Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec
Розглянуто вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі у програмі Global Trade Analysis Project. Проведено аналіз щодо оцінки впливу факторів на економіку України та металургійну галузь....
Збережено в:
| Дата: | 2016 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2016
|
| Назва видання: | Математичні машини і системи |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113764 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec / А.М. Кривогуб, К.В. Новодережкина // Математичні машини і системи. — 2016. — № 4. — С. 84-96. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-113764 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1137642017-02-14T03:02:26Z Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec Кривогуб, А.М. Новодережкина, К.В. Моделювання і управління Розглянуто вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі у програмі Global Trade Analysis Project. Проведено аналіз щодо оцінки впливу факторів на економіку України та металургійну галузь. Рассмотрено влияние эндогенных переменных на развитие металлургической отрасли в программе Global Trade Analysis Project. Проведен анализ по оценке влияния факторов на экономику Украины и металлургическую отрасль. The influence of endogenous variables on the metallurgical industry in the Global Trade Analysis Project program was considered in the paper. The analysis to assess the influence factors on the economy of Ukraine and the metallurgical industry was performed. 2016 Article Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec / А.М. Кривогуб, К.В. Новодережкина // Математичні машини і системи. — 2016. — № 4. — С. 84-96. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. 1028-9763 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113764 519.711:004.942/669(477) uk Математичні машини і системи Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Моделювання і управління Моделювання і управління |
| spellingShingle |
Моделювання і управління Моделювання і управління Кривогуб, А.М. Новодережкина, К.В. Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec Математичні машини і системи |
| description |
Розглянуто вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі у програмі Global Trade Analysis Project. Проведено аналіз щодо оцінки впливу факторів на економіку України та металургійну галузь. |
| format |
Article |
| author |
Кривогуб, А.М. Новодережкина, К.В. |
| author_facet |
Кривогуб, А.М. Новодережкина, К.В. |
| author_sort |
Кривогуб, А.М. |
| title |
Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec |
| title_short |
Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec |
| title_full |
Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec |
| title_fullStr |
Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec |
| title_full_unstemmed |
Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec |
| title_sort |
вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі україни у програмі global trade analysis projec |
| publisher |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| publishDate |
2016 |
| topic_facet |
Моделювання і управління |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113764 |
| citation_txt |
Вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі України у програмі Global Trade Analysis Projec / А.М. Кривогуб,
К.В. Новодережкина // Математичні машини і системи. — 2016. — № 4. — С. 84-96. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. |
| series |
Математичні машини і системи |
| work_keys_str_mv |
AT krivogubam vplivendogennihzmínnihnarozvitokmetalurgíjnoígaluzíukraíniuprogramíglobaltradeanalysisprojec AT novoderežkinakv vplivendogennihzmínnihnarozvitokmetalurgíjnoígaluzíukraíniuprogramíglobaltradeanalysisprojec |
| first_indexed |
2025-07-08T06:21:45Z |
| last_indexed |
2025-07-08T06:21:45Z |
| _version_ |
1837058707709493248 |
| fulltext |
84 © Кривогуб А.М., Новодережкіна К.В., 2016
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
МОДЕЛЮВАННЯ І УПРАВЛІННЯ
УДК 519.711:004.942/669(477)
А.М. КРИВОГУБ
*
, К.В. НОВОДЕРЕЖКІНА
**
ВПЛИВ ЕНДОГЕННИХ ЗМІННИХ НА РОЗВИТОК МЕТАЛУРГІЙНОЇ ГАЛУЗІ
УКРАЇНИ У ПРОГРАМІ GLOBAL TRADE ANALYSIS PROJECT
*
Київський національний торговельно-економічний університет, Київ, Україна
**
Державний науково-дослідний інститут інформатизації та моделювання економіки, Київ, Україна
Анотація. Розглянуто вплив ендогенних змінних на розвиток металургійної галузі у програмі
Global Trade Analysis Project. Проведено аналіз щодо оцінки впливу факторів на економіку України
та металургійну галузь.
Ключові слова: міжнародна торгівля, металургійна галузь, експорт, імпорт, модель, GTAP, ендо-
генні змінні.
Аннотация. Рассмотрено влияние эндогенных переменных на развитие металлургической отрас-
ли в программе Global Trade Analysis Project. Проведен анализ по оценке влияния факторов на эко-
номику Украины и металлургическую отрасль.
Ключевые слова: международная торговля, металлургическая отрасль, экспорт, импорт, модель,
GTAP, эндогенные переменные.
