Диссертация (1151055), страница 24
Текст из файла (страница 24)
TC представляет стоимость транспортировки для этих двух стран.Все остальные переменные являются фиктивными переменными, такими какнефинансовые санкции (SANCNF), финансовые санкции (SANCF) противИрана и глобальный шок, вызванный резким повышением цен на нефть(OILSHOCK). Кроме того, ɛt обозначает ошибку для нашей модели.Переменные, используемые в этой модели, отражают объем торговли(сумма импорта и экспорта) между Ираном и Россией (миллионы долл.США), ВВП и ВВП на душу населения в Иране и России (в текущих ценах) итранспортные издержки между этими двумя странами ($).
Кроме того, в этоймоделииспользуютсятрификтивныепеременные,отображающиенефинансовые санкции, финансовые санкции и шок, вызванный резкимповышением цен на нефть. В Таблице 3.1 содержатся определения и единицы134измерения для всех переменных. Следует отметить, что данные об объеметорговли взяты из МТЦ (Международный торговый центр) и Центральногобанка Ирана. Кроме того, ВВП и ВВП на душу населения в Иране и Россиивзяты из онлайновой базы данных Показателей мирового развития (ПМР).Между тем, поскольку в гравитационной модели рассматриваются только двестраны (Иран и Россия), общая переменная - расстояние, которое являетсяпостоянной величиной за период времени, должна быть исключена измодели.
Таким образом, в данной модели эта переменная может бытьопределена как транспортные издержки между портом Амирабад в Иране иАстраханским портом в России (экспорт полных 40-футовых контейнеров вИран), данные взяты с сайта Амирабадского порта461.Табл. 3.1. Определения переменныхПеременныеОпределениеЕдиница измеренияTradeОбъем торговли между Ираном и РоссиейGDPВВП Ирана и РоссииВ текущих ценахGDPPCВВП на душу населения в Иране и РоссииВ текущих ценахTC(транспортные расходыДолл.
СШАмиллионы долл.СШАФиктивная переменная, принимающая значение 1 приSANCNFналичии нефинансовых санкций против Ирана (1994-1996,Фиктивная (0/1)2005-2013)SANCFФиктивная переменная, принимающая значение 1 приналичии финансовых санкций против Ирана ( 2011-2013)Фиктивная (0/1)Фиктивная переменная, принимающая значение 1 приOILSHOCKналичии резких изменений цен на нефть (1998, 2003,Фиктивная (0/1)2007,2008,2009 ,2011)Расширенный тест Дики - Фуллера (ADF) на единичный корень:461 Amirabad Port website – URL: http://amirabadport.pmo.ir/fa/home [Data retrieved at 05.11.2015]135Поскольку данные, используемые в нашей модели, представляют собойвременные ряды, может возникнуть проблема единичных корней и трендов.Для того чтобы определить стационарность всех данных из временных рядов,мы дважды тестируем переменные на единичный корень: в уровнях и впервых разностях.
Результаты расширенного теста Дики-Фуллера (ADF)приведены в таблице 3.2.Табл. 3.2. Результаты ADF анализ временных рядов на стационарностьпеременнаяADFстатистика1%5%10%критическокритическоекритическоее значениезначениезначениестационарность-2.68AcceptNo-2.67RejectYesLnTRADE-2.04-3.95D(LnTRADE)-5.85-3.92LnGDP-0.34-3.85-3.04-2.66AcceptNoD(LnGDP)-2.73-3.83-3.02-2.65RejectYes (at 10%)-3.02-2.65RejectNo-2.66RejectYes (at 10%)-2.65RejectNo (at 1%)-2.66RejectYesLnGDPPC0.21-3.83D(LnGDPPC)-2.86-3.85LnTC-3.02-3.83D(LnTC)-6.16-3.85-3.08H0-3.06-3.04-3.02-3.04D = дифференцированияСогласно представленным критическим значениямиз приведеннойвыше таблицы, ряды не являются стационарными в уровнях (это означаетпринятие нулевой гипотезы о том, что ряды содержат единичный корень), ноявляются стационарными (соответствует тому, чтобы отвергнуть нулевуюгипотезу) в своей первой разности, что соответствует порядку интеграции I(1).Тест Филипса-Перрона на единичный кореньЕсли в анализируемый период времени происходят какие-либоструктурные изменения, мы должны проводить более одного теста на136стационарность для подтверждения результатов, полученных в результатепервого теста на единичный корень.
