1 Исследование степени интеграции Российского фондового рынка в мировую финансовую систему Выполнила студентка гр. 61ФР Милевская М.А. Научный руководитель. - презентация

1 1 Исследование степени интеграции Российского фондового рынка в мировую финансовую систему Выполнила студентка гр. 61ФР Милевская М.А. Научный руководитель Профессор, д.э.н. Берзон Н.И.

2 2 Цель исследования Интеграция бирж развитых и развивающихся стран Анализ связей российских и мировых фондовых индексов за последние десять лет Зависимость динамики биржевых индексов от других «неиндексных» факторов

3 3 Примеры интеграции в Европейском регионе NYSE Euronext: Парижская, Амстердамская, Брюссельская, Лиссабонская фондовые биржи, Лондонский рынок деривативов LIFFE NASDAQ OMX Group: фондовые биржи Скандинавских и Балтийских стран London Stock Exchange Group: Лондонская и Итальянская фондовые биржи. Неформальные объединения: – фондовые биржи Германии и Австрии используют одну торговую систему Xetra. Сотрудничество Австрии с Венгерской фондовой биржей. – Переход Болгарии в 2008 году с системы RTS на систему Xetra. – Сотрудничество Люксембургской фондовой биржи с Euronext. – Переход в перспективе Словении на торговую систему NASDAQ OMX

4 Факторы партнерства Стратегический фактор: меморандум о взаимопонимании, соглашения о сотрудничестве в отдельных областях Географический фактор: страны – соседи (Скандинавские страны) Исторический фактор: бывшие колонии (Ливан – бывшая французская колония) Технологический фактор: общая торговая система

5 ИнтеграцияОфициальнаяНеофициальная Инициируется фондовыми биржами Каждое заключенное соглашение следует предопределенной стратегии Реализуется индивидуальными акционерами, эмитентами, финансовыми посредниками и инвесторами, которые начинаю действовать на нескольких финансовых рынках

6 Национальный рынок Интегрированны й рынок Инвестор Эмитент Финансовый посредник Экономия от масштаба Рост эффективности проведения рыночных сделок Гарантия большей ликвидности Новые инвестиционные возможности Новые инвесторы Новые финансовые инструменты

7 Типы интеграции Базирующаяся на кооперации Некооперативная Альянс Виртуаль ная сеть Слияние Поглощени е Рыночная конкуренция Euronext OMX Group NYSE Euronext LSE Group Deutsche Borse

8 Кооперативные виды интеграции Базируется на соглашениях Разделение единого продукта и использование единой технологии Адаптация и введение единых стандартов как результат соглашений Пример успешного альянса - Euronext Формируется в процессе торговли Осуществляется введение единого списка компаний, имеющих листинг, cross-membership, и вводятся единые правила Пример успешной виртуальной интеграции - OMX group Альянс Виртуальная сеть

9 OMX Group - Network Вильнюсская фондовая биржа Исландская фондовая биржа Копенгагенская фондовая биржа Рижская фондовая биржа Фондовая биржа Осло Стокгольмская фондовая биржа Таллинская фондовая биржа Фондовая биржа Хельсинки

10 NASDAQ OMX Group – крупнейший поставщик торговых технологий (Technology OMX) Эти технологии используют : Abu Dhabi Stock Market (ОАЭ, Азия) Abu Dhabi Stock Market Athens Exchange (Греция, Европа) Athens Exchange Bahrain Stock Exchange (Бахрейн, Азия) Bahrain Stock Exchange Cairo and Alexandria Stock Exchange (Египет, Африка) Cairo and Alexandria Stock Exchange Doha Securities Market (Катар, Азия) Doha Securities Market Dubai Financial Market (ОАЭ, Азия) Dubai Financial Market Dubai International Financial Exchange (ОАЭ, Азия) Dubai International Financial Exchange Hong Kong Exchanges and Clearing (Гонконг, Азия) Hong Kong Exchanges and Clearing Iraq Stock Exchange (Ирак, Азия) Iraq Stock Exchange Istanbul Stock Exchange (Турция, Азия-Европа) Istanbul Stock Exchange Indonesia Stock Exchange (Индонезия, Азия) Indonesia Stock Exchange Malta Stock Exchange (Мальта, Европа) Malta Stock Exchange Moscow Interbank Currency Exchange (Россия) Moscow Interbank Currency Exchange Nigerian Stock Exchange (Нигерия, Африка) Nigerian Stock Exchange Palestine Securities Exchange (Палестина, Азия) Palestine Securities Exchange Philippine Dealing and Exchange Corporation (Филиппины, Азия) Philippine Dealing and Exchange Corporation Saudi Arabia Stock Exchange (Tadawul) (Саудовская Аравия, Азия) Saudi Arabia Stock Exchange (Tadawul) Singapore Exchange (Сингапур, Азия) Singapore Exchange Shanghai Stock Exchange (Китай, Азия) Shanghai Stock Exchange SWX Swiss Exchange (Швейцария, Европа) SWX Swiss Exchange Thailand Futures Exchange (Таиланд, Азия) Thailand Futures Exchange Tokyo Commodities Exchange (Япония, Азия) Tokyo Commodities Exchange Zagreb Stock Exchange (Хорватия, Европа) и многие другие Zagreb Stock Exchange

11 Альянс EuronextParis Stock Exchange Euronext Lisbon Stock Exchanges Brussels Stock Exchange Amsterdam Euronext.Brussels Euronext.Paris Euronext.Amsterdam Euronext.Lisbon

12 Преимущества от сотрудничества с NYSE Euronext – Доступ к крупнейшей информационной сети – Доступ к высокоэффективной торговой платформе – Новые общие стандарты – Снижение торговых издержек – Эквивалентные процедуры и инструменты.

13 Процесс интеграции бирж стран СНГ (I) Baku SE (Азербайджан – 2000): Стамбульская биржа – одна из 19 акционеров (5,26%), MOU со Стамбульской фондовой биржей NASDAQ OMX Armenia (Армения – 2007, 2001): NASDAQ OMX - 100% акционер Kazakhstan SE (Казахстан – 1993): MOU со Стамбульской фондовой биржей Kyrgyz SE (Киргизия – 1994): Крупнