A multi-factory model of the determinants and forecasting of forest product prices (on the example of pulp)

Введение

Лесной комплекс России имеет значительный потенциал, связанный с наличием масштабной лесосырьевой базы, которая оценивается на 2022 год в 1185 млн га (общая площадь лесов), что составляет третью часть мировых площади лесов. Согласно материалам государственного лесного реестра (2021), запас древесины в лесах России составляет около 78 млрд куб м. [1, 2, 7]. В настоящее время ежегодная расчетная лесосека оценивается в 730 млн м3, но используется менее чем на 30% [7, 8, 20]. Значительный интерес для лесного комплекса представляет исследование ценовой динамики рынка лесопродукции, который является сложным для исследования в силу нестабильной конъюнктуры. Экспорт лесопродукции России остаётся значимым, так как на мировой рынок поставляется более 30% произведённой продукции [19, 20, 21]. Развитие рынка лесопродукции связано в большей мере с перспективами развития мирового потребления, которые остаются оптимистичными, а внутреннее потребление развивается неактивно. Новый доклад ООН «Глобальный прогноз лесного сектора до 2050 года: оценка будущего спроса и источников древесины для устойчивой экономики» [1], опубликованный в 2022 г, представил оптимистичный прогноз мирового потребления лесопромышленной продукции в мире, что связано с ускоренным развитием замены невозобновляемых материалов. Прогнозируемое потребление изделий из древесины превышает прогнозируемый 25% прирост населения мира [2] [20]. Потребление изделий из древесины будет обусловлено более высокими доходами в регионах с развивающейся экономикой, что приведет к эффектам догоняющего роста в отношении потребительских товаров (например, бумаги, упаковки, одежды и мебели) и в расширении деятельности в строительном секторе [7].

Но также, как и другие отрасли российской экономики лесной комплекс сегодня находится в трудном положении, поэтому в 2022 году по сравнению с 2021 голом наблюдалось значительное снижение темпов производства и экспорта лесопродукции. В 2022 году произошло снижение объемных показателей производства по сравнению с практически по всем сегментам: пиломатериалы – на 11%, пеллеты - на 18,5 %, фанера – на 27 %, ДСП – на 6%, OSB – на 22 %, MDF и ДВП – на 11,1 %, целлюлоза – на 1 %, бумага и картон – на 2,5 % [3]. Негативные результаты деятельности российского лесного комплекса прежде всего связаны с новыми факторными изменениями мирового рынка лесопродукции в следствии масштабного санкционного тренда. Переориентация российских торговых потоков сырья, полуфабрикатов и конечной продукции на Азию повлекло перестроение логистики, рост стоимости транспортировки, разрыв проектов с западными партнерами, колебание курса валют. На территории России приостановлена деятельность ряда производств, принадлежащих зарубежным собственникам (UPM, Stora Enso, International Paper). Появились проблемы с поставками импортного лесопромышленного оборудования, запчастей и техники. Негативная ситуация усилилась колебанием цен на лесопродукцию на мировом и внутреннем рынках и в преддверии ожидания глобальной экономической рецессии В конце 2022 г. и начале 2023 г.

Закрытие европейских лесных рынков для российских производителей подтолкнуло к активизации торговли с Китаем, как важным агентом в глобальной торговле и сотрудничестве в области торговли древесными изделиями, целлюлозой, бумагой, картонной и бумажной продукцией, оказывая влияние на международную торговлю бумажной и смежной продукцией во всем мире. Китай является основным мировым потребителем целлюлозы (до 70%) [4]. На протяжении последних лет его потребности остаются главным и определяющим индикатором мирового рынка. Наращивание переработки целлюлозы в Китае связано с фундаментальными макроэкономическими факторами: рост валового производства, рост инвестиций, стабильный курс национальной валюты, низкая инфляция, рост численности населения, повышение благосостояния и культуры потребления населения, и др. На динамику потребления целлюлозы в Китае и в других регионах мира оказывают влияние также новые непостоянные факторы, обусловленные неспокойной эпидемиологической и экологической обстановкой. Прирост экспорта российской целлюлозы в Китай связан и новыми тенденциями, формирующимися под влиянием охраны окружающей среды. Так, в Китае в 2017 году принят закон о запрете импорта твердых отходов. В январе 2021 года введён запрет на импорт макулатуры в Китай. Эти запреты способствовали росту потребности в первичной целлюлозе. Другой детерминантной российского экспорта целлюлозы является китайская программа замены упаковки из пластика бумажной, что также обеспечивает рост потребности целлюлозного волокна для изготовления упаковочных материалов. Поэтому к 2025 году российский экспорт целлюлозы может составить более 3 – 3,5 млн т. [5] Безусловно в более выгодном положении окажутся российские производители территориально расположенные ближе к Китаю.

