Моделі аналізу та прогнозування показників зовнішньої торгівлі в аграрному секторі України
Анотація. У роботі досліджено зовнішньоекономічну торгівлю аграрного сектора України, зокрема динаміку експорту та імпорту сільськогосподарської продукції за 2017–2023 рр. Проведено кластерний аналіз основних торгових партнерів України, що дозволило визначити чотири ключові групи країн за обсягами зовнішньої торгівлі. Використано методи регресійного та спектрального аналізу для моделювання динаміки експорту зернових, з урахуванням впливу «шоків». Отримані результати дозволяють прогнозувати обсяги експорту на 2024 рік та можуть бути використані для формування стратегій диверсифікації ринків збуту.
Продукти харчування необхідні для будь-якої держави, оскільки вони допомагають задовольнити основні потреби населення, тоді як сільськогосподарські продукти виконують ширшу функцію. Ключову роль в економіці України відіграє саме сільськогосподарська продукція, будучи одним з основних видів експорту. Аналіз ринку цих товарів та динаміки зростання їх внутрішнього виробництва виявляє низку викликів, з якими стикається Україна на шляху до зміцнення своїх позицій на міжнародному ринку. Питання, пов’язані зі зростанням зовнішньоекономічної торгівлі сільськогосподарською продукцією, залишаються одними з найактуальніших в сфері економічних досліджень. [1].
Питання зовнішньої торгівлі, зокрема експорту сільськогосподарської продукції України, було предметом дослідження багатьох науковців. Серед них виділяються роботи сучасних економістів., зокрема Кваша С.М., Кваша К.С., Круп’як І.Й., Маслак О.О.Гайдуцького П.І., Далик В.П., Мельник Т.М., Стеблянко І.О., Непрядін Н.В. Бабенко А.Г., Дем’яненко М.Я., Пасхавер Б.Й., Доцюк С.О., Терещук А., Кубів С. І. та інші.
Метою роботи є аналіз та прогнозування основних показників зовнішньої торгівлі в аграрному секторі України. Аналіз показав, що за географічною структурою зовнішньої торгівлі, понад 62% експортованої продукції та 52% імпорту належить країнам ЄС. З початком війни Україна максимально використовує можливості, надані режимом вільної торгівлі. Також крім країн ЄС товари експортувалися до СНД (4%), Індія (1,6%), Китай (8,5%), Туреччина (8,2%), США (1,5%) та Єгипет(2,9%). Також з цих країн відбувався й імпорт, СНД (2,2%), Індія (3,2%), Китай (15,5%), Туреччина (7,9%), США (4,2%) та Єгипет(0,4%)[2].
Розглянувши товарну структуру зовнішньоекономічної торгівлі товарами за період першого півріччя 2022 -2023рр., було виявлено, що провідні позиції в експорті України за продовольчими товарами та с/г продукцією. З загального обсягу експорту продовольчих товарів та с/г продукції 1 півріччя 2022р. показник був 44,5%, проте на момент 1 півріччя 2023р. показник вже досяг 60,6%. Сама ж частка всієї іншої продукції на експорт знизилася майже да 40%.
Отже, провівши аналіз зовнішньоекономічної торгівлі України можна зазначити, що головною частко, як експорт так й імпорту є продовольчі товари та сільськогосподарська продукція. За географічною структурою, головними партнерами виступають країни ЄС, адже на них припадає найбільший відсоток експортованих та імпортованих об’ємів продукції.
На початковому етапі дослідження було реалізовано кластерний аналіз за даними експорту й імпорту товарів сільськогосподарського сектору України з країнами партнерами ЄС за період 2017-2023рр. [3,4] На зібраних даних проведено кластеризацію методами ієрархічного групування (метод Уорда) та k-середніх. Побудовано дендрограму класифікації експорту для візуалізації процесу об’єднання кластерів. Після цього визначено тенденцію переміщення країн між кластерами за експортом. Визначено 4 основні кластери за обсягами експорту. Країни з найбільшим експортом: Польща, Румунія – основні імпортери української сільськогосподарської продукції. Країни з помірним експортом: Німеччина, Іспанія, Нідерланди – стабільні партнери з помірними обсягами закупівель. Країни з невеликим експортом: Бельгія, Франція, Велика Британія, Угорщина, Італія, Португалія – країни, що мають відносно низький рівень закупівель. Країни з найменшим експортом: інші країни ЄС – незначні споживачі української продукції.
Аналогічний підхід застосовано для імпорту. Виявлено найбільші обсяги закупівель з боку Німеччини, Іспанії, Франції, Нідерландів та Польщі.
Виявлено вплив ключових факторів на кластеризацію, серед яких торгові обмеження, угоди про зону вільної торгівлі, економічні санкції та політична ситуація. Проведено дисперсійний аналіз, який підтвердив, що основним чинником кластеризації є обсяги експорту та імпорту за 2022 рік через зміну торговельної політики ЄС щодо України.
Наступним етапом за період 2017-2023рр. та показником експорту «зернової культури» сільськогосподарського сектору України було побудовано модель лінійного тренду та виведено рівняння: У_t=1757437+515179*t.
