Национальный исследовательский университет – Высшая школа экономики
реклама
Национальный исследовательский университет – Высшая школа экономики Факультет Мировой экономики и мировой политики Кафедра Международных валютно-финансовых отношений Дипломная работа ФОНДОВЫЙ РЫНОК ФРАНЦИИ В УСЛОВИЯХ ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА: АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ ДИНАМИКИ Выполнила: студентка 562 группы Пономарева Елена Николаевна Научный руководитель: профессор кафедры МВФО Рубцов Борис Борисович Москва, 2013 Оглавление Введение ...................................................................................................................................................... 2 Глава I. Обзор фондового рынка Франции................................................................................................ 5 1. Основные характеристики ............................................................................................................. 5 2. Особенности институциональной структуры фондового рынка Франции .............................15 Глава II. Влияние глобального финансового кризиса на фондовый рынок Франции .........................22 1. Глобальный финансовый кризис и его влияние на фондовые рынки ....................................22 2. Динамика фондового рынка Франции в период кризиса ........................................................24 3. Основные факторы динамики фондового рынка в период кризиса .......................................29 3.1 Усиление взаимосвязи между фондовыми рынками ..........................................................30 3.2 Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок ...........................................37 Глава III. Анализ факторов динамики фондового рынка Франции .......................................................42 1. Корреляционный анализ .............................................................................................................42 2. Регрессионный анализ .................................................................................................................47 3. Факторный анализ ........................................................................................................................52 Заключение ................................................................................................................................................58 Приложение ...............................................................................................................................................61 1 Введение Современная мировая экономика представляет собой чрезвычайно сложный комплекс взаимосвязей. В условиях, когда товары, капитал и информация свободно перемещаются между странами, любое потрясение в экономике одной страны может столь же свободно распространиться за её пределы. Высокая степень глобализации мирового хозяйства не только повышает эффективность производства и даёт потенциал для развития, но и увеличивает системные риски. Недавним примером их реализации стал глобальный финансовый кризис 2008 года. Фондовый рынок представляет собой высокотехнологичный сектор, где торги ведутся в режиме реального времени. Современные инновации позволяют инвестору оперировать ценными бумагами эмитентов всего мира, что приводит к сращиванию фондовых рынков различных стран. В результате динамика основных фондовых индексов сближается, а возможности для диверсификации инвестиционного портфеля сокращаются. Теоретически, цена акции должна отражать информацию о конкретной компании, а фондовый индекс страны – служить барометром её экономики. Однако в условиях кризиса, когда фондовые индексы всех стран стремительно падают, их динамика определяется скорее не фундаментальными факторами, а настроениями инвесторов, которые ориентируются, в первую очередь, на американский рынок. Соответственно, в период кризиса фондовые индексы различных стран становятся еще более взаимосвязанными, а их динамика – практически синхронной. Фондовый рынок Франции является одним из наиболее развитых в Европе, он представляет собой важную часть мировой финансовой системы. В период глобального финансового кризиса экономика Франции продемонстрировала высокую степень устойчивости, но, тем не менее, фондовый индекс страны пережил глубокое падение, сопоставимое с 2 падением американского индекса. В этой связи возникает вопрос: какими факторами была обусловлена динамика фондового рынка Франции в период кризиса? Отражала ли она реальное положение экономики страны или же скорее следовала мировому тренду? Актуальность исследуемой проблемы состоит в том, что именно в кризисные периоды инвесторам наиболее необходимо снизить риски и диверсифицировать свой портфель. Однако возможности для этого оказываются крайне ограниченными, поскольку различия в динамике индексов, которые существовали в нормальных условиях, стираются в условиях кризиса. Этот феномен необходимо учитывать при построении инвестиционной стратегии и управлении рисками. Исследуемая в работе проблематика широко освещается в современной финансовой литературе. В ходе работы был изучен ряд англоязычных публикаций 2010 – 2012 годов выпуска. Основы методологии подобных исследований были заложены в начале 2000-х годов учёными-экономистами Форбсом и Ригобоном. В своих работах они впервые использовали термин «финансовая эпидемия» для описания феномена усилия корреляции между рынками на фоне экономического кризиса. Таким образом, целью данной работы является выявление и анализ факторов динамики французского фондового рынка в период кризиса 2008 года. Соответственно, объектом исследования является фондовый рынок Франции, предметом изучения – его динамика в период кризиса. При написании работы ставились следующие задачи: изучить основные характеристики фондового рынка Франции и его институциональную структуру; проанализировать динамику фондового рынка Франции в период кризиса; провести обзор литературы по исследуемой проблематике; 3 выделить основные факторы динамики фондового рынка Франции; проанализировать их значимость в период кризиса при помощи математических методов. Соответственно поставленным задачам работа была поделена на три части. Первая часть представляет собой обзор фондового рынка Франции – его основных характеристик и особенностей институциональной структуры. При написании первой главы были использованы статистические данные с сайтов международных организаций – Всемирного банка, ОЭСР, а также материалы лекций Столярова А.И. по курсу «Мировой фондовый рынок» и материалы курса Ильина Е.В. «Теория и практика саморегулирования на финансовых рынках». Вторая глава включает в себя описание динамики основного индекса французской экономики САС40 в период глобального финансового кризиса 2008 года, а также обзор литературы, посвященной факторам динамики фондовых рынков в этот период. Статьи были разделены на две группы: в первой категории статей исследуется взаимосвязь между рынками различных стран в период кризиса, а во второй группе анализируется влияние макроэкономических факторов. Третья глава представляет собой собственное исследование проблемы. В качестве методологии были выбраны корреляционный и регрессионный методы анализа данных. Эмпирические данные по макроэкономическим параметрам были взяты с сайта ОЭСР, котировки индексов – с сайта yahoo.finance.com. Расчёты для моделей производились с использованием статистических пакетов SPSS Statistics, MS Excel и программного математического комплекса Mathcad. 4 Глава I. Обзор фондового рынка Франции 1. Основные характеристики На сегодняшний день во Франции функционирует один из наиболее развитых и технически оснащенных фондовых рынков Европы. По уровню капитализации он стабильно занимает пятое место в мире, уступая лишь США, Японии, Китаю и Великобритании.1 Максимального уровня капитализации французский рынок акций достиг в 2007 году, составив почти 2,8 трлн. долл. (см. Таблицу 1.1). Таблица 1.1. Капитализация рынка акций, в млрд. долл. 2007 United States 2008 2009 2010 2011 19947.28 11737.65 15077.29 17138.98 15640.7 Japan 4453.47 3220.49 3377.89 4099.59 3504.68 China 6226.31 2793.61 5007.65 4762.84 3389.09 United Kingdom 3858.51 1851.95 2796.44 3107.04 2903.18 France 2771.22 1492.33 1972.04 1926.49 1568.72 Germany 2105.51 1107.96 1297.57 1429.71 1184.45 Источник: по данным Всемирного банка При этом важно отметить, что по уровню капитализации Франция опережает Германию, которая занимает соответственно шестое место в мире. Вообще, экономику Франции очень часто сопоставляют и сравнивают с экономикой Германии, причём зачастую не в пользу первой. В этой связи интересно рассмотреть соотношение показателей капитализации фондовых рынков двух стран в динамике (см. График 1.1). До 2000 года они были 1 http://data.worldbank.org/indicator/CM.MKT.LCAP.CD 5 практически идентичны. Доткомовский кризис 2001 года в большей степени повлиял на рыночную стоимость немецких акций, которая упала более чем на 35% с конца 2001 до конца 2002 года. Падение французского фондового рынка за аналогичный период составило всего 17%. В дальнейшем капитализация французских компаний устойчиво росла более высокими темпами, достигнув своего пика перед финансовым кризисом 2008 года. График 1.1. Капитализация фондовых рынков Франции и Германии, в млрд. долл. Источник: http://data.worldbank.org/indicator/CM.MKT.LCAP.CD В 2008 году этот показатель капитализации французского фондового рынка упал на 46%, что сопоставимо с сокращением капитализации немецкого рынка, составившим 47%. Однако при схожем уровне падения, французский фондовый рынок продемонстрировал более высокие темпы восстановления по сравнению с рынком Германии. Так, в 2009 году капитализация фондового рынка Франции возросла на 32%, в то время как показатель Германии увеличился всего на 17%. В 2011 году снова 6 наблюдалось падение уровня капитализации во всех рассматриваемых странах. Как во Франции, так и в Германии сокращение составило около 18%. В результате можно отметить, что фондовый рынок Франции уверенно сохраняет свои позиции по уровню капитализации, чутко реагируя на кризисные явления в мировой экономике, но в то же время обладая способностью к быстрому восстановлению. Теперь рассмотрим другую характеристику фондового рынка – отношение капитализации к ВВП. Этот показатель обычно используется для определения переоценённости или недооценённости рынка. Если он превышает 100%, то рынок принято считать переоценённым, а если опускается ниже 50% - то недооценённым2, хотя в реальности для разных стран равновесное состояние рынка может отличаться. Так, в последние годы справедливость этих критериев подвергается жёсткой критике, но определенная взаимосвязь между этим показателем и степенью перегрева рынка всё же прослеживается. На примере американской экономики (см. График 1.2) видно, что двум последним наиболее значительным кризисам – 2001 и 2008 годов – предшествовали пики рассматриваемого показателя. Соответственно, в 2000 и 2007 годах рыночная капитализация листинговых компаний превосходила ВВП, то есть их отношение было больше 100%, что свидетельствовало о перегреве экономики и «надувании пузыря». Также следует отметить, что в настоящее время отношение капитализации американского фондового рынка к ВВП США снова превосходит 100%, что может расцениваться как тревожный сигнал в рамках данной теории. 2 http://www.forbes.ru/forbes/issue/2008-12/11685 7 График 1.2. Отношение рыночной капитализации к ВВП в США, в долях Источник: Board of Governors of the Federal Reserve System and U.S. Bureau of Economic Analysis Теперь рассмотрим данный показатель непосредственно для французского фондового рынка. В 2011 году во Франции соотношение рыночной капитализации к ВВП составило 56,6% (см. Таблицу 1.2), что находится в пределах нормы, но в среднем выше аналогичных показателей других европейских развитых стран. Показатель Германии значительно ниже и составил 32,9% на конец 2011 года. Следует отметить, что в странах с развитым сектором услуг это отношение всегда выше, чем в странах с развитым промышленным производством в связи с более высокой стоимостью акций в третичном секторе.3 Действительно, для экономики Франции характерна более высокая доля сектора услуг в ВВП, чем для Германии – около 80% и 70% соответственно.4 Уникальным в этом отношении является пример Гонконга, где доля услуг в ВВП превосходит 90%, а отношение капитализации к ВВП в 2008 году составило 606%. 