Таким образом, устойчивый и стабильный рост бумажной промышленности Китая, остаётся основной движущей силой развития мировой целлюлозно-бумажной промышленности, и современная тенденция переориентации экспорта российской целлюлозы сохранится в долгосрочной перспективе. В связи с чем производители, трейдеры заинтересованы в прогнозах объёмов и цен на лесопродукцию, проецируя торговые потоки лесопродукции на Китай.

Актуальность исследования определяется значимостью прогнозирования показателей лесного комплекса. Исследование ценовой динамики на продукцию лесного комплекса, в том числе на целлюлозу разных видов, разработка моделей прогнозирования цен станут инструментами поддержки принятия управленческих решений для субъектов лесного комплекса и государственных органов, и позволят: прогнозировать объёмы, структуру, динамику производства лесного комплекса; планировать поставки лесопродукции; планировать налоговые поступления, таможенные тарифы в государственный бюджет, государственные заказы. Ценовые прогнозы помогают субъектам лесного бизнеса принимать взвешенные решения при постановке целей, при разработке политики и стратегии развития, при составлении бюджета и разработке финансовой модели, при разработке инвестиционной программы и бизнес-планов, и других процессах, определяющих эффективность компании.

Высокая волатильность мировых и внутренних цен на лесопродукцию создаёт действительные проблемы устойчивого и эффективного развития лесного комплекса. Так, за период 2020 – 2022 гг. колебания цен на целлюлозу на европейском рынке составили от 820 долл./т в начале 2020 г. до 1480 долл./т в конце 2022 г. Снижение мировых цен на целлюлозу продолжается и в настоящее время. Только в апреле 2023 г. цены на североамериканскую целлюлозу снизились на 50-75 долл./т. Колебание цен происходит и на внутреннем рынке. Так, цена на целлюлозу в конце 2020 г. составляла 43 – 45 тыс. руб./т, а к концу 2021 г. уже 65 - 67 тыс. руб./т с последующим снижением в течении 2022 г. до 58 тыс. руб./т. [19, 20]. В настоящее время цена целлюлозу всех видов снижается. В феврале 2023 г. цена на целлюлозу снизилась на 1,7%, в марте 2023 г. ещё на 1 % и составила в среднем 55 тыс. рублей за тонну [19, 20]. В апреле 2023 г. средние цены производителей на целлюлозу составили 52 тыс. руб./т. [19, 20]. Значительное изменение цен происходит и на другие виды лесопродукции, когда санкции на российскую лесную продукцию разрушают мировые торговые потоки, тем самым происходит трансформация мирового лесного рынка. На такие виды продукции, как пиломатериалы, древесные плиты, шпон и фанера, цены снизились в разы за период 2022 – 2023 гг. Цены на лесное сырье и, в частности, круглые лесоматериалы опустились до значений трех- и четырехлетней давности и находятся на минимальном уровне. В таких условиях актуальность и роль прогнозирования динамики цен на лесопродукцию значительно повышаются. Поиск тенденций и закономерностей, расчет многовариантных прогнозов, выбор оптимальных вариантов развития являются одной их главных задач макро- и микро- прогнозирования.

Цель исследования разработка многофакторной модели выделения детерминант и прогнозирование с учётом основного фактора валового продукта тренд-циклической модели цен на лесопромышленную продукцию на примере целлюлозы для рынка Китая. В соответствии с поставленной целью в работе решены следующие научные и практические задачи:

- актуализированы и проанализированы существующие методы прогнозирования цен на продукцию лесного комплекса;

- проведены расчёты и анализ основных характеристик и структуры ценовой динамики на целлюлозу на внутреннем и мировом рынках, и разработаны принципы их адекватного отражения;

- выделены факторы, определяющие характер движения цен на целлюлозу, проведена оценка влияния различных факторов на развитие динамики цен целлюлозы;

- разработана прогнозная тренд-циклическая модель цен на целлюлозу, и скорректированная модель с учётом прогноза ВВП.

