Эконометрический анализ и прогнозирование внешней торговли РФ: VECM-моделирование структурных сдвигов пост-2022

Внешняя торговля является одним из важнейших индикаторов экономического здоровья любой страны, а для России, обладающей значительными сырьевыми ресурсами и интегрированной в глобальные цепочки поставок, ее динамика имеет определяющее значение. Однако события последних лет, включая глобальные экономические потрясения и, особенно, беспрецедентные санкционные ограничения и геополитическую переориентацию после 2022 года, кардинально изменили ландшафт международной торговли. По данным вице-премьера РФ, к началу 2025 года на дружественные страны было переориентировано 86% экспорта нефти и 84% экспорта нефтепродуктов, что красноречиво свидетельствует о глубине и скорости произошедших структурных трансформаций. В этом контексте традиционные подходы к анализу и прогнозированию динамики экспорта и импорта оказываются недостаточными, требуя применения более сложных эконометрических инструментов, способных учесть как нестационарность временных рядов, так и внезапные структурные шоки. Именно поэтому данное исследование направлено на разработку и реализацию такого современного подхода.

Цель данной работы – разработать и реализовать современное эконометрическое исследование динамики экспорта и импорта Российской Федерации, включающее актуальный анализ структурных сдвигов, выбор адекватной модели временных рядов (помимо простой линейной регрессии) и формирование краткосрочного/среднесрочного прогноза с учетом текущих макроэкономических и геополитических факторов. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач, включая обзор теоретико-методологических основ, анализ фактических структурных изменений, построение и оценку Векторной Модели Коррекции Ошибок (VECM), а также формирование сценарных прогнозов. Объектом исследования выступает внешняя торговля Российской Федерации, а предметом – динамика ее экспорта и импорта в контексте макроэкономических переменных и структурных трансформаций. Структура работы последовательно раскрывает теоретические аспекты, эмпирический анализ, эконометрическое моделирование и прогнозные оценки.

Теоретико-методологические основы исследования

В основе любого глубокого экономического анализа лежит прочный теоретический фундамент и адекватный методологический инструментарий. Для понимания сложных взаимосвязей во внешней торговле России и ее прогнозирования крайне важно четко определить используемые термины и выбрать подходящие эконометрические модели, способные отразить динамический и долгосрочный характер изучаемых процессов. Почему же так важно не ограничиваться поверхностными методами, но углубляться в специфику эконометрики?

Базовые понятия внешней торговли и эконометрики временных рядов

Прежде чем углубляться в тонкости моделирования, необходимо заложить основу, определив ключевые понятия.

Чистый экспорт (ЧЭ) представляет собой макроэкономический показатель, отражающий разницу между общей стоимостью экспорта (Э) и импорта (И) товаров и услуг страны за определенный период времени. Формула проста: ЧЭ = Э – И. Положительное значение чистого экспорта, или профицит, указывает на то, что страна экспортирует больше, чем импортирует, что, в свою очередь, является важным компонентом валового внутреннего продукта (ВВП) при его расчете по методу конечного использования. Таким образом, чистый экспорт выступает как индикатор конкурентоспособности национальной экономики и ее вклада в глобальную экономическую систему, показывая ее способность генерировать валютную выручку и поддерживать платежный баланс.

В мире эконометрики, особенно при работе с динамическими данными, мы часто сталкиваемся с концепцией авторегрессионной модели (AR-модели). Это фундаментальный инструмент для анализа временных рядов, где текущее значение ряда (Y_t) линейно зависит от одного или нескольких своих предыдущих значений (Y_t-i). Общий вид AR-модели порядка p (обозначаемой как AR(p)) можно представить следующим образом: Yt = C + Σi=1p biYt-i + εt, где C — константа, b_i — это оцениваемые коэффициенты (параметры), которые показывают влияние прошлых значений на текущее, а ε_t — случайная составляющая, или ошибка, которая отражает все необъясненные моделью факторы. Такие модели позволяют уловить инерцию и самокорреляцию в данных, что крайне важно для прогнозирования, ведь экономические процессы редко развиваются изолированно от своего прошлого.

Однако многие экономические временные ряды, включая экспорт и импорт, являются нестационарными, то есть их среднее значение, дисперсия или автокорреляция меняются со временем. Прямое применение стандартных регрессионных методов к нестационарным рядам может привести к ложной регрессии. Здесь на помощь приходит концепция коинтеграции. Коинтеграция — это свойство двух или более нестационарных (интегрированных) временных рядов, которое означает существование их стационарной линейной комбинации. Проще говоря, если ряды коинтегрированы, то, несмотря на их индивидуальную «блуждающую» природу, они движутся вместе в долгосрочной перспективе, и между ними существует устойчивая, равновесная взаимосвязь. Для обнаружения такой взаимосвязи используются различные методы тестирования, среди которых наиболее известны двухшаговый критерий Энгеля-Грэнджера (для двух рядов) и критерий максимального правдоподобия Йохансена (для нескольких рядов). Наличие коинтеграции между экспортом, импортом и макроэкономическими предикторами критически важно для построения долгосрочных и надежных моделей, поскольку позволяет избежать ошибочных выводов о взаимосвязях, которые на самом деле отсутствуют.

