Эконометрический анализ факторов, оказывающих влияние на экспорт вооружений США и России, Спецификация модели для США и интерпретация результатов - Факторы формирования российского и американского экспорта
Спецификация модели для США и интерпретация результатов
В этой главе будет приведено два исследования, задачами которых будет выяснение ключевых количественных Примечание автора. Качественные факторы, указанные в Главе 1, не представляется возможным включить в модель. факторов, оказывающих наибольшее воздействие на экспорт вооружений США и РФ. Рассмотрев особенности экспорта оружия мирового и целевых стран, а также характерные черты военно-технического сотрудничества между странами, следует составить две эконометрические модели для обеих стран.
Первое исследование было осуществлено для США, целью которого было выявление факторов, влияющих на экспорт военной продукции ВПК Прим. Военно-промышленный комплекс США в период с 1988 по 2012 Прим.. Выбор рассматриваемого периода обусловлен наличием данных об экспорте вооружений в базе данных SIPRI гг. С помощью эконометрического моделирования были проанализированы особенности ВПК США за 25 лет. В работе основными источниками информации выступили информационные базы института СИПРИ и МВФ.
Предполагается, что анализ возможных факторов, влияющих на экспорт вооружений, с помощью построения регрессионной модели поможет выявить настоящие причины, способные оказывать влияние на экспорт. Следовательно, в ходе данного исследования можно будет оценить значимость каждого заявленного фактора.
Автором была составлена эконометрическая модель, рассматриваемая на интервале 25 Прим. Расширение выборки не представляется возможным в силу нехватки данных. лет (с 1988 года) для лучшего объяснения, в которой объем экспорта вооружений ВПК США может быть объяснен следующей общей функциональной формой:
Exp= F(MilExp, GDP, Confl, Presid, Year, Ye ),
Где показатели Exp - объем экспорта вооружений ВПК США в млн. долл. США( в реальных ценах 1990 года), MilExp - военные расходы правительства США (НИОКР и др.) в млн. долл. США, GDP - ВВП США в млн. долл. США., Confl - количество возникавших конфликтов за указанный период в расчете на каждый год выборки, Presid - принадлежность президента к партии (дамми-переменная 0-демократ, 1- республиканец), Year - годы рассматриваемого периода, Ye - дамми-переменная, введенная, чтобы объяснить резкий разрыв в данных в 2000 году, 1- года до 2000 г, 0- после.
Для каждого выше представленного фактора предполагаются следующие зависимости.
Военные расходы правительства США (на НИОКР) должны влиять обратно пропорционально на экспорт вооружений. С экономической точки зрения, этот фактор будет самым значимым, поскольку государство выделяет средства на разработку вооружений, их закупку. Таким образом, экспорт будет отрицательно зависеть от этого фактора, при росте расходов на вооружение, автоматически происходит повышение качества военной техники, следовательно, увеличение цен на продукцию, что приводит к снижению спроса со стороны стран с невысоким финансовым потенциалом.
Фактор ВВП также может ухудшить модель, в связи с тем, что экспорт вооружений включается в ВВП, следовательно, может обнаружиться корреляция, и модель в целом не будет верной.
Вооруженные конфликты будет являться наиболее значимым фактором, способным повлиять на объем экспорта вооружений, поскольку теоретически возникновение конфликта предполагает наличия у сторон должного запаса вооружений, следовательно, перед этим им необходимо осуществить закупки вооружений. Поскольку США является крупнейшим экспортером военной техники, то высока вероятность покупки именно американской продукции. Однако существует сомнение по поводу такой теории, так как не всегда именно США будет выступать в качестве экспортера, следовательно, есть смысл рассчитывать на эту переменную, но в определенных ситуациях.
Объемы экспорта вооружений, предположительно, будут отрицательно зависеть от фактора Принадлежности президента к политической партии. Поскольку президент коренным образом влияет на установление приоритетов внешней политики, следовательно, в случае президента-демократа, направление политики будет более мягким, страна не будет втянута в конфликты либо их урегулирование будет происходить мирными способами. Тогда военные расходы на армию и т. д. не будут увеличены, экспорт вооружений будет стимулировать рост качества военной техники. Если же президент-республиканец, то будет проводиться политика увеличения военных расходов.
Годы, рассматриваемого периода также возможно будут оказывать влияние на объем экспорта, так, например, возможно, кризисные 2008-09 отрицательно повлияли на объем экспорта. Дамми-переменная для 2000 года была введена с целью обозначения видимой зависимости между двумя периодами до 2000 и после. По мнению автора, конкретизация промежутка времени является довольно удачным способом обозначить период.
Прежде всего, необходимо постулировать гипотезы.
- 1. зависимость между объясняющими факторами и зависимой переменной будет линейной. 2. будет выявлена проблема недостаточности представленных показателей (по годам). В исследовании все переменные будут временными рядами. Выбор объясняющих переменных, по мнению автора, сможет детально пролить свет на особенности экспорта, и выявить значимые факторы. 3. возникнут сложности с первыми двумя факторами по причине того, что первых входит во второй.
