Диссертация (1138677), страница 34
Текст из файла (страница 34)
В среднем за период это способствует формированиюдовольно пологой возрастающей кривой доходности. Самыми высокими уровнямидоходности ГЦБ обладает Бразилия (в среднем от 10,6% до 12%), наиболее низкиедоходности наблюдаются в Китае (от 2,5% до 3,6%). Россия и Бразилия занимают поэтому показателю промежуточное положение, но в России отмечается резкий подъем в104Источник: Bloomberg;Источник: Bloomberg;106Источник: Bloomberg;107См. Таблицу 1 в Приложении Ж;105134среднем уровне доходности сроком до погашения 3 года, чего не наблюдается в прочихстранах. Этот факт говорит о высоком уровне сегментации на российском рынке ГЦБ иповышенномуровненеопределенности,которыйпринимаетсявовниманиеэкономическими агентами, вследствие чего наблюдается значительный рост премии засрок между горизонтами до года включительно и свыше года.
Кроме этого среди болеедолгосрочных горизонтов сегмент срочности в 3 года в России является наиболее активноторгуемым, поскольку именно он сильнее остальных вырос в кризисный период и достигмаксимального уровня (13,1%) среди всех сегментов кривой доходности. Он жеотличается максимальным разбросом значений, тогда как с ростом срока до погашенияволатильность незначительно снижается. Среди всех стран максимальный уровеньдоходности за период исследования в 17,5% зафиксирован в Бразилии на сегменте сроком3 года. Волатильность уровней доходности в других странах БРИК также сокращается сростом срока до погашения облигаций, но вслед за Россией на этом фоне выделяетсярынок Бразилии с наиболее высокими колебаниями в сегменте срочности 1 год.Скошенность распределения доходности также различается между странами.
Так, вКитае и Бразилии с ростом срока до погашения увеличивается частота появления болеевысоких доходностей по сравнению со средним значением, на российском рынкевероятность получения относительно более высоких доходностей снижается, тогда как вИндии увеличивается вероятность получения более низких по сравнению со среднимуровнем доходностей.
Повышенной вероятностью получения экстремально высоких иэкстремально низких уровней доходности на рынке ГЦБ отличается российский рынок.Согласно статистике Харке-Бера (при 5-% уровне значимости), нормальнымраспределением доходностей обладают только рынок Китая, Бразилии (за исключениемдолгосрочного сегмента кривой) и сегмент 3-х лет до погашения на рынке ГЦБ Индии.Эти характеристики необходимо принимать во внимание при проведении дальнейшегоэконометрического анализа.Динамика доходностей при рассмотрении подпериодов существенно изменяется. Впервые месяцы после начала кризиса 2008 года (предполагается, что отсчет идет от концалета 2008 года-сентября 2008 года, момента банкротства банка Leman Brothers) уровниноминальнойдоходностисуверенныхоблигацийвстранахБРИКимелиразнонаправленную динамику: наблюдался либо резкий рост после умеренно стабильнойдинамики (Россия), либо усиление роста доходности (Бразилия), либо резкое падениепосле нарастания напряженности к июлю 2008 года (Китай, Индия).
Это объясняетсяразличным влиянием кризисной ситуации на спрос на ГЦБ для каждой из стран,отношением к суверенному риску конкретных стран со стороны экономических агентов.1353.1.2. Выбор прокси инфляционных ожиданийПоказатель инфляционных ожиданий экономических агентов, закладывающийся вуровень номинальных доходностей, является ненаблюдаемой переменной, который,согласно гипотезе Фишера, оказывает прямое влияние на уровень номинальныхпроцентных ставок. Но поскольку результаты эмпирического анализа являютсячувствительными к выбору прокси инфляционных ожиданий, эта независимая переменнаятребует отдельной характеристики.
В большинстве эмпирических исследований,посвященных проверке наличия долгосрочного равновесного соотношения междуноминальной доходностью на рынке ГЦБ и инфляционными ожиданиями, можноотметить использование фактического текущего и будущего значения инфляции какожидаемого на основе концепции рациональных ожиданий (а также крайнего случаяадаптивных ожиданий, где коэффициент при значении в текущем месяце равен 1) иабсолютного предвидения (Phylaktis, Blake, 1993, Crowder, Hoffman, 1996, Malliaropulous,2000, Atkins, Coe, 2002, Dua, Pandit.
2002, Lardic, Mignon, 2003, Kasman et al., 2005,Maghyereh, Al-Zoubi, 2006, Dutt, Ghosh, 2007, Aisen, Hauner, 2008, Beyer et al., 2009, Phiri,Lusanga, 2011, Wallace, 2012, и др.). Если ожидания инфляции являются рациональными,то есть построенными на основе всей имеющейся на текущий момент информации, тофактический и ожидаемый уровень инфляции будут отличаться только на параметр«белого шума», и будут иметь одинаковые стохастические свойства (Fama, 1975).Также распространено использование следующих прокси:o индексы на основе опросов экономических агентов (Mehra, 1994, Lai, 2004,Kaliva, 2008, и др.);o аппроксимация на основе прошлых значений инфляции (на основеконцепции адаптивных ожиданий, Dua, Pandit, 2002, Kasman et al., 2005,Ling et al., 2010 и др.);o спрэды относительно индексированных на уровень инфляции ценных бумаг(Woodward, 1992, Evans, 1998).Индексы ожиданий роста цен на развивающихся рынках не обладают высокойинформативностью вследствие высокой волатильности на их финансовых рынках, а такжевследствиетого,чтовбольшинстверазвивающихсяэкономикприсутствуетнесовершенный механизм инфляционного таргетирования, что не позволяет выделитьединого ориентира для различных участников рынка.
Данные опросов экономическихагентов относительно их мнения о будущем приросте уровня цен собираются не в каждойстране, а в случае проведения подобных опросов, их история очень ограничена. Крометого, как отмечает (Woodward, 1992), опросы не отражают рыночное формирование136инфляционных ожиданий, поскольку респонденты могут быть финансово не связаны сожидаемым ими уровнем инфляции, а также, поскольку полученные результаты опросовобычно не взвешиваются по уровню рыночного влияния респондентов.
Так, из странБРИК официальный индекс инфляционных ожиданий имеет достаточную историю ипубликуется только в Бразилии, где может быть использован в исследованиях.Оценка будущей инфляции на основе аппроксимации прошлых значений неявляется корректным походом к определению инфляционных ожиданий, поскольку онпредставляет собой эконометрический анализ свойств временного ряда инфляции безучета иной информации, на основе которой экономические агенты делают прогнозы.Учитывая, что предположение о рациональных ожиданиях и эффективном рынкеявляются слишком строгими в рамках развивающихся рынков, в данной работеприменяется «комбинационный» подход рациональных и адаптивных ожиданий,основанный на сглаживании уровня инфляции для отражения фактической впередсмотрящей и прошлой информации по инфляции (см., например, Yuhn, 1996, Carneiro etal., 2002, Mitchell-Innes et al., 2007, Kose et al., 2012, и др.).
Предполагается, чтоэкономические агенты не обладают информацией о предполагаемом уровне инфляции наслишком длинном горизонте (Yuhn, 1996), и на основе указанного подхода можно болеекорректно отразить построение инфляционных ожиданий участниками рынка.Итоговыйвыборрелевантногопараметраинфляционныхожиданийосуществляется на основе анализа парных корреляций номинальной доходности иразличных вариаций изменения уровня цен (WPI108 для Индии, CPI для всех остальныхстран) для каждого рынка в отдельности, а именно фактической инфляции и скользящихсредних фактических уровней инфляции с горизонтом 1- 6 месяцев (MA(1)-MA(6)), иоптимизации последующих оценок долгосрочной динамики.
Соответственно, в качествепроксиинфляционныхожиданийиспользуется3-месячноескользящеесреднеефактических уровней инфляции (3 опережения и 3 лага) для случаев России (INF_EX_R),Китая (INF_EX_C) и Индии (INF_EX_I), и 1-месячное скользящее среднее фактическихуровней инфляции (1 опережение и 1 лаг) для Бразилии (INF_EX_B)109. Визуализация108В Индии в качестве основного индикатора для целей монетарной политики принимается индекс WPI,определяющий рост цен производителей в экономике. Использование данного показателя (в отличие отстандартных индексов ИПЦ, принятых в международной практике) обусловлено более широким покрытием(около 57% производителей) и частотой публикации (на месячной основе, до октября 2009 года – нанедельной основе). Кроме того, индекс WPI соответствует общей мировой динамике в кризисный ипосткризисный период.
Индекс потребительских цен CPI в Индии отдельно рассчитывается для 4хсоциальных секторов и в основном используется для целей индексации заработной платы. Для случаяБразилии используется индекс IPCA - наиболее важный индекс потребительских цен, который учитываетсяпри оценке эффективности режима инфляционного таргетирования;109В качестве альтернативных мер инфляционных ожиданий на основе корреляционного анализа былвыбран ряд показателей (годовая инфляция в текущем месяце, годовая инфляции в предыдущем месяце,137инфляционных ожиданий и номинальной доходности представлена на Рис. 1-4 вПриложении Ж.
В краткосрочном периоде воздействие инфляционных ожиданий такжевключается в анализ в виде изменения показателей (dINF_EX _R, dINF_EX _C, dINF_EX_I, dINF_EX _B).3.1.3. Описание и классификация прочих независимых переменныхНаиболее релевантные вариации численного представления макроэкономических,внутренних рыночных и финансовых и внешних экономических факторов определяютсяна основе логического, качественного и корреляционного анализа110. В данной частиработы описан наиболее широкий спектр представления факторов, который далеесужается по ходу проведения исследования и анализа полученных результатов, а такжесформулирован ряд предположений о направленности и значимости влияния факторов111.Следует отметить, что хотя в ряде эмпирических исследованиях признаваласьболее значимая роль прогнозируемых макроэкономических величин (например, Siklos,2011, Jaramillo, Weber, 2013), в связи с невозможностью получить прогнозы по всемфакторам в странах БРИК на месячном горизонте в работе используется предположение,что поведение экономических агентов следует гипотезе абсолютного предвидения,наиболее широко используемое на практике.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