Научная новизна данного исследования заключается в развитии методических и практических подходов к ценообразованию, к прогнозированию цен на продукцию. Полученные результаты исследования тенденций и закономерностей движения цен, разработка многовариантных ценовых прогнозов позволят расширить теоретические и практические основы макро- и микро- прогнозирования.

Теоретический обзор исследований

Исследованием и оценкой развития, прогнозированием лесного комплекса занимались и занимаются многие учётные и исследовательские группы специалистов отрасли. Исследованием лесного комплекса Дальневосточного региона занимались Шейнгауз А.С. [22, 23], Антонова Н.Е. [12, 13]. Учёные анализировали происходящие изменения в природно-ресурсном секторе региона и установили зависимость экономики региона от эффективности использования природных ресурсов. Учёные исследовали и лесной комплекс Китая, и установили, что его развитие началось позже других отраслей, но тем не менее за 15 лет страна стала крупнейшим производителем лесопродукции и важным экспортёром лесных ресурсов [1, 5, 6]. А.С. Шейнгауз [22, 23] показал зависимость развития лесного комплекса Китая от российского импорта древесины, выделил основные факторы успешности экспорта из России, среди которых можно выделить логистические связи.

Исследование ценообразования и связанности цен с различными факторами проводится постоянно, поскольку ценообразование во многом определяет прибыльность и рентабельность деятельности субъектов экономики. Среди более ранних работ можно отметить труды Р. Фридмена [3], И. Г. Блюмина [14], И. Х. Рима [17] и др. Остаются актуальными теоретические модели цен И. С. Росса [9] и У. Шарпа [9]. В исследованиях Кендалла М. Дж. [16] и Стьюарта А. [16] приводится методика, построенная на многомерном статистическом анализе. В последние периоды больше внимание отводится не столько теоретическим аспектам ценообразования, а практическому моделированию взаимосвязей [4, 5, 6, 21]. Исследовательские институты и организации анализируют и на его основе прогнозируют развитие лесного комплекса: Институт проблем развития науки РАН, Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, Европейская Комиссия, Международный институт приклад­ного системного анализа и др.

Прогнозированием показателей деятельности лесного комплекса и лесного рынка занимаются специализированные в данной сфере ведущие аналитические и консалтинговые компании. Крупные мировые корпорации и холдинги лесного комплекса также разрабатывают прогнозы, но большинство прогнозов представляют объёмы производства и потребления лесопродукции. Прогнозы цен, как правило, приводятся на ближайшую перспективу период. Чаще всего приводятся экспертные оценки цен на основные виды лесопродукции. Такая осмотрительность обусловлена высокой волатильностью цен на лесопродукцию. А.Ю. Ермакова [15] разработала годовой прогноз цен на древесину и пиломатериалы на основе построения аппроксимирующих функций. Учёные Лесосибирского филиала Сибирского государственного университета Т.Г. Рябова [18], А.П. Мохирев [18], С.О. Медведев [18], А.С. Лышко [18] исследовали факторы, действующие на ценообразование предприятий лесного комплекса. Учёные определили, что ключевыми для лесного рынка являются факторы спроса, предложения, потребительского выбора и государственного регулирования, также изучили индивидуальные и средний уровень цен. Учёные Всероссийского НИИ лесоводства и механизации лесного хозяйства Л. В. Борисова [15], П. Т. Воронков [15], А. Н. Белов [15] исследовали особенности динамики средних региональных цен с 2003 по 2012 г. на лесоматериалы в шести федеральных округов РФ, и попытались оценить влияние структурных сдвигов в производстве на динамику цен.

Таким образом, к настоящему периоду исследователями разработаны разнообразные методы и модели прогнозирования от простых приёмов усреднения до сложных программно-аппаратных систем, но протекающие сегодня изменения предопределяют разработку новых методов прогнозирования. Всё более востребованными становятся прогнозные модели, основанные на комбинации количественных и качественных методов.

Методы исследований

Для анализа цен на хвойную целлюлозу (Европа, Китай и США), лиственную целлюлозу (Европа и Китай) использовались база данных индекса PIX еженедельных измерений рыночной цены разных видов целлюлозы. Ценовые выборки целлюлозы разных видов статически проверены, выверены и являются репрезентативными, поэтому можно считать, что результаты и выводы отражают реальные процессы [7, 20].

В исследовании задействованы программные продукты и программные средства для обработки данных: MS Excel, SPSS. Алгоритм разработки многофакторной модели [7, 20] выделения и оценки детерминант прогнозирования динамик цен на лесопромышленную продукцию на примере целлюлозы для рынка Китая включает несколько этапов (табл. 1).

Таблица 1 - Методика многофакторной модели цен целлюлозу

Результаты исследования

Технический анализ структуры временных рядов ценовых индексов целлюлозы разных видов показывает сложную структуру динамики, включающие первичные и вторичные тренды, сезонные колебания, циклические колебания разной продолжительности, случайные изменения, которые формируются под действием множества факторов.

Динамики среднемесячных индексных цен на целлюлозу для Европы, США имеют положительные тенденции на длительном временном периоде. Динамики индексных цен на целлюлозу для рынка Китая имеют аналогичную структуру с динамикой цен для Европы, США. Анализируемый временной ряд цен на целлюлозу с 2011 г. по 2022 г. содержит два разных тренда по направленности и продолжительности (рис. 1). В период с 3 кв. 2011 г. по 3 кв. 2016 г. наблюдается отрицательный тренд. На этапе спецификации был выбран линейный тренд. Оценены её параметры, статистическая значимость проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Установлено, что параметры тренда статистически значимы. Уравнение нисходящего тренда: y = -5,48 t + 743.

На остальной части динамики цен наблюдается восходящий тренд, который можно также представить линейным трендом (рис.1). Уравнение возрастающего тренда: y = 7 t + 658.

Рисунок 1 – Первичные тренды динамики цен целлюлозу рынка Китая

Источник: разработано автором по экспериментальным данным

Изучаемые временные ряды цен целлюлозы на мировом рынке и региональных сегментах развивались под действием множества факторов, то есть учитывает всё многообразие условий. Следовательно, можно полагать, что исследуемая динамика цен отражает закономерный процесс развития цен. С другой стороны, для повышения качества и надёжности прогнозирования необходим анализ основных факторов. Первоначально получены результаты анализа макроэкономических показателей, определяющих развитие тренда ценовой динамики цен на целлюлозу (табл. 2). Полученные значений коэффициентов корреляции факторов анализируются по абсолютным значениям. Наиболее слабая связь установлена между ключевой ставкой и другими факторами, поэтому данный фактор необходимо исключить. Наиболее сильная связь обратной направленности наблюдается между ценами и импортом.

Таблица 2 - Матрица корреляции годовых цен целлюлозуUSD Китай с 2011 г. по 2022 г. c макропоказателями в денежном и других измерениях

Корреляционный анализ макроэкономических показателей показывает, что часть из них имеют тесную связанность не только с результирующим показателем, но и между собой, что может искажать результаты. Другие же показатели имеют слабое влияние, но для повышения результативности анализа факторов они могут учитываться. Учитывая слабые корреляционные связи добавления макроэкономических факторов развития Китая для построения прогнозной модели индексные цены на целлюлозу не целесообразно. Поэтому проведены расчёты темпов изменений годовых макропоказателей и измерены корреляция с темпами изменения среднегодовых индексных цен Китая. Данный анализ показал, что положительное умеренное влияние могут иметь темпы роста ВВП как в национальной валюте, так и в USD, а также %-изменение прямых инвестиций. Наиболее сильное положительное влияние имеет %-изменение ВВП на душу населения. Отрицательное влияние на изменение цен на целлюлозу имеют %-изменение инфляции и курс национальной валюты к USD (рис.2).

Рисунок 2- Корреляция %-изменения факторов макропоказателей и %-изменения годовых цен на целлюлозу с 2011 г, по 2022 г.

Источник: разработано автором по экспериментальным данным

Включение макропоказателей в модель может ограничиваться межфакторной зависимостью и связанностью, что завышает оценку тесноты связи между переменными, поэтому проводится определение коэффициентов частной корреляции с последующим тестированием и устранением мультиколлинеарности. Так, ВВП, выраженный в национальной валюте и в USD, ВВП на душу населения показывают сильную мультиколлинеарность и, следовательно, следует в факторной регрессии следует оставить один из макропоказателей. Также для отбора основных детерминант применялся метод максимизации дисперсии исходной динамики цен на целлюлозу. Для идентифицированного уравнения факторной регрессии с учётом корреляции оптимальным будет включение %-изменение ВВП на душу населения. Но для включения данного макропоказателя в регрессионную модель для прогнозирования необходимо иметь официальные подтвержденные прогнозные данные. На данный момент имеются подтвержденные данные темпа роста ВВП в USD, соответственно при включении данного макропоказателя в факторную модель для прогнозирования тренда динамики цен на целлюлозу может наблюдаться несколько большая погрешность прогнозной регрессии. Проверка на значимость полученных факторных регрессий показала, что важными факторами также являются темпы инфляции и темпы роста прямых инвестиций, которые имеют отрицательное влияние на трендовый рост цен на целлюлозу. Но включение данных макропоказателей в модель также проблематично, что обусловлено наличием официальной прогнозной статистки. В результате осуществлен переход от 10 исходных детерминант к двум обобщающим характеристикам (%-изменение ВВП на душу населения и %-изменение инфляции), которые позволяют объяснить около 70% % вариации исходной динамик цен на целлюлозу.

Таким образом, влияние ряда макроэкономических факторов имеют сильное влияние и могут быть с большой уверенностью использованы для прогнозирования тренда цен. Целесообразно включение в модель факторной регрессии %-изменение ВВП на душу населения, темп инфляции и темп роста инвестиций. Но в силу отсутствия прогнозных данных по %-изменению ВВП на душу населения для Китая на долгосрочной период рекомендуется определять трендовое развитие конъюнктуры рынка по темпу роста ВВП. По данным международных прогнозов экономической динамики (ООН (Конференция ООН по торговле), Всемирного банка, МВФ, ОЭСР, и др.) ожидается восстановление роста Китая в блажащей перспективе. Также следует включать в факторную модель для прогнозирования тренда цен NBSK Китай темпы инфляции и темпы роста прямых инвестиций.

Далее получены результаты анализа переменных на развитие сезонности и цикличности ценовой динамики на целлюлозу. Цикличность с лагом 12 – 16 кварталов во временных рядах цен целлюлозы на рынке Китая установлена с 2011 г. (рис. 2). Разница между минимальной и максимальной ценой в циклах с исключением тренда составляет от +150 до - 200 долл. (рис. 3).

Рисунок 3 – Циклические колебания динамики цен целлюлозу China, USD

Источник: разработано автором по экспериментальным данным

Нарушение равновесия на рынке целлюлозы происходит под действием ценовых и неценовых факторов. Основные неценовые факторы спроса и предложения: инфляционные ожидания, покупательная способность, изменение затрат на факторы производства (лесные ресурсы, сырье, энергоносители и т. п,), усовершенст­вование технологических процессов, экономическая политика (налоги, субсидии). Так, субсидии ведут к снижению затрат произ­водства и/или переработки целлюлозы, что безусловно сти­мулирует расширение рынка. Предложение целлюлозы тесно связанно с инвестициями, которые труднопредсказуемо реагируют на конъюнктуру рынка, поскольку зависят не только от частных инвестиций предпринимателей, но инвестиционной политики государства. Сильное влияние на траекторию цен целлюлозы оказывают и другие государственные программы, и отраслевое регулирование. Государственная политика в области регулирования импорта / экспорта целлюлозы и других видов лесопродукции, увеличение налоговой нагрузки на производителей могут стать значимым регрессором динамики цен целлюлозы. Инфляционные ожидания производителей и покупателей также могут ока­зывать неоднозначное воздействие на продажи целлюлозы, на как правило, при наблюдаемом снижении цен на целлюлозу, заключается большое количество пролонгированных контрактов (годовых и более). Постепенно наблюдается повышение спроса, что вызывает оживление предложения, в свою очередь, производители целлюлозы начинают повышать цены. Снова происходит превышение предложения над спросом, что двигает цены в низ. Такие колебания спроса и предложения целлюлозы и приводят к кратким циклическим изменениям. Важными индикаторами для производителей, независимых агентов и трейдеров целлюлозы стали уровень продаж и уровень запасов целлюлозы [7, 20].

