Оценка внешнеэкономической конъюнктуры на продукцию металлургического комплекса тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Оценка внешнеэкономической конъюнктуры на продукцию металлургического комплекса"

ПУСТОВ АЛЕКСАНДР ЮРЬЕВИЧ

ОЦЕНКА ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ КОНЪЮНКТУРЫ НА ПРОДУКЦИЮ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА (НА ПРИМЕРЕ ЖЕЛЕЗНОЙ РУДЫ)

Специальность 08.00.05 — Экономика и управление народным хозяйством

(промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва-2013

005532425

Работа выполнена на кафедре микроэкономики Экономического факультета в Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Научный руководитель:

Баранов В.В., доктор экономических наук, профессор кафедры Бизнеса и Делового Администрирования РАНХиГС

Официальные оппоненты:

Фальцман В.К., доктор экономических наук, профессор, декан факультета «Российско-немецкая высшая школа управления» РАНХиГС при Президенте Российской Федерации

Воробьев П.В., кандидат экономических наук, старший аналитик Управления стратегического маркетинга ОАО «Северсталь»

Ведущая организация: Национальный исследовательский

технологический университет «МИСиС», кафедра промышленного менеджмента

Защита диссертации состоится 5 июля 2013 года в 13.00 на заседании диссертационного совета ДМ 504.001.01 при (ФГБОУ ВПО) «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» по адресу: 119571, г.Москва, проспект Вернадского, 82.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке (ФГБОУ ВПО) «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российского Федерации».

Автореферат разослан 31 мая 2013 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета ДМ 504.001.01

кандидат экономических наук, доцент.—^. —1--Л. Л. Фомина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

Для металлургических компаний, в особенности российских, построение вертикально-интегрированной структуры добычи и переработки железной руды является ключевым элементом стратегии, поскольку позволяет снизить издержки производства конечной продукции - стали. При этом важность интеграции промышленной структуры предприятия в сферу добычи железной руды за последние несколько лет существенно возросла в связи с ростом цен на нее. Так, в период 20032012 гг. цены на руду (в номинальном выражении) увеличились в 6 раз до 134 долл. за тонну (2012 г.)

Столь высокие цены повышают привлекательность инвестиций в добычу железной руды и ставят российские металлургические компании перед вопросом: стоит ли инвестировать в желозорудные проекты с целью увеличения степени собственной интеграции в добычу и продажу руды на мировой рынок? Именно для обоснования новых инвестиций и их целесообразности необходимо понимать будущую конъюнктуру спроса-предложения на рынке железной руды и прогноз цен.

Согласно консенсус-прогнозу основных инвестиционных банков1, цена на железную руду в течение следующих 5 лет упадет до 90 долл. за тонну со 134 долл. за тонну в 2012 г. Аргументы снижения цены учитывают то, что цены 2012 г. почти в 3 раза превышают максимум предыдущих лет и разведанных запасов руды при текущем уровне использования хватит на более чем 40 лет. Кроме того, исторический анализ циклов цен на сырьевые товары подтверждает, что пиковые значения цен зачастую неустойчивы.

Однако есть, как минимум, 4 причины сомневаться, что консенсус-прогноз основных инвестиционных банков учитывает в себе новые реалии рынка:

1. Из консенсус-прогноза не объясняется, какие допущения использованы при подготовке прогнозов.

1 Арифметическое среднее прогнозов UBS, Citi, Merrill Lynch, Goldman Sachs, Ренессанс Капитал и Macquarie за период ноябрь-декабрь 2012 г.

2. Не существует современных объяснимых моделей для прогнозирования цен на железную руду, сертифицированных научным сообществом.

3. Доступные автору прогнозы традиционно в явном виде не учитывают истощение запасов и инфляцию операционных и капитальных затрат.

4. Опыт построения подобных прогнозов в последние 10 лет показывает систематическое занижение прогнозируемых цен по сравнению с фактическими. Основными причинами этого, по-видимому, является недооценка будущего спроса и переоценка предложения.

Таким образом, вопрос оценки конъюнктуры рынка железной руды является чрезвычайно актуальной задачей. Это представляется особенно важным для российской экономики, так как продукция металлургических предприятий занимает второе место в структуре российского экспорта после нефти и газа.

Объектом диссертационного исследования являются элементы формирования внешнеэкономической конъюнктуры на мировом рынке железной руды: спрос, предложение, ценообразование.

Предметом диссертационного исследования выступают экономические отношения и связи, определяющие характер спроса, предложения и ценообразования на мировом рынке железной руды.

Цель исследования состоит в выявлении основных факторов, влияющих на формирование мировой рыночной конъюнктуры сырьевой продукции металлургического комплекса, и построении средне- и долгосрочного прогнозов мировых цен на железную руду.

Достижение цели обеспечивается постановкой и решением следующих основных задач исследования:

1. изучение и систематизация существующих подходов к прогнозированию конъюнктуры на рынках сырьевых материалов, в особенности на железную руду.

