$BTC

#DEAL #russia #USA European Parliament Office in Ireland #EUROPE #ukraine #economics #CRYPTO #CAPITAL #WAR As of December 2025, Russia and China have a strong economic partnership, with bilateral trade exceeding $200 #billion. China is Russia's top trading partner, providing an economic lifeline amid Western sanctions—Russia exports discounted energy (oil/gas make up ~75% of its sales to China), while importing goods and tech. However, trade dipped ~10% from 2024 peaks due to frictions like Russian import curbs on Chinese cars to protect local industries. While Russia is increasingly reliant, it's a mutual strategic tie, not full subordination. "Appendage" may overstate it, but dependency is evident.
23:55 2025 Нижче — приклад Python-коду, згенерованого на основі наданого тобою аналізу, який:
структурує ключові економічні твердження (торгівля РФ–КНР),
моделює залежність Росії від Китаю,
показує сценарний аналіз (що буде при падінні торгівлі),
будує просту візуалізацію.
Код аналітичний / ілюстративний, не прив’язаний до live-даних (бо ти вже дав узагальнений аналіз).
🔹 1. Структура даних + базові метрики залежності
Копіювати код
#python #DeAl
import pandas as pd

# Базові оцінки на грудень 2025 (з аналізу)
data = {
"year": [2023, 2024, 2025],
"bilateral_trade_usd_billion": [180, 225, 203], # >200B з падінням ~10%
"russia_energy_export_share_to_china": [0.68, 0.72, 0.75],
"china_share_of_russia_total_trade": [0.32, 0.36, 0.39],
"trade_growth_rate": [0.12, 0.25, -0.10]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Індекс залежності РФ від КНР
# (частка торгівлі * частка енергоресурсів)
df["dependency_index"] = (
df["china_share_of_russia_total_trade"] *
df["russia_energy_export_share_to_china"]
)

print(df)
🔹 2. Інтерпретація залежності (логічна модель)
Копіювати код
Python
def interpret_dependency(index):
if index < 0.15:
return "Low dependency"
elif index < 0.25:
return "Moderate dependency"
else:
return "High dependency"

df["dependency_level"] = df["dependency_index"].apply(interpret_dependency)

print(df[["year", "dependency_index", "dependency_level"]])
🔹 3. Сценарний аналіз: що буде при подальших санкціях
Копіювати код
Python
def trade_scenario(current_trade, shock_percent):
"""
shock_percent: негативний % (наприклад -0.2 = -20%)
"""
return round(current_trade * (1 + shock_percent), 2)

scenarios = {
"baseline": 0.0,
"sanctions_pressure": -0.15,
"china_import_restrictions": -0.25,
}

current_trade = df.loc[df["year"] == 2025, "bilateral_trade_usd_billion"].iloc[0]

scenario_results = {
name: trade_scenario(current_trade, shock)
for name, shock in scenarios.items()
}

print("Scenario outcomes (USD billion):")
for k, v in scenario_results.items():
print(f"{k}: {v}")
🔹 4. Візуалізація тренду + залежності
Копіювати код
Python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.plot(df["year"], df["bilateral_trade_usd_billion"], marker='o')
plt.title("Russia–China Trade Volume (USD Billion)")
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Trade Volume")
plt.grid(True)
plt.show()

plt.figure()
plt.plot(df["year"], df["dependency_index"], marker='o')
plt.title("Russia Dependency Index on China")
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Dependency Index")
plt.grid(True)
plt.show()
🔹 5. Аналітичний висновок (машинна логіка)
Копіювати код
Python
latest = df.iloc[-1]

if latest["dependency_index"] > 0.25 and latest["trade_growth_rate"] < 0:
conclusion = (
"Russia is structurally dependent on China, "
"but the relationship shows economic friction "
"and asymmetry rather than full subordination."
)
else:
conclusion = "Economic partnership remains balanced."

print("Conclusion:")
print(conclusion)
📌 Що цей код відображає концептуально
✔️ Не “appendage”, але асиметрична залежність
✔️ Китай = економічний «lifeline» під санкціями
✔️ Падіння торгівлі ≠ кінець партнерства
✔️ Енергетична монозалежність — ключовий ризик РФ
Якщо хочеш:
🔹 версію для Jupyter Notebook
🔹 додати CRYPTO / CAPITAL FLOWS
🔹 перекласти у quantitative risk model
🔹 оформити як EU policy brief / think-tank code
— скажи, в якому форматі 👍#icrypto - index 6-8