Диссертация (1138295), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Все индексырассчитываютсявнациональныхвалютах,чтопозволяетговоритьосопоставимости результатов.Данные формируются за максимально продолжительный временнойотрезок, а именно: с момента начала публикации значений каждого из индексовдо 30 июня 2015 года (более 48 000 тысяч значений), это позволяет сформироватьнаиболее полную и репрезентативную базу данных.Отметим, что в качестве исходных данных берутся значения индексов безкорректировок на дивидендный доход и доход от реинвестиций, так как это можетпривести к искажению полученных результатов, кроме того, внедрениедополнительных ограничений всегда носит субъективный характер.Также в отличие от многих других исследований в диссертации намеренноне проводится отсеивание сильно отклоняющихся доходностей, так как удалениетаких данных может привести к нерелевантным результатам.
Более того, каждаябиржа сформировала механизм приостановки торгов при сильном колебании цен,пример представлен в Таблице 1 для рынка национальной фондовой биржиИндии.84Таблица 1. Время приостановки торгов при превышении лимитовотклонения цен на национальной фондовой бирже ИндииПредельный лимитотклоненияВремя срабатыванияДо 13:0045 минутС 13:00 до 14:3015 минутПосле 14:30Нет приостановкиДо 13:001 час 45 минутС 13:00 до 14:0045 минутС 13:00 до 14:00До конца дняВ любое время торговмеханизмы приостановкиДо конца дняторгов внедрены10%15%20%АналогичныеПродолжительностьприостановки торговнавсехрассматриваемых биржах.Для проверки устойчивости существования временных эффектов и с цельюопределения их динамики во времени общая выборка по каждому индексуразделяется на 5-летние периоды, что позволит провести сравнительный анализполученныхрезультатов.ВТаблице2представленыточныепериодырассматриваемых данных.Таблица 2.
Периоды рассмотрения индексов стран БРИКССтрана / Биржа / ИндексПериодПодпериод03.01.1968-30.12.196905.01.1970-30.12.197402.01.1975-28.12.197902.01.1980-28.12.1984Бразилия /BM&FBOVESPA / IBOV03.01.1968-30.06.201502.01.1985-28.12.198902.01.1990-29.12.199402.01.1995-30.12.199903.01.2000-30.12.200403.01.2005-30.12.200904.01.2010-30.06.2015РФ / «Московская23.09.1997-30.06.201523.09.1997-30.12.199985Биржа» / ММВБ05.01.2000-30.12.200411.01.2005-31.12.200911.01.2010-30.06.201503.01.1986-22.12.198901.01.1990-23.12.1994Индия / BSE Ltd /SENSEX03.01.1986-30.06.201502.01.1995-30.12.199903.01.2000-31.12.200403.01.2005-31.12.200904.01.2010-30.06.201506.11.1995-30.12.1999Индия / NSE / NIFTY06.11.1995-30.06.201503.01.2000-31.12.200403.01.2005-31.12.200904.01.2010-30.06.201525.11.1969-31.12.197402.01.1975-31.12.197902.01.1980-31.12.198402.01.1985-29.12.1989Китай / HKEx / HSI25.11.1969-30.06.201502.01.1990-30.12.199403.01.1995-30.12.199903.01.2000-31.12.200403.01.2005-31.12.200904.01.2010-30.06.201520.12.1990-30.12.199403.01.1995-30.12.1999Китай / SSE / SHCOMP20.12.1990-30.06.201504.01.2000-31.12.200404.01.2005-31.12.200904.01.2010-30.06.2015ЮАР / JSE Limited /TOP4025.06.2002-31.12.200425.06.2002-30.06.201503.01.2005-31.12.200904.01.2010-30.06.201586Комплексное рассмотрение сразу нескольких торговых площадок в рамкахпостроенияинвестиционногопортфеляпозволяет,соднойстороны,диверсифицировать риск, а с другой – учесть временные эффекты, характерныедля каждой из стран, с целью максимизации доходности мультинациональногопортфеля.2.3Методология выявления и оценки временных эффектов стран БРИКСВ соответствии с ранее описанной классификацией временных эффектов ина основании собранных данных в данном разделе будет представленаметодология исследования пяти временных эффектов: эффекта дня недели,эффекта смены месяца, эффекта месяца, эффекта квартала, эффекта внутриквартала.
Для выявления и оценки каждого из временных эффектов разработанауникальнаяэконометрическаяGARCH-модель,котораяучитываетавтокорреляцию, гетероскедастичность, свойственные для временных рядовфондовых индексов, что недоступно при использовании МНК-модели.Есть две другие модификации модели с условной гетероскедастичностью:GRJ-GARCH (или TGARCH), представленная Л. Р. Глостеном, Р.
