Диссертация (1138677), страница 40
Текст из файла (страница 40)
При этом вРоссии влияние инфляционных ожиданий усиливается с ростом срока до погашениягосударственных облигаций, что указывает на то, что долгосрочные доходности содержатбольше информации об ожиданиях изменения уровня цен.Доходности болеедолгосрочного сегмента кривой доходности в России имеют более выраженнуюстохастическуювзаимосвязь с выбранным прокси инфляционных ожиданий и,соответственно, являются более восприимчивыми к теоретически обоснованныммакроэкономическим детерминантам. Константа в моделях долгосрочной взаимосвязиинфляции и доходности для случая России оказывается незначимойОценка моделей для рынка ГЦБ Китая говорит об обратной тенденции: эффектинфляционных ожиданий ослабевает при продвижении вдоль сегментов кривойдоходности.
Этот факт свидетельствует о том, что при принятии решений на болеедолгосрочную перспективу экономические агенты в Китае в меньшей степениориентируютсянаинфляционныеожидания,обладающиевысокойстепеньюнеопределенности. Более того, с ростом срока до погашения в долгосрочномкоинтеграционномсоотношенииувеличиваетсяконстанта,которуювпервомприближении можно ассоциировать с реальной безрисковой ставкой процента.Трендовая составляющая долгосрочного уровня номинального процента значимаво всех спецификациях моделей для российского и бразильского рынков ГЦБ.
Исходя изположительного знака коэффициента при тренде в коинтеграционном векторе для случаяРоссии можно сделать вывод, что с течением времени равновесная доходность пороссийским ГЦБ все сильнее превышает закладываемую инфляционную премию вдолгосрочном периоде, то есть, вероятно, увеличивается оценка риска, не связанного синфляционным давлением или недооценкойинфляционныхожиданий,которымнивелируется их возможное снижение.
Также это можно объяснить недовериемэкономических агентов к способности денежных регуляторов стабилизировать илиснизить прирост цен в экономике. Отрицательный коэффициент при детерминированномтренде в коинтеграционном соотношении для 3-месячной доходности ГЦБ Бразилии,158напротив, свидетельствует о постепенном снижении реальных процентных ставок вэкономике безотносительно тенденции в динамике инфляционных ожиданий, что можетбытьсвязано спостепенным повышениемдоверия инвесторов кпроводимойэкономической политике в стране, а также о наличии благоприятной ситуации нафинансовом рынке. Уровень краткосрочной доходности на рынке ГЦБ Бразилии такжевыделяется как единственный случай среди номинальных доходностей в странах БРИК,который в долгосрочном периоде полностью отражает колебания инфляционныхожиданий.Ни на одном рынке ГЦБ в странах БРИК не были найдены свидетельства в пользуполного эффекта Фишера, поскольку 95%-е асимптотические границы доверительныхинтервалов, оцененные на основе стандартных ошибок для каждого случая, не включаютв себя единицу128.
С другой стороны, в России и Бразилии долгосрочная взаимосвязь синфляционнымиожиданияминаходитподтверждениетолькоприналичиидетерминированного тренда, что противоречит теоретически обоснованной спецификацииуравнения гипотезы Фишера. Соответственно, о выполнении гипотезы Фишера в слабойформе можно говорить только в отношении долгового рынка Китая, посколькудолгосрочное соотношение с инфляцией выглядит традиционным образом.Значимость детерминированного тренда и невысокий уровень подстройкиноминальной доходности к инфляционным ожиданиям (за исключением Бразилии) вдолгосрочном периоде подтверждают предположения о природе такого результата, аименноовозможностиформированиевоздействиядолгосрочногоуровнядругих«неинфляционных»доходности(например,факторовнавынужденностьинвестирования в бумаги с минимальным кредитным риском Пенсионным фондом РФ,эффект изменения процентных ставок по операциям с центральным банком и т.д.), либонеобходимости в дальнейшем пересмотреть оценку фактора инфляционных ожиданий,поскольку оцениваемые коинтеграционные модели являются высоко чувствительными квыбранному прокси инфляционных ожиданий.
Также отражение инфляционныхожиданий в номинальной доходности с коэффициентом менее единицы может бытьсвязано с эффектами благосостояния (Mundell, 1963) и (Tobin, 1965), которыепредположили, что реальная процентная ставка сама по себе также может бытьподвержена изменениям в инфляционных ожиданиях.128Коэффициент воздействия инфляционных ожиданий на номинальные доходности, равный единице,входит в доверительный интервал (±2 ст. ошибки) только для случая Бразилии, но в силу наличиядетерминированного тренда в долгосрочном соотношении делается вывод о невыполнении полного эффектаФишера на рынке Бразилии.159Коинтеграционные вектора, оцененные с помощью коинтеграционного тестаЙохансена, в целом подтверждают результаты, полученные с помощью модели ARDL129для каждого рынка, что является свидетельством устойчивости полученных оценок130.Невыполнение гипотезы Фишера на рынке Индии даже в слабой формеподтверждает результаты панельного исследования (Berument, Jelassi, 2002), а такжеболее ранней работы (Payne, Ewing, 1997), при этом не соответствуя выводам (Kasman, etal., 2005, Bhanumurthy, Agarwal, 2003, Sathye et al., 2008) относительно наличиячастичного эффекта Фишера в формировании краткосрочных процентных ставок.Полученные для китайского финансового рынка результаты соответствуют оценкам(Kasman et al., 2005, Peng, 2007, Berument et al., 2007).
