Авторефераты по всем темам  >>  Авторефераты по экономике

Финансовая интеграция фондовых рынков: теория, методология и инструментарий

Автореферат докторской диссертации по экономике

СКАЧАТЬ ОРИГИНАЛ ДОКУМЕНТА

Страницы: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |

 

Результаты оценки финансовой интеграции фондовых рынков стран БРИК представлены в табл. 6.

Таблица 6-Оценка финансовой интеграции фондовых рынков стран БРИК

Этапы оценки	Результаты оценки
1. Корреляционный анализ	Страны БРИК имеют высокий уровень корреляционных связей для фондовых индексов (0,82-0,91), но низкий для доходностей (0,12Ц0,3). Оценка значимости коэффициентов корреляции показала, что наиболее значимыми как в относительно стабильном, так и в кризисном периоде являются зависимости между европейскими фондовыми индексамиа и индексом США. Далее по значимости следуют взаимосвязи европейских индексов и индекса России. А зависимость между азиатскими и европейскими индексами является менее значимой. Это можно объяснить географическим расположением стран, а также их исторически сложившимися экономическими взаимоотношениями. Важно отметить, что в относительно стабильном периоде прослеживается лишь слабая взаимосвязь фондового индекса Китая с индексом РТС и фондовым индексом Японии, тогда как в кризисном периоде эта связь усиливается и, кроме того, наблюдается довольно сильная связь индекса Китая и европейских индексов. Такое влияние мирового финансового рынка на китайский индекс в период мирового кризиса объясняется тем, что, несмотря на принципы независимости и самостоятельности внешней политики Китая, для его экономики характерна зависимостьа от экспорта
2.Проверка временных рядов на стационарность	Как визуальный анализ, так и эконометрические методики позволяют сделать вывод о нестационарности логарифмических временных рядов и необходимости использования в дальнейшем эконометрическом моделировании рядов первых разниц логарифмов фондовых индексов. Фондовые индексы, вычисленные в логарифмической шкале, нестационарны, так как значения t-статистик по тестам ADF, PP и KPSS незначительны.а Когда эти переменные были вычислены в первых разностях, оказалось, что результаты статистически значимы на уровне 1%, ряды являются стационарными и порядка I(1) для всех исследуемых фондовых индексов
3. Коинтеграционный анализ	У России не обнаружены коинтеграционные вектора с развитыми странами, но были обнаружены коинтеграционные вектора с Украиной и Казахстаном. Для России наличие финансовой интеграции с украинскима и казахским фондовыми рынками имеет большое значение, потому что это означает возрастание международной значимости российского фондового рынка. Российский фондовый рынок в силу масштабности российской экономики мог бы быть объективным центром фондовой торговли уже для целой группы стран и превратиться в своего рода международный рынок на региональном рынке СНГ. Для анализа долгосрочных взаимосвязей со странами БРИК использовался также тест коинтеграции Йохансена. Фондовые рынки стран БРИК находятся в долгосрочном равновесии
4. Каузальный анализ	В относительно стабильном периоде изменение американского фондового индекса в момент времени t оказывает влияние на значение всех изучаемых индексов в течение последующих t+6 периодов или, в соответствии с исходными данными, шесть дней. Кроме того, следует отметить, что изменение фондового индекса Великобританииа также оказывает влияние на значения индекса США, но лишь в течение двух дней. Фондовые индексы Германии и Великобритании находятся в двустороннем динамическом взаимодействии на протяжении всего периода. Однако изменение фондового индекса РТСа влияет лишь на значения индекса Японии и, в незначительной степени, на индекс Китая. Это связано с резко возросшим объемом торговли России с АТЭС и значительным расширением их торгово-экономических связей в последние пять лет. Кроме того, на фондовый индекс Китая оказывает влияние индекс Японии, тогда как китайский фондовый рынок имеет ограниченное влияние на макроэкономические показатели других стран, поскольку, по сравнению с прочими рынками, масштаб фондового рынка Китая сравнительно невелик. Кроме того, в Китае еще не реализована свободная конвертируемость юаня по капитальным операциям. Рассмотрим изменение направления причинно-следственных связей в период кризиса. Влияние изменений фондового рынка США на индексы других стран сказывается уже на первом лаге и сохраняется в течении всего периода. Кроме того, значительно усилилось взаимосвязь европейских показателей с индексом РТС. Между странами БРИК были выявлены следующие влияния: российский фондовый рынок влияет на фондовый рынок Бразилии и Китая, фондовый рынок Китая влияет на фондовый рынок Индии и Бразилии, индийский фондовый рынок влияет также на рынок Бразилии. Данное исследование показало, что влияние направлено из развитых стран в сторону России, однако обратного влиянияа от России в сторону США, Японии и Германии не выявлено на 5%-м уровне
5. Построение модели векторной авторегрессии.	Представленные зависимости отражают отклик фондового индекса России на единичные импульсы фондовых индексов других стран. Единичные импульсы фондовых индексов США, Германии и Великобритании вызывают положительный отклик российского фондового индекса в относительно стабильном периоде, который остается значимым во временном интервале до 2Ц3 дней. Значение функции откликов РТС на шоки азиатских фондовых индексов в относительно стабильном периоде не являются существенными. Такое влияние шоков фондового индексов на индекс PТС объясняется более тесными экономическими взаимоотношениями России с европейскими странами, чем со странами Азии. Можно также подчеркнуть высокий уровень развития фондового рынка США и доверия к нему российских инвесторов. В период кризиса картина несколько меняется. Единичные импульсы фондовых индексов США, Германии и Великобритании по-прежнему вызывают положительный отклик российского фондового индекса продолжительностью в два дня, однако величина этого отклика возрастает на порядок. Кроме того, становятся значимыми реакции импульсных функции на шоки азиатских фондовых индексов. Данный факт можно объяснить паническими настроениями на биржах и, в целом, на финансовых рынках страны в периоды финансовой нестабильности

В диссертационной работе разрабатывается модель оценки интеграции фондовых рынков через моделирование условной волатильности. аЭкономический смысл данной модели заключается в следующем: моделируется влияние условной волатильности и доходности иностранных рынков на поведение доходности и условную волатильность местного рынка. Предлагаемая модель позволяет оценить финансовую интеграцию в краткосрочном периоде. В соответствии с предложенной терминологией для финансово-интегрированных рынков, доходность иностранных фондовых рынков должна влиять на доходность отечественного фондового рынка, поэтому добавляется доходность иностранного фондового рынка в первое уравнение стандартной модели GARCH(1,1) (уравнение 2). Второе уравнение стандартной GARCH(1,1)-модели модифицируется следующим образом: условная волатильность делится на две части для оценки перетока волатильности: риск, относящийся к собственной волатильности,а и риска волатильности иностранного фондового рынка (уравнение 3).

Таким образом, GARCH-модель, в которую включен иностранный фондовый рынок, при отсутствии временного лага, определена следующим образом:

Модель 1

а а(2)

а аа (3)

В работе произведена оценка финансовой интеграции российского фондового рынка са американским фондовым рынком, фондовыми рынками Европы. Финансовая интеграция фондовых рынков оценивалась по моделям 1 и 2 на двух периодах: до кризиса и после кризиса.а Для проверки гипотезы о нормальном распределении стандартизованных остатков использовался статистический тест Jarque-Bera. В данном случае удовлетворительные значения данного теста получены практически для всех моделей. Для выбора наиболее точной модели традиционно используются информационные статистики Акаике и Шварца: модель с меньшими значениями этих статистик считается более предпочтительной. Как показали результаты оценки, наиболее предпочтительными являются модели, построенные для оценки эффекта передачи информации для докризисного периода. Значения коэффициента R2 асоставляют от 0,43 до 0,98 и, в целом, свидетельствуют о качестве построенных моделей.

Обобщенные результаты представлены в табл. 7. Значимость коэффициента обозначается знаком (+) на уровне 10%, отсутствие значимости знаком (-).

Таблица 7- Результаты оценки модели 1 и модели 2 (докризисный период)

Влияние на фондовый рынок России Уза деньФ(модель 1)
	Влияние доходности зарубежных рынков ана доходность фондового рынка России	Влияние волатильности зарубежных рынков ана волатильность фондового рынка России
США	+	-
Великобритания	+	+
Германия	+	+
Влияние фондового рынка США на европейские фондовые рынкиа Уза деньФ
	Влияние доходности фондового рынка США на доходность европейских фондовых рынков	Влияние волатильности фондового рынка США на волатильность европейских фондовых рынков
Великобритания	+	+
Германия	+	+
Влияние на фондовый рынок России Уза ночьФ(модель 2)
	Влияние доходности зарубежных рынков ана доходность фондового рынка России	Влияние волатильности зарубежных рынков ана волатильность фондового рынка России
США	-	-
Великобритания	-	-
Германия	+	-
Влияние фондового рынка США на европейские фондовые рынкиа Уза ночьФ
	Влияние доходности фондового рынка США на доходность европейских фондовых рынков	Влияние волатильности фондового рынка США на волатильность европейских фондовых рынков
Великобритания	-	-
Германия	+	+

По результатам анализа (табл. 7) можно заметить, что в докризисный период на фондовом рынке РФ происходит перелив волатильности фондовых рынков Европы за день и США за ночь, это можно объяснить различными временными периодами, в которые ведутся торги. Рынок США влияет на фондовые рынки Европы, а затем на фондовый рынок РФ. Фондовые рынки Европы и Америки являются финансово-интегрированными. Для кризисного периода (модель 2) происходит более оперативное поступление информации, происходит усиление влияния перелива информации по волатильности за день. То есть, в период финансового кризиса финансовая интеграция усиливается, любое колебание фондового рынка Америки отражается на фондовых рынках Европы и России, информация поступает в этот же день. При этом доходность иностранных рынков (первое уравнение модели 1 и 2) практически не влияет на отечественный рынок в период кризиса.

Предлагаемая модель может использоваться для оценки финансовой интеграции фондовых рынков в краткосрочном периоде.

интеграции фондовых рынков в краткосрочном периоде.

В четвертой главе Классические модели, используемые для оценки финансовой интеграции фондовых рынков рассматривается использование классических моделей CAPM и APT для оценки финансовой интеграции.

Финансовая интеграция фондовых рынков в данной работе в соответствии с предложенной терминологией определяетсяа через доходность фондовых индексов. В классической теории инвестиций ожидаемая доходность определяетсяа с помощью моделей CAPM (Capital Assert Pricing Model) или APT (Arbitrage Pricing Theory), которые являются основополагающими.

В настоящее время в различных модификациях CAPM используются современные эконометрические методы при моделировании бета- коэфициента. Например, в работе Марка коэффициенты бета оцениваются через ARCH-модели, Ферсон , Харвей и Думас используют GARCH-моделирование. Одной из современных тенденций является использование моделей Маркова для определения финансово-интегрированных и сегментированных рынков.

Что касается моделей APT, то, в основном, для развитых стран используются такие переменные, как темп инфляции, темп ВВП или уровня промышленного производства, процентные ставки, риск дефолта. Для оценки финансовой интеграции развивающихся фондовых рынков факторы, чаще всего, разделяются на внешние и внутренние , и, в зависимости от значимости этих факторов, определяют интегрированность фондового рынка или актива.а В диссертационной работе была проведена оценка применения моделей APT на российском фондовом рынке с помощью EGARCH методологии, и к значимым факторам были отнесены: изменение мировой цены на нефть марки Brent, курс доллара США и евро, иностранные инвестиции.

В данном исследовании осуществляется оценка финансовой интеграции развивающихся и развитых фондовых рынков. Модель CAPM проверялась на примере Великобритании, Германии, Франции, России, Бразилии и Индии. Для каждого актива в отдельности строилась модель САРМ, далее вычислялись средние значения для каждой страны. Курсы акций и мировые фондовые индексы были взяты с официальных сайтов компаний, мировых фондовых бирж, данных агентства Bloomberg.а Результаты исследования позволили следующие выводы.

1. Для фондовых рынков Бразилии, Англии, Германии и Франции характерна высокая степень интеграции в мировой рынок капитала, и для них можно использовать интернациональную модель САРМ.

2. Россия и Индия сегментированы от мирового рынка капитала, поэтому там применима локальная модель CAPM.

Полученные результаты можно использовать не только для оценки финансовой интеграции фондового рынка, но и для разработки международной стратегии инвестирования.

Необходимо отметить, что интеграция/сегментация на уровне стран не исключает отраслевой сегментации/интеграции. В диссертации предложена модель оценки отраслевой интеграции на основе CAPM.

Рассмотрим международную модель ICAPM, котораяа определяется как:

Mark N. Time-varying betas and risk premia in the pricing of forward foreign exchange contracts. //Journal of Financial Economics.-1988.-№ 22.-P. 335-354.

Ferson W.E., Harvey C.R. The risk and predictability of international equity returns. //Review of Financial Studies.-1993.-№ 6.-P. 527-566.

Harvey C.R. The world price of covariance risk. //Journal of Finance.-1991.-№ 44-P. 111-157.

Dumas B., Solnik B. The world price of foreign exchange risk.// Journal of Finance.-1995.-№ 50.-P. 445-479.

см. например: Hess M.K. What drives Markov regime-switching behavior of stock markets? The Swiss case// International Review of Financial Analysis.-2003.-№ 12.-P. 527Ц543; Shih-Kuei Lin, Shin-Yun Wang ,Pei-Ling Tsai . Application of hidden Markov switching moving average model in the stock markets: Theory and empirical evidence.// International Review of Economics and Finance.-2009.-№ 18.-P.306Ц317.

а Clare A.D., Priestley R. Risk factors in the Malaysian stock market.// Pacific-Basin Finance Journal.-1998.-№ 6.-p.103-114.

СКАЧАТЬ ОРИГИНАЛ ДОКУМЕНТА

Страницы: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |

     Авторефераты по всем темам  >>  Авторефераты по экономике