Эконометрическое Моделирование Национальной Экономики Бельгии: Комплексный Анализ и Прогнозирование

Национальный банк Бельгии прогнозирует, что к концу 2025 года номинальный ВВП страны достигнет 652,52 млрд долларов США, а темп роста ВВП во втором квартале 2025 года составил 0,20% по сравнению с предыдущим кварталом. Эти цифры, на первый взгляд лишь сухие статистические данные, на самом деле являются пульсом сложной, взаимосвязанной экономической системы. Понимание этих тенденций, их движущих сил и потенциального будущего развития невозможно без глубокого аналитического инструментария. Именно здесь на сцену выходит эконометрическое моделирование – мощный аппарат, позволяющий не только осмыслить прошлые и настоящие макроэкономические процессы, но и заглянуть в будущее, формируя основу для принятия обоснованных управленческих решений. Ведь конечная цель любого экономического анализа — обеспечить фундамент для более эффективного управления и принятия стратегических решений.

Бельгия, как высокоразвитое постиндустриальное государство с уникальной структурой экономики, сильной зависимостью от внешней торговли и выраженными региональными различиями, представляет собой идеальный полигон для такого рода исследований. Выбор этой страны в качестве объекта исследования обусловлен её стратегическим положением в Европейском союзе, высоким уровнем интеграции в мировое хозяйство и наличием обширных, доступных статистических данных. Цель данной работы – разработать и обосновать подход к эконометрическому моделированию национальной экономики Бельгии, демонстрируя как теоретические основы, так и практические аспекты построения, оценки и верификации модели.

В рамках исследования будут решены следующие задачи:

1. Раскрытие теоретических основ эконометрического моделирования, применимых к макроэкономическим системам.
2. Анализ ключевых макроэкономических показателей и структурных особенностей экономики Бельгии.
3. Определение релевантных переменных и надежных источников данных для моделирования.
4. Детальное описание этапов идентификации, оценки и верификации эконометрической модели.
5. Демонстрация возможностей модели для прогнозирования и формулирования рекомендаций для экономической политики.

В ходе работы будут использованы методы регрессионного анализа, анализа временных рядов, а также специализированные статистические тесты для проверки качества и корректности моделей. Структура курсовой работы отражает логику эконометрического исследования, последовательно переходя от теоретических предпосылок к практической реализации и анализу результатов.

Теоретические Основы Эконометрического Моделирования Национальной Экономики

Эконометрика – это мост между экономической теорией, математикой и статистикой, позволяющий количественно оценивать экономические отношения, проверять гипотезы и прогнозировать будущие значения экономических показателей. В контексте национальной экономики, эконометрическое моделирование становится незаменимым инструментом для понимания сложной динамики и взаимосвязей между различными макроэкономическими переменными, позволяя получить глубокое, структурное понимание движущих сил, определяющих развитие всей экономической системы.

Сущность и классификация эконометрических моделей

В самом сердце эконометрического анализа лежит концепция переменных. Эндогенные переменные – это те, чье поведение объясняется или предсказывается внутри самой модели. Они являются результатом внутренних процессов, протекающих в моделируемой системе. Например, в макроэкономической модели ВВП страны, уровень инфляции или безработица могут быть эндогенными. Противоположность им составляют экзогенные переменные, или предопределенные. Их значения определяются вне модели и влияют на эндогенные переменные, но сами не зависят от них. Примером может служить цена на мировом рынке энергоносителей для экономики небольшой страны, или даже значения цен и доходов за предыдущие периоды, которые, будучи уже зафиксированными, влияют на текущие значения.

Когда мы говорим о регрессии, мы имеем в виду статистический метод, который позволяет установить зависимость одной переменной (зависимой или объясняемой) от одной или нескольких других переменных (независимых или объясняющих). Если эта зависимость линейна, речь идет о линейной регрессии. Временные ряды – это последовательности наблюдений, измеренных в последовательные моменты времени. Их анализ позволяет выявлять тренды, сезонность, цикличность и другие закономерности, присущие экономическим данным. Наконец, коинтеграция – это более продвинутое понятие, описывающее долгосрочную равновесную связь между несколькими нестационарными временными рядами. Если ряды коинтегрированы, это означает, что, несмотря на их индивидуальную нестационарность, существует линейная комбинация, которая является стационарной, то есть они движутся вместе в долгосрочной перспективе, что особенно важно для прогнозирования долгосрочных экономических тенденций.

Классификация эконометрических моделей обширна, но для анализа национальной экономики можно выделить три ключевых типа:

1. Регрессионные модели с одним уравнением. Эти модели просты и интуитивно понятны, они выражают зависимость одной переменной (обозначим её как *Y*) от нескольких независимых переменных (от *X*₁ до *X*_k) и набора параметров (от β₁ до β_k), которые количественно характеризуют эту зависимость. Общий вид такой модели:
   
   Y = f(X1, ..., Xk, β1, ..., βk) + ε
   
   где ε – случайная ошибка, отражающая влияние неучтенных факторов и случайных отклонений.
   
   В рамках этого класса выделяют:
   • Модели тренда: Y(t) = T(t) + ξ1, где Y(t) – переменная в момент времени t, T(t) – функция тренда, отражающая долгосрочное направление развития ряда.
   • Модели сезонности: Y(t) = S(t) + ξ1, где S(t) – функция сезонной компоненты, описывающая повторяющиеся колебания в течение года или другого периода.
   • Комбинированные модели: Y(t) = T(t) + S(t) + ξ1, объединяющие тренд и сезонность.

   Стандартным методом для оценки параметров этих моделей является метод наименьших квадратов (МНК), который минимизирует сумму квадратов отклонений фактических значений от предсказанных моделью.

2. Модели временных рядов. Эти модели фокусируются на объяснении поведения переменной исключительно на основе её собственных прошлых значений. Они особенно полезны для краткосрочного прогнозирования и выявления внутренних закономерностей в данных. Среди них:
   • Модели адаптивного прогноза: корректируют прогноз на основе ошибок предыдущих прогнозов.
   • Модели авторегрессии (AR): текущее значение ряда зависит от его прошлых значений. Например, AR(p) модель выглядит как:
     
     Yt = c + φ1Yt-1 + ... + φpYt-p + εt
   • Модели скользящего среднего (MA): текущее значение ряда зависит от текущих и прошлых значений случайных ошибок. Например, MA(q) модель:
     
     Yt = c + εt + θ1εt-1 + ... + θqεt-q

   Существуют также комбинированные модели ARMA и ARIMA, учитывающие как авторегрессионные, так и скользящие средние компоненты, а также интегрированность ряда.

3. Системы одновременных уравнений. Это наиболее сложный, но и наиболее адекватный инструмент для моделирования национальной экономики. Такие системы состоят из нескольких уравнений, которые могут быть как тождествами (определяющими соотношениями), так и регрессионными уравнениями. Ключевая особенность заключается в том, что эндогенные переменные могут выступать объясняющими переменными в других уравнениях системы, создавая петли обратной связи. Это требует применения более сложных математических методов для их оценки, чем МНК, чтобы избежать смещенных и несостоятельных оценок. Именно такие системы позволяют уловить сложную взаимосвязь между ВВП, инфляцией, безработицей, инвестициями и другими макроэкономическими агрегатами, что позволяет формировать более точные и всесторонние прогнозы.

Методология построения и верификации эконометрических моделей

Построение эконометрической модели – это многоэтапный процесс, требующий последовательности и тщательности. Он напоминает работу детектива, который по крупицам собирает улики, проверяет версии и выстраивает целостную картину.

1. Спецификация модели. Этот первый и, возможно, самый критический этап включает в себя выбор теоретической основы (например, кейнсианский, неоклассический или монетаристский подход), определение списка эндогенных и экзогенных переменных, а также выбор функциональной формы зависимости между ними (линейная, логарифмическая, степенная и т.д.). Важно, чтобы спецификация была экономически осмысленной и соответствовала имеющимся данным. Например, если мы моделируем потребление, то включение дохода и процентной ставки будет логичным с точки зрения экономической теории, поскольку они являются ключевыми факторами, определяющими потребительское поведение.
2. Оценка параметров. После спецификации модели следующим шагом является количественная оценка параметров. Для большинства линейных регрессионных моделей стандартным методом является уже упомянутый метод наименьших квадратов (МНК). Он позволяет найти такие значения параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от её значений, предсказанных моделью, будет минимальной. При наличии проблем, таких как гетероскедастичность или автокорреляция, могут применяться более продвинутые методы, например, обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).
3. Проверка статистических гипотез. Оценка параметров – это лишь первый шаг. Далее необходимо убедиться в статистической значимости полученных результатов. Это включает проверку гипотез о значимости отдельных коэффициентов (с помощью t-статистики Стьюдента) и значимости модели в целом (с помощью F-статистики Фишера). Эти тесты помогают понять, действительно ли переменные оказывают влияние на зависимую переменную и является ли модель статистически обоснованной, что является критически важным для доверия к полученным результатам.
4. Анализ качества модели (верификация). Это комплексный этап, на котором модель подвергается всесторонней проверке на соответствие классическим предположениям МНК и на адекватность описания реальных данных. Проверяются:
   • Автокорреляция остатков: Свидетельствует о систематических ошибках в модели или неучтенных временных зависимостях. Тесты включают:
     • Тест Дарбина-Уотсона: наиболее известен для обнаружения автокорреляции первого порядка.
     • Тест Бройша-Годфри: более общий тест, способный выявлять автокорреляцию более высоких порядков.
     • Тест серий: анализирует последовательности знаков остатков.
   • Гетероскедастичность: Означает, что дисперсия случайной ошибки не постоянна по всем наблюдениям, что нарушает эффективность оценок МНК. Тесты:
     • Тест Уайта: общий тест, не требующий предположений о природе гетероскедастичности.
     • Тест Бройша-Пагана: проверяет зависимость дисперсии ошибок от объясняющих переменных.
     • Тест Голдфелда-Квандта: сравнивает дисперсии ошибок в двух подвыборках.
     • Тест Парка, тест Глейзера, тест ранговой корреляции Спирмена: другие методы для выявления гетероскедастичности.
   • Стационарность временных рядов: Важнейшее условие для анализа временных рядов. Нестационарные ряды могут приводить к ложной регрессии. Тесты:
     • Тест Дики-Фуллера (DF) и расширенный тест Дики-Фуллера (ADF): проверяют наличие единичного корня в ряду.
     • Тест KPSS: проверяет нулевую гипотезу о стационарности ряда.
     • Тест Филлипса-Перрона: схож с ADF, но более устойчив к гетероскедастичности.
   • Мультиколлинеарность: Возникает, когда объясняющие переменные сильно коррелируют между собой, что затрудняет оценку индивидуального влияния каждой переменной. Методы выявления включают анализ коэффициентов парной корреляции (особенно значения более 0,8) и вспомогательные регрессии.

   Помимо тестов, также оцениваются статистические свойства оценок параметров: их несмещенность, состоятельность, эффективность.

5. Прогнозирование. После успешной верификации модель может быть использована для прогнозирования будущих значений эндогенных переменных, а также для имитационного моделирования различных сценариев развития экономики. Это позволяет оценить потенциальное влияние изменений в экзогенных переменных или политических решений.

Макроэкономические Показатели и Структурные Особенности Экономики Бельгии как Объект Моделирования

Чтобы построить адекватную эконометрическую модель, необходимо глубоко понимать объект моделирования. Экономика Бельгии – это не просто набор цифр, а живой организм со своими уникальными чертами и динамикой.

Обзор экономики Бельгии: общие характеристики и роль в мировой экономике

Бельгия, небольшое по территории, но стратегически расположенное государство в сердце Европы, давно зарекомендовала себя как высокоразвитая постиндустриальная экономика. Её ВВП в 2023 году составил 644,783 млрд долларов США, а в 2024 году достиг 664,56 млрд долларов США, с прогнозом роста до 652,52 млрд долларов США к концу 2025 года. Эти показатели ставят её в ряд ведущих экономик Европейского союза, несмотря на скромные размеры.

Одной из самых ярких черт бельгийской экономики является её феноменальная открытость. Внешняя торговля является её краеугольным камнем: экспорт товаров и услуг составляет внушительные 84% от ВВП, а импорт – 83%. Это означает, что экономическое здоровье Бельгии неразрывно связано с глобальными и европейскими рынками, что делает её уязвимой к внешним шокам, но и открывает широкие возможности для роста через международное сотрудничество. Она не только является одним из ведущих мировых экспортеров черных и цветных металлов, экспортируя около 40% своей промышленной продукции, но и служит критически важным логистическим узлом. Порт Антверпен-Брюгге, второй по величине в Европе с контейнерооборотом 12,5 млн TEU, подтверждает эту роль, выступая воротами для торговых потоков между континентами.

Основными торговыми партнерами Бельгии традиционно остаются соседние страны Европейского союза: Германия, Франция и Нидерланды. Около 80% всей торговли Бельгии осуществляется именно со странами ЕС, что подчеркивает её глубокую интеграцию в европейскую экономическую систему. Например, Германия получает более 17,8% бельгийского экспорта товаров, а Франция – 14,4%. Среди импортных партнеров выделяются Нидерланды (12,2%), Великобритания (8,0%), Италия и США (по 5,1%). Такая структура торговых связей делает Бельгию чувствительной к экономическим колебаниям в еврозоне и глобальной торговой политике.

Структура ВВП и ключевые секторы экономики Бельгии

Структура ВВП Бельгии ясно демонстрирует её постиндустриальный характер. Сфера услуг вносит львиную долю в экономику, формируя примерно 75% ВВП в 2025 году. Это включает в себя финансы, страхование, транспорт, торговлю, научные и технические услуги, а также деятельность международных организаций, штаб-квартиры которых расположены в Брюсселе. Промышленность и строительство совокупно составляют около 24% ВВП, в то время как сельское хозяйство, несмотря на свою интенсивность, занимает скромную долю – менее 2% (0,63% в 2014 году, менее 2% в 2021 году), хотя и производит значительные объемы молочной продукции и мяса (1850,5 млн кг в 2015 году).

Однако за этими общими цифрами скрывается высокотехнологичная и диверсифицированная промышленность. Ключевые отрасли включают:

• Машиностроение и металлургия: Бельгия – один из ведущих производителей стали в ЕС (7,2 млн тонн в 2022 году, 6-е место в ЕС) и лидер по производству и экспорту цветных металлов. Специализация на автомобильном прокате, нержавеющей стали и заготовках подчеркивает высокотехнологичную направленность.
• Химическая и фармацевтическая промышленность: Это один из крупнейших и наиболее инновационных секторов, экспортирующий около 50% своей продукции и являющийся мировым лидером в этой области.
• Автомобилестроение: Автосборочная промышленность играет важную роль, интегрируясь в мировые цепочки поставок.
• Пищевая промышленность и производство напитков: Традиционно сильный сектор, включающий производство знаменитого бельгийского шоколада, пива и других продуктов.
• Электроника и производство и переработка пластмасс: Развивающиеся секторы, ориентированные на инновации.
• Текстильная промышленность: Исторически значимая отрасль, которая тр��нсформировалась, ориентируясь на производство технических текстилей и специализированной одежды, экспортируя около 80% своей продукции.

Вклад домашнего потребления составляет 52% ВВП, что является крупнейшей его составляющей. Государственные расходы занимают 25%, а валовое накопление основного капитала – 23%. Такое распределение подчеркивает значимость внутреннего спроса, но также и активную роль государства в экономике.

Макроэкономическая динамика и региональные особенности

Макроэкономическая картина Бельгии характеризуется как стабильностью, так и определенными вызовами. Номинальный ВВП показывает устойчивый рост, однако темпы этого роста умеренны: 0,20% во втором квартале 2025 года по сравнению с предыдущим кварталом и 1,6% в 2024 году.

Инфляция является одним из ключевых индикаторов. В 2024 году она прогнозировалась на уровне 3,8%, что превышает целевой показатель Европейского центрального банка в 2%. Это может оказывать давление на покупательную способность населения и требовать корректировки монетарной политики, что в конечном итоге влияет на благосостояние граждан и стабильность финансовой системы.

Уровень безработицы в Бельгии относительно низкий для европейских стандартов: 5,80% в августе 2025 года и 5,9% в 2024 году. Это свидетельствует о достаточно эффективном функционировании рынка труда, хотя и здесь имеются региональные диспропорции.

Одной из наиболее острых проблем является государственный долг. В 2024 году он составлял около 108% от ВВП, а во втором квартале 2025 года – 106,2% от ВВП. Это один из самых высоких показателей в ЕС (в 2023 году 105,2%, что ставило Бельгию на пятое место среди стран ЕС с наибольшим государственным долгом после Греции, Италии, Франции и Испании). Высокий уровень долга ограничивает фискальное пространство для маневра и требует строгой бюджетной дисциплины.

Дефицит бюджета также превышает рекомендованные Еврокомиссией 3%, составляя 3,2% от ВВП в 2024 году. Это является предметом внимания европейских финансовых регуляторов и требует от правительства Бельгии усилий по консолидации бюджета.

Кроме того, экономика Бельгии обладает выраженными региональными различиями, которые могут влиять на построение макроэкономических моделей:

• Фландрия: Этот северный регион является наиболее экономически развитым, с высокотехнологичной промышленностью и активной инновационной деятельностью.
• Валлония: Исторически Валлония была центром тяжелой промышленности (металлургия, угледобыча). Сегодня регион сталкивается с более высокими структурными проблемами и уровнем безработицы, который в два раза выше, чем во Фландрии.
• Брюссельский столичный регион: Выступает как важнейший центр услуг, финансов, а также место расположения множества международных организаций, что обеспечивает ему особую экономическую динамику и отличает от других регионов.

Понимание этих нюансов – от глобальной торговой зависимости до внутренней региональной дивергенции – критически важно для построения реалистичной и прогностически ценной эконометрической модели Бельгии.

Выбор Переменных и Источников Данных для Эконометрической Модели Экономики Бельгии

Основа любой эконометрической модели – это данные, которые её питают, и переменные, которые она стремится объяснить или использовать для объяснения. Правильный выбор этих элементов сродни выбору надежных ингредиентов для сложного блюда: от их качества и уместности зависит конечный результат.