2. создание методики прогнозирования цен на железную руду, четко связывающей цену с конъюнктурой спроса-предложения на мировом рынке железной руды и ростом операционных и капитальных издержек маржинального производителя.

3. выявление важнейших факторов, определяющих цену железной руды, на основе анализа чувствительности и неопределенности;

4. построение прогноза цены железной руды в средне- и долгосрочной перспективе.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. обоснована методика прогнозирования производства железной руды в мире, включая Россию, учитывающая стадию реализации проекта, регион расположения, возможные задержки ввода проекта, этап экономического цикла и тип проекта (новый/расширение существующего);

2. на основе регрессионной модели, связывающей динамику цен на железную руду, баланс спроса-предложения, рост операционных издержек в отрасли, сделана оценка ценовой конъюнктуры на руду на среднесрочный период (до 5 лет);

3. впервые разработаны научно-обоснованные оценки развития мирового рынка железной руды на долгосрочную перспективу (более 5 лет). В основе расчетов автором использована методика, основанная на маржинальных издержках и стимулирующий цене, учитывающая истощение рудных месторождений и норму возврата на инвестированный капитал.

Теоретической и методологической базой послужили труды зарубежных и отечественных авторов по вопросам исследования мировой конъюнктуры продукции металлургических предприятий, прогнозирования цен на сталь и сырьевые материалы.

Прогнозированию цен на сырье на основе моделей временных рядов посвящен ряд работ отечественных ученых, среди которых И.А.Станкевич, Г.Н.Охлопков, Е.С.Докучаев, А.М.Рогачева, Е.В.Евтушенко, А.В.Крянев, А.Н.Панферова, Д.К.Удумян, А.Н.Катулев, А.Н.Сотников, Артюшкин В.Ф., а также зарубежных ученых, в частности, М.Бейкера, Д.Лафтона, Р.Джакоби, С.Шварца, Б.Донга, Л.Ксуефенга, А.Деатона, Р.Миллера и других.

Финансовые модели для прогнозирования цен на сырье разрабатывались такими зарубежными учеными как И.Муса, Н.Ал-Лугани, М.Кумара, Р.Бреннера, К.Кронера, С.Авсара, Б.Госса, К.Боумена,

а также отечественными учеными, в том числе ЛЛ.Разумновой, Н.М.Светловым и другими.

Вопрос прогнозирования цен на сырье на основе структурных моделей отражен в работах как отечественных (О.Б.Брагинский, Ю.Д-Кононов, Д.Ю.Кононов, П.В.Воробьев, Ю.В.Лахно, В.В. Коссов, В.М.Яценко, Н.В.Воронина, Л.С.Плакиткина, М.С.Гусев, В.Б.Поляков, М.Ю.Ксенофонтов, Б.И.Арлюк и другие), так и зарубежных ученых (Ж.Жу, Р.Де Ангере, Н.Гудвил, М.Соммер, К.Гилберт, Л.Хоган, М.Файнштейн, А.Коупленд, Л.Корреа, Д.Хайнес, К.Хамильтон и другие).

Методы исследования, использованные в диссертации, базируются на комплексном подходе к изучению явлений и закономерностей, определяющих специфику изучаемого объекта. В качестве инструментов исследования использовались качественные и количественные методы обработки информации, методы сравнительного анализа, современные эконометрические методы.

Информационная база исследования включает следующие основные источники:

- нормативные акты и официальные документы

- данные экономической статистики РФ: Росстат, Министерство экономического развития РФ, Министерство финансов РФ, Министерство промышленности и торговли РФ;

- отчеты инвестиционных банков: "Macquarie" ("Маквайири"), "Credit Suisse" ("КредитСуис"), "Bank of America: MerrillLynch" ("Бэнк оф Америка: МерриллЛинч"), "J.P.Morgan" ("ДжейПиМорган"), Citi" ("Сити"), "Goldman Sachs" ("ГолдманСакс");

- статистические ежегодники Международного института чугуна и стали (worldsteel), Американского института чугуна и стали (AISI), Геологической службы США (USGS);

- отчетность металлургических компания ОАО «Северсталь», ОАО «Евраз», ОАО «ММК», ОАО «Мечел».

- данные специализированных информационно-аналитических агентств и консалтинговых компаний: Металл-Эксперт, "Metal Bulletin Research" ("Метал Бюллетин Ресерч"), "CRU" ("СиАрЮ"), "Steel Business Briefing" ("Стал Бизнес Брифинг"), "World Steel Dynamics" ("Уорлд Стил

Дайнэмикс"), "McKinsey" ("МакКинзи"), "АМЕ" ("АЭмЕ"), "Clarkson Research Studies" ("Кларксон Рисерч Стадиз");

- материалы, собранные автором в рамках участия в отраслевых конференциях в Китае, Индии, Австралии, Бразилии и Англии;

- экспертные интервью с сотрудниками института "POSCO Research Institute" ("ПОСКО Рисерч Инститьют"), занимающегося стратегическими исследованиями в области металлургии, и компании Marsh Risk Consulting;

- сведения, содержащиеся в научной литературе.

Практическая значимость диссертационного исследования

определяется созданием целостной системы, описывающей современное состояние и будущее развитие мирового рынка железной руды. Результаты исследования могут использоваться для курсов высших учебных заведений горно-металлургического профиля, в том числе при чтении курсов лекций по стратегическому планированию. Кроме того, разработанный автором инструментарий может быть использован для прогнозирования цен на железную руду при инвестиционной оценке новых проектов аналитическими подразделениями российских металлургических и сырьевых компаний, исследовательских компаний и инвестиционных банков.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты исследования были использованы при формировании стратегического бизнес-плана ОАО "Северсталь" в части прогнозов цен на железную руду, в т.ч. при принятии решений о разработке месторождений железной руды.

По теме диссертации опубликовано 5 статей, включая 4 статьи в изданиях перечня ВАК РФ; общий объем публикаций составляет 4 пл.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений. Содержание изложено на 172 страницах машинописного текста и включает 20 таблиц и 50 рисунков. В список литературы входят 131 наименования работ отечественных и зарубежных авторов.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ

1. В диссертации обосновано, что существует необходимость в разработке собственной методики для прогнозирования конъюнктуры рынка железной руды. Причиной является то, что из анализа научной литературы не были выявлены модели, которые бы соответствовали критериям, позволяющим считать модель эффективной.

В существующей научной литературе по прогнозированию ценовой конъюнктуры на сырье можно выделить 3 основные категории моделей:

1. Модели временных рядов;

2. Финансовые модели, основанные на зависимости спотовых от фьючерсных цен или обменных курсов;

3. Структурные модели, учитывающие изменение экономических факторов и поведение экономических агентов для описания будущей цены.

Характерно, что из трех типов моделей только структурные модели используются для прогнозирования цен на железную руду, по крайней мере, основываясь на анализе публично доступной информации.

Структурные модели - это модели цен в зависимости от различных факторов, выбор которых основывается на теоретических и содержательных гипотезах об их влиянии на цену. Структурные модели позволяют не только наблюдать взаимосвязи между переменными, но и отвечать на вопрос, почему эти взаимосвязи существуют.

На основе анализа научной литературы, факторы, используемые в структурных моделях для прогнозирования цен на сырье, можно подразделить на следующие группы:

• Спрос и предложение;

• Маржинальные издержки;

• Стимулирующая цена, то есть цена покрывающая инвестиционные затраты на ввод новых проектов и обеспечивающая ожидаемую доходность;

• Инфляция (потребительская, промышленная, отраслевая);

• Цены на основные энергоносители или товары заменители;

• Лидирующие индикаторы, например, композитный индикатор ОЭСР.

Хотя использование структурных моделей для прогнозирования цен на сырье и, в частности, железную руду представляется наиболее целесообразным и эффективным, из анализа научной литературы не удалось выявить модели, которые бы соответствовали критериям, позволяющим считать модель эффективной. К этим критериям относится четкое описание и обоснование допущений, лежащих в основе прогноза, наличие модели, прозрачно показывающей связь допущений с прогнозом цен, а также учет истощения запасов и ускоренной инфляции издержек и инвестиций. Тем не менее, ряд факторов, используемых в структурных моделях, а именно учет баланса спроса и предложения, маржинальных издержек производства и их инфляции, а также анализ стимулирующей цены, будут использованы при создании авторской системы для прогнозирования цен на железную руду.

2. В работе показано, что активный рост спроса на железную руду в последние 10 лет был вызван бурным ростом производства стали в Китае, что привело к доминированию Китая как основного потребителя и импортера железной руды. Это, в частности, поспособствовало стремительному увеличению экспорта железной руды из России в последние 10 лет

За последние 30 лет мировое производство стали выросло более чем в 2 раза, достигнув более 1.5 млрд.тонн в 2011 г. При этом основной прирост приходится на период с начала 2000-х годов, когда среднегодовой темп роста производства стали вырос до 5.4% в сравнении с 0.8% в 19802000 гг. Столь сильный рост производства стали и спроса на руду вызван в первую очередь процессом активной урбанизации и индустриализации в Китае.

Все это привело к тому, что за последние 10 лет мировой спрос на железную руду рос на 6% в год, в то время как спрос на руду в Китае рос на 16% в год. Мировое потребление руды превысило 1.9 млрд.тонн в 2011, из которых 1 млрд.тонн был потреблен Китаем. Спрос на железную руду в России за это время вырос на 20%, достигнув примерно 65 млн.т. При

этом экспорт железной руды из России за это время демонстрирует стремительный рост с 11 млн.т в 1999 г. до 31 млн.т в 2011 г.

Хотя Китай имеет огромные собственные запасы руды, занимая 4-ое место в мире по объему запасов, специфические геологические особенности определили структуру горнодобывающей промышленности страны с малым количеством месторождений качественной руды. Так более 75% объема ее потенциальной добычи руды исторически имеют высокие издержки производства. Поэтому страна наращивала объемы импорта более дешевой и качественной руды, превратившись в ее крупнейшего импортера. Доля Китая в международном импорте железной руды выросла с 16% до 66% в 2000-11 гг. Характерно, что долгое время, начиная с 1950-х до начала 2000-х годов, основным импортером железной руды являлась Япония.

