WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Колотилин А. Д.

Колотилин А. Д.

Моделирование обменного курса с использованием микроструктурных моделей валютного рынка Вопрос о динамике обменного курса и факторах, объясняющих его поведение, важен как для многих разделов экономической науки, так и для практических целей. Однако, как показывают многочисленные исследования, макроэкономические модели номинального обменного курса не имеют под собой убедительных эмпирических подтверждений на временных интервалах короче нескольких лет. Особенно плохо макроэкономические модели объясняют краткосрочное поведение обменного курса. В частности, доля изменения обменного курса за месяц, которую могут объяснить современные макроэкономические модели, не превышает 10%, а прогнозная сила этих моделей не превышает прогнозной силы случайного блуждания. Это может быть объяснено тем, что решающее влияние на обменный курс оказывают ожидаемые будущие значения фундаментальных макроэкономических переменных, а не их фактическая динамика.

Сравнительно новый подход к моделированию обменного курса – это использование микроструктурных моделей валютного рынка, в которых ослабляются отдельные предпосылки, носящие макроэкономический характер: вся информация, значимая для обменного курса, является общедоступной; все знают как и в какой степени, эта информация влияет на обменный курс; торговый механизм рынка не оказывает влияния на курсообразование. Ключевую роль в микроструктурных моделях играет предпосылка о том, что не вся информация, значимая 23 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика для обменного курса, является общеизвестной, иными словами, игроки на валютном рынке и население владеют различным количеством информации (имеет место асимметрия информации).

Традиционно микроструктуру рынка определяют процесс и результаты торговли активами по определенным правилам.

При переходе от макроэкономического к микроструктурному подходу в модели появляются две переменные, которые не играют роли в макроэкономическом подходе, но занимают центральную позицию в микроструктурном подходе. Эти переменные – поток заявок и спрэд обменного курса. В отличие от объема торгов, поток заявок имеет положительный или отрицательный знак (положительный при суммарном давлении со стороны покупателей и отрицательный при суммарном давлении со стороны продавцов). Переменная потока заявок имеет схожие черты с чистым спросом, но в действительности эти переменные не тождественны (в равновесии чистый спрос равен нулю, тогда как поток заявок в равновесии не обязательно равен нулю).

Поток заявок отражает информацию, значимую для обменного курса, поскольку предполагается, что информированные участники торгов вносят свой вклад в нетто-поток заявок. Поток заявок является, таким образом, механизмом передачи информации от информированных участников торгов к неинформированным. Информативные сделки могут быть смешены с неинформативными сделками. В этой ситуации дилеры черпают информацию из наблюдаемого потока заявок, поскольку информация не общеизвестна. На практике некоторая информация, значимая для обменного курса, известна широкому кругу, а некоторая не является общеизвестной, поэтому извлечение информации из потока заявок может быть важно. В экоКолотилин А. Д.

номических исследованиях выделяются и другие причины влияния потока заявок на обменный курс (Lyons, 2000).

Поток заявок как механизм передачи информации, значимой для обменного курса, по большей части не зависит от структуры организации торгов того или иного валютного рынка. Анализ крахов и кризисов различных рынков показал, что все они имеют схожие черты вне зависимости от структуры рынка и хорошо описываются в рамках микроструктурных информационных моделей. Таким образом, скорее всего, устройство торгового механизма того или иного рынка влияет на курсообразование, но это влияние проявляется, главным образом, в краткосрочном периоде (Lyons, 2000).

В отличие от макроэкономических моделей, микроструктурные модели в значительной степени согласуются с эмпирическими исследованиями. Переменная потока заявок объясняет значительную долю колебаний обменного курса.

Эванс и Лайонс (Evans, Lyons, 1999) показали, что их эмпирическая модель (фактически регрессия изменения обменного курса от потока заявок, оцененная для дневных данных) позволяет объяснять более 50% изменения обменного курса DM/USD и JPY/USD за 4 месяца, а прогнозная сила их модели значительно превышает прогнозную силу моделей случайного блуждания.

Danelsson, Payne и Luo в своей эмпирической работе (Danelsson, Payne, Luo, 2002) провели расчеты для различных обменных курсов, а именно для EUR/USD, EUR/GBP, GBP/USD и USD/JPY, аналогичные расчетам, которые провели Эванс и Лайонс. Они установили, что модель Эванса и Лайонса хорошо описывает динамику всех обменных курсов с частыми данными (с частотой от 20 минут до 2 часов), при этом для дневных и недельных данных модель Эванса и Лайонса 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика применима не ко всем обменным курсам. В этой же работе исследуется динамика обменного курса доллара США к российскому рублю за период с начала 1995 г. по конец 2002 г. Это максимальный период, по которому имеется история торгов по долларам США. В более ранний период, а именно с 1992 по 1993 гг., Goldberg и Tenorio (Goldberg, Tenorio, 1995) провели анализ обменного курса доллара США к российскому рублю и изучили особенности валютного рынка России. Как было отмечено выше, поток заявок с высокой точностью описывает динамику обменного курса наиболее крупных стран для высокочастотных данных, но не всегда хорошо объясняет динамику обменного курса некоторых стран со стабильной экономикой на данных с более низкой частотой.

В книге (Lyons, 2000) описан микроструктурный подход к моделированию динамики обменного курса и его основные отличия от макроэкономического подхода. Там же проанализированы наиболее важные переменные микроструктуры валютного рынка и объяснены причины их важности в микроструктурных моделях. Кроме того, там дается описание основных видов торгов на валютных рынках и особенности их функционирования.

В статье (Evans, Lyons, 1999) приводится, ставшая классической, микроструктурная модель. Именно применительно к этой модели автором была проведена упомянутая выше проверка гипотез о влиянии микроструктуры валютного рынка на обменный курс. В статье (Evans, Lyons, 2001) авторы расширяют свою модель и проводят множество тестов о влиянии различных факторов микроструктуры валютного рынка на обменный курс. Стоит отметить также последующие работы Evans и Lyons (Evans, Lyons, 2003; 2004), в которых они продвинулись достаточно далеко в теоретическом моделировании и Колотилин А. Д.

проверке эмпирических гипотез относительно микроструктуры валютного рынка.

Goldberg и Tenorio (Goldberg, Tenorio, 1995) изучали влияние микроструктуры валютного рынка на объем торгов и обменный курс. Они ввели модель для случая, когда рынок использует двухсторонний аукцион. Среди немногочисленных примеров таких рынков оказался российский валютный рынок ММВБ. Они проверяли свою модель именно для ММВБ за 1992–1993 гг. К сожалению, у автора не было доступа к данным торгов этих лет и анализ обменного курса был проведен для периода с начала 1995 года.

В работе (Iannizzotto, Taylor, 1999) исследовались зоны таргетирования обменных курсов. При различных политиках ЦБ обменный курс можно считать либо плавающим, либо фиксированным. Если правительство имеет своей целью держать обменный курс в определенных границах, то при приближении обменного курса к одной из этих границ его можно считать фиксированным, так как экономическая конъюнктура перестает влиять на обменный курс и решающим оказывается политика ЦБ. Все микроструктурные модели работают в предположении, что обменный курс является плавающим. В условиях, когда ЦБ пытается удержать обменный курс в фиксированном диапазоне, валютный курс с трудом можно считать плавающим. На анализируемом автором промежутке времени ЦБ России проводил значительные интервенции на валютном рынке, пытаясь сдержать обменный курс в определенном интервале, поэтому на этих временных интервалах обменный курс не является плавающим, и, следовательно, не следует ожидать, что он хорошо описывается микроструктурными моделям.

Задачей автора была проверка микроструктурной модели для объяснения динамики обменного курса российского рубля, 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика в частности, проверки того, какое влияние оказывает на динамику обменного курса в краткосрочном периоде микроструктура рынка, а именно поток заявок. Соответствующие расчеты были проведены с учетом тестов на совместимость данных на различных промежутках рассматриваемого интервала и на степень влияния на обменный курс других факторов микроструктуры валютного рынка, таких как объем торгов, день недели и т.д.

При исследовании влияния микроструктуры валютного рынка на обменный курс доллара США к российскому рублю, прежде всего, была применена стандартная модель, предложенная Evans и Lyons в 1999 г. для описания динамики обменного курса. Затем был проведен тест на совпадение коэффициентов модели для различных временных интервалов, и проверялось, является ли линейной зависимость обменного курса от переменной потока заявок, а также на наличие влияние дня торгов и уровня активности на обменный курс.

Было установлено, что связь обменного курса и потока заявок линейна, что согласуется с моделью Evans и Lyons. Был проведен тест на зависимость влияния переменной потока заявок от уровня активности на торгах. Для обменного курса рублей за доллар оказалось, что поток заявок наиболее информативен при среднем объеме торгов, тогда как при больших и малых объемах торгов поток заявок менее информативен. Это можно объяснить тем, что при больших объемах торгов проявляется эффект самооживления биржевой торговли и поток заявок менее информативен, а при малом объеме торгов информативность снижается просто потому, что совершается мало сделок. Следует отметить, что для обменного курса DM/USD связь между обменным курсом и потоком заявок проявляется наиболее сильно для большого и маленького объема торгов, Колотилин А. Д.

т.е. связь между информативностью потока заявок и объемом торгов для обменного курса DM/USD противоположна связи для обменного курса рублей за доллар США. Кроме того оказалось, что переменная потока заявок значительно лучше объясняет динамику обменного курса, чем один из ключевых макроэкономических показателей – ставка процента по кредиту «overnight».

Качество объяснения динамики обменного курса переменной потока заявок меняется на рассматриваемом интервале. В 1998 г. коэффициент детерминации R2 не превышал 2%, тогда как на оставшемся временном интервале (1995–1997, 1999– 2002 гг.) R2 варьируется в пределах от 10 до 70%. Было установлено, что поток заявок в размере 50 млн долларов США увеличивает обменный курс на 1–2 копейки.

Полученные результаты свидетельствуют о важности учета микроструктуры валютного рынка при изучении динамики обменного курса. Особого внимания заслуживает переменная потока заявок, которая в краткосрочном периоде оказывает определяющее влияние на динамику обменного курса.

Список литературы 1. Danelsson J., Payne R., Luo J. (2002) “Exchange Rate Determination and Inter-Market Order Flow Effects”, London School of Economics (Aug., 2002).

2. Easley D., O’Hara M. (1992) “Time and the Process of Security Price Adjustment”, Journal of Finanance, 47(2), pp. 577–605.

3. Evans M., Lyons R. (1999) “Order Flow and Exchange Rate Dynamics”, NBER Working Paper No. 7317.

4. Evans M., Lyons R. (2001) “Portfolio Balance, Price Impact, 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика and Secret Intervention”, NBER Working Paper No. 8356.

5. Evans M., Lyons R. (2003) “How is Macro News Transmitted to Exchange Rates”, NBER Working Paper No. 9433.

6. Evans M., Lyons R. (2004) “A New Micro Model of Exchange Rate Dynamics”, NBER Working Paper No. 10379.

7. Frankel J., Rose A. (1994) “A Survey of Empirical Research on Nominal Exchange Rates”, NBER Working Paper No. 4865.

8. Goldberg L., Tenorio R. (1995) “Strategic Trading in a TwoSided Foreign Exchange Auction”, NBER Working Paper No.

5187.

9. Iannizzotto M., Taylor M. (1999) “The Target Zone Model, Non-Linearity and Mean Reversion: Is the Honeymoon Really over”, The Economic Journal, Vol. 109, No. 454 (Mar., 1999), pp. 96–110.

10. Lyons R. (2000) “The Microstructure Approach to Exchange Rates”, MIT Press.

11. Sarno L., Taylor M. (2001) “The Microstructure of the ForeignExchange Market: a Selective Survey of the Literature”, Princeton studies in international economics, No. 89.

12. Моисеев С. (2002) “Роль микроструктуры торговых систем в обеспечении стабильности”, Дайджест-Финансы No. 6, с.

25–36.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.