Выбор эндогенных и экзогенных переменных

Для построения эконометрической модели национальной экономики Бельгии необходимо выделить ключевые макроэкономические показатели, которые будут выступать в качестве эндогенных переменных. Это те переменные, поведение которых мы хотим объяснить и спрогнозировать. Учитывая структуру бельгийской экономики и доступность данных, целесообразно включить следующие:

• Валовой внутренний продукт (ВВП): Основной агрегированный показатель экономической активности. Может быть представлен как в номинальном, так и в реальном выражении.
• Уровень инфляции (ИПЦ или HICP): Важный индикатор ценовой стабильности и покупательной способности.
• Уровень безработицы: Отражает состояние рынка труда и социально-экономическое благополучие.
• Инвестиции (валовое накопление основного капитала): Ключевой компонент ВВП, отражающий будущий потенциал роста.
• Потребление (домашнее потребление): Основная составляющая ВВП, индикатор потребительского спроса.
• Процентные ставки (долгосрочные): Отражают стоимость заёмного капитала и влияют на инвестиции и потребление.
• Торговый баланс (экспорт — импорт): Учитывая высокую открытость экономики Бельгии, этот показатель критически важен для понимания внешнеэкономической динамики.

Выбор экзогенных переменных требует более тонкого подхода, поскольку они должны быть предопределены вне модели, но при этом оказывать значительное влияние на эндогенные показатели. Среди потенциальных экзогенных переменных можно рассмотреть:

• Мировой ВВП или ВВП основных торговых партнёров Бельгии (Германия, Франция, Нидерланды): Влияет на экспортный спрос.
• Цены на мировых сырьевых рынках (например, нефть): Влияет на издержки производства, инфляцию и торговый баланс.
• Обменные курсы (например, евро к доллару США): Влияет на конкурентоспособность экспорта и импорта.
• Показатели глобальной экономической неопределённости или волатильности: Могут влиять на инвестиции и потребительское доверие.
• Фискальная политика (например, государственные расходы или налоговые ставки): Хотя и являются предметом внутренней политики, их можно рассматривать как экзогенные в краткосрочной перспективе, если их изменения определяются внешними факторами или политическими решениями.
• Демографические показатели (численность населения, доля трудоспособного населения): Могут влиять на рынок труда и потенциальный ВВП в долгосрочной перспективе.
• Инновационные индексы или инвестиции в НИОКР: Могут выступать как долгосрочные драйверы роста производительности.

Важно помнить, что окончательный набор переменных будет зависеть от конкретной спецификации модели, доступности данных и результатов эконометрических тестов.

Источники данных и их характеристика

Надёжность и актуальность данных – это фундамент, на котором стоит эконометрическая модель. Для экономики Бельгии существует множество авторитетных источников, предоставляющих обширные макроэкономические показатели:

1. Национальный банк Бельгии (NBB.Stat): Это основной национальный источник, предлагающий глубокий и детализированный набор данных по бельгийской экономике. Здесь можно найти информацию по:
   • ВВП и его компонентам.
   • Государственному долгу и долгосрочным процентным ставкам.
   • Финансовому благосостоянию домохозяйств, кредитам бизнесу.
   • Уровню безработицы и индексам потребительских цен (ИПЦ).
   • Платёжному балансу и данным по внешней торговле.

   Преимущество NBB.Stat заключается в высокой детализации и актуальности данных для Бельгии.

2. Eurostat: Официальная статистическая служба Европейского союза. Eurostat является сокровищницей стандартизированных и сопоставимых данных по всем странам ЕС, включая Бельгию. Важные данные, которые можно получить:
   • ВВП и его компоненты (по производству, расходам, доходам).
   • Гармонизированный индекс потребительских цен (HICP), который позволяет сравнивать инфляцию между странами ЕС.
   • Уровень безработицы (по методологии МОТ).
   • Данные по государственным финансам (дефицит, долг).
   • Данные по населению, рынку труда, промышленности, сельскому хозяйству и услугам.

   Преимущество Eurostat в сопоставимости данных между странами и их широком охвате.

3. Всемирный банк: Предоставляет обширные международные базы данных, включая ключевые макроэкономические показатели для Бельгии, такие как:
   • ВВП (номинальный, реальный, на душу населения).
   • Инфляция, безработица.
   • Показатели развития, внешней торговли.

   Данные Всемирного банка полезны для получения долгосрочных рядов и сравнения Бельгии с другими странами мира.

4. Международный валютный фонд (МВФ): Регулярно публикует экономические обзоры и статистические данные для своих стран-членов. Для Бельгии МВФ предлагает:
   • Макроэкономические прогнозы.
   • Данные по ВВП, инфляции, государственным финансам, платёжному балансу.

   Отчёты МВФ часто содержат глубокий аналитический контекст, который может быть полезен при интерпретации результатов моделирования.

5. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР): Известна своими экономическими обзорами и высококачественными статистическими данными для развитых стран. Для Бельгии ОЭСР предоставляет:
   • Прогнозы ВВП и другие макроэкономические показатели.
   • Информацию о государственных финансах, рынках труда, структурных реформах и климатической политике.

   Публикации ОЭСР ценны для понимания долгосрочных тенденций и структурных особенностей.

6. Trading Economics: Агрегатор экономических данных и прогнозов, который собирает информацию из официальных источников, таких как Всемирный банк, национальные статистические службы. Он предоставляет удобный интерфейс для доступа к:
   • ВВП, инфляции, безработице.
   • Процентным ставкам, торговому балансу.
   • Множеству других индикаторов.

   Ценность Trading Economics в его способности быстро предоставлять актуальные данные и прогнозы, хотя всегда рекомендуется перепроверять первоисточники.

7. Data Commons (инициатива Google): Эта платформа стремится стандартизировать и агрегировать данные из различных источников (включая World Bank, Eurostat) для облегчения доступа. Предлагает данные по экономике, демографии, окружающей среде для Бельгии. Это удобный инструмент для первичного сбора и исследования доступных данных.

При работе с данными из разных источников важно обеспечить их сопоставимость по методологии, охвату и периодичности. В случае различий может потребоваться приведение данных к единому формату или использование специальных эконометрических методов для работы со смешанными данными.

Идентификация, Оценка и Верификация Эконометрической Модели Экономики Бельгии

Построение эконометрической модели – это не просто подбор уравнений, а итеративный процесс, включающий тонкую настройку, строгую проверку и диагностику. Это своего рода научное конструирование, где каждый элемент должен быть тщательно подобран и протестирован.

Спецификация модели и оценка параметров

Этап спецификации модели является краеугольным камнем всего эконометрического исследования. На этом этапе исследователь, исходя из экономической теории и предварительного анализа данных, формулирует гипотезы о взаимосвязях между переменными. Для экономики Бельгии, учитывая её открытость и развитую структуру, могут быть предложены различные варианты спецификации:

1. Модель ВВП: ВВП Бельгии (Y_t) может зависеть от:
   • Домашнего потребления (C_t) – основной драйвер внутреннего спроса.
   • Инвестиций (I_t) – определяющих производственный потенциал.
   • Государственных расходов (G_t) – элемента фискальной политики.
   • Чистого экспорта (NX_t) – разницы между экспортом и импортом, критичной для открытой экономики.
   • Процентной ставки (r_t-1) – с лагом, влияющей на инвестиции и потребление.
   • Мирового ВВП (Y_{world, t}) или ВВП ключевых торговых партнёров – как экзогенный фактор, влияющий на экспорт.
   • Индекса цен на импортные товары (P_{import, t}) – влияющего на торговый баланс и инфляцию.

   Возможная линейная спецификация может выглядеть так:
   
   Yt = β0 + β1Ct + β2It + β3Gt + β4NXt + β5rt-1 + β6Yworld, t + εt
   
   Где ε_t – случайная ошибка. Функциональная форма может быть также логарифмической для учёта нелинейных зависимостей и удобства интерпретации эластичностей.

2. Модель инфляции: Инфляция (π_t) может зависеть от:
   • Лагированной инфляции (π_t-1) – инерционность инфляционных процессов.
   • Разрыва ВВП (разница между фактическим и потенциальным ВВП) – как мера инфляционного давления со стороны спроса.
   • Мировых цен на энергоносители (P_{oil, t}) – важный внешний инфляционный фактор.
   • Обменного курса (e_t) – через импортные цены.
   • Ожиданий инфляции (E(π_t+1)).
3. Модель безработицы: Уровень безработицы (U_t) может зависеть от:
   • Темпа роста ВВП (ΔY_t) – закон Оукена.
   • Лагированной безработицы (U_t-1).
   • Структурных факторов (например, фиктивная переменная для региональных различий).

После спецификации следует оценка параметров. Для линейных регрессионных моделей, как правило, применяется метод наименьших квадратов (МНК). Его суть заключается в нахождении таких значений коэффициентов β₀, β₁, …, β_k, которые минимизируют сумму квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от её значений, предсказанных моделью.
Математически это выглядит как минимизация суммы квадратов остатков:
Σnt=1 (Yt - Ŷt)2 → min
где Ŷt = β̂0 + β̂1X1t + ... + β̂kXkt – предсказанное значение Y_t.
Результатом МНК являются оценки β̂, которые являются несмещёнными и эффективными при соблюдении классических предположений.

Проверка статистических гипотез и анализ качества модели

Оценка параметров – это только начало. Следующий критически важный этап – верификация модели, включающая проверку статистических гипотез и анализ качества.

1. Проверка значимости коэффициентов и модели в целом:
   • t-статистика Стьюдента: Используется для проверки статистической значимости каждого отдельного коэффициента. Нулевая гипотеза (H₀) обычно формулируется как β_i = 0, что означает отсутствие статистически значимого влияния i-й объясняющей переменной на зависимую. Если p-значение, соответствующее t-статистике, меньше выбранного уровня значимости (например, 0,05), то нулевая гипотеза отвергается, и коэффициент считается статистически значимым.
   • F-статистика Фишера: Используется для проверки значимости модели в целом, то есть для проверки гипотезы о том, что все коэффициенты при объясняющих переменных одновременно равны нулю (H₀: β₁ = β₂ = … = β_k = 0). Высокое значение F-статистики и низкое p-значение указывают на то, что модель в целом статистически значима.
2. Тесты на автокорреляцию остатков: Автокорреляция ошибок означает, что ошибки модели в различные моменты времени коррелированы между собой. Это нарушает эффективность оценок МНК и искажает стандартные ошибки.
   • Тест Дарбина-Уотсона (DW): Проверяет автокорреляцию первого порядка. Значение DW-статистики лежит в диапазоне от 0 до 4. Значения около 2 указывают на отсутствие автокорреляции, значения ближе к 0 – на положительную, ближе к 4 – на отрицательную.
   • Тест Бройша-Годфри (LM-тест): Более общий тест, который может обнаружить автокорреляцию более высоких порядков. Он основан на регрессии остатков модели на лагированные остатки и объясняющие переменные.
   • Тест серий (Run test): Проверяет случайность последовательности остатков, анализируя количество и длину серий одинаковых знаков.
3. Тесты на гетероскедастичность: Гетероскедастичность означает непостоянство дисперсии случайных ошибок. Это приводит к неэффективным, но несмещённым оценкам МНК, однако стандартные ошибки становятся смещёнными, что делает t-статистики ненадёжными.
   • Тест Уайта: Один из наиболее часто используемых тестов, который не требует априорных предположений о форме гетероскедастичности. Он основан на регрессии квадратов остатков на объясняющие переменные и их квадраты (или перекрёстные произведения).
   • Тест Бройша-Пагана: Проверяет, зависит ли дисперсия ошибок от объясняющих переменных.
   • Тест Голдфелда-Квандта: Подходит, если есть предположение о том, по какой переменной может возникать гетероскедастичность. Ряд данных делится на две части, и сравниваются дисперсии ошибок в этих частях.
   • Тест Парка, тест Глейзера: Основаны на регрессии логарифма или абсолютного значения остатков на объясняющие переменные.
   • Тест ранговой корреляции Спирмена: Непараметрический тест, основанный на рангах остатков и объясняющих переменных.
4. Тесты на стационарность временных рядов: Стационарность (постоянство среднего, дисперсии и автокорреляции во времени) является фундаментальным требованием для многих методов анализа временных рядов. Нестационарные ряды могут приводить к «ложной регрессии», когда между несвязанными экономически рядами обнаруживается статистически значимая, но фиктивная зависимость.
   • Тест Дики-Фуллера (DF) и расширенный тест Дики-Фуллера (ADF): Проверяют нулевую гипотезу о наличии единичного корня в ряду (то есть нестационарности). Расширенный тест ADF учитывает автокорреляцию ошибок.
   • Тест KPSS: Проверяет нулевую гипотезу о стационарности ряда вокруг детерминированного тренда.
   • Тест Филлипса-Перрона (PP): Аналогичен ADF, но более устойчив к гетероскедастичности и автокорреляции остатков.

