Оценка потерь ВВП России вследствие санкций с помощью модели глобальной векторной авторегрессии

На основе математико-статистических методов предпринята попытка оценки потерь в отечественной экономике в результате воздействия введенных санкций. В качестве инструмента измерения предложена модель глобальной векторной авторегрессии. В данной модели в качестве основной результативной характеристики рассматривается динамика ВВП, в качестве ключевых предпосылок прогноза выступают темпы изменения внешнеторгового оборота с ключевыми партнерами. Данная схема построения модели обосновывается тем, что введенные в отношении России экономические санкции оказывают негативное влияние на отечественные макроэкономические показатели, причем происходит это через разнообразные каналы, ключевыми из которых являются ограничение внешнего спроса и предложения, ведущее к снижению торгового оборота с основными торговыми партнерами, и изменение доходов от продажи нефти. При указанном подходе учитываются взаимосвязи между экономиками различных стран и их зависимость от мировых рынков. Для получения количественных оценок используются условные прогнозы в рамках сценарного анализа.

Потери от экономических санкций, согласно авторскому подходу, измеряются величиной снижения объемов внешней торговли России с ключевыми внешнеторговыми партнерами, а также на основе информации о дисконте на российскую нефть по сравнению с общемировой ценой. Дополнительно к прогнозным оценкам обосновывается валидность авторского методологического подхода на примере прогноза для кризисного периода 2014–2015 гг. На основе анализа текущей ситуации во внешней торговле дается оценка динамики российского ВВП в 2022 г.: в базовом сценарии можно ожидать его падения на 5,4%, однако при некоторой переориентации торговли – снижения на 3,7%.

1. Yahia A., Saleh A. Economic Sanctions, Oil Price Fluctuations and Employment: New Empirical Evidence From Libya // American Journal of Applied Sciences. 2008. Vol. 5. Iss. 12. P. 1713–1719.

2. Dizaji S.F., Van Bergeijk P.A.G. Potential Early Phase Success and Ultimate Failure of Economic Sanctions: A VAR Approach with an Application to Iran // Journal of Peace Research. 2013. Vol. 50. Iss. 6. P. 721–736. https://doi.org/10.1177/0022343313485487.

3. Dreger C. et al. Between the Hammer and the Anvil: The Impact of Economic Sanctions and Oil Prices on Russia’s Ruble // Journal of Comparative Economics. 2016. Vol. 44. Iss. 2. P. 295–308. https://doi.org/10.1016/j.jce.2015.12.010.

4. Tuzova Y., Qayum F. Global Oil Glut and Sanctions: The Impact on Putin’s Russia // Energy Policy. 2016. Vol. 90. P. 140–151. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2015.12.008.

5. Aganin A., Peresetsky A. Volatility of Ruble Exchange Rate: Oil and Sanctions // Applied Econometrics. 2018. Vol. 52. P. 5–21.

6. Pestova A., Mamonov M. Should We Care?: The Economic Effects of Financial Sanctions on the Russian Economy // BOFIT Discussion Papers No. 13/2019. Helsinki: Bank of Finland, Institute for Economies in Transition (BOFIT), 2019.

7. Hatipoglu E., Considine J., AlDayel A. Unintended Transnational Effects of Sanctions: A Global Vector Autoregression Simulation // Defence and Peace Economics. 2022. https://doi.org/10.1080/10242694.2022.2073429.

8. Farzanegan M.R., Khabbazan M.M., Sadeghi H. Effects of Oil Sanctions on Iran’s Economy and Household Welfare: New Evidence From a CGE Model // Farzanegan M.R.,῾Alā᾽-ad-Dīnī P. (eds) Economic Welfare and Inequality in Iran. New York: Palgrave Macmillan, 2016. P. 185–211. https://doi.org/10.1057/978-1-349-95025-6_8.

9. Nakhli S.R. et al. Oil Sanctions and Their Transmission Channels in the Iranian Economy: A DSGE Model // Resources Policy. 2021. Vol. 70. Article 101963. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101963.

10. Pesaran M.H., Schuermann T., Weiner S.M. Modeling Regional Interdependencies Using a Global Error-Correcting Macroeconometric Model // Journal of Business & Economic Statistics. 2004. Vol. 22. Iss. 2. P. 129–162. https://doi.org/10.1198/073500104000000019.

11. Зубарев А., Кириллова М. Оценивание влияния внешних шоков на российскую экономику с помощью модели GVAR // MPRA Paper No. 113762. 13 июля 2022. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/113762/.

12. Dees S. et al. Exploring the International Linkages of the Euro Area: A Global VAR Analysis // Journal of Applied Econometrics. 2007. Vol. 22. Iss. 1. P. 1–38. https://doi.org/10.1002/jae.932.

13. Mohaddes K., Pesaran M.H. Country-Specific Oil Supply Shocks and the Global Economy: A Counterfactual Analysis // Energy Economics. 2016. Vol. 59. P. 382–399. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.08.007.

14. Kilian L. Not All Oil Price Shocks Are Alike: Disentangling Demand and Supply Shocks in the Crude Oil Market // American Economic Review. 2009. Vol. 99. No 3. P. 1053–69. https://doi.org/10.1257/aer.99.3.1053.