Модель коррекции ошибок текущего счета платежного баланса Азербайджана с учетом макроэкономических показателей и мировых цен на нефть

Цель исследования — определить влияние на динамику текущего счета платежного баланса Азербайджана таких факторов, как ВВП, инвестиции, курс национальной валюты, дефицит государственного бюджета, показатели внешнеторгового сектора, уровень валютных резервов и мировых цен на нефть марки Brent и West. Проведен эконометрический анализ взаимозависимости показателей текущего счета платежного баланса с перечисленными макроэкономическими показателями и остатками модели для формирования модели коррекции ошибок. Применяются и обобщаются новейшие методологические разработки в направлении современных исследований эконометрики. В результате выявлена степень зависимости эндогенных и экзогенных факторов, а также краткосрочная и долгосрочная взаимосвязь между зависимыми и независимыми факторами. Для проверки устойчивости AR модели применен тест «Корни характеристического полинома», вычислены обратные корни характеристического уравнения многочлена от оператора сдвига. Создана модель коррекции ошибок. Она помогает анализировать изменения текущего счета платежного баланса. На основе этой модели можно делать прогнозы на будущий период.

1. Chernyak О., Khomiak V., Chernyak Y. The main triggers of the balance of payment crisis in the Eastern Europe. Procedia Technology. 2013;8:47–50. DOI: 10.1016/j.protcy.2013.11.008

2. Wilson P. Exchange rates and the trade balance for dynamic Asian economies — does the J-curve exist for Singapore, Malaysia, and Korea? Open Economies Review. 2011;12(4):389–413. DOI: 10.1023/A:1017982901034

3. Suvorov N. V., Treshchina S. V. and Beletsky Yu.V. A study of the connection between intertemporal changes in consolidated macroeconomic indicators and the performance of individual industries in Russia’s economy. Studies on Russian Economic Development. 2021;32(6):31–42. DOI: 10.1134/S1075700721060150 (In Russ.: Problemy prognozirovaniya. 2021;(6):31–42. DOI: 10.47711/0868-6351-189-31-42).

4. Ybrayev Z. Balance-of-payments-constrained growth model: An application to the Kazakhstan’s economy. Eurasian Economic Review. 2022;12(4):745–767. DOI: 10.1007/s40822-022-00217-5

5. Bilal Raza. Balance of payments constrained growth in Pakistan — implications for development policy. SBP Working Paper Series. 2021;(107).

6. Efendiyev M. Revenues from oil and gas exports in Azerbaijan equalized. Haqqin.az News Agency. URL: https://haqqin.az/news/249808 (accessed on 14.06.2023). (In Russ.).

7. Kantorovich G. G. Time series analysis. Ekonomicheskii zhurnal Vysshei shkoly ekonomiki = HSE Economic Journal. 2002;6(2):251–273. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/lektsii-analiz-vremennyh-ryadov (In Russ.).

8. Johansen S. Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control. 1988;12(2–3):231–254. DOI: 10.1016/0165–1889(88)90041–3

9. Orudzhev E. G., Ayyubova N. S. Empirical analysis of the factors affecting the balance of payments in Azerbaijan. Actual Problems of Economics. 2016;(7):400–410. URL: https://www.researchgate.net/publication/345308676_EMPIRICESKIJ_ANALIZ_FAKTOROV_VLIANIA_NA_PLATEZNYJ_BALANS_V_AZERBAJDZANE (In Russ.).

10. Ayyubova N. S. On the measurement of cointegration relations between the indicators of the time series of the current account of the balance of payments and GDP (on the example of the Republic of Azerbaijan). Voprosy statistiki. 2022;29(5):35–45. (In Russ.). DOI: 10.34023/2313-6383-2022-29-5-35-45

11. Ayyubova N. S. Econometric analysis and modeling of the dynamics of the balance of payments’ development in Azerbaijan. Statistika i Ekonomika = Statistics and Economics. 2022;19(2):14–22. DOI: 10.21686/2500–3925–2022–2–14–22

12. Ayyubova N. S. Analysis of the impact of global oil prices on GDP (on the example of the Azerbaijan Republic). Statistika i Ekonomika = Statistics and Economics. 2023;20(2):22–41. DOI: 10.21686/2500-3925-2023-2-21-40

13. Ayyubova N. S. Analysis of cointegration relationships between Аzerbaijan’s balance of payments and world oil prices. Finance: Theory and Practice. 2025;29(1):68–79. DOI: 10.26794/2587–5671–2025–29–1–68–79

14. Orudzhev E., Mammadova L. Prediction of EUR/AZN exchange rate dynamics on the basis of spectral characteristics. Journal of International Studies. 2020;13(2);242–258. DOI: 10.14254/2071–8330.2020/13–2/17

15. Patel R., Mohapatra D. R., Yadav S. K. Analysis of FDI determinants using autoregressive distributive lag model: Evidence from India. Finance: Theory and Practice. 2024;28(3):144–156. DOI: 10.26794/2587–5671–2024–28–3–144–156

16. An J., Mikhaylov A. Yu., Yousif N. B. Financial and investment model for social security and sustainable economic growth. Finance: Theory and Practice. 2024;28(5):133–145. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-5-133-145

17. Babeshko L. O., Byvshev V. A. Analysis of the stability of the model for forecasting mutual volumes Russia’s trade with BRICS partners. Finance: Theory and Practice. 2025;29(4):129–145. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-4-1902-01

18. Mackinnon J. G. Approximate asymptotic distribution functions for unit-root and cointegration tests. Journal of Business & Economic Statistics. 1994;12(2):167–176. DOI: 10.2307/1391481

19. Perron P. Further evidence on breaking trend functions in macroeconomic variables. Journal of Econometrics. 1997;80(2):355–385. DOI: 10.1016/S0304-4076(97)00049-3

20. Dickey D. A., Fuller W. A. Distribution of estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association. 1979;74(366a):427–431. DOI: 10.1080/01621459.1979.10482531

21. Johansen S., Juselius K. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration — with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics.1990;52(2):169–210. DOI: 10.1111/j.1468–0084.1990.mp52002003.x

22. Engle R. F., Yoo B. S. Cointegrated economic time series: An overview with new results. In: Engle R. F., Granger C. W.J., eds. Long-run economic relationships: Readings in cointegration. Oxford: Oxford University Press; 1991:237–266. DOI: 10.1093/oso/9780198283393.003.0012

23. Granger C. W. J. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econ ometrica.1969;37(3):424–438. DOI: 10.2307/1912791