   Если ряды нестационарны, то перед использованием их в регрессионном анализе часто требуется их преобразование (например, взятие разностей), или применение методов для коинтегрированных рядов.

5. Анализ статистических свойств оценок параметров: Помимо тестов, важно анализировать такие свойства оценок, как несмещённость, состоятельность и эффективность, чтобы убедиться в их надёжности.

Диагностика и устранение проблем моделирования

В процессе верификации модели часто выявляются проблемы, нарушающие классические предположения МНК. Их диагностика и корректное устранение критически важны для получения надёжных результатов.

1. Мультиколлинеарность: Когда объясняющие переменные сильно коррелируют между собой, это приводит к нестабильности оценок коэффициентов, большим стандартным ошибкам и затрудняет интерпретацию индивидуального влияния каждой переменной.
   • Выявление: Анализ коэффициентов парной корреляции (значения более 0,8 обычно указывают на проблему), факторные нагрузки, анализ вспомогательных регрессий (регрессия одной объясняющей переменной на остальные).
   • Устранение:
     • Исключение одной из сильно коррелирующих переменных: Если две переменные несут схожую информацию, одну из них можно удалить, выбирая ту, которая менее значима или менее релевантна с экономической точки зрения.
     • Преобразование переменных: Например, использование логарифмов или создание индексов, объединяющих несколько переменных.
     • Увеличение объёма выборки: Если это возможно, новые данные могут ослабить мультиколлинеарность.
     • Гребневая регрессия (ридж-регрессия): Метод, который добавляет небольшое смещение к оценкам, чтобы уменьшить их дисперсию, делая их более стабильными в условиях мультиколлинеарности.
     • Метод главных компонент: Уменьшение размерности пространства объясняющих переменных.
2. Автокорреляция остатков:
   • Причины: Неучтённые лаги зависимой или объясняющих переменных, пропуски важных переменных, неверная функциональная форма.
   • Устранение:
     • Включение лагированных значений зависимой переменной: Добавление Y_t-1 в качестве объясняющей переменной.
     • Включение пропущенных переменных: Если выявлены важные, но неучтённые факторы.
     • Обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК): Этот метод преобразует исходные данные таким образом, чтобы остатки преобразованной модели были некоррелированными, а затем к преобразованным данным применяется обычный МНК.
3. Гетероскедастичность:
   • Причины: Данные, собранные из различных источников, структурные изменения, различия в масштабе наблюдений.
   • Устранение:
     • Обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК): Применяется, если известна форма гетероскедастичности.
     • Использование робастных стандартных ошибок (Robust Standard Errors): Эти стандартные ошибки корректируются с учётом гетероскедастичности, что позволяет получить корректные t-статистики, не меняя оценки коэффициентов.
     • Преобразование данных: Например, логарифмирование или деление на переменную, которая вызывает гетероскедастичность.
4. Использование фиктивных переменных (дамми-переменных): Часто макроэкономические модели должны учитывать качественные факторы, такие как:
   • Изменения в экономической политике (например, вступление в ЕС, изменение налоговой системы).
   • Кризисные периоды (финансовые кризисы, пандемии).
   • Региональные различия (Фландрия, Валлония, Брюссель).

   Фиктивные переменные принимают значения 0 или 1, позволяя модели количественно оценить влияние этих качественных факторов. Например, дамми-переменная для региона Фландрии будет равна 1, если наблюдение относится к Фландрии, и 0 в противном случае.

Общий вид регрессионной модели с условным математическим ожиданием величины Y при данном наборе значений объясняющих переменных X₁, …, X_p и случайной составляющей ε может быть записан как:
Y = E(Y | X1, ..., Xp) + ε
где E(Y | X1, ..., Xp) представляет собой математическое ожидание Y при заданных значениях X, а ε – ошибка, которая должна удовлетворять классическим предположениям для эффективности МНК.

Тщательная проработка каждого из этих этапов позволяет построить устойчивую, надёжную и экономически осмысленную модель, способную служить основой для прогнозирования и принятия стратегических решений, что является важнейшим вкладом в понимание и управление экономической динамикой страны.

Прогнозирование и Разработка Рекомендаций для Экономической Политики Бельгии

Эконометрическое моделирование, будучи мощным аналитическим инструментом, достигает своей кульминации в способности предсказывать будущее и информировать процесс принятия решений. Для экономики Бельгии, сталкивающейся с глобальными вызовами и внутренними структурными особенностями, это особенно актуально.

Использование модели для прогнозирования макроэкономических показателей

Основное предназначение построенной эконометрической модели – это прогнозирование экономических и социально-экономических показателей. Как только модель успешно прошла этапы спецификации, оценки и верификации, она становится мощным инструментом для предсказания будущих значений эндогенных переменных.

Процесс прогнозирования обычно включает:

1. Формирование сценариев для экзогенных переменных: Поскольку экзогенные переменные определяются вне модели, для прогнозирования эндогенных необходимо сначала сделать предположения о будущих значениях экзогенных переменных. Это могут быть различные сценарии: оптимистичный, пессимистичный и базовый. Например, для Бельгии это могут быть прогнозы мирового ВВП, цен на энергоносители или обменных курсов, которые берутся из внешних источников (МВФ, ОЭСР).
2. Расчёт прогнозов эндогенных переменных: Используя уравнения модели и заданные значения экзогенных переменных, можно рассчитать прогнозные значения для ВВП, инфляции, безработицы и других эндогенных показателей на кратко- и среднесрочную перспективу.
   
   Например, Trading Economics, основываясь на эконометрических моделях, прогнозирует темп роста ВВП Бельгии на уровне около 0,40% в 2026 году и 0,30% в 2027 году. Подобные прогнозы могут быть получены и с помощью разработанной модели.
3. Имитационное моделирование (сценарный анализ): Эконометрические модели позволяют не просто делать точечные прогнозы, но и имитировать различные сценарии развития. Это означает, что можно изменить значения одной или нескольких экзогенных переменных (например, смоделировать повышение процентных ставок, рост мировых цен на нефть или увеличение государственных инвестиций) и посмотреть, как это отразится на эндогенных переменных. Такой подход позволяет оценить потенциальное влияние различных политических решений или внешних шоков на экономику, что является ключевым для стратегического планирования.

Анализ ограничений и возможностей моделирования

Несмотря на всю свою мощь, эконометрические модели не являются панацеей и имеют свои ограничения:

1. Необходимость учёта смешанных данных: Экономические данные часто регистрируются с различной частотой (квартальные, годовые, месячные). Интеграция таких «смешанных» данных в одну модель может быть сложной и требует специализированных методов (например, MIMIC-модели или высокочастотных индикаторов), чтобы избежать потери информации или искажения результатов.
2. Баланс между числом параметров и избеганием мультиколлинеарности: Желание включить как можно больше объясняющих переменных для большей полноты модели может привести к проблеме мультиколлинеарности, когда переменные сильно коррелируют между собой. Это делает оценки нестабильными и затрудняет интерпретацию. Важно соблюдать принцип «экономичности» по числу параметров, выбирая только наиболее значимые и некоррелированные переменные. При этом слишком малое число параметров может привести к пропущенным переменным и смещённым оценкам.
3. Нестационарность и структурные изменения: Экономика постоянно меняется, и это может проявляться в нестационарности временных рядов или структурных сдвигах. Модели должны быть способны учитывать эти явления, иначе прогнозы могут быть ненадёжными.
4. Зависимость от качества исходных данных: «Мусор на входе – мусор на выходе» (Garbage In, Garbage Out) – это золотое правило эконометрики. Ошибки в данных или их неточность неизбежно приведут к неверным результатам моделирования.
5. Невозможность учесть все факторы: Модель всегда является упрощением реальности. Непредвиденные события (например, геополитические шоки, технологические прорывы) могут существенно повлиять на экономику, но их сложно или невозможно заложить в модель.

Вместе с тем, возможности эконометрического моделирования весьма широки:

• Оценка влияния различных политических решений: Модели могут быть использованы для количественной оценки эффекта фискальной (изменение налогов, госрасходов) или монетарной (изменение процентных ставок) политики.
• Идентификация ключевых драйверов роста/спада: Модель позволяет выявить, какие переменные оказывают наибольшее влияние на экономические показатели.
• Тестирование экономических теорий: Моделирование позволяет эмпирически проверять теоретические гипотезы об экономических взаимосвязях.
• Поддержка стратегического планирования: Предоставление количественных оценок и прогнозов для разработки долгосрочных экономических стратегий.

Выводы и рекомендации для экономической политики

На основе анализа результатов эконометрического моделирования могут быть сделаны ценные выводы и рекомендации для экономической политики Бельгии. Например, если модель показывает, что высокий государственный долг замедляет инвестиции, или что инфляция сильно зависит от мировых цен на энергоносители, то это должно быть учтено при формировании стратегии.

Ключевые рекомендации для Бельгии могут включать:

1. Управление государственным долгом и дефицитом бюджета: Учитывая, что государственный долг Бельгии является одним из самых высоких в ЕС (108% от ВВП в 2024 году), а дефицит бюджета превышает 3,2% от ВВП, модель может подтвердить необходимость принятия мер по фискальной консолидации. Это может включать оптимизацию государственных расходов, повышение эффективности налоговой системы или стимулирование экономического роста для увеличения доходов.
2. Адаптация к глобальным вызовам: Сильная зависимость от внешней торговли делает Бельгию уязвимой к внешним шокам. Рекомендации могут касаться диверсификации торговых партнёров, повышения конкурентоспособности экспорта и развития внутренней экономики.
3. Стимулирование инноваций и диверсификация экономики: Модель может показать, что инвестиции в высокотехнологичные отрасли и НИОКР оказывают долгосрочное положительное влияние на ВВП. Это может стать основой для политики поддержки инноваций, развития новых технологий и трансформации традиционных отраслей.
4. Региональная политика: Учитывая экономические различия между Фландрией, Валлонией и Брюсселем, модель может помочь оценить эффективность региональных программ развития и предложить меры по сокращению диспропорций, например, через инвестиции в инфраструктуру и образование в менее развитых регионах.
5. Монетарная политика и ценовая стабильность: Эконометрические макромодели могут учитывать взаимосвязи ценовых показателей (ИПЦ, индекс цен производителей, дефлятор ВВП) с основными показателями экономики. Это имеет важнейшее значение для выбора ключевых ориентиров экономической политики. Если модель указывает на риски высокой инфляции, рекомендации могут включать сотрудничество с Европейским центральным банком по ужесточению монетарной политики или меры по снижению издержек производства.
6. Повышение производительности труда: Если модель выявит замедление роста производительности, то рекомендации могут касаться инвестиций в человеческий капитал, цифровизации и улучшения делового климата.

Таким образом, эконометрическое моделирование выступает не только как академическое упражнение, но и как мощный инструмент, способный предоставить количественно обоснованные выводы и рекомендации, помогающие Бельгии адаптировать свою экономическую политику в ответ на меняющиеся глобальные и внутренние условия.

Заключение

Наше путешествие по миру эконометрического моделирования национальной экономики Бельгии подошло к концу. Мы начали с осознания того, что сухие статистические данные о ВВП и инфляции скрывают сложную, динамичную систему, которая требует глубокого анализа. Эконометрика, как дисциплина, объединяющая экономическую теорию, математику и статистику, оказалась идеальным инструментом для этой задачи.

В ходе исследования были успешно достигнуты поставленные цели и решены задачи. Мы подробно рассмотрели теоретические основы эконометрического моделирования, классифицировали модели и описали методологию их построения, оценки и верификации. От регрессионных моделей с одним уравнением до сложных систем одновременных уравнений, каждый тип моделей находит своё применение в анализе макроэкономических процессов.

Детальный анализ макроэкономических показателей и структурных особенностей Бельгии выявил её как высокоразвитое, чрезвычайно открытое постиндустриальное государство с доминирующей ролью сферы услуг, развитой промышленностью и сильной зависимостью от внешней торговли. Были освещены ключевые вызовы, такие как высокий государственный долг, дефицит бюджета и региональные экономические диспропорции.

Мы идентифицировали ключевые эндогенные и экзогенные переменные, релевантные для построения модели, такие как ВВП, инфляция, безработица, инвестиции, потребление, процентные ставки и торговый баланс. Кроме того, был представлен исчерпывающий перечень авторитетных источников данных – от Национального банка Бельгии и Eurostat до Всемирного банка и ОЭСР, что является фундаментом для эмпирического исследования.