3. Автор обосновывает позицию, что со стороны предложения основными особенностями рынка железной руды являются высокая доля международной торговли, резкий наклон правой части кривой предложения железной руды, наличие маржинального производителя руды (Китай), постоянные задержки в реализации новых проектов по добыче железной руды с низкой себестоимостью вне Китая.

Железная руда добывается в более чем 50 странах мира, но крупнейшими производителями руды являются Австралия, Бразилия, Китай, Индия и Россия. Эти же страны лидируют по объему разведанных запасов железной руды.

Около 95% объема международной торговли (мирового экспорта) руды перевозится морским транспортом. Основными экспортерами железной руды являются Австралия, Бразилия и Индия, а основными импортерами, как отмечалось выше - Китай, Япония и Европа.

Резкий наклон правой части кривой предложения (издержек производства) руды приводит к высокой чувствительности цены даже к несущественным изменениям спроса. Как отмечается многими авторами, Китай является маржинальным производителем руды, практически полностью занимая правую часть мировой кривой издержек производства руды (см. рис. 2) и, следовательно, определяя цены на руду. При этом относительный наклон правой части кривой растет со временем. Это

объясняется тем, что инфляция издержек производства руды в Китае существенно превышает инфляцию издержек производителей из левой части кривой.

$240 $200

>s

I $ 160

«

0 $ 120

1

Ч $80

g

о

а

$40 $0

О 200 400 600 800 1 000 1 200 1 400

Накопленная мощность, млн.т (приведено к содержанию железа 62%)

Рисунок 2. Кривая издержек производства руды в 2011 г. (рынок международной торговли и производство в Китае)

Источник: инвестиционные банки Macquarie, Merrill Lynch, Goldman Sachs, составлено автором

Причиной активного роста производства железной руды в Китае является не только существенный рост спроса на железную руду в мире и Китае, но также и то, что ввод новых проектов по добыче железной руды с низкой себестоимостью вне Китая растет медленнее спроса. Реализация таких проектов затрудняется рядом факторов, среди которых можно выделить инфраструктурные ограничения, нехватку квалифицированной рабочей силы, проблемы с финансированием из-за быстрой инфляции капитальных затрат, рост налоговых рисков, перемещение новых проектов в регионы с неразвитой бизнес средой (например, Африка), задержки с поставкой оборудования. Так, например, за 2011 г. была отложена реализация почти 600 млн.т новых мощностей.

Стоит отметить, что Россия также относится к числу стран-производителей руды с высокой себестоимостью, которая составляет порядка 100-120 долл.США за тонну на базисе СИФ Китай. Это

располагает Россию в третьей четверти мировой кривой издержек производства руды. В первую очередь это связано с высокой траснпортной составляющей из-за сильной удаленности крупных месторождений в России от основного мирового центра потребления железной руды - Китая,

4. В диссертации показано, что в последние 10 лет цены на железную руду находятся в стадии активного роста благодаря растущему производству стали в Китае

Цены на железную руду, как и на другие виды сырья, характеризуются наличием постоянных трендов и резких разворотов в ценах. В течение длительного периода с середины 1960-х до начала 2000-х цены на железную руду в реальном долларовом выражении снижались (см. рис. 3), что привело к недоинвестированности в разработку новых проектов по добыче железной руды.

Рисунок 3. Историческая динамика контрактных цен на железную РУДУ

Источник: SBB, IMF, сост. автором

Причиной этого являлось отсутствие интереса для компаний инвестировать в новые проекты на рынке, перспективы роста спроса на котором находились под вопросом. Поэтому, когда в начале 2000-х годов производство стали в Китае начало расти темпами, существенно опережающими ввод новых мощностей по добыче руды в мире, цены на

нее устремились вверх. За последние 10 лет цены на железную руду в

12

реальном выражении выросли более чем 5 раз до 127 долл. за тонну в 2012 г.

В этот период происходит трансформации рынка от монопсонического к олигополистическому типу конкуренции. В период 1960-начала 2000-ых годов на рынке присутствует один крупный потребитель - Япония, являющийся ценоискателем, обладающий влиянием на рыночное ценообразование и старающийся ограничить верхний предел цен через прямые инвестиции в основные проекты по добыче железной руды. При этом большая тройка производителей железной руды, "Vale", "Rio Tinto" и "BPH-Billiton" являются ценополучателями. В начале 2000-х годов на мировом рынке появляется новый крупный потребитель — Китай, который испытывает нехватку железной руды с внутреннего рынка и начинает активно увеличивать импорт железной руды, превращаясь в ее крупнейшего импортера уже в 2003 г. При этом Австралия и Бразилия продолжают наращивать экспорт руды, увеличив свою долю в международной торговле рудой до 70% к 2010 г.

5. Как показано в исследовании, рынок железной руды занимает важное место в структуре горно-металлургической отрасли России.

