Функционирование рынка ценных бумаг в условиях нестабильной экономики России
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
го бюджета, и их использование для покрытия бюджетного дефицита имеет некоторый предел. Согласно мировой практике доля краткосрочных обязательств в суммарном объеме внутреннего государственного долга не превышает обычно 20 25%.
Основная сумма внутреннего долга (до 80%) покрывается за счет средне и долгосрочных облигаций. В РФ покрытие дефицита бюджета за счет краткосрочных и долгосрочных облигаций находится в среднем на уровне 40%. С помощью объемов первичной эмиссии производится регулирование рынка. В частности, эмитент уменьшает стоимость заимствованных средств, занижая предложение по отношению к спросу, а это, в свою очередь, создает благоприятную атмосферу для спекулятивных операций.
Данная ситуация опасна тем, что малейшие конъюнктурные подвижки в других сегментах финансового рынка способны значительно дестабилизировать рынок ГКО. Увеличение объемов эмиссии до уровня спроса снижает спекулятивные возможности и привлекательность рынка, однако оценить соотношение спекулятивных и инвестиционных капиталов, как правило, невозможно).
Отправным пунктом выбора факторов для эконометрического анализа емкости первичного рынка ГКО является денежно-кредитная сфера и обращение государственных ценных бумаг. В данном случае выбраны девять следующих показателей (см. табл. 1.1):
Таблица 1.1 Условные обозначения показателей
ПоказательУсловное обозначение
capЛогарифм
LeapПервые разностиЕмкость первичного рынка ГКОDLcapСредневзвешенная номинальная доходностьynLyDLynпервичного рынка ГКОСредневзвешенная реальная доходность первичного рынка ГКОyrDyrСредние номинальные ставки по краткосрочным межбанковским кредитамo/nLo/nDLo/nСредние реальные ставки по краткосрочным
межбанковским кредитамro/nDro/nСредневзвешенная цена гособлигацийpLpDLpСредний срок обращения ГКОdtmLdtmDLdtmДинамика официального курса рубля к доллару СШАfxLfxDLfxЧистый внутренний рублевый кредитndcLndcDLndcРублевая денежная масса, МЗm3Lm3DLm3Индекс потребительских ценcpiLcpiDLcpi
емкость первичного рынка ГКO;
средневзвешенная номинальная доходность первичного рынка ГКО; средние номинальные ставки по краткосрочным межбанковским кредитам; средневзвешенная цена гособлигаций; средний срок обращения ГКО;
динамика официального курса рубля к доллару США; чистый внутренний рублевый кредит; рублевая денежная масса М3; индекс потребительских цен.
Важным моментом анализа является наличие достоверных и точных данных, а также форма их представления. В исследовании используются данные 03.01.2003 - 30.12.2006. Все временные ряды, кроме тех, которые представлены реальными процентными ставками, были трансформированы в логарифмические. Такая трансформация позволяет более наглядно представить связь между рассматриваемыми показателями, так как логарифмические ряды обладают одним средним значением, а все они расположены в пределах единого диапазона. Первые разности логарифмов являются аппроксимацией темпов прироста соответствующих переменных.
Введем обозначения для исследуемых показателей, логарифмов и первых разностей логарифмов. В случае временных рядов, представленных реальными процентными ставками, рассматриваются обычные начальные разности. Первая буква L в обозначении говорит о том, что взят натуральный логарифм показателя, DL первая разность логарифмов показателя, D обычная первая разность значений показателя (см. табл. 1.1). Корреляционный анализ, по существу, является первым, после постановки задачи и сбора необходимых статистических данных, этапом любого эконометрического исследования. Он необходим для того, чтобы определить, существует ли линейная зависимость между рассматриваемыми индикаторами. Результаты анализа, как правило, используются в качестве базовой информации для дальнейшего выявления вида и математической формы существующих связей.
Таблица 1.2 Анализируемые показатели
CLOSEDЗначения индекса РТС(закрытие)SPЗначение индекса S&Ps 500(закрытие)OILЗначение цен нефти (URALS LIGHT)EESRЦена на акции РАО ЕЭСGMNKЦена на акции НОРИЛЬСКИЙ НИКЕЛЬMSNGЦена на акции МОСЭНЕРГОLKOHЦена на акции ЛУКОЙЛRTKMЦена на акции РОСТЕЛЕКОМSBERЦена на акции СБЕРБАНК РОССИИSIBNЦена на акции СИБНЕФТЬSNGSЦена на акции СУРГУТНЕФТЕГАЗYUKOЦена на акции ЮКОС
Обозначения: Ежедневная доходность R акции A = первая разность
RA= LN (A) LN (A(-1)), где А актив, например REESR = LOG (EESR) LOG (EESR(-1))
Описательная статистика по каждой компании, биржи за период 03.01.2003 - 30.12.2006 представлена в таблице 1.3.
Таблица 1.3 Описательная статистика
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. ObservationsRCLOSED0,00140,00250,096-0,1060,018998REESR0,00100,00000,123-0,1040,025998RGMNK0,00160,00240,166-0,1060,023998RLKOH0,00150,00170,155-0,1700,021998RMSNG0,00120,00000,604-0,3310,042998ROIL0,00100,00040,179-0,0970,025998RRTKM0,00090,00210,179-0,1110,023998RSBER0,00280,00190,094-0,0710,019998RSIBN0,00160,00000,164-0,1360,027998RSP0,00010,00010,056-0,0420,011998RSNGS0,00120,00100,167-0,1540,025998RYUKO-0,00090,00000,313-0,3490,050998
Таблица 1.4 Анализ волатильности доходности компаний
КомпанииЗначение волатильности1) ЛУКОЙЛ, РОСТЕЛЕКОМ., СБЕРБАНКпостоянное значение волатитильности2) СУРГУТНЕФТЕГАЗ, СИБНЕФТЬ, РАО ЕЭС, НОРНИКЕЛЬ, РТСпостоянное значение волатильности, но в последний год(05-06) значимое снижение волатильности3) МОСЭНЕРГО, ЮКОСсильные изменения волатильности
Исходя из данных приведенных в таблицах 1.3 и 1.4 видно:
1) ЛУКОЙЛ, РОСТЕЛЕКОМ., СБЕРБАНК стабильно развивающиеся компании, лидеры в своих отраслях;
2) Низкая волатильность в последний год связана со стабильным ростом рынка;
3) ЮКОС налоговые претензии к компании, резкие изменения доходности. Описание GARCH(p,q) модель. Спецификация моде