Торговля энергоресурсами между Россией и Индией: среднесрочная прогнозная оценка на основе анализа нефтяного рынка.

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В условиях трансформации глобальной энергетической геополитики особую актуальность приобретает анализ динамики потребления нефти в Индии как одного из крупнейших и наиболее динамично растущих рынков углеводородов, что имеет стратегическое значение для развития торгово-экономического сотрудничества с Российской Федерацией. Методическая значимость исследования заключается в комплексной интеграции взаимодополняющих эконометрических методик с учётом специфики индийской экономики. Устойчивый рост потребления нефти в Индии в среднесрочной перспективе обусловлен развитием транспортной инфраструктуры и сложной демографической динамикой, оказывающей асимметричное влияние на спрос. Сделан вывод о наличии значительного потенциала для расширения российско-индийского энергетического сотрудничества при условии диверсификации форматов взаимодействия и развития механизмов расчетов в национальных валютах.

Цель – разработка среднесрочного прогноза потребления нефти в Индии и определение потенциала российского экспорта на основе многовариантного сценарного анализа.

Метод и методология проведения работы. Современные эконометрические методы и подходы, предназначенные для выявления сложных взаимосвязей и построения прогнозных оценок: модели множественной линейной регрессии, авторегрессии с распределёнными лагами (ARDL), авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего (ARIMA), а также многофакторное сценарное моделирование, позволяющее учесть неопределённость внешних условий

Результаты. Установлено, что к 2028 году потребление нефти в Индии достигнет от 5,3 до 6,6 млн баррелей в сутки, а объёмы поставок из России могут варьироваться в диапазоне 0,8–2,31 млн баррелей в сутки в зависимости от конъюнктуры спроса и доли российских поставок. Ключевыми факторами роста признаны развитие транспортной инфраструктуры и демографическая динамика.

Область применения результатов. Полученные результаты могут быть использованы при разработке экспортной стратегии, формировании энергетической политики и оптимизации логистических маршрутов.

Об авторах

Ольга Игоревна Гулакова

Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: olgulakova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5041-4795
SPIN-код: 1086-4717
Scopus Author ID: 57202766282
ResearcherId: ABB-6974-2021

старший научный сотрудник, кандидат экономических наук; доцент кафедры «Применения математических методов в экономике»

 

Россия, пр. Академика Лаврентьева 17, г. Новосибирск, 630090, Российская Федерация; ул. Пирогова, 1, г. Новосибирск, 630090, Российская Федерация

Сарюна Цыреновна Мыдыкова

Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

Email: s.mydykova@g.nsu.ru

студент

 

Россия, ул. Пирогова, 1, г. Новосибирск, 630090, Российская Федерация

Список литературы

  1. Борисов, М.Г. (2018). Перспективы развития энергетики Индии. Труды востоковедения РАН, (12), 148-168.
  2. Воронина, В.Н. (2023). Индия в современной мировой экономике: её место и роль. Российский экономический вестник, (8), 47-62. DOI: https://doi.org/10.24412/2072-8042-2023-8-47-62
  3. Галищева, Н.В. (2024). Взаимная торговля России и Индии: основные тенденции и проблемы. Российский экономический вестник, (3), 60-73. DOI: https://doi.org/10.24412.2072-8042-2019-00037
  4. Глушкова, А.С., & Файзулин, Р.В. (2013). Методика прогнозирования внутристранового объёма потребления нефти. Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом, (10), 36-39.
  5. Губина, М.А., & Сутырин, С.Ф. (2023). Российско-индийские внешнеторговые отношения в условиях возрастающей геополитической неопределённости. Журнал Новой экономической ассоциации, (1)(58), 149-157. DOI: https://doi.org/10.31737/2221-2264_2023_1_149
  6. Кожевников, М.Ю. (2023). Перспективы российско-индийского торгово-экономического сотрудничества в контексте развития национальных инновационных систем. Научные труды Института народнохозяйственного прогнозирования РАН, (2), 78-99. DOI: https://doi.org/10.47711/2076-3182-2023-2-78-99
  7. Кондратов, Д.И. (2024). Нефтегазовая политика Индии в свете сотрудничества с Россией. Вестник Российской Академии Наук, 94(2), 135-148. DOI: https://doi.org/10.31857/S0869587324020067
  8. Харитонова, Д.В. (2020). Энергетика Индии: состояние и перспективы развития. Геоэкономика энергетики, (3), 44-63. DOI: https://doi.org/10.48137/2687-0703_2020_11_3_44
  9. Bahmani, M., Nejati, M., Ghaseminejad, A., & Robati, F.N. (2021). A novel hybrid approach based on bat algorithm with artificial neural network to forecast Iran’s oil consumption. Mathematical Problems in Engineering, 2021, 1-9. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/6189329
  10. Dritsaki, Ch., Niklis, D., & Stamatiou, P.P. (2021). Oil consumption forecasting using ARIMA models: An empirical study for Greece. International Journal of Energy Economics and Policy, 11(4), 214-224. DOI: https://doi.org/10.32479/ijeep.11231
  11. Karakurt, I. (2020). Modelling and forecasting the oil consumptions of the BRICS-T countries. Energy, 220, 1-11. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119720
  12. Kianoush, N.D., Rahamti, S.H., & Mohammadpour, S.R. (2023). A hybrid smart neural network model for short-term prediction of energy consumption. Handbook of Smart Energy Systems, p. 1975-1985. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97940-9_123
  13. Kulik, L. (2023). Russia-India economic cooperation: current trends and promising directions. MGIMO Review of International Relations, 16(2), 159-175. DOI: https://doi.org/10.24833/2071-8160-2023-2-89-159-175
  14. Siddiqui, A., Kautish, P., Sharma, R., Sinha, A., & Siddiqui, M. (2022). Evolving a policy framework discovering the dynamic association between determinants of oil consumption in India. Energy Policy, 169, 113179. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.113179
  15. Stern, D.I. (2012). Interfuel substitution: a meta-analysis. Journal of Economic Surveys, 26(2), 307-331. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.2010.00646.x
  16. Suleiman, M. (2019). Modelling and forecasting world oil demand: a regional analysis accounting for asymmetric price responses and technical progress. OPEC Energy Review, 43, 193-216. DOI: https://doi.org/10.1111/opec.12147
  17. Tehreem, F., & Muhammad, A. (2019). Oil demand forecasting for China: a fresh evidence from structural time series analysis. Environment, Development and Sustainability, 21(3), 1205-1224. DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-018-0081-7 Huang, Y., Li, Sh., Wang, R., Zhao, Zh., Huang, B., Wei, B., & Zhu, G. (2021). Forecasting oil demand with development of comprehensive tourism. Chemistry and Technology of Fuels and Oils, 57(6), 299-310. DOI: https://doi.org/10.1007/s10553-021-01250-x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).