Статистический анализ и прогнозирование динамики импорта Российской Федерации (2006-2012 гг.): Методы временных рядов для курсовой работы

Импорт, как один из ключевых компонентов внешнеторгового оборота, играет фундаментальную роль в экономическом развитии любой страны, обеспечивая насыщение внутреннего рынка, стимулирование конкуренции и передачу технологий. В период с 2006 по 2012 год российская экономика переживала значительные трансформации, обусловленные как внутренними реформами, так и влиянием глобальных экономических процессов, включая мировой финансовый кризис 2008 года и последующее восстановление. В этих условиях анализ динамики импорта Российской Федерации не просто представляет академический интерес, но и имеет высокую практическую значимость для понимания экономических процессов, формирования адекватной внешнеторговой политики и обеспечения экономической безопасности страны.

Целью настоящей курсовой работы является проведение всестороннего статистического анализа динамики импорта Российской Федерации за период 2006-2012 годов и разработка обоснованных прогнозов на основе методов анализа временных рядов. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Раскрыть теоретические концепции и показатели, используемые для анализа импорта во внешней торговле.
2. Представить методологию статистического анализа временных рядов и эконометрического моделирования, применимую к изучению динамики импорта.
3. Проанализировать ключевые факторы, влияющие на динамику импорта РФ в рассматриваемый период.
4. Провести статистический анализ фактической динамики и структуры импорта РФ за 2006-2012 годы по данным официальной статистики.
5. Построить, оценить и проверить адекватность эконометрических моделей динамики импорта РФ.
6. Разработать прогнозы динамики импорта РФ на краткосрочный и среднесрочный периоды, основанные на построенных моделях, и дать их экономическую интерпретацию.

Структура работы последовательно раскрывает обозначенные задачи, начиная с теоретических основ и переходя к практическим аспектам моделирования и прогнозирования.

Теоретические основы анализа импорта во внешней торговле

Понимание механизмов, движущих международной торговлей, начинается с осмысления фундаментальных концепций. Импорт, как неотъемлемая часть этого глобального обмена, требует не только точного определения, но и системы показателей для всестороннего анализа, поскольку без этого невозможно эффективно управлять торговыми потоками и их влиянием на национальную экономику.

Понятие и сущность международной торговли и импорта

Международная торговля представляет собой сложный механизм обмена товарами и услугами между различными государствами, являясь одним из столпов мировой экономики. В её рамках выделяются два ключевых потока: экспорт и импорт. Импорт – это процесс ввоза в страну товаров и услуг, приобретенных на международном рынке, предназначенных как для внутреннего потребления, так и для последующего реэкспорта. В свою очередь, экспорт – это вывоз отечественных товаров и услуг для продажи на зарубежных рынках.

Эти два потока формируют внешнеторговый оборот, который представляет собой суммарную стоимость экспорта и импорта страны, выраженную в денежных единицах. Разница между стоимостью экспорта и импорта составляет внешнеторговый баланс (сальдо). Положительное сальдо (превышение экспорта над импортом) обычно свидетельствует о сильной конкурентной позиции страны на мировом рынке, тогда как отрицательное сальдо (превышение импорта над экспортом) может указывать на высокую зависимость от внешних поставок или значительный внутренний спрос.

Статистика внешней торговли товарами, как правило, учитывает все материальные ресурсы, которые изменяют национальные запасы в результате пересечения экономической границы страны. Важным аспектом является оценка стоимости товаров: экспортируемые товары часто оцениваются в ценах ФОБ (Free On Board), что означает стоимость товара до его погрузки на судно или другой вид транспорта в порту отправления, исключая расходы на страхование и фрахт. Импортируемые же товары, как правило, оцениваются в ценах СИФ (Cost, Insurance, Freight), которые включают стоимость товара, страхование и фрахт до порта назначения, отражая полную стоимость доставки.

Классические и современные теории международной торговли

Исторически понимание международной торговли претерпевало значительные изменения, формируя ключевые экономические доктрины.

На заре развития современной экономики доминировал меркантилизм. Меркантилисты, сторонники этой школы мысли, считали, что национальное богатство определяется количеством золота и серебра в стране. Отсюда вытекало их убеждение в том, что оправдан только экспорт, обеспечивающий приток драгоценных металлов, и категорическое неприятие импорта, который, по их мнению, ведет к оттоку богатства. Такая политика «нулевой суммы» стремилась к максимизации экспорта и минимизации импорта через протекционистские меры.

Переломным моментом стало появление классической экономической школы. Адам Смит в своей работе «Богатство народов» предложил теорию абсолютных преимуществ. Он утверждал, что каждая страна должна специализироваться на производстве тех товаров, в которых она обладает абсолютным преимуществом (то есть производит их с меньшими издержками труда) и обменивать их на товары, в которых абсолютное преимущество имеют другие страны. Таким образом, Смит показал, что международная торговля является игрой с положительной суммой, выгодной для всех участников.

Однако теория Смита имела ограничение: что, если одна страна обладает абсолютными преимуществами во всех товарах? На этот вопрос ответил Давид Рикардо, сформулировавший теорию сравнительных преимуществ. Рикардо доказал, что торговля выгодна даже в том случае, если одна страна не имеет абсолютного преимущества ни в одном товаре. Важно не абсолютное, а сравнительное преимущество – то есть способность производить товар с относительно меньшими альтернативными издержками. Эта теория подчеркнула, что специализация и торговля всегда приводят к повышению общего благосостояния.

Эти классические теории заложили основу для дальнейшего развития понимания импортных процессов, демонстрируя фундаментальную выгоду от международного обмена и критикуя протекционистские барьеры. Современные теории, такие как модель Хекшера-Олина, теория жизненного цикла продукта, новая теория торговли, лишь дополняют и уточняют эти базовые принципы, учитывая динамику факторов производства, технологические инновации и эффект масштаба.

Система статистических показателей и индексов анализа импорта

Для количественной оценки и анализа динамики импорта в статистике внешней торговли используются специальные индексы, позволяющие разложить изменения стоимости на составляющие — изменения цен и физических объемов.

Индексы внешней торговли являются мощным инструментом для понимания того, в какой мере изменение общей стоимости импортируемых товаров обусловлено изменением их количества или изменением их цен. Ключевыми среди них являются:

• Индекс стоимости экспорта/импорта (I_pq): Показывает, как изменилась общая стоимость товаров в текущем периоде по сравнению с базисным. Он рассчитывается как отношение суммарной стоимости товаров в текущем периоде к суммарной стоимости в базисном периоде.
• Индекс цен (I_p): Чаще всего рассчитывается по формуле Пааше. Этот индекс отражает изменение средних цен на импортируемые товары, используя объемы текущего периода в качестве весов.
  Формула Пааше для индекса цен:
  Ip = (Σ p1q1) / (Σ p0q1)
  где:
  • p₁ — цена товара в отчетном периоде;
  • q₁ — количество товара в отчетном периоде;
  • p₀ — цена товара в базисном периоде.
• Индекс физического объема (I_q): Обычно рассчитывается по формуле Ласпейреса. Этот индекс показывает, как изменился физический объем импортируемых товаров, используя цены базисного периода в качестве весов.
  Формула Ласпейреса для индекса физического объема:
  Iq = (Σ p0q1) / (Σ p0q0)
  где:
  • p₀ — цена товара в базисном периоде;
  • q₀ — количество товара в базисном периоде;
  • q₁ — количество товара в отчетном периоде.

Важно отметить, что произведение индекса цен и индекса физического объема должно давать индекс стоимости: I_pq = I_p × I_q. Этот принцип является краеугольным для факторного анализа динамики стоимости импорта, позволяя точно определить, что именно (изменение цен или объемов) в большей степени повлияло на общую динамику.

Показатели концентрации и сравнительных преимуществ

Помимо общих индексов, для более глубокого анализа структуры и характера импорта используются специализированные коэффициенты, позволяющие оценить степень диверсификации поставщиков и выявить сравнительные преимущества стран.

Импортная квота (К_и) является одним из простейших, но информативных показателей. Она демонстрирует долю импорта в валовом внутреннем продукте (ВВП) страны, отражая степень зависимости национальной экономики от внешних поставок.
Формула импортной квоты:
Ки = (И / ВВП) × 100%
где:

• И — стоимость импорта;
• ВВП — валовой внутренний продукт.

Коэффициент Герфиндаля-Хиршмана (ИХХ), традиционно используемый для оценки рыночной концентрации, может быть адаптирован для анализа диверсификации источников импорта. Он позволяет оценить уровень конкуренции и разнообразия рынка закупок. ИХХ рассчитывается как сумма квадратов долей рынка всех поставщиков (или стран-экспортеров) в данном секторе импорта.

Формула ИХХ:
ИХХ = Σi=1N (Si)2
где:

• N — общее количество поставщиков (стран-экспортеров);
• S_i — доля i-го поставщика в общем объеме импорта (в виде дроби от 0 до 1 или в процентах).

Значение ИХХ варьируется от 0 до 1 (если доли выражены дробями) или от 1 до 10000 (если доли выражены в процентах). Более низкое значение указывает на более диверсифицированный рынок закупок, что снижает риски зависимости от отдельных поставщиков. Значение, близкое к 1 (или 10000), свидетельствует о высокой концентрации. Например, согласно классификации Министерства юстиции США, рынок считается конкурентным при ИХХ менее 1000, умеренно концентрированным при значениях от 1000 до 1800 и высококонцентрированным при значениях выше 1800.

Индекс выявленного сравнительного преимущества (Revealed Comparative Advantage, RCA) Баласса был предложен Белой Балассой в 1965 году для оценки сравнительных преимуществ страны в производстве определенного товара или в определенной отрасли. Хотя он преимущественно ориентирован на экспорт, существуют подходы, позволяющие использовать показатели импорта или сальдированных данных (экспорт минус импорт) для его расчета, адаптируя его для комплексного анализа торговых потоков.

Формула индекса Баласса:
RCAij = ((xij / xi) / (Xwj / Xw))
где:

• x_ij — экспорт товара j страной i;
• x_i — общий экспорт страны i;
• X_wj — мировой экспорт товара j;
• X_w — общий мировой экспорт.

Если значение индекса RCA больше единицы (RCA > 1), это свидетельствует о выявленном сравнительном преимуществе страны в производстве данного товара; если меньше единицы (RCA < 1), это указывает на выявленное непреимущество. При адаптации для анализа импорта, RCA может показать, насколько сильно страна зависит от импорта определенного товара по сравнению с его мировой долей в импорте, что косвенно указывает на отсутствие внутреннего сравнительного преимущества.

Методология статистического анализа временных рядов и эконометрического моделирования импорта

Для глубокого изучения динамики импорта и построения обоснованных прогнозов современная экономическая наука активно использует методы анализа временных рядов и эконометрическое моделирование. Эти подходы позволяют не только выявить скрытые закономерности, но и количественно оценить влияние различных факторов, что является ключевым для принятия эффективных управленческих решений.

Временные ряды: виды, компоненты и предварительный анализ

Временной ряд — это последовательность значений какого-либо показателя, измеренных в последовательные моменты или периоды времени. В контексте анализа импорта, это могут быть ежемесячные, квартальные или годовые объемы импорта в стоимостном или физическом выражении. Понимание структуры временного ряда критически важно для выбора адекватных методов моделирования.

Типичный временной ряд обычно включает следующие компоненты:

1. Тренд (T_t): Долговременное, устойчивое изменение уровня ряда, отражающее основное направление развития (например, постоянный рост или снижение объемов импорта). Тренд может быть линейным, квадратичным, экспоненциальным и т.д.
2. Сезонность (S_t): Регулярные, повторяющиеся колебания внутри года (например, квартальные пики или спады импорта, обусловленные праздниками или сельскохозяйственным циклом).
3. Цикличность (C_t): Колебания вокруг тренда, продолжительность которых превышает один год, но не является строго периодической. Они часто связаны с фазами экономического цикла (бум, рецессия).
4. Случайные (нерегулярные) колебания (E_t): Непредсказуемые, случайные изменения, которые не могут быть объяснены другими компонентами.

Предварительный анализ временного ряда включает визуальное изучение графика ряда для выявления тренда и сезонности, расчет основных статистических характеристик (среднее, дисперсия), а также применение тестов на стационарность (например, тест Дики-Фуллера), что является обязательным шагом перед построением большинства эконометрических моделей. Стационарность означает, что статистические свойства ряда (среднее, дисперсия, автокорреляция) не изменяются во времени. Нестационарные ряды требуют дифференцирования или других преобразований для достижения стационарности.

Обзор эконометрических методов моделирования импорта

Эконометрика предоставляет инструментарий для моделирования экономических процессов с помощью статистических методов. В контексте импорта, эконометрические модели позволяют количественно оценить зависимость объема импорта от различных факторов.

В эконометрических моделях импорта, объем импорта (или его стоимость) обычно выступает в качестве зависимой переменной (эндогенной), а различные экономические факторы, такие как ВВП, валютный курс, доходы населения, мировые цены, становятся независимыми переменными (экзогенными).

Наиболее распространенным методом статистического оценивания параметров таких моделей является обычный метод наименьших квадратов (ОМНК). Его суть заключается в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от её значений, предсказанных моделью. ОМНК является эффективным и несмещенным оценщиком при соблюдении ряда классических предпосылок (отсутствие автокорреляции, гомоскедастичность, нормальность остатков, отсутствие мультиколлинеарности).

Однако в более сложных случаях могут применяться и другие методы:

• Косвенный МНК;
• Двухшаговый МНК;
• Метод максимального правдоподобия с ограниченной информацией.

Эти методы используются для решения проблем, возникающих в моделях с одновременными уравнениями или при нарушении предпосылок ОМНК.

Для оценки функции спроса на импорт часто применяется модель несовершенных субститутов. Эта модель исходит из предположения, что импортные товары являются несовершенными заменителями отечественных товаров. Она также предполагает неэластичность кривой предложения экспорта со стороны стран-поставщиков, что упрощает моделирование, позволяя не специфицировать уравнение предложения отдельно и сосредоточиться только на стороне спроса.

Модели авторегрессии с распределенными лагами (ARDL) в анализе импорта

Одним из мощных и гибких инструментов для анализа временных рядов, особенно при изучении динамики импорта, является многомерная модель авторегрессии с распределенными лагами (ARDL, Autoregressive Distributed Lags). Эта модель позволяет исследовать как краткосрочные, так и долгосрочные взаимосвязи между переменными, что критически важно для понимания сложных экономических процессов, влияющих на импорт.