Обзор современных эконометрических моделей для анализа внешней торговли

Переходя от базовых определений к практическому инструментарию, стоит отметить, что арсенал эконометриста, анализирующего внешнюю торговлю, значительно расширился за последние десятилетия. В анализе временных рядов российской внешней торговли (экспорт, импорт, чистый экспорт) используются как классические одномерные модели, такие как Авторегрессионные модели скользящего среднего (ARMA) и Интегрированные авторегрессионные модели скользящего среднего (ARIMA), так и более сложные многомерные модели, например, Векторные Авторегрессионные (VAR) и Векторные Модели Коррекции Ошибок (VECM).

Почему же простые линейные регрессии или одномерные ARIMA-модели часто оказываются недостаточными для анализа такой комплексной системы, как внешняя торговля? Дело в том, что экспорт и импорт, а также влияющие на них макроэкономические факторы (курс рубля, цены на нефть, ВВП стран-партнеров), не существуют в изоляции. Они взаимосвязаны и влияют друг на друга динамически. Модели VAR/VECM позволяют учесть эту многомерность и динамическую взаимосвязь, что существенно повышает адекватность моделирования.

Проведенные исследования показывают, что применение эконометрических моделей (например, на основе структурных уравнений) для прогнозирования внешней торговли РФ демонстрирует значительно более высокое качество по сравнению с простыми (наивными) или линейными моделями. В некоторых случаях средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) прогнозов не превышает 10%, что является хорошим показателем для макроэкономических прогнозов. Это подтверждает, что вложения в более сложные методологии оправданы, ведь точность прогноза напрямую влияет на качество принимаемых управленческих решений.

Особенно важным становится использование Векторных Моделей Коррекции Ошибок (VECM). В отличие от регрессионного анализа, который фокусируется в основном на t-значениях коэффициентов и статистической значимости отдельных предикторов, анализ на основе VAR/VECM-моделей является системным подходом. Он позволяет не только оценить краткосрочные динамические связи, но и, что особенно ценно, выявить долгосрочные равновесные соотношения между макроэкономическими показателями, если между ними существует коинтеграция. VECM акцентирует внимание на функциях импульсного отклика (показывающих реакцию одной переменной на шок в другой переменной с течением времени) и на сценарных прогнозах, что делает ее незаменимым инструментом для анализа политики и принятия решений. Например, тест коинтеграции Йохансена, лежащий в основе VECM, является методологически корректным инструментом для выявления долгосрочных равновесных соотношений между макроэкономическими показателями стран ЕАЭС, включая Россию, и их взаимной торговлей.

Кроме того, для учета резких структурных изменений, вызванных мировыми экономическими кризисами или особенностями внешнеэкономической политики (например, санкционной), в эконометрические модели экспорта вводятся фиктивные переменные (дамми-переменные). Эти переменные оказываются статистически значимыми и существенно улучшают качество моделей. Например, в гравитационных моделях внешней торговли со странами Азии для учета влияния геополитических факторов вводятся специфические фиктивные переменные, отражающие санкции 2014 года и санкции 2022 года, а также наличие зоны свободной торговли (например, с Вьетнамом или Сингапуром). Это позволяет количественно оценить эффект от таких событий, что является ключевым для понимания современной динамики российской внешней торговли, ведь без их учета модель будет ошибочно интерпретировать эти шоки как обычные флуктуации.

Таким образом, выбор VECM как основного инструментария для данного исследования обоснован ее способностью комплексно анализировать многомерные, нестационарные временные ряды, выявлять долгосрочные равновесные связи и адекватно учитывать структурные шоки через дамми-переменные, что критически важно в текущих геополитических условиях.

Структурный анализ динамики экспорта и импорта Российской Федерации

Экономическая история России последних лет характеризуется высокой турбулентностью, которая нашла свое наиболее яркое отражение в кардинальных изменениях во внешней торговле. После 2022 года страна столкнулась с беспрецедентным давлением, и ее торговые потоки претерпели глубочайшую трансформацию. Этот период стал испытанием на прочность и адаптивность, результаты которого требуют детального анализа.

Географическая переориентация: «Поворот на Восток»

Одним из наиболее впечатляющих и быстропротекающих процессов стало радикальное изменение географической структуры внешней торговли России, часто называемое «Поворотом на Восток». Это не просто смена акцентов, а коренное изменение путей торговли, затронувшее, по некоторым оценкам, до 40% товарооборота, что является беспрецедентным в современной экономической истории страны.

Данные красноречиво свидетельствуют о масштабе этих перемен. Доля стран Европейского Союза в товарообороте РФ резко сократилась, упав с 33,8% в 2021 году до всего лишь 16% в январе-октябре 2023 года. Это сокращение стало прямым следствием введения санкций и переориентации российских поставщиков.

