Миротворческие операции ООН как прогностический фактор экономических процессов

2305

S&P 500, Миротворчество, капитализм, коэффициент Шиллера

Возрастающие экономические риски и обострение военно-политической обстановки в мире делают актуальной взаимосвязь политических и экономических процессов. Возможность надвигающегося экономического кризиса также актуальна в контексте высоких значений коэффициента Шиллера. Особый интерес представляет возможность использования политических явлений в качестве прогностических факторов экономических трендов.

Существует множество исследований, в которых авторы изучали зависимость между экономическими факторами и конфликтами. Еще в 1990-е гг. исследователи проанализировали взаимосвязь между наличием полезных ископаемых и гражданскими войнами. В статье М. Росса указывается на корреляцию между экспортом сырья и вероятностью войны [12. P. 339]. В разных исследованиях в качестве факторов возникновения и протекания конфликта рассматриваются различные ресурсы. Так, И. де Сойса нашел корреляцию между добычей нефти и началом конфликта [12. P. 339].

Ф. Стюарт показал, что бедность, безработица и экономическое неравенство вызывают конфликты. Кроме того, он отметил такой фактор, как индивидуальные экономические стимулы сражаться [14. P. 342]. В отчете мозгового центра RAND «Воля к борьбе: анализ и моделирование воли к борьбе у воинских соединений» также утверждается, что экономические драйверы составляют важную часть воли солдат сражаться [7. P. XVII]. В работе Э. Мигеля, Ш. Сатьянат и Э. Сердженти доказано, что падение в 5% повышает риск возникновения конфликта в течение половины следующего года [9. P. 746]. Дж. Виктор показал, что, чем ниже ВВП страны, которая отправляет контингент миротворческих сил, тем выше его численность, так как бедные страны рассчитывают на выплаты своим солдатам во время участия в миротворческих операциях [17. P. 227]. Таким образом, в науке активно изучается влияние экономических факторов на возникновение и ход конфликтов. Автор данной работы нашел зависимость количества миротворческих операций от коэффициента Шиллера.

Естественен вопрос о зависимости экономических процессов от хода урегулирования конфликтов. Существует представление о том, что миротворчество служит цели налаживания функции мировой политэкономической системы [10]. С. М. Стожек и Дж. Тир проанализировали влияние экономических факторов на принятие решений об отправке миротворческого контингента постоянными членами Совета Безопасности ООН [15]. Однако в целом вопрос влияния неолиберального капитализма на зоны конфликта мало изучен [5]. В целом данную проблему следует рассматривать через призму критической теории и анализировать возможные бенефиции капиталистической системы.

В исследовании изучается коэффициент Шиллера — соотношение рыночной капитализации компаний и среднего значения их прибыли, рассчитанного с учетом инфляции [1. С. 95—96]. Обычно его применяют к фондовому индексу S&P 500. Коэффициент Шиллера обладает потенциалом прогностического фактора экономических кризисов, потому что он учитывает переоцененность рынка, сигнализируя о вероятном резком падении акций и, тем самым, об уровне кризисности в мировой экономике. Дж. У. Гуделл и Р. А. Боуди [7] показали, что, как только результаты американских президентских выборов становятся известными, коэффициент Шиллера падает. Вопрос о влиянии числа миротворческих операций на коэффициент Шиллера еще не поднимался.

Методология и результаты

В целях проверки гипотезы о зависимости между значениями коэффициента Шиллера и числом миротворческих миссий использован коэффициент ранговой корреляции Спирмена — метод математической статистики, используемый для анализа тесноты корреляционной связи между двумя рядами показателей. Он рассчитывается следующим образом:

Следует упорядочить значения признака фактора в рамках убывания или возрастания и присвоить ранги каждому значению. Со значениями результативного признака следует проделать ту же процедуру. Оба ряда признаков должны быть упорядочены одновременно либо в порядке убывания, либо в порядке возрастания.
Сопоставить получившиеся ряды ранжированных значений признаков.
Вычислить разность значений признаков в каждой паре. Найти сумму всех квадратов разностей.
1. Рассчитать коэффициент ранговой корреляции Спирмена по формуле:

ρ = 1 –6 ∑ d2

n (n2 – 1)

Далее необходимо вычислить статистическую значимость коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Для этого при уровне значимости α выдвигается нулевая гипотеза H0 о равенстве нулю генерального коэффициента ранговой корреляции ρг Спирмена при конкурирующей гипотезе

n – 1Ö

H1 : ρг ¹ 0. Затем вычисляется критическая точка:

Tкр= t(α, k) · 1 – ρ2 ,

где n — объем выборки; ρ — выборочный коэффициент ранговой корре- ляции Спирмена; t(α, k) — критическая точка двусторонней критической области, которую находят по таблице критических точек распределения Стьюдента по уровню значимости α и числу степеней свободы k = n – 2.

