 июля 2019 г. №128). URL: http://docs.eaeunion.org/docs/ru-ru/0122179/cncd_26122018_210
24. Поддержка несырьевого экспорта. URL: government.ru
25. Влияние внешне- и внутриэкономических факторов на импорт и экспорт России // Мир экономики и управления. 2018. Т. 18, № 1. С. 147–159. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-vneshne-i-vnutriekonomicheskih-faktorov-na-import-i-eksport-rossii
26. Меры государственной поддержки экспорта / Комитет экономического развития и инвестиционной деятельности Ленинградской области. URL: https://econ.lenobl.ru/ru/activity/podderzhka-i-razvitie-predprinimatelstva/gosudarstvennaya-podderzhka-eksporta/
27. Государственная поддержка промышленного экспорта. URL: minpromtorg.gov.ru
28. Анализ временных рядов в экономике: методы и приложения / О. В. Натробина, А. Н. Рожкова // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vremennyh-ryadov-v-ekonomike-metody-i-prilozheniya
29. Влияние внешних факторов на экспорт и импорт России / Д. И. Ушкалова, С. А. Никитина // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2019. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-vneshnih-faktorov-na-eksport-i-import-rossii
30. Глобальные и национальные факторы влияния на экспорт и импорт регионов на примере Сибирского федерального округа / В. И. Суслов, Г. Д. Ковалева // Ekonomika regiona [Economy of Region]. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/globalnye-i-natsionalnye-faktory-vliyaniya-na-eksport-i-import-regionov-na-primere-sibirskogo-federalnogo-okruga
31. ФТС представила данные таможенной статистики за пять месяцев // tks.ru (по данным ФТС), 16.07.2025. URL: https://www.tks.ru/news/ftamojnya/2025/07/16/0002
32. Современные методы прогнозирования временных рядов / Попова Е. В., Савинская Д. Н., Попов Г. И., Курносова Н. С., Кумратова А. М. // Современная экономика: проблемы и решения. 2021. URL: https://vestnik.vsu.ru/pdf/econ/2021/04/2021-04-09.pdf
33. ФТС: сальдо внешней торговли РФ выросло на 7,79% за 2024 год // alts.ru (по данным ФТС), 26.02.2025. URL: https://www.alts.ru/news/vneshneekonomicheskie-novosti-ot-26022025/
34. Оценка факторов, влияющих на экспорт продовольствия российских регионов / Трифонова Елена Николаевна // Экономика региона. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-faktorov-vliyayuschih-na-eksport-prodovolstviya-rossiyskih-regionov
35. Оценка влияния экзогенных факторов на внешнеторговую деятельность РФ / Сафонов М.Д. // Экономика и управление: актуальные вопросы развития: Материалы III Национальной научно-практической конференции. 2025. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=56722839
36. Статистические методы прогнозирования объема реализации продукции на предприятии ВНТК (филиал) ВолгГТУ / Горячева Е.В., Белякова С.Н. // Современные наукоемкие технологии. 2017. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=26847
37. Введение в анализ временных рядов: Учебное пособие для вузов / Н. В. Артамонов, Е. А. Ивин, А. Н. Курбацкий, Д. Фантаццини; Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Московская школа экономики, Кафедра эконометрики и математических методов экономики. Вологда: ВолНЦ РАН, 2021. URL: http://mse.msu.ru/wp-content/uploads/2021/09/Uchebnoe_posobie_po_analizu_vremennyh_ryadov_s_oblozhkoj.pdf
38. Анализ временных рядов / МГУ имени М.В. Ломоносова, Физический факультет. (Лекционные материалы). URL: http://nanodynamics.phys.msu.ru/lectures/time_series_analysis.pdf