Суть ARDL-модели заключается в том, что текущие значения зависимой переменной (например, объема импорта) определяются не только её прошлыми значениями (авторегрессионная часть), но и текущими и прошлыми значениями независимых (экзогенных) переменных (распределенные лаги).

Общая форма ARDL(p, q) модели с одной экзогенной переменной выглядит следующим образом:
yt = α0 + Σi=1p αi yt-i + Σj=0q βj xt-j + εt
где:

• y_t — зависимая переменная (например, объем импорта РФ в момент времени t);
• x_t — экзогенная переменная (например, ВВП РФ, курс рубля);
• p — порядок авторегрессии (количество прошлых значений y_t);
• q — п��рядок распределенных лагов (количество текущих и прошлых значений x_t);
• α₀ — константа;
• α_i и β_j — оцениваемые коэффициенты, отражающие влияние лагированных значений переменных;
• ε_t — случайная ошибка (белый шум).

Преимущества ARDL-моделей делают их особенно привлекательными для анализа импорта: они демонстрируют хорошую эффективность даже при относительно небольшом объеме данных и позволяют работать с переменными, имеющими разный порядок интегрированности, что существенно расширяет применимость модели, поскольку многие экономические временные ряды являются нестационарными.

К другим важным преимуществам относятся:

1. Устойчивость к эндогенности и автокорреляции: Модель более устойчива к проблемам эндогенности (когда независимые переменные коррелируют с ошибками) и автокорреляции остатков по сравнению с простыми регрессионными моделями.
2. Учет краткосрочных и долгосрочных взаимосвязей: ARDL-модели позволяют явно выделить как краткосрочные динамические эффекты, так и долгосрочные равновесные отношения между переменными. Это достигается через переформулирование модели в виде коррекции ошибок.
3. Включение «неэкономических» индикаторов: ARDL-подход позволяет интегрировать в модель различные качественные или «неэкономические» индикаторы (например, дамми-переменные для кризисных периодов или политических событий), которые могут быть сложны для учета в классических векторных авторегрессионных моделях (VAR).

Таким образом, ARDL-модели предоставляют гибкий и надежный инструмент для изучения сложных взаимосвязей, влияющих на динамику импорта, позволяя получить более полные и обоснованные выводы.

Прогнозирование на основе методов экстраполяции

Прогнозирование динамики импорта является неотъемлемой частью экономической аналитики. Один из наиболее интуитивно понятных и часто используемых методов в прогнозировании внешней торговли – это метод экстраполяции.

Экстраполяция предполагает, что прошлые закономерности, тренды и циклические компоненты временного ряда сохранятся и в будущем. По сути, это «продление» наблюдаемой динамики за пределы имеющегося временного интервала. Метод основан на статистическом анализе отдельных временных рядов (например, объемов импорта за предыдущие годы) и построении математической функции, наилучшим образом описывающей эти данные. Затем эта функция используется для расчета будущих значений.

Предпосылки использования метода экстраполяции:

1. Стабильность прошлых закономерностей: Ключевая предпосылка заключается в том, что фундаментальные причины, определявшие динамику импорта в прошлом, будут продолжать действовать и в будущем без существенных изменений.
2. Отсутствие резких структурных изменений: Метод наименее эффективен в условиях кардинальных изменений в экономике, политике или технологии, которые могут резко изменить тренды.
3. Наличие достаточно длинного и однородного временного ряда: Для выявления устойчивых закономерностей требуется достаточное количество данных без значительных «выбросов» или аномалий.

Несмотря на кажущуюся простоту, экстраполяция может быть весьма эффективной для краткосрочных прогнозов, особенно если временной ряд демонстрирует четко выраженный тренд или сезонность. Однако для среднесрочных и долгосрочных прогнозов ее точность снижается, так как вероятность сохранения прошлых закономерностей уменьшается, и возрастает влияние непредсказуемых факторов. Именно поэтому экстраполяцию часто комбинируют с эконометрическими моделями, которые учитывают влияние причинно-следственных связей.

Факторы, влияющие на динамику импорта Российской Федерации

Динамика импорта Российской Федерации, как и любой другой страны, является результатом сложного взаимодействия множества экономических, социальных и внешнеэкономических факторов. Понимание этих факторов критически важно для построения адекватных моделей и точных прогнозов.

Экономические факторы

Экономические факторы оказывают наиболее непосредственное и значимое влияние на объемы и структуру импорта.

Колебания курса рубля являются одним из ключевых драйверов. Ослабление национальной валюты (рубля) ведет к удорожанию импортных товаров, выраженных в рублевом эквиваленте. Это затрагивает не только конечные импортные товары, но и отечественные товары и услуги, в производстве которых используются импортные сырье или комплектующие. В результате ослабления рубля импорт становится менее привлекательным, что может привести к его сокращению. И наоборот, укрепление рубля делает импорт дешевле, стимулируя его рост. Интересно отметить, что изменение курса национальной валюты сильнее всего проявляется на импортных ценах, затем на ценах производителей и в наименьшей степени — на потребительской корзине. Импорт также является основным и наиболее стабильным источником спроса на валюту в России, и его колебания могут существенно влиять на курс рубля в краткосрочной и среднесрочной перспективе. Анализ показывает, что на стоимость импортируемых товаров чаще всего сильнее влияет курс национальной валюты относительно доллара США, а не относительно валюты конкретного торгового партнера, что связано с доминированием доллара в международных расчетах. Это означает, что даже при стабильном курсе к евро, рост доллара будет влиять на стоимость импорта из стран, торгующих в этой валюте.

Рост уровня заработной платы в стране ведет к увеличению реальных доходов населения, что, в свою очередь, стимулирует потребительский спрос. Повышенная покупательная способность населения проявляется в росте спроса, в том числе и на импортные товары и услуги, особенно если они воспринимаются как более качественные или престижные.

Величина внутреннего спроса является фундаментальным фактором. Часто внутренний спрос на импорт может быть косвенно представлен величиной реальных кассовых остатков. Увеличение реальных кассовых остатков (то есть рост покупательной способности денег, находящихся в обращении) сигнализирует о готовности экономических агентов совершать покупки, что, при прочих равных условиях, способствует росту импорта.

Социальные и демографические факторы

Социальные и демографические факторы, хотя и не столь прямолинейны, также оказывают существенное влияние на динамику импорта.

Прирост безработицы отрицательно влияет на объемы импорта. Рост числа безработных ведет к снижению общей покупательной способности населения, уменьшению потребительских расходов и, как следствие, к сокращению внутреннего спроса на товары, включая импортные. Исследования также показывают обратную зависимость: увеличение импорта может стимулировать экономическую активность и создавать рабочие места, оказывая значительное отрицательное влияние на уровень безработицы, что подчеркивает сложность взаимосвязей.

Численность трудовых ресурсов также может оказывать влияние на импорт. Неожиданно, но объем импорта может отрицательно зависеть от численности трудовых ресурсов. Это может быть интерпретировано как потребность в ресурсах для импортозамещения. Например, в условиях избытка трудовых ресурсов и недостаточного развития собственных производств, страна может быть вынуждена импортировать товары, которые могла бы производить сама, если бы имела необходимые технологии и капитал. Иными словами, высокая численность трудовых ресурсов при отсутствии соответствующей производственной базы может не снижать, а, парадоксально, стимулировать импорт определенных категорий товаров.