Россия исторически является крупным игроком на мировом рынке железной руды после Австралии, Бразилии, Китая и Индии, занимая около 5% в мировом производстве и около 3% в мировом экспорте руды.

Российская железорудная индустрия характеризуется рядом особенностей, характеризующих ее роль в структуре горнометаллургического комплекса страны:

• Неравномерное распределение железорудных запасов на территории страны. Основные резервы (около 59%) расположены в Центральном Федеральном Округе. Среди других крупных участков можно выделить Уральский Федеральный Округ (14.5% общих запасов) и Сибирский Федеральный Округ (около 13.5%).

• Высокая концентрация добычи железной руды в европейской части России. Наибольшая часть производства руды сконцентрирована в европейской части России в районе Курской магнитной аномалии. Это объясняется, во-первых, большим объемом

ресурсной базы, а во-вторых, более выгодными условиями добычи в сравнении с Сибирью и Дальним Востоком, где отсутствует хорошая инфраструктура и преобладает суровый климат.

• Фокус на поставках на внутренний рынок. Основные железорудные комбинаты в России находятся в существенном удалении от главного экспортного направления — Китая. В связи с этим около 6070% производимой в России железной руды (окатышей и концентрата) потребляются внутри страны или экспортируются в Россию и страны Восточной Европы.

• Большинство месторождений/железорудных комбинатов входят в цепочки вертикальной интеграции металлургических компаний. Высокая конкурентоспособность российских сталелитейных компаний на мировом рынке во многом основана на вертикальной интеграции в собственные источники железной руды. Степень интеграции в железную руду крупнейших компаний, таких как «Евраз», «Северсталь» и «НЛМК», достигает 100%.

• Международная экспансия российских металлургических компаний с целью повышения степени вертикальной интеграции. Важность вертикальной интеграции для металлургических компаний в последние годы существенно возросла. Это объясняется тем, что доля затрат на руду в себестоимости производства 1 тонны стального проката увеличилась с 25 до 50% за последние 10 лет. В связи с этим российские компании также активно инвестируют в железорудные проекты за пределами России. Например, компания «Евраз» владеет контрольным пакетом горно-добывающего комбината «Сухая Балка» на Украине. Компания «Северсталь» в настоящее время развивает крупное месторождение "Putu" в Либерии, а также владеет 25% долей акций компании SPG Mineracao SA, имеющей лицензии на добычу руды в штате Амапа, Бразилия.

Таким образом, рынок железной руды играет важную роль в структуре горно-металлургического комплекса страны, в связи с этим вопрос построения системы оценки внешнеэкономической конъюнктуры на этом рынке представляется чрезвычайно актуальным.

и

6. В диссертации обосновано, что на рынке железной руды преобладает олигополистический тип конкуренции, где «большая тройка» занимает около 70% рынка международной торговли и контролирует процесс ценообразования.

Большинство существующих работ по анализу конъюнктуры на рынке железной руды построены на основе принципов теории игр. Данные модели предполагают, что рынок руды характеризуется преобладанием продавцов из-за несбалансированности спроса и предложения и высокой монополизации. Это позволяет заключить, что большинство исследователей сходятся во мнении, что конкуренция на рынке руды имеет олигополистический характер.

7. В диссертации показано, что процесс ценообразования на рынке железной руды может быть описан с высокой точностью с помощью регрессионной модели, связывающей цену на железную руду с балансом спроса-предложения и ростом операционных издержек в отрасли.

Для построения прогноза цен на железную руду необходимо спрогнозировать мировой баланс спроса и предложения на руду, который устанавливается в точке равенства рыночной цены издержкам маржинального производителя (см. рис. 4). Найти данную точку можно с помощью аппроксимации издержек маржинального производителя руды, находящегося в Китае. В данной работе для аппроксимации используется техника регрессионного анализа.

Регрессионная модель была построена на данных за период 19802012 гг. Источником данных послужили статические базы Всемирного банка и Международного валютного фонда, материалы инвестиционного банка Merrill Lynch и аналитических агентств Metalytics и Clarkson Research Studies.

Инфляция

(I Китай)

Ди ~~ $без Китая + ^(Р)Китай

Австралия, Бразилия, Индия и прочие

Маржинальный производитель - Китай

I ^без Китая ! 5Китай

I Некитайское | Китайское

предложение I предложение

Рисунок 4. Схема баланса спроса/предложения мирового рынка

железной руды

Источник: сост. автором

В качестве зависимой переменной в модели используется цена на поставку железной руды по годовым/квартальным контрактам, страна-производитель — Бразилия, содержание железа в руде 66% Ре, базис поставки - СИФ Китай.

В качестве объясняющих используются две следующих переменных:

• Объем производства железной руды в Китае, поскольку Китай является маржинальным производителем железной руды.

• Инфляция потребительских цен в Китае, отражающая рост издержек добычи руды, связанный в основном с ростом затрат на заработную плату, ухудшением качества добываемого сырья и укреплением курса юаня относительно доллара.