Abstract. The influence of endogenous variables on the metallurgical industry in the Global Trade Analy-
sis Project program was considered in the paper. The analysis to assess the influence factors on the econ-
omy of Ukraine and the metallurgical industry was performed.
Keywords: international trade, metallurgical industry, export, import, model, GTAP, endogenous varia-
bles.
1. Вступ
Металургійна галузь є рушійною силою для досягнення позитивного платіжного балансу
та забезпечення значної частки ВВП в Україні. У статті [1] металургійна галузь розгляда-
лася в більш загальному випадку та відносилася до сектора важкої промисловості. У цій
статті буде детально розглянуто металургійну галузь, яка буде включати в себе найбільш
важливі сектори: чорні метали, кольорові метали, вироби з металу, а також сектори, що
тісно пов’язані з даною проблематикою.
На даний час ситуація в Україні є нестабільною, особливо в галузі металургійної
промисловості. Тому для того, щоб країна могла розвиватися, потрібно вирішити ряд за-
вдань: надання фінансової допомоги підприємствам для реалізації нових інноваційних
проектів; створення умов для вигідного виробництва, цим самим буде зменшене безробіт-
тя; заміна обладнання на більш сучасне, яке буде менш збитковим у виробництві, та ін.
Для дослідження цих проблем буде використано програмне забезпечення Global
Trade Analysis Project (GTAP), за допомогою якого можна проаналізувати наслідки підпи-
сання зовнішньоторговельних угод.
2. Постановка задачі
Метою даного дослідження є досягнення позитивного платіжного балансу України, збіль-
шення обсягів виробництва металургійної промисловості для споживання на внутрішніх та
зовнішніх ринках.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4 85
Вхідними даними було обрано основні регіони, які мають зв’язки та впливають на
міжнародну торгівлю в металургійній галузі відносно України: Україна (Ukraine), США
(USA), ЄС (EC_28), Близький Схід (MENA), Японія (Japan), Китай (China), Азія (Asia),
Південна Америка (South America), СНД (CIS), решта світу (Rest of World).
Основними секторами було обрано: їжа – Food; газ – GasProd (Gas Product); вугілля
– Coal; текстиль і легка промисловість – TextLight (Textiles and Light Manufacturing);
електрика – Electricity; вода – Water; транспорт і зв'язок – TransComm (Transport and
Communication); будівництво – Construction; машинне обладнання – MachEquipm (Machine
Equipment); вугілля, нафта (продукти) – PetrCoal (Petroleum, Coal (Product)); чорні метали –
FerrousMetal (Ferrous Metals); кольорові метали – NonferMetals (Nonferrous Metals); вироби
з металу – MetalProd (Metal Product); інші послуги – OthServices (Other Services).
Були обрані дані сектори, тому що вони тісно пов’язані з металургійною галуззю.
3. Параметри моделей
Ендогенні змінні (внутрішні змінні системи), які впливають на моделі:
– зменшення населення;
– зміна обсягу первинних факторів у регіоні: капіталу, землі, природних ресурсів,
кваліфікованої та некваліфікованої праці;
– зміна ставки тимчасових імпортних мит секторів: чорні метали та вироби з мета-
лу.
1) Модель 1: враховує зменшення населення на 2,5%.
Shock pop("Ukraine")= -2,5.
2) Модель 2: враховує зменшення населення на 2,5%, зменшення обсягу капіталу на 30%,
зменшення обсягу землі та природних ресурсів на 15%.
Shock pop("Ukraine")= -2,5;
Shock qo("Capital","Ukraine")= -30;
Shock qo("Land","Ukraine")= -15;
Shock qo("NatRes","Ukraine")= -15.
3) Модель 3: враховує зменшення населення на 2,5 %, зменшення обсягу капіталу на 30%,
зменшення обсягу кваліфікованої та некваліфікованої праці на 16,6%.
Shock pop("Ukraine")= -2,5;
Shock qo("Capital","Ukraine")= -30;
Shock qo("UnSkLab","Ukraine")= -16,6;
Shock qo("SkLab","Ukraine")= -16,6.
4) Модель 4: враховує зменшення населення на 2,5%, збільшення на 10% ставки тимчасо-
вих імпортних мит для секторів: чорні метали та вироби з металу.
Shock pop("Ukraine")= -2,5;
Shock tms("FerrousMetal","Ukraine",REG)=target% 10 from file tms.shk;
Shock tms("MetalProd","Ukraine",REG)=target% 10 from file tms.shk.
5) Модель 5: враховує зменшення населення на 2,5 %, зменшення обсягу капіталу на 20%,
зменшення обсягу кваліфікованої та некваліфікованої праці на 16,6%.