Джаннатаном,Д. Э. Ранкле (L. R. Glosten, R. Jagannatan, D. E. Runkle) [73] и EGARCH Д. Б.Нельсона (D. B. Nelson) [117]. Эти модели учитывают предположение о большемвлиянии отрицательных шоков на финансовых рынках на волатильность посравнению с положительными. Связывают это с тем, что воздействиеотрицательных шоков приводит к сокращению капитализации компании присохранении уровня долга, то есть к увеличению долгового плеча, и,соответственно, к увеличению рисков, выражаемых в увеличении волатильности.Однако Е. А.
Федорова, Е. В. Гиленко [7] доказывают, что использование моделейGRJ-GARCHиEGARCHприрассмотрениивременныхэффектовнецелесообразно, так как коэффициенты, отвечающие за силу воздействияотрицательных значений прошлого ряда, оказываются незначимыми.87В диссертационном исследовании в качестве объясняемой переменнойвыступает логарифм доходности в день t: = ( /−1 ) × 100(1),где – общая доходность индекса в день t, рассчитанная как натуральныйлогарифм доходности от закрытия предыдущего до закрытия текущего дня, – значение индекса I на момент закрытия в день t,−1 – значение индекса I на момент закрытия в день t-1.Эффект дня неделиПри рассмотрении эффекта дня недели в качестве независимых переменныхвыступают значения доходностей в каждый день недели.GARCH-модель выглядит следующим образом: = + + + ℎ ℎ + + −1 + (2),где … – дамми-переменная на каждый день недели, равная 1, еслиэтот день выпадал на изучаемый день, и 0, если иначе, … – коэффициенты регрессии,−1 – коэффициент доходности индекса предыдущего дня, – коэффициент для учета автокорреляции временного ряда.В модели следующее распределение остатков: ~(0, 2 )(3),22где 2 = + −1+ −1, – константа, – степень влияния краткосрочных шоков, – степень влияния долгосрочных шоков.Ввиду того, что условная дисперсия должна быть неотрицательной,накладываются следующие условия на модель: > 0, ≥ 0 и ≥ 0.Вмоделиубранаконстантасцельюизбеганияполноймультиколлинеарности, при её сохранении сумма фиктивных переменных былабы равна константе, что говорило бы о линейной зависимости регрессоров.88Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов (постоянная доходностьнезависимо от дня недели):H0 : = = = ℎ = (4),H1 : ≠ ≠ ≠ ℎ ≠ (5),Если нулевая гипотеза отвергается, распределение доходности в каждый издней недели неравномерное, что говорит о существовании эффекта дня недели.Эффект смены месяцаПри рассмотрении эффекта смены месяца в качестве независимыхпеременных выступают значения доходностей в первые и последние 9 торговыхдней месяца.GARCH-модель для определения эффекта смены месяца выглядитследующим образом: = + 1 1 + 2 2 + 3 3 + 4 4 + 5 5 + 6 6 + 7 7 + 8 8 +9 9 + −9 −9 + −8 −8 + −7 −7 + −6 −6 + −5 −5 + −4 −4 + −3 −3 +−2 −2 + −1 −1 + (6),где 1 … 9 – дамми-переменная на каждый торговый день с 1-го по 9-й вначале месяца, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый день, и 0, еслииначе,−9 … −1 – дамми-переменная на каждый торговый день с -9 по -1 в концемесяца, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый день, и 0, если иначе,1 … −1 – коэффициенты регрессии.В модели следующее распределение остатков: ~(0, 2 )(7),22где 2 = + −1+ −1, – константа, – степень влияния краткосрочных шоков, – степень влияния долгосрочных шоков.Ввиду того, что условная дисперсия должна быть неотрицательной,накладываются следующие условия на модель: > 0, ≥ 0 и ≥ 0.89Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов вне зависимости отначала или конца месяца:H0 : 1 = 2 = 3 = 4 = 5 = 6 = 7 = 8 = 9 = −9 = −8 = −7 =−6 = −5 = −4 = −3 = −2 = −1(8),H1 : 1 ≠ 2 ≠ 3 ≠ 4 ≠ 5 ≠ 6 ≠ 7 ≠ 8 ≠ 9 ≠ −9 ≠ −8 ≠ −7 ≠−6 ≠ −5 ≠ −4 ≠ −3 ≠ −2 ≠ −1(9).Если нулевая гипотеза отвергается, распределение доходностей в начале иконце месяца неравномерное, что говорит о существовании эффекта сменымесяца.