Регрессионная формула, оцененная на основе 32 исторических значений, имеет следующий вид (1):

АР = 0.90 ■ Д^ • йКиюЛ + 6.43 ■ Д 1Китай ■ йКитаЛ - 0.68 , (1)

АР - разница среднегодовой цены железной руды в Китае в году / и 1-1, долл. США/т;

^китаи ~ разница производства руды в Китае в году / и г -1, млн.т/г

^китм - разница индекса потребительских цен в Китае в долларовом выражении в году / иг-1, 2007=100%;

¿Китай ~ доля Китая в мировом производстве стали. Достоверность модели подтверждается всеми необходимыми характеристиками.

Рисунок 5. Мировая цена руды: сравнение фактических данных и оценки на основе регрессии, построенной от фактических значений предыдущих периодов, долл. США/т

Источник: сост. автором

Регрессия фактически позволила получить интегральную оценку данных об издержках производства железной руды в Китае. Сравнение аппроксимированной кривой издержек с кривой, основанной на фактических данных об издержках производителей, демонстрирует приемлемую точность аппроксимации предложенным методом.

Проведенный анализ чувствительности и неопределенности модели показывает, что цена на руду наиболее чувствительна к изменению производства стали и руды вне Китая, при этом наибольшую неопределенность вносят производства стали и руды в Китае, а также производство руды вне Китая. Таким образом, при прогнозировании цены наибольшее внимание следует уделять экономическому развитию и росту производства стали в Китае, а также темпам ввода новых проектов по добыче железной руды.

8. В диссертации автором обоснована методика для прогнозирования предложения железной руды, учитывающая стадию реализации проекта, регион расположения, возможные задержки ввода проекта, этап экономического цикла и тип проекта (новый/расширение существующего)

Наличие адекватного прогноза предложения железной руды критически важно при прогнозировании цен. При этом составление прогноза на основе учета всех анонсированных проектов будет приводить к неправильным прогнозам. Согласно анализу компании ВНР-В, из 506 млн.т мощностей, ввод которых был анонсирован к 2010 г., не было реализовано 272 млн.т. Столь существенная переоценка прогноза предложения железной руды приводит к недооценке будущих цен.

Значительное расхождение между анонсированными и фактически введенными мощностями объясняется тремя основными причинами:

• Естественная задержка ввода новых проектов, связанная с рядом факторов, начиная от дефицита квалифицированной рабочей силы и заканчивая сложностью получения кредитного финансирования. Например, существует большое количество месторождений в Сибири, в частности, Кимканское и Сутарское, реализацией которых занимаются китайские инвесторы. Однако отсутствие инфраструктуры затрудняет реализацию данных проектов.

• Принудительная задержка ввода новых проектов «большой тройкой» (как собственных, так и проектов других компаний) с целью сохранения олигополистического влияния на рынок. Так, например, Rio Tinto и BHP-Billiton обладают исключительным правом пользования железными дорогами Hamersley line и Mt Newman line в Австралии, соответственно, не позволяющим небольшим производителям руды использовать эти дороги.

• Сознательное анонсирование слишком коротких сроков реализации проектов. Благодаря этому происходит сдерживание инвестиций в новые проекты, так как систематически прогнозируется переизбыток производства руды на рынке.

В России не существует специализированных организаций, занимающихся прогнозированием рынка железной руды. Среди основных зарубежных организаций можно отметить аналитические компании CRU, AME, инвестиционные банки Citi, Goldman Sachs, J.P.Morgan, Barclays, UBS и ряд других. Однако методики и прогнозы этих компаний приводят к разработке некорректных прогнозов. Одно из несовершенств данных методик заключается в том, что статусы, по которым классифицируются проекты, представляют собой искусственные категории (вероятный, выполнимый, приоритетный и прочее). Более логичной является классификация проектов по статусам, полученным на основе этапов реализации проекта (например, план, проект строительства, строительство и прочее). В этом случае становится возможным сделать более точную оценку вероятности реализации проекта каждого статуса, поскольку она производится на основе опроса экспертов. При этом обычно экспертный опыт получен на основе наблюдения за тем, какое количество проектов из статуса план перешло в проект строительства, из проекта строительства в строительство и так далее, то есть наблюдения за естественными этапами реализации проекта.

Другим несовершенством методик является то, что в них не учитывается географическое положение проекта, которое существенно влияет на вероятность реализации проектов. Существует много примеров, подтверждающих данную закономерность. В России основной проблемой при разработке новых месторождений является наличие транспортной инфраструктуры (например, угольные месторождения Эльгинское и Тывинское, принадлежащие компаниям «Мечел» и «Северсталь», соответственно). В Индии в июле 2011 г. правительство приостановило добычу руды и действие лицензий на добычу в штате Карнатака, что сделало временно невозможной реализацию новых проектов. В других регионах, таких как Африка, ввод новых проектов затрудняется плохой политической и экономической обстановкой, а также полным отсутствием инфраструктуры в регионе, где для реализации заявленных проектов требуется строительство 5 ООО км железных дорог.

Таким образом, существует объективная необходимость в создании собственной модели для прогнозирования производства руды по странам мира.

