Индекс УДК 33
Дата публикации: 28.11.2024

Экспорт природного газа Российской Федерации: регрессионный анализ

Natural gas export in Russia: regression analysis

Туаршева Дана Муратовна,
Стуканова Софья Сергеевна,

1. РГГУ.
2. доцент, д.э.н., профессор

Tuarsheva Dana Muratovna,
Stukanova Sofia Sergeevna
1. RSUH.
2. Associate Professor, Doctor of Economics, Professor
Аннотация: Целью данной статьи является определение факторов, влияющих на экспорт природного газа из Российской Федерации за 2013-2023гг. В результате проведенного регрессионного анализа, была построена модель, отражающая изменение экспорта газа в зависимости от внешних факторов. Было выявлено, что основными факторами, влияющими на уровень экспорта российского газа, являются уровень добычи газа внутри страны и курс доллара к рублю.

Abstract: The goal of the paper is to determine the factors that have influence over the volume of natural gas export from the Russian Federation during the period of 2013-2023. As a result of conducted regression analysis, a model reflecting the change of gas export volume, due to the change in the value of external factors. The main factors, impacting the level of Russian gas exports are volumes of natural gas production within the country and USD exchange rate.
Ключевые слова: природный газ, добыча газа, экспорт природного газа, корреляция, множественная регрессия.

Keywords: gas, natural gas production, natural gas export, correlation, multiple regression.


Введение

Экспорт природного газа играет существенную роль в экономике России. В 2023 году страна экспортировала более 139 млрд кубических метров газа. На уровень экспорта природного газа из России влияют множество факторов. Понимание природы и степени влияния этих факторов имеет важное значение для формирования понимания позиции России на мировом рынке природного газа.

Объекты и методы исследования

Объектами данного исследования являются экспорт природного газа из Российской Федерации, а также отобранные факторы, влияющие на уровень экспорта, а именно: мировая добыча природного газа, добыча природного газа в России, добыча природного газа в США и Иране, средняя закрывающая цена на природный газ в мире, средний курс доллара к рублю, и ВВП Китая.

Методами исследования являются анализ существующей научной литературы по теме исследования, сбор статистических данных, построение модели экспорта газа с помощью множественной регрессии для оценки его зависимости от рассматриваемых факторов.

Результаты анализа

Ввиду того, что в последнее десятилетие экономика России функционирует в новых обстоятельствах, связанных с началом конфликта с Украиной и западных санкций, в данном анализе было решено рассматривать период с 2013 года по 2023 год. Необходимо понимать, какие факторы влияют на экспорт именно за последние годы, чтобы иметь возможность оценить текущую ситуацию на рынке и строить дальнейшие прогнозы.

Среди факторов, влияющих на экспорт газа, были отобраны следующие:

  1. Мировая добыча природного газа
  2. Добыча природного газа в России
  3. Добыча природного газа у главных стран-конкурентов России на мировой арене – США и Ирана
  4. Средняя годовая цена на природный газ, а именно средняя закрывающая цена Henry Hub. Цены на природный газ Henry Hub зачастую являются национальным ценовым ориентиром на природный газ.
  5. Средний годовой курс доллара США к рублю. Доллар все еще является основной валютой расчета на всех секторах глобального рынка.
  6. ВВП Китая. Ввиду усиления взаимоотношений с Китаем, а также того факта, что Китай – главный импортер природного газа из России за последние несколько лет, предполагается, что уровень экономического роста в стране может влиять на уровень экспорта российского газа.

Значения всех вышеупомянутых факторов в отобранный период для анализа представлены в Таблице 1.

Таблица 1

Значения переменных, отобранных для регрессионного анализа

ГодЭкспорт РФ млр куб мДобыча в мире млр куб мДобыча в РФ млр куб мДобыча в США млр куб мДобыча в Иране млр куб мСредняя ценаСредний курс доллара США к рублюВВП Китай млрд долл США
 YX1X2X3X4X5X6X7
2013196,403366,10614,50655,69157,533,7131,859570,47
2014174,303437,90591,16704,73175,454,3538,4910475,62
2015185,503511,70584,44740,30183,552,6061,0011061,57
2016198,703552,10589,28727,36199,342,4667,0011233,31
2017213,003676,20635,56746,17213,852,9658,3412310,49
2018223,003852,90669,11840,94220,133,1262,7413894,91
2019220,703976,20679,03928,11228,312,5164,7214279,97
2020202,503853,70638,45924,81235,781,9972,1814687,74
2021204,404109,00702,12944,46242,853,8473,6617820,46
2022170,604094,00618,37993,38247,716,3868,5417881,78
2023139,004081,00586,381035,30251,682,5385,3017794,78

Начальным этапом в формировании модели является корреляционный анализ. Построенная матрица корреляции представлена в Таблице 2. Найденные коэффициенты корреляции показывают, что главным фактором, коррелирующим с экспортом газа из России, является уровень добычи газа внутри страны. Остальные факторы имеют меньший уровень корреляции, т.е. наблюдается слабая статистическая зависимость.  Наблюдается также сильная статистическая зависимость между независимыми переменными.