Относительно результатов анализасуществования эффекта Фишера на рынках России и Бразилии следует отметить, чточастичное воздействие инфляционных ожиданий на доходность российского рынка ГЦБсоответствует результатам исследований (Berument et al., 2007) и (Дробышевский и др.,2009). Вывод по рынку Бразилии не противоречит (Carneiro et al., 2002, Maghyereh, AlZoubi, 2006, Berument, Jelassi, 2002, Berument et al., 2007), но не соответствует (Jorgensen,Terra, 2003).На следующем этапе моделирования итоговой динамики доходности ГЦБ в каждойиз исследуемых стран БРИК будет учтено возможное сближение с долгосрочнымравновесием с инфляцией для Бразилии, России и Китая.3.4.
Моделирование краткосрочной динамики номинальной доходностина рынках ГЦБ стран БРИКМоделирование динамики номинальной доходности государственных ценныхбумаг различной срочности под воздействием исследуемого спектра факторов вкраткосрочном периоде проводится посредством разработки наиболее эффективноймодели множественной регрессии с добавлением параметра балансировки долгосрочногоравновесного соотношения c инфляционными ожиданиями в предыдущем периоде,оцененного на основе модели ARDL (в случае доказанного существования указанногосоотношения). В первоначальные спецификации моделей входят все выделенныекатегории факторов (макроэкономические факторы, внутренние рыночные и финансовыеиндикаторы, внешние экономические факторы и событийные факторы), а такжедобавляемые при разработке моделей корректирующие импульсные переменные.129см. Таблицу 26 в Приложении Ж;Оцененные вектора долгосрочного уровня доходности для случая Индии, существование которого былопредположено результатами теста Йохансена, не соответствуют ни одному виду возможных спецификацийуравнения Фишера;130160При осуществлении расчетов к учету принималась возможность лаггированноговлияния информации от соответствующих факторов, а также запаздывающий выпускстатистической информации по макроэкономическим индикаторам.
В связи с этимрассматривались варианты различного сочетания лагов используемых переменных содновременным мониторингом характеристик моделей и степени коррелированностимеждуисследуемымиэкономическимифакторами,оказывающимивлияниенаформирование доходности на рынках ГЦБ. При разработке моделей учитывалось до трехлагов основных исследуемых переменных, что обусловлено предположением о невысокомгоризонте информации, учитываемой экономическими агентами при осуществленииопераций. При этом более длительный горизонт - до 7 лагов - используется для анализаучета информации от двух наиболее важных с теоретической точки зрения факторов, аименно: изменения инфляции/инфляционных ожиданий в краткосрочном периоде иизменения процентных ставок монетарной политики.На этапе предварительного анализа было показано, что для некоторыхэкономическихдетерминантнеудаетсявыделитьоптимальныечисленныеаппроксимации, что привело к оценке эффекта различных отобранных численныхвариаций и выбору наиболее релевантного статистического показателя.
На этом фоневыделяется категория внешних экономических факторов, поскольку во вниманиепринимаются не только различное численное представление одного и того же фактора, нотакже и альтернативные показатели. Отобранные альтернативные показатели изменениянаклона кривой доходности на рынке казначейских облигаций США (dSPREAD) /прироста фондовых индексов в США (dSNP, dSNPyy), изменения спрэда TED (dTED) /прироста индекса волатильности VIX (dVIX, dVIXyy), а также изменения процентнойставки LIBOR (dLIBOR1M) / доходности 10-летних казначейских облигаций США(dUST10Y) формируют необходимость построения минимум шести регрессионныхмоделей131 для каждого временного ряда изменения доходности ГЦБ в зависимости отвозможных комбинаций перечисленных факторов.
Расширению спектра моделей такжеспособствуют возможные вариации импульсных переменных для каждого ряда в каждойиз стран БРИК, фиксирующих факторы значимых событий, а также направленных навыравнивание сдвигов исследуемого временного ряда и получение более чистых оценокчувствительности к основным группам факторов.131С учетом высокой корреляции показателей, отражающих потенциальное воздействие различныхмеждународных факторов, ряд комбинаций перечисленных прокси не используется при моделировании, аименно: изменение наклона кривой доходности казначейских облигаций и изменение доходностиказначейских облигаций США;161Отбор оптимальных базовых моделей для всех стран БРИК состоит из следующихосновных этапов:1) производится оценка и анализ 6ти моделей для каждого срока до погашениягосударственных ценных бумаг на каждом рынке стран БРИК;2) на основании характеристик качества моделей, уровня объясняемой дисперсии,минимального количества импульсных переменных и логического анализа из 6тиоцененных выбираются уравнения, обладающие наиболее высокими характеристиками(максимум два), одинаковые для всех сроков до погашения;3)производитсявыборединойспецификациимодели(базовоймодели)оптимальной для максимального количества стран, что обеспечит возможностьпроведения последующего межстранового сравнения и формулирования выводов в целомдля стран БРИК.
В случаях, когда выбранная наиболее оптимальная спецификация моделидемонстрирует существенно менее «хорошие» результаты оценки для какого-то извременных рядов, допускается выбор отдельной спецификации модели.В процессе отбора оптимальных моделей было определено, что среди внешнихэкономических факторов целесообразно использование показателей изменения спрэдаTED, а также изменения процентной ставки LIBOR. Фактор глобальных экономическихусловий входит в уравнения в виде обоих имеющихся альтернатив (наклона кривойдоходности на рынке казначейских облигаций США и прироста индекса S&P500).Далеепредставленырезультатыоценкиразработанныхбазовыхмоделейноминальной доходности ГЦБ на внутренних рынках стран БРИК. Все представленныемодели обладают удовлетворительными тестовыми характеристиками, что говорит одостаточной устойчивости и адекватности полученных оценок.Подробное объяснение влияния каждого фактора в отдельности описано в Разделе2.2.3.4.1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