Наиболее объёмный раздел был посвящён практическим шагам по идентификации, оценке и верификации эконометрической модели. Мы подробно рассмотрели этапы спецификации, применение метода наименьших квадратов, а также критически важные статистические тесты на автокорреляцию остатков (Дарбина-Уотсона, Бройша-Годфри), гетероскедастичность (Уайта, Бройша-Пагана) и стационарность временных рядов (Дики-Фуллера, KPSS). Были также представлены методы диагностики и устранения проблем моделирования, таких как мультиколлинеарность, что является неотъемлемой частью работы эконометриста.

Наконец, мы продемонстрировали, как построенная модель может быть использована для прогнозирования ключевых макроэкономических показателей и имитационного моделирования различных экономических сценариев. Были обсуждены как возможности, так и ограничения эконометрического моделирования, а также сформулированы конкретные рекомендации для экономической политики Бельгии, направленные на укрепление фискальной дисциплины, стимулирование инноваций, диверсификацию экономики и сокращение региональных диспропорций. Таким образом, данная учебно-исследовательская работа не только подтвердила достижение поставленных целей и задач, но и подчеркнула научную и практическую значимость разработанного подхода к эконометрическому моделированию национальной экономики Бельгии.

Представленные методы и аналитические выводы могут служить основой для дальнейших, более глубоких исследований и принятия обоснованных решений в области экономической политики.

Список использованной литературы

1. Алёхина, А. Э. Эконометрика : учеб.-метод. пособие / А. Э. Алёхина, С. А. Поттосина. – Минск : БГУИР, 2013.
2. Гладилин А.В., Герасимов А.Н., Громов Е.И. Эконометрика: Учебное пособие. – М.: КНОРУС, 2006. – 232 с.
3. Гришин А.Ф., Котов-Дарти., Ягунов В.Н. Статистические модели в экономике. – Ростов н/Д: «Феникс», 2005. – 344 с.
4. Елисеева И.И. и др. Практикум по эконометрике: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 192 с.
5. Елисеева И.И. (ред.) Эконометрика: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.
6. На фоне увеличения трат на военные нужды долг Евросоюза продолжает расти — EADaily, 22 октября 2025.
7. О ПРОГНОЗЕ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ БЕЛЬГИИ Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка.
8. Просветов Г.И. Эконометрика. Задачи и решения: Учебно-методическое пособие. 2-е изд. – М.: Издательство РДЛ, 2005. – 104 с.
9. Салманов О.Н. Эконометрика: Учебное пособие. М.: Экономистъ, 2006. – 320 с.
10. Экономика Бельгии в 2024 году (кратко).
11. Эконометрическая макромодель для анализа и прогнозирования важнейших показателей белорусской экономики Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка.
12. Большинство стран Евросоюза «грешат» с дефицитом бюджета — Eurostat — LSM.lv, 22.10.2025.
13. Годовой обзор состояния экономики и основных направлений внешнеэкономической деятельности Бельгии — 2015.
14. Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития — НИЭИ Минэкономики.
15. OECD Economic Survey of Belgium 2024. URL: https://www.oecd.org/economy/surveys/belgium/ (дата обращения: 26.10.2025).
16. OECD Economic Surveys: Belgium 2024. URL: https://www.oecd.org/economy/economic-surveys/belgium-2024-oecd-economic-survey-overview.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
17. Темп роста ВВП Бельгии | 1980-2025 Данные — RU | TRADINGECONOMICS.COM. URL: https://ru.tradingeconomics.com/belgium/gdp-growth-annual (дата обращения: 26.10.2025).
18. ВВП Бельгии | 1960-2024 Данные | 2025-2027 прогноз. URL: https://ru.tradingeconomics.com/belgium/gdp (дата обращения: 26.10.2025).
19. Statistics | National Bank of Belgium. URL: https://www.nbb.be/en/statistics (дата обращения: 26.10.2025).
20. Экономика Бельгии — TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%91%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%B3%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 26.10.2025).
21. Экономика Бельгии — География. URL: http://geography.kz/strany/ekonomika-belgii/ (дата обращения: 26.10.2025).
22. Валовый внутренний продукт (ВВП) на душу населения (Бельгия) — European Health Information Gateway. URL: https://gateway.euro.who.int/ru/indicators/hfa_403-5000-gdp-per-capita-belgium/ (дата обращения: 26.10.2025).
23. ВВП Бельгии — Ворлдометр — Worldometer. URL: https://www.worldometers.info/gdp/belgium-gdp/ (дата обращения: 26.10.2025).
24. Классификация эконометрических моделей. URL: https://studfile.net/preview/4568600/page:2/ (дата обращения: 26.10.2025).
25. Развитие экономики, сферы услуг и ВВП Бельгии на душу населения — VisaSam.ru. URL: https://visasam.ru/emigration/europe/belgiya-ekonomika.html (дата обращения: 26.10.2025).
26. 1.3. Типы эконометрических моделей. URL: https://www.tltsu.ru/sites/default/files/elearning/uchebnie_posobiya/Ekonometrika_i_ekonometricheskie_metody.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
27. Главные отрасли промышленности в Бельгии — Маркетинговые исследования. URL: https://marketpublishers.ru/report/industry/various_industries/glavnye_otrasli_promyshlennosti_v_belgii.html (дата обращения: 26.10.2025).
28. Belgium | EUROSTAT — Trading Economics. URL: https://ru.tradingeconomics.com/belgium/eurostat (дата обращения: 26.10.2025).
29. Статистика Бельгии. Экономические и социальные показатели страны. — Наборы данных. URL: https://dataset.world/ru/belgium/statistics (дата обращения: 26.10.2025).
30. Эконометрика и прогнозирование. URL: https://www.hse.ru/data/2012/10/01/1252654316/ec_pro.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
31. Экономика. Сведения об экономике Бельгии — Сайт про весь мир World-Globe.ru. URL: https://world-globe.ru/countries/belgium/economy/ (дата обращения: 26.10.2025).
32. Бельгия — Data Commons. URL: https://datacommons.org/place/country/BEL?hl=ru (дата обращения: 26.10.2025).
33. Экономика в Бельгии — LookMyTour.com. URL: https://lookmytour.com/ru/destinations/belgium/economy (дата обращения: 26.10.2025).
34. Database — Eurostat — European Commission. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/data/database (дата обращения: 26.10.2025).