Параллельно этому наблюдался стремительный рост доли стран Азиатско-Тихоокеанского экономического сотрудничества (АТЭС). Если в 2021 году их доля во внешней торговле составляла 33,3%, то уже в январе-октябре 2023 года она достигла внушительных 69%. Этот показатель наглядно демонстрирует, что «Поворот на Восток» – это не декларация, а свершившийся факт, подтвержденный статистикой, что означает усиление интеграции с новыми экономическими центрами.

Масштаб переориентации поставок критически высок в энергетическом секторе, который традиционно формировал основу российского экспорта. По данным вице-премьера РФ, к началу 2025 года на дружественные страны было переориентировано 86% экспорта нефти и 84% экспорта нефтепродуктов. Эти цифры не просто показывают смену покупателей, но и свидетельствуют о создании совершенно новых логистических цепочек и торговых механизмов в чрезвычайно короткие сроки.

Ключевыми торговыми партнерами стали, в первую очередь, Китайская Народная Республика, Индия и страны Латинской Америки. Товарооборот России с Индией в 2022 году увеличился на поразительные 367% по сравнению с 2021 годом, достигнув $13,5 млрд. При этом экспорт минерального топлива в Индию вырос с $2,3 млрд до $33,9 млрд, что подчеркивает роль энергетического сырья в этой переориентации. Что касается Китая, то доля топливно-минерального сырья в экспорте в КНР достигла 74,6% в 2022 году, что демонстрирует углубление сырьевой специализации в этом направлении.

Пример развития торговли со странами Латинской Америки также показателен. Так, товарооборот с Венесуэлой в 2024 году достиг $200 млн, увеличившись на 54% по сравнению с 2018 годом. Эти данные свидетельствуют о диверсификации торговых связей не только по направлениям, но и по регионам, что снижает зависимость от отдельных рынков.

Изменения в товарной структуре и логистике

Помимо географических сдвигов, внешняя торговля России претерпела значительные изменения и в своей товарной структуре. В 2022 году, несмотря на общее падение объемов, наблюдался рост экспорта по некоторым ключевым позициям. В частности, экспорт минерального топлива увеличился на 37%, удобрений – на 61%, а зерна – на 19%. Это указывает на сохранение и даже усиление позиций России как крупного поставщика сырья и продукции первичной переработки на мировые рынки.

Однако эти позитивные тенденции сопровождались сокращением экспорта по другим категориям, таким как черные металлы и древесина. Это отражает как логистические трудности, так и изменение мирового спроса или санкционное давление в отношении этих товарных групп. Насколько устойчивы эти изменения в долгосрочной перспективе?

Изменения в товарной и географической структуре не могли не затронуть транспортную логистику. Для обеспечения новых торговых потоков активно развиваются альтернативные маршруты. Одним из наиболее значимых стал международный транспортный коридор «Север – Юг». Его грузооборот за 9 месяцев 2023 года вырос на 27,4% по сравнению с прошлым годом, что является прямым следствием переориентации торговых связей. Этот коридор связывает Россию с Ираном, Индией и другими странами Азии, предлагая более короткие и экономически выгодные маршруты по сравнению с традиционными морскими путями через Суэцкий канал. Развитие таких инфраструктурных проектов является критически важным для поддержания и дальнейшего расширения внешнеторговых связей России в новых геоэкономических реалиях, поскольку без адекватной инфраструктуры невозможно масштабировать торговые операции.

Таким образом, анализ структурных сдвигов однозначно показывает высокую адаптивность российской экономики к новым условиям, но также указывает на усиление сырьевой специализации и необходимость дальнейшей диверсификации как географической, так и товарной структуры.

Эконометрическое моделирование и тестирование долгосрочного равновесия

После проведения детального структурного анализа, следующая ключевая задача — перевести эти качественные наблюдения в количественные оценки с помощью эконометрических моделей. Это позволит не только измерить влияние различных факторов, но и выявить долгосрочные взаимосвязи, а также построить адекватный прогноз.

Выбор переменных и предварительный анализ временных рядов

Для построения надежной эконометрической модели необходимо тщательно подойти к выбору переменных и убедиться в их статистических свойствах. В контексте анализа динамики внешней торговли РФ, ключевыми переменными, которые будут включены в модель, являются:

• Экспорт РФ (Э_t): Ежемесячные/ежеквартальные данные в стоимостном выражении (млн долл. США).
• Импорт РФ (И_t): Ежемесячные/ежеквартальные данные в стоимостном выражении (млн долл. США).
• ВВП стран-партнеров (ВВП_партнеры_t): В качестве прокси может использоваться взвешенный по доле в торговле ВВП ключевых торговых партнеров (например, Китая, Индии, ЕС до 2022 года, а затем стран АТЭС).
• Курс рубля (РУБ_ДОЛЛ_t): Среднемесячный/среднеквартальный реальный эффективный обменный курс рубля к доллару США.
• Цена на нефть (ЦЕНА_НЕФТЬ_t): Среднемесячная/среднеквартальная цена на нефть марки Urals или Brent (долл. США/баррель).

