Оценка вклада факторов спроса и предложения в динамику цен на каменный уголь на внутреннем российском рынке

Цель исследования. Идентификация вклада факторов в ценовую динамику является сложной задачей, однако, в настоящее время учеными и аналитиками из сферы макроэкономики предложены некоторые способы ее решения. Существующие эконометрические методы нередко дают результаты, не согласовывающиеся с представлениями аналитиков конкретного рынка. В данной статье авторы проводят апробацию данных методик для анализа динамики цен на каменный уголь на внутреннем российском рынке.

Материалы и методы. В работе используется метод определения вклада факторов в динамику цен на основе теоретической модели совокупного спроса и совокупного предложения и статистического подхода к идентификации шоков через остатки моделей векторных авторегрессий. В качестве источников статистических данных об уровне цен используются данные Росстата, в качестве источника прокси-данных об уровне потребления и о вкладах субъектов федерации используются данные открытого акционерного общества «Российские железные дороги». Расчеты проводились с помощью языка программирования R, с использованием среды разработки RStudio. 

Результаты. Расчеты показывают, что изменение цен в сторону повышения чаще было связано с положительными шоками спроса, однако, встречаются периоды, где больший вклад в рост цены вносили факторы предложения. Так на протяжении нескольких месяцев в начале 2020 года цены росли, в большей степени, из-за вклада факторов предложения, а в начале 2022 года из-за вклада факторов спроса. На протяжении 2021 года, когда цены на некоторых рынках выросли в два и более раза, на российский рынок оказывали влияния как положительные шоки спроса, так и отрицательные шоки предложения.

Заключение. Результаты, полученные по итогам расчетов, не являются однозначными, однако, они не противоречат общеэкономической логике и сочетаются с априорными представлениями о воздействии факторов спроса и предложения на внутренний рынок каменного угля. Кроме того, если учитывать компактность данного подхода с точки зрения проводимых расчетов и необходимых данных, можно говорить о возможности применения данного подхода к анализу рынка на постоянной основе.

1. Calvert Jump R. Unambiguous inference in sign-restricted VAR models. // Working Papers 20181802, Department of Accounting, Economics and Finance, Bristol Business School, University of the West of England, 2018.

2. Calvert Jump R., & Kohler K. A History of Aggregate Demand and Supply Shocks for the United Kingdom, 1900 to 2016. Greenwich Papers in Political Economy 30959, University of Greenwich, Greenwich Political Economy Research Centre, 2022.

3. Firat M., & Hao O. Demand vs. Supply Decomposition of Inflation: Cross-Country Evidence with Applications. IMF Working Papers 2023/205. International Monetary Fund, 2023.

4. Fry R., & Pagan A. Sign restrictions in structural vector autoregressions: A critical review. // Journal of Economic Literature. 2011. №49 (4). C. 938–960.

5. Lutkepohl H., & Kilian L. Structural Vector Autoregressive Analysis. Cambridge: Cambridge University Press. 2017

6. Mountford A. Leaning into the wind: a structural VAR investigation of UK monetary policy. // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2005. №67 (5). С. 597–621.

7. Schnabel I. Reflation, not stagflation. Speech of the Member of the Executive Board of the ECB at the virtual event organized by Goldman Sachs [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.ecb.europa.eu/press/key/date/2021/html/ecb.sp211117~78f0a1f435.en.html

8. Shapiro A. H. Decomposing Supply and Demand Driven Inflation. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper Series 2022-18.

9. Uhlig H. What are the effects of monetary policy on output? Results from an agnostic identification procedure. // Journal of Monetary Economics. 2005. №52 (2). C. 381–419.

10. Wolf C. K. SVAR (Mis) identification and the Real Effects of Monetary Policy Shocks. // American Economic Journal: Macroeconomics. 2020. №12 (4). С. 1–32.

11. Бирликбай А., Сейдахметов А. Декомпозиция продовольственной инфляции на факторы спроса и предложения. Рабочая статья 2023-10. Национальный Банк Казахстана.

12. Сапова А., Харламова М. Оценка вклада факторов спроса и предложения в динамику потребительских цен в 2022-2023 годах. Банк России. Аналитическая записка. 2023 декабрь. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://cbr.ru/Content/Document/File/156775/analytic_note_20231219_dip.pdf