После построения диаграммы рассеивания См. Приложение 1, Диаграмма №1 для всех факторов, были найдены корреляции между ВВП и военными расходами, логарифмическая зависимость между ВВП, военными расходами и экспортом и разрыв в данных до 2000 года и после, поэтому было принято решение ввести дополнительную дамми - переменную для обозначения этого фактора. Первоначально модель выглядела следующим образом:
Exp=b1+b2*presid+b3*confl+b4*year+b5*lnmilexp+b6*gdp+u
Уравнение регрессии:
Exp=-745082.4-3587.464*presid+337.4835*confl+511.4399*year-3529.115*lnmilexp-14293.45*gdp+u
Таблица №4
Source | SS df MS Number of obs = 25
-------------+------------------------------ F( 5, 19) = 10.43
Model | 170786401 5 34157280.1 Prob > F = 0.0001
Residual | 62250926.9 19 3276364.57 R-squared = 0.7329
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6626
Total | 233037327 24 9709888.64 Root MSE = 1810.1
------------------------------------------------------------------------------
exp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
presid | -3587.464 1073.224 -3.34 0.003 -5833.748 -1341.181
confl | 337.4835 136.4652 2.47 0.023 51.85856 623.1084
year | 511.4399 976.3001 0.52 0.606 -1531.98 2554.859
lmilexp | -3529.115 4416.742 -0.80 0.434 -12773.46 5715.232
lgdp | -14293.45 16928.66 -0.84 0.409 -49725.55 21138.65
_cons | -745082.4 1636535 -0.46 0.654 -4170389 2680224
Источник: составлено автором
После проведения спецификации модели, было решено залогарифмировать фактор Военные расходы и ВВП. После проведения корреляционного анализа, как и предполагалось, была выявлена корреляция между ВВП и Военными расходами и была выявлена отрицательная зависимость между годом и экспортом, что противоречило нашим ожиданиям. Такие расхождения могли быть обусловлены недостатками коэффициента корреляции. После проведения тестов на мультиколлинеарность, она была найдена сразу у трех факторов: год, логарифмический ВВП, логарифмические военные расходы. Позже было принято решение об исключении годы и логарифмического ВВП, чтобы убрать мультиколлинеарность, и была составлена следующая модель, удовлетворяющая всем требованиям для модели временных рядов: Кроме этого, были проведены тесты на гетероскедаствичность(тест White) , автокорреляцию (тест Дарбина-Уотсона), проверка на наличие пропущенных переменных (тест Ramsey) и на нормальность распределения с помощью теста Jarque-Bera.
После всех преобразований, спецификация модели выглядела следующим образом:
Exp=b1+b2*presid+b3*confl+b4lnmilexp+u,
Со следующим уравнением регрессии:
Exp=86491.6-3751.826*presid+403.9811*confl-6639.23*lnmilexp+u
Таблица №5
Источник: составлено автором
В модели получилось три значимых регрессора, обозначим влияние каждого из них на модель в целом. Принадлежность президента к республиканской партии снижает экспорт вооружений на 3751 млн. долл. США, к демократической - экспорт не изменяет. При изменении военных расходов на 1 млн. долл. США, экспорт уменьшается на 6639 млн. долл. США, говоря о военных конфликтах, необходимо отметить, что при их увеличении на единицу, экспорт военной техники увеличивается на 404 млн долл. США. Таким образом, можно подтвердить, что данная модель полностью совпадает с заявленной выше экономической моделью. Фактор президент также подтвердил выше высказанные ожидания. Несмотря на автокорреляцию, модель оказалась значимой и адекватной.
Таким образом, было определено, что, наиболее объясняющими факторами являются наличие конфликтов (+), правящий режим (-) и военные расходы (-). Ранее заявленные оставшиеся переменные оказались не значимыми, то есть ВВП, год в меньшей степени оказывают влияние на экспорт вооружений США.
Похожие статьи
-
После того, как была составлена и проинтерпретирована регрессионная модель для США, можно перейти к аналогичному составлению модели для российского...
-
Экспорт вооружение рынок политика Оценив динамику показателей экспорта и его структуры, можно перейти к рассмотрению непосредственно участников...
-
Экспорт вооружение рынок политика В первую очередь необходимо отметить специфичность рынка вооружений в силу его олигополизированности со стороны...
-
Заключение - Факторы формирования российского и американского экспорта
Способность государства производить высокотехнологичное оружие и успешно осуществлять его экспорт в настоящее время, безусловно, является одним из...
-
Характеристика объемов и структуры экспорта военной продукции 2000-2012 г. США и России Военно-промышленный (США) или оборонно-промышленный (РФ) комплекс...
-
Прежде чем рассматривать факторы, влияющие непосредственно на экспорт вооружений, необходимо выделить факторы, воздействующие на оборонно-промышленный...
-
Введение - Факторы формирования российского и американского экспорта
В течение длительного периода человеческой истории военный потенциал подавляющего большинства стран использовался, прежде всего, напрямую, иными словами,...
-
Говоря о рынке вооружений, необходимо осветить вопрос, касающийся ключевых фирм-поставщиков. Естественно, отталкиваясь от того, что у США и РФ самая...