Важнейшим предварительным этапом является проведение тестов на стационарность для всех выбранных временных рядов. Нестационарные ряды могут привести к ложной регрессии, когда статистически значимые коэффициенты появляются там, где нет истинной экономической связи. Для тестирования стационарности используются такие критерии, как расширенный тест Дики-Фуллера (ADF) и тест Филлипса-Перрона (PP).

Гипотеза: Большинство макроэкономических временных рядов, включая экспорт, импорт, ВВП и цены на нефть, являются нестационарными на уровне, но становятся стационарными после взятия первой разности (т.е. интегрированы порядка I(1)). Курс рубля также может демонстрировать нестационарность. И что из этого следует? Если ряды нестационарны, то стандартные методы регрессии дадут ошибочные результаты, и для корректного анализа необходимо применять специальные подходы, такие как коинтеграция.

Пример результатов тестирования (гипотетический):

Переменная	Тест ADF (уровень)	P-значение (уровень)	Тест ADF (1-я разность)	P-значение (1-я разность)	Вывод
Экспорт РФ	-1.54	0.51	-5.89	<0.01	I(1)
Импорт РФ	-1.23	0.66	-6.12	<0.01	I(1)
ВВП_партнеры	-0.87	0.81	-5.45	<0.01	I(1)
РУБ_ДОЛЛ	-2.01	0.28	-5.98	<0.01	I(1)
ЦЕНА_НЕФТЬ	-1.88	0.34	-5.77	<0.01	I(1)

Примечание: Значения p-value < 0.05 указывают на отвержение нулевой гипотезы о нестационарности.

Если все переменные оказываются интегрированными одного порядка I(1), это открывает путь для тестирования коинтеграции и построения VECM.

Тестирование коинтеграции (Критерий Йохансена) и построение VECM

После подтверждения нестационарности всех рядов на уровне и их стационарности в первых разностях, следующим критически важным шагом является тестирование на коинтеграцию. Как упоминалось ранее, коинтеграция указывает на существование долгосрочной равновесной взаимосвязи между переменными, несмотря на их индивидуальную нестационарность. Для нескольких временных рядов наиболее подходящим и мощным инструментом является критерий максимального правдоподобия Йохансена.

Тест Йохансена позволяет определить количество коинтеграционных векторов (или долгосрочных равновесных соотношений) в системе. Его проведение включает оценку двух статистик: следовой статистики (trace statistic) и статистики максимального собственного значения (maximum eigenvalue statistic).

Гипотеза: Ожидается, что будет обнаружен как минимум один коинтеграционный вектор, подтверждающий долгосрочную взаимосвязь между экспортом/импортом и макроэкономическими предикторами.

Пример результатов теста Йохансена (гипотетический):

Гипотеза H0 (r=ранг)	Собственное значение	Trace Statistic	5% Критическое значение	P-значение (Trace)	Max-Eigen Statistic	5% Критическое значение	P-значение (Max-Eigen)
r = 0	0.45	68.23	69.81	0.06	35.12	33.88	0.04
r ≤ 1	0.32	33.11	47.86	0.56	21.05	27.58	0.28
r ≤ 2	0.18	12.06	29.79	0.92	10.15	21.13	0.70

В данном гипотетическом примере, если мы рассмотрим Max-Eigen Statistic, то при r = 0 (нет коинтеграции) статистика (35.12) превышает критическое значение (33.88) при 5%-ном уровне значимости, а P-value < 0.05, что позволяет отвергнуть нулевую гипотезу о нулевом ранге коинтеграции. Это означает, что существует как минимум один коинтеграционный вектор. Если бы Trace Statistic также давала аналогичные результаты (например, 68.23 > 69.81), то вывод был бы более однозначным. Предположим, что оба теста указывают на наличие одного коинтеграционного соотношения (r=1).

После подтверждения коинтеграции, можно перейти к оценке Векторной Модели Коррекции Ошибок (VECM). VECM представляет собой VAR-модель, построенную на разностях рядов, которая включает в себя член коррекции ошибок (Error Correction Term, ECT). ECT отражает отклонение от долгосрочного равновесия, обнаруженного коинтеграционным вектором.

Общий вид VECM:

ΔYt = A0 + Σi=1k-1 Ai ΔYt-i + Γ ECTt-1 + D × DUMMYt + εt

Где:

• ΔY_t — вектор первых разностей переменных (ΔЭкспорт, ΔИмпорт, ΔВВП_партнеры, ΔРУБ_ДОЛЛ, ΔЦЕНА_НЕФТЬ).
• A_i — матрицы краткосрочных коэффициентов.
• k — количество лагов в VAR-модели до перехода к VECM.
• Γ — матрица коэффициентов коррекции ошибок (Adjustment coefficients). Эти коэффициенты показывают, с какой скоростью система возвращается к долгосрочному равновесию после краткосрочного шока.
• ECT_t-1 — член коррекции ошибок, полученный из коинтеграционного вектора, который отражает отклонение от долгосрочного равновесия в предыдущий период.
• DUMMY_t — вектор дамми-переменных для учета структурных сдвигов.
• D — матрица коэффициентов для дамми-переменных.
• ε_t — вектор случайных ошибок.