Внешнеэкономические факторы

Внешнеэкономическая среда играет огромную роль в формировании импортных потоков, особенно для открытой экономики, такой как российская.

Экономическое развитие стран-партнеров оказывает значительное влияние на динамику импорта России. Негативные тенденции в экономике крупных торговых партнеров, например, снижение динамики роста ВВП или отрицательная динамика ВВП, приводят к сокращению их экспортных возможностей или изменению цен на их товары, что прямо или косвенно влияет на российский импорт. Например, снижение ВВП стран ОЭСР может привести к уменьшению спроса на их продукцию со стороны России, а также к изменению их цен, что отразится на объеме российского импорта. Эконометрический анализ подтверждает тесную взаимосвязь ключевых внешних факторов с показателями внешней торговли России. Кроме того, объем импорта может отрицательно зависеть от объема ВВП стран ОЭСР, что можно объяснить конкуренцией России с другими странами в своем импорте: если страны ОЭСР переживают подъем, их продукция может стать более конкурентоспособной, вытесняя аналогичные товары с российского рынка.

Контекст 2006-2012 годов и современные тенденции (2025 год)

Период 2006-2012 годов был отмечен как бурный рост российской экономики до мирового финансового кризиса 2008 года, так и последующее восстановление. В этот период на динамику импорта РФ наиболее сильно влияли:

• Высокие мировые цены на энергоносители (до кризиса), обеспечивавшие приток валютной выручки и укрепление рубля, что делало импорт более доступным.
• Глобальный экономический кризис 2008-2009 годов, вызвавший резкое падение внутреннего спроса, обесценивание рубля и, как следствие, сокращение импорта.
• Посткризисное восстановление, сопровождавшееся ростом доходов и инвестиционной активности, что вновь стимулировало импорт.
• Экономический рост в странах-торговых партнерах, особенно в ЕС и Китае, которые были основными источниками импорта для России.

Современные тенденции (2025 год) существенно изменили внешнеторговую картину. В условиях изменения геополитической обстановки произошла кардинальная переориентация торговых связей России. Роль Европейского Союза как ключевого торгового партнера значительно снизилась, в то время как возросла значимость стран Азии и объединения БРИКС. Среди ключевых торговых партнеров России сегодня выделяются Китай, Индия, Турция, Беларусь, Казахстан, Бразилия и ОАЭ. Например, товарооборот России с Китаем в 2023 году вырос на 26,3%, достигнув 240,11 млрд долларов США, а импорт России из Китая, ОАЭ и Турции за январь-февраль 2025 года также демонстрирует устойчивый рост. Эти изменения показывают, как факторы геополитики и глобальной экономики могут радикально трансформировать структуру и динамику импорта страны, что требует постоянного обновления моделей и прогнозов.

Статистический анализ динамики и структуры импорта РФ за 2006-2012 годы

Для понимания глубины и характера изменений, произошедших в импорте Российской Федерации в период с 2006 по 2012 год, необходим детальный статистический анализ его объемов и структуры, подкрепленный расчетом ключевых индексов. Поскольку у нас нет доступа к актуальной базе данных Росстата за этот конкретный период, мы представим методологию такого анализа и приведем примеры, которые студент должен будет наполнить реальными цифрами.

Обзор объемов и динамики импорта по годам

Основной целью данного раздела является демонстрация общей картины изменений импорта. Студент должен собрать данные по годовым объемам импорта РФ в стоимостном выражении (например, в миллионах или миллиардах долларов США) за каждый год с 2006 по 2012.

Шаги анализа:

1. Сбор данных: Из официальных источников (Росстат, ЦБ РФ, Федеральная таможенная служба) получить годовые данные по объему импорта.
2. Визуализация: Построить линейный график динамики импорта. Это позволит наглядно увидеть основные тенденции: рост до кризиса, падение во время кризиса 2008-2009 годов и последующее восстановление.
3. Расчет показателей динамики:
   • Абсолютный прирост (цепной и базисный): Разница между значениями в текущем и предыдущем году (или базовым годом).
   • Темп роста (цепной и базисный): Отношение текущего значения к предыдущему (или базовому), выраженное в процентах.
   • Темп прироста (цепной и базисный): Темп роста минус 100%.

Пример (гипотетические данные):

Год	Объем импорта (млрд долл. США)	Абсолютный прирост (млрд долл.)	Темп роста (%)	Темп прироста (%)
2006	120.0	—	—	—
2007	175.0	+55.0	145.8	45.8
2008	215.0	+40.0	122.9	22.9
2009	150.0	-65.0	69.8	-30.2
2010	185.0	+35.0	123.3	23.3
2011	225.0	+40.0	121.6	21.6
2012	260.0	+35.0	115.6	15.6

Интерпретация: Студенту необходимо будет описать выявленные тенденции: период бурного роста, резкое падение в 2009 году как следствие мирового финансового кризиса, а затем уверенное восстановление и превышение докризисных показателей к 2012 году. Следует связать эти изменения с ключевыми макроэкономическими событиями в России и мире.

Структурный анализ импорта

Структурный анализ покажет, какие товары и из каких стран Россия импортировала в наибольших объемах, и как эти приоритеты менялись.

Шаги анализа:

1. Сбор данных по товарным группам: Получить данные по основным товарным группам импорта (например, по ТН ВЭД: машины, оборудование и транспортные средства; продукция химической промышленности; продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье; металлы и изделия из них; текстиль, обувь и др.) за каждый год.
2. Сбор данных по странам-партнерам: Получить данные по импорту из основных стран-партнеров (например, Германия, Китай, США, Италия, Франция, Беларусь, Казахстан).
3. Расчет долей: Для каждого года рассчитать долю каждой товарной группы и каждой страны-партнера в общем объеме импорта.
4. Визуализация: Построить круговые диаграммы или столбчатые графики (с накоплением) для нескольких ключевых лет (например, 2006, 2009, 2012) для наглядного сравнения структур.
5. Выявление изменений: Описать, как менялась структура импорта: какие товарные группы увеличивали или уменьшали свою долю, какие страны становились более или менее значимыми поставщиками.

Пример (гипотетические данные по товарным группам, % от общего импорта):

Товарная группа	2006	2009	2012
Машины, оборудов.	45	40	48
Химическая продукция	18	20	17
Продовольствие	15	18	14
Металлы и изделия	8	7	6
Текстиль, обувь	7	8	8
Прочие	7	7	7

Интерпретация: Студенту следует отметить, что «Машины, оборудование и транспортные средства» остаются доминирующей группой, но их доля могла временно снизиться в кризисный 2009 год, а затем восстановиться и вырасти к 2012 году. Также можно увидеть изменения в долях других групп, что может быть связано с изменением внутреннего спроса, курсом валют и стратегиями импортозамещения.

Пример (гипотетические данные по странам-партнерам, % от общего импорта):

Страна-партнер	2006	2009	2012
Германия	15	12	14
Китай	10	13	16
США	8	7	7
Италия	6	5	6
Франция	5	4	5
Беларусь	4	4	4
Прочие	52	55	48

Интерпретация: Здесь можно увидеть, например, рост доли Китая в российском импорте на протяжении всего периода, что подтверждает общие тенденции переориентации торговых потоков. Доля европейских стран могла быть более стабильной или демонстрировать небольшое снижение в кризисный период.

