Задача о поиске равновесия при решении агентской проблемы с точки зрения риск-менеджмента Выпускная квалификационная работа аспиранта, обучающегося по основной образовательной программе аспирантуры «Экономика и управление народным хозяйством (логистика;
Скачать 1.62 Mb.
|
Обсуждение Результаты исследования показывают, что в течение рассматриваемого периода присутствовали сопутствующие эффекты (spillover effects). Взаимосвязи между рынками стали значительно сильнее и значительнее во время кризисного периода, что соответствует традиционному определению финансового заражения. Это равносильно тому, что доходности индексов нефтегазовах компаний способны быть причиной по Гренджеру для доходностей индекса государственных облигаций. Эти результаты дополняют теорию механизма заражения на финансовых рынках. В теории финансового заражения выделяются как минимум три возможных канала, посредством которых заражение на финансовых ранках может распространяться: информационный (the correlated-information channel), ликвидный (the liquidity channel) и финансовый (the risk-premium channel) каналы. Доказательство того, что динамика индексов облигаций нефтегазовых компаний взаимосвязана с несколькими лагами с показателями больших по объёму и имеющих большую ликвидность рынков во время кризиса (являлась причиной по Гренджеру для этих показателей) возражает против информационного канала распространения кризиса на российском рынке в периоде 2010-2015 гг. Возможно, причиной этого является то, что для подтверждения действия информационного канала распространения финансового заражения необходимо, чтобы соответствующая информация с рынка облигаций нефтегазовых компаний очень быстро переместилась на рынки акций и государственных облигаций. Следовательно, можно бы было ожидать, что существовала бы практически одновременная взаимосвязь между динамикой индексов облигаций нефтегазовых компаний и другими финансовыми рынками, если бы финансовое заражение распространялось посредством информационного канала. Отклоняя гипотезу о распространении финансового заражения на российском рынке путём информационного канала в 2010-2015 годах, необходимо рассмотреть гипотезы о распространении финансового заражения посредством ликвидного и финансового каналов. Для этого требуется рассмотреть более глубоко взаимосвязи между доходностью индексов облигаций нефтегазовых компаний и торговыми, ликвидными и финансовыми механизмами на других рынках, которые возникали в рассматриваемый период. Ликвидный канал распространения финансового заражения Для изучения эффектов кризиса на рыночную ликвидность использовалась модель VAR, представленная выше. Вместо использования доходности активов или индексов в качестве зависимых переменных, в данной секции используются ряд мер, которые отражают изменения в торговых процессах и ликвидность финансовых рынков. Вначале для того, чтобы ответить на вопрос, взаимосвязан ли кризис на российском рынке с изменениями в торговых стратегиях на рынках капитала, использовался прирост объёма торгов фьючерсами на нефть марки Brent на российском фондовом рынке. Далее, как одна из мер деловой активности и ликвидности на рынках использовалась сумма открытых позиций на фьючерс на нефть марки Brent на Московской фондовой бирже, который традиционно является индикатором ликвидности фондового рынка. Сумма открытых позиций на конец дня показывает количество контрактов, по которым не был произведён расчёт. Так как для покупки ценной бумаги требуются денежные средства, то возрастание количества незакрытых контрактов может быть вызвано нехваткой требуемых денежных средств. Это подразумевает, что количество открытых контрактов на конец дня может представлять собой меру ликвидности данного контракта на рынке фьючерсов на нефть. Объёмы торгов фьючерсами на нефть на российском финансовом рынке В Таблице 2 Приложения 2 показаны результаты оценки моделей VAR для переменных, отражающих ликвидность и доступность финансовых ресурсов. Рассматривая сначала зависимую переменную, отражающую изменение объёмов торгов фьючерсами на нефть на Московской фондовой бирже, Таблица 2 Приложения 2 показывает, что в 2010-2011 гг. существует сильная взаимосвязь между доходностью индексов облигаций нефтегазовых компаний и изменением объёмов торгов фьючерсами на нефть на российском финансовом рынке. Однако, индивидуальные t-статистики практически ни у одной переменной (за исключением переменной с 1 лагом для Роснефти) не показывают значимости. Однако, в 2012-2013 гг. при по-прежнему значимых моделях в общем добавляется значимость индивидуальных коэффициентов регрессии (в том числе лаговых), причём, как с положительными, так и с отрицательными знаками. В 2014-2015 гг. модели в целом значимы и присутствует значимость индивидуальных коэффициентов регрессии (стоит отметить, что несколько меньшая, чем в периоде 2012-2013 гг.) Усиление значимости коэффициентов регрессий модели (при общей высокой значимости модели) в предкризисный период 2012-2013 гг., а также повышение объясняющей силы модели (выражающейся в R2) позволяет предположить, что модель с переменной Dvolumes может использоваться в качестве индикатора финансового заражения (которое является сопутствующим эффектом кризиса в экономике). Сумма открытых позиций по торгам фьючерсами на нефть на Московской фондовой бирже Модели с зависимой переменной Dopen показывают смешанные результаты. В первом периоде наблюдений присутствуют значимые коэффициенты регрессии в моделях, во втором периоде их становится меньше, в третьем периоде – снова больше. Наибольшую объясняющую силу модель имела в первом периоде, во втором – наименьшую, в третьем – снова возрастание объясняющей силы. Модель может использоваться в качестве индикатора финансового заражения, однако, (и это согласно с тем, что большая часть значимых переменных – лаговые), в данном случае индикатор работает с лагом, то есть, если смотреть с точки зрения принятия управленческих решений в области риск-менеджмента, уже будет поздно принимать решение, так как кризис уже наступил, компания уже потеряла время и уже понесла убытки, и модель в данном случае только констатирует этот факт. Изменение процентной ставки по межбанковским кредитам Moscow Prime Rate Как и в предыдущих двух случаях, все модели обладают самой высокой общей значимостью во все периоды. Некоторые индивидуальные коэффициенты корреляции имеют значимость в первом периоде времени. Объясняющая сила модели понижается во втором периоде, а в третьем периоде она является наиболее высокой при значимых отдельных коэффициентах (во втором периоде также наблюдается индивидуальная значимость отдельных коэффициентов. В данном случае модель также может служить индикатором финансового заражения, однако, в данном случае она не может быть полезна при принятии управленческих решений, так как при наступлении кризиса компании может быть полезна информация, которую она получает заранее от индикатора финансового заражения. Вывод по тестированию ликвидного и финансового эффекта: Эти результаты не противоречат тем, которые получил F.A. Longstaff, а также [Brunnermeier, Pedersen, 2005]. В работе M. Brunnermeier и L. Pedersen сильные изменения в финансовом обеспечении на одном рынке могут переходить в широкие ликвидные оценочные шоки на других рынках, тем самым провоцируя значительное финансовое заражение на финансовых рынках. В данном случае действие финансового и ликвидного механизмов выражается в высокой значимости моделей. В заключение, эти результаты действительно предоставляют доказательство того, что кризис в российской экономике привёл к значительным изменениям в динамике деловой активности, ликвидности, и заимствований на финансовом рынке. Эти результаты подтверждают результаты, полученные ранее M. Brunnermeier и L. Pedersen о финансовом заражении, которое распространяется через ликвидный механизм. Также полученные здесь результаты не противоречат результатам, полученным F. Allen и D. Gale о механизме корректировки структуры инвестиционного портфеля. Похожие результаты были получены L. Kodres и M. Pritsker о том, что финансовое заражение во время кризиса 2006-2008 годов в США распространялось через ликвидный канал, который в свою очередь, ассоциировался со значительными корректировками инвестиционного портфеля рыночными участниками. Также эти результаты соответствуют результатам, полученным G. Aragon и P. Strahan, которые изучали влияние банкротства банка Lehman Breothers на хедж-фонды. Приложение теории финансового заражения в менеджменте Применение теории финансового заражения на практике позволяет компании определить состояние бизнес-среды, в которой она функционирует, и которое задаётся внешними (систематическими, рыночными) факторами, действие которых выражается в специфическом риске, который эта компания несёт. При этом специфический риск компании оптередяется специфичностью её активов, как известно из неоинституциональной экономической теории. Выделение каналов респространения финансового заражения позволяет определить стратегическую область, на которую компания в первую очередь должна обратить внимание (алгоритм, который компания может использовать при построении стратегии риск-менеджмента):
Важно учесть, что в случае, когда действуют два или все три канала – компании придётся труднее, так как она должна не просто принять необходимые меры в разных областях деятельности, но ещё и согласовать их между собой. Заключение Кризис в на российском рынке 2014-2015 гг. даёт возможность для изучения эффектов финансового заражения на финансовых рынках. Были использованы данные базы Thomson Reuters Datastream для динамики индексов облигаций российских нефтегазовых компаний для изучения эффекта финансового заражения, развивавшегося с развитием кризиса. Начиная с определения эффекта финансового заражения как сопутствующего кризису усиления значимости взаимосвязи между различными рынками после значительного шокового события, далее использовались модели VAR (векторной авторегрессии) для тестирования изменений во взаимоотношениях между рынком облигаций нефтегазовых компаний и другими финансовыми рынками до и во время кризиса. Результаты позволяют принять гипотезу о наличии статистически значимого усиления взаимосвязей между рынками. До начала кризиса индексы облигаций российских нефтегазовых компаний реже являлись причиной по Гренджеру для агрегированных показателей финансового рынка (динамика доходностей индексов облигаций содержит меньше полезной информации для суждений о возможности начала кризиса). Однако, непосредственно перед началом финансового кризиса (в периоде 2012-2013 гг.) увеличилось количество индивидуально значимых коэффициентов регрессии в моделях VAR. Таким образом, можно с уверенностью принять гипотезу о том, что статистическая значимость модели взаимосвязи между доходностю индексов облигаций нефтегазовых компаний и основными показателями финансовых ранков может служить индикатором финансового заражения, и, в определённых случаях может использоваться для предупреждения компании о том, что необходимо корректировать стратегию. Разделение эффекта финансового заражения между тремя каналами распространения позволяет понять, какую именно стратегию компании необходимо корректировать. Значимость индивидуальных коэффициентов в моделях регрессии вплоть до 4 лага, с достаточно высокой степенью объяснения моделью данных. Эти результаты позволяют решительно принять гипотезу о том, что эффект финансового заражения сопутствует кризису. Так как данное исследование фокусируется только на российском кризисе 2014-2015 гг., следует отметить, что результаты ограничены этим конкретным эпизодом на рынке. Ключевым аспектом исследования является то, что полученные результаты отличаются от других результатов, полученных при тестировании других моделей эффетка финансового заражения (GARCH, статистические модели, биномиальные модели, модели непрерывной волатильности, copula models), которые предлагаются в обширной литературе по данной теме. Например, тот факт, что длина лага часто больше 1 недели, свидетельствует против точки зрения, что финансовое заражение распространяется посредством информационного канала. Причина такого вывода состоит в том, что в случае распространения финансового заражения через информационный канал, взаимозависимоть между такими высоколиквидными инструментами финансового рынка, как государственные облигации, фьючерсы на нефть, корпоративные облигации, возникла бы гораздо быстрее, чем можно наблюдать. Более того, доказательство того, что изменения в доходности индексов облигаций нефтегазовых компаний во время кризиса становятся взаимосвязаны с динамикой на рынках активов и инструментов с фиксированной доходностью, подтверждает гипотезу о том, что финансовое заражение распространяется через ликвидный и финансовый каналы, что согласно с выводами, полученными F. Allen и D. Gale, M. Brunnermeier и L. Pedersen и другими исследователями. Полученные результаты могут использоваться в качестве поддержки принятия управленческих решений. Компания может не только идентифицировать финансовое заражение, которое сопутствует кризису, но и понять, с какой именно стороны ей нужно ждать проблем. Поэтому компания может подготовиться к сложной ситуации заранее. Литература Канторович, Г.Г. (2002). Анализ временных рядов. Экономический журнал ВШЭ, 2, 251-273. Кузнецов, А.М., Савельев, В.И., Бахтизина, Н.В. (2012). Мировой рынок природного газа: современные тенденции и перспективы развития. Вестник МГИМО-Университета, 1, 273-277. Acharya, V., Pedersen, L. (2005). Asset pricing with liquidity risk. Journal of Financial Economics, 77, 375-410. Allen, F., Gale, D. (2000). Financial contagion. Journal of Political Economy, 108, 1-33. Aragon, G., Strahan, P. (2009). Hedge funds as liquidity providers: evidence from the Lehman bankruptcy. Unpublished working paper, University of Arizona. Bonne, G., et al. (2007). StarMine Analyst Revisions Model (ARM), StarMine Whitepaper. Brunnermeier, M., Pedersen, L. (2005). Predatory trading. Journal of Finance, 60, 1825-1863. Judge G. G., Griffits W. E., Hill R. C., Lutkepohl H., Lee Tsoung-Chao. The Theory and Practice of Econometrics. Second edition. NY: John Willey and Sons, 1985. Ivanov, V., Kilian, L. (2005). A Practitioner’s Guide to Lag Order Selection For VAR Impulse Response Analysis. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 9(1), 1-34. Kodres, L., Pritsker, M. (2002). A rational expectations model of financial contagion. Journal of Finance, 57, 769-800. Longstaff, F.A. (2008). Flight-from-leverage in distressed asset markets. Unpublished working paper, UCLA. Longstaff, F.A. (2010). The subprime credit crisis and contagion in financial markets, Journal of Financial Economics, 97, 436-450. Shibata, R. (1976). Selection of the Order on an Autoregressive Model by Akaike’s Information Criterion. Biometrika, 63, 147–164. Vayanos, D. (2004). Flight to quality, flight to liquidity, and the pricing of risk. Unpublished working paper, London School of Economics. Executive summary The aim of the paper is to find the industry indicators of the coming economic crisis. In the paper the financial contagion indicators are presented, which are working on Russian market. The revelation of the crisis indicators will enable the company to define how much the current situation is closer to crisis. It will also help to understand, in which particular area the problems may occur. On the base of the financial contagion effect model, proposed dy F.A. Longstaff [Longstaff, 2010], the financial contagion was divided into three different channels of spreading: the risk-premium channel, the liquidity channel and the correlation-information channel. The hypotheses were that the financial contagion on Russian market was distributed throw this channels (3 hypotheses, each goes to one particular channel), and two of them were accepted on the base of vector autoregression model (VAR) testing. So, the first result of the study is that it was proved, that during the 2014-2015 years crisis on Russian market two financial contagion distribution channels were active: the risk-premium and the liquidity channels. The information-correlation channel was passive (this is consistent with the situation of foreign investors’ high interest in Russia as in the country of investing into). The second result of the study is the algorithm developed, that can de used in the process of company’s risk-management strategy building. The idea is that each of the financial contagion distribution channel is associated with one particular strategic dimension of the company’s policy: the risk-premium channel is connected with the financial strategy, the information-correlated channel is connected with the investment strategy, and the liquidity channel is connected with the operation strategy. The research was conducted with the use of Russian oil & gas companies’ bond indexes dynamic data. This research is one of the first such attempts to find the indicators of the coming economic crisis for Russian market, in particular. The research is based on the econometric methods of the time series analysis. The results obtained can be used for the economic dynamics forecasting in the further academic research. |
Похожие:
 | Выпускная квалификационная работа (дипломная работа) представляет собой законченную разработку, в которой решается актуальная для... |  | Сборник научных работ. Серия «Государственное управление». Вып. 1 : Экономика и управление народным хозяйством / Донгуу. – Донецк... |
| Экономика и управление народным хозяйством ( экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами) | | Иссертация (выпускная квалификационная работа магистра) представляет собой выпускную квалификационную работу научной направленности,... |
| Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | С точки зрения одного из исследователей этой проблемы Д. Стотта, задача выделения типов «трудных» детей является малопродуктивной.... |
| Автор(ы) рабочей программы Астанина Л. В., Астанина М. А., Орехов В. И., Орехова Т. Р | | Особенности стратегических альянсов фирм-конкурентов в автомобильной промышленности |
| Применение Международных стандартов для малых и средних предприятий в Российской Федерации | | Теоретические аспекты организации эффективного маркетингового взаимодействия вузов и потребителей образовательных услуг на основе... |