Если ︱ρ︱ < Tкр — нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу. Ранговая корреляционная связь между качественными признаками не значима. Если ︱ρ︱> Tкр — нулевую гипотезу отвергают. Между качественными при- знаками существует значимая ранговая корреляционная связь.

Ниже представлена таблица, которая содержит данные о числе инициированных на определенный год миротворческих операций ООН и годовых значениях коэффициента Шиллера за период 1947—2014 гг. Число миротворческих миссий принимается за факторный признак, а коэффициент Шиллера – за результативный признак. Сведения о числе миротворческих миссий взяты с сайта Our World in Data [11]. Информация о ежегодных средних показателях коэффициента Шиллера была получена с сайта, содержащего исторические показатели индекса S&P 500 [13].

Коэффициент корреляции Спирмена равен:

ρ = 0,625

В соответствии со шкалой Чеддока, если коэффициент корреляции Спирмена принимает значения от 0,5 до 0,7, то делается вывод о заметной тесноте корреляционной связи.

Чтобы принять либо отклонить нулевую гипотезу, коэффициент корреляции Спирмена сопоставляется с критическим значением коэффициента корреляции Спирмена в соответствии с найденным числом степеней свободы.

Если коэффициент корреляции Спирмена меньше критического значения, то принимается нулевая, если больше — альтернативная гипотеза.

Число степеней свободы равно 66. При данном числе степеней свободы критическая точка двусторонней критической области распределения Стьюдента по уровню значимости α = 0,001 равна:

Tкр = 0,33,

︱ρ︱> Tкр, т. е. принимается альтернативная гипотеза.

Определим статистическую значимость зависимости

tнабл = 6,500

tкрит = 3,444

tнабл > tкрит, зависимость является статистически значимой.

В работе принимается α = 0,001. В данном случае берется наименьший критерий α, что способствует минимизации риска возникновения ошибок первого рода. Таким образом, достигается более точный результат с точки зрения нивелирования ложноположительного решения.

Вывод: зависимость имеется. Сила связи — заметная.

Так как корреляция найдена, применим регрессионный анализ для определения аналитической формы связи.

Уравнение линейной регрессии:

y = bx + a

Для нахождения коэффициентов a и b, характеризующих параметры α и β, применяется метод наименьших квадратов (МНК) [4]. С помощью данного метода мы выбираем значения параметров таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений была минимальной [4].

Критерий МНК может иметь следующий формальный вид:

S = å (yi – yi*)2 min Система нормальных уравнений.

an + b å x = å у

a å x + b å x2 = å уx

На основе имеющихся данных рассчитаем параметры регрессии (см.

Таб. 2). Для наших данных система уравнений имеет вид

68a + 593b = 1260,77

593a + 7915b = 13289,32

Находим

a = 11,25

b = 0,84

Получаем уравнение регрессии

y = 0,84x + 11,25.

Полученное уравнение регрессии позволяет интерпретировать характер связи между факторной и результативной переменными: увеличение факторной переменной на ед. изм. приводит к увеличению результативной переменной на 0,8363 ед. изм. Связь между переменными — прямая. Связь между коэффициентом Шиллера и числом миротворческих опера ций — прямая и линейная.

Дискуссия

Таким образом, было выявлено, что коэффициент Шиллера растет или падает на фоне увеличения или уменьшения числа операций ООН по поддержанию мира. То, что именно миротворческие операции являются причиной, а изменения коэффициента Шиллера — следствием, доказывает график, на котором видно, что за колебаниями в числе операций ООН следуют колебания значений коэффициента Шиллера (см. рис. 1).

Метод регрессионного анализа помог получить аналитический вид найденной связи, согласно которому увеличение числа миротворческих миссий повышает вероятность роста среднегодовых значений коэффициента Шиллера. Можно предложить следующую интерпретацию: миротворческие операции создают условия, которые способствуют увеличению коэффициента Шиллера. Улучшение международной политической ситуации, реализуемое путем миротворческого урегулирования, может содействовать развитию благоприятной экономической динамики, которая, в свою очередь, может быть бустером роста рыночной стоимости компаний S&P 500. Если интересы ведущих капиталистических государств затрагиваются в результате увеличения нестабильности в зонах конфликтов, то мирное урегулирование будет естественным образом отражать их интересы. Конечно, капиталистические государства могут выигрывать от конфликтов, которые таким же образом могут приносить дивиденды, но не только разжигание войн может быть инструментом поддержания существующей системы глобального капитализма.

