Диссертация (1150931), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Такимобразом, выбор валюты измерения не оказывает влияния на пропорции обмена.Рассмотрим построение стабильного товарного агрегата на примере группы«Топливно-энергетические товары». Данная товарная группа состоит из трехподгрупп: Сырая нефть (Spot Crude oil), Природный газ (Natural Gas) и Уголь(Coal).
Полученный стабильный товарный агрегат будет иметь следующуюструктуру:(32)Как видно на рисунке 7, значение индекса изменения меновой ценности«блуждает» около единицы, в то время как соответствующие показателивходящих в корзину товаров и товарных агрегатов подвергаются значительнымфлуктуациям в течение исследуемого периода.
Основные статистическиехарактеристики данных индексов представлены в таблице 10.78I(SAG (Oil))I(SAG (Gaz)')I(SAG(Coal))I(SAG(Energy))21.510.501/1/80Рисунок6/23/8512/14/907Динамика–мультипликативных6/5/9611/26/01индексов5/19/0711/8/12измененияI(XYZ)сводныхиндексов,.Таблица 10 – Статистика индексов изменения мультипликативных индексовменовой ценности I(XYZ),StatisticsI(SAG (Oil))).I(SAG (Gas)')I(SAG(Coal))I(SAG(Energy))Mean0.7989041.2018861.0918790.998662Min0.4558910.8307260.6155690.98239Max1.1687162.0758591.5666021.054734Range0.7128251.2451330.9510330.072344MSDA0.1409790.1944670.210070.012801CVar0.1764650.1618010.1923930.0128180.245590.2803130.2292840.012871MSDUКак можно заметить в таблице 11, характеризующей меру изменчивостииндексовменовойценностиотносительномерыизменчивости, построенный стабильный товарный агрегатоказывается в десятки раз менее волатильным, чем входящие в него товарныеагрегаты сырой нефти, природного газа и угля.
Это позволяет сделать вывод остабильности построенного товарного агрегата на заданном промежутке времениc 1.01.1980 по 31.12.2015.79Таблица 11 – Отношения меры изменчивости значений индексов I(XYZ) кмере изменчивостиVolatility.I(SAG (Oil))I(SAG (Gas)')I(SAG(Coal))I(SAG(Energy))Range9.85323517.2112313.145941MSDA11.0129515.1913216.410171CVar13.7666312.6226715.009191MSDU19.0810621.7788417.814161В связи с особым значением топливно-энергетического комплекса и, вчастности, нефтяной отрасли для российской экономики, а также возросшейнеопределенностью на мировой рынке сырья за последние годы, автором быласделана попытка построения прогноза мировых цен на нефть марки Brent наконец 2015 и 2016 года соответственно. Отметим, что история изменения цен нанефть показывает их разнонаправленный и скачкообразный характер, что, в своюочередь, позволяет сделать вывод о затруднительности построения прогнозов,составленных только на основе исторических данных [55].
Поэтому из всегомногообразияпрогнозныхметодовимоделей,используемыхдляпрогнозирования цен на нефть [46], особое внимание было уделено экспертнымпрогнозам аналитиков. Для обработки данных прогнозов был выбран методрандомизированных сводных показателей (Aggregated Indices RandomizationMethod) [29,86], позволяющий проводить многокритериальное оцениваниесложных финансово-экономических показателей по нечисловой, неточной инеполной экспертной информации.Данный методвариантовпредполагает оценку вероятностейальтернативныхразвития на основе ординальной и интервальнойинформациипосредством двойной рандомизации вероятности наступления альтернативы ивесового коэффициента, учитывающего значимость источника прогноза. Вкачестве источников экспертных прогнозов были взяты прогнозы Министерстваэкономического развития России, Европейской комиссии, Управления поэнергетической информации Министерства энергетики США, отчеты BarclaysCommodities Research и заявления экспертов международного рейтингового80агентства Fitch Ratings относительно средней цены на нефть марки Brent на 2015 и2016 годы.
В качестве весовых коэффициентов, отражающих значимость каждогоиз источников информации или «уровень доверия» к каждому из экспертныхпрогнозов, взята степень соответствия прогнозов аналитиков за 2010-2014 г.действительности, рассчитанная на основе дисперсии ошибки.Подробное описание применения данного метода для прогнозированияпредставлено в работе [52], поэтому остановимся на результатах проведенногоисследования.
Агрегированный прогноз значения средней цены на нефть маркиBrent за 2015 год составилUSD/барр. (дата прогноза 10.02.2015) приэтом реальное среднее значение равняетсяUSD/барр., что позволяетговорить о «реализации» прогноза и возможности применения данного методадля прогнозирования средней цены на 2016 год. Прогноз среднего значения ценына нефть марки Brent на 2016 г., построенный аналогичным образом, составляетUSD/барр. Отметим, что полученная сводная оценка может бытьиспользована для принятия управленческих и инвестиционных решений, а такжекак основа для прогнозирования других экономических показателей, зависящихот мировых цен на нефть, в том числе нефтегазовых доходов бюджета.