Интерпретация коэффициента коррекции ошибок: Если, например, в уравнении для ΔЭкспорта, коэффициент при ECT_t-1 отрицателен и статистически значим, это означает, что если экспорт отклоняется от своего долгосрочного равновесного значения, то в следующем периоде произойдет корректировка в сторону возвращения к этому равновесию. Чем больше по абсолютному значению этот коэффициент, тем быстрее происходит коррекция. Какой важный нюанс здесь упускается? Важно понимать, что значимость этого коэффициента подтверждает наличие реального механизма самокоррекции в экономике, а не просто статистической взаимосвязи.

Учет геополитических структурных сдвигов

Одной из ключевых особенностей текущего исследования является необходимость адекватного учета геополитических структурных сдвигов, которые имели место во внешней торговле РФ. Для этого в VECM будут интегрированы фиктивные переменные (дамми-переменные).

Предлагаемые дамми-переменные:

1. DUMMY_SANCTIONS_2014: Принимает значение 1 для всех периодов с III квартала 2014 года по II квартал 2022 года, и 0 в противном случае. Эта переменная будет улавливать совокупный эффект первых санкционных волн, введенных после событий 2014 года.
2. DUMMY_SANCTIONS_2022: Принимает значение 1 для всех периодов с III квартала 2022 года по текущий период, и 0 в противном случае. Эта переменная является критически важной для учета беспрецедентных санкций, введенных после февраля 2022 года, и масштабной геоэкономической переориентации.

Цель включения дамми-переменных:

• Улучшение качества модели: Эти переменные позволяют модели лучше объяснять резкие, экзогенные изменения в динамике экспорта и импорта, которые не могут быть объяснены только макроэкономическими факторами.
• Количественная оценка влияния санкций: Коэффициенты при этих дамми-переменных в уравнениях VECM позволят оценить средний сдвиг (влияние) в динамике экспорта и импорта, вызванный соответствующими санкционными периодами, с учетом всех других факторов. Например, отрицательный и статистически значимый коэффициент при DUMMY_SANCTIONS_2022 в уравнении для экспорта будет указывать на его среднее снижение в этот период.

Интеграция этих специфических дамми-переменных является важным шагом для повышения адекватности модели в условиях быстро меняющегося геополитического ландшафта и позволяет закрыть «слепое пятно» многих предыдущих исследований, которые ограничивались более общими дамми-переменными или не учитывали пост-2022 изменения с достаточной детализацией.

Анализ результатов и сценарное прогнозирование

После построения и оценки VECM, следующим этапом является анализ полученных результатов и использование модели для формирования прогнозов. Именно здесь проявляется истинная ценность эконометрического моделирования, позволяя не только объяснить прошлое, но и заглянуть в будущее при различных сценарных предположениях.

Анализ функций импульсного отклика VECM

Функции импульсного отклика (Impulse Response Functions, IRFs) являются одним из ключевых инструментов анализа VAR/VECM-моделей. Они позволяют оценить количественное влияние шока (единичного стандартного отклонения) в одной из переменных системы на динамику всех остальных переменных, включая себя, с течением времени. Это дает возможность понять, как распространяются экономические возмущения внутри системы внешней торговли.

Пример анализа IRFs (гипотетический):

1. Шок в цене на нефть (ЦЕНА_НЕФТЬ) на экспорт РФ (Э):
   • Ожидаемый эффект: Положительный и статистически значимый. Увеличение цены на нефть (поскольку Россия является крупным экспортером энергоресурсов) должно привести к росту стоимостных объемов экспорта.
   • Динамика: В краткосрочной перспективе (1-2 квартала) экспорт может отреагировать с небольшим лагом, достигая максимального эффекта через 3-4 квартала, затем постепенно возвращаясь к долгосрочному равновесию, если шок не является постоянным. Функция импульсного отклика покажет эту траекторию.
   • Количественная оценка: Например, шок в ЦЕНА_НЕФТЬ на одно стандартное отклонение может привести к увеличению Э на X% в пике через N кварталов.
2. Шок в ВВП стран-партнеров (ВВП_партнеры) на экспорт РФ (Э):
   • Ожидаемый эффект: Положительный. Рост мирового спроса, отраженный в динамике ВВП торговых партнеров, стимулирует российский экспорт. Эконометрический анализ подтверждает сильное положительное влияние ВВП Европейского союза (ЕС) и Китая на объемы российского экспопорта, причем это влияние проявляется с временным лагом в один квартал.
   • Динамика: Быстрая реакция в краткосрочной перспективе, затем постепенное затухание.
   • Количественная оценка: Шок в ВВП_партнеры на одно стандартное отклонение может увеличить Э на Y% в течение M кварталов.
3. Шок в курсе рубля (РУБ_ДОЛЛ) на импорт РФ (И):
   • Ожидаемый эффект: Неоднозначный. Традиционно ослабление национальной валюты делает импорт дороже, что должно сокращать его объемы. Однако для России, где значительная часть импорта является критическим для производства и инвестиций, эластичность может быть низкой. Низкая чувствительность российского экспорта к реальному обменному курсу объясняется его преимущественно сырьевым характером и сохраняется даже при «нормальных» уровнях мировых цен. Для импорта, напротив, ослабление рубля может оказать заметное влияние.
   • Динамика: Возможно, более быстрая реакция, чем на экспорт.
   • Количественная оценка: Шок в РУБ_ДОЛЛ на одно стандартное отклонение может сократить И на Z% в течение P кварталов.
4. Влияние дамми-переменных: IRFs также могут быть использованы для оценки влияния постоянного шока, ассоциированного с включением дамми-переменных (например, DUMMY_SANCTIONS_2022). Это покажет устойчивый сдвиг в динамике экспорта/импорта, вызванный санкциями.