Так, Caterpillar, являющаяся поставщиком горнодобывающего оборудования, выигрывает, если в раздираемых конфликтами странах, где добывающие корпорации осуществляют свою хозяйственную деятель- ность, операции по принуждению к миру обеспечивают стабилизацию ситуации. В частности, лидер золотодобывающей отрасли Barrick Gold Corp., использующая оборудование Caterpillar [16], работает в Мали [8], где реализуется Многопрофильная комплексная миссия ООН по стабилизации в Мали (МИНУСМА) [2]. Дестабилизация ситуации в этой стране создадут препятствия для эксплуатации золотых рудников. Ухудшение экономических перспектив Barrick Gold Corp. может негативно отразиться на поставках техники Caterpillar. В более глобальном масштабе ухудшение возможностей горнодобывающей деятельности для ряда корпораций из-за нестабильности в странах, где эти компании работают, уменьшают шансы на приобретение ими продукции Caterpillar или сокращают объем ее поставок. Миротворческие операции снижают риски компаний, что создает возможности для расширения горнодобывающей деятельности и приобретения новой продукции компании Caterpillar.

Это лишь один из примеров причинно-следственных связей, которые могут лежать в основе найденной корреляции. Данная зависимость требует дальнейшего изучения и проверки. Возможны другие интерпретации полученной закономерности, но приведенное описание строится на факто- логических аргументах и потому заслуживает внимания.

Литература

1. Данилов Ю. А., Пивоваров Д. А., Давыдов И. С. К вопросу о предвидении глобальных финансово- экономических кризисов // Финансы: теория и практика. 2020. Том 24. Выпуск 1.

2. МИНУСМА — Фактологический бюллетень // Операции ООН по поддержанию мира. — https:// peacekeeping.un.org/ru/mission/minusma (дата обращения: 15.12.2021).

3. Тимофеев В. В. Экономические факторы и миротворческая деятельность Канады: в поисках закономерности // Восьмые канадские чтения в Санкт-Петербургском университете: материалы конференции, Санкт-Петербург, 30 сентября — 1 октября 2021 г. / под ред. Ю. Г. Акимова и К. В. Минковой. СПб. : Скифия- принт, 2021.

4. Тимофеев В. Н. Основы теории вероятностей и математической статистики : учебное пособие. Мир- ный : Мирнинская городская типография, 2021.

5. Bellamy A. J., Williams P. Introduction: Thinking anew about peace operations // International Peacekeeping. 2004. Vol. 11. Issue 1: Peace Operations and Global Order.

6. Connable B., McNerney M. J. et al. Will to Fight. Analyzing, Modeling, and Simulating the Will to Fight of Military Units. 2018. — https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR2341.html (дата обращения: 15.12.2021).

7. Goodell J. W., Bodey R. A. Price-earnings changes during US presidential election cycles: voter uncertainty and other determinants // Public Choice. 2012. March. Vol. 150. № 3/4.

8. Loulo-Gounkoto : Mali // Barrick.com. — https://www.barrick.com/operations/loulo-gounkoto/default.aspx (дата обращения: 20.01.2020).

9. Miguel E., Satyanath S., Sergenti E. Economic Shocks and Civil Conflict: An Instrumental Variables // Approach Journal of Political Economy, 2004. Vol. 112. No. 4. P. 725-753.

10. Pugh M. Peacekeeping and critical theory // International Peacekeeping. Volume 11. 2004 — Issue 1: Peace Operations and Global Order. P. 39-58.

11. Roser M., Nagdy M. Peacekeeping // Our World in Data. — https://ourworldindata.org/peacekeeping (дата обращения: 15.12.2021).

12. Ross M. L. What Do We Know about Natural Resources and Civil War? // Journal of Peace Research, 2004. Vol. 41. No. 3. P. 337-356.

13. Shiller PE Ratio by Year // multpl.com. — https://www.multpl.com/shiller-pe/table/by-year (дата обращения: 15.12.2021).

14. Stewart F. Root Causes Of Violent Conflict In Developing Countries // British Medical Journal. 2002. Vol. 324.
№ 7333.

15. Stojek S. M., Tir J. The supply side of United Nations peacekeeping operations: Trade ties and United Nations- led deployments to civil war states // European Journal of International Relations. 2015. Vol. 21(2).

16. Technical Report on the Cortez Joint Venture Operations, Lander and Eureka Counties, State of Nevada,
U.S.A. URL: https://www.miningnewsfeed.com/reports/Cortez_Technical_Report_03212016.pdf (дата обращения: 15.12.2021).

17. Victor J. African peacekeeping in Africa: Warlord politics, defense economics, and state Legitimacy // Journal of Peace Research, 2010. Vol. 47. № 2.