Таблица 2

Матрица корреляции

 YX1X2X3X4X5X6X7
Y1       
X1-0,109821      
X20,6857340,5338151     
X3-0,289140,9633650,3556021    
X4-0,12850,9658130,4294630,9456971   
X5-0,278880,155801-0,005470,1088080,049941  
X6-0,205410,8090580,1925150,8249480,886525-0,24561 
X7-0,277910,9744670,4103530,9607790,9468720,2482890,8032271

Следующий этап – построение модели. Модель является первоначальной, следовательно включает все факторы, отобранные в целях данного анализа. Результаты представлены в Таблицах 3-5

Таблица 3

Регрессионная статистика первичной модели

Регрессионная статистика
Множественный R0,988145
R-квадрат0,976431
Нормированный R-квадрат0,921438
Стандартная ошибка6,952595
Наблюдения11

                                                                                                              Таблица 4

Дисперсионный анализ первичной модели

Дисперсионный анализ
 dfSSMSFЗначимость F
Регрессия76007,87858,267117,755330,01897
Остаток3145,015748,33857  
Итого106152,885   

       Таблица 5

Параметры первичной модели

Параметры модели
 КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеНижние 95%Верхние 95%Нижние 95,0%Верхние 95,0%
Y-пересечение-162,317137,790-1,1780,324-600,825276,191-600,825276,191
X1-0,0410,093-0,4410,689-0,3370,255-0,3370,255
X20,7270,1604,5360,0200,2171,2370,2171,237
X30,0610,1190,5080,646-0,3190,440-0,3190,440
X40,5720,3751,5260,224-0,6211,764-0,6211,764
X58,5724,5411,8880,156-5,88023,024-5,88023,024
X61,2630,6523,4370,018-0,8123,338-0,8123,338
X7-0,0160,005-3,4650,040-0,032-0,001-0,032-0,001

Таким образом, первичная модель экспорта природного газа из России выглядит так:

Y = -162,317 – 0,041 +0,727 +0,061 +0,572 +8,527 +1,263 -0,016

где Y – объем экспорта природного газа из России в определенный год,  – мировая добыча природного газа в млрд куб м за год,  – добыча природного газа в России в млрд куб м за год,  и   – добыча природного газа в США и Иране соответственно в млрд куб м за год,  –  средняя закрывающая цена на природный газ Henry Herb,  –  средний курс доллара к рублю за год, и  –  ВВП Китая в рассматриваемый год.

В Таблице 5 представлены параметры построенной модели. Необходимо проверить значимость найденных коэффициентов по критерию Стьюдента.  Критическая точка t-критерия для полученных коэффициентов равна 2,571, с учетом уровня значимости равного 0,05 и числа степеней свободы равного 5.

Рассматривая полученные коэффициенты t-статистики, значимыми являются коэффициенты при (добыча газа в России), (курс доллара к рублю) и  (ВПП Китая). Абсолютная величина остальных коэффициентов ниже доверительного интервала, следовательно — коэффициенты незначимы.

Следующий этап оценки – это проверка гипотезы касательно отсутствия линейной функциональной связи с помощи критерия Фишера. Наблюдаемое значение критерия Фишера равно 17,7. Критическое значение, учитывая уровень значимости равный 0,05, равно 5,11. Наблюдаемое значение выше критического, следовательно можно отклонить гипотезу об отсутствии линейной функциональной связи в построенной модели.

Значение коэффициента детерминации равен 0,92, что означает, что 92% вариации Y объясняется изменениями перечисленных независимых переменных.

Несмотря на высокий уровень коэффициента детерминации и удовлетворительные результаты анализа критерия Фишера, необходимо провести корректировку модели, так как часть рассматриваемых факторов при модели – незначимы. Отбрасывая переменные с наименьшим значением t-статистики, и анализируя на каждом этапе значимость скорректированной модели, была сформирована модель, включающая в себя три статистически значимые независимые переменные. Результаты регрессионного анализа конечной модели представлены в Таблицах 6-8.