Shock pop("Ukraine") = -2,5;
Shock qo("Capital","Ukraine") = -20;
Shock qo("UnSkLab","Ukraine") = -16,6;
Shock qo("SkLab","Ukraine") = -16,6.
6) Модель 6: враховує зменшення населення на 2,5 %, зменшення обсягу капіталу на 10%,
зменшення обсягу кваліфікованої та некваліфікованої праці на 16,6%.
Shock pop("Ukraine")= -2,5;
Shock qo("Capital","Ukraine")= -10;
Shock qo("UnSkLab","Ukraine")= -16,6;
86 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
Shock qo("SkLab","Ukraine")= -16,6.
7) Модель 7: враховує зменшення населення на 2,5%, збільшення на 20% ставки тимчасо-
вих імпортних мит для секторів: чорні метали та вироби з металу.
Shock pop("Ukraine")= -2,5;
Shock tms("FerrousMetal","Ukraine",REG)=target% 20 from file tms.shk;
Shock tms("MetalProd","Ukraine",REG)=target% 20 from file tms.shk.
8) Модель 8: враховує зменшення населення на 2,5%, збільшення на 30% ставки тимчасо-
вих імпортних мит для секторів: чорні метали та вироби з металу.
Shock pop("Ukraine")= -2,5;
Shock tms("FerrousMetal","Ukraine",REG)=target% 30 from file tms.shk;
Shock tms("MetalProd","Ukraine",REG) = target% 30 from file tms.shk.
Для обрахунку введеної інформації застосовувався метод Ейлера з числом кроків 3
(2-4-6), який був досліджений і має перевагу за трьома критеріями: достовірність даних,
тривалість обробки та кількість факторів [2].
Точність даних та змінних відповідно до моделей.
Модель 1: точність 9-10; Модель 2: точність 8-8; Модель 3: точність 7-7; Модель 4:
точність 7-7; Модель 5: точність 8-8; Модель 6: точність 8-8; Модель 7: точність 6-6; Мо-
дель 8: точність 6-5.
4. Вибір моделей для дослідження
Таблиця 1. Порівняння моделей при зміні обсягу капіталу
Модель 3 Модель 5 Модель 6
DTBAL 2641,11 2153,82 2031,82
DTBALi FerrousMetal -1256,62 -983,85 -721,04
NonferMetals -133,76 -113,7 -90,56
MetalProd 182,95 138,83 101,15
EV -24088,75 -19805,25 -15949,3
pcgds
3,04 2,31 1,61
pgdp 6,5 4,83 3,28
pim FerrousMetal -0,02 -0,02 -0,01
NonferMetals -0,03 -0,02 -0,01
MetalProd -0,01 0 0
pm FerrousMetal 2,88 2,22 1,61
NonferMetals 3,57 2,82 2,11
MetalProd 3,97 3,12 2,31
pxw FerrousMetal 2,88 2,22 1,61
NonferMetals 3,57 2,82 2,11
MetalProd 3,97 3,12 2,31
qf FerrousMetal -15,88 -12,54 -9,36
NonferMetals -24,92 -20,25 -15,59
MetalProd -25,94 -20,9 -15,98
qim FerrousMetal -16,51 -12,96 -9,71
NonferMetals -18,62 -14,62 -10,91
MetalProd -17,05 -13,33 -9,92
qo FerrousMetal -15,88 -12,54 -9,36
NonferMetals -24,92 -20,25 -15,59
MetalProd -25,94 -20,9 -15,98
qxw FerrousMetal -13,51 -10,62 -7,85
NonferMetals -24,09 -19,61 -15,1
MetalProd -23,5 -19,02 -14,52
vgdp -16,3 -13,1 -10,23
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4 87
Продовж. табл. 1
WELFARE 1 alloc -6968 -5897 -4916
2 endw -17129 -13141 -9500
3 tech 0 0 0
4 pop -2991 -3043 -3092
5 tot 2361 1784 1211
6 IS 639 493 347
У табл. 1 порівнюються 3 моделі, які відрізняються між собою зміною обсягу капі-
талу, а вплив інших факторів у моделях однаковий: у моделі 3 обсяг капіталу був зменше-
ний на 30%, у моделі 5 на 20%, у моделі 6 на 10%.
На графіку 1 видно, що при будь-яких показниках, в моделях спостерігається плав-
не збільшення або зменшення значень (даних), а не різке коливання між ними. Тому оби-
раємо модель 3, яка найкращим чином впливає на платіжний баланс України і буде далі
детально досліджена.