Приложение

Таблица 1

Год	Число санкционированных операций ООН по поддержанию мира	Среднегодовое значение коэффициента Шиллера
1947	0	11.47
1948	1	10.42
1949	2	10.25
1950	2	10.75
1951	2	11.90
1952	2	12.53
1953	2	13.01
1954	2	12.00

1955	2	15.99
1956	3	18.29
1957	3	16.72
1958	4	13.79
1959	3	17.98
1960	4	18.34
1961	4	18.47
1962	5	21.20
1963	6	19.26
1964	6	21.63
1965	6	23.27
1966	6	24.06
1967	4	20.43
1968	3	21.51
1969	3	21.19
1970	3	17.09
1971	3	16.46
1972	3	17.26
1973	4	18.71
1974	5	13.53
1975	5	8.92
1976	5	11.19
1977	5	11.44
1978	6	9.24
1979	6	9.26
1980	5	8.85
1981	5	9.26
1982	5	7.39
1983	5	8.76
1984	5	9.89
1985	5	10.00
1986	5	11.72
1987	5	14.92
1988	7	13.90
1989	10	15.09
1990	10	17.05
1991	14	15.61
1992	16	19.77
1993	19	20.32
1994	19	21.41
1995	20	20.22
1996	19	24.76
1997	20	28.33
1998	18	32.86
1999	20	40.57
2000	18	43.77
2001	15	36.98

2002	16		30.28
2003	14		22.90
2004	16		27.66
2005	17		26.59
2006	16		26.47
2007	17		27.21
2008	17		24.02
2009	16		15.17
2010	16		20.53
2011	16		22.98
2012	16		21.21
2013	15		21.90
2014	16		24.86
						Таблица 2
x		y	x2	y2	xy
11.47		0	131.5609	0	0
10.42		1	108.5764	1	10.42
10.25		2	105.0625	4	20.5
10.75		2	115.5625	4	21.5
11.9		2	141.61	4	23.8
12.53		2	157.0009	4	25.06
13.01		2	169.2601	4	26.02
12		2	144	4	24
15.99		2	255.6801	4	31.98
18.29		3	334.5241	9	54.87
16.72		3	279.5584	9	50.16
13.79		4	190.1641	16	55.16
17.98		3	323.2804	9	53.94
18.34		4	336.3556	16	73.36
18.47		4	341.1409	16	73.88
21.2		5	449.44	25	106
19.26		6	370.9476	36	115.56
21.63		6	467.8569	36	129.78
23.27		6	541.4929	36	139.62
24.06		6	578.8836	36	144.36
20.43		4	417.3849	16	81.72
21.51		3	462.6801	9	64.53
21.19		3	449.0161	9	63.57
17.09		3	292.0681	9	51.27
16.46		3	270.9316	9	49.38
17.26		3	297.9076	9	51.78
18.71		4	350.0641	16	74.84
13.53		5	183.0609	25	67.65

8.92	5	79.5664	25	44.6
11.19	5	125.2161	25	55.95
11.44	5	130.8736	25	57.2
9.24	6	85.3776	36	55.44
9.26	6	85.7476	36	55.56
8.85	5	78.3225	25	44.25
9.26	5	85.7476	25	46.3
7.39	5	54.6121	25	36.95
8.76	5	76.7376	25	43.8
9.89	5	97.8121	25	49.45
10	5	100	25	50
11.72	5	137.3584	25	58.6
14.92	5	222.6064	25	74.6
13.9	7	193.21	49	97.3
15.09	10	227.7081	100	150.9
17.05	10	290.7025	100	170.5
15.61	14	243.6721	196	218.54
19.77	16	390.8529	256	316.32
20.32	19	412.9024	361	386.08
21.41	19	458.3881	361	406.79
20.22	20	408.8484	400	404.4
24.76	19	613.0576	361	470.44
28.33	20	802.5889	400	566.6
32.86	18	1079.7796	324	591.48
40.57	20	1645.9249	400	811.4
43.77	18	1915.8129	324	787.86
36.98	15	1367.5204	225	554.7
30.28	16	916.8784	256	484.48
22.9	14	524.41	196	320.6
27.66	16	765.0756	256	442.56
26.59	17	707.0281	289	452.03
26.47	16	700.6609	256	423.52
27.21	17	740.3841	289	462.57
24.02	17	576.9604	289	408.34
15.17	16	230.1289	256	242.72
20.53	16	421.4809	256	328.48
22.98	16	528.0804	256	367.68
21.21	16	449.8641	256	339.36
21.9	15	479.61	225	328.5
24.86	16	618.0196	256	397.76
1260.77	593	27334.5995	7915	13289.32

комментарии - 0

Мой комментарий

Миротворческие операции ООН как прогностический фактор экономических процессов

свежий номер

Подписка

Наша блогосфера

Популярные статьи

облако тегов