Анализ и прогнозирование производства золота в Российской Федерации

Статья опубликована в журнале: Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 2021, Т. 17, № 7, С. 1326 – 1343

Автор(ы): Чжан Чи, Заернюк В.М.

Рубрика: Устойчивое развитие экономики

Аннотация

Предмет. Возможные направления совершенствования методического обеспечения долгосрочного экономического прогнозирования производства золота в Российской Федерации с опорой на математический инструментарий в виде эконометрических моделей.

Цели. Разработка экономико-математической модели прогнозирования добычи золота с учетом специфики экономического развития российской золотодобывающей отрасли.

Методология. В работе использованы корреляционныйи регрессионный методы анализа статистических данных по рынку золота, находящихся в открытом доступе. В качестве методологического подхода принят метод наименьших квадратов, на основе которого разработана экономико-математическая модель прогнозирования.

Результаты. Установлено, что каждое месторождение золота индивидуально и имеет свои характеристики, значительно отличающиеся от характеристик другого месторождения. Проведенный анализ позволил выявить основные факторы, существенным образом оказывающие наибольшее влияние на производство золота: спрос и цена на золото, количествои качество геологических запасов золота, размер инвестицийв геологоразведку, курс национальной валюты и ключевая ставка Банка России. В рамках исследования было обосновано применение линейной трехфакторной модели, где в качестве регрессоров рассматривались статистические данные по объему добычи золота в РФ, спросу на золото, курсу национальной валюты и цене золота. По авторским оценкам, производство золота в РФ достигнет уровня порядка 370–380 т к 2025 г.

Выводы. Разработанный инструментарий построения структурного прогноза, основанный на использованииметода наименьших квадратов, не учитывает в явном виде особенностей горно-геологических и географо-экономических характеристик месторождений золота ввиду их уникальности. По этой причине при определении регрессоров для модели приоритет отдан показателям, имеющимся в открытом доступе.

Ключевые слова: долгосрочное прогнозирование, эконометрические модели, спрос и производство золота, корреляционно-регрессионный анализ