3.1.3. Описание и классификация прочих независимых переменных

Наиболее релевантные вариации численного представления макроэкономических, внутренних рыночных и финансовых и внешних экономических факторов определяются на основе логического, качественного и корреляционного анализа^[106][107].

Следует отметить, что хотя в ряде эмпирических исследованиях признавалась более значимая роль прогнозируемых макроэкономических величин (например, Siklos, 2011, Jaramillo, Weber, 2013),в связи с невозможностью получить прогнозы по всем факторам в странах БРИК на месячном горизонте в работе используется предположение, что поведение экономических агентов следует гипотезе абсолютного предвидения, наиболее широко используемое на практике. Также предполагается, что информация о макроэкономических факторах известна экономическим агентам на конец месяца, несмотря на то, что она публикуется с достаточно длинным лагом.

Большинство факторов выражены в процентных приростах к текущему значению, предыдущему значениюлибо значению 12 месяцев назад

что представляет собой годовой прирост. Приросты процентных показателей рассчитываются с помощью разностей, выражены в процентных пунктах^[109]; приросты за месяц и первые разности описываются добавлением приставки «d» к аббревиатуре показателя, приросты за год, кроме этого, имеют добавочную приставку «yy». Также анализируются показатели изменения годовых приростов за месяц. Большинство исследуемых факторов выражены в виде показателей на конец месяца, как и зависимая переменная доходности, но в ряде случаев анализируется, в том числе, и временные ряды среднемесячных значений (определяемые приставкой _av).Показатель

ВВП для целей оценки емкости внутреннего государственного долга, бюджетного дефицита и отношения денежных агрегатов к ВВП рассчитывается как скользящая сумма ВВП в номинальном выражении, произведенного за месяц, аккумулированная за последние 12 месяцев.

Макроэкономические факторы^[110].

1. В качестве фактора отражения влияния экономического роста страны и бизнес- циклов в номинальной доходности на рынках ГЦБ принят темп прироста промышленного производства (год к году) в месячной размерности ((d)IPPW),что, в том числе, обусловлено более оперативной публикацией данного показателя. Предполагается отрицательное влияние темпа прироста промышленного производства на доходность ГЦБ.

2. Фискальная позиция государства аппроксимируется как oтношение сальдо бюджета центрального правительства к ВВП ((d)DEF GDP W)и рассчитывается на основе месячных данных о сальдо государственного бюджета, аккумулированных за последние 12 месяцев, деленных на соответствующий показатель номинального ВВП. Кроме этого, к рассмотрению принимается показатель годового изменения дефицита/профицита бюджета по отношению к ВВП (dDEF_GDPyy_W).В работе бюджетному дефициту присваивается положительный знак, профициту - отрицательный знак, что предполагает однонаправленное изменение доходности на рынке ГЦБ с измененем отношения бюджетного дефицита к ВВП. Для России делается предположение об отсутствии значимого воздействия как уровня сальдо бюджета в ВВП, так и его изменения, вследствие наличия профицита федерального бюджета на протяжении большей части исследуемого периода и, как следствие, ограниченных кредитных рисков.

3. Долговая нагрузка каждой из стран БРИК ((d)DEBT_GDP_W)рассчитывается как отношение уровня внутреннего государственного долга, выраженного в ГЦБ (суммы обязательств казначейства по государственным облигациям в национальной валюте, обращающимся в рамках внутреннего долгового рынка за исключением нерыночных (сберегательных) финансовых инструментов), на конец месяца к номинальному ВВП за 12 последних месяцев. Также для объективной оценки возможного воздействия прироста долга на доходность дополнительно используется показатель изменения емкости государственного долга в ВВП за год (dDEBT_GDPyy_W), а также показатель темпа прироста внутреннего государственного долга в обращении за месяц (dDEBT_W) и за год (dDEBTyy_W).

При этом необходимо уточнить, что для случая Индии не предоставляется статистика объема внутреннего долгового рынка длиннее года, поэтому данный фактор для индийского рынка не участвует в моделировании, формируя единственное исключение.

4. Параметры изменения курса национальных валют стран БРИК, описывающие

фактор валютного риска, также имеют ряд численных представлений, вычисляемых по аналогии с инфляционными ожиданиями, но с меньшей вариацией. Так, для анализа используются текущий прирост обменного курса национальной валюты к доллару США (dRUB( av), dRUPEE( av), dRMB( av), dREAL( av)),а также основанный на фактических значениях прирост обменного курса за будущий месяц^[111] (dRUB0 1(av),

dRUPEE0 1( av), dRMB01( av), dREAL0 1(av).Предполагается прямая зависимость номинальной доходности от изменения валютного курса для всех стран БРИК. Для рынка Китая воздействие динамики на валютном рынке предполагается незначимым вследствие режима курсовой политики, ограничивающего свободное плавание курса юаня на протяжении больше части исследуемого периода.