Таблиця 2. Порівняння моделей при зміні ставки тимчасових імпортних мит на сектори:
чорні метали та вироби з металу
Модель 4 Модель 7 Модель 8
DTBAL 417,18 815,01 1050,23
DTBALi FerrousMetal -3718,04 -7431,89 -9722,02
NonferMetals 170,63 338,45 441,81
MetalProd -171,65 -231,44 -245,93
EV -1138,82 -2213,31 -2859,64
pcgds -0,56 -1,09 -1,41
pgdp -1,36 -2,63 -3,38
pim FerrousMetal 0,06 0,11 0,14
NonferMetals 0,01 0,02 0,02
MetalProd 0,03 0,06 0,07
pm FerrousMetal -0,79 -1,55 -2
NonferMetals -0,77 -1,51 -1,95
MetalProd -0,86 -1,67 -2,15
-25000
-20000
-15000
-10000
-5000
0
5000
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
1
a
ll
o
c
2
e
n
d
w
3
t
e
ch
4
p
o
p
5
t
o
t
6
I
S
DTBAL DTBALi EV pcgdspgdp pim pm pxw qf qim qo qxw vgdp WELFARE
Графік 1
Модель 3 Модель 5 Модель 6
88 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
Продовж. табл. 2
pxw FerrousMetal -0,79 -1,55 -2
NonferMetals -0,77 -1,51 -1,95
MetalProd -0,86 -1,67 -2,15
qf FerrousMetal -20,74 -41,73 -54,8
NonferMetals 4,88 9,8 12,86
MetalProd -17,82 -30,26 -36,86
qim FerrousMetal -8,75 -16,99 -21,95
NonferMetals -7,83 -15,36 -19,95
MetalProd -8,27 -16,16 -20,93
qo FerrousMetal -20,74 -41,73 -54,8
NonferMetals 4,88 9,8 12,86
MetalProd -17,82 -30,26 -36,86
qxw FerrousMetal -26,24 -52,81 -69,4
NonferMetals 6,32 12,73 16,74
MetalProd -40,43 -67,05 -80,78
vgdp -1,66 -3,21 -4,13
WELFARE 1 alloc 655 231 -97,7
2 endw 2190 2182 2175
3 tech 0 0 0
4 pop -3278 -3261 -3249
5 tot -577 -1114 -1432
6 IS -129 -251 -323
У табл. 2 порівнюються 3 моделі, які відрізняються між собою зміною ставки тим-
часових імпортних мит на сектори: чорні метали та вироби з металу, а вплив інших факто-
рів у моделях однаковий: у моделі 4 ставка тимчасових імпортних мит збільшена на 10%, у
моделі 7 на 20%, у моделі 8 на 30%.
На графіку 2 видно, що при будь-яких показниках у моделях спостерігається плавне
збільшення або зменшення значень (даних), а не різке коливання між ними. Тому обираємо
модель 4, яка найкращим чином впливає на всі показники моделей і буде далі детально
досліджена.
-9800
-7800
-5800
-3800
-1800
200
2200
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
F
er
ro
u
sM
et
a
l
N
o
n
fe
rM
et
al
s
M
e
ta
lP
ro
d
1
a
ll
o
c
2
e
n
d
w
3
t
e
ch
4
p
o
p
5
t
o
t
6
I
S
DTBAL DTBALi EV pcgdspgdp pim pm pxw qf qim qo qxw vgdp WELFARE
Графік 2
Модель 4 Модель 7 Модель 8
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4 89
5. Аналіз результатів дослідження
Провівши моделювання у програмі GTAP, було обрано 4 моделі для подальшого дослі-
дження.
Моделі характеризують такі показники:
1. Платіжний баланс.
2. Платіжний баланс за секторами.
3. Еквівалентна варіація.
4. Ціна інвестиційного блага регіону.
5. Індекс цін ВВП.
6. Ринкова ціна імпорту в регіоні (індекс імпортних цін, %).
7. Ринкова ціна товару в регіоні (індекс внутрішніх цін, %).
8. Індекс експортної ціни в регіоні (індекс експортної ціни, %).
9. Попит на товари в регіоні.
10. Сукупний імпорт у регіоні на вплив ринкової ціни.
11. Обсяги виробництва товарів у регіоні.
12. Сукупний експорт у регіоні, значення в FOB.
13. Зміна вартості ВВП.
14. Добробут (розподіл за факторами виробництва).