Так как анализируемый нами периодохватывает несколько важных событий, включая азиатский финансовыйкризис 1997 года илимировой финансовый кризис 2008-9 годов, мыприменили тест Филлипса-Перрона (PP) на стационарность ряда дляпроверки робастности. Результаты теста Филлипса-Перрона приведены втаблице 3.3. Они подтверждают результаты теста ADF почти для всех рядов.Результаты тестаPP показывают, что все переменные становятсястационарными в первых разностях.Табл. 3.3.
Результаты PP анализ временных рядов на стационарностьПеременнаяPPстатистика1%5%10%критическокритическоекритическоее значениезначениезначениеLnTRADE-3.02-3.83D(LnTRADE)-8.75-3.85LnGDP-0.17-3.83D(LnGDP)-2.73-3.85LnGDPPC-0.11-3.83D(LnGDPPC)-2.75-3.85LnTC-3.02-3.83D(LnTC)-8.75-3.85-3.02-3.04-3.02-3.04-3.02-3.04-3.02-3.04H0стационарность-2.65AcceptNo-2.66RejectYes-2.65AcceptNo-2.66RejectYes (at 10%)-2.65AcceptNo-2.66RejectYes (at 10%)-2.65RejectNo (at 1%)-2.66RejectYesD = дифференцированияТест ЙохансенаТепер необходимо отметит, что переход к стационарным временнымрядам при помощи взятия первых разностей и дальнейшее использованиетрансформированных рядов в регрессионном анализе может не датьжелаемого результата, так как при этом возможна потеря информациидолгосрочногохарактера, которая содержится в уровнях изучаемыхпеременных.137Решениеданногокоинтеграционногонестационарностимоделированиивопросаанализа,вкоторомурешаетсяблагодаряэкономическихизаключаетсяпоказателейосуществляетсяприустановлениеприменениипроблемаэконометрическомкоинтеграционнойзависимости между исследуемыми показателями.Для установления коинтеграционных соотношений между временнымирядами использовался тест Йохансена.
В основе данного теста лежит модельвекторной авторегрессии. Векторная авторегрессионная модель (vectorautoregressive models, ВАР) — это динамическая линейная модель, в которойтекущие значения переменных зависят от собственных лагов и лагов другихпеременных.В результате проведения теста Йохансена было установлено, чтосуществует как минимум одно коинтеграционное соотношение междупеременными, входящими в модель.Табл 3.4. Тест ЙохансенаNo. ofTrace testEigenTraceCriticalvaluestaticticvalueNone*0.8455.3140.170.0008At most 10.5121.6424.270.1032At most 20.328.4412.320.2045At most 30.070.074.120.2819cointegrationsProb.**Maximum Eigenvalue testNo.
ofMax-EigenCriticalstatisticvalue0.8433.6624.150.0019At most 10.5113.2017.790.2147At most 20.327.0611.220.2439cointegrationsEigenvalueNone*138Prob.**0.07At most 31.374.120.2819* Shows rejection of the hypothesis at the 5% level** Mackinnon-Haug-Michelis (1999) p-valuesОценка гравитационной модели на основе VEC моделиСпомощьюпрограммногообеспеченияEviews7.0,былипроанализированы годовые данные за период 1994-2013 из гравитационноймодели через VEC модель (векторная модель исправления ошибок):∑+∆+∑∆∆+ ∑=+ ∑∆∆+Dependent Variable: D(LTRADE)Method: Least SquaresDate: 01/18/16 Time: 14:15Sample (adjusted): 1996 2013Included observations: 18 after adjustmentsD(LTRADE) = C(1)*( LTRADE(-1) + 0.220714552884*LGDP(-1) +0.0450531494825*LTC(-1) - 0.827843791787*LGDPPC(-1) +2.39740345305 ) + C(2)*D(LTRADE(-1)) + C(3)*D(LGDP(-1)) + C(4)*D(LTC(-1)) + C(5)*D(LGDPPC(-1)) + C(6) + C(7)*DUMOILSHOCK +C(8)*DUMSANCF + C(9)*DUMSANCNFC(1)C(2)C(3)C(4)C(5)C(6)C(7)C(8)C(9)R-squaredAdjusted R-squaredS.E.