3 4 http://www.theequitydesk.com/biggest_macro.asp https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/fields/2012.html 8 Таблица 1.2. Отношение капитализации к ВВП, в % 2007 2008 2009 2010 2011 Hong Kong SAR, China 561.4 606.0 427.9 471.8 357.8 Singapore 199.3 107.9 176.6 173.6 128.6 United Kingdom 137.3 69.9 128.1 137.7 118.7 United States 142.5 82.5 108.5 118.9 104.3 Spain 124.8 59.4 89.1 84.9 69.8 China 178.2 61.8 100.3 80.3 46.3 France 107.3 52.7 75.3 75.6 56.6 89.2 38.2 60.2 74.0 53.8 Japan 101.7 66.4 67.1 74.7 60.3 Russian Federation 115.6 23.9 70.5 67.5 42.9 Germany 63.2 30.6 39.3 43.5 32.9 Denmark Источник: http://data.worldbank.org/indicator/CM.MKT.LCAP.GD.ZS Рассмотрим более подробно структуру фондового рынка Франции по видам ценных бумаг. Как и в большинстве стран, во Франции основным является долговой сегмент рынка ценных бумаг. В декабре 2012 года объём долговых ценных бумаг в стоимостном выражении в 2,6 раз превзошёл рыночную капитализацию акций (см. Диаграмму 1.1). Следует отметить, что это отношение несколько сократилось по сравнению с 2011 годом, когда долговой и долевой сегменты соотносились как 3 к 1. 9 Диаграмма 1.1. Долговой и долевой сегменты фондового рынка Франции, в млрд. евро Источник: Banque de France, Les émissions de titres des résidents français, Décembre 2012 При этом основными эмитентами долговых ценных бумаг во Франции являются государство и банковские институты (см. Диаграмму 1.2). Также этот тип ценных бумаг выпускают нефинансовые компании и небанковские финансовые организации. В 2012 году по сравнению с 2008 годом произошло значительное сокращение доли банков в структуре долговых ценных бумаг (с 42% до 35%), что сопровождалось увеличением доли государственных облигаций (с 42% до 47%) и доли нефинансовых компаний (с 11% до 14%). Основным эмитентом акций во Франции, естественно, являются нефинансовые компании (см. Диаграмму 1.3). Кроме того, акции выпускают банки и небанковские финансовые институты. 10 Диаграмма 1.2. Структура долгового сегмента фондового рынка Франции Источник: Banque de France, Les émissions de titres des résidents français, Décembre 2012 Диаграмма 1.3. Структура долевого сегмента фондового рынка Франции Источник: Banque de France, Les émissions de titres des résidents français, Décembre 2012 11 Ещё одной важнейшей характеристикой фондового рынка страны является уровень free float. Этот показатель считается одним из основных критериев эффективности и ликвидности рынка. Он рассчитывается как отношение количества акций, находящихся в свободном обращении (Float), к общему количеству выпущенных акций (Shares Outstanding). Таким образом, он тем ниже, чем больше акций удерживается инсайдерами, государством и крупными стратегическими инвесторами. Для того чтобы определить средний уровень free float на фондовом рынке страны, рассмотрим компании, входящие в состав ключевого индекса французской экономики – CAC 40 (см. Таблицу 1 в Приложении). Эта выборка достаточно разнообразна по уровню free float: у некоторых компаний, таких как TOTAL, UNIBAIL-RODAMCO, ALCATEL-LUCENT, уровень свободного обращения акций близок к 100%; в то время как у других компаний – LVMH, NATIXIS, L'OREAL – большая часть акций не доступна обычным частным инвесторам. Акции некоторых компаний, имеющих стратегическое значение для экономики Франции, по большей части принадлежат государству. Это такие компании, как EDF Électricité de France, обеспечивающая электроснабжение, EADS - European Aeronautic Defence and Space Company, занимающаяся аэрокосмической и оборонной промышленностью, GDF SUEZ - Gaz de France, крупнейшая энергетическая и газовая компания. Однако если сложить уровни free float всех рассмотренных компаний, взвесив их согласно доле в общей рыночной капитализации, то средний уровень свободного обращения акций на французском рынке окажется равным 69,2%. Это достаточно низкий показатель, тем более что данная выборка состоит из наиболее крупных ликвидных компаний французской экономики, то есть высчитанный по ним показатель должен быть несколько завышен. Для сравнения, в США показатель free float превышает 90%, почти все акции американских 12 компаний принадлежат миноритарным инвесторам5. Уровень free float в европейских странах существенно ниже: в Германии он составляет около 65%, в Великобритании - порядка 75%, что сравнимо с полученным показателем для Франции.6 В целом можно сделать вывод, что французский рынок акций далёк от идеала эффективности; большую роль на нём играет государство и крупные инвесторы. Хотя на сегодняшний момент некоторая часть сделок с ценными бумагами совершается на внебиржевом сегменте мирового фондового рынка, фондовая биржа по-прежнему играет важнейшую роль на рынке ценных бумаг любой страны. Она не только исполняет роль торговой площадки, но и участвует в регулировании рынка акций, обеспечивает гарантии исполнения сделок и ряд других важных функций. Крупнейшей фондовой биржей на территории Франции является Парижская. Парижская фондовая биржа имеет почти трёхвековую историю: дата её создания – 24 сентября 1724 года. До этого в стране действовало ещё семь фондовых бирж при абсолютном доминировании Парижской, и в 1988 году они вошли в её состав. Парижская фондовая биржа функционировала на основе голосовых торгов вплоть до 1986 года, когда начался процесс модернизации и электронизации торговли. К 1988 году стало технически возможно давать непрерывные котировки ценных бумаг, была введена торговая система САС (Cotation Assistée en Continu) и создан широко известный индекс САС 40. 22 сентября 2000 года произошло формирование новой биржи – Euronext – путём слияния Парижской, Амстердамской и Брюссельской фондовых бирж. В 2007 году произошло значимое событие на мировом финансовом рынке – слияние Euronext и NYSE, результатом Из материалов курса Евстигнеева В. Р. «Стратегии поведения инвесторов на финансовых рынках различного типа» 6 Олейников А.А., «Предложения относительно развития украинского фондового рынка» http://www.inventure.com.ua/main/analytics/security/govsecurity/predlozheniya-otnositelno-razvitiya-ukrainskogofondovogo-rynka 5 13 которого стало создание биржевой холдинговой компании NYSE Euronext.7 Таким образом, на сегодняшний день Парижская биржа является частью крупнейшей мировой биржевой системы. Euronext Paris является крупнейшей биржей в составе Euronext. 23 акции из топ-30 Euronext по рыночной капитализации котируются на Парижской бирже. Суммарная рыночная капитализация ценных бумаг, торгуемых на Euronext Paris, достигла максимума в 2,3 трлн. евро в 2007 году (см. Диаграмму 1.4). В период кризиса она сократилась почти вдвое и в 2011 году достигла 1,2 трлн. евро, что составляло около 70% общей рыночной капитализации на Euronext. Диаграмма 1.4. Рыночная капитализация акций на Euronext Paris, в млн. евро Источник данных: European Factbook 2011, euronext.com Итак, на сегодняшний день французский фондовый рынок является одним из наиболее развитых в Европе. Он глубоко интегрирован в международную систему торговли ценными бумагами, однако при этом ему удаётся сохранять достаточную стабильность, которую он продемонстрировал в ходе минувшего кризиса. 7 Б.Б. Рубцов, Финансовый рынок Франции. - ж. «Портфельный инвестор» №3-4, 2009 14 2. Особенности институциональной структуры фондового рынка Франции Регулирование финансового рынка и рынка акций в частности представляет собой чрезвычайно сложную задачу. Однако именно от эффективности системы регулирования зависит привлекательность финансового рынка для эмитентов и инвесторов, а, следовательно, его ликвидность, объёмы торгов и, в конечном счёте, конкурентоспособность экономики страны в целом. Вообще существует два основных подхода к регулированию фондовых рынков – на базе суверенного регулятора (то есть государственного органа) или при помощи саморегулируемых организаций (СРО, Self-regulatory organization - SRO)8. Под СРО в данном случае понимается ассоциация самих участников рынка, которые самостоятельно вырабатывают правила и нормы своей деятельности (rule-making function)9, следят за их соблюдением и (compliance) имеют определённые механизмы правоприменения (enforcement). Основным видом СРО являются фондовые биржи (Exchange SRO). Полномочия СРО могут иметь всеобъемлющий характер (pervasiveness), а могут быть строго ограничены регулированием отношений, непосредственно связанных с рынком (необходимый минимум – bareminimum). В исполнении этих функций СРО имеют неоспоримое преимущество перед суверенным регулятором, поскольку профессиональные участники рынка располагают более полной информацией, более глубокими специальными знаниями и могут более эффективно осуществлять контроль над рынком. Кроме того, они сами непосредственно заинтересованы в эффективном функционировании рынка и зачастую устанавливают более жёсткие требования и правила, чем это сделал бы суверенный регулятор. Ещё 8 9 Из лекций Ильина Е.В. по курсу «Теория и практика саморегулирования на финансовых рынках» Carson J. (2010). Self-Regulation in Securities Markets / Working Paper for World Bank Financial Sector 15 одним преимуществом СРО является самофинансирование, что снижает налоговое бремя на граждан. Деятельность суверенного регулятора также принято считать менее эффективной в силу того, что государство может преследовать собственные политические цели, отличные от интересов инвесторов. При этом его политика может резко меняться, к примеру, накануне выборов, что приводит к неэффективным решениям. В то же время проблема конфликта интересов в ещё большей мере присуща СРО. Она значительно усугубилась в последнее двадцатилетие в связи с началом процесса коммерциализации (demutualization)10 фондовых бирж, то есть приобретения ими юридического статуса акционерных обществ. В этом случае Совет директоров биржи может быть более заинтересован в максимизации стоимости акций самой биржи, нежели в поддержании эффективного функционирования рынка в целом. Одним их решений этого конфликта интересов считается чёткое разграничение функций регулирования и управления биржи. В зависимости от того, каким образом распределены полномочия между суверенным регулятором и СРО, различают три основные модели институциональных структур финансовых рынков. 1. Государственная модель (government model)11. Функция регулирования рынка акций возлагается на органы государственной власти. Фондовые биржи имеют очень ограниченный круг полномочий, сводящийся к регулированию операций, напрямую связанных с рынком (разработка торговых правил, листинг, требования к раскрытию информации). К этому типу институциональных структур относятся финансовые рынки большинства европейских стран, в том числе и рынок Франции. 2. Модель гибкого регулирования (flexible model). СРО имеют достаточно широкий круг полномочий и определённую свободу действий. Роль 10 11 Carson J. (2010). Self-Regulation in Securities Markets / Working Paper for World Bank Financial Sector Там же Там же 16 государственных органов сводится к постановке целей регулирования, а конкретные инструменты и методы СРО могут определять самостоятельно. Государственные органы могут вмешаться в деятельность СРО в кризисные периоды. Гибкий тип регулирования финансового рынка характерен для Великобритании, Австралии и Гонконга. 