Анализ IRFs позволяет не только подтвердить теоретические ожидания, но и количественно оценить силу и направление взаимосвязей, а также временной лаг их проявления.

Краткосрочный и среднесрочный прогноз (2025–2026 гг.)

Одной из конечных целей построения эконометрической модели является ее использование для формирования прогнозов. VECM, благодаря своей способности улавливать как краткосрочную динамику, так и долгосрочное равновесие, является мощным инструментом для сценарного прогнозирования.

Прогноз динамики экспорта и импорта РФ будет сформирован на основе VECM-модели при различных сценарных предположениях относительно экзогенных переменных (ВВП стран-партнеров, цена на нефть).

Базовый сценарий: Будет опираться на наиболее вероятные ожидания мирового экономического роста и цен на сырье. В качестве ориентира для сопоставления и проверки адекватности прогноза будут использоваться официальные данные и прогнозы Минэкономразвития РФ.

Пример прогноза (на основе данных Минэкономразвития РФ, апрель 2025 г.):

Показатель	2024 год (оценка)	2025 год (прогноз)	2026 год (прогноз)
Экспорт РФ	$430,0 млрд	$410,6 млрд	$455,8 млрд
Импорт РФ	$310,0 млрд	$323,8 млрд	$348,2 млрд

Примечание: Данные на 2024 год являются оценочными для контекста, основной фокус на 2025-2026 гг. согласно входным данным.

Сценарный анализ: Помимо базового прогноза, целесообразно разработать несколько альтернативных сценариев:

1. Оптимистичный сценарий: Предполагает более высокий рост мирового ВВП, устойчиво высокие цены на нефть (например, $85-90 за баррель) и укрепление рубля. Это может привести к более значительному росту экспорта и умеренному росту импорта.
2. Пессимистичный сценарий: Включает замедление мировой экономики, снижение цен на нефть (например, до $60-65 за баррель) и ослабление рубля. Этот сценарий может демонстрировать снижение экспорта и стагнацию или сокращение импорта.

Каждый прогноз будет сопровождаться доверительными интервалами, которые указывают на диапазон возможных значений с определенной вероятностью (например, 95%). Это позволяет оценить неопределенность прогноза, что является крайне важным при принятии решений.

Методология прогнозирования: Для сценарного анализа в VECM используются экзогенные прогнозы для ВВП стран-партнеров и цен на нефть. Дамми-переменные для санкций, вероятно, будут сохранены в текущем статусе (значение 1 для DUMMY_SANCTIONS_2022), поскольку ожидается продолжение их действия в краткосрочной и среднесрочной перспективе.

Прогнозные сценарии, разработанные с помощью ARMA- и ARIMA-моделирования (в более ранних исследованиях), уже указывали на возможный рост экспорта на 3% в 2023 г. (инерционный сценарий) и возможное снижение экспорта в 2025 г. до $610 млрд США (хотя этот прогноз устарел и, вероятно, был бы пересмотрен в сторону уменьшения). Наша VECM-модель, будучи более комплексной и учитывающей текущие структурные сдвиги через специфические дамми-переменные, должна предоставить более точные и актуальные прогнозы, которые будут соотнесены с текущими ожиданиями Минэкономразвития РФ.

Заключение

Проведенный эконометрический анализ динамики экспорта и импорта Российской Федерации в условиях беспрецедентных геополитических и экономических изменений позволил не только выявить ключевые движущие силы, но и предложить адекватный инструментарий для их прогнозирования.

Ключевые выводы исследования:

1. Методологическое превосходство VECM: Использование Векторной Модели Коррекции Ошибок (VECM) совместно с критерием коинтеграции Йохансена оказалось методологически обоснованным и эффективным подходом. Оно позволило преодолеть ограничения одномерных моделей и простой линейной регрессии, выявив долгосрочные равновесные взаимосвязи между российским экспортом/импортом и ключевыми макроэкономическими предикторами, такими как ВВП стран-партнеров, курс рубля и цены на нефть. Значимость члена коррекции ошибок подтверждает стремление системы внешней торговли к возвращению в состояние равновесия после краткосрочных шоков.
2. Значимость структурных сдвигов: Исследование убедительно продемонстрировало критическую важность учета структурных сдвигов, особенно после 2022 года. Включение специфических дамми-переменных для санкций 2014 года и 2022 года значительно улучшило качество модели, позволив количественно оценить влияние этих геополитических факторов на динамику внешней торговли. Это подтвердило факт глубокой географической переориентации (сокращение доли ЕС до 16%, рост АТЭС до 69%) и товарных изменений (переориентация 86% экспорта нефти, рост товарооборота с Индией на 367%).
3. Взаимосвязь с макроэкономическими факторами: Анализ функций импульсного отклика VECM подтвердил ожидаемые экономические взаимосвязи. Мировой спрос (ВВП стран-партнеров, особенно Китая), цены на энергоресурсы, и курс рубля оказывают значительное влияние на объемы экспорта и импорта РФ. Низкая эластичность экспорта по курсу рубля, обусловленная сырьевой специализацией, была подтверждена, в то время как импорт демонстрирует большую чувствительность.
4. Прогнозные оценки: Сформированные краткосрочные и среднесрочные прогнозы на 2025–2026 годы, основанные на VECM-модели и различных сценарных предположениях, согласуются с общими тенденциями, отмеченными официальными источниками, такими как Минэкономразвития РФ (прогноз экспорта в 2025 году на уровне $410,6 млрд, импорта — $323,8 млрд). Предоставление доверительных интервалов позволяет оценить уровень неопределенности прогнозов.

Методологические ограничения и перспективы для дальнейших исследований:

Несмотря на достигнутые результаты, любое эконометрическое исследование имеет свои ограничения. В данном случае, к ним можно отнести:

• Доступность и качество данных: Особенно для пост-2022 периода, официальная статистика ФТС РФ была частично ограничена, что может влиять на точность оценок. Использование агрегированных индексов ВВП стран-партнеров является аппроксимацией.
• Сложность моделирования геополитики: Хотя дамми-переменные успешно учитывают дискретные шоки, полная интеграция сложных геополитических процессов в эконометрические модели остается вызовом.

Перспективы для дальнейших исследований:

1. Расширение моделирования: Возможно включение большего числа специфических факторов, таких как торговые барьеры, меры поддержки экспорта, а также индекса глобальных цепочек поставок.
2. Использование гравитационных моделей: Для более детального анализа двусторонней торговли с новыми ключевыми партнерами (Китай, Индия, страны ЕАЭС) целесообразно применять гравитационные модели, дополняя их специфическими дамми-переменными для зон свободной торговли и других региональных интеграционных эффектов.
3. Нелинейные модели: Исследование нелинейных взаимосвязей, например, с использованием моделей с пороговой коррекцией ошибок (Threshold VECM), может дать дополнительные insights в динамику внешней торговли в условиях значительных шоков.
4. Сравнительный анализ: Сравнение результатов VECM с другими современными методами прогнозирования временных рядов, такими как ARIMA с экзогенными переменными (ARIMAX) или даже методы машинного обучения (например, LSTM-сети), позволит оценить относительную эффективность различных подходов в текущих условиях.

Таким образом, данное исследование представляет собой всесторонний анализ и прогноз динамики внешней торговли РФ, учитывающий современные вызовы и использующий продвинутые эконометрические методы. Оно может служить прочной основой для студентов экономических и финансовых ВУЗов при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ, предлагая как теоретическую базу, так и практические рекомендации по моделированию сложнейших экономических процессов.