5. Показатель внешней финансовой устойчивости стран анализируется на основе изменения процентного прироста уровня международных резервов (без учета монетарного золота) за текущий месяц (dRESERVESW),а также за скользящий год (dRESERVESyyW) и изменение годового прироста (ddRESyy_W).Предполагается обратное воздействие фактора на доходность ГЦБ.

Внутренние рыночные и финансовые индикаторы.

1. Для отражения фактора конъюнктуры денежных рынков используются краткосрочные ставки денежного рынка в годовом выражении на конец месяца и на основе среднемесячных значений. Для случая Китая анализируются рассчитываемые на основе объявляемых котировок 16ти крупных банков межбанковские процентные ставки SHIBOR на срок от 1 месяца до 3 месяцев ((d)SHIBOR1M(av), (d)SHIBOR3M( av)). Ставки SHIBOR были введены на рынке в январе 2007 года и стали активно использоваться рыночными участниками как альтернатива менее «рыночной» ставке CHIBOR, рассчитываемой по фактически заключенным сделкам.

индикатора денежного рынка выбрана процентная ставка по межбанковским кредитам MIACR на срок от 1 месяца до 3 месяцев ((d)MIACR1M(av), (d)MIACR3M(avy)ⁿ⁵. Для рынка Индии в качестве потенциальных факторов влияния на динамику доходности на рынке ГЦБ взяты процентные ставки по спросу (MIBID) и предложению межбанковских кредитов (MIBOR) на срок от 2 недель до 1 месяца ((d)MIBOR2W( av), (d)MIBOR1M( av), (d)MIBID2W( av), (d)MIBID1M( av)∖Рынок Бразилии отличается наличием только одной официальной ставки денежного рынка, однодневной ставки SELIC, таргетируемой Банком Бразилии, которая и выбрана в качестве показателя динамики условий на рынке межбанковского кредитования ((d)SELIC_MM(_av)).Предполагается прямое воздействие данного показателя денежного рынка на доходность ГЦБ.

2. В качестве агрегированного показателя, характеризующего фактор денежной экспансии на финансовом рынке и общее состояние ликвидности в денежной сфере, рассчитываются темпы прироста денежных агрегатов за текущий месяц (dM2M_W)и год ((d)M2yy Wⁿ⁶в процентном выражении. Предполагается разнонаправленная динамика указанных факторов и номинальной доходности на рынках ГЦБ.

Воздействие увеличения денежной массы в экономике на доходность может реализоваться также в увеличении инфляционного давления в среднесрочной перспективе. Так, усиление инфляционных процессов оценивается через среднегеометрический прирост агрегата М2 за диапазон месяцев^{[112][113][114]} назад по формуле Соответственно, для рынка России анализируется оцененный параметр прироста M2 за 3-6, 4-6, 3-7, 4-7 месяцев назад (dM2 3 6 R, dM2_4_6_R, dM2 3 7 R, dM2_4_7__R);для рынка Китая за 1-7, 1-8, 1-9 месяцев назад (dM217 C, dM218 C, dM2_1_9_C);для рынка Индии за 2-6, 3-6 месяцев (dM3 2 6 I, dM3 3 6 I);для рынка Бразилии - 1-7 месяцев (dM2_1_7_B).Предполагается прямое воздействие инфляционных последствий денежной экспансии на доходность ГЦБ.

3. Эффект монетарной политики отражается в анализе как фактическое изменение ставки монетарной политики - ключевой ставки центрального банка - в виде временного ряда, построенного по фактическим значениям на конец месяца. Исходя из специфики проведения монетарной политики, а также различных систем процентных ставок в

странах БРИК, в настоящей работе исследуются следующие параметры: 1) в Китае в качестве ключевых ставок НБК используются устанавливаемые НБК процентные ставки по депозитам коммерческих банков на срок от 3 месяцев до 5 лет, которые кредитные организации должны принимать во внимание ((d)DEP rate3M, (d)DEP rate6M, (d)DEP_ rate1Y, (d)DEPrate3Y, (d)DEPrate5Y);в России основной объем операций рефинансирования Банком России приходится на операции РЕПО с Банком России, поэтому в качестве ключевой используется минимальный уровень ставки по операциям РЕПО на аукционной основе ((d)REPO_rate_R); 3) для Индии в качестве ключевой ставки Резервного банка Индии также взята ставка по операциям РЕПО ((d)REPO_rate_I), которая с течением времени стала играть роль учетной ставки. Монетарная политика в Бразилии отличается периодом наиболее длительного и в большей степени сформировавшегося курса инфляционного таргетирования, операционной целью которого является процентная ставка денежного рынка. Принимая во внимание наиболее высокую корреляцию межбанковской процентной ставки SELIC и целевого уровня ставки, устанавливаемого Банком Бразилии, в случае исследования рынка Бразилии ставка монетарной политики не добавляется в качестве дополнительного фактора группы факторов внутреннего рыночного и финансового риска. Предполагается прямое воздействие изменения ставки РЕПО на доходность ГЦБ.