-
Перечислив основные экспортные потоки, необходимо обозначить способы осуществления экспорта. Необходимо отметить, что в силу особенностей ВТС и...
-
В данной главе перейдем к анализу модели в-конвергенции по панельным данным. Для начала оценим модель безусловной конвергенции, в основе которой лежит...
-
Анализ статических моделей панельных данных имеет ряд недостатков. Во-первых, при условии корреляции между лагом зависимой эндогенной зависимой...
-
При добавлении в панельную модель безусловной в-конвергенции факторов, влияющих на экономический рост, модель преобразуется в "условную". Большинство...
-
Анализ результатов моделирования в-конвергенции Во второй главе были описаны результаты построения моделей в-конвергенции для 76 регионов России. Анализ...
-
Несмотря на то, что сегодня нет единого мнения относительно наличия в-конвергенции среди регионов России в 1992-2000 годах, большинство авторов полагают,...
-
Регрессионные модели В теории пространственной экономики выделяют пространственные связи двух типов: пространственная автокорреляция и пространственная...
-
Основной целью работы является выявление экономических факторов, воздействующих на результативность национальных Олимпийских сборных. Для того чтобы в...
-
Корреляционный анализ факторов экономического роста В третьей главе приведены результаты оценки условной модели в-конвергенции, в которую входят ряд...
-
Поглощение одной компании другой является весьма распространенным механизмом корпоративного строительства. Самый сложный процесс -- определение стоимости...
-
Построение модели - Анализ поведения домашних хозяйств в современной России
Ориентируясь на результаты предварительного анализа и экономических соображений, была построена базовая регрессионная модель по данным, собранным в...
-
В целях оценки значимости каждой из уже используемых переменных экономисты обычно используют метод "Shapley R-squared decomposition". Данный метод...
-
2.1 Выбор факторов, влияющих на движение индекса Проблема выявления факторов, влияющих на фондовые индексы, неоднократно поднималась в исследованиях...
-
Анализ влияния макроэкономических факторов или внешней среды является одним из этапов стратегического планирования в фирме. А планирование, в свою...
-
Для анализа был выбран временной диапазон с 2004 года по 2014 год. В целях построения прогнозной модели собранные годовые данные были разделены на две...
-
Описание базы данных Главным источником формирования базы статистических данных, используемых в данной работе, выступил сайт Госкомстата. Для анализа...
-
Результаты оценивания моделей с помощью метода максимального правдоподобия в среде STATA приведены в приложении В. Влияние независимых переменных на темп...
-
В ходе данного исследования был проведен регрессионный анализ M&;A-сделок в фармацевтической отрасли. Целью анализа является выявление факторов, влияющих...
-
Сделав критический обзор методологии рейтинга "Doing Business" и введя термин "объективный рейтинг", мы предлагаем рассмотреть используемые для проверки...
-
Отбор и классификация объясняющих переменных Для всесторонней оценки строительной компании в ходе анализа будут использоваться финансовые,...
-
Существует множество факторов, которые экономисты использовали в своих исследованиях, посвященных выявлению детерминантов спортивного успеха стран на...
-
Разработка спецификаций параметров моделей осущетсвляется с учетом рассмотрения наибольшей дифференциации влияния параметров на результат оценки прогноза...
-
В Приложении 3 представлены основные переменные модели и их источники. Зависимая переменная - количество (доля, взвешенное количество) медалей,...
-
Построим линейную регрессию, где в качестве зависимой переменой возьмем показатели, взятые для эталонных рейтингов, а зависимыми выступают показатели,...
-
Анализ рынка грузоперевозок в России Под транспортной отраслью в данной работе следует понимать те компании, которые занимаются логистическими и...
-
Первостепенные факторы, влияющие на поведение домохозяйств Фондовый рынок домохозяйство риск В данной главе будут рассмотрены различные факторы, которые...
-
Кей-анализ по оценке изменения стоимости Thermo Fisher Scientific Incorporation в результате поглощения Dionex Corporation Для того чтобы оценить...
-
Заключение - Факторы и последствия падения цены на нефть для экономики России
Исходя из данного исследования, можно сделать следующие выводы: 1) Принцип ценообразования на нефть за полвека существенно изменился. На сегодняшний день...
-
Перейдем к интерпретации построенной модели для непубличных строительных компаний, так как она представляет не меньший интерес, чем прогнозное качество...
-
Введение - Факторы и последствия падения цены на нефть для экономики России
Актуальность: С развитием цивилизации потребление энергии увеличивается в геометрической прогрессии. Человечество все более активно использует новые виды...
-
Формирование фондового рынка России Российский фондовый рынок имеет свои особенности, поэтому прежде чем рассуждать о поведении домохозяйств, необходимо...
-
Статистический анализ и обработка данных - Анализ поведения домашних хозяйств в современной России
Прежде чем приступить к построению модели, необходимо знать, какого рода домохозяйства принимали участие в опросе. Коэффициент вариации доходов...
Эконометрический анализ факторов, оказывающих влияние на экспорт вооружений США и России, Спецификация модели для США и интерпретация результатов - Факторы формирования российского и американского экспорта