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




Эконометрический анализ факторов, оказывающих влияние на экспорт вооружений США и России, Спецификация модели для США и интерпретация результатов - Факторы формирования российского и американского экспорта

Предыдущая | Следующая