Особенность выбора факторов и возможность применения выбранной модели для России - Факторы формирования российского и американского экспорта

После того, как была составлена и проинтерпретирована регрессионная модель для США, можно перейти к аналогичному составлению модели для российского экспорта. Ввиду того, что некоторые факторы (принадлежность президента к политической партии) довольно сложно применить к российским реалиям, было предложено построить модель, исключив Их. Кроме того, было решено ввести в модель новые переменные, отражающие количество стран-покупателей российских вооружений (Partner) и долю "постоянных покупателей Прим. Поскольку РФ ориентируется на "постоянных клиентов", среди которых Индия, Китай, Вьетнам, Алжир." (old) в общем числе за год.

Предполагается, что обе переменные будут оказывать положительное воздействие на российский экспорт вооружений в силу того, что при расширении "клиентской базы" происходит видимое увеличение продаж. "Постоянные покупатели" - объективно одна из особенностей рынка вооружений по политическим причинам.

Изначально была сгенерирована модель аналогичная американской, соответственно гипотеза была идентичной, далее была составлена диаграмма рассеивания См. Приложение 1, Диаграмма №2. На диаграмме была заметна корреляция между экспортром вооружений и ВВП, позже при проведении корреляционного анализа, она также была выявлена. Результаты регрессии также показали незначимость переменных, что являлось поводом исключить лишние переменные.

Export= b1+b2* MilExp +b3* GDP +b4 Year +b5* Confl+b6* old +b7*Partner + u,

Таблица №6

Reg ArmsExport MilitaryExpenditures GDP Conflicts Year old partner

Source | SS df MS Number of obs = 21

-------------+------------------------------ F( 6, 14) = 9.23

Model | 53053077.2 6 8842179.53 Prob > F = 0.0003

Residual | 13418096.1 14 958435.434 R-squared = 0.7981

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.7116

Total | 66471173.2 20 3323558.66 Root MSE = 979

------------------------------------------------------------------------------

Exp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

MilExp | .0161365 .0193669 0.83 0.419 -.0254014 .0576745

GDP | -.0000378 .0000212 -1.78 0.097 -.0000832 7.70e-06

Confl | -14.79292 62.48679 -0.24 0.816 -148.8138 119.2279

Year | 268.872 84.66209 3.18 0.007 87.28988 450.4541

old | -277.6117 2197.335 -0.13 0.901 -4990.426 4435.202

partner | 70.72619 75.66033 0.93 0.366 -91.54907 233.0015

_cons | -535206.2 166931.4 -3.21 0.006 -893238.4 -177173.9

------------------------------------------------------------------------------

Источник: составлено автором

Тогда было принято решение еще раз проанализировать модель в целом и дополнить ее, исходя из проработанной теоретической базы, и исключить незначимые переменные. После продолжительных изысканий была построена следующая модель, которая удовлетворяла всем требованиям. 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. По результатам тестом было заключено, что модель правильно специфицирована, присутствует гомоскедостичность, не было найдено мультиколлинеарности между переменными и автокорреляции, переменные не были пропущены.

Exp= b1+b2* MilExp +b3* old + u,

Регрессионное уравнение:

Exp=-2089.98+0.0508906*MilExp+5233.291*old + u,

Таблица №7

. reg ArmsExport MilitaryExpenditures old

Source | SS df MS Number of obs = 21

-------------+------------------------------ F( 2, 18) = 14.27

Model | 40764945.5 2 20382472.8 Prob > F = 0.0002

Residual | 25706227.7 18 1428123.76 R-squared = 0.6133

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5703

Total | 66471173.2 20 3323558.66 Root MSE = 1195

------------------------------------------------------------------------------

Exp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

MilExp | .0508906 .0139008 3.66 0.002 .0216862 .0800951

old | 5233.291 1247.787 4.19 0.001 2611.788 7854.794

_cons | -2089.98 1327.167 -1.57 0.133 -4878.254 698.2943

------------------------------------------------------------------------------

Источник: составлено автором

В модели все регрессоры оказались значимыми. Объясним влияние каждого из них на российский экспорт вооружений. Можно заметить, что при изменении расходов на вооружение на 1 млн. долл. США экспорт увеличится на 50 890,6 тысяч долл. США. В соединенных Штатах наблюдалась обратная тенденция. Такое явление может быть обусловлено сравнительно низкой долей вливаний со стороны РФ, которая способна оказывать положительное влияние, затраты на НИОКР прямо пропорционально зависят от экспорта вооружений, о чем неоднократно было выше написано. Более того, США вышли из той точки, которая бы обеспечивала эффект масштаба, таким образом даже при увеличении военных расходов экспортный потенциал лишь снижается. При изменении доли "постоянных покупателей" на 0,1, экспортные возможности увеличиваются на 523,32 млн. долл. США. Иными словами, при увеличении числа "постоянных клиентов", российский экспорт будет повышаться. Целесообразно отметить, что ожидания в отношении этого фактора подтвердились.

Итак, составив и проанализировав регрессионные модели факторов, оказывающих влияние на экспорт вооружений, можно прийти к следующему выводу. В силу неоднородности клиентов США и РФ модели были построены по-разному. Ключевыми количественными факторами для модели США выступили количество вооруженных конфликтов, военных расходов и принадлежность президента к политической партии. Для модели РФ значимыми факторами стали доля "постоянных клиентов" в общем списке импортеров и количество расходов на вооружение Правительством РФ. Эти результаты обусловлены особенностями структуры военно-промышленного комплекса США и РФ и подтверждают справедливость всех изложенных выше тезисов и предположений.

Похожие статьи




Особенность выбора факторов и возможность применения выбранной модели для России - Факторы формирования российского и американского экспорта

Предыдущая | Следующая