Шайхисламова Алина Ринатовна – студент факультета прикладной математики – процессов управления
Университетский пр-т, д. 7-9, Санкт-Петербург 199034
Alina R. Shaikhislamova – Student, Faculty of Applied Mathematics – Management Processes
7-9 Universitetsky Ave., Saint Petersburg 199034
Гасратова Наталья Александровна – к.ф.-м.н., доцент кафедры вычислительных методов механики деформируемого тела факультета прикладной математики – процессов управления
Scopus Author ID: 56426961200
Университетский пр-т, д. 7-9, Санкт-Петербург 199034
Natalya A. Gasratova – PhD (Phys.-Math.), Assoiate Professor, Chair of Computational Methods of Deformable Body Mechanics, Faculty of Applied Mathematics – Management Processes
Scopus Author ID: 56426961200
7-9 Universitetsky Ave., Saint Petersburg 199034
Background. The analysis of the exports of medicines of the Russian Federation (RF) by group 30 (pharmaceutical products) of the commodity nomenclature of foreign economic activity of the Eurasian Economic Union (equal to Harmonized System Code 30, HS 30) is an important task for determining the economic potential of the country in the pharmaceutical industry.
Objective: building an export regression model. Development of an alternative mathematical model of pharmaceutical products’ export, suitable for making the forecast.
Material and methods. Statistical data on HS 30 exports from 2010 to 2021 were taken from an open source: The International Trade Center (Trade Map). Data for 2022 and later for the Russian Federation are not available in open sources. Registration on the website is not required to collect statistics on export and import volumes based on annual data. The well-known statistical methods and methods of mathematical modeling were used. An alternative approach to regression analysis was developed. Technical data analysis was performed using MAPLE (Watcom Products Inc., Canada) and R (Bell Laboratories, USA) software.
Results. Two models were constructed: Model I – a differential model based on cumulative data by year, and Model II – a model of standard regression analysis, the input parameters of which were quarterly export data, and the influencing parameters were a certain group of factors. Model I allowed considering the dynamics of changes in pharmaceutical exports over time (dynamic factors and nonlinear interactions). Model II, in turn, made it possible to determine the dependence of the volume of pharmaceutical exports on various economic indicators, such as gross domestic product, the volume of government procurement, and measures of protectionism. The relative error of Model I does not exceed 10%, which makes it suitable for forecasting.
Conclusion. The construction and analysis of specified models help to provide main information about the trends in pharmaceutical product exports in the RF and assess its potential in the global market. The obtained results can be useful for developing strategies of the pharmaceutical industry development, making management decisions and forecasting future exports.
Актуальность. Анализ экспорта лекарственных препаратов Российской Федерации (РФ) в соответствии с группой 30 (фармацевтическая продукция) товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД 30) Евразийского экономического союза является важной задачей для определения экономического потенциала страны в фармацевтической отрасли.
Цель: построить регрессионную модель экспорта и разработать альтернативную математическую модель экспорта фармпродукции, пригодную для прогнозирования объемов продаж.
Материал и методы. Статистические данные по экспорту ТН ВЭД 30 с 2010 по 2021 гг. взяты из открытого источника Международного торгового центра (англ. International Trade Centre) Trade Map. Данные за 2022 г. и позже по РФ в открытых источниках отсутствуют. Для сбора статистики объемов экспорта и импорта по годовым данным регистрация на сайте не требуется. Использовались известные статистические методы и методы математического моделирования. В частности, в работе получил развитие альтернативный подход к регрессионному анализу. Технический анализ данных проводился при помощи программного обеспечения MAPLE (Watcom Products Inc., Канада) и R (Bell Laboratories, США).
Результаты. Построены две модели: Модель I – дифференциальная модель с основой на кумулятивные данные по годам, Модель II – модель стандартного регрессионного анализа, входными параметрами которой являлись квартальные данные экспорта, а влияющими параметрами – определенная группа факторов. Модель I позволяет учесть динамику изменения экспорта фармпрепаратов во времени (учет динамических факторов и нелинейных взаимодействий). Модель II, в свою очередь, дает возможность определить зависимость объема экспорта фармпрепаратов от различных экономических показателей, таких как валовой внутренний продукт, объем государственных закупок и меры протекционизма. Относительная погрешность Модели I не превышает 10%, что делает ее пригодной для прогнозирования.
Заключение. Построение и анализ указанных моделей помогает предоставить основную информацию о тенденциях экспорта фармпрепаратов РФ и оценить его потенциал на мировом рынке. Полученные результаты могут быть полезны для разработки стратегий развития фармацевтической отрасли, принятия управленческих решений и прогнозирования будущих экспортных поставок.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.