of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-statistic)CoefficientStd. Errort-StatisticProb.-1.5360180.1881840.4787350.004173-0.3650090.371597-0.234319-0.492726-0.3586140.2277320.1548440.1670710.0246730.4595410.0673970.0942550.0943130.073033-6.7448481.2153082.8654590.169150-0.7942925.513540-2.486018-5.224370-4.9103010.00010.25520.01860.86940.44750.00040.03460.00050.00080.9182620.8456050.1194620.12844018.9430612.638440.000464Mean dependent varS.D.
dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Durbin-Watson stat++(3)0.0750640.304028-1.104784-0.659599-1.0433992.668715Очевидно что, вектор ECT (долгосрочный вектор) нашей оценки –(LTRADE (-1)+0.22*LGDP(-1)+ 0.04*LTC(-1)-0.82*LGDPPC(-1)+ 2.39).139Результаты приведены в таблице 3.5. Из таблицы следует, что всефиктивные переменные оказывают негативное влияние на двустороннюювнешнюю торговлю между Ираном и Россией.Табл 3.5. Оценка гравитационной модели через VECMShort runМыПеременнаяOILSHOCKSANCFSANCNFкоэффициент-0.23-0.49-0.35t-statistic-2.48-5.22-4.91P-value0.030.000.00можемобсудитьрезультаты,полученныедлянашихкоэффициентов:SANCNF: Коэффициент этой переменной является негативным истатистически значимым.
Негативный знак нефинансовых санкций можетбыть истолкован таким образом, что введение нефинансовых санкций противИрана может снизить объем торговли между Ираном и западными странами,и в связи с этим, товарооборот между Россией и Ираном может снизаться.SANCF: Этот вид санкций является статистически значимым и имеетотрицательныйкоэффициент,которыйотражаетнеблагоприятноевоздействие на двустороннюю торговлю между Ираном и Россией.OILSHOCK: Отрицательный знак коэффициента этой переменнойсвидетельствует о том, что шок от резкого изменения цен на нефть оказываетнегативное влияние на двустороннюю торговлю между Ираном и Россией.Выводы по главеАнализируя взаимной торговли Ирана и России и влияния нефтяныхшоков на ее, можно сделать следующие выводы:1401.
В отношении двусторонней торговли между Ираном и Россией с1994 по 2013 год, можно сделать вывод, что, хотя объем торговли междуэтими двумя странами увеличился с 342 млн долларов в 1994 году до почти1600 миллионов долларов в 2013 году, он испытывал различные колебания.Существуют различные факторы (такие как как финансовые и нефинансовыесанкции в отношении Ирана, наличие различий во внешнеполитическихприоритетах двух стран, глобальный экономический кризис, незначительнаяроль иранских и российских малых и средних предприятий.), способныеувеличить или уменьшить объем торговли между этими двумя странами.2. Анализ товарной структуры показывает, что структура экспортаРоссии в Иран немного изменялась с 1994 по 2013 гг. В товарной структурероссийского экспорта в Иран в 1994 г.
преобладали машиностроение,электрические оборудовании, железо и сталь, а в 2013 г. главными статьямивыступали злаки, древесина и электрическое оборудование. Товарнаяструктураэкспортанезначительно.ВИранавэкспортеРоссиюИраназа1994-2013вРоссиюг.измениласьпреобладали“сельскохозяйственные товары”, “продукты переработки овощей, фруктов,орехов или прочих частей растений”, “соль, сера, земли и камень”, и“пластмассы” в 1994 по 2013 г. 5-е место в структуре экспорта Ирана вРоссию в 2013 г. занимала фармацевтическая продукция, что связано сразвитием фармацевтической промышленности в Иране в рамках курса наимпортозамещение.3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