Таблиця 3. Платіжний баланс (млн $ США)
DTBAL Модель1 (Sim) Модель2 (Sim) Модель3 (Sim) Модель4 (Sim)
Ukraine -13,18 1637,19 2641,11 417,18
З табл. 3, видно, що позитивного платіжного балансу досягаємо в моделях 2, 3, 4. У
моделі 4 це досягається за рахунок збільшення на 10% ставки тимчасових імпортних мит
секторів чорні метали та вироби з металів. У моделі 3 – за рахунок зменшення обсягу капі-
талу на 30%, обсягу кваліфікованої та некваліфікованої праці на 16,6%. У моделі 2 – за
рахунок зменшення обсягу капіталу на 30%, обсягу землі та природних ресурсів на 15%.
Таблиця 4. Платіжний баланс за секторами (млн $ США)
DTBALi Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
OthServices -49,64 394,56 348,23 1963,16
Food 59,52 -233,77 212,17 349,59
GasProd -8,16 1504,26 1664,11 630,46
Coal -0,36 46,09 400,56 104,21
TextLight 6,47 112,85 298,38 85,46
Electricity -1,57 -174,42 -294,53 88,4
Water -0,03 -0,47 -3,09 1,67
TransCommun -2,78 -594,51 -494,36 199,53
Construction -0,14 3,84 -6,03 8,29
MachEquipm -10,36 926,21 975,48 332,79
PetrCoal 1,32 295,36 747,61 372,67
FerrousMetal -5,32 -746,85 -1256,62 -3718,04
NonferMetals -1,13 -35,98 -133,76 170,63
MetalProd -1 141,73 182,95 -171,65
З табл. 4 було вибрано сектори, які найбільше впливають (змінюються) на платіж-
ний баланс: інші послуги, газ, чорні метали. На основі цих даних побудовано гістограму,
яка зображена на графіку 3. Видно, що в секторі «інші послуги» найкращі результати пока-
90 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
зала модель 4 за рахунок того, що була збільшена ставка тимчасових імпортних мит секто-
рів чорні метали та вироби з металу на 10%. Стан даних секторів суттєво погіршився.
Сектор «газ» позитивно впливає на платіжний баланс України в 2, 3, 4 моделях.
Сектор «чорні метали» негативно впливає в усіх моделях. Порівнюючи дані з мо-
деллю 1, в моделі 2, це спричинено тим, що зменшився обсяг капіталу України на 30%,
зменшився обсяг землі та природних ресурсів на 15%. Зменшилася сама кількість добу-
вання металів. У моделі 3 було зменшено обсяг капіталу на 30%, зменшено обсяг кваліфі-
кованої та некваліфікованої праці на 16,6%. У моделі 4 була збільшена ставка тимчасових
імпортних мит для секторів чорні метали та вироби з металу на 10%. Метал подорожчав,
тому його стали менше купувати.
Таблиця 5. Еквівалентна варіація (млн $ США)
EV Модель1 (Sim) Модель2 (Sim) Модель3 (Sim) Модель4 (Sim)
Ukraine -10,36 -13734 -24089 -1138,82
Таблиця 6. Добробут (розподіл за факторами виробництва)
Ukraine 1 alloc 2 endw 3 tech 4 pop 5 tot 6 IS Total
WELFARE1 1082 2198 0 -3293 1,15 1,35 -10,4
WELFARE2 -2407 -10308 0 -3126 1756 350 -13734
WELFARE3 -6968 -17129 0 -2991 2361 639 -24089
WELFARE4 655 2190 0 -3278 -577 -129 -1139
Таблиця 7. Фактори, які впливають на добробут
1 AllocativeEfficiencyEffect Ефективність розподілу ресурсів
2 EndowmentEffect Фактори виробництва
3 TechnicalChange Effect Технічна змінна
4 Population Населення
5 Terms of Trade Effect Умови торгівлі
6 Investment and Saving Інвестиції та заощадження
З табл. 5 видно, що в усіх моделях еквівалентна варіація має негативне значення.
Ефективність розподілу ресурсів, порівнюючи з моделлю 1, у моделі 2 погіршилася
у 3 рази за рахунок того, що був зменшений обсяг землі і природних ресурсів на 15% та
обсяг капіталу на 30%. У моделі 3 погіршилася майже у 7 раз, бо зменшився обсяг капіталу
-49,64 -8,16 -5,32
394,56
1504,26
-746,85
348,23
1664,11
-1256,62
1963,16
630,46
-3718,04
OthServices GasProd FerrousMetal
Графік 3
Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4 91
на 30% та обсяг кваліфікованої та некваліфікованої праці на 16,6%. У моделі 4 погіршила-
ся у 0,4 рази, тому що була збільшена ставка тимчасових імпортних мит секторів чорні
метали та вироби з металу на 10%. Це призвело до того, що зменшилася купівельна спро-
можність.
