Диссертация (1138677), страница 32

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 32)

Рассчитанная Fстатистика (тест Вальда) будет обладать особым распределением в случае, если обепеременные являются I(0) или I(1), а также зависеть от количества регрессоров и наличия124тренда/константы в уравнении (6). Таким образом, асимптотические критическиезначения теста формируют две границы критических значений, представленные в(Pesaran, et al., 2001)95. Соответственно, гипотеза об отсутствии коинтеграциипринимается,еслизначениеF-статистикиокажетсяниженижнегограничногокритического значения; аналогично, если значение F-статистики окажется выше верхнегограничного критического значения, то гипотеза об отсутствии долгосрочной взаимосвязиотвергается. В случае, если расчетная величина F-статистики окажется в пределахдиапазона верхней и нижней границы, то по результатам граничного теста ARDL-boundsнельзя сделать достоверных выводов.

Максимальная длина лага S базовой VAR-модели(1) выбирается на основе теста Lag Length Criteria с помощью информационных критериевAkaike (AIC) и Schwarz (SIC) (здесь и далее преимущество отдается критерию AICвследствие большей вероятности отсутствия автокорреляции в остатках, т.к. он склоненвыбирать более длинные лаги). Далее в диссертационной работе оценивается множестворегрессий вида (2) с одинаковой длиной лагов m-1=q-1≤S-1 и выбираются оптимальныемодели ((m-1)*,(q-1)*) согласно критериям AIC и SIC (при условии выполнения тестов наотсутствие автокорреляции в остатках), по которым далее производится расчет Fстатистики.Порезультатамкоинтеграционныхтестовделаетсявыводоналичии/отсутствии долгосрочного стохастического тренда в рядах номинальнойдоходности государственных ценных бумаг стран БРИК и инфляционных ожиданий, атакже о возможной спецификации вектора96.В случае подтверждения наличия коинтеграционного соотношения оцениваетсяравновесный коинтеграционный вектор - уравнение долгосрочной динамики доходности вуровнях - на основе модели ARDL (m,q) вида:mqi 1j 0NY _ Wt      y ,i NY _ Wt i     e , j e _ Wt 1  t(7)Основной задачей на данном этапе является корректный выбор необходимогоколичества лагов для последующей адекватной оценки долгосрочных коэффициентовподстройки.

Выбор лагов происходит аналогично выбору лагов для самого граничноготеста ARDL-bounds, основное отличие состоит в том, что на данном этапе допускаетсяразличное количество лагов, т.е. m может быть не равно q. Процедура проводится путем95В работе также используются критические значения, взятые из работы (Narayan, 2005), где онирассчитаны для случаев малых выборок (менее 100 наблюдений);96В случае подтверждения коинтеграции для различных спецификаций коинтеграционных векторовпреимущество отдается более традиционной спецификации (с учетом константы и тренда);125оценки (k+1)2 моделей ARDL (m, q)97, где k – это количество лагов, выбранное напредыдущем этапе, а показатель 2 отражает количество переменных в равновесномсоотношении (доходность и инфляция).Равновесным долгосрочным соотношением принимается выражение видаNY _ Wt     e _ Wt(10) (спецификация без тренда) либоNY _ Wt     t   e _ Wt(11) (спецификация с трендом)q*где  cm*1    y ,i, i 1m*1    y ,i, e, jj 0m*1    y ,i, m* и q* - оптимальная длина лагов по модели (7).i 1i 1Значимость коэффициентов при переменных в коинтеграционном вектореоценивается на основе Δ-метода.Дополнительные выводы относительно выполнения полного эффекта Фишераделаютсянаосновеанализадоверительныхинтервалов,формируемыхдвумястандартными ошибками.

Кроме этого сила эффекта Фишера в соответствующихуравнениях может быть приближенно определена с помощью оцененных коэффициентовприпеременнойинфляционныхожиданий:наличиеполногоэффектаФишераподтверждается в случае положительного коэффициента, близкого к единице, частичногоэффекта Фишера – в случае наличия положительного коэффициентасо значениемменьше единицы.Фундаментальныйфакторинфляции,согласнонашемупредположению,определяет уровень номинального процента в долгосрочном периоде. При этом болеекраткосрочные колебания доходности формируются под воздействием широкого спектраболее конъюнктурных факторов рыночного, финансового и глобального риска.3.МоделированиегосударственныхценныхкраткосрочнойбумагвдинамикистранахБРИКноминальнойявляетсядоходностиключевымэтапомэмпирического анализа. В качестве основного результата немногочисленного количестванаучных работ, которые посвящены внутреннему долговому рынку ГЦБ, частовыделяетсяпреимущественноевлияниевнутреннихфундаментальныхфакторов(макроэкономических) относительно изменений мировой финансовой конъюнктуры,которыетранслируютсянавнутренниерынкикапиталаразвивающихсястран.Соответственно, взяв в качестве базовой модели многофакторную регрессию, в качествепотенциальных97объясняющихпеременныхучитываютсяэкономическиефакторыПриоритет отдается критерию Акаике, поскольку для него характерна более высокая вероятностьотсутствия автокорреляции в остатках, т.к.

критерий Акаике склонен выбирать больше лагов;126сформированных выше категорий и, в том числе, корректирующий параметр –стационарная ошибка долгосрочного равновесного соотношения с инфляцией впредыдущем периоде (в случае его существования).Указанный корректирующий параметр рассчитывается какNY _ Wt 1     e _ Wt 1(10) (спецификация без тренда) либоNY _ Wt 1     t   e _ Wt 1 (11) (спецификация с трендом)и обозначается как ECT_Wt-1 (рассчитывает вручную).

Соответственно, текущееизменениедоходностивоздействиемгосударственныхисследуемыхфакторовоблигацийи,определяетсяпредположительно,краткосрочнымотклонениемотдолгосрочного равновесия (модели с коррекцией ошибок).Кроме этого, в условиях повышенной волатильности финансовых временных рядовв развивающихся странах (в особенности, в периоды кризисных изменений) помимопредполагаемых на этапе отбора дамми-переменных, фиксирующих значимые события нарынках каждой из стран БРИК, в процессе оценивания регрессионных уравненийдобавляются дополнительные импульсные дамми-переменные для каждого временногоряда доходности, что направлено на выравнивание сдвигов исследуемого временного рядаи получение более чистых оценок чувствительности к основным исследуемым группамфакторов.Таким образом, многофакторные модели в первых разностях, объясняющиекраткосрочные изменения в уровне номинальной доходности, имеют вид:kNY _ Wt  с   i xti i 1гдепеременные,K  x   ECT _ Wi  k 1'i it 1 t(12)– dummy-переменные событийных факторов и импульсные дамми– прочие исследуемые факторов, охарактеризованные выше, ECT_Wt-1 –параметр коррекции ошибок долгосрочного равновесия с инфляционными ожиданиямивыбранной спецификации согласно модели ARDL.

Возможным недостатком оцениваемыхмоделей являются широкие доверительные интервалы оцениваемых коэффициентов прифакторах в условиях ограниченной выборки и достаточно широкого набора факторов.Коэффициент λ при параметре коррекции ошибок отклонения от долгосрочногоравновесия с инфляцией говорит о скорости сближения уровня доходности кдолгосрочному тренду в связи с отклонением от него в предыдущем периоде.При разработке регрессионных моделей с целью получения достоверныхрезультатов большое внимание уделяется их характеристикам, а именно: проверкенормальности распределения ошибок моделей (на основе теста Харке-Бера (Jarque-Bera)),127значению статистики Дарбина-Уотсона (Durbin-Watson stat.) в окрестности «2»,отсутствию автокорреляции в остатках моделей, гетероскедастичности и условнойгетероскедастичности.Проверканаличияавтокорреляциивостаткахрегрессийпроводится c помощью анализа коррелограмм PACF и теста Бройша-Годфри на серийнуюкорреляциюостатков(Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest).Наличиегетероскедастичности проверяется с помощью теста Breusch-Pagan-Godfrey, наличиеусловной гетероскедастичности – с помощью традиционного теста ARCH-LM.

Также вусловиях возможной эндогенности и значимой коррелированности макроэкономическихпеременных, используемых при моделировании в рамках одного уравнения, необходимоследить за оцениваемыми коэффициентами "разрастания дисперсии" (VIF), которые недолжны превышать трех для каждого учитываемого фактора.Поскольку комбинации переменных, отвечающих за потенциальное влияниеисследуемых факторов, не носят однозначный характер, выбор оптимальных моделей длявременного ряда доходности определенной срочности для каждой из стран БРИКосуществляется на основе совокупности следующих критериев:1) обязательное удовлетворение всем традиционным тестам на адекватностьразработанной модели;2) значения информационных критериев Акаике (AIC) и Шварца (SIC) вусловиях наименьшего количества импульсных дамми-переменных (минимизация);3) объясняющая сила моделей - значение нормированного R-квадрата(максимизация), стандартной ошибки регрессии (минимизация);4) более высокие характеристики стабильности оцениваемых коэффициентовчувствительностиприисследуемыхфакторах(визуализация,атакжеудовлетворение традиционным тестам);5)предоставлениевозможностипровестисопоставлениемеждуразработанными моделями для различных стран БРИК, т.е.

выбор моделей, наборнезависимых факторов в которых минимально различен между исследуемымистранами (при условии удовлетворения прочим характеристикам оптимальностивыбора).В заключение проводится краткий анализ стабильности оцененных уравненийчувствительности доходности к выявленным факторам на основе традиционных тестовCUSUM и CUSUMSQ (устойчивость оцененных коэффициентов).Результатомпостроениямногофакторныхмоделейдинамикиноминальнойдоходности является выделение экономических изменений, внешних воздействий,политических событий, влияние которых, при совместном учете, оказывалось наиболее128весомым и существенным в формировании доходности государственных облигацийразличных сроков до погашения.

Принимая во внимание объективную сложностьмоделирования изменений финансовых переменных, специфику «нерыночности» рынкароссийского госдолга, а также результаты проанализированных ранее исследований,уровень объяснения дисперсии зависимой переменной в диапазоне 30-70% (по R2 норм.)рассматривается как удовлетворительный.4. В заключение эмпирического анализа проводится сравнительный анализполученныхрезультатоввоздействияразличныхэкономическихфакторовнаформирование доходности ГЦБ в национальной валюте в различных странах БРИК ивыявление общих закономерностей. Кроме этого, оценивается существенность вкладакаждой из выделенных групп факторов в объяснение дисперсии изменения доходностиГЦБ, а именно определяется доля вклада анализируемой категории факторов в общеевлияние всех значимых факторов98.

Характеристики

Список файлов диссертации