Эффект месяцаПри рассмотрении эффекта месяца в качестве независимых переменныхвыступают значения доходностей в один из месяцев года.GARCH-модель для определения эффекта месяца выглядит следующимобразом: = Янв Янв + Фев Фев + Мар Мар + Апр Апр + Май Май + Июн Июл +Авг Авг + Сен Сен + Окт Окт + Ноя Ноя + Дек Дек + (10),где Янв … Дек – дамми-переменная, равная 1, если доходность в изучаемыйдень выпала на определенный месяц год, а и 0, если иначе,Янв … Дек – коэффициенты регрессии.В модели следующее распределение остатков: ~(0, 2 )(11),22где 2 = + −1+ −1, – константа, – степень влияния краткосрочных шоков, – степень влияния долгосрочных шоков.Ввиду того, что условная дисперсия должна быть неотрицательной,накладываются следующие условия на модель: > 0, ≥ 0 и ≥ 0.90Вмоделитакжеубранаконстантасцельюизбеганияполноймультиколлинеарности, при её сохранении сумма фиктивных переменных былабы равна константе.Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов (постоянная доходностьнезависимо от месяца года):H0 : Янв = Фев = Мар = Апр = Май = Июн = Июл = Авг = Сен =Окт = Ноя = Дек(12),H1 : Янв ≠ Фев ≠ Мар ≠ Апр ≠ Май ≠ Июн ≠ Июл ≠ Авг ≠ Сен ≠Окт ≠ Ноя ≠ Дек(13).Если нулевая гипотеза отвергается, распределение доходностей в каждый измесяцев года неравномерне, что говорит о существовании эффекта месяца.Эффект квартала (предновогоднего ралли)При рассмотрении эффекта предновогоднего ралли в качестве независимыхпеременных выступают значения доходностей в один из кварталов года.GARCH-модель для определения эффекта предновогоднего ралли выглядитследующим образом: = 1 кв.
1 кв. + 2 кв. 2 кв. + 3 кв. 3 кв. + 4 кв. 4 кв. + (14),где 1 кв. … 4 кв. – дамми-переменная, равная 1, если доходность визучаемый день выпала на определенный квартал год, и 0, если иначе;1 кв … 4 кв. – коэффициенты регрессии.В модели следующее распределение остатков: ~(0, 2 )(15),22где 2 = + −1+ −1, – константа, – степень влияния краткосрочных шоков, – степень влияния долгосрочных шоков.Ввиду того, что условная дисперсия должна быть неотрицательной,накладываются следующие условия на модель: > 0, ≥ 0 и ≥ 0.91Вмоделиубранаконстантасцельюизбеганияполноймультиколлинеарности, при её сохранении сумма фиктивных переменных былабы равна константе, что говорило бы о линейной зависимости регрессоров.Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов (постоянная доходностьнезависима от квартала года):H0 : 1 кв.
= 2 кв. = 3 кв. = 4 кв.(16),H1 : 1 кв. ≠ 2 кв. ≠ 3 кв. ≠ 4 кв.(17).Если нулевая гипотеза отвергается, распределение доходностей в каждый изкварталовгоданеравномерное,чтоговоритосуществованииэффектаквартала/предновогоднего ралли.Эффект внутри кварталаПри рассмотрении эффекта внутри квартала в качестве независимыхпеременных выступают значения доходностей в одной из 6 частей квартала, по 2периода в каждом месяце. Таким образом, получается: = 1 1 + 2 2 + 3 3 + 4 4 + 5 5 + 6 6 + (18),где 1 … 6 – дамми-переменная на каждый из 6 периодов внутриквартала, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый период, и 0, если иначе;1 … 6 – коэффициенты регрессии.В модели следующее распределение остатков: ~(0, 2 )(19),22где 2 = + −1+ −1, – константа, – степень влияния краткосрочных шоков, – степень влияния долгосрочных шоков.Ввиду того, что условная дисперсия должна быть неотрицательной,накладываются следующие условия на модель: > 0, ≥ 0 и ≥ 0.Вмоделиубранаконстантасцельюизбеганияполноймультиколлинеарности, при её сохранении сумма фиктивных переменных былабы равна константе, что говорило бы о линейной зависимости регрессоров.92Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов (постоянная доходностьне зависит от части квартала):H0 : 1 = 2 = 3 = 4 = 5 = 6(20),H1 : 1 ≠ 2 ≠ 3 ≠ 4 ≠ 5 ≠ 6(21).Если нулевая гипотеза отвергается, распределение доходностей в каждыйпериод внутри квартала неравномерное, что говорит о существовании временногоэффекта внутри квартала.93Глава 3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
