Details
| Title | Исследование влияния китайско-российской энергетической торговли на энергетический рынок (на примере Китая): выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 38.03.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.03.01_30 «Финансы (международная образовательная программа) / Finance (International Educational Program)» = A Study on the Impact of Sino-Russian Energy Trade on Chinas Energy Market (on the example of China) |
|---|---|
| Creators | Чжан Чжэси |
| Scientific adviser | Родионов Дмитрий Григорьевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2026 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | китайско-российская торговля энергоносителями ; механизм трансмиссии валютного курса ; метод главных компонент ; политические предпочтения ; энергетическая безопасность ; sino-russian energy trade ; exchange rate transmission mechanism ; principal component analysis ; policy preferences ; energy security |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 38.03.01 |
| Speciality group (FGOS) | 380000 - Экономика и управление |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-4379 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\43573 |
| Record create date | 8/27/2026 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
На основе теории ролей и теории сигналов в статье эмпирически исследованы механизмы и тенденции влияния китайско-российской энергетической торговли на энергетический рынок Китая с позиций энергетических финансов и эконометрики.Используя ежемесячные данные за период 2020–2022 гг., в работе применены методы векторной авторегрессии (VAR), теста Йохансена на коинтеграцию, метода главных компонент (МГК/PCA), модели ARIMAи другиеэконометрические инструменты. Основные результаты показывают наличие стабильного долгосрочного равновесного соотношения между исследуемыми переменными, при котором обменный курс выступает основным каналом передачи импульсов: повышение курса юаня к рублю приводит к снижению энергетического индекса Шанхайской фондовой биржи с лагом в 6 месяцев, а прямое влияние объема экспорта энергоресурсов из России на индекс ограничено. Вторая главная компонента открытости торговли (PC2) стала положительной примерно в 2020–2021 гг., что точно совпало с моментом, когда Россия стала крупнейшим источником импорта сырой нефти в Китай, что подчеркивает ее ключевую роль в перестройке общей торговой структуры Китая. Прогнозы на период 2025–2029 гг. указывают на значительные колебания абсолютного масштаба двусторонней энергетической торговли, но продолжающееся снижение ее относительной доли в экономике Китая, что отражает более широкие макроэкономические трансформации страны. В заключение предложены целенаправленные политические рекомендации с позиций как макроуровня государственного регулирования, так и микроуровня корпоративных стратегий энергетических предприятий.
Based on the theories of role and signaling, this study empirically investigates the impact mechanisms and trends of Sino-Russian energy trade on China’s energy market from the perspective of energy finance and econometrics. Utilizing monthly data from 2020 to 2022, methods including the VAR model, Johansen cointegration test, principal component analysis (PCA), and the ARIMA model are applied. Key findings indicate a long-term equilibrium relationship where the exchange rate serves as the core transmission channel: RMB appreciation against the RUB depresses the Shanghai Energy Index with a six-month lag, while the direct impact of Russian export volume is limited. The second principal component, PC2, of trade openness turned positive around 2020–2021, coinciding with Russia becoming China’s top crude oil source, highlighting its role in reshaping China’s trade structure. Forecasts from 2025 to 2029 suggest significant fluctuations in absolute trade scale but a continued decline in relative share, reflecting broader macroeconomic transformations. Policy recommendations are provided for both macro-level governance and micro-level corporate strategies.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|