3. Модель кооперации (cooperation model). На рынке функционирует значительно число независимых СРО, наделенных широким кругом полномочий, в том числе в сфере законотворчества и правоприменения. Суверенный регулятор не вправе навязывать СРО свою политику. Этот тип регулирования характерен, в первую очередь, для стран с прецедентной системой права – для США и Канады. Итак, для Франции характерен государственный тип регулирования рынка акций. Одним из последних изменений в его институциональной структуре стало слияние в 2003 году трёх отдельных органов и создание единой государственной организации по контролю за финансовыми рынками - Autorité des Marchés Financiers (AMF)12. Эта мера должна была сделать регулирование французского фондового рынка более консолидированным. Хотя AMF имеет статус независимой государственной организации, что наделяет её правом взимать комиссионные сборы и получать доходы напрямую, за её деятельностью наблюдает государственный представитель, который вправе влиять на все её решения. Помимо влияния на AMF, Министерство финансов Франции имеет значительные прямые полномочия, в особенности в сфере нормотворчества: нормы, разработанные AMF, должны получить одобрение Министерства, чтобы получить законную силу. Кроме того, во Франции функционирует несколько независимых комиссий, члены которых назначаются Министром финансов, и которые наделены значительными полномочиями в сфере регулирования фондового рынка. 12 Lee R. (2010). The Governance of Financial Market Infrastructure / Oxford Finance Group 17 Несмотря на явную тенденцию к регулированию финансового рынка преимущественно на государственном уровне, главная французская фондовая биржа, Euronext Paris SA, всё же имеет определённые полномочия: публикация норм и правил, контроль и принуждение к их соблюдению. При этом некоторые нормы требуют предварительного одобрения AMF, а другие могут вступать в силу непосредственно после принятия биржей. Контроль за выпуском ценных бумаг. AMF и фондовая биржа делят между собой полномочия по проведению выпуска ценных бумаг и включению их в список котируемых, при этом решения AMF имеют большую силу в случае разногласий13. В частности, в компетенцию AMF входит рассмотрение и принятие проспекта эмиссии, составленного согласно правилам AMF, одобренным Министерством финансов. Кроме разрешения AMF, эмитент должен подать заявку на фондовую биржу, которая вправе устанавливать собственные правила листинга и раскрытия информации независимо от AMF. Однако AMF в свою очередь имеет право опротестовать решение о листинге или делистинге какой-либо ценной бумаги, принятое Советом директоров Euronext Paris. Кроме раскрытия информации в проспекте эмиссии, все аспекты публичного размещения ценных бумаг регулируются AMF, в том числе и контроль за соблюдением законов и норм в этой сфере. Фондовая биржа также берёт на себя некоторые обязательства по мониторингу и вправе применять определённые меры воздействия, вплоть до исключения эмитента из котировального списка. Контроль за эмитентом после публичного размещения ценных бумаг, листинг. Контроль и регулирование деятельности эмитента после получения разрешения на листинг в большей степени находится в компетенции AMF, а фондовая биржа осуществляет вторичный, дополнительный контроль. Так, AMF устанавливает требования к текущему раскрытию информации, то есть к 13 периодичным учётным документам, отчётам и сообщениям о Gadinis S., Howell J. (2007). Markets as Regulators: A Survey 18 существенных фактах, и к раскрытию информации в особых случаях (например, тендерное предложение или слияние). Требования фондовой биржи к раскрытию информации и контроль за их исполнением являются дополнительными по отношению к правилам AMF. Однако именно фондовая биржа непосредственно несёт ответственность в этой сфере перед инвесторами. Регулирование процесса торговли. Законодательные функции в этой сфере разделены между государством, которое принимает законы касательно манипулирования рынком и инсайдерской торговли, и AMF, которая регулирует такие вопросы, как очерёдность исполнения ордеров. Таким образом, свобода фондовой биржи в этих вопросах весьма ограничена; хотя именно биржа принимает окончательное решение относительно формата торговли, возможности этого выбора ограничены нормами AMF. Например, AMF устанавливает ограничения на структуру торговли фондовой биржи, требуя, чтобы процесс сопоставления заявок был непрерывным либо производился через дискретные аукционы. Кроме того, AMF закрепляет принципы приоритета цены (price-priority) и приоритета времени (timepriority)14, которым должна подчиняться фондовая биржа, а также устанавливает требование к немедленному раскрытию цен и объёмов торговли после окончания торгового дня. Правила самой биржи регулируют такие вопросы, как приостановка или отмена торгов, а также непрерывная публикация цен и объёмов торговли. В любом случае, все правила фондовой биржи должны быть одобрены AMF. AMF также осуществляет контроль за соблюдением правил участниками торгового процесса, при этом фондовая биржа обязана немедленно предоставлять всю необходимую информацию. Что касается правоприменения, фондовая биржа имеет весьма ограниченные полномочия по наложению санкций, которые предусмотрены в договорных 14 Gadinis S., Howell J. (2007). Markets as Regulators: A Survey 19 соглашениях с фирмами-участницами. В основном же эту функцию также выполняет AMF. Регулирование торговых площадок. Тенденция к сохранению основных полномочий на государственном уровне ещё более явно проявляется в регулировании самих фондовых бирж. Право выдавать и отзывать разрешение на создание фондовой биржи принадлежит Министерству финансов. В компетенцию AMF входит регулирование всех остальных аспектов деятельности биржи, таких как управление биржей, внутренняя организация и структура собственности. Кроме того, AMF контролирует деятельность альтернативных торговых площадок. Контроль за финансовыми посредниками. Законодательные полномочия в этой сфере принадлежат в первую очередь государству и лишь в небольшом объёме переданы специальным организациям. Так, AMF занимается лицензированием компаний, оказывающих услуги по управлению инвестиционными портфелями. Все компании, желающие оказывать иные инвестиционные услуги, а также кредитные организации должны для этого получить разрешение специального комитета (Comité des établissements de crédit et des entreprises d'investissement CECEI). Контроль за структурой капитала и уровнем риска инвестиционных компаний находится в компетенции Банковской комиссии (Commission Bancaire CB)15, которая также следит за финансовым положением кредитных организаций. Для того чтобы заниматься торговлей на фондовой бирже, компания, получившая разрешение на ведение инвестиционной деятельности, должна стать членом этой фондовой биржи и соблюдать её внутренние правила. Правила членства устанавливаются непосредственной самой биржей, то есть Euronext Paris, и учитывают профессиональную квалификацию кандидата, его информационно-технологические ресурсы и организационную структуру. 15 Gadinis S., Howell J. (2007). Markets as Regulators: A Survey 20 Клиринг и расчёты. Ранее клиринговые компании по закону должны были иметь статус кредитных организаций и лицензию Министерства финансов. В настоящий момент эти требования уже недействительны, но LCH.Clearnet16 – расчётно-клиринговый центр Euronext Paris – был основан при старом режиме и до сих пор юридически является кредитной организацией. Контролем за деятельностью клиринговых компаний на территории Франции занимается AMF. Хотя клиринговые компании и имеют некоторые полномочия в сфере саморегулирования, их внутренние правила должны быть одобрены. Итак, в регулировании фондового рынка Франции доминирует суверенный регулятор, в то время как СРО – фондовой бирже – отведена второстепенная роль. Однако помимо этих двух основных участников в институциональной структуре рынка присутствуют различные ассоциации профессиональных участников. Хотя эти организации не могут считаться СРО, поскольку не обладают достаточными полномочиями, они способствуют повышению стандартов в отрасли и совершенствованию системы регулирования. Примером такой ассоциации во Франции может служить Association française des marchés financiers (AMAFI)17. Членами этой организации являются инвестиционные компании, а также кредитные организации, имеющие право на оказание инвестиционных услуг 18. Таким образом, в ассоциации состоит около 10000 профессиональных участников фондового рынка. Целями AMAFI является развитие французского финансового сектора и, в особенности, сферы инвестиционных услуг, повышение стандартов деятельности, защита интересов участников и предоставление им необходимой информации. 16 Там же 17 Association Française des Société de Bourse (AFSB) была основана в 1988 году, затем переименована в Association Française des Entreprises d'Investissement (AFEI) в 1996 году. Своё нынешнее название организация получила в 2008 году. http://www.actufinance.fr/cgi-bin/annuaire-finance/jump2.cgi?ID=83757 18 Там же 21 Глава II. Влияние глобального финансового кризиса на фондовый рынок Франции 1. Глобальный финансовый кризис и его влияние на фондовые рынки Глобальный финансовый кризис начался с так называемого кризиса субстандартного ипотечного кредитования (sub-prime crisis). В середине 2007 года в США лопнул пузырь на рынке недвижимости и участились случаи невыплат по ипотечным кредитам с высокой степенью риска. В первую очередь кризис затронул кредиторов, которые столкнулись с большим количеством невыплат. Затем проблемы быстро распространились по всей финансовой системе США, поскольку кредитные организации не держали в своих портфелях эти субстандартные займы, а продавали их другим инвесторам в качестве обеспеченных долговых обязательств (Collateralized Debt Obligations - CDO)19. Эти ценные бумаги также покупались иностранными инвесторами и использовались как обеспечение займов не только в Соединенных Штатах, но во всем остальном мире. Поэтому локальные финансовые проблемы быстро сказались на всей глобальной финансовой системе. Поскольку рынок капитала начал предполагать возможное банкротство ведущих инвестиционных банков, объёмы кредитования резко сократились, и реальные сектор экономики начал испытывать нехватку ликвидности. В условиях финансовой глобализации, а именно многочисленных интернациональными взаимоотношений финансовыми между организациями, инвесторами и проблемы на американском рынке быстро распространились и на Европу. Таким образом, сказался так называемый эффект распространения (contagion effect), поскольку европейские финансовые институты также инвестировали в проблемные активы. 19 Ioana Moldovan, Stock Markets Correlation: before and during the Crisis Analysis /Theoretical and Applied Economics Volume XVIII (2011), No. 8(561) 22 Постепенно кризис охватил и мировую банковскую систему. Так, столкнувшись с серьёзными финансовыми затруднениями, в середине августа 2007 года крупнейшая французская банковская группа BNP Paribas была вынуждена заморозить три своих инвестиционных фонда. Затем последовала череда банкротств и серьёзных финансовых проблем среди крупнейших финансовых организаций мира. В марте 2008 года один из большой пятёрки американских инвестиционных банков – Bear Stearns – оказался на грани банкротства и был поглощен другим крупным банком - JP Morgan Chase. В сентябре того же года еще один крупнейший инвестиционный банк Lehman Brothers потерпел банкротство. Власти США не оказали ему помощи, поскольку посчитали, что последствия не будут столь значительны. Однако это банкротство привело к катастрофическому падению уровня доверия в экономической среде, коллапсу цен на активы и кредитной системы в целом. После этого государственные денежно-кредитные органы были вынуждены за национализировать счет своих некоторые средств оказывать крупные компании поддержку с или серьёзными финансовыми затруднениями, поскольку их банкротство было связано с высоким уровнем системного риска. Так, была национализирована крупнейшая американская страховая компания American Insurance, а в Европе примерами могут послужить Royal Bank of Scotland и британский банк Northern Rock. Помимо спасения крупнейших компаний от банкротства, органы денежно-кредитного регулирования прибегли к значительному сокращению ключевых процентных ставок, предоставляли ликвидность широкому кругу финансовых институтов и даже выкупали проблемные активы. Таким образом, произошло коренное изменение роли центральных банков в урегулировании кризисов. Если ранее центральные банки выступали в качестве кредитора последней инстанции, то в период кризиса 2008 года их 23 роль можно скорее охарактеризовать как роль инвестора последней инстанции в связи с программами выкупа активов и предоставления ликвидности20. Очевидно, что подобные проблемы в финансовом, банковском и реальном секторах экономики не замедлили сказаться на динамике мирового фондового рынка. Фондовый рынок представляет собой своеобразный барометр экономической конъюнктуры, чутко реагируя на любое изменение. Соответственно, именно в динамике фондовых индексов кризисные явления отразились наиболее наглядно и драматично. Все основные фондовые индексы понесли огромные потери. В 2008 году акции, торгуемые на международном рынке, потеряли от 20 до 70% их стоимости в 2006 и 2007 годах. В январе 2009 года акции, котируемые на американских биржах, упали на 50% по сравнению с первой половиной 2007 года. Эти цифры указывали на самую глубокую экономическую рецессию в США за 75 лет. Европейские фондовые рынки демонстрировали те же потери – в 2008 году индексы основных европейских экономик – Германии, Франции и Великобритании – упали примерно на 50%21. 2. Динамика фондового рынка Франции в период кризиса Поскольку финансовый кризис 2008 года имел глобальный характер, он, безусловно, оказал сильнейшее влияние на экономику Франции – одну из ведущих экономик Европы, глубоко интегрированную в мировую экономическую и финансовую системы. В целом, французская экономика пережила менее серьёзный спад, чем другие европейские страны. Падение 20 Roubini, N., Mihm, St. Crisis Economics: A Crash Course in the Future of Finance / The Penguin Press, 2010 Ioana Moldovan, Stock Markets Correlation: before and during the Crisis Analysis /Theoretical and Applied Economics Volume XVIII (2011), No. 8(561) 21 24 ВВП в 2009 году составило 2,5%, в то время как ВВП Германии и Италии уменьшились на 5%, а в среднем по Еврозоне спад был на уровне 4%. 1 Вопервых, это связано с тем, что, в отличие от экономик Великобритании и США, экономика Франции не была перегружена высоким уровнем долга домашних хозяйств. Кроме того, французская экономика была менее зависима от экспорта, чем, например, экономика Германии, а её товарная структура была более диверсифицирована, поэтому падение внешнего спроса оказало менее выраженное влияние. И, наконец, более высокая устойчивость в период кризиса объясняется стабильной системой социальной защиты, а также своевременными и решительными действиями государства22. Однако если реальный сектор экономики Франции продемонстрировал более высокую кризисную устойчивость по сравнению с другими европейскими странами, то динамика фондового рынка Франции полностью соответствовала общемировым негативным трендам. Общее падение основного индекса французской экономики САС 40 с июня 2007 года по март 2009 года составило 58%. Для сравнения за тот же период падение немецкого индекса DAX составило 54%, а индекс американской экономики S&P500 упал на 55%. В целом, как можно видеть на Графике 2.1, движения всех индексов в период кризиса были сходными, а динамика французского и немецкого рынков – практически синхронной. При этом следует отметить, что если проблемы в реальной экономике европейские страны ощутили только в 2008 году, то их фондовые индексы начали падать одновременно в американским в середине 2007 года. 22 The Financial Crisis, Trade Finance and the Collapse of World Trade/Globalization and Monetary Policy Institute 2009 Annual Report http://www.dallasfed.org/institute/annual/2009/annual09b.cfm 25 График 2.1. Динамика CAC 40, DAX 30, S&P 500 с 2006 по 2010 гг., накопленная доходность в % Источник: yahoo.finance.com Теперь более подробно рассмотрим динамику отдельных акций крупнейших французских компаний. На Графике 2.2 изображена динамика САС 40 с 2004 года по 2010 год, а также динамика за этот период следующих акций: TOTAL (розовый цвет), BNP PARIBAS (зеленый), GDF SUEZ (коричневый), L’OREAL (фиолетовый) и FRANCE TELECOM (голубой). Эти компании являются одними из крупнейших во Франции по объёму рыночной капитализации, представляют различные отрасли экономики и различный уровень свободного обращения. Анализируя График, необходимо отметить: если до кризиса доходности акций всех пяти компаний были схожими и колебались вокруг нуля, а их графики располагались близко друг к другу, то в период кризиса каждая акция вела себя специфическим образом, а их графики расходятся. Total SA – крупнейшая французская нефтегазовая компания. Динамика её акций наиболее схожа с динамикой САС 40, но падение было более умеренным. Своего минимума в 36,44 евро стоимость акции этой компании достигла во второй половине 2008 года, после чего динамика стабилизировалась, хотя остальной рынок продолжал падать и в первой 26 половине 2009 года. Таким образом, общее падение акций Total за весь период кризиса составило около 43%. В большой степени такая динамика обусловлена снижением цен на нефть. Акции банковской группы BNP Paribas, напротив, продемонстрировали более выраженное падение, нежели рынок в среднем. Первое снижение стоимости этих акций произошло ещё в начале 2007 года, поскольку банковский сектор быстрее ощутил на себе кризисные явления. Кроме того, стоит отметить, акции BNP Paribas сильно упали в начале 2009 года, хотя рынок в целом уже начал успокаиваться. Таким образом, общее падение с максимальной цены в 94.17 евро, достигнутой в первой половине 2007 года, до минимума в 21.38 евро на начало 2009 года, составило 77%. Динамика акций энергетического гиганта GDF SUEZ заметно отличается от общего тренда. Эта компания была сформирована в 2008 году в результате слияния Gas de France и Suez. Большая часть акций компании принадлежит государству – более 35%. Вероятно, именно поддержка со стороны государства позволила акциям компании сохранять положительную динамику вплоть до середины 2008 года. После этого акции компании начали резко падать, и общее снижение их стоимости составило 37%. Акции телекоммуникационной компании France Telecom демонстрируют наибольшую стабильность и наименьшую волатильность на всём рассматриваемом периоде. Особенностью данной компании является структура ее собственности – в свободном обращении находится всего 5% её акций, большая часть принадлежит институциональным инвесторам и государству. На графике 2.2 видно, что акции компании сохраняли слабый повышательный тренд до конца 2007 года. Их падение было менее выраженным, продолжалось вплоть до середины 2009 года и составило в целом 35%. 27 Французская компания L’Oreal – лидер в области косметической и парфюмерной продукции. В свободном обращении на рынке находится небольшая часть акций, в то время как большая доля принадлежит собственникам и институциональным инвесторам. В период кризиса компания испытывала определенные трудности, в особенности упали продажи в люксовом сегменте рынка. Компания L’Oreal была вынуждена прибегнуть к массовым увольнениям и переключиться на продукцию массмаркета. В целом динамику акций компании в период кризиса можно охарактеризовать как достаточно стабильную: падение цен началось только в 2008 году и к началу 2009 года составило 52%.23 График 2.2. Динамика САС 40, BNP PARIBAS, GAS DE FRANCE SUEZ, FRANCE TELECOM, L’OREAL, TOTAL в период с 2004 по 2010 гг., накопленная доходность в % Источник: yahoo.finance.com 23 Антикризис. Косметика: L’Oreal без прикрас / По материалам www.kommersant.ru http://www.newchemistry.ru/printletter.php?n_id=6100 28 Итак, глобальный финансовый кризис буквально обрушил фондовые рынки всех стран мира. Проблемы в американской экономике вызвали панику среди инвесторов, и фондовые индексы экономики США потянули за собой индексы европейских стран, в том числе и французский САС 40. В целом, динамика индекса французской экономики в период кризиса полностью соответствовала общим движениям рынков США и Европы, хотя отдельные акции, входящие в состав САС 40, вели себя по-разному. Наибольшие потери понесли акции банковских компаний в связи с коллапсом мировой банковской системы. Также в непростой ситуации оказались компании промышленных компаний, столкнувшихся с резким снижением спроса. Падение цен на нефть и общее сокращение деловой активности вызвали снижение стоимости акций французских энергетических компаний. 3. Основные факторы динамики фондового рынка в период кризиса В условиях усиливающейся взаимосвязи между рынками разных стран и возрастающей корреляции между ними, основные фондовые индексы мировой экономики демонстрируют похожую динамику. Соответственно, когда мировая экономика находится в фазе экономического подъёма, все фондовые рынки имеют повышательный тренд, но когда экономика переживает кризисные периоды, падение так же охватывает рынки всех стран. Крах фондового рынка представляет собой, пожалуй, наибольший риск, который несут инвесторы, поскольку в условиях паники доходность любой акции может быть внезапно обрушена общим рыночным трендом, в то время как в нормальных условиях не было бы никаких причин для падения акций конкретной компании. В подобных случаях большую роль играет именно системный риск, так как в критических ситуациях инвесторы скорее следуют за рыночным трендом и активно распродают активы, чем тратят 29 время, оценивая, стоит ли удерживать свой портфель. Следовательно, настроения инвесторов могут играть большую роль, чем аналитические показатели, которые теоретически должны определять решения инвесторов и формирование цен. Финансовые кризисы сопровождаются внезапной и одновременной реализацией рисков, которые в обычное время кажутся независимыми друг от друга. В результате, возможности для распределения рисков, например, с помощью диверсификации портфеля, оказываются более чем ограниченными именно в те периоды, когда они особенно необходимы, что представляет большую угрозу для стабильности мировой финансовой системы. 3.1 Усиление взаимосвязи между фондовыми рынками Изучение взаимосвязи между фондовыми рынками разных стран уже давно стало популярной темой исследований в области финансов. Существуют различные подходы к этой проблеме. В статье Уотсона “A Study of Possible Gains from International Investment” (1978)24 вопрос рассматривается с точки зрения инвестора: низкая степень корреляции между национальными рынками ценных бумаг даёт возможность для более эффективной диверсификации инвестиционного портфеля, а тенденция к увеличению корреляции, соответственно, сокращает возможности для распределения риска. В статье 2011 года «Lead/Lag Linkages between European Stock Markets» проблема взаимосвязи между фондовыми рынками рассматривается под другим углом: целью исследования было определить, какие именно рынки в Европе задают общую динамику, то есть рынки каких стран являются 24 Watson, J. (1978). Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 5, No. 2, 195-206 30 ведущими, а какие просто следуют общему тренду. Для проведения исследования был использован тест Грэнджера на причинность. В результате было выявлено, что наиболее влиятельными являются рынки Германии, Бельгии, Швеции, Франции и Австрии, а наиболее ведомыми – рынки Ирландии, Норвегии, Испании и Голландии. В более ранних работах на основании эмпирических данных уже было показано, что корреляция между фондовыми рынками может значительно изменяться со временем.25 Кроме того, существуют исследования, которые доказывают, что на характер и степень взаимосвязи между рынками может повлиять даже отдельное конкретное событие, к примеру, биржевой обвал 1987 года.26 Минувший глобальный финансовый кризис 2008 года оказался самым глубоким со времен Великой Депрессии и повлиял на все области экономической жизни. В этой связи интересно проследить, каким образом он отразился на взаимосвязи между фондовыми рынками различных стран. В экономической литературе последних лет этому вопросу был посвящен целый ряд статей, в каждой из которых проблема рассматривалась под разным углом. В статье «Stock Markets Correlation: before and during the Crisis Analysis», вышедшей в 2011 году, Иоана Молдован исследовала корреляции между фондовыми рынками основных финансовых центров мира – НьюЙорка, Лондона и Токио. Данные были разбиты на два интервала: до начала глобального финансового кризиса в 2007 году и непосредственно в период кризиса. Целью исследования было определить, в какой фазе рынки более сильно коррелируют друг с другом - на повышательном или на Longin, F., and Solnik, B. (1995). “Is the Correlation in International Returns Constant: 1960-1990?” Journal of International Money and Finance, Vol. 14, No. 1, 3-26 26 Lee, S. B., and Kim, K. J. (1993). “Does the October 1987 Crash Strengthen the Co-Movements Among National Stock Markets?” Review of Financial Economics, Vol. 3, No. 1,89-102 25 31 понижательном тренде. В результате обработки эмпирических данных методом множественной регрессии было выявлено, что взаимосвязь между тремя фондовыми рынками стала более выраженной именно в период кризиса, то есть на понижательном тренде, по сравнению с корреляцией до кризиса, когда рынки были в фазе роста. В 2011 году вышла статья под названием “Co-Movements of Global Stock Markets Before and After the 2008 Stock Market Crash». В этой работе изучалось влияние биржевого обвала 2008 года на взаимосвязь между национальными фондовыми рынками, а также его воздействие на диверсификацию рисков инвестиционного портфеля. Исследование было основано на обширной базе данных, включающей фондовые индексы 26 стран в период с 2006 по 2010 год. Были рассчитаны парные коэффициенты корреляции на скользящем интервале для каждого индекса. Основной вывод, полученный на основании этих данных, заключается в том, что корреляция фондового рынка США со всеми остальными национальными рынками была максимальной с октября 2007 года по март 2009 года, то есть именно в период обвала, когда падали все фондовые индексы мира. Итак, в последние десятилетия подобный феномен усиления взаимосвязи между рынками именно в кризисные периоды привлёк внимание исследователей. Для описания этого явления в финансовой литературе всё чаще стал употребляться термин «contagion», то есть «эпидемия». При этом термин может употребляться в различных значениях. Всемирный банк предлагает три определения этого понятия27. Первое, наиболее широкое определение: 27 эффект эпидемии – это процесс распространения Словарь терминов Всемирного банка http://econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTRESEARCH/EXTPROGRAMS/EXTMA CROECO/0,,contentMDK:20889756~pagePK:64168182~piPK:64168060~theSitePK:477872,00.html 32 экономических шоков из одной страны в другую. Согласно этому определению термин эпидемии может относиться как к кризисным явлениям, так и к положительным шокам. Второе определение является более узким: эффект эпидемии имеет место в случаях, когда экономический шок в одной стране влияет на другую больше, чем следовало бы ожидать, основываясь на экономических показателях и учитывая взаимосвязь их экономик. Это определение достаточно трудно применимо к реальным данным, так как сложно выявить этот определяющий набор экономических показателей. Третье определение ещё больше конкретизирует понятие: эффект эпидемии следует понимать как изменение механизмов распространения шоков в период экономического спада, которое приводит к значительному увеличению корреляции между рынками. Именно третий вариант определения наиболее часто используется в исследовательской литературе, поскольку он может быть легко применён на практике к реальным данным. При этом обычно приводится формулировка, впервые предложенная в 2001 году Форбсом и Ригобоном28: эффект эпидемии - это значительное увеличение корреляции между рынками после экономического шока на одном из них. На этом варианте определения основывается целый ряд работ, посвященных исследованию эффекта эпидемии в рамках глобального финансового кризиса. В финансовой литературе проводится различие между двумя типами эпидемии. Механическая эпидемия является следствием тесных взаимосвязей в реальном и финансовом секторах между экономиками двух стран, а психологическая эпидемия основывается на массовом поведении инвесторов. Ещё одной классификацией теорий, объясняющих феномен экономической эпидемии, является их подразделение на две группы. Теории первой группы 28 Forbes K, Rigobon R (2001) Measuring contagion: conceptual and empirical issues 33 предполагают, что механизмы распространения, действующие в период кризиса, не отличаются от тех взаимосвязей, которые существовали в период стабильности. Вторая группа теорий, напротив, утверждает, что в кризисные периоды изменяется сама природа взаимодействия между рынками и их взаимосвязь видоизменяется.29 Следует отметить, что именно работы Форбса и Ригобона, изданные в начале 2000-х, заложили теоретическую и практическую базу для всех последующих подобных тестирование рынков корреляционного исследований. на анализа эпидемию является Эти с учёные выявили, применением некорректным в что обычного условиях гетероскедастичности данных, то есть когда дисперсия случайной ошибки непостоянна на выборке наблюдений. Коэффициенты корреляции между рынками зависят от волатильности этих рынков. Следовательно, в кризисные периоды, когда рынки более волатильны, оценка коэффициентов корреляции оказывается завышенной. Поэтому исследователи, которые применяют обычный корреляционный анализ, чаще всего делают вывод о наличии эффекта эпидемии. В своих работах Форбс и Ригобон предлагают альтернативный метод – скорректированную корреляцию, адаптированную к неоднородным данным и позволяющую очистить оценку от завышения. Используя этот показатель и анализируя Азиатский и Мексиканский кризисы, учёные приходят к выводу, что в эти периоды не было коренного изменения взаимосвязи между рынками и нельзя говорить о наличии эффекта эпидемии. Таким образом, работы Форбса и Ригобона заложили основу для двух классов статей, в которых либо подтверждается наличие эпидемии на основе обычной корреляции, либо используются скорректированные коэффициенты корреляции и зачастую просто делается вывод об усилении взаимосвязи и об отсутствии феномена эпидемии как такового. 29 Forbes K, Rigobon R (2001) Measuring contagion: conceptual and empirical issues 34 Одна из свежих статей, посвященных эффекту эпидемии, была напечатана в 2012 году под заглавием «A Dynamic Analysis of Financial Contagion: The Case of the Subprime Crisis». В ней проводится исследование данного феномена в контексте глобального финансового кризиса на примере 13 стран – как развитых, так и развивающихся, на основе GARCH модели и скорректированных коэффициентов корреляции. В результате было выявлено усиление корреляции рынка США с рынками всех стран, включенных в выборку (в том числе и с французским фондовым рынком), за исключением Египта и Туниса. Однако к чистому эффекту эпидемии в узком смысле этого понятия авторы отнесли только влияние рынка США на Аргентину, Великобританию, Италию, Малайзию и Японию. Другая работа 2012 года “Correlating stock exchange indices under both normal and financial crisis conditions», посвященная влиянию кризиса 2008 года на взаимосвязь между фондовыми рынками стран, также оперирует термином «эпидемия». В статье был проведён анализ индексов Dow Jones (США), DAX 30 (Германия) и BET (Румыния) с использованием тестов на корреляцию, коинтеграцию и теста Гренджера на причинность. В результате было выявлено значительное усиление корреляции между всеми парами индексов в период кризиса по сравнению с докризисным периодом. Авторами был сделан вывод о наличии эффекта эпидемии. Результаты, полученные в ещё одной статье 2012 года «Contagion effects of the subprime crisis in the European NYSE Euronext markets», основаны на трёх тестах на эффект эпидемии, которые были применены к европейским фондовым рынкам, входящим в NYSE Euronext. Авторы использовали математическую модель, основанную на теории копул, для анализа структуры взаимосвязей между рынком США и рынками европейских стран в период до кризиса и непосредственно в период кризиса. Авторы пришли к следующим выводам: во-первых, за исключением фондового индекса бельгийских индустриальных компаний, все остальные 35 индексы демонстрировали статистически значимое увеличение взаимосвязи, то есть имел место эффект эпидемии. Во-вторых, кризис в равной мере повлиял на фондовые рынки всех стран. В-третьих, признаки эпидемии одинаково прослеживаются в динамике как финансовых, так и промышленных индексов, поскольку инвесторы с самого начала ожидали, что финансовый кризис затронет и производственный сектор, задолго до того, как в реальном секторе действительно появились признаки кризиса. В статье под названием «Contagion in International Stock Markets during the Sub Prime Mortgage Crisis», изданной в 2012 году, как раз используется предложенный Форбсом и Ригобоном метод скорректированной корреляции в условиях гетероскедастичности данных. Эта методика была применена для 20 основных мировых фондовых индексов, чтобы определить, имел ли место эффект эпидемии в результате ипотечного кризиса в США. Для каждого индекса был рассчитан коэффициент корреляции с американским рынком в нормальных условиях (за год до кризиса – с июля 2006 года по июль 2007), а также в условиях кризиса - в краткосрочном (1 месяц), среднесрочном (3 месяца) и долгосрочном (6 месяцев) периодах. Для сравнения для тех же временных интервалов были рассчитаны скорректированные коэффициенты корреляции. В результате автор выделил Гонконг, Тайвань, Австралию и Новую Зеландию как страны, в которых наиболее выраженно проявился эффект эпидемии. скорректированной Таким образом, корреляции эффект при использовании эпидемии метода обнаружился на развивающихся рынках, в то время как на развитых автор отметил только некоторое усиление взаимосвязи. Итак, обзор литературы последних лет позволяет сделать некоторые выводы. Во-первых, исследователи единодушно отмечают усиление взаимосвязей между фондовыми рынками в кризисные периоды. Этот феномен настолько привлёк внимание ученых, что даже получил особое название – эффект эпидемии. Однако в интерпретации этого термина 36 единодушия не наблюдается. Различия в выводах, к которым приходят исследователи о наличии либо отсутствии этого феномена, по большей части зависят от используемых ими статистических методов обработки данных. Некоторые считают, что простого увеличения корреляции между рынками в период кризиса по сравнению с нормальными условиями достаточно для того, чтобы говорить об эпидемии. Другие полагают, что подобное усиление связано лишь с увеличением волатильности рынков и не свидетельствует о коренных изменениях в системе взаимосвязей между ними. Что же касается методов анализа данных, наиболее часто применяемых в этом контексте, то следует отметить корреляционный анализ, скорректированные коэффициенты корреляции, а также тесты причинности Грэнджера и тест на коинтеграцию. 3.2 Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок В период кризиса инвесторы оказываются в ситуации, когда они не могут ждать выхода очередного финансового отчета компании, чтобы принять взвешенное инвестиционное решение. В условиях постоянно меняющейся конъюнктуры необходимо реагировать максимально быстро, основываясь скорее не на конкретных данных, а на знаниях, опыте и интуиции. В этом случае именно понимание взаимосвязей между различными макроэкономическими факторами и их влияния на фондовый рынок становится ключевым элементов в принятии решений. Многие учёные-экономисты стремились установить взаимосвязь между доходностью акций и макроэкономическими параметрами. Такие базовые подходы как модель дисконтированных денежных потоков (DCIM), модель ценообразования активов (CAPM) или модель арбитражного ценообразования (APM) основываются на макроэкономических переменных. В современной финансовой литературе этой проблеме также уделяется большое внимание. 37 Одна из статей, посвященных данной проблематике, вышла в 2010 году под названием «Relevance of macroeconomic factors for the Indian stock market». В исследовании было рассмотрено 14 макроэкономических переменных, в том числе индекс оптовых цен, индекс промышленного производства, индийской предложение рупии к денег, доллару, чистый процентная экспорт, ставка валютный по курс десятилетним государственным облигациям, а также цены на золото и на нефть. В результате анализа авторы пришли к выводу, что наибольшее влияние на индийский фондовый рынок оказывает уровень промышленного производства, индекс оптовых цен и процентная ставка. В целом, делается вывод, что в развивающихся странах с объемным внутренним рынком в долгосрочном периоде большее значение имеют внутренние факторы, а их фондовый рынок меньше подвержен влиянию общемировых, в том числе и кризисных, тенденций. К похожим результатам пришли авторы статьи «Investigating the relationship between stock market returns and macroeconomic variables: evidence from developed and emerging markets», в которой исследовалось влияние макроэкономических факторов на фондовые рынки развитых и развивающихся стран. В качестве основных факторов авторы выделили экономическую активность, инфляцию, процентную ставку, предложение денег и валютный курс. Влияние этих параметров оценивалось на интервале с 2002 по 2008 годы на выборке из 16 развитых и 16 развивающихся стран. В результате анализа было выявлено, что макроэкономические параметры в большей степени влияют на рынки развивающихся стран, в то время как их взаимосвязь с рынками развитых стран гораздо менее выражена. В 2011 году в Журнале Бизнеса, Экономики и Менеджмента вышла статья под заглавием «Impacts of macroeconomic variables on the stock market index in Poland: new evidence». Исследование было основано на квартальных макроэкономических данных за период с 2000 по 2010 года. В качестве 38 метода анализа были применены GARCH и ARCH модели. В качестве факторов в модель были включены реальный выпуск, государственный долг, предложение денег, реальная процентная ставка, номинальный валютный курс, ожидаемая инфляция, а также уровень процентной ставки и доходность фондового индекса за рубежом. В результате были установлены следующие взаимосвязи: росту фондового индекса Польши способствует рост промышленного производства, снижение государственного долга по отношению к ВВП, снижение реальной процентной ставки, обесценение валюты, а также низкий ожидаемый уровень инфляции. На основании этих соотношений авторы статьи выдвинули ряд рекомендаций властям для поддержания фондового рынка страны. В частности, рекомендуется содействовать экономическому росту, проводить сдержанную налоговую политику и поддерживать низкий уровень процентных ставок и инфляции. Еще одна статья, посвященная этой проблематике, вышла в 2012 году под названием «The sources of stock market volatility in Jordan». Авторы анализировали воздействие макроэкономических факторов на доходность фондового индекса Иордании ASE. Помимо стандартного набора параметров в модель была включена дамми-переменная, принимающая значение единицы в кризисные периоды и равная нулю в нормальных условиях. В результате было выявлено, что предложение денег, инфляция, реальный валютный курс, номинальная процентная ставка и дамми-переменная имеют отрицательную зависимость с индексом ASE. В статье «The influence of economic factors on the performance of Thailand major stocks equity market by multi-factor model» было проанализировано 372 переменные с точки зрения их влияния на SET50 – фондовый индекс Таиланда. При помощи факторного анализа переменные были отсортированы и сгруппированы, в результате чего было выявлено 10 основных факторов, определявших динамику SET50 в период кризиса с 2006 по 2008 года, в том числе доходность DJIA, цена на нефть и валютный курс. 39 Полученная модель объясняет более 80% дисперсии индекса, то есть выбранные факторы очень сильно влияют на его динамику. Проведенный обзор литературы позволяет выделить несколько ключевых макроэкономических факторов, которые оказывают влияние на фондовый рынок. Во-первых, многие исследователи отмечают, что динамика фондового рынка зависит от реального сектора экономики и от уровня экономической активности. В качестве количественного измерения этого фактора часто используется ВВП, индекс промышленного производства или индекс деловой активности. Во-вторых, процентная ставка оказывает существенное воздействие на стоимость акций, что отражается в модели дисконтирования денежных потоков. При изменении ставки дисконтирования меняется текущая стоимость будущих доходов от акции, что приводит к изменению её рыночной стоимости. В различных исследованиях используются как ставки по долгосрочным государственным облигациям (10 лет), так и краткосрочные ставки (3 месяца), в зависимости от цели исследования. В-третьих, большое значение имеет уровень инфляции, поскольку он влияет на номинальную безрисковую ставку и таким образом на дисконтированные денежные потоки. Высокая и нестабильная инфляция представляет собой риск для инвестора и снижает цены акций. При анализе в литературе используется либо реальный уровень инфляции, либо смоделированная ожидаемая инфляция, то есть чаще всего среднее значение за прошлый период. Также во многих работах отмечается взаимосвязь между динамикой фондового рынка и предложением денег в экономике. Темп роста денежной массы является одной из характеристик проводимой монетарной политики и влияет на ожидания инвесторов. В эмпирических исследованиях используются различные интерпретации денежной массы, от более узкого определения (M1) до более широкого (M3). Наконец, еще один важный показатель, который фигурирует практически во всех исследованиях, это валютный курс. Этот фактор влияет на экономику страны, в первую очередь, 40 через торговлю, поскольку вызывает относительное удорожание или удешевление экспорта и импорта. При анализе используется как реальный, так и номинальный валютный курс по отношению к доллару США. 41 Глава III. Анализ факторов динамики фондового рынка Франции 1. Корреляционный анализ Для того чтобы проанализировать изменение взаимосвязи между основными фондовыми рынками в период кризиса, был применен метод скользящей корреляции (rolling correlation). Временной интервал для анализа с 15 мая 2006 года по 31 июля 2010 года был выбран таким образом, чтобы охватить предкризисный, кризисный и послекризисный периоды. В качестве исходных данных были использованы недельные логарифмические доходности трёх индексов – CAC40, S&P500 и DAX. Длина скользящего интервала составляет 53 недели, то есть примерно один год. Для каждого из таких интервалов были рассчитаны коэффициенты корреляции французского рынка с американским (S&P500) и с немецким (DAX). Таким образом, для каждой пары индексов был получен ряд из 166 скользящих корреляций. На Рисунке 3.1 в виде графика представлены результаты вычислений. Во-первых, следует отметить, что французский фондовый рынок сильно коррелирует как с немецким, так и с американским рынками акций. Вовторых, корреляция между рынками существенно изменяется с течением времени. Непосредственно перед кризисом наблюдалось снижение взаимосвязи в обеих парах – до 0,9 с немецким индексом и до 0,74 с американским. Затем произошел резкий скачок корреляции, который соответствует краху на мировом фондовом рынке. На графике явно видно, что наибольших значений корреляция в обеих парах индексов достигала именно в период обвала, то есть с сентября 2007 года по август 2009 года. В этот период французский фондовый рынок был практически абсолютно синхронен с немецким: коэффициент корреляции держался на уровне 0,96. Корреляция с американским рынком также была стабильно высока и почти достигала 0,9. Выход из кризиса характеризовался резким снижением корреляции. 42 Рисунок 3.1. Скользящие корреляции Синий цвет – корреляция между CAC40 и DAX, красный цвет – между CAC40 и S&P500 Итак, результаты, полученные методом скользящей корреляции свидетельствуют об усилении зависимости французского рынка как от американского, так и от немецкого рынков в период глобального финансового кризиса. Согласно определению, приведенному в Главе 2, подобное усиление корреляции может свидетельствовать об эффекте финансовой эпидемии. Для того чтобы проверить эту гипотезу, необходимо оценить статистическую значимость усиления корреляции. В качестве эмпирических данных были использованы недельные логарифмические доходности индексов, что позволило сделать выборки более сопоставимыми и устойчивыми по сравнению с дневными котировками. Данные были поделены на два периода, каждый из которых охватывает 50 недель, то есть около года. Первый период – стабильный – охватывает данные с конца 2006 года до осени 2007 года. Второй кризисный период, соответственно, - с осени 2007 года по осень 2008 года. 43 Далее были рассчитаны коэффициенты корреляции французского индекса CAC40 с S&P500 и с DAX для каждого из периодов, в результате была получена следующая корреляционная матрица (см. Таблицу 3.1): Таблица 3.1. Матрица парных коэффициентов корреляции в стабильный и кризисный периоды CAC40 S&P500 CAC40 - DAX30 Нормальные условия Кризисный период 0.84 0.909 0.881 0.942 Как можно видеть из данных Таблицы 3.1, в обеих парах индексов произошло усиление корреляции. Необходимо выяснить, было ли это усиление статистически значимым, то есть протестировать следующую гипотезу: H : 0 crisis stable H : crisis stable crisis 1 где - корреляция в кризисный период, а stable - корреляция в нормальных условиях. Таким образом, эффект эпидемии измеряется значимостью коэффициентов корреляции в кризисный период по сравнению со стабильным периодом. Если эффект эпидемии присутствует, то взаимосвязь рынков в период кризиса будет более явной, чем в нормальных условиях. То есть нулевая гипотеза говорит об отсутствии эпидемии, в то время как альтернативная гипотеза утверждает о наличии этого эффекта. Для тестирования подобных гипотез в финансовой литературе используется z-преобразование Фишера, которое превращает стандартные коэффициенты в нормально распределенные величины. То есть в итоге тестируется соответствующая пара гипотез: 44 H : 0 crisis H : 1 crisis stable H 0 : Z crisis Z stable stable H 1 : Z crisis Z stable 1 2 1 ) , то есть 1 Значения преобразуются в Z по формуле: Z *ln( Z 1 1 crisis *ln( ) crisis 2 1 и Z Z crisis Z stable 1 N Далее по stable crisis формуле Z observed 1 1 stable *ln( ). stable 2 1 crisis 3 , 1 N stable где N crisis и N stable - это число 3 наблюдений в каждом из периодов, вычисляется наблюдаемое значение Z, которое сравнивается с критическим значением. В нашем случае, когда колво наблюдений в каждом из периодов составляет 50, критическое значение для распределения Фишера на 5% уровне значимости составляет 0,571. Соответственно, если наблюдаемое значение Z превышает критическое, то нулевая гипотеза отвергается в сторону альтернативной, то есть делается вывод о наличии эффекта эпидемии. В Таблице 3.2 приведены наблюдаемые значения Z для каждой пары индексов. Поскольку оба полученных значения превышают критическое, можно сделать вывод, что взаимосвязь в обеих парах индексов существенно возросла в период кризиса, причём корреляция с немецким рынком усилилась более значимо. Таблица 3.2. Наблюдаемые значения Z CAC40 S&P500 CAC40 - DAX30 Нормальные условия Кризисный Z период наблюдаемое Вывод 0.84 0.909 0.881 0.942 H1 H1 0.804 1.144 45 Однако, справедливость этих выводов, полученных на основе стандартных коэффициентов корреляции, многими учеными ставится под сомнение, как уже упоминалось ранее в Главе 2. В частности, Форбс и Ригобон утверждают, кризисные периоды сопровождаются значительным ростом волатильности рынков, что может привести к некорректному завышению при оценке корреляции в период кризиса. В применении корреляционного анализа есть ряд ограничений, в частности, необходимо, чтобы данные были однородными. Поэтому в нашем случае, когда данные априори обладают свойством гетероскедастичности, это требование нарушается, что может приводить к ложным выводам. Для устранения этой проблемы применяют особый коэффициент корреляции, скорректированный с учетом изменения дисперсии. Скорректированная корреляция (adjusted correlation) рассчитывается по формуле30: adjusted 1 ( 2 crisis 2 stable 2 )*(1 2 ) stable где crisis и stable - среднеквадратическое отклонение для кризисного и стабильного периодов соответственно. Оценивание значимости для скорректированных корреляций производится аналогичным образом с помощью преобразования Фишера. В Таблице 3 для каждой пары индексов приведены значения скорректированных коэффициентов корреляции и среднеквадратические отклонения для двух периодов, а также наблюдаемые значения Z. Таблица 3.3. Скорректированные коэффициенты корреляции Нормальные условия ρ* 30 Период кризиса σ ρ* σ Z наблюдаемое Вывод Forbes K, Rigobon R (2001) Measuring contagion: conceptual and empirical issues 46 CAC40 S&P500 CAC40 - DAX30 0.551 0.707 0.018 0.023 0.623 0.788 0.043 0.05 0.548 0.924 N С По данным Таблицы 3.3 видно, что волатильность рынков в период кризиса действительно выше, чем в нормальных условиях. При этом значения скорректированных коэффициентов корреляции оказываются ниже обычных. Важно отметить, что применение скорректированной корреляции дает нам более низкие наблюдаемые значения Z. Для пары CAC40 - S&P500 наблюдаемое значение оказывается ниже критического, что не дает нам права отвергнуть нулевую гипотезу. Таким образом, нельзя говорить о значимом усилении корреляции между французским и американским рынками в период кризиса. 2. Регрессионный анализ Для того чтобы проанализировать зависимость между фондовым рынком Франции и макроэкономическими показателями, был применен регрессионный анализ. Модель была построена на пяти макро-факторах – выпуск, инфляция, процентная ставка, предложение денег и валютный курс. Для количественного измерения этих факторов были использованы следующие соответствующие показатели – индекс промышленного производства (Industrial Production Index - IP), индекс потребительских цен (Consumer Price Index – CPI), краткосрочная процентная ставка (Interest Rate – IR), количество денег в обращении (Money supply – MS) и курс EUR/USD (Exchange Rate – ExR). Значения этих показателей во Франции по месяцам были взяты из базы статистических данных ОЭСР31. Помимо макроэкономических факторов, в модель были включены месячные логарифмические 31 доходности S&P500, которые оказывают очень www.oecd.org 47 существенное влияние на динамику французского рынка, как было показано выше. Общий временной интервал для оценки модели охватывает период с января 2006 года по декабрь 2010 года. В качестве зависимой переменной были использованы месячные доходности CAC40. Все эмпирические данные, использованные в модели, были предварительно переведены в форму логарифмических приростов. Таким образом, модель M1 имеет вид множественной регрессии: CAC 40 1* IP 2* CPI 3* IR 4* MS 5* ExR 6* SP500 , (M1) где , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 - коэффициенты регрессии, - случайная величина. Поскольку одним из требований к данным при оценивании регрессии является независимость факторов друг от друга, была составлена матрица парных корреляций (см. Таблицу 3.4). Как видно из таблицы, парные корреляции использованных в модели факторов не превышают 0,5. Следовательно, их можно считать в достаточной мере независимыми друг от друга для построения регрессионной модели. Таблица 3.4. Матрица парных корреляций для факторов модели М1 CAC 40 CAC 40 CPI MS ExR IR IP SP500 1,000 ,131 -,236 -,365 ,047 ,236 ,893 CPI ,131 1,000 -,163 -,128 ,289 ,281 ,113 MS -,236 -,163 1,000 ,291 -,472 -,171 -,361 ExR -,365 -,128 ,291 1,000 -,045 -,243 -,488 IR ,047 ,289 -,472 -,045 1,000 ,321 ,065 IP ,236 ,281 -,171 -,243 ,321 1,000 ,308 SP500 ,893 ,113 -,361 -,488 ,065 ,308 1,000 48 Результаты оценки регрессионной модели М1 представлены в Таблице 3.5. Согласно данным, множественный коэффициент корреляции модели составляет 0,903, то есть объясняемая переменная сильно зависит от выбранного набора предикторов. Множественный коэффициент детерминации равен 0,816, то есть 82% дисперсии фондового индекса CAC40 объясняется моделью и 18% дисперсии обусловлено неучтенными факторами. Судя по данным раздела дисперсионного анализа Таблицы 3.5, модель в целом статистически значима при любом уровне значимости, то есть отвергается нулевая гипотеза о равенстве всех коэффициентов регрессии нулю и об отсутствии взаимосвязи САС40 с данным набором регрессоров. В разделе коэффициенты Таблицы 3.5 приведены расчетные значения коэффициентов регрессии и оценка их значимости. Согласно этим данным статистически значимым может считаться только влияние американского индекса S&P500, в то время как влияние всех макроэкономических факторов несущественно. Таблица 3.5. Оценка регрессии М1 Сводка для моделиb Модель R M1 ,903a RСкорректированный Стд. ошибка квадрат R-квадрат оценки ,816 ,794 ,025178883 Дисперсионный анализb Сумма квадратов Модель М1 Средний квадрат ст.св. Регрессия ,146 6 ,024 Остаток ,033 52 ,001 Всего ,179 58 F 38,338 Знч. ,000a Коэффициентыa 49 Нестандартизованные коэффициенты Модель M1 Стд. Ошибка B (Константа) -,012 ,006 CPI ,984 1,231 MS 1,324 ExR Стандартизованные коэффициенты Бета Знч. t -2,095 ,041 ,051 ,799 ,428 ,850 ,116 1,558 ,125 ,147 ,139 ,073 1,052 ,298 IR ,027 ,046 ,044 ,601 ,550 IP -,197 ,237 -,056 -,829 ,411 SP500 1,033 ,077 ,979 13,377 ,000 На Графике 3.1 сопоставлены реальные и расчетные значения доходности САС40 до кризиса и непосредственно в период кризиса. Видно, что в стабильном периоде модель менее точно описывает реальную динамику, в то время как в период кризиса ошибки прогноза минимальны. Такие результаты объясняются определяющим значением фактора S&P500 в модели. Как уже было сказано выше, в период кризиса французский индекс двигался практически синхронно с американским, что и обусловило высокую точность модели именно в этот период. В нормальных условиях расхождения в динамике индексов более значительны, а модель менее точна. График 3.1. Реальные и расчетные по модели М1 доходности CAC40 50 Как показали результаты оценки модели М1, макроэкономические факторы оказывают незначительное влияние на динамику фондового индекса Франции. Однако всё же хотелось бы проранжировать эти факторы по степени их влияния на французский индекс, чтобы определить, какие из них более значимы по сравнению с остальными. Для этого мы будем на каждом шаге по одному исключать из модели наименее значимый фактор, то есть фактор, вклад которого в объяснение дисперсии САС40 минимален. Таким образом мы получим модели вида: CAC 40 1* X 1 2* X 2 3* X 3 4* X 4 5* X 5 6* X 6 (M1) CAC 40 1* X 1 2* X 2 3* X 3 4* X 4 5* X 5 (M2) CAC 40 1* X 1 2* X 2 3* X 3 4* X 4 (M3) CAC 40 1* X 1 2* X 2 3* X 3 (M4) CAC 40 1* X 1 2* X 2 (M5) CAC 40 1* X 1 (M6) где X1 – наиболее значимый фактор, X6 – наименее значимый фактор. Поскольку нас в особенности интересует изменение влияния факторов в кризисный период по сравнению с нормальными условиями, отдельно проведем оценку моделей М1-М6 на интервалах с января 2006 года по май 2007 года (стабильный период) и с июня 2007 года по январь 2009 года (кризис). Результаты оценки моделей приведены в Таблице 2 в Приложении. Очевидно, что на обоих временных интервалах наиболее значимым фактором X1 был выявлен S&P500. Модель М6, основанная только на этом факторе, объясняет 62,7% дисперсии САС40 на стабильном периоде. Из макроэкономических факторов в нормальных условиях наиболее значимым был фактор инфляции (CPI), затем валютный курс (ExR), денежная масса (MS), процентная ставка (IR) и наименьшее влияние оказывал индекс 51 промышленного производства (IP). В стабильный период все макроэкономические факторы в совокупности объясняли 8% дисперсии французского индекса. Следует отметить, что в кризисный период влияние американского индекса в модели значительно усилилось и обуславливало 82,3% дисперсии. Среди макроэкономических факторов наибольшее значение в период кризиса приобрел валютный курс, оттеснив влияние инфляции на второе место. В целом, влияние макроэкономических факторов в кризисный период значительно ослабло, а их суммарный вклад в объяснение дисперсии САС40 снизился до 2%. 3. Факторный анализ Для того чтобы определить взаимосвязи между переменными, сократить их число в модели и сделать модель более компактной, к данным был применен факторный анализ методом главных компонент. Этот метод позволяет объединить связанные между собой переменные и выделить агрегированные факторы. Полученные факторы будут ортогональными, то есть независящими друг от друга, что важно при построении регрессионных моделей. В факторный анализ были включены следующие переменные: DAX32, S&P500, CPI, MS, ExR, IR и IP33. Временной период для анализа – с января 2006 года по декабрь 2010 года (59 значений). Для исследуемых переменных была построена матрица парных корреляций, что выявило достаточно сильные взаимосвязи в парах S&P500 – DAX, S&P500 – ExR, IR – MS (см. Таблицу 3 в Приложении). Следовательно, среди переменных есть взаимосвязанные, и применение факторного анализа оправдано. Значение критерия адекватности данных методу главных компонент Кайзера – Мейра – Олкина равно 0,590 (> 0,5), что также говорит о применимости метода (см. Таблицу 4 в Приложении). 32 33 Месячные логарифмические доходности Те же данные, что и в модели М1 52 В результате применения факторного анализа были выделены 2 главные компоненты, остальные были исключены из анализа в силу низкой информативности. Отбор главных компонент осуществлялся согласно критерию Кайзера, то есть отбирались компоненты с собственным значением больше 1. Наглядное представление об отборе компонент позволяет получить критерий Кеттеля – так называемый график каменистой осыпи (см. График 3.2). Как видно из графика, только две первых компоненты привносят существенный вклад в объяснение суммарной дисперсии, их собственные значения больше единицы. Влиянием остальных компонент можно пренебречь, поскольку они малоинформативны. График 3.2. График каменистой осыпи для главных компонент Две отобранные главные компоненты вместе объясняют 59,2% суммарной дисперсии всех переменных (см. Таблицу 3.6). Для того чтобы агрегированные факторы было легче интерпретировать, применяется процедура вращения. При вращении суммарная объясненная дисперсия перераспределяется между компонентами. В результате на долю первой компоненты приходится 33,05%, а вторая компонента объясняет 26,15% суммарной дисперсии. 53 Таблица 3.6. Полная объясненная дисперсия Начальные собственные значения % Кумулятивный Компонента Итого Дисперсии % Суммы квадратов нагрузок извлечения Итого % Дисперсии Кумулятивный % Суммы квадратов нагрузок вращения Итого % Дисперсии Кумулятивный % 1 2,733 39,042 39,042 2,733 39,042 39,042 2,313 33,049 33,049 2 1,411 20,155 59,197 1,411 20,155 59,197 1,830 26,149 59,197 3 ,924 13,196 72,394 4 ,738 10,540 82,934 5 ,709 10,128 93,062 6 ,395 5,637 98,699 7 ,091 1,301 100,000 Итак, в результате вращения были получены два агрегированных фактора. Для интерпретации этих факторов используется таблица нагрузок (см. Таблицу 3.7). Под нагрузкой понимается корреляция между исходной переменной и фактором. Первый фактор имеет высокую корреляцию с S&P500, DAX и валютным курсом. Этот фактор можно назвать внешним фактором, поскольку он объединяет переменные, которые являются внешними по отношению к французской экономике. Второй фактор можно интерпретировать как внутренний, поскольку он определяется внутренними характеристиками французской экономики – инфляцией, процентной ставкой, предложением денег и уровнем производства. На Графике 3.3 наглядно представлено расположение исходных переменных в новом факторном пространстве. Можно видеть, что новые факторы-компоненты ортогональны, то есть независимы друг от друга, и являются осями графика. Направление осей подобрано таким образом, чтобы исходные переменные располагались как можно ближе к одной из компонент. Это позволяет сделать группировку переменных в факторы более четкой. 