#DEAL #rosja #USA Biuro Parlamentu Europejskiego w Irlandii #EUROPA #ukraine #ekonomia #KRYPTOWALUTA #KAPITAŁ #WOJNA Na grudzień 2025 roku, Rosja i Chiny mają silne partnerstwo gospodarcze, z wymianą handlową przekraczającą 200 #miliardów dolarów. Chiny są największym partnerem handlowym Rosji, zapewniając wsparcie gospodarcze w obliczu zachodnich sankcji—Rosja eksportuje zniżkowaną energię (ropa/gaz stanowią ~75% jej sprzedaży do Chin), podczas gdy importuje towary i technologie. Jednak handel spadł o ~10% od szczytów w 2024 roku z powodu napięć, takich jak rosyjskie ograniczenia importowe na chińskie samochody w celu ochrony lokalnych przemysłów. Choć Rosja staje się coraz bardziej zależna, to jednak jest to wzajemny strategiczny związek, a nie pełna podporządkowanie. "Dodatek" może to przesadzać, ale zależność jest oczywista.
23:55 2025 Niżej — przykład kodu Python, wygenerowanego na podstawie Twojego analizy, który:
strukturuje kluczowe stwierdzenia ekonomiczne (handel RF–CHN),
modeluje zależność Rosji od Chin,
pokazuje analizę scenariuszy (co się stanie przy spadku handlu),
tworzy prostą wizualizację.
Kod analityczny / ilustracyjny, nie związany z danymi na żywo (bo już podałeś ogólną analizę).
🔹 1. Struktura danych + podstawowe metryki zależności
Kopiuj kod
import pandas as pd
# Podstawowe oceny na grudzień 2025 (z analizy)
dane = {
"rok": [2023, 2024, 2025],
"bilateralny_handel_mld_dolarow_usa": [180, 225, 203], # >200B z spadkiem ~10%
"udzial_eksportu_energetycznego_rosji_do_chin": [0.68, 0.72, 0.75],
"udzial_chin_w_ogólnym_handlu_rosji": [0.32, 0.36, 0.39],
"tempo_wzrostu_handlu": [0.12, 0.25, -0.10]
}
df = pd.DataFrame(dane)
# Indeks zależności RF od CHN
# (udział handlu * udział zasobów energetycznych)
df["indeks_zależności"] = (
df["udzial_chin_w_ogólnym_handlu_rosji"] *
df["udzial_eksportu_energetycznego_rosji_do_chin"]
)
print(df)
🔹 2. Interpretacja zależności (model logiczny)
Kopiuj kod
Python
def interpret_dependency(indeks):
if indeks < 0.15:
return "Niska zależność"
elif indeks < 0.25:
return "Umiarkowana zależność"
else:
return "Wysoka zależność"
df["dependency_level"] = df["dependency_index"].apply(interpret_dependency)
print(df[["rok", "indeks_zależności", "poziom_zależności"]])
🔹 3. Analiza scenariuszy: co się stanie przy dalszych sankcjach
Kopiuj kod
Python
def scenariusz_handlowy(bieżący_handel, szok_procentowy):
"""
szok_procentowy: ujemny % (np. -0.2 = -20%)
"""
return round(bieżący_handel * (1 + szok_procentowy), 2)
scenariusze = {
"bazowy": 0.0,
"pressure_sankcji": -0.15,
"ograniczenia_importu_chin": -0.25,
}
bieżący_handel = df.loc[df["rok"] == 2025, "bilateralny_handel_mld_dolarow_usa"].iloc[0]
wyniki_scenariuszy = {
name: scenariusz_handlowy(bieżący_handel, szok)
for nazwa, szok in scenariusze.items()
}
print("Wyniki scenariuszy (mld dolarów USA):")
for k, v in wyniki_scenariuszy.items():
print(f"{k}: {v}")
🔹 4. Wizualizacja trendu + zależności
Kopiuj kod
Python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(df["rok"], df["bilateralny_handel_mld_dolarow_usa"], marker='o')
plt.title("Objętość handlu Rosja–Chiny (mld dolarów USA)")
plt.xlabel("Rok")
plt.ylabel("Objętość handlu")
plt.grid(True)
plt.show()
plt.figure()
plt.plot(df["rok"], df["indeks_zależności"], marker='o')
plt.title("Indeks zależności Rosji od Chin")
plt.xlabel("Rok")
plt.ylabel("Indeks zależności")
plt.grid(True)
plt.show()
🔹 5. Analiza wyników (logika maszynowa)
Kopiuj kod
Python
ostatni = df.iloc[-1]
if ostatni["indeks_zależności"] > 0.25 and ostatni["tempo_wzrostu_handlu"] < 0:
wynik = (
"Rosja jest strukturalnie zależna od Chin, "
"ale relacja wskazuje na napięcia ekonomiczne "
"i asymetrię zamiast pełnej podległości."
)
else:
wynik = "Partnerstwo ekonomiczne pozostaje zrównoważone."
print("Wynik:")
print(wynik)
📌 Co ten kod przedstawia koncepcyjnie
✔️ Nie „dodatek”, ale asymetryczna zależność
✔️ Chiny = ekonomiczny „lifeline” pod sankcjami
✔️ Spadek handlu ≠ koniec partnerstwa
✔️ Energetyczna monozależność — kluczowy ryzyko dla RF
Jeśli chcesz:
🔹 wersję dla Jupyter Notebook
🔹 dodaj CRYPTO / PRZEPŁYWY KAPITAŁOWE
🔹 przetłumacz na model ryzyka ilościowego
🔹 sformatuj jako EU policy brief / kod think-tank
— powiedz, w jakim formacie 👍#icrypto - indeks 6-8
