| Аннотация | Фондовые индексы относятся к числу показателей, которые характеризуют общее состояние экономики и одними из первых реагируют как на позитивные так и негативные явления, происходящие в ней. Это
делает важным понимание механизмов влияния различных макроэкономических показателей на индексы, для изучения которых во многих работах
используются структурные векторные авторегрессионные модели (Structural
Vector Autoregression Models, SVAR), позволяющие оценивать влияние шоков
макроэкономических показателей на фондовые индексы. В данной работе
применен иной подход, позволяющий выявить эффекты, связанные с различной реакцией фондовых индексов на шоки макроэкономических показателей в существенно различающихся экономических условиях. Для моделирования реакции фондовых индексов были использованы авторегрессионные модели с плавной сменой режимов (Smooth Transition Autoregression Models, STAR), а именно – векторные модели коррекции ошибками с плавной сменой режимов (Smooth Transition Vector Error Correction Models, STVECM). В качестве показателя, определяющего различные режимы, использовалась цена нефти (как прокси-переменная, характеризующая различные условия торговли) – основного экспортного товара России. В числе прочих рассматриваемых макроэкономических факторов следует упомянуть расходы государственного бюджета, индекс потребительских цен, обменный курс доллара по отношению к рублю, отношение обменных курсов доллара и евро, ставку LIBOR, индекс S&P500.
Полученные в работе результаты показывают, что реакция фондовых индексов на экономические факторы значимо зависит от экономических условий. Эти результаты имеют практическое значение для разработки методов воздействия на фондовый рынок, так как в силу различного характера реакции должны различаться и применяемые методы. |
|---|