диссертация (1169902), страница 18
Текст из файла (страница 18)
GVAR впервые были использованы М. Песараномв 2004 году. Ценность данного класса моделей в том, что они позволяютпроследить одновременно трансмиссию финансового стресса между странами иреакцию реального сектора на него. GVAR состоит из нескольких VARмоделей, описывающих экономики разных стран. Индикаторы стресса дляразличных сегментов финансового рынка (банковского сектора, государства,корпораций) комбинируются с темпами роста реального ВВП, уровнеминфляции, процентных ставок и другими переменными реального сектора дляразных стран. Модель для каждой страны связана с другими путем включенияматрицы иностранных специфических переменных. Таким образом, каждаястрана потенциально зависит от динамики переменных в других странах, чтопозволяет адекватно моделировать распространение кризисов в регионе.
Наоснове получаемой модели проводится анализ импульс-реакция, которыйпозволяет определить, какая из переменных имела наибольшее влияние наразвитие системного кризиса.Данный тип моделей, несмотря на техническую сложность построения,становится все более популярным. GVAR использовались для анализатрансмиссии шоков цен на нефть, шоков цен на недвижимость, предложения89Pesaran M., Smith R. Macroeconometric Modelling with a Global Perspective // Cambridge Working Paper inEconomics № 0604, 2006.98кредита, ликвидности в период Великой рецессии, стресс-тестированияфинансового сектора.Согласно эмпирическим исследованиям 90с использованием GVAR-моделей, интенсивность трансмиссии кризисных явлений сильнее, когдапервоначальный шок возникает в развитой стране, особенно, если она являетсяодной из системообразующих мировой экономики, например, в США.
Такойшок приводит к значительному сокращению экономической активности вмеждународном масштабе. построение индексов трансмиссии финансового стрессаВ основе данного подхода лежит процедура декомпозиции вариацииVAR-моделей, которая позволяет определить, какой вклад в описаниеостаточной вариации модели векторной авторегрессии вносит каждаяпеременная. Метод в обобщенном виде был предложен для линейных инелинейных моделей Г. Купом, М. Песараном и М. Поттером в 1996 году.91Использовался подход «импульс-отклик» для анализа взаимосвязи объемавыпуска - безработицы в США.Из показателей долей вариации составляется матрица связанности.
Чембольше элементы матрицы связанности, тем больше страна подверженавнешнимшокам.Диагональныеэлементыпоказывают«собственнуюсвязанность», то есть долю вариации переменной, ассоциированную саму ссобой.На основании матрицы связанности рассчитывается индикатор системнойсвязанности (10):(10)где– индикатор системной связанности,Chen Q., Gray D., N’Diaye P., Oura H., Tamirisa N. International Transmission of Bank & Corporate Distress, IMFWorking Paper № 10/124, 2010.91Koop G., Pesaran M., Potter S. Impulse Response Analysis in Nonlinear Multivariate Model // Journal ofEconometrics. 1996.
Vol.74 № 1, pp. 119-147.9099N – количество стран– элемент матрицы связанности, отражающий долю вариацииошибки прогноза для страны i, объясняемую “инновациями” в стране j(фактически влияние колебаний в стране i на динамику показателей в стране j).Такженаосновематрицыможновыделитьдолювариации,«полученную» от других стран:92(11)=И уровень волатильности, переданный на другие рынки:(12)=При вычитании этих двух показателей получается индекс чистойсвязанности:(13)Чембольшеположительноезначениенетто-показателяобщейсвязанности, тем большее влияние на передачу шока имеет страна i.
Чембольшепомодулюотрицательноезначениенетто-показателяобщейсвязанности, тем более уязвимым и подверженным шоку является страна i.Показатель системной связанности позволяет объединить информациюоб отдельных взаимосвязях внутри системы в общий индекс. Чем большеиндекс системной связанности, тем в большей степени шоки распространяютсяв анализируемом сегменте рынка.Стоит отметить, что получаемые результаты по декомпозиции вариациичувствительны к разложению по Холецкому, то есть к определенномуупорядочиванию переменных. Кроме того, они зависят от горизонтапрогнозирования: по мере удлинения временного промежутка вероятность92Diebold F., Yilmaz K.
On the Network Topology of Variance Decompositions: Measuring the Connectedness ofFinancial Firms // NBER Working paper №17490, 2011.100влияния данной страны на другую повышается. Таким образом, теоретическииндикаторысреднесрочныевзаимосвязанностиидолгосрочные.можноПоделитьмеренакраткосрочные,удлинениягоризонтапрогнозирования условия построения декомпозиции становятся все менее именее значимыми, и при H→∞ получаем безусловный прогноз декомпозицииволатильности.Далее представлен анализ трансмиссии шоков между странами дляиндексов акций, государственных облигаций и рынка недвижимости методомдекомпозиции вариации.93Рассматривались 10 стран – США, Канада,Великобритания, Германия, Франция, Италия, а также Испания, Греция и двестраны БРИК – Россия и Китай.Для анализа рынка акций и государственных облигаций использовалисьнедельные данные за период с 08.09.1995-29.05.2015 и 10.01.2003-21.08.2015соответственно.
Для рынка недвижимости – квартальные значения ценовыхиндексов с 1 квартала 2001 по 4 квартал 2014 годов.Для расчета матриц связанности сначала строятся VAR (1) модели. Всепеременные, включаемые в модели, преобразуются в первые разностилогарифмов, что обеспечивает стационарность временных рядов. В качествеэкзогенных переменных для VAR используются уровень мировых цен на нефтьи индекс волатильности VIX.
Затем проводится процедура декомпозицииволатильности. Получамемые значения для матриц связанности оказываютсязначимыми на 5% уровне.Согласнополученнымрезультатам(Приложение4),какипредполагалось, основной вклад в распространение системного финансовогориска вносят США, лидирующие по суммарному показателю распространенияшоков на всех трех сегментах финансового рынка.93Diebold F., Yilmaz K.
Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers with Application to Global EquityMarkets // Economic Journal. 2009. Vol. 119 № 534, pp. 158-171.101Основными странами-источниками заражения на рынках акций, согласнотаблице,являютсяСША,ВеликобританияиГермания.ШокиСШАоказываются значимыми для всех рассматриваемых стран, но в большейстепени влияют на ценовые котировки акций в Великобритании, Франции иГермании. Утверждение о том, что «если США чихают, то остальные странымира подхватывают простуду» остается актуальным.Средирассматриваемогонаборастраннаименееподверженнымиэффектам перелива оказываются Россия, США и Китай. Волатильность рынкаакций в США в меньшей степени влияет на российский рынок акций посравнению со странами ЕС, в частности Германией и странами PIIGS –Италией, Испанией.Наибольшей значимостью при распространении шоков в секторегосударственных облигаций обладают те же страны, что и на рынке акций США, Германия, Франция и Италия.
Влияние Испании и Греции на остальныестраны не столь критично, что отчасти объясняет, почему кризис суверенногодолга в ЕС в 2010-2012 годах не трансформировался в системный мировойкризис, подобный 2007-2009 годам.Наименьшую подверженность внешним шокам, как и на рынке акций,демонстрируют США, Китай и Россия.Суммарное влияние внешних колебаний на формирование доходностигосударственных облигаций ниже, чем для рынков акций (37% против 48%соответственно), что можно объяснить тем, что на формирование динамикиценовых показателей облигаций большее влияние оказывают внутренниефакторы: параметры общеэкономического развития, изменения в фискальной имонетарной политике, ожидания инфляции.Наибольший вес в распространении заражения на рынке недвижимостиимеют США, Испания, Великобритания и Франция.
Влияние шоков на рынкенедвижимости в США на другие страны составляет в среднем 18%.102Совокупный индекс связанности (45%) сопоставим с показателем для рынкаакций.Анализ трансмиссии показывает, насколько синхронизирована динамикафинансовых показателей разных стран.
Наиболее сильная трансмиссиянаблюдается в отношении рынков акций, менее выраженный характер онаимеет в отношении доходностей государственных облигаций.В отличие от стремительно растущего количества исследований, гдеизучается взаимосвязь между финансовыми условиями и макроэкономикой,существуетограниченноеколичестворабот,посвященныхизучениюфинансового стресса с глобальной точки зрения. Практически единственнымисследованием в этом направлении является работа Р.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