                                                                                                              Таблица 6

                          Регрессионная статистика конечной модели

Регрессионная статистика
Множественный R0,955928
R-квадрат0,913799
Нормированный R-квадрат0,876856
Стандартная ошибка8,704542
Наблюдения11

Таблица 7

Дисперсионный анализ конечной модели

Дисперсионный анализ
 dfSSMSFЗначимость F
Регрессия35622,5021874,16724,735260,000423
Остаток7530,383475,76906  
Итого106152,885   

                                                                                                           Таблица 8

Параметры конечной модели

Параметры модели
 КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеНижние 95%Верхние 95%Нижние 95,0%Верхние 95,0%
Y-пересечение-129,10044,666-2,8900,023-234,718-23,483-234,718-23,483
X20,6290,0768,2380,0000,4480,8090,4480,809
X60,7310,3132,3400,052-0,0081,471-0,0081,471
X7-0,0090,002-5,1400,001-0,013-0,005-0,013-0,005

Критическое значение критерия Стьюдента у новой модели равно 2,262. Как видно из Таблицы 8 — все коэффициенты значимы. Значение критерия Фишера также выше критического и равно 24,73. Коэффициент детерминации равен 0,91, что означает, что 91% вариации зависимой переменной обусловлен изменениями перечисленных независимых переменных.

Далее необходимо рассмотреть значение уровня значимости для каждого параметра. Из Таблицы 8 видно, что все значения p меньше 0,05, что позволяет отклонить нулевую гипотезу и утверждать, что рассматриваемые независимые переменные значимы.

Конечная модель, полученная в результате анализа, выглядит следующим образом:

                            Y = -129 +0,629 +0,731 -0,009

где Y – объем экспорта природного газа из России в определенный год,  – добыча природного газа в России в млрд куб м за год,  – средний курс доллара к рублю за год, и  – ВВП Китая в рассматриваемый год.

После проведения всех тестов на значимость показателей модели, можно утверждать, что модель является пригодной и может быть использована в целях прогнозирования.

Выводы

Подводя выводы к проведенному регрессионному анализу, необходимо отметить, что уровень добычи природного газа в мире, а также уровень добычи природного газа у основных конкурентов России на мировом рынке, не имеют влияния на уровень экспорта газа из страны.

Не было выявлено влияние средних годовых цен на газ на уровень экспорта из России. Это можно объяснить тем, что на фоне геополитических вопросов, степень влияния цены на экспорт значительно уменьшилась. Также стоит учитывать, что ввиду экономической и политической нестабильности, цены на энергоресурсы были существенно волатильными, поэтому среднее годовое значение, может не в достаточной степени отражать характер изменений и их последствий.

 Среди факторов, влияющих на экспорт газа из России, наблюдается уровень добычи газа внутри страны. Россия облагает большим потенциалом в добыче природного газа, учитывая в том числе, что в стране существуют большие объемы еще не подтвержденных запасов. Это значит, что ближайшие годы, при стабильном росте уровня добычи газа, страна может увеличивать и объемы экспорта. Коэффициент при показателе равен 0,629, это показывает существенное влияние добычи на уровень экспорта.

Следующим значимым фактором является курс доллара к рублю. Доллар все еще является основной валютой в расчетах на глобальном уровне. Коэффициент при показателе курса доллара равен 0, 731, подтверждает сильную степень зависимости экспорта газа из России от курса доллара.

Последним рассматриваемым фактором является уровень ВВП Китая. Учитывая возрастающую роль отношений между Россией и Китаем, и тот факт, что Китай является основным импортером российского газа сегодня, низкий уровень зависимости экспорта газа от ВВП Китая является достаточно положительным результатом с точки зрения экономической безопасности России. Что еще более неожиданно, коэффициент при переменной отрицательный. Следовательно, российский экспорт газа не зависит от экономических колебаний в Китае.

Библиографический список

1. Аннатаганова О., Сапармурадов С., Агабаев А., Гельдимухаммедов Г. Газ: виды, мировые запасы, эксплуатация и применение в различных отраслях промышленности // A Posteriori. – 2024. – № 4. – С. 126-128.
2. Антипина, Н. В. Регрессионный анализ динамики экспорта нефти Российской Федерации // Интеллектуальный и ресурсный потенциалы регионов: активизация и повышение эффективности использования : Материалы V Всероссийской научно-практической конференции, Иркутск, 16 мая 2019 года / Под науч. ред. А.П. Суходолова, Н.Н.Даниленко, О.Н.Баевой. – Иркутск: Байкальский государственный университет, 2019. – С. 15-21
3. Лазник А. А., Жарков Р. Д., Родыгина Н. Ю., Мусихин В. И. Актуальные тенденции развития мирового рынка природного газа// Российский внешнеэкономический вестник. – 2021. – № 7. – С. 87-97
4. Речкина Е. А., Терехов А. М. Анализ состояния рынка газа в условиях обострения украинского кризиса //Вестник университета. – 2023. – №. 3. – С. 60-70.
5. Глобальный газовый отчет за 2024 год [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.igu.org/resources/global-gas-report-2024-edition/ (дата обращения 08.11.2024)
6. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/statistics/vneshnyaya_torgovlya (дата обращения 10.11.2024)
7. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс]. Доступно по ссылке: cbr.ru (дата обращения: 12.11.2021 г.)