Фактори виробництва у моделі 2 зменшилися майже у 6 раз, у моделі 3 зменшилися
майже у 9 раз, а в моделі 4 практично не змінилися.
Технічна змінна не змінилася, тому що ми не застосовували факторів, які пливають
на неї.
Умови торгівлі покращилися у моделях 2 і 3 та погіршилися у моделі 4, тому що
ставка тимчасових імпортних мит секторів чорні метали та вироби з металу виросла на
10%. Це призвело до зменшення попиту.
Інвестиції та заощадження зменшилися в усіх моделях, особливо у моделях 2 та 3,
тому що зменшився обсяг капіталу на 30%. Це призвело до зменшення вкладання капіталу
в об’єкти підприємницької діяльності та недоотримання прибутку.
Таблиця 8. Ціна інвестиційного блага регіону
pcgds Модель1 (Sim) Модель2 (Sim) Модель3 (Sim) Модель4 (Sim)
Ukraine 0,01 1,6 3,04 -0,56
Таблиця 9. Індекс цін ВВП (%)
pgdp Модель1 (Sim) Модель2 (Sim) Модель3 (Sim) Модель4 (Sim)
Ukraine 0 4,27 6,5 -1,36
Таблиця 10. Зміна вартості ВВП (%)
vgdp Модель1 (Sim) Модель2 (Sim) Модель3 (Sim) Модель4 (Sim)
Ukraine -0,01 -9,96 -16,3 -1,66
На основі даних табл. 8, 9, 10 був побудований графік 4, на якому показано, де спо-
стерігається зміна цін інвестиційного блага, індексу цін ВВП та зміна вартості ВВП.
Ціна інвестиційного блага збільшилася в моделях 2 та 3, зменшилася в моделі 4. Це
відбулося за рахунок того, що збільшилася ставка тимчасових імпортних мит на 10% сек-
торів чорні метали та вироби з металу, що призвело до зменшення купівельної спроможно-
сті. Люди почали менше купувати, тому ціна інвестиційного блага України зменшилася.
Індекс цін ВВП збільшився в моделях 2 та 3 (потрібно використати дефлювання –
коригування номінального ВВП у бік зменшення), зменшився в моделі 4 (потрібно вико-
ристати інфлювання -очищення номінального ВВП від впливу дефляції).
Зміна вартості ВВП зменшилася в усіх моделях. Це означає, що економічний розви-
ток країни погіршився, обсяг виробництва товарів та послуг за певний період зменшився.
0,01 0
-0,01
1,6
4,27
-9,96
3,04
6,5
-16,3
-0,56 -1,36 -1,66
pcgds pgdp vgdp
Графік 4
Модель1 (Sim) Модель2 (Sim) Модель3 (Sim) Модель4 (Sim)
92 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
Сумарна вартість обсягу продукції, виробленої у межах певної країни, менша, ніж
сумарна вартість продукції, виробленої певною країною незалежно від територіального
розміщення ресурсів [3].
Таблиця 11. Ринкова ціна імпорту в регіоні (індекс імпортних цін, %)
pim Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal 0 -0,02 -0,02 0,06
NonferMetals 0 -0,02 -0,03 0,01
MetalProd 0 -0,01 -0,01 0,03
На основі табл. 11 був побудований графік 5, на якому показано, як впливає зміна
імпортної ціни секторів чорні метали, кольорові метали та вироби з металу. З графіку вид-
но, що індекс імпортних цін у моделі 4 збільшився для цих секторів, тому що ставку тим-
часових імпортних мит для секторів чорні метали та вироби з металу було збільшено на
10%. В моделях 2 та 3 видно, що індекс імпортних цін зменшився.
Таблиця 12. Ринкова ціна товару в регіоні (індекс внутрішніх цін, %)
pm Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal 0,01 1,67 2,88 -0,79
NonferMetals 0,01 1,62 3,57 -0,77
MetalProd 0,01 1,87 3,97 -0,86
Таблиця 13. Індекс експортної ціни в регіоні (індекс експортних цін, %)
pxw Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal 0,01 1,67 2,88 -0,79
NonferMetals 0,01 1,62 3,57 -0,77
MetalProd 0,01 1,87 3,97 -0,86
Дані табл. 12 та 13 збігаються. Це означає, що індекс внутрішніх цін та індекс екс-
портних цін однакові, тому наступний графік буде для них однаковий. Побудуємо графік 6
на основі даних табл. 13, на якому показано, як впливає зміна експортної ціни секторів
чорні метали, кольорові метали, вироби з металу. З графіку видно, що індекс експортних
цін для цих секторів зменшився в моделі 4. Це може означати, що стало продаватись мен-
ше товару металургійної промисловості. А в моделях 2 та 3, навпаки, індекс експортних
цін для цих секторів збільшився.