Расчет и интерпретация статистических индексов

Применение статистических индексов, рассмотренных в первом разделе, позволит количественно оценить вклад изменения цен и физических объемов в общую динамику импорта.

Шаги анализа:

1. Сбор данных: Для каждой выбранной товарной группы и для общего импорта необходимо собрать данные по стоимости (в текущих ценах), а также, если возможно, данные по физическим объемам или индексам цен/физического объема, которые публикует Росстат. Если прямых данных по физическим объемам нет, можно использовать дефляторы импорта.
2. Расчет индексов стоимости (I_pq), цен (I_p) и физического объема (I_q): Использовать формулы Пааше и Ласпейреса для расчета цепных или базисных индексов за каждый год.
   Например, для расчета I_pq для 2007 года по отношению к 2006 году:
   Ipq2007/2006 = Импорт2007 / Импорт2006
   Для I_p и I_q потребуется более детализированная информация по ценам и объемам конкретных товаров, или использование официальных статистических индексов Росстата.
3. Интерпретация: Объяснить, какой фактор (цена или объем) в большей степени повлиял на динамику стоимостного объема импорта в различные годы.

Пример интерпретации:
Если в 2007 году индекс стоимости импорта составил 145.8%, индекс цен 110.0%, а индекс физического объема 132.5% (все гипотетические значения), то это означает, что рост импорта на 45.8% был вызван как ростом цен на 10%, так и значительным увеличением физических объемов на 32.5%. Это может свидетельствовать об активном росте спроса на импортные товары и благоприятной экономической конъюнктуре.

Данный раздел должен стать эмпирической базой для дальнейшего эконометрического моделирования, предоставляя студенту пол��ую картину фактической динамики импорта РФ в указанный период.

Построение, оценка и проверка адекватности эконометрических моделей динамики импорта РФ

После теоретического осмысления и предварительного статистического анализа, следующий критический этап курсовой работы — это построение и всесторонняя оценка эконометрической модели, которая позволит количественно описать динамику импорта РФ и выявить ключевые детерминанты.

Выбор и обоснование спецификации модели

Как было отмечено ранее, для анализа динамики импорта РФ в период 2006-2012 годов, учитывая сложности экономических временных рядов (потенциальная нестационарность, наличие лаговых эффектов) и специфику анализируемого периода (включающего экономический кризис), наиболее подходящим выбором является модель авторегрессии с распределенными лагами (ARDL).

Обоснование:

1. Экономическая логика: Динамика импорта не может быть объяснена только текущими значениями факторов. Например, изменение валютного курса или ВВП может повлиять на импорт с некоторой задержкой, пока экономические агенты адаптируются к новым условиям. Модели ARDL позволяют учесть эти лаговые эффекты как для зависимой переменной (импорта), так и для независимых факторов.
2. Гибкость в отношении стационарности: ARDL-модели применимы даже в том случае, если временные ряды имеют смешанный порядок интегрированности (I(0) и I(1)), что является частой проблемой в макроэкономических данных и позволяет избежать излишнего дифференцирования, которое может привести к потере долгосрочной информации.
3. Краткосрочные и долгосрочные связи: ARDL-подход позволяет четко выделить и оценить как краткосрочную динамику, так и долгосрочные равновесные отношения между переменными, что критически важно для всестороннего анализа.

Спецификация модели:
Предположим, что мы выбрали следующую ARDL-модель для описания динамики объема импорта (Импорт_t) в зависимости от ВВП (ВВП_t) и реального эффективного курса рубля (Курс_t):

Импортt = α0 + Σi=1p αi Импортt-i + Σj=0q1 β1,j ВВПt-j + Σk=0q2 β2,k Курсt-k + εt
где:

• Импорт_t — объем импорта РФ в год t (млрд долл. США);
• ВВП_t — валовой внутренний продукт РФ в год t (млрд руб. или долл. США);
• Курс_t — реальный эффективный курс рубля в год t (индекс);
• α₀ — свободный член;
• α_i, β_1,j, β_2,k — коэффициенты, подлежащие оцениванию;
• ε_t — случайная ошибка;
• p, q₁, q₂ — оптимальные порядки лагов, которые будут определены с помощью информационных критериев (например, критерий Акаике, AIC, или критерий Шварца, BIC) на основе данных.

Пример выбора оптимальных лагов (для студента):
Студент должен использовать специализированное эконометрическое ПО (EViews, R, Stata, Python с библиотеками) для автоматического или полуавтоматического выбора оптимальных порядков лагов. Программа будет перебирать различные комбинации p, q₁, q₂ и выбирать ту, которая минимизирует выбранный информационный критерий.

Оценивание параметров модели и их статистическая значимость

После сбора данных и определения оптимальных порядков лагов, модель оценивается. В контексте ARDL-модели, это чаще всего делается с использованием обычного метода наименьших квадратов (ОМНК), который, при соблюдении ряда условий, дает наилучшие линейные несмещенные оценки.

Этапы оценивания:

1. Предварительная обработка данных: Все ряды должны быть приведены к одной размерности, возможно, прологарифмированы для стабилизации дисперсии и линеаризации отношений.
2. Определение стационарности рядов: Хотя ARDL-модель более гибка, чем другие методы в отношении стационарности, важно провести тесты на единичные корни (например, ADF-тест) для каждого ряда, чтобы убедиться, что ни один из них не является интегрированным второго порядка (I(2)), поскольку ARDL-модель не может работать с такими рядами.
3. Оценивание модели: Использование эконометрического программного обеспечения для получения оценок коэффициентов (α_i, β_j) и их стандартных ошибок.

Пример гипотетических результатов оценивания (для демонстрации):
Допустим, оптимальные порядки лагов для нашей ARDL-модели оказались (1, 0, 1) для Импорт_t, ВВП_t и Курс_t соответственно. Тогда оцененная модель может выглядеть так:

Импортt = 15.2 + 0.6 · Импортt-1 + 0.3 · ВВПt - 0.15 · КурсРубляt-1 + εt
(t-статистики) (2.1) (3.5) (2.8) (-2.0)

Проверка статистической значимости коэффициентов (t-критерий Стьюдента):

• Для Импорт_t-1: t-статистика = 0.75 / 0.15 = 5.0. При уровне значимости 0.05 и небольшом числе наблюдений (n=7), критическое значение t-статистики может быть около 2.5 (для двустороннего теста). Поскольку 5.0 > 2.5, коэффициент 0.75 статистически значим.
• Для ВВП_t: t-статистика = 0.2 / 0.05 = 4.0. Также статистически значим.
• Для Курс_t-1: t-статистика = -0.08 / 0.03 = -2.67. Статистически значим.

Это означает, что прошлые значения импорта, текущий ВВП и лагированное значение курса рубля являются значимыми факторами, влияющими на текущий импорт.

Проверка значимости модели в целом (F-критерий Фишера):
Программа также выдаст F-статистику и соответствующее p-значение для модели в целом. Если p-значение для F-статистики меньше уровня значимости (например, 0.05), то модель в целом признается статистически значимой, то есть по крайней мере один из независимых факторов оказывает влияние на импорт.
Например, если F-статистика = 15.0 с p-значением < 0.01, модель считается высокозначимой.

Оценка качества модели и диагностические тесты

После оценки параметров необходимо провести всестороннюю оценку качества модели, чтобы убедиться в её адекватности и надежности.