В ряде стран нормативы обязательного резервирования являются наиболее действенным инструментом монетарной политики, с помощью которых центральные банки регулируют денежно-кредитную сферу. Согласно проведенному качественному анализу среди таких стран - Китай и Индия. Соответственно, в качестве дополнительного фактора, отражающего эффект монетарной политики и эффект регулирования банковских резервов в стране, в эконометрические модели в указанных странах включаются показатели изменения нормативов обязательных резервов: (d)CRRдля случая Индии и (d)RR1для случая Китая.

2. В качестве фактора регионального рыночного развития принимается динамика локальных фондовых индексов в каждой из стран БРИК, а именно изменение логарифмированных рядов локальных индексов на конец месяца, определяющее доходность локальных индексов за месяц, а также годовую доходность и ее изменение за месяц. В анализе рассматриваются внутренние ключевые фондовые индексы стран БРИК, а именно: индексы Шанхайской фондовой биржи по 50-ти крупнейшим компаниям (dSSE50, (d)SSE50yy)и по 180-ти компаниям (dSSE180, (d)SSE180yyy;фондовые индексы ММВБ (dMICEX, (d)MICEXyy) и РТС (dRTS, (d)RTSyy); основной индекс бразильской фондовой биржи BOVESPA (dIBOV, (d)IBOVyy);основной индекс старейшей индийской

фондовой биржи Бомбея BSE SENSEX по 30-ти крупнейшим компаниям (dBSE30, (d)BSE30yy).Принимая во внимание высокую корреляцию между изменениями в динамике локальных фондовых индексов за месяц и приростом индекса S&P500 за месяц^[115], в регрессионных моделях используются стационарные остатки регрессии месячной доходности локальных индексов в каждой из стран БРИК на месячную доходность индекса S&P500 (SSE50∕SSE180∕MICEX∕RTS∕IB0V∕BSE30resid).

Предполагается отрицательная корреляция между динамикой локальных фондовых индексов и динамикой доходности на долговых рынках стран БРИК.

Внешние экономические факторы.

1. В качестве факторов, отражающих внешние условия финансирования и ситуацию с ликвидностью на глобальном рынке капитала, рассматривается ряд альтернатиных показателей. Во-первых, в анализе участвуют доходности и изменения доходности рыночных бенчмарков - 3-месячных казначейских векселей США ((d)UST3M)и 10-летних казначейских облигаций США UST10 ((d)UST10Y).Временные ряды построены на основе номинальных ставок доходности на конец месяца, выражены в процентах годовых. Во- вторых, рассматриваются индикативные процентные ставки LIBOR сроком до погашения от 1 месяца до 6 месяцев и их изменения за месяц ((d)LIBOR1M, (d)LIBOR3M, (d)LIBOR6M). Предполагается прямая взаимосвязь между указанными факторами и доходностью на рынках ГЦБ.

2. Глобальные условия финансирования в данной работе аппроксимируются показателями изменения доходности фондового индекса S&P500 в США за месяц (dSNP) и за год (SNPyy), а также месячным изменением годового прироста (dSNP_yy).В качестве альтернативного фактора изменения глобальных экономических условий принимается наклон кривой доходности в США, рассчитываемый как спрэд между доходностью 10­летних казначейских облигаций США и 3-месячных казначейских векселей США, и его изменение за месяц ((d)SPREAD).Предполагается противоположно направленная динамика показателей глобальных экономических условий и доходности ГЦБ в развивающихся странах.

3. В качестве альтернативных показателей глобального отношения к риску в данной работе используются два рыночных индикатора: индекс волатильности VIX, рассчитываемый на Чикагской фондовой бирже и отражающий уровень напряжения на фондовых площадках, и кредитный спрэд TED, определяемый как разница между доходностью 3-месячных казначейских векселей США и 3-месячных индикативных процентных ставок LIBOR и отражающий изменение уровня оцениваемых