0 0 0
-0,02 -0,02
-0,01
-0,02
-0,03
-0,01
0,06
0,01
0,03
FerrousMetal NonferMetals MetalProd
Графік 5
Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4 93
Таблиця 14. Попит на товари в регіоні (%)
qf Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal -0,03 -9,77 -15,88 -20,74
NonferMetals -0,06 -12,82 -24,92 4,88
MetalProd -0,03 -14,91 -25,94 -17,82
Таблиця 15. Обсяг виробництва товарів у регіоні (%)
qo Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal -0,03 -9,77 -15,88 -20,74
NonferMetals -0,06 -12,82 -24,92 4,88
MetalProd -0,03 -14,91 -25,94 -17,82
Дані табл. 14 та 15 збігаються. Це означає, що попит на товари в регіоні та обсяг ви-
робництва товару в регіоні однакові, тому наступний графік буде для них однаковий. По-
будуємо графік 7 на основі даних табл. 15, на якому показано, як впливає обсяг виробниц-
тва в регіоні секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу. З графіку видно,
що в усіх моделях та для всіх секторів, окрім моделі 4 для сектора кольорові метали, обсяг
виробництва в регіоні зменшився й, відповідно, що попит також зменшився.
Таблиця 16. Сукупний імпорт в регіоні, вплив ринкової ціни (обсяг імпорту, %)
qim Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal 0,03 -10,2 -16,51 -8,75
NonferMetals 0,02 -11,83 -18,62 -7,83
MetalProd 0,03 -10,98 -17,05 -8,27
0,01 0,01 0,01
1,67 1,62 1,87
2,88
3,57 3,97
-0,79 -0,77 -0,86
FerrousMetal NonferMetals MetalProd
Графік 6
Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
-0,03 -0,06 -0,03
-9,77
-12,82
-14,91 -15,88
-24,92 -25,94
-20,74
4,88
-17,82
FerrousMetal NonferMetals MetalProd
Графік 7
Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
94 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
На основі даних табл. 16 був побудований графік 8, на якому показано, як впливає
обсяг імпорту секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу. В усіх моделях
обсяг імпорту для цих секторів зменшився, особливо у моделі 3. Це сталося тому, що ми
стали менше купувати з інших країн, тому що в нас зменшився обсяг капіталу на 30% та
обсяг кваліфікованої й некваліфікованої праці на 16,6%. У нас стало менше зайнятого на-
селення.
Таблиця 17. Сукупний експорт у регіоні, значення в FOB (обсяг експорту, %)
qxw Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
FerrousMetal -0,04 -8,16 -13,51 -26,24
NonferMetals -0,07 -11,87 -24,09 6,32
MetalProd -0,07 -11,96 -23,5 -40,43
На основі даних табл. 17 був побудований графік 9, на якому показано, як впливає
обсяг експорту секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу. В усіх моделях
обсяг експорту для цих секторів зменшився, окрім моделі 4 для сектора кольорові метали.
Це сталося тому, що зовнішньоторговельні угоди покращилися.
6. Висновки
Отже, у програмі GTAP при використанні методу Ейлера було проведено дослідження імі-
таційного моделювання металургійної галузі секторів чорні метали, кольорові метали, ви-
роби з металу. Отримані результати дають змогу проаналізувати вплив факторів на сучас-
ний стан металургійної промисловості, розвиток міжнародної торгівлі.
0,03 0,02 0,03
-10,2
-11,83 -10,98
-16,51
-18,62
-17,05
-8,75 -7,83 -8,27
FerrousMetal NonferMetals MetalProd
Графік 8
Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
-0,04 -0,07 -0,07
-8,16
-11,87 -11,96 -13,51
-24,09 -23,5
-26,24
6,32
-40,43
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
FerrousMetal NonferMetals MetalProd
Графік 9
Модель1 Ukraine Модель2 Ukraine Модель3 Ukraine Модель4 Ukraine
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4 95
Під час дослідження було обрано основні сектори та регіони, які впливають на ме-
талургійну галузь, і на основі яких створено базу даних в GTAP. Провівши моделювання
та аналіз [1], було обрано 4 моделі.
За допомогою моделі 2 при зменшенні населення на 2,5%, обсягу капіталу на 30%,
обсягу землі та природних ресурсів на 15% можна досягнути мети позитивного сальдо
платіжного балансу України. Покращилося становище секторів інші послуги, газ, вугілля,
текстиль і легка промисловість, будівництво, машинне обладнання, продукти вугілля та
нафти, вироби з металу, але при цьому суттєво погіршилося становище сектора чорні та
кольорові метали. Еквівалентна варіація погіршилася, тому що ефективність розподілу
ресурсів зменшилася у 3 рази, фактори виробництва у 6 раз, але при цьому умови торгівлі
покращилися, інвестиції та заощадження збільшилися. Ціна інвестиційного блага регіону
збільшилася. Індекс цін ВВП збільшився. Зміна вартості ВВП зменшилася. Індекс імпорт-
них цін секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу не суттєво зменшився.
Індекс внутрішніх та експортних секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу
цін збігається та збільшився. Попит на товари у регіоні та обсяг виробництва у регіоні на
сектори чорні метали, кольорові метали, вироби з металу збігається та зменшився. Обсяг
імпорту та експорту секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу зменшився.
За допомогою моделі 3 при зменшенні населення на 2,5%, обсягу капіталу на 30%,
обсягу кваліфікованої та некваліфікованої праці на 16,6% можна досягнути мети позитив-
ного сальдо платіжного балансу України. Покращилося становище секторів інші послуги,
їжа, газ, вугілля, текстиль і легка промисловість, машинне обладнання, продукти вугілля та
нафти, вироби з металу, але при цьому суттєво погіршилося становище сектора чорні та
кольорові метали. Еквівалентна варіація погіршилася, тому що ефективність розподілу
ресурсів зменшилася у 7,5 рази, фактори виробництва майже у 9 раз, але при цьому умови
торгівлі покращилися, інвестиції та заощадження збільшилися. Ціна інвестиційного блага
регіону збільшилася. Індекс цін ВВП збільшився. Зміна вартості ВВП зменшилася. Індекс
імпортних цін секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу не суттєво змен-
шився. Індекс внутрішніх та експортних цін секторів чорні метали, кольорові метали, ви-
роби з металу збігається та збільшився. Попит на товари у регіоні та обсяг виробництва у
регіоні на сектори чорні метали, кольорові метали, вироби з металу збігається та зменшив-
ся. Обсяг імпорту та експорту секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу
зменшився.
За допомогою моделі 4 при зменшенні населення на 2,5%, збільшенні на 10% ставки
тимчасових імпортних мит секторів чорні метали та вироби з металу можна досягнути ме-
ти позитивного сальдо платіжного балансу України. Покращилося становище усіх секто-
рів, крім сектора чорні метали та кольорові метали, яке суттєво погіршилося. Еквівалентна
варіація погіршилася, тому що ефективність розподілу ресурсів зменшилася у 0,4 рази,
фактори виробництва практично не змінилися, але при цьому умови торгівлі погіршилися,
інвестиції та заощадження зменшилися. Ціна інвестиційного блага регіону зменшилася.
Індекс цін ВВП зменшився. Зміна вартості ВВП зменшилася. Індекс імпортних цін секто-
рів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу збільшився. Індекс внутрішніх та екс-
портних цін секторів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу збігається та змен-
шився. Попит на товари у регіоні та обсяг виробництва у регіоні на сектори чорні метали,
вироби з металу зменшився; а сектора кольорові метали збільшився. Обсяг імпорту секто-
рів чорні метали, кольорові метали, вироби з металу зменшився. Обсяг експорту секторів
чорні метали, вироби з металу зменшився; а сектора кольорові метали збільшився.
Результати моделювання у програмі GTAP показують, як впливають ендогенні
змінні на металургійну промисловість та яким чином можна досягнути поставлених цілей.
96 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2016, № 4
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
1. Кривогуб А.М. Моделювання впливу факторів на металургійну галузь України у програмі
Global Trade Analysis / А.М. Кривогуб, К.В. Новодережкіна // Математичні машини і системи. –
2016. – № 1. – С. 55 – 70.
2. Кривогуб А.М. Модель загальної рівноваги та методи її дослідження / А.М. Кривогуб, К.В. Но-
водережкіна // Математичні машини і системи. – 2015. – № 4. – С. 100 – 110.
3. ВНП та ВВП: суто і методи дослідження [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
http://referatu.net.ua/referats/7379/21847/?page=2.
Стаття надійшла до редакції 25.05.2016
http://referatu.net.ua/referats/7379/21847/?page=2
|