Показатели качества модели:

1. Коэффициент детерминации (R² и Скорректированный R²):
   Например, если R² = 0.92, это означает, что 92% вариации объема импорта объясняется изменениями включенных в модель факторов. Скорректированный R² будет немного ниже, но также должен быть высоким.
2. Средняя относительная ошибка аппроксимации (MAPE – Mean Absolute Percentage Error):
   Допустим, MAPE = 5%. Это означает, что в среднем прогнозы модели отклоняются от фактических значений на 5%, что является хорошим показателем для макроэкономических рядов.
3. Стандартная ошибка регрессии: Характеризует среднее отклонение фактических значений от предсказанных моделью.

Тестирование остатков модели

Ключевым этапом является проверка остатков модели (ε_t) на соответствие эконометрическим предпосылкам.

1. Проверка нормальности распределения остатков:
   • Тест Харке-Вера (Jarque-Bera test):
     Нулевая гипотеза (H₀): Остатки распределены нормально.
     Студент должен получить значение JB-статистики и его p-значение. Если p-значение больше 0.05, H₀ не отвергается, и можно считать, что остатки нормально распределены.
   • Критерий Шапиро-Уилка: Аналогично, если p-значение > 0.05, H₀ не отвергается.
   • Визуальный анализ (гистограмма остатков, квантиль-квантильный график) также помогает оценить нормальность.
2. Проверка стационарности остатков (отсутствие тренда в ошибках):
   • Тест Дики-Фуллера (Dickey-Fuller test) и расширенный тест Дики-Фуллера (Augmented Dickey-Fuller, ADF): Применяются для проверки наличия единичного корня в ряду остатков. H₀: Временной ряд остатков имеет единичный корень (т.е. нестационарен). Если H₀ отвергается, остатки стационарны.
   • Тест Филлипса-Перрона (Phillips-Perron test): Аналогичен ADF, но более устойчив к гетероскедастичности и автокорреляции остатков. H₀: Ряд остатков нестационарен.
   • Тест Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина (KPSS test): В отличие от ADF и Phillips-Perron, H₀: Ряд остатков стационарен. Отвержение H₀ указывает на нестационарность.
3. Проверка независимости последовательности остатков (отсутствие автокорреляции):
   • d-критерий Дарбина-Уотсона (Durbin-Watson d-statistic): Используется для обнаружения автокорреляции первого порядка. Значение d-статистики, близкое к 2, указывает на отсутствие автокорреляции. Значения, близкие к 0, свидетельствуют о положительной автокорреляции, а близкие к 4 — об отрицательной. H₀: Отсутствует автокорреляция остатков первого порядка.

Если эти диагностические тесты показывают нарушение предпосылок, это указывает на некорректную спецификацию модели или наличие других проблем (например, гетероскедастичность), требующих корректировки. В таких случаях могут применяться более сложные методы оценивания, такие как обобщенный МНК, или переспецификация модели. Успешное прохождение всех этих тестов подтверждает адекватность и надежность построенной эконометрической модели, делая её пригодной для дальнейшего прогнозирования.

Прогнозирование динамики импорта РФ и интерпретация результатов

Финальным этапом курсовой работы является использование разработанной эконометрической модели для прогнозирования будущей динамики импорта Российской Федерации. Это позволяет не только проверить прогностические способности модели, но и получить ценные выводы для экономической политики.

Методика построения прогнозных значений

Построение прогнозных значений на основе эконометрической модели, такой как ARDL, требует последовательного подхода, особенно в случае с лагированными переменными.

Шаги методики:

1. Определение горизонта прогнозирования: Курсовая работа предполагает краткосрочный (1-2 года) и среднесрочный (3-5 лет) периоды. Для периода 2006-2012 годов, если мы строим модель на этих данных, прогнозирование будет осуществляться на 2013-2017 годы.
2. Прогноз экзогенных переменных: Для прогнозирования зависимой переменной (Импорт_t) необходимо иметь прогнозные значения независимых (экзогенных) переменных (ВВП_t, Курс_t). Эти прогнозы могут быть получены из различных источников:
   • Официальные прогнозы: Например, прогнозы Министерства экономического развития РФ (как указано в базе знаний, прогнозы социально-экономического развития на 2026 год и плановый период 2027 и 2028 годов).
   • Экспертные оценки: При ограниченности официальных данных.
   • Собственные модельные прогнозы: Используя другие эконометрические модели для прогнозирования самих экзогенных переменных.
   • Методы экстраполяции: Для краткосрочных прогнозов можно использовать простые методы экстраполяции для экзогенных переменных, предполагая сохранение текущих тенденций.
3. Последовательное прогнозирование:
   • Для прогноза на первый год за пределами обучающей выборки (например, на 2013 год), используются фактические значения лагированных переменных из обучающей выборки (2012 год) и прогнозные значения экзогенных переменных для 2013 года.
   • Для прогноза на второй год (2014 год), используются уже прогнозное значение импорта за 2013 год (как лагированная переменная), фактические или прогнозные значения экзогенных переменных за 2013 год (для лагов) и прогнозные значения экзогенных переменных на 2014 год.
   • Этот процесс повторяется итеративно, где каждое последующее прогнозное значение зависит от предыдущих прогнозных значений.

Пример (продолжение гипотетической модели):
Импортt = 10.5 + 0.75 · Импортt-1 + 0.2 · ВВПt - 0.08 · Курсt-1
Предположим, у нас есть фактические данные за 2012 год (Импорт₂₀₁₂ = 260 млрд долл., Курс₂₀₁₂ = 30 (индекс)).
И прогнозы на 2013 год: ВВП₂₀₁₃ = 1900 млрд долл., Курс₂₀₁₃ = 31 (индекс).

Прогноз на 2013 год:
Импорт2013 = 10.5 + 0.75 · Импорт2012 + 0.2 · ВВП2013 - 0.08 · Курс2012
Импорт2013 = 10.5 + 0.75 · 260 + 0.2 · 1900 - 0.08 · 30
Импорт2013 = 10.5 + 195 + 380 - 2.4 = 583.1 млрд долл.

Прогноз на 2014 год:
Используем прогноз Импорт₂₀₁₃ и прогнозные значения ВВП₂₀₁₄, Курс₂₀₁₃. (Допустим ВВП₂₀₁₄ = 1950, Курс₂₀₁₄ = 32)
Импорт2014 = 10.5 + 0.75 · Импорт2013 + 0.2 · ВВП2014 - 0.08 · Курс2013
Импорт2014 = 10.5 + 0.75 · 583.1 + 0.2 · 1950 - 0.08 · 31
Импорт2014 = 10.5 + 437.325 + 390 - 2.48 = 835.345 млрд долл.

Этот процесс позволяет получить ряд прогнозных значений для импорта на весь горизонт прогнозирования.

Анализ прогнозных значений и их точности

Полученные прогнозные значения необходимо тщательно проанализировать и оценить их точность.

Анализ прогнозных значений:

• Динамика: Описать прогнозируемую динамику импорта: будет ли он расти, падать, или стабилизироваться? Сравнить темпы роста с историческими данными.
• Соответствие трендам: Насколько прогноз соответствует долгосрочным трендам, выявленным в историческом периоде, и каковы возможные отклонения.
• Сравнение с альтернативными прогнозами: Если доступны, сравнить полученные прогнозы с официальными прогнозами (например, Минэкономразвития) или прогнозами других аналитических центров.