Таким образом, сезонное и циклическое изменение цен на целлюлозу - это функция многих рыночных переменных, способных оказать воздействие на предложение и спрос целлюлозы.

При прогнозировании ценовой динамики лесопродукции важно учитывать и соединять все структурные компоненты временного ряда. По разработанной адаптивной тренд-циклической модели прогнозирования можно представить два варианта прогноза цен на период до 2029 г, с циклами 13-15 кварталов и трендом согласно данным фактическим предшествующего возрастающего, и скорректированным трендом согласно темпов прироста ВВП Китая (рис. 4). Прогноз был разработан в конце 2022 г. для проекта строительства целлюлозного завода мощностью 1 млн тонн хвойной целлюлозы в Красноярском крае [6]. По результатам на 1- 2 кв. 2023 г. прогнозные цены подтверждаются фактическими данными.

Рисунок 4 - Прогноз динамики цен на целлюлозу для рынка Китая с 2023 г. по 2029 г.

Источник: разработано автором по экспериментальным данным

Выводы

Выделим основные моменты исследования прогнозирования цен на целлюлозу NBSK для рынка Китая:

- Разработан алгоритм прогнозирования динамики цен на целлюлозу.

- Установлена структура динамики цен целлюлозы, и разработана модель с учётом трендовой, циклической и сезонной компонент.

- Апробирована модель прогнозирования динамики цен на целлюлозу.

- Построен среднесрочный и долгосрочный прогнозы динамики цен на целлюлозу.

Основное воздействие на тренд динамики цен целлюлозы на мировом рынке и рынке Китая оказывают влияние: %-изменение ВВП на душу населения, темп инфляции и темп роста инвестиций. При отсутствии прогнозных данных по указанным макропоказателям на долгосрочный период рекомендуется определять трендовое развитие конъюнктуры рынка по темпу роста ВВП. Краткосрочные детерминанты формируют сезонные и циклические колебания динамики цен на целлюлозу. Среди краткосрочных факторов необходимо выделить: объёмы производства и продажи целлюлозы в мире и в анализируемом регионе, логистические схемы товарных потоков целлюлозы, объёмы запасов целлюлозы, на которые влияют неценовые факторы спроса и предложения [18, 19, 20]. Здесь приходится анализировать более широкий круг переменных, связанных с отраслевыми показателями. Так важными сезонными и циклическими регрессорами являются: объёмы заготовки и запасы древесины, производственные мощности и объёмы выпуска целлюлозы, мощности и объёмы её переработки, логистические схемы поставок целлюлозы и многие другие факторы. Факторы могут влиять однонаправленно или разнонаправленно, при этом может происходить усиление или ослабление их действия.

В целом данный методологический подход применим и к другим видам лесопродукции, а полученные результаты исследования могут быть использованы государственными органами, предприятиями, организациями лесного комплекса при изучении конъюнктуры рынков и планирования деятельности на разные периоды времени.

Таким образом, научная значимость исследования определяется полученными результатами теоретического и практического характера, связанными с комплексной оценкой влияния различных факторов на динамику цен на целлюлозу и разработкой ценовой тренд-циклической модели.

[1] Global Forest Watch. URL: https://www.globalforestwatch.org/map/ (дата обращения 21.08.2023)

[2] Global Forest Watch. URL: https://www.globalforestwatch.org/map/ (дата обращения 21.08.2023)

[3] Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения 21.08.2023)

[4] Global Forest Watch. URL: https://www.globalforestwatch.org/map/ (дата обращения 21.08.2023)

[5] Global Forest Watch. URL: https://www.globalforestwatch.org/map/ (дата обращения 21.08.2023)

[6] ООО «Тайна Богучаны» URL: taigaboguchany.ru (дата обращения 21.08.2023)