+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Макроэкономические факторы шоков валютного и фондового рынков: метод панельной векторной авторегрессии

т. 23, вып. 15, апрель 2017

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 01.03.2017

Получена в доработанном виде: 16.03.2017

Одобрена: 31.03.2017

Доступна онлайн: 02.05.2017

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Страницы: 882-899

https://doi.org/10.24891/fc.23.15.882

Борочкин А.А. кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского – Национальный исследовательский университет, Нижний Новгород, Российская Федерация 
borochkin@yandex.ru

Предмет. Волатильность валютного и фондового рынка, которая связана с восприятием его участниками макроэкономических новостей, учитываемых центральными банками стран с открытой экономикой при принятии решений об изменении денежно-кредитной политики.
Цели и задачи. Предложить подход количественной оценки реакции валютного и фондового рынка на публикацию макроэкономических новостей. Для этого необходимо выявить основные экономические показатели, обнародование которых вызывает немедленную острую реакцию рынка.
Методология. Для расчетов были использованы ежедневные котировки валют и фондовых индексов по 22 странам мира, а также значения и время публикации фундаментальных макроэкономических показателей по этим странам за период с I квартала 2008 г. по IV квартал 2016 г. В работе использованы методы описательной статистики: расчет моментов случайных величин, проверка временных рядов на нормальность распределения, стационарность и автокорреляцию. Основные расчеты выполнены методом панельной векторной авторегрессии.
Результаты. Новости об изменении процентных ставок, уровне инфляции и промышленном производстве вызывают немедленный рост волатильности финансовых рынков всех рассмотренных стран. Шоки волатильности с валютного рынка передаются на фондовый рынок и наоборот. Последствия новостного шока поглощаются рынком в течение 3–4 дней.
Выводы и значимость. Современная денежно-кредитная политика центральных банков не предполагает быстрых упреждающих мер в случае возникновения инфляции в экономике, в связи с этим публикация индексов цен вызывает меньшую реакцию рынка, чем объявление официального решения об изменении процентных ставок. Финансовый рынок слабо реагирует на обнародование важных макроэкономических показателей, значение которых может быть спрогнозировано на основании опережающих индикаторов. Результаты исследования могут применяться инвестиционными банками и хедж-фондами при совершении торговых операций на мировом финансовом рынке.

Ключевые слова: валютные шоки, панельная векторная авторегрессия, денежно-кредитная политика

Список литературы:

  1. Чиркова Е.В., Суханова М.С. Влияние прогнозов финансовых результатов публичной компании на рыночную стоимость и волатильность ее акций на российском фондовом рынке // Корпоративные финансы. 2013. № 4. C. 37‒52.
  2. Кондратов Д.И. Становление российского рубля как международной валюты // Экономический журнал ВШЭ. 2012. T. 16. № 3. C. 367‒403.
  3. Кондратов Д.И. Актуальные подходы к реформированию мировой валютной системы // Экономический журнал ВШЭ. 2015. T. 19. № 1. C. 128‒157.
  4. Reboredo J.C., Rivera-Castro M.A. Gold and exchange rates: Downside risk and hedging at different investment horizons. International Review of Economics & Finance, 2014, vol. 34, pp. 267–279.
  5. Nazlioglu S., Soytas U., Gupta R. Oil prices and financial stress: A volatility spillover analysis. Energy Policy, 2015, vol. 82(1), pp. 278‒288.
  6. Jawadi F., Louhichi W., Ameur H.B., Cheffou A.I. On oil-US exchange rate volatility relationships: An intraday analysis. Economic Modelling, 2016, vol. 59, pp. 329‒334.
  7. Turhan I., Hacihasanoglu E., Soytas U. Oil Prices and Emerging Market Exchange Rates. Emerging Markets Finance and Trade, 2013, vol. 49, iss. S1, pp. 21‒36.
  8. Agudelo D.A., Gutiérrez M., Cardona L. Volatility transmission between US and Latin American Stock Markets: testing the decoupling hypothesis. Research in International Business and Finance, 2017, vol. 39, part A, pp. 115–127.
  9. Allen D.E., McAleer M., Powell R.J., Singh A.K. Volatility Spillovers from Australia's major trading partners across the GFC. International Review of Economics & Finance, 2017, vol. 47, pp. 159‒175.
  10. Della Corte P., Ramadorai T., Sarno L. Volatility risk premia and exchange rate predictability. Journal of Financial Economics, 2016, vol. 120(1), iss. 1, pp. 21‒40.
  11. Tunç C., Solakoğlu M.N. Does exchange rate volatility matter for international sales? Evidence from US firm level data. Economics Letters, 2016, vol. 149, pp. 152‒156.
  12. Rambaldi M., Pennesi P., Lillo F. Modeling foreign exchange market activity around macroeconomic news: Hawkes-process approach. Physical Review, 2015, vol. 91, iss. 1.
  13. Barunik J., Krehlik T., Vacha L. Modeling and forecasting exchange rate volatility in time-frequency domain. European Journal of Operational Research, 2016, vol. 251, iss. 1, pp. 329‒340.
  14. Tian S., Hamori S. Time-varying price shock transmission and volatility spillover in foreign exchange, bond, equity, and commodity markets: Evidence from the United States. The North American Journal of Economics and Finance, 2016, vol. 38, iss. C, pp. 163‒171.
  15. Omrane W.B., Hafner C. Macroeconomic news surprises and volatility spillover in foreign exchange markets. Empirical Economics, 2015, vol. 48, iss. 2, pp. 577‒607.
  16. Redl C. Noisy news and exchange rates: A SVAR approach. Journal of International Money and Finance, 2015, vol. 58, pp. 150‒171.
  17. Kenourgios D., Papadamou S., Dimitriou D. Intraday exchange rate volatility transmissions across QE announcements. Finance Research Letters, 2015, vol. 14, pp. 128‒134.
  18. Grossmann A., Love I., Orlov A.G. The dynamics of exchange rate volatility: A panel VAR approach. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 2014, vol. 33, pp. 1‒27.
  19. Dąbrowski M.A., Papież M., Śmiech S. Exchange rates and monetary fundamentals in CEE countries: Evidence from a panel approach. Journal of Macroeconomics, 2014, vol. 41, pp. 148‒159.
  20. Oseni I.O. Exchange rate volatility and private consumption in Sub-Saharan African countries: A system-GMM dynamic panel analysis. Future Business Journal, 2016, vol. 2, iss. 2, pp. 103‒115.
  21. Гуриев С.М., Колотилин А.Д., Сонин К.И. Цены на нефть и риск национализации: о чем говорят панельные данные? // Экономический журнал ВШЭ. 2008. T. 12. № 2. C. 151‒175.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала