Диссертация (1138677), страница 38
Текст из файла (страница 38)
Измененияуровня доходности на рынках ГЦБ в странах БРИК также имеют аналогичнуювзаимосвязьсдинамикойдоходностифондовыхиндексов,преимущественнопроявляющуюся при оценке совместной динамики с приростом индексов за месяц.Исключением здесь является случай Индии, где показатель доходности индекса BSE30 замесяц не имеет значимой корреляции с изменениями доходности ГЦБ. Соответственно,далее в анализе рассматриваются изменения за месяц следующих фондовых индексовdSSE180, dRTS, dIBOV, dBSE30124 и dBSE30yy.Внешние экономические факторы.Результатыкорреляционногоанализавзаимосвязимеждуэкономическимифакторами данной категории и доходностью ГЦБ в странах БРИК отличаются высокойстепенью разнородности.1. Корреляция уровня процентных ставок LIBOR и уровня доходности ГЦБ дляИндии и Китая в большинстве случаев несущественна, тогда как между приростами124Как отмечалось на с.
142, при учете фактора глобальных экономических условий в виде динамикифондового индекса S&P500 параметр региональных экономических условий используется в моделях послеочистки от влияния указанного фактора. Оценка корреляционных взаимосвязей для таких параметров непроводится;150доходности ГЦБ в этих странах и колебаниями процентных ставок LIBOR наблюдаетсяпрямая зависимость, что подтверждает предположение об однонаправленной динамикеиндикаторов глобальной ликвидности и доходности ГЦБ. Результат для случая Бразилиинеоднозначен, поскольку в уровнях подтверждается значимая однонаправленная связь,отсутствующая в приростах показателей.
Кроме этого, предварительная оценкавзаимосвязи доходности ГЦБ в развивающихся странах с альтернативными показателямиситуации с глобальной ликвидностью – доходностью казначейских ценных бумаг США –также не позволяет сформировать однозначные выводы. В результате при прочих равныхусловиях для дальнейшего анализа отбираются факторы (d)LIBOR1M и (d)UST10Y.2. Расчетная доходность индекса S&P500 за год имеет положительную корреляциюс доходностью ГЦБ только на рынке Китая. Напротив, динамика российского рынка ГЦБи некоторых сегментов рынка ГЦБ Бразилии имеет значимую обратную взаимосвязь сколебаниями индекса S&P500 в терминах доходности фондового индекса за год, чтоподтверждает предположение о повышении спроса на ГЦБ и снижении их доходности вусловиях улучшения глобальных условий финансирования.
Альтернативный индикаторусловий финансирования на внешних рынках - наклон кривой доходности в США, согласно предварительным оценкам корреляции, движется разнонаправленно только сдоходностями ГЦБ на индийском рынке, демонстрируя положительную значимуюкорреляцию с доходностями облигаций в России и на долгосрочном сегменте рынкаБразилии, что опровергает гипотезу обратного влияния данного фактора на доходностиГЦБ на этих рынках. Предварительный корреляционный анализ изменений доходности нарынках ГЦБ в странах БРИК и исследуемых вариаций данного фактора не позволяетвыявить определенный наиболее релевантный прокси, вследствие чего все вариациифакторов используются на этапе разработки регрессионных моделей (dSNP, dSNPyy,SPREAD, dSPREAD).3.
Доходности рынков ГЦБ Индии, Китая и Бразилии демонстрирую умереннуюпрямую взаимосвязь с динамикой годовых и месячных изменений индекса волатильностиVIX и спрэда TED. Это подтверждает предполагаемое прямое воздействие напряженностина глобальных фондовых площадках, транслируемое на долговые рынки развивающихсястран и вызывающее снижение спроса на долговые инструменты в этих странах.Российский рынок ГЦБ отличается невысокой корреляцией с показателями глобальногонеприятия риска, значимой только на краткосрочном сегменте кривой доходности идоходности облигаций не более 3х лет до погашения.
Оценка взаимосвязи междупроцентным изменением индекса волатильности VIX, изменением спрэда TED иизменением доходности ГЦБ показывает очень разнородные результаты, не позволяющие151подтвердить либо опровергнуть предположение об их однонаправленной динамике.Соответственно, далее в работе будет использоваться большая часть альтернативныхпрокси показателей: спрэд TED (TED) и его изменение (dTED)125, а также годовое имесячное изменение индекса волатильности VIX (dVIXyy, dVIX).4. Предположение об однонаправленном движении приростов мировых цен наэнергоносители и фьючерсов на цены на энергоносители (нефть сорта BRENT) идоходностей на рынке ГЦБ подтверждается для Индии, Китая и Бразилии, не являющихсяосновными экспортерами нефти. Россия, как страна с существенными запасами нефти инефтепродуктов, выделяется на фоне других стран БРИК умеренной обратнойвзаимосвязью между мировыми ценами на нефть и доходностями на внутреннем рынкегосударственного долга.
Во всех случаях, за исключением Бразилии, максимальнойкорреляцией с уровнями доходности обладает динамика среднемесячной цены на нефть(для Бразилии – показатель изменения на конец месяца). Эти показатели выбираются дляпоследующего анализа (dBRENT_av, dBRENT). Среди изменений спектра фьючерсов ценна нефть по срокам наиболее заметная корреляция выявлена для ежемесячных колебанийфьючерсов на 5 месяцев (dBRENTFUT5M). Ввиду того, что динамика цен на нефть намировомрынкепоказателей,оказываетнеобходимовлияниетщательнонамножествоследитьзадругихмакроэкономическихвозможностьювозникновениямультиколлинеарности и влияния третьих факторов при оценке моделей.Таким образом, в данном разделе определен более узкий набор релевантныхпеременных, отвечающих за вклад того или иного изменения в экономике в динамикудоходности ГЦБ в странах БРИК, а также сделаны предположения о значимости и силеобъясняющих факторов.
При этом в ряде случаев выделить унифицированный прокси длятого или иного фактора не удалось вследствие разрозненности результатов по оценкевзаимосвязи с приростами и уровнями доходности, а также между странами БРИК. Однимиз объяснений представленных результатов может быть необходимость использованиялагов исследуемых численных представлений факторов, что потребует в ходемоделирования дополнительного анализа.125Как отмечалось на с.
142 при учете фактора уровня глобальной ликвидности в виде динамики процентнойставки LIBOR параметр напряженности на глобальных рынках используется в моделях после очистки отвлияния указанного фактора. Оценка корреляционных взаимосвязей для таких параметров не проводится;1523.2.2. Анализ стационарности и свойств временных рядовРезультаты проведенных тестов на стационарность рядов номинальной доходностии инфляционных ожиданий126 комплексно свидетельствуют о том, что все указанныевременные ряды для рынка Бразилии и большинство для рынка Китая являютсянестационарными (I(1)).
В то же время для прочих стран БРИК тест с учетом возможностиструктурных сдвигов (ZA) оставляет сомнения в наличии единичного корня в рядахноминальных процентных ставок и инфляционных ожиданий, тогда как в большинствеслучаев традиционные тесты (PP, ADF, ESPR) не отвергают гипотезу о нестационарности.Показанныерезультатыподтверждаютрелевантностьвыбораэконометрическогоаппарата при анализе долгосрочного соотношения между инфляцией и доходностью нарынке ГЦБ – модели долгосрочной взаимосвязи на основе граничного теста ARDLbounds, позволяющего оценить долгосрочную динамику безотносительно того, являютсяли ряды интегрированными 1-й степени или стационарными.При этом модели краткосрочной динамики доходности ГЦБ будут, как ипредполагалось, содержать зависимую переменную доходности в виде первой разности.Результаты тестов на наличие единичного корня во временных рядах прочихнезависимых переменных представлены в Таблицах 24-25 в Приложении Ж:1.
Гипотеза о нестационарности рядов подтверждается для ключевых процентныхставок монетарной политики, прироста денежной массы за год, инфляционного давленияденежной массы (кроме России и Индии), процентных ставок денежного рынка,норматива обязательных резервов, показателя инфляционных ожиданий, годового индексапромышленного производства, емкости государственного долга в ВВП, а также всехисследуемыхпараметровнеоднозначностьотношенияприсутствуетвбюджетноговыводахдефицитаотносительнокВВП.характеристикНекотораяемкостигосударственного долга в ВВП и процентных ставок по депозитам для случая Китая, атакже процентной ставки межбанковского рынка в Бразилии.
Тем не менее, учитываядинамику ряда и специфику финансовых временных рядов, все перечисленныепеременные принимаются как нестационарные.2. Среди внешних экономических факторов с высокой долей вероятностинестационарными являются такие индикаторы, как процентная ставка LIBOR сроком на 1месяц (LIBOR1M), доходность 10-летних казначейских облигаций (UST10Y), а такженаклон кривой доходности в США (SPREAD).126см.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
