Торговля энергоресурсами между Россией и Индией: среднесрочная прогнозная оценка на основе анализа нефтяного рынка
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.
Информация о спонсорстве. Работа выполнена в рамках плана НИР ИЭОПП СО РАН, проект № 121040100283-2.
EDN: VUZZTA
Скачивания
Литература
Борисов, М.Г. (2018). Перспективы развития энергетики Индии. Труды востоковедения РАН, (12), 148-168.
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
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
Глушкова, А.С., & Файзулин, Р.В. (2013). Методика прогнозирования внутристранового объёма потребления нефти. Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом, (10), 36-39.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
References
Borisov, M. G. (2018). Prospects for the Development of Indian Energy Sector. Proceedings of Oriental Studies of the Russian Academy of Sciences, (12), 148-168.
Voronina, V. N. (2023). India in the Modern World Economy: Its Position and Role. Russian Economic Bulletin, (8), 47-62. DOI: https://doi.org/10.24412/2072-8042-2023-8-47-62
Galischeva, N. V. (2024). Mutual Trade Between Russia and India: Major Trends and Challenges. Russian Economic Bulletin, (3), 60-73. DOI: https://doi.org/10.24412.2072-8042-2019-00037
Glushkova, A. S., & Fayzulin, R. V. (2013). Methodology for Predicting Domestic Oil Consumption Volume Within a Single Country. Problems of Economics and Management of the Oil and Gas Industry, (10), 36-39.
Gubina, M. A., & Sutirin, S. F. (2023). Russian-Indian Foreign Trade Relations amid Rising Geopolitical Uncertainty. Journal of the New Economic Association, (1)(58), 149-157. DOI: https://doi.org/10.31737/2221-2264_2023_1_149
Kozhevnikov, M. Yu. (2023). Prospects for Russian-Indian Trade and Economic Cooperation in the Context of Developing National Innovation Systems. Research Papers of the Institute of National Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, (2), 78-99. DOI: https://doi.org/10.47711/2076-3182-2023-2-78-99
Kondratov, D. I. (2024). India's Oil and Gas Policy in the Context of Cooperation with Russia. Bulletin of the Russian Academy of Sciences, 94(2), 135-148. DOI: https://doi.org/10.31857/S0869587324020067
Kharitonova, D. V. (2020). India's Energy Sector: Status and Development Prospects. GeoEnergy, (3), 44-63. DOI: https://doi.org/10.48137/2687-0703_2020_11_3_44
Bahmani, M., Nejati, M., Ghaseminejad, A., & Robati, F. N. (2021). 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
Dritsaki, Ch., Niklis, D., & Stamatiou, P. P. (2021). Oil Consumption Forecasting Using ARIMA Models: Empirical Study for Greece. International Journal of Energy Economics and Policy, 11(4), 214-224. DOI: https://doi.org/10.32479/ijeep.11231
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
Kianoush, N. D., Rahamti, S. H., & Mohammadpour, S. R. (2023). 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
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
Siddiqui, A., Kautish, P., Sharma, R., Sinha, A., & Siddiqui, M. (2022). Evolving a Policy Framework Discovering Dynamic Association Between Determinants of Oil Consumption in India. Energy Policy, 169, 113179. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.113179
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
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
Tehreem, F., & Muhammad, A. (2019). Oil Demand Forecasting for China: 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
Просмотров аннотации: 4
Copyright (c) 2025 Olga I. Gulakova, Saryuna Ts. Mydykova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