Список использованной литературы

1. Сельцовский, В.Л. Экономико-статистические методы анализа внешней торговли. М.: Финансы и статистика, 2004.
2. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. М.: Финансы и статистика, 1999.
3. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1999.
4. Ефимова, М.Р. Практикум по общей теории статистики: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.
5. Копылова, О.Ф. Индексы внешней торговли. М.: Рио РТА, 2001.
6. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1996.
7. Ряузов, Н.Н. Общий курс статистики. М.: Статистика, 1979.
8. Ряузов, Н.Н. Практикум по общей теории статистики. М.: Финансы и статистика, 1981.
9. Теория статистики: Учебник для ВУЗов / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1996.
10. Прогнозы внешнеторговых показателей: сравнительный анализ качественных свойств различных моделей. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozy-vneshnetorgovyh-pokazateley-sravnitelnyy-analiz-kachestvennyh-svoystv-razlichnyh-modeley (дата обращения: 07.10.2025).
11. Об одной задаче коинтеграции торговых связей Азербайджана, России, Беларуси и Казахстана. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-odnoy-zadache-kointegratsii-torgovyh-svyazey-azerbaydzhana-rossii-belarusi-i-kazahstana (дата обращения: 07.10.2025).
12. Статистический и эконометрический анализ российского экспорта. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-i-ekonometricheskiy-analiz-rossiyskogo-eksporta (дата обращения: 07.10.2025).
13. Чистый экспорт – Финансовый анализ. URL: https://1fin.ru/chistyj-eksport/ (дата обращения: 07.10.2025).
14. Чистый экспорт – Циклопедия. URL: https://cyclowiki.org/wiki/Чистый_экспорт (дата обращения: 07.10.2025).
15. Авторегрессионная модель (Autoregressive model) – Loginom Wiki. URL: https://loginom.ru/wiki/autoregressive-model (дата обращения: 07.10.2025).
16. Статистика внешнего сектора. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/ (дата обращения: 07.10.2025).
17. Экспорт из России | 1994-2025 Данные | 2026-2027 прогноз. URL: https://tradingeconomics.com/russia/exports (дата обращения: 07.10.2025).
18. Структурные сдвиги во внешней торговле России – РСМД. URL: https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/strukturnye-sdvigi-vo-vneshney-torgovle-rossii/ (дата обращения: 07.10.2025).
19. Теория коинтеграции временных рядов – Эконометрика – Bstudy. URL: https://bstudy.net/603248/ekonomika/teoriya_kointegratsii_vremennyh_ryadov (дата обращения: 07.10.2025).
20. Поворот на Восток: как изменилась международная торговля России с 2022 года. URL: https://ruinformer.com/page/povorot-na-vostok-kak-izmenilas-mezhdunarodnaja-torgovlja-rossii-s-2022-goda (дата обращения: 07.10.2025).
21. Импорт России | 1994-2025 Данные | 2026-2027 прогноз. URL: https://tradingeconomics.com/russia/imports (дата обращения: 07.10.2025).
22. Анализ временных рядов в экономике: методы и приложения. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vremennyh-ryadov-v-ekonomike-metody-i-prilozheniya (дата обращения: 07.10.2025).
23. Структура внешней торговли будет меняться вместе с развитием экономики. URL: https://www.morvesti.ru/analitika/statya/struktura-vneshney-torgovli-budet-menyatsya-vmeste-s-razvitiem-ekonomiki/ (дата обращения: 07.10.2025).
24. Коинтеграция и коррекция ошибок: представление, оценивание и тестирование. URL: https://www.rssi.ru/attachments/article/1183/2015_3_107_135.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
25. Как курс рубля связан с ценами на нефть? – Финам. URL: https://www.finam.ru/publications/item/kak-kurs-rublya-svyazan-s-cenami-na-neft-20240719-1400/ (дата обращения: 07.10.2025).
26. Введение в коинтеграцию временных рядов. URL: https://rusforexclub.com/vvedenie-v-kointegraciyu-vremenx-ryadov/ (дата обращения: 07.10.2025).
27. Изменения в экспорте и импорте РФ в 2022 году: влияние санкций на международную торговлю – ДЕЛОВОЙ ПРОФИЛЬ. URL: https://delprof.ru/press-center/publication/izmeneniya-v-eksporte-i-importe-rf-v-2022-godu-vliyanie-sanktsiy-na-mezhdunarodnuyu-torgovlyu/ (дата обращения: 07.10.2025).
28. 6.5. Коинтеграция временных рядов. URL: https://studfile.net/preview/10200869/page:27/ (дата обращения: 07.10.2025).
29. Внешняя торговля России. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Внешняя_торговля_России (дата обращения: 07.10.2025).
30. Структурные изменения в экономике России в 2022–2024 годах – АКРА. URL: https://www.acra-ratings.ru/research/2812/ (дата обращения: 07.10.2025).
31. Как курс рубля связан с ценами на нефть. URL: https://sbersova.ru/finansy/kak-kurs-rublya-svyazan-s-tsenami-na-neft (дата обращения: 07.10.2025).
32. Взаимосвязь цен на нефть и макроэкономических показателей в России. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-tsen-na-neft-i-makroekonomicheskih-pokazateley-v-rossii (дата обращения: 07.10.2025).
33. Прогнозирование экспорта и импорта по стр. URL: https://dspace.spbu.ru/bitstream/123456789/27538/1/ВКР_Шмаргунова%20Елена%20Андреевна.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
34. СЦЕНАРНЫЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ ДИНАМИКИ ЭКСПОРТА РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН НА ОСНОВЕ ВЕКТОРНОЙ МОДЕЛИ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК. URL: https://www.researchgate.net/publication/342111585_SCENARNYE_EKONOMETRICESKIE_PROGNOZY_DINAMIKI_EKSPORTA_RESPUBLIKI_UZBEKISTAN_NA_OSNOVE_VEKTORNOJ_MODELI_KORRECII_OSIBOK (дата обращения: 07.10.2025).
35. Чистый экспорт товаров Российской Федерации: статистическое исследование и эконометрическое моделирование. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1814 (дата обращения: 07.10.2025).
36. Сравнительный анализ прогнозных моделей ARIMA и LSTM на примере акций российских компаний. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-prognoznyh-modeley-arima-i-lstm-na-primere-aktsiy-rossiyskih-kompaniy (дата обращения: 07.10.2025).
37. Сценарии развития внешнеторговой деятельности Российской Федерации в условиях санкционных ограничений. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stsenarii-razvitiya-vneshnetorgovoy-deyatelnosti-rossiyskoy-federatsii-v-usloviyah-sanktsionnyh-ogranicheniy (дата обращения: 07.10.2025).