Крометого, построенный прогноз дает возможность скорректировать уже составленныйМинистерством экономического развития прогноз на 2016 и 2017 гг.Вернемся к основной задаче данного параграфа, а именно к составлениюсводного агрегататоварного рынка, построенного в соответствии сиерархической структурой стабильных товарных агрегатов, представляющих пятьподгрупп:«Продуктыпитания»(Food),«Напитки»(Beverages),«Сельскохозяйственное сырье» (Agricultural raw materials); «Металлы» (Metals);«Энергетические товары» (Energy).
Построенный сводный товарный агрегатбудет иметь следующую структуру (,,):,81(33)I(SAG'(Food))I(SAG'(Beverages))I(SAG'(ARM))I(SAG'(Energy))I(SAG (Metals))I(SAG (IV))2.521.510.501/1/80Рисунок6/23/8512/14/908Динамикамультипликативных,–6/5/9611/26/01индексов5/19/07измененияиндексов,,,,11/8/12I(XYZ)5/1/18сводных,.Данные рисунка 8 и таблиц 12-13 позволяют сделать вывод не только остабильности построенного сводного товарного агрегата четвертого уровня, но и об уровне изменчивости товарных агрегатов для каждой товарнойгруппы, что может свидетельствовать о волатильности соответствующих рынков.Так, согласно данным таблицы 12 можно утверждать, что наиболее изменчивой сточки зрения волатильности индекса меновой ценности оказалась группа«Топливно-энергетические товары». Далее идут рынки напитков, металлов,сельскохозяйственного сырья и продуктов питания.82Таблица 12 – Статистика индексов изменения мультипликативных индексовменовой ценности I(XYZ).StatisticsSAG'(Food)SAG'(Beverages)SAG'(ARM)SAG (Metals)SAG'(Energy)SAG (IV)Mean1.0990710.7457631.1396111.0201361.1659531.004606Min0.7923010.4812570.791250.7216570.7389430.985496Max1.3843731.2917691.6307281.9825522.2180421.055699Range0.5920720.8105120.8394781.2608951.4790990.070203MSDA0.1390590.1814130.1913650.2488590.2848740.01297CVar0.1265240.2432580.1679210.2439470.2443270.012911MSDU0.1707410.3123260.2368790.2496730.3296870.013764Таблица 13 – Отношения меры изменчивости значений индексов I(XYZ) кмере изменчивостиVolatility.SAG'(Food)SAG'(Beverages)SAG'(ARM)SAG (Metals)Range8.43376611.5453311.9579417.960821.0691MSDA10.7214613.9869514.7542519.1870821.963811CVar9.79994818.8416113.0063718.8949818.92441MSDU12.4052922.6922117.2105818.1401223.953621Таким образом, построенный товарный агрегатSAG'(Energy)SAG (IV)является стабильнымна заданном временном интервале и может быть использован в качестве«эталона» единицы измерения для анализа изменения меновой ценностивходящих в него товаров и товарных групп.
К примеру, сравним динамикуиндекса измененияцены товара, выраженнойв долларах (Individual Commodity Index IMF) с динамикой индекса меновойценностиагрегататовара относительно стабильного, выбрав в качестве примера пшеницу (Wheat) (рисунок 9).83I(Wheat/USD)I(Wheat/SAG)2.521.510.501/1/806/23/8512/14/906/5/9611/26/015/19/0711/8/12Рис 9 – Динамика индекса изменения ценыменовой ценностии индексапшеницы.Как можно заметить на рисунке 9, направление движения и моментыдостижения экстремальных точек двух индексов в значительной степениповторяет друг друга, однако начиная с середины 2007 года индексоказывается существенно завышенным относительно индекса.Понашемумнению,этосвязано,преждевсего,сискусственным завышением ценности доллара относительно его реальнойпокупательной способности.В связи с этим, ставится под сомнение возможность применения индексадля анализа изменения ценности товара, поскольку становитсянепонятным, в какой степени динамика данного индекса обусловлена изменениемценности товара, а в какой – изменением ценности доллара.
В этом случаеиспользование стабильного товарного агрегата, представляющего собойкорзину стабильных единиц определенных товарных групп, в качестве «эталона»единицы измерения, позволяет преодолеть проблему неопределенности оценки идает возможность отследить «истинную» динамику изменения ценности товара.84Применим метод построения стабильных счетных единиц для созданияаналога индекса All Commodity Price Index, призванного быть индикаторомреального изменения товарных рынков.
Напомним, что индекс All CommodityPrice Index рассчитывается МВФ как среднее взвешенное от индивидуальныхиндексов изменения цен товаров, при этом веса определяются относительнойценностью торгуемого товара в общей мировой торговле по данным UN Comtradedatabase и пересчитываются каждый 5 лет [110]. Базисом для расчета индексапринимается среднее значение за 2005 год ( ).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
