WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |

В статье Fedorov, Sarkissian 2000 представлен иной тип моделей оценки активов, в которых рассмотрены «пространственные» (cross-sectional) аспекты интеграции для различных сегментов одного рынка в отличие от рассмотренных ранее моделей, в которых исследовались вопросы интеграции между двумя рынками (одним из которых обычно является рынок США), или сравнения степени интеграции для фондовых рынков разных стран.

Указанное исследование посвящено измерению коэффициентов интеграции для десяти портфелей российского рынка акций: пяти индустриальных (industry portfolios) и пяти, содержащих акции компаний, согласно их рыночной капитализации (size portfolios), в период с 1995 по 1997 гг.

В работе предполагается, что ценообразование на рынке подчиняется условной линейной многофакторной модели (conditional multifactor asset pricing model with constant price of covariance risk) с постоянной ценой риска. В рамках этой модели подразумевается, что доходности зависят от ковариаций с внутренними и внешними факторами. В указанной модели не предполагается, что какой-либо из портфелей полностью интегрирован с мировым рынком, более того, в отличие от работы Bekaert, Harvey 1995 детально не изучаются временные свойства коэффициента интеграции. Нашей же целью является проведение пространственного анализа и получение средних коэффициентов для разных портфелей.

В качестве условного множества используются инструментальные переменные, отражающие состояние мировой и российской экономики. В нашем исследовании мы исходим из того, что факторы и доходности линейны по инструментам. Мерой интеграции является переменный во времени вес, показывающий относительный вклад глобальных и локальных инструментов в формирование текущих доходностей.

1.2. Методика исследования

В нашей работе представлено исследование пространственных изменений (cross-sectional variations) степени интеграции фондового рынка Российской Федерации в период после кризиса 1998 г. Целью является проведение пространственного анализа и получение вектора средних коэффициентов для разных портфелей.

Следует отметить, что изучению отечественного рынка уделяется мало внимания со стороны как иностранных, так и российских исследователей. Это, вероятно, объясняется недостаточностью статистических данных и нежеланием операторов российского рынка сотрудничать с международными организациями, аккумулирующими информацию о развивающихся рынках (emerging markets), например, IFC. Данная работа призвана заполнить этот пробел и является продолжением исследований, начатых в статье Fedorov, Sarkissian 2000. Отличие же от указанной работы состоит в том, что рассматривается более поздний период.

В последних публикациях ( Rouwenhorst 1999; Sierra 2000) большое внимание уделяется исследованию степени интегрированности не рынка в целом, а различных его сегментов. Признаком, по которому проводится селекция, может быть принадлежность к той или иной отрасли или размер рыночной капитализации. Поскольку на российском фондовом рынке отрасли представлены достаточно однообразно, то формировать индустриальные портфели представляется нецелесообразным.

Количество портфелей определяется двумя факторами: с одной стороны, в портфеле должны быть представлены акции компаний, мало отличающихся по капитализации, с другой – количество акций должно быть достаточным, чтобы обеспечить хорошие статистические характеристики портфеля. При исследовании американского фондового рынка (Harvey 1989; Ferson, Kandel, Stambaugh 1987) выделяли 10 размерных групп (size groups). Анализ показал, что для рынка РФ оптимальным количеством является пять портфелей. Следует отметить, что такое разбиение обеспечит сопоставимость с данными Fedorov, Sarkissian 2000.

При выборе модели, описывающей состояние внутреннего и мирового рынков необходимо учитывать следующие моменты: состояние экономики и статистическую базу. Состояние отечественной экономики после кризиса устойчивым назвать нельзя, поэтому модели, подразумевающие стационарность, не подходят. Также следует отметить, что используемые в большинстве исследований по интеграции рынков базы данных CRSP (по рынку акций США), EMDB (по рынкам акций развивающихся стран) были нам недоступны.

Для вычисления пространственных различий степени интеграции в работе используется метод, изложенный в работах Harvey 1989, 1991; Harvey, Bekaert 1995, 1998; Fedorov, Sarkissian 2000.

В модели предполагается, что ценообразование на рынке подчиняется условной линейной многофакторной модели (conditional multifactor asset pricing model with constant price of covariance risk) с постоянной ценой риска. В рамках этой модели подразумевается, что доходности зависят от условных ковариаций с внутренними и внешними факторами. Однако не предполагается, что какой-либо из портфелей полностью интегрирован с мировым рынком.

Условные ковариации моделируются произведениями линейных проекций доходностей активов и факторов на базис инструментальных переменных.

В качестве условного множества используются инструментальные переменные, отражающие состояние мировой и российской экономики. В данном исследовании предполагается, что факторы и доходности линейны по инструментам1. Мерой интеграции является изменяющийся во времени вес, который показывает относительный вклад глобальных и локальных инструментов в предсказание текущих доходностей. Благодаря короткому периоду наблюдений, сравнимому с длительностью бизнес-цикла, можно сделать предположение, что цена ковариационного риска – константа. Такая спецификация позволяет оценивать коэффициенты для всех портфелей одновременно.

Из-за малого объема выборки число факторов ограничено до двух: одного глобального и одного локального. Также из-за короткого периода исследования указаны дополнительные ограничения на выбор переменных2.

Для формирования портфелей применяется критерий плавающего оборота (floating turnover criterion) (см. Fedorov, Sarkissian 2000).

Полученные результаты могут оказаться полезными для портфельных инвесторов, желающих произвести диверсификацию рисков, а также для государственных органов контроля над рынками, желающими оценить степень открытости фондового рынка и эффективность мер контроля над капитальными потоками, если таковые (меры контроля) существуют3.

Проведенные расчеты показали, что, в основном, интеграция убывает от наибольшей к наименьшей размерной группе. Таким образом, оказалось, что, в общем, тенденции в интеграции после кризиса не изменились. Как уже упоминалось выше, спекулятивный характер роста, продолжающийся отрыв фондового рынка от реального сектора экономики и большая роль иностранного капитала обусловливают значительную зависимость российского рынка от глобальных факторов.

1.3. Эконом етрическая модель

Для эмпирического исследования степени интеграции российского и мирового фондовых рынков в данной работе используется теоретическая модель, изложенная в статье Fedorov, Sarkissian 2000.

Рассмотрим условную многоиндексную модель ценообразования активов с постоянной оценкой риска. Пусть Ωt-1 представляет собой информационное множество, используемое инвесторами для определения стоимости ценных бумаг. В соотношении:

, (1.1)

где rt представляет собой избыточную доходность активов относительно безрисковой ставки процента; λ – строка размерности k, состоящая из цен ковариационных рисков; ft – вектор, состоящий из k факторов, определяющих цены на капитальные активы.

Поскольку полное информационное множество, Ωt-1, не наблюдаемо, необходимо брать в качестве условия наблюдаемое подмножество Zt‑1 информационного множества4.

Несмотря на то что в некоторых исследованиях (Harvey 1989; Harvey 1991; Ferson, Harvey 1993) гипотеза о постоянстве цены риска λ была отвергнута, в нашей работе мы исходим из того, что данный параметр не зависит от времени. Следуя логике рассуждений, изложенных в статье Fedorov, Sarkissian 2000), предположим, что за короткий период наблюдений (чуть более двух лет), сравнимый по продолжительности с международным деловым циклом, цена риска изменяется незначительно и в первом приближении может рассматриваться как постоянная.

Обратимся теперь к предельным случаям полной интеграции или сегментации локального и международного рынков. На открытых финансовых рынках свободное движение капитала через границы обеспечивает выравнивание цены риска в различных странах для разных активов. На доходность влияют лишь глобальные риски, так как риски, присущие локальным рынкам, могут быть диверсифицированы. В то же время цена риска на изолированном рынке определяется исключительно местными факторами и прямо не зависит от конъюнктуры мирового рынка.

Известно, что если совместное распределение доходностей активов и инструментальных переменных принадлежат к достаточно обширному классу сферически инвариантных распределений, тогда, при полной интеграции, условное ожидание доходности актива может быть представлено как линейная функция глобальных инструментальных переменных. Что выражается следующим эконометрическим соотношением:

(1.2)

где rt – вектор доходностей n активов и δ gl – матрица коэффициентов. При полной сегментации рынка доходности активов целиком определяют внутренние факторы:

(1.3)

Предположим, что первоначально рынки находились в одном из устойчивых состояний: полностью интегрированы или полностью изолированы. Когда происходит переход (полностью неожиданный или частично ожидаемый) от сегментации к интеграции (или наоборот), оценка будущих платежей и, отсюда, стохастический процесс формирования доходностей изменяется. Когда участники рынка ожидают в будущем переход между режимами, равновесная ожидаемая доходность может испытывать влияние хеджирования предстоящих рисков. В этом случае ни уравнение (1.2), ни уравнение (1.3) не описывают адекватно равновесную ожидаемую доходность.

Рассмотрим задачу формирования ожидаемой доходности в условиях возможного перехода между состояниями при помощи модели переключения режимов. Пусть – ненаблюдаемая бинарная переменная, которая принимает значение, равное единице, при полной интеграции, и, равное нулю, при полной сегментации. В каждый момент времени существует положительная вероятность изменения режима, которая определяется через вероятности перехода. Таким образом, получаем:

(1.4)

где параметр, принадлежащий интервалу [0,1], является переменной во времени оценкой правдоподобия того, что рынок интегрирован. Его можно интерпретировать как условную вероятность находиться в режиме полной интеграции., где Zt-1 – упоминавшееся выше, наблюдаемое подмножество полного множества информации Ωt-1. Существует несколько способов извлечения информации о из имеющихся данных. Первый – применение стандартной гамильтоновой (Hamilton 1989, 1990) модели. В этой модели следует марковскому процессу с постоянными вероятностями перехода. Хотя вероятности перехода не зависят от времени, вероятность режима и, отсюда, степень рыночной интеграции изменяются во времени из-за того, что новая информация изменяет относительную вероятность нахождения в каждом из двух режимов. Во втором случае предположим, что вероятности перехода могут изменяться во времени, для этого представим их в форме логистической функции информационных переменных :

(1.5)

или квадратичной функции:

, (1.6)

где β – вектор параметров (для простоты индекс i в (1.5) и (1.6) опущен). Выбор той или иной формы зависимости определяется входными данными и призван обеспечить наилучшее поведение оценок. Приведенные функциональные соотношения указывают на нелинейную связь между φt и, где – это совокупность информационных переменных, специфичных для страны i при проведении межстрановых сравнений или портфеля i при сравнении разных портфелей одной страны5.

Аналогичным образом, предполагая частичную интеграцию локального и международного рынков, рассмотрим отдельно глобальные () и локальные () факторы риска. Если совместное распределение факторов и инструментальных переменных попадает в класс сферически инвариантных распределений, то условные ожидания этих факторов линейны по инструментам. Принимая во внимание то, что глобальные факторы зависят только от глобальных инструментальных переменных, а локальные – и от тех и от других, можем записать следующие линейные соотношения:

, (1.7)

, (1.8)

где γ и γgl – матрицы коэффициентов.

Оценку параметров модели целесообразно производить при помощи Обобщенного Метода Моментов (ОММ) (Hansen 1982). Hansen развил ОММ как обобщение классического метода моментов. Основная идея метода заключается в том, чтобы выбрать параметры модели таким образом, чтобы измеренные моменты модели совпали с моментами, косвенно вычисленными с помощью дополнительных данных настолько точно, насколько это возможно. Ключевое преимущество ОММ состоит в том, что статистические предпосылки, необходимые для тестирования гипотез, крайне слабы. Наиболее важное предположение состоит в том, что данные должны быть строго стационарными случайными процессами, т. е. совместное распределение (xt, xt-j) должно зависеть только от j, но не от t (Cochrane 1997; Cochrane 1999; Cliff 2000). Никаких предположений относительно формы распределения ошибок не делается.

Конечно, ничто не дается бесплатно. Стоимостью отсутствия строгих требований является потеря эффективности по сравнению с такими методами, как Метод Максимального Правдоподобия (ММП). Можно рассматривать ММП как предельный случай ОММ: в ММП распределения ошибок заданы, и, таким образом, все моменты уже учтены. ОММ предлагает компромисс между эффективностью ММП и устойчивостью к отклонениям от нормальности или других форм распределений. Заметим также, что за исключением некоторых специальных случаев, результаты ОMM асимптотически эффективны.

Следует отметить, что данную методику нельзя использовать для оценивания каждого портфеля отдельно, так как коэффициенты γ и λ должны быть одинаковыми для всех портфелей. Таким образом, модель необходимо оценивать одновременно для всех портфелей.

Для проверки теории необходимо моделирование условных моментов.

Определим следующие векторы ошибок:

(1.9)

(1.10)

(1.11)

Уравнения (1.9) – (1.11) могут быть записаны в виде одной системы:

, (1.12)

где φt-1 выражается формулой (1.5) или (1.6).

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |



© 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.