Модель є адекватною та статистично значимою (R≈0.89; R_adj^2≈0.79;F(1;15)=55,7). Проте детальніший аналіз обсягів експорту українських зернових культур, свідчить про вплив так званих шоків, які призводять до різких змін показників. Наприклад, у 2010 році різке зростання цін на зерно, спричинене продовольчою кризою 2007-2008рр. , стимулювало значне збільшення експорту. Різка девальвація гривні в 2014 році зробила українське зерно більш конкурентоспроможним на світовому ринку, що призвело до зростання експорту. Повномасштабна війна Росії проти України в 2022 році мала зворотний вплив. Блокада українських портів фактично зупинила експорт зерна, а руйнування інфраструктури завдало значної шкоди експортним можливостям. До шоків також ввійшли протести в 2023 році проти українських зернових, які негативно вплинули [5].
Наступним кроком було моделювання динаміки часового ряду експорту зернових культур з України. Для цього були використані dummy-змінні, які дозволили відобразити вплив шоків на обсяг експорту:
d_t1=(1,0) якщо у момент часу t обсяг є меншим за очікуваний,в інших випадках d_t2=(1,0) якщо у момент часу t обсяг є більшим за очікуваний,в інших випадках
За результатами реалізації багатофакторного регресійного аналізу (рис. 1) можна побачити, що модель з dummy-змінними адекватна, а усі параметри статистично значимі за критерієм Стьюдента (R≈0.98; R_adj^2≈0.96;всі p-value<0.001).
Проведений дисперсійний аналіз дозволив прийняти гіпотезу про статистичну значимість регресійної моделі в цілому (F(3;13)=102,98). За результатами порівняння розрахункових та фактичних значень експорту зернової культури можна зазначити, що наявна гарна якість апроксимації.
Наступним кроком стало дослідження періодичних складових за допомогою моделі спектрального аналізу. За визначеним детрендованим рядом було побудовано періодограми та спектрограми по частотах та періодах. Саме на періодограмі по частотах спостерігаються найбільші «шоки». Для визначення значущих періодичних складових за допомогою спектрального аналізу були відібрані наступні методи, а саме Хемминга та Даніеля. В результаті отримуємо модель періодичної складової часового ряду, що має вид: pt=-349301cos 2π/8(t-1)-950181sin 2π/8(t-1)
Для знаходження розрахункових значень рівнів ряду з урахуванням тренду та періодичної складової, була використана комбінована модель, що має наступний вигляд: Yt=1757437+515179t-349301cos 2π/8(t-1)-950181sin 2π/8(t-1)
Порівняння розрахункових та фактичних значень експорту зернових культур свідчить про задовільну якість апроксимації. Це означає, що розроблена модель здатна прогнозувати обсяги експорту з прийнятною точністю.
Наступний кроком було оцінювання якості прогнозу за кожною з моделей за допомогою середньої абсолютної відсоткової помилки (mape). Відповідно, на основі оцінки якості моделей часового ряду, можна зробити висновок, що побудовані моделі адекватні та забезпечують гарну точність прогнозу. Показник mape для регресійної моделі з dummy-змінними становить 8,88, що забезпечує кращу якість апроксимації ніж комбінована модель, де mape=23,3.
Останнім кроком дослідження стало прогнозування обсягів експорту зернових культур з України на 2024 рік за допомогою побудованих моделей. Згідно з комбінованою моделлю, обсяг експорту зернових у 2024 році очікується на рівні 10111786,6 тис. дол. США. Для регресійної моделі з dummy-змінними було розроблено три сценарії розвитку подій: песимістичний (d1=1; d2=0, тобто буде наявний послаблюючий «шок»); помірний (d1=0; d2=0, буде стабільна ситуація); оптимістичний (d1=0; d2=1, тобто буде наявний підсилюючий «шок»);
Були отримані наступні результати: за песимістичним сценарієм показник сягне значення 10122594.37 тис. дол. США та довірчі інтервали: 9434424≤10208504.29≤10982584
При помірному отримали 11559504.95 тис. дол. США і довірчі інтервали: 10983454≤11850287≤12717120
За оптимістичного 13239923.93 тис. дол. США з довірчими інтервалами: 12407239≤13506454.79≤14605671
Висновок. Отже, було проаналізовано географічну та товарну структуру експорту української сільськогосподарської продукції в зазначений період. Виявлено, що найбільшими партнерами є країни ЄС. Реалізовано кластерний аналіз за даними експорту й імпорту товарів сільськогосподарського сектору України з країнами партнерами за період 2017-2023рр. Також досліджено динаміку експорту зернових культур з України на основі моделювання динаміки часового ряду за допомогою dummy-змінних та спектрального аналізу. Вплив досліджених шоків є статистично значущим. Верифікація побудованих моделей показала, що саме регресійна модель з dummy-змінними забезпечує більш високу точність. Отже, прогноз, який був за цією моделлю та розподілений за трьома сценаріями, можна використовувати для розробки управлінських рішень у сфері експорту зернових культур з України.
Література
- Ткаченко А. О., Прокопович С. В. Моделювання динаміки експорту зернових культур з України. Інформаційні технології: теорія і практика : Тези доповідей, м. Дніпро 20 – 22 березня 2024) / М-во освіти і науки України, Нац. техн. ун-т «Дніпровська політехніка», 2024. 479 с.
- Сайт державної служби статистики України. URL: http://www.ukrstat.gov.ua.
- Державна митна служба України: статистична інформація. URL: https://customs.gov.ua/.
- Міністерство аграрної політики та продовольства України: статистична інформація. URL: http://www.minagro.gov.ua.
- Решетило В. П., Островський І. А., Можайкіна Н. В. Міжнародна торгівля аграрною продукцією: сучасні тренди та проблеми продовольчої безпеки України. Агросвіт. 2020. № 12. С. 4–9.