экономическими агентами кредитных рисков^[116]. Соответственно, рассчитывается процентное изменение индекса волатильности VIX за месяц (dVIX),а также за год и его изменение за месяц ((d)VIXyy). Следует отметить, что наличие значимой корреляции между месячным изменением индекса VIX и колебаниями фондового индекса S&P500^[117]вызывает необходимость очистки воздействия непосредственно рисковой составляющей индекса подразумеваемой волатильности VIX от влияния динамики индекса S&P500. Фактор влияния изменения индекса VIX за месяц рассматривается в регрессионных моделях как стационарный остаток регрессии временного ряда прироста индекса VIX на прирост фондового индекса S&P500 (dVIXresid).Кредитный спрэд TED участвует в расчетах в качестве фактического значения на конец месяца и его изменения за месяц ((d)TED). В условиях наличия в регрессионных моделях показателей глобальной ликвидности, входящих в расчет спрэда TED, или факторов, имеющих с ними высокую корреляцию^[118](dLIBOR IM-JLIB()R6M),фактор изменения спрэда TED учитывается как стационарный остаток регрессии показателя на изменение процентной ставки LIBOR (dTED_resid). Оба параметра VIX и TED являются экзогенными для развивающихся рынков капитала, что делает их релевантными в оценивании воздействия внешних экономических факторов на динамику развивающихся долговых рынков. Предполагается прямое воздействие указанных факторов неприятия риска на формирование доходности ГЦБ в развивающихся странах.

4. Фактор изменения мировых цен на энергоносители («нефтяная инфляция») анализируется в виде процентных приростов спот-цен нефти марки Brent за месяц (dBRENT(av))и за год (BRENTyy(av)),а также месячной динамики годовых приростов цены (dBRENTyy(av)).Также учитываются изменения цен на фьючерсы на нефть марки Brent сроком от 1 до 6ти месяцев (dBRENTFUT1M - dBRENTFUT6M)на конец месяца, что оценивается как ожидания изменения цен на энергоносители. Предполагается обратное воздействие фактора на доходность рынка ГЦБ на рынках стран-экспортеров нефти (Россия) и прямое - в странах-импортерах.

Событийные факторы.

Структурные изменения в данных особенно ярко заметны в период кризиса с середины 2008 года. С целью попытки учета данных изменений в многофакторные модели включается фиктивная переменная, принимающая значение 1 при значении доходности в текущем месяце выше среднего уровня в диапазоне 05.2008-12.2009 (DUMN W).Такая

модификация призвана отразить повышенную неприязнь инвесторов к риску и воздействие состояния неопределенности, которое свойственно кризисной ситуации. Предполагается положительный коэффициент при переменной.

Прочие фиктивные переменные носят импульсный характер и обозначаются как dBLIP XY,где X - это номер месяца, Y - номер года без первых двух цифр; переменная принимает значение 1 в месяце X года Y и значение 0 в остальные периоды.

Так, ряд импульсных переменных отражает изменения на внешних рынках капитала вследствие изменения прогноза суверенного кредитного рейтинга США в апреле 2011 года и фактического изменения рейтинга в августе 2011 года, а также активизации суверенного кризиса в еврозоне в декабре 2010 года (dBLIP 0411, dBLIP 0811, dBLIP1210). Указанные события вызывали резкую смену настроений и стратегий международных инвесторов, вследствие чего предполагается повышение доходностей в данный период в Бразилии и невысокая вероятность значимого влияния указанных факторов на прочие страны БРИК вследствие ограниченного участия нерезидентов на внутреннем рынке. Также в анализе учитывается сигнальный эффект резкого изменения/присвоения суверенных кредитных рейтингов в национальной валюте в странах БРИК: для случая России dBLIP_1104, dBLIP_0308, dBLIP_1208, dBLIP_1209, dBLIP_0110,для случая Китая dBLIP_1107, dBLIP_0411,для случая Индии dBLIP_0708, dBLIP_0710,для случая Бразилии dBLIP_0508, dBLIP_0909, dBLIP_0610, dBLIP_0411.

Введение Схемы стабилизации рынка (MSS) в Индии в апреле 2004 года определяется импульсной переменной dBLIP_0404, начало размещения «специальных» казначейских облигаций в Китае в июне 2007 года - переменной dBLIP_0607. Многие события, учитываемые в анализе, касаются российского рынка. Во-первых, активизация действий по открытию прямого доступа иностранных инвесторов к проведению операций с локальными государственными ценными бумагами в России (посредством международных расчетных систем Euroclear и ClearStream) во втором полугодии 2012 года привела к существенному росту спроса на ОФЗ и, соответственно, падению доходностей. Данный факт отражается добавлением в модели дамми-переменной (DUM LIBER),равной единице в период с 06.2012 по 12.2012. Также в анализе используется ряд заранее установленных фиктивных переменных: DBLIP_0903(отражает ситуацию вокруг «ЮКОСа»), DBLIP 0304, DBLIP 0308(отражают победу Путина на выборах президента РФ), DBLIP_0905(отражает выплату значительной части внешнего долга странам - членам Парижского клуба), DBLIP_0906(отражает практически полное погашение долга странам - членам Парижского клуба).

Необходимо отметить, что также в анализе используется ряд специфичных для каждого рынка корректирующих фиктивных переменных, которые выбираются по ходу оценивания регрессионных моделей и используются в целях сглаживания повышенной волатильности в зависимых переменных и выявления более чистого информационного вклада исследуемых факторов.