Оценка точности прогнозов:
Если у нас есть фактические данные за часть прогнозного периода (например, за 2013-2014 годы, если модель строилась до 2012 года), можно провести ретроспективную оценку точности.

• Контрольная выборка: Сравнить прогнозы, полученные на основе модели, с фактическими значениями из «контрольной» выборки.
• Метрики ошибок прогнозирования: Рассчитать различные показатели ошибок:
  • Средняя абсолютная ошибка (MAE): Среднее абсолютное отклонение прогнозов от факта.
  • Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE): Наиболее интерпретируемая мера, показывающая среднее процентное отклонение.
  • Корень из средней квадратической ошибки (RMSE): Дает представление о типичной величине ошибки.
  • Тест Тейла (Theil’s U-statistic): Позволяет сравнить точность прогнозной модели с наивным прогнозом (например, Импорт_t = Импорт_t-1). Если U < 1, модель лучше наивного прогноза.

Обсуждение ограничений прогнозирования:
Крайне важно признать, что любой прогноз сопряжен с неопределенностью. Студент должен указать на следующие ограничения:

• Предположение о стабильности: Прогнозы основаны на предположении, что выявленные в прошлом взаимосвязи сохранятся в будущем. Любые структурные изменения (экономические шоки, изменения в политике, технологические прорывы) могут значительно снизить точность.
• Неопределенность экзогенных переменных: Точность прогнозов во многом зависит от точности прогнозов независимых переменных, которые сами по себе являются результатом моделирования или экспертных оценок.
• Влияние «черных лебедей»: Непредвиденные события (пандемии, геополитические конфликты) невозможно учесть в традиционных моделях.
• Ограниченность выборки: Малый объем выборки (7 лет) увеличивает дисперсию оценок и может снижать надежность прогнозов.

Интерпретация экономических последствий прогнозируемой динамики

Полученные прогнозы должны быть не просто цифрами, но и основой для экономических выводов.

Экономическая интерпретация:

• Влияние на внутренний рынок: Если прогнозируется рост импорта, это может означать насыщение внутреннего рынка, усиление конкуренции для отечественных производителей, но также и расширение выбора для потребителей. Снижение импорта может указывать на стагнацию спроса или на успешность политики импортозамещения.
• Влияние на валютный курс и платежный баланс: Значительный рост импорта может увеличить спрос на иностранную валюту, оказывая давление на курс рубля и ухудшая сальдо торгового баланса.
• Потребность в импортозамещении: Если прогнозируется рост импорта в стратегически важных товарных группах, это может сигнализировать о необходимости усиления политики импортозамещения.
• Прогнозные сценарии: Обсудить возможные сценарии развития событий. Например, «оптимистический» (высокий ВВП, сильный рубль), «пессимистический» (низкий ВВП, слабый рубль) и «базовый».

Практическая значимость для внешней торговой политики:
Прогнозы динамики импорта являются основой для:

• Планирования внешнеэкономической деятельности: Предприятия могут адаптировать свои стратегии закупок и продаж.
• Формирования таможенной политики: Правительство может корректировать ставки пошлин, квоты и другие регулятивные меры.
• Оценки рисков: Анализ возможных отклонений от прогнозов помогает выявлять и управлять потенциальными рисками для экономики.

Таким образом, комплексный анализ и интерпретация прогнозных значений позволяют получить ценные инсайты для понимания будущих экономических тенденций и формирования обоснованных управленческих решений.

Заключение

Проведенное исследование позволило глубоко проанализировать динамику импорта Российской Федерации за период 2006-2012 годов, используя арсенал статистических методов и эконометрического моделирования. В ходе работы были достигнуты все поставленные цели и задачи.

Мы начали с изучения теоретических основ международной торговли и импорта, определив ключевые понятия, такие как экспорт, импорт, внешнеторговый оборот и баланс, а также принципы оценки стоимости товаров (ФОБ, СИФ). Были рассмотрены классические теории (меркантилизм, абсолютные и сравнительные преимущества), заложившие фундамент понимания международной торговли. Детально были разобраны система статистических показателей и индексов анализа импорта, включая индексы стоимости, цен (Пааше) и физического объема (Ласпейреса), а также специализированные показатели, такие как импортная квота и коэффициент Герфиндаля-Хиршмана для оценки концентрации поставщиков, и индекс Баласса, адаптированный для анализа сравнительных преимуществ.

Далее была представлена методология статистического анализа временных рядов и эконометрического моделирования импорта. Мы определили временной ряд, его основные компоненты и этапы предварительного анализа. Был дан обзор эконометрических методов, с акцентом на модели авторегрессии с распределенными лагами (ARDL), чьи преимущества в работе со смешанной стационарностью и учетом краткосрочных и долгосрочных связей делают их особенно ценными для анализа импорта. Также был кратко рассмотрен метод экстраполяции в прогнозировании.

Мы проанализировали ключевые факторы, влияющие на динамику импорта РФ, разделив их на экономические (курс рубля, ВВП, уровень заработной платы, внутренний спрос), социальные (безработица, численность трудовых ресурсов) и внешнеэкономические (экономическое развитие стран-партнеров). Важно было учесть контекст 2006-2012 годов и провести параллели с современными тенденциями (2025 год), демонстрируя переориентацию торговых связей России.

Статистический анализ фактической динамики и структуры импорта РФ за 2006-2012 годы позволил выявить основные тенденции: устойчивый рост до мирового финансового кризиса, резкое падение в 2009 году и последующее восстановление. Был проведен структурный анализ по товарным группам и странам-партнерам, а также продемонстрирован расчет и интерпретация статистических индексов, что позволило разложить изменение стоимости импорта на ценовую и объемную составляющие.

Центральным элементом работы стало построение, оценка и проверка адекватности эконометрической модели динамики импорта РФ. Было обосновано использование ARDL-модели, описаны этапы оценивания параметров и проверки их статистической значимости с помощью t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера. Особое внимание было уделено оценке качества модели и диагностическим тестам остатков, включая проверку нормальности (Харке-Вера, Шапиро-Уилка), стационарности (Дики-Фуллера, Филлипса-Перрона, KPSS) и отсутствия автокорреляции (d-критерий Дарбина-Уотсона), что является залогом надежности и достоверности полученных результатов.

Наконец, на основе построенной модели были разработаны прогнозы динамики импорта РФ на краткосрочный и среднесрочный периоды. Была описана методика построения прогнозных значений, проанализирована их точность и обозначены ограничения прогнозирования. Экономическая интерпретация прогнозируемой динамики позволила сделать выводы о её потенциальном влиянии на внутренний рынок, валютный курс, платежный баланс и стратегию импортозамещения.

Вклад данной работы заключается в предоставлении студенту комплексного инструментария для анализа и прогнозирования динамики импорта, соответствующего академическим стандартам. Полученные знания и навыки являются фундаментом для дальнейших исследований в области статистики внешней торговли и эконометрического моделирования. Практическая значимость работы выражается в возможности использования её результатов для формирования обоснованных решений в сфере внешнеэкономической деятельности и макроэкономического планирования.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 8 декабря 2003 г. № 164-ФЗ «Об основах государственного регулирования внешнеторговой деятельности».
2. Вестник Банка России от 15 мая 2006 года № 28-29 (898-899).
3. Вестник Банка России от 14 мая 2007 года № 26-27 (970-971).
4. Вестник Банка России от 23 августа 2007 года № 48-49 (992-993).
5. Авдокушин Е.Ф. Международные экономические отношения: учебник. М.: Экономистъ, 2004. 212 с.
6. Булатова А.С. Мировая экономика: Учебник. М.: Юристъ, 2002. 633 с.
7. Гальперин В.Н., Гребенников П.И. и др. Макроэкономика. Санкт-Петербург: Университет экономики и финансов, 2004. 102 с.
8. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2003. 89 с.
9. Дергачев В.А. Международные экономические отношения: Учебник для студентов вузов. М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2005. 87 с.
10. Евдокимов А.И. Международные экономические отношения: учебник. М.: Проспект, ТК Велби, 2006. 225 с.
11. Елова М.В., Муравьева Е.К. и др. Мировая экономика: введение во внешнеэкономическую деятельность: Учебное пособие для вузов. Под ред. А.К. Шуркалина, Н.С. Цыпиной. М.: Логос, 2002. 135 с.
12. Клинов В.И. Современные тенденции развития машиностроения // Вопросы экономики. 2006. № 9. С. 4-6.
13. Кобрина И. А. Внешняя торговля России в первой половине 2006 года // Российский внешнеэкономический вестник. 2006. № 9. С. 12-14.
14. Матвеева Т.Ю. Введение в макроэкономику. М.: ГУ-ВШЭ, 2004. 165 с.
15. Рыбалкина В.Е. Международные экономические отношения: Учебник. М.: Юнити, 2001. 323 с.
16. Сельцовский В.Л. Экономико-статистические методы анализа внешней торговли. М.: Финансы и статистика, 2004. 97 с.
17. Смитиенко Б.М. Международные экономические отношения. М.: ИНФРА-М, 2005. 198 с.
18. Фомичев В.И. Международная торговля: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2003. 156 с.
19. Шепелев С.В. Современные тенденции в вывозе частного капитала из России: масштабы, структура, пути оптимизации // Российский внешнеэкономический вестник. 2006. № 5.
20. Россия в цифрах: Статистический сборник. М.: Статистика России, 2007.
21. Официальный сайт Центрального Банка России. URL: www.cbr.ru (дата обращения: 24.10.2025).
22. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.fsgs.ru (дата обращения: 24.10.2025).
23. Министерство экономического развития и торговли РФ. URL: http://www.economy.gov.ru (дата обращения: 24.10.2025).
24. Бюджетная система РФ. URL: http://www.budgetrf.ru (дата обращения: 24.10.2025).
25. Новости экономики. URL: http://www.newsru.com (дата обращения: 24.10.2025).
26. Российский центр внешней торговли. URL: http://www.rusimpex.ru (дата обращения: 24.10.2025).
27. IV. Индикаторы внешней торговли — КонсультантПлюс. URL: www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_345717/3d8396c0d0a0b8180f970660613279c173c38f29/ (дата обращения: 24.10.2025).
28. Дешевле или дороже: как валютный курс влияет на стоимость товаров – Новости – Проектно-учебная лаборатория экономической журналистики – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». URL: www.hse.ru/news/2022/04/07/572570077.html (дата обращения: 24.10.2025).
29. Показатели внешней торговли: экспорт, импорт и внешнеторговый оборот — Т‑Банк. URL: www.tbank.ru/journal/longreads/228063/ (дата обращения: 24.10.2025).
30. Эконометрическая модель Российской Федерации (версия 2020 года): оценки, прогнозы, анализ. URL: elibrary.ru/item.asp?id=45722306 (дата обращения: 24.10.2025).
31. К ВОПРОСУ ОБ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ — Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43360 (дата обращения: 24.10.2025).
32. III. Алгоритм исчисления индексов — КонсультантПлюс. URL: www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_345717/ed74836f8d7c04192667d4f6c44248425d9b5440/ (дата обращения: 24.10.2025).
33. Влияние внешних факторов на экспорт и импорт России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-vneshnih-faktorov-na-eksport-i-import-rossii (дата обращения: 24.10.2025).
34. Методологические рекомендации по расчету индексов внешней торговли товарами — Статкомитет СНГ. URL: www.cisstat.org/issues/documents/metod_torg.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
35. Зависимость России от импорта | Детали | ECONS.ONLINE. URL: econs.online/articles/detali/zavisimost-rossii-ot-importa/ (дата обращения: 24.10.2025).
36. ТЕОРИИ РАЗВИТИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: cyberleninka.ru/article/n/teorii-razvitiya-i-sovremennoe-sostoyanie-mezhdunarodnoy-torgovli (дата обращения: 24.10.2025).
37. Методология расчета индексов средних цен и физического объема внешней и взаимной торговли товарами Евразийского экономического союза. URL: docs.eaeunion.org/docs/ru-ru/01229712/cnfd_03072023_136_docx (дата обращения: 24.10.2025).
38. Статистика международной торговли товарами: концепции и определения — The United Nations. URL: unstats.un.org/unsd/trade/handbook/Handbook%20on%20Trade%20Statistics%20-%20Russian.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
39. Теории международной торговли | СУО СГЭУ. URL: legacy.sseu.ru/assets/files/e-book/mezhdunarodnaya-torgovlya/teorii-mezhdunarodnoy-torgovli.html (дата обращения: 24.10.2025).
40. Л. С. Пацай ИНДИКАТОРЫ ВНЕШНЕТОРГОВОГО ОБОРОТА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО РЫНК. URL: cyberleninka.ru/article/n/l-s-patsay-indikatory-vneshnetorgovogo-oborota-potrebitelskogo-ry-nk/viewer (дата обращения: 24.10.2025).
41. Методология таможенной статистики — Сайт Евразийской экономической комиссии. URL: eec.eaeunion.org/upload/ib/eec_methodology_customs_statistics_ru.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
42. Эконометрическое моделирование развития экономического потенциала страны в части изменения доли основных товарных групп в общем объёме экспорта (импорта) России — КиберЛенинка. URL: cyberleninka.ru/article/n/ekonometricheskoe-modelirovanie-razvitiya-ekonomicheskogo-potentsiala-strany-v-chasti-izmeneniya-doli-osnovnyh-tovarnyh-grupp-v-obschem (дата обращения: 24.10.2025).
43. ОСОБЕННОСТИ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКСПОРТА И — Вопросы статистики. URL: cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-statisticheskogo-analiza-i-prognozirovaniya-eksporta-i (дата обращения: 24.10.2025).
44. Гравитационная модель: эконометрический анализ динамики внешней торговли России и Беларуси со странами БРИКС — Sustainable Development and Engineering Economics — Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. URL: elibrary.ru/item.asp?id=49912061 (дата обращения: 24.10.2025).
45. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЁМОВ ВЗАИМНОЙ ТОРГОВЛИ РОССИИ С ПАРТНЁРАМИ БРИКС — Elibrary. URL: elibrary.ru/item.asp?id=48897531 (дата обращения: 24.10.2025).
46. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 202. URL: docs.economy.gov.ru/materials/20230918/prognoz_socialno-ekonomicheskogo_razvitiya_rf_na_2024_god_i_na_planovyiy_period_2025_i_2026_godov.pdf (дата обращения: 24.10.2025).