54 Таблица 3.7. Факторные нагрузки Компонента 1 2 CPI ,038 ,628 MS -,341 -,599 ExR -,643 -,142 IR -,062 ,849 IP ,287 ,561 DAX ,890 ,099 SP500 ,951 ,105 График 3.3. Переменные в факторном пространстве Итак, методом главных компонент из набора исходных переменных были выделены два агрегированных фактора – внешний и внутренний. Теперь проанализируем, как каждый из этих факторов влияет на динамику французского фондового индекса, и меняется ли это воздействие в период кризиса. Для этого постоим новую регрессионную модель, в которой объясняющими переменными будут выделенные факторы. Модель будет иметь следующий вид: 55 CAC 40 1* Fвнешний 2* Fвнутренний (M7) Отдельно оценим модель на стабильном периоде и в период кризиса. Результаты оценивания приведены в Таблице 5 в Приложении. Согласно данным Таблицы, модель объясняет 63,1% дисперсии САС40 в стабильный период и 77,2% в период кризиса. Модель в целом является статистически значимой, однако коэффициент при внутреннем факторе незначим на обоих временных отрезках. Следовательно, внутренние характеристики французской экономики не оказывают существенного влияния на динамику фондового индекса, обуславливая лишь примерно 1% его дисперсии. Соответственно, большая часть дисперсии САС40 объясняется набором внешних факторов. Причем в период кризиса это влияние усиливается с 62% до 76% дисперсии. Таким образом, наиболее лаконичной, компактной и в то же время информативной из рассмотренных может считаться модель М8 вида: CAC 40 1* Fвнешний (М8) где внешний фактор объединяет влияние американского и немецкого рынков, а также валютного курса евро к доллару. Коэффициент детерминации модели на всей выборке с января 2006 года по декабрь 2010 года составляет 0,774. После оценивания коэффициентов уравнение регрессии имеет вид: CAC 40* 0, 005 0, 049* Fвнешний На графике 3.4 видно, что модель хорошо описывает динамику французского индекса, причем с большей точностью в период кризиса. Это еще раз подтверждает гипотезу о том, что в кризисный период внешние факторы оказывают большее влияние на фондовый рынок Франции, чем в нормальных условиях. 56 График 3.4. Реальные и расчетные логарифмические доходности САС40 (модель М8) 57 Заключение В последнее время в финансовой литературе всё чаще стал использоваться термин «финансовая эпидемия», означающий существенное усиление корреляции между рынками различных стран в период кризиса. В условиях паники инвесторы в большей степени склонны следовать общему тренду на рынке, чем принимать взвешенные решения, основанные на фундаментальных показателях. Экономика Франции является одной из наиболее развитых в Европе, а её фондовый рынок глубоко интегрирован в мировую финансовую систему. В условиях стабильной экономической конъюнктуры фондовый рынок Франции демонстрирует высокую степень корреляции с европейскими и американскими индексами, а в период кризиса эта взаимосвязь становится ещё более выраженной. Применение метода скользящей корреляции позволило выявить усиление корреляции CAC40 с DAX и с S&P500 в период кризиса по сравнению с докризисным и послекризисным временными интервалами. В условиях кризиса корреляция французского фондового индекса с немецким и американским рынками достигала соответственно 0.96 и 0.9, то есть практически полной синхронности. При этом усиление корреляции в обеих парах индексов является статистически значимым, что позволяет сделать вывод об эффекте финансовой эпидемии. Однако корректность этих результатов, полученных на основе анализа стандартных коэффициентов корреляции, ставится под сомнение в современной финансовой литературе. Ученые Форбс и Ригобон утверждают, что коэффициенты корреляции завышаются в период кризиса в силу большой волатильности данных. Альтернативным подходом к измерению степени взаимосвязи между рынками является применение скорректированной корреляции. В данной работе использование этого метода не позволяет сделать вывод о статистически значимом усилении взаимосвязи между французским и американским рынками в период кризиса. 58 В период кризиса 2008 года экономика Франции продемонстрировала высокую степень стабильности и устойчивости, однако общее падение её фондового индекса составило 58%, что сопоставимо с динамикой американского индекса. Следовательно, в период кризиса динамика фондового рынка Франции определялась в первую очередь влиянием внешних факторов, чем состоянием национальной экономики. Для проверки этой гипотезы в данной работе был применен регрессионный анализ; в качестве регрессоров в модели были использованы доходности американского индекса S&P500, а также макроэкономические факторы выпуск, инфляция, процентная ставка, предложение денег и валютный курс. Регрессия была оценена на временном интервале, включающем как стабильный, так и кризисный периоды. Модель, полученная на основе этих параметров, объясняет 82% дисперсии САС40, однако статистически значимым в модели является только влияние американского индекса. Следует отметить, что модель более точно описывает динамику французского фондового рынка именно в период кризиса, что объясняется большей корреляцией с американским индексом на этом временном отрезке. Таким образом, макроэкономические факторы в целом не оказывают существенного влияния на динамику французского фондового рынка. Однако для того чтобы оценить, какие из них более значимы по сравнению с остальными, из модели пошагово исключались наименее значимые факторы, то есть факторы с наименьшей объясняющей силой. В результате было получено, что в стабильном периоде все макроэкономические параметры в целом объясняли 8% дисперсии САС40, причём наибольшее значение имела инфляция. В период кризиса суммарная объясняющая сила фундаментальных переменных сократилась до 2% дисперсии, а наибольшее значение приобрел валютный курс. Эти результаты подтверждают гипотезу о том, что в кризисные периоды падает влияние внутренних экономических параметров, и ключевое значение приобретают внешние факторы. 59 Применение факторного анализа позволило более сжато и наглядно представить взаимосвязи между исследуемыми переменными. Методом главных компонент было выделено два агрегированных фактора, которые можно интерпретировать как внешний и внутренний. Внешний фактор включает в себя доходности S&P500 и DAX, а также валютный курс. Внутренний фактор определяется такими характеристиками французской экономики, как инфляция, процентная ставка, предложение денег и уровень производства. При оценивании регрессионной модели, построенной на основе двух выделенных факторов, было выявлено, что внутренний фактор не является значимым ни в стабильный, ни в кризисный периоды, поэтому его влиянием можно пренебречь. Таким образом, наиболее лаконичной и в том же время информативной можно считать регрессионную модель, основанную только на внешнем факторе. Эта модель объясняет 77% дисперсии САС40 на всей выборке, причём в кризисный период её точность повышается. Таким образом, в результате проведённого анализа можно сделать некоторые ключевые выводы. Во-первых, в кризисный период корреляция французского фондового рынка с американским и немецким рынками возросла, что может интерпретироваться как эффект финансовой эпидемии. Во-вторых, в период кризиса динамика французского фондового индекса в большей степени определяется влиянием внешних факторов, в то время как взаимосвязь с внутренними макроэкономическими показателями становится несущественной. 60 Приложение Таблица 1. Уровень free float компаний, входящих в CAC 40 Shares Outstanding, millions Float, millions Market Cap, millions of $ % of Float Weight in Cap Free Float Average 69.19528 FP.PA TOTAL 2,250 2,170 95,710 96.44 0.12 SAN.PA SANOFI 1,330 1,190 76,290 89.47 0.10 MC.PA LVMH 498 37 64,350 7.40 0.08 OR.PA L'OREAL 594 223 52,120 37.54 0.07 BNP.PA BNP PARIBAS 1,190 1,110 45,190 93.28 0.06 GSZ.PA GDF SUEZ 2,210 1,340 43,390 60.63 0.05 EDF.PA EDF 1,850 221 36,210 11.93 0.05 FTE.PA FRANCE TELECOM 2,650 1,800 30,270 67.92 0.04 CS.PA AXA 2,300 1,840 28,530 80.00 0.04 SU.PA SCHNEIDER ELECTRIC 535 492 28,000 92.10 0.04 AI.PA AIR LIQUIDE 283 277 27,770 97.89 0.03 EAD.PA EADS 815 361 22,530 44.34 0.03 DG.PA VINCI 542 304 21,350 56.11 0.03 RI.PA PERNOD RICARD 263 218 20,460 83.06 0.03 SGO.PA SAINT GOBAIN 526 420 19,140 79.87 0.02 VIV.PA VIVENDI 1,240 1,210 17,860 97.58 0.02 PP.PA PPR 126 74 16,100 58.84 0.02 UL.PA UNIBAIL-RODAMCO 92 91 13,560 99.37 0.02 EI.PA ESSILOR INTL 207 189 12,590 91.36 0.02 CA.PA CARREFOUR 659 565 12,440 85.68 0.02 ACA.PA CREDIT AGRICOLE 2,490 1,040 12,320 41.77 0.02 RNO.PA RENAULT 272 165 10,980 60.45 0.01 LG.PA LAFARGE 287 246 10,280 85.89 0.01 TEC.PA TECHNIP 119 105 9,970 88.57 0.01 61 ALO.PA ALSTOM 295 204 9,560 69.21 0.01 ML.PA MICHELIN 180 177 9,350 98.21 0.01 EN.PA BOUYGUES 357 212 8,470 59.53 0.01 KN.PA NATIXIS 3,080 996 8,390 32.35 0.01 PUB.PA PUBLICIS GROUPE 186 152 7,770 81.75 0.01 AC.PA ACCOR 227 156 6,100 68.51 0.01 SEV.PA SUEZ ENV. CPY 507 309 5,980 60.96 0.01 VIE.PA VEOLIA ENVIRONN. 505 410 5,580 81.05 0.01 STM.PA STMICROELECTRONICS 885 634 4,880 71.62 0.01 ALU.PA ALCATEL-LUCENT 2,270 2,230 4,150 98.24 0.01 UG.PA PEUGEOT 227 127 3,300 55.78 0.00 BN.PA DANONE N/А N/А 24,800 GLE.PA STE GENERALE-A- N/А N/А 3,400 CAP.PA CAP GEMINI N/А N/А N/А MT.PA ARCELORMITTAL REG N/А N/А N/А VK.PA VALLOUREC N/А N/А N/А Total Cap 797,640 Источник данных: yahoo.finance.com Таблица 2. Результаты оценки моделей М1,М2,М3,М4,М5,М6 В стабильный период Статистика Дурбина-Уотсона R Скорректирова Модель V8 = 1,000000 V8 ~= 1,000000 (Выбранные) (Невыбранные) R-квадрат V8 ~= 1,000000 нный R- Стд. ошибка V8 = 1,000000 (Невыбранные квадрат оценки (Выбранные) ) 1 ,840a ,705 ,528 ,017276130 2 ,840b ,705 ,571 ,016476003 62 3 ,837c ,701 ,601 ,015893973 4 ,826d ,683 ,610 ,015710584 5 ,803e ,645 ,594 ,016030547 6 ,792f ,627 ,602 ,015864084 ,898 2,157 2,190 a. Предикторы: (конст) SP500, CPI, MS, IR, IP, ExR b. Предикторы: (конст) SP500, CPI, MS, IR, ExR c. Предикторы: (конст) SP500, CPI, MS, ExR d. Предикторы: (конст) SP500, CPI, ExR e. Предикторы: (конст) SP500, CPI f. Предикторы: (конст) SP500 g. Если другое не указано, статистики вычисляются только по наблюдениям, для которых V8 = 1,000000. h. Зависимая переменная: CAC 40 В период кризиса Статистика Дурбина-Уотсона R Модель V8 = V8 ~= 2,000000 2,000000 (Выбранн (Невыбранные ые) ) R-квадрат Скорректирован Стд. ошибка V8 = 2,000000 V8 ~= 2,000000 ный R-квадрат оценки (Выбранные) (Невыбранные) 1 ,921a ,849 ,784 ,027503647 2 ,921b ,849 ,799 ,026571893 3 ,921c ,849 ,811 ,025732309 4 ,919d ,844 ,817 ,025329838 5 ,916e ,839 ,821 ,025074729 6 ,907f ,823 ,813 ,025582748 ,838 2,410 1,882 63 a. Предикторы: (конст) SP500, IR, IP, CPI, ExR, MS b. Предикторы: (конст) SP500, IR, CPI, ExR, MS c. Предикторы: (конст) SP500, CPI, ExR, MS d. Предикторы: (конст) SP500, CPI, ExR e. Предикторы: (конст) SP500, ExR f. Предикторы: (конст) SP500 h. Зависимая переменная: CAC 40 Таблица 3. Матрица парных корреляций переменных Матрица корреляций CPI Корреляция MS ExR IR IP DAX SP500 CPI 1,000 -,163 -,128 ,289 ,281 ,144 ,113 MS -,163 1,000 ,291 -,472 -,171 -,292 -,361 ExR -,128 ,291 1,000 -,045 -,243 -,334 -,488 IR ,289 -,472 -,045 1,000 ,321 ,097 ,065 IP ,281 -,171 -,243 ,321 1,000 ,252 ,308 DAX ,144 -,292 -,334 ,097 ,252 1,000 ,886 SP500 ,113 -,361 -,488 ,065 ,308 ,886 1,000 64 Таблица 4. Критерий КМО Мера адекватности и критерий Бартлетта Мера выборочной адекватности Кайзера-Мейера-Олкина. Критерий сферичности Прибл. хи-квадрат ,590 148,248 Бартлетта ст.св. Знч. 21 ,000 65