Предлагаемая автором методика учитывает недостатки существующих моделей и использует расширенное количество статусов проектов в сравнении с другими методиками. Статус - этап реализации проекта, определяемый с учетом конкретных факторов, информация по которым получена из открытых источников и консультаций с экспертами отрасли. Это обеспечивает более точный учет степени реализации проекта и более точную оценку вероятности его ввода.

Методика включает в себя четыре основных этапа:

1. Сбор и рассмотрение информации о проекте.

2. Присвоение статуса проекта.

3. Определение вероятности реализации проекта в зависимости от статуса и страны.

4. Итоговый расчет мировой мощности, взвешенной на вероятность.

На основе анализа около 1.5 млрд.т мощностей, анонсированных введению до 2017г., согласно представленной методике, прогнозируется ввод только 512млн.т (см рис. 6), из которых 372 млн.т будут приходиться на рынок международной торговли. Таким образом, только третья часть от анонсированных мощностей будет введена, что соответствует историческому опыту, когда за период 2008-10 гг. было введено только 385 млн.т из анонсированных 979 млн.т.

База проектов содержит 10 проектов по вводу и расширению предприятий по добыче железной руды в России в ближайшие 5 лет, общая мощность которых составляет около 65 млн.т руды в год. При этом с учетом вероятностей их реализации, фактический ввод составит чуть более 15 млн.т в год.

Без умета вероятностей

С учетом вероятностей

gl 500

S

■ Запущен

® Начало строительства

«тэо План

-^1500

I

■ Запущен

«¡Начало строительства * ТЭО

План 512

220 74 145 жжШтгЖШ^шШ, 305 ш ШШШЯ

2012 2013 2014 2015 2016 2017

2012 2013 2014 2015 2016 2017

Рисунок 6. Сравнение анонсированных и прогнозируемых мощностей по добыче руды (накопленный итог)

Источник: сост. автором

9. В диссертационном исследовании представлен прогноз цен на железную руду на период 2013-17 гг. Предлагаемый прогноз находится выше прогноза инвестиционных аналитиков, поскольку они традиционно прогнозируют существенный переизбыток руды и, кроме того, тяготеют к занижению долгосрочных прогнозов до уровня средней по прошедшему циклу цены.

Используя представленный выше прогноз предложения и прогноз спроса, соответствующий прогнозным темпам производства стали, был сформирован баланс мирового рынка железной руды. Анализ показывает, что в ближайшие 5 лет прогнозируется рост внутреннего производства руды в Китае в среднем на 8% в год. Это объясняется ограниченной доступностью импортной руды для Китая в связи с ростом мирового спроса на руду, опережающим рост предложения руды. Темп прироста инфляции (!,(1,тг„,), согласно прогнозу IMF, составит в среднем 3% в год,

что соответствует историческим значениям.

Цена железной руды на условиях ФОБ Бразилия в 2013 г. составит 143 долл./т (см. рис. 7), что выше консенсус-прогноза в 128 долл./т. При этом прогноз практически совпадает с прогнозом Goldman Sachs в 2013 г., который составляет 146 долл./т. В период до 2017 г. предлагаемый прогноз находится выше прогноза инвестиционных аналитиков,

поскольку они традиционно прогнозируют существенный переизбыток руды и, кроме того, тяготеют к занижению долгосрочных прогнозов до уровня средней по прошедшему циклу цены.

5200

I $150

еэ га о. Ш

ш

§ $100 I

Э

О с;

§ $50 $0

Рисунок 7. Прогнозы цен на железную руду на условиях ФОБ Бразилия

Источник: сост. автором

10. Автором создана система для прогнозирования цен на руду в долгосрочной перспективе (более 5 лет), основанная на маржинальных издержках и стимулирующей цене и учитывающая истощение рудных месторождений и инфляцию издержек в отрасли.

Железорудные проекты имеют протяженный период строительства, составляющий от 5 до 10 лет, поэтому инвестиционная привлекательность проектов должна оцениваться в долгосрочной перспективе. Поскольку в долгосрочной перспективе на рынке возможны структурные изменения (например, Китай может перестать быть маржинальным производителем руды), регрессионная модель может демонстрировать некорректные результаты. Поэтому за перспективой более 5 лет цены прогнозируются на основе подхода, отражающего ожидаемое изменение баланса спроса и предложения на рынке, изменение кривой издержек производства руды, а также на оценке инвестиционных затрат на строительство новых

предлагаемый прогноз ->-консенсус-прогноз, ноя-дек.2012 -oGoldman Sachs - максимальный прогноз —£s—Merrill Lynch - минимальный прогноз

2010 2011 2012(0) 2013{п) 2014(п) 2015(п) 2016(п) 2017(п)

месторождений по добыче железной руды и ожидаемого инвесторами возврата на вложенные средства.

В диссертационной работе долгосрочные цены прогнозируются, используя 3 наиболее распространенных подхода: 1) маржинальные издержки; 2) мировая маржинальная стимулирующая цена; 3) стимулирующая цена маржинального проекта2 «большой тройки».

В подходе «Маржинальные издержки» используется допущение, что цена равна маржинальным операционным издержкам. При этом для прогноза цен необходимо два элемента: кривая издержек (предложения) и прогноз роста спроса.

Два других подхода используют концепцию стимулирующей цены. Данная концепция основана на допущении, что производители инвестируют в новые проекты только в случае, если они верят, что будущие цены будут достаточно высокими, чтобы покрыть все операционные и инвестиционные затраты и принести достаточную прибыль на капитал. Другими словами, долгосрочная цена равна сумме операционных затрат и дисконтированных капитальных затрат на строительство нового проекта. Возврат на инвестиции особенно важен для горнорудных проектов, учитывая их высокую капиталоемкость и долгий период строительства. Так, основные железорудные проекты требуют от 1 до 15 млрд. долларов инвестиций и имеют 10-летний срок строительства.

11. В диссертационной работе предложена методика для прогнозирования долгосрочных цен, основанная на стимулирующей цене наиболее дорогого проекта «большой тройки» и учитывающая олигополистический тип конкуренции на рынке.

Для устранения недостатков существующих подходов для прогнозирования долгосрочной цены, основанных на маржинальных издержках и мировой маржинальной стимулирующей цене, автором был разработан подход, использующий цену маржинального проекта «большой тройки» в качестве аппроксимации долгосрочной цены. Подход основан на следующих допущениях:

• Рынок железной руды является олигополией, где «большая тройка» выступает как наиболее информированный и влиятельный игрок

2 Маржинальный проект - проект, требующий наиболее высокую «стимулирующую» цену

23

и сохранит свою роль в долгосрочной перспективе. Из этого следует, что если «большая тройка» инвестирует в маржинальные проекты, она уверена, что долгосрочная цена будет достаточно высокой, чтобы покрыть операционные и инвестиционные издержки на эти проекты.

• Занижение инвестиционных затрат на новые проекты является целесообразным для «большой тройки», поскольку повышает барьеры для входа для других компаний, проекты которых имеют менее качественные резервы и худшие инфраструктурные условия, и позволяет получить заемное финансирование на лучших условиях.

В данном подходе частично устраняются недостатки двух других подходов, поскольку допускается, что будущий баланс спроса и предложения уже заложен в стимулирующей цене маржинального проекта «большая тройка». При этом «большая тройка» будет использовать свое олигополистическое положение для формирования рыночных условий, при которых данный проект будет приносить необходимую отдачу на инвестиции.

Анализ проектов «большой тройки» позволил установить, что в данном подходе долгосрочная цена равняется 105 долл.США/т и определяется маржинальной стимулирующей ценой проекта Carajas Serra Sul компании Vale. Таким образом, произойдет снижение будущей цены на железную руду в реальном выражении снизится до 105 долл.США/т в сравнении с уровнем 2012 г., составившим 127 долл.США/т. Стоит отметить, что консенсус-прогноз практически на 40% ниже представленного прогноза, что подтверждает то, что большинство аналитиков не учитывают истощение существующих запасов и, по всей видимости, не до конца учитывает необходимость возврата на инвестиции.

Представленные прогнозы посчитаны в реальном выражении в долларах 2011 г., то есть они не включают инфляцию доллара и инфляцию издержек в отрасли (рост заработных плат, усиление обменных курсов и прочее). Для пересчета реальных цен в номинальные цены необходимо использовать дефлятор, который составляет 6% в год. Данный дефлятор состоит из половины исторической инфляции инвестиций и издержек, а также потребительской инфляции в США. Использование только

половины исторической инфляции инвестиций и издержек объясняется тем, что в будущем ожидается замедление темпов роста спроса. Долгосрочная цена в номинальном выражении составит 180 долл.США/т в 2022 г. Это примерно 15%-ый рост к максимальному историческому значению, которое составило 160 долл.США/т в 2011 г.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1 Пустов А.Ю., Маланичев А.Г. Долгосрочный прогноз мировых сталеплавильных мощностей // Экономика в промышленности. -2010.-№2,-стр. 16-20.

2 Пустов А.Ю., Маланичев А.Г. Эконометрический подход к долгосрочному прогнозированию мировых цен на железную руду. Часть 1 // Российский внешнеэкономический вестник. — 2011. — №8. — стр.55-65.

3 Пустов А.Ю., Маланичев А.Г. Эконометрический подход к долгосрочному прогнозированию мировых цен на железную руду. Часть 2 // Российский внешнеэкономический вестник. — 2012. - №4. - стр.74-88.

4 A.Pustov, A.Malanichev. Iron ore: a model future // The Mining Journal - Jun 2012. - pp.22-23.

5 Пустов А.Ю. Основные факторы эволюции конъюнктуры ценообразования на мировом рынке железной руды // Российское предпринимательство. - 2013. - №10(232)

Формат 60x90/16. Заказ 1690. Тираж 100 экз. Печать офсетная. Бумага для множительных аппаратов. Отпечатано в ООО "ФЭД+", Москва, ул. Кедрова, д. 15