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.
|
Теория и гипотезы Для того, чтобы индентифицировать ситуацию в экономике как кризисную, компании требуется индикатор, показывающий «степень опасности». Такие индикаторы многократно предлагались и апробировались эмпирически в предыдущих исследованиях. Финансовое заражение (определение F.A. Longstaff) – ситуация на финансовом рынке, в которой происходит значительное усиление взаимосвязей между разными показателями финансового рынка после шока, который происходит в динамике одного финансового показателя (Longstaff, 2010). Финансовое заражение не является синонимом пониятия «кризис». Финансовое заражение выражается через кризис. Поэтому, присутствие финансового заражения на рынке ещё не означает наличие кризиса в экономике, однако, оно может свидетельсвовать о возможном приближении кризиса, таким образом, быть своеобразным его индикатором. То есть, финансовое заражение может присутствовать в экономике само по себе (в слабой степени), а может и сопутствовать кризису (как предварять его, так и завершать). Сигналом для компании о том, что кризис возможен, будет финансовое заражение без наличия кризиса (три описанные случая). Финансовое заражение передаётся от одного рынка к другому при посредстве трёх механизмов (рис. 1). Например, вывод, что шоки передаются с определённым лагом от менее ликвидных рынков ABX (кредитные дефолтные свопы, в основе которых лежат облигации) к рынкам высоколиквидных акций и казначейских облигаций, свидетельствует против информационного канала распространения финансового заражения. Можно ожидать, что ценовые эффекты одновременны на рынках высокодиквидных акций и казначейских облигаций, если финансовое заражение распространилось через информационный канал. Поэтому результаты более соответствуют или ликвидному каналу, представленному в работах F. Allen, D. Gale, L. Kodres, M. Pritsker, M. Brunnermeier и L. Pedersen, или финансовому каналу, представленному в работах D. Vayanos, V. Acharya, L. Pedersen и F.A. Longstaff (Allen, Gale, 2000; Kodres, Pritsker, 2002; Brunnermeier, Pedersen, 2005; Vayanos, 2004; Acharya, Pedersen, 2005; Longstaff, 2008). F.A. Longstaff использует векторную авторегрессионную модель (VAR) для оценки взаимосвязи доходностью индексов ABX и различными мерами деловой активности и ликвидности. Согласно его выводам, шоки на рынке ABX могут служить индикатором деловой активности для рынка акций, прерывания торгов на рынках фиксированной доходности и доступности краткосрочного финансирования, обеспеченного активами, в течение кризиса. Эти выводы подтверждают концепцию о том, что эффекты ликвидности на рынке оказывают важнейшее влияние на передачу финансового заражения в течение ипотечного кризиса. F.A. Longstaff рассматривает рынок ипотечных кредитных дефолтных облигаций для описания эффекта финансового заражения в период кризиса 2008-2009 годов. В тот период наиболее сильно в США несли убытки банки и финансовые компании. В данной работе рассматривается кризис 2014-2015 гг. на примере облигаций российских компаний. Так как наиболее сильно в период кризиса 2014-2015 гг. пострадали нефтегазовые российские компании (из-за значительного снижения цен на нефть), то в данной работе рассматриваются именно они. В период кризиса 2008-2009 гг. выпуски кредитных дефолтных облигаций, основанных на денежных потоках от портфелей ипотечных займов были главным источником кредитных убытков для многих финансовых компаний. Гипотеза, которую выдвигает F.A. Longstaff, состоит в том, что финансовое заражение распространялось преимущественно посредством ликвидного канала и финансового канала, чем посредством информационного канала. Его исследование подтвердило эти гипотезы. В данном случае мы предполагаем: Гипотеза H1: в период кризиса 2014-2015 гг. в России финансовое заражение не распространялось посредством информационного канала. В 2014-2015 гг. в России уменьшилось количество банков, так как многие банки были закрыты по причине финансовой несостоятельности. В то же время проценты по кредитам возрастали. Поэтому, Гипотеза H2: в период кризиса 2014-2015 гг. в России финансовое заражение распространялось посредством ликвидного канала. Санкции западных государств против России привели к тому, что российские компании испытывают трудности с заключением контрактов с западными партнёрами, у которых они получали не только финансирование, но и, главным образом, технологии. В то же время, по причине ослабления курса рубля относительно бивалютной корзины, для российских компаний возросла стоимость товаров и услуг, закупаемых за рубежом. Следовательно, Гипотеза H3: в период кризиса 2014-2015 гг. в России финансовое заражение распространялось посредством финансового канала. Графически полная теоретическая модель представлена на рис. 2.  Рис. 2 – Теоретическая модель и гипотезы Источник: (Longstaff, 2010) Рис. 1: Каналы распространения финансового заражения между различными рынками  Рис. 1 - Каналы распространения финансового заражения между различными рынками Составлено по: (Longstaff, 2010). Методология исследования Данные В исследовании использовались временные ряды индексов облигаций российских нефтегазовых компаний, полученные в базе данных Thomson Reuters Datastream. Данные были получены ежедневно в течение периода с 1.01.2010 до 8.06.2015. Это позволило получить выборку достаточной величины (1417 наблюдений) и охватить кризисный период 2014-2015 гг. Индексы измеряются в пунктах, для каждой компании пункты для индекса её облигаций имеют разную стоимость. Для облигаций различных компаний их индекс выражен в величинах различных порядков, поэтому сравнивать индексы по абсолютной величине не даёт смысла. Но имеет смысл сопоставлять изменения (приросты) индексов. Кроме того, визуальных анализ динамики индексов позволил выделить в рассматриваемом промежутке времени три периода, которые отличаются между собой по уровню финансового заражения, что было полезно с точки зрения цели исследования для сопоставления периодов. Для данного исследования были отобраны компании, головные офисы которых расположены в России, и которые являются самостоятельными компаниями, а не подразделениями других компаний. Были отобраны компании с различными кредитными рейтингами. Так как не каждая компания из отобранных имеет кредитный рейтинг, данный ей рейтинговым агентством Moody’s и S&P, то для сопоставления компаний по кредитному рейтингу использовались кредитные рейтинги, рассчитываемые с соответствии с моделью SmartRatios, представленной в Thomson Reuters Eikon. Результаты отбора компаний для анализа представлены в Таблице 1. Таблица 1: Российские нефтегазовые компании, отобранные для анализа
Источник: Thomson Reuters Datastream Переменные При рассмотрении графиков с данными можно выделить три периода:
  Рис. 3 - Динамика индексов облигаций российских нефтегезовых компаний, выбранных для анализа, в течение период 2010-2012 гг.: восстановление после кризиса 2008-2009 гг.  Рис. 4 – Динамика индексов облигаций российских нефтегазовых компаний, выбранных для анализа, в течение 2012-2013 гг.: переходный период  Рис. 5 – Динамика индексов облигаций российских нефтегазовых компаний, выбранных для анализа, в течение периода 2014-2015 гг.: кризис Однако, может быть, наличие кризиса можно было установить раньше второй половины 2014 года (когда об этом стали говорить средства массовой информации в России), например, в 2013 году? Это исследовательский вопрос данной работы. Если наличие кризиса можно было установить раньше, то, компании могли бы скорректировать свою инвестиционную стратегию с учётом этой информации (подготовиться к тому, что кризис может наступить). Независимые переменные: доходность индексов облигаций российских нефтегазовых компаний Значения индексов различных компаний несопоставимы (и временные ряды, построенные на их основе, нестационарны). Поэтому, для приведения переменных к сопоставимым значениям, потребовалось получить на основе динамики индексов облигаций динамику доходностей индексов (рис. 6). На графиках динамики доходностей индексов облигаций можно отметить, что в первом периоде в первой половине 2010 года (на этапе восстановления после кризиса 2009-2010 гг.) происходили колебания доходности индексов, в течение 2012-2013 гг. колебания были относительно умеренными (переходный этап), а во второй половине 2014 года колебания доходностей индексов облигаций были особенно сильны (этап кризиса).   Рис. 6 – Графики динамики доходностей индексов облигаций На рис. 7 изображены графики выборочных автокорреляционных функций для переменных – доходностей индексов облигаций.  Рис. 7 – Графики автокорреляционных функций для доходностей индексов облигаций На основе визуального анализа графиков автокорреляционных функций временных рядов можно выдвинуть гипотезу, что ряды доходностей индексов облигаций компаний не содержат автокорреляцию. Наличие автокорреляции: тесты Breusch-Godfrey, информационные критерии Акаике, Шварца и Хеннана-Куинна Результаты теста Breush-Godfrey для временных рядов доходностей индексов всех облигаций представлены в Таблице 2. Таблица 2: Результаты теста Breush-Godfrey для временных рядов доходностей индексов всех облигаций
На основе результатов теста Breush-Godfrey можно сделать выводы: 1. Временные ряды доходностей индексов всех облигаций в периодах 2010-2011 гг. и 2014-2015 гг. можно считать очищенными от автокорреляции; 2. В периоде 2012-2013 гг. временной ряд доходностей индекса облигаций Роснефти содержит серийную автокорреляцию. 3. На основе теста Breush-Godfrey было принято решение взять первые разности временного ряда доходностей индекса облигаций Роснефти в периоде 2012-2013 гг. Были получены следующие результаты теста Breush-Godfrey и оценки информационных критериев для временного ряда rosneft_return и Drosneft_return17 (табл. 3). Таблица 3: Характеристики временного ряда доходностей индекса облигаций Роснефти в периоде 2012-2013 гг. и временного ряда, построенного на первых разностях временного ряда доходностей индекса облигаций Роснефти
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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... |