#DEAL #rusia #SUA Biroul Parlamentului European în Irlanda #EUROPA #ukraine #economics #CRYPTO #CAPITAL #RĂZBOI Începând cu decembrie 2025, Rusia și China au un parteneriat economic puternic, cu un schimb bilateral care depășește 200 #miliarde de dolari. China este principalul partener comercial al Rusiei, oferind o linie de viață economică în mijlocul sancțiunilor occidentale—Rusia exportă energie la preț redus (petrol/gaze constituie ~75% din vânzările sale către China), în timp ce importă bunuri și tehnologie. Cu toate acestea, comerțul a scăzut cu ~10% față de vârfurile din 2024 din cauza fricțiunilor, cum ar fi restricțiile rusești la importurile de mașini chinezești pentru a proteja industriile locale. Deși Rusia devine din ce în ce mai dependentă, este un legătură strategică reciprocă, nu o subordonare totală. "Apendice" ar putea exagera, dar dependența este evidentă.
23:55 2025 Mai jos — un exemplu de cod Python, generat pe baza analizei tale, care:
structurează afirmațiile economice cheie (comerțul RF–CNR),
modelează dependența Rusiei de China,
arata analiza scenariilor (ce se va întâmpla în cazul unei scăderi a comerțului),
construiește o vizualizare simplă.
Cod analitic / ilustrativ, nelegat de date live (deoarece ai oferit deja o analiză generalizată).
🔹 1. Structura datelor + metricele de bază ale dependenței
Copiază codul
import pandas as pd
# Estimările de bază pentru decembrie 2025 (din analiză)
data = {
"year": [2023, 2024, 2025],
"bilateral_trade_usd_billion": [180, 225, 203], # >200B cu o scădere de ~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)
# Indexul dependenței RF de CNR
# (partea comerțului * partea resurselor energetice)
df["dependency_index"] = (
df["china_share_of_russia_total_trade"] *
df["russia_energy_export_share_to_china"]
)
print(df)
🔹 2. Interpretarea dependenței (model logic)
Copiază codul
Python
def interpret_dependency(index):
if index < 0.15:
return "Dependență scăzută"
elif index < 0.25:
return "Dependență moderată"
else:
return "Dependență ridicată"
df["dependency_level"] = df["dependency_index"].apply(interpret_dependency)
print(df[["year", "dependency_index", "dependency_level"]])
🔹 3. Analiza scenariilor: ce se va întâmpla în cazul unor sancțiuni suplimentare
Copiază codul
Python
def trade_scenario(current_trade, shock_percent):
"""
shock_percent: procent negativ (de exemplu -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("Rezultatele scenariilor (USD miliarde):")
for k, v in scenario_results.items():
print(f"{k}: {v}")
🔹 4. Vizualizarea tendinței + dependenței
Copiază codul
Python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(df["year"], df["bilateral_trade_usd_billion"], marker='o')
plt.title("Volumul Comerțului Rusia–China (USD Miliarde)")
plt.xlabel("An")
plt.ylabel("Volumul comerțului")
plt.grid(True)
plt.show()
plt.figure()
plt.plot(df["year"], df["dependency_index"], marker='o')
plt.title("Indexul Dependenței Rusiei față de China")
plt.xlabel("An")
plt.ylabel("Indexul Dependenței")
plt.grid(True)
plt.show()
🔹 5. Concluzie analitică (logica mașinii)
Copiază codul
Python
latest = df.iloc[-1]
if latest["dependency_index"] > 0.25 and latest["trade_growth_rate"] < 0:
conclusion = (
"Rusia este structural dependentă de China, "
"dar relația arată fricțiune economică "
"și asimetria mai degrabă decât subordonarea totală."
)
else:
conclusion = "Parteneriatul economic rămâne echilibrat."
print("Concluzie:")
print(conclusion)
📌 Ce reprezintă acest cod conceptual
✔️ Nu „apendice”, ci dependență asimetrică
✔️ China = „lifeline” economic sub sancțiuni
✔️ Scăderea comerțului ≠ sfârșitul parteneriatului
✔️ Monodependența energetică — risc cheie pentru RF
Dacă vrei:
🔹 versiunea pentru Jupyter Notebook
🔹 adăugați CRYPTO / FLUXURI DE CAPITAL
🔹 traduce în modelul de risc cantitativ
🔹 formulează ca un brief politic al UE / cod de think-tank
— spune-mi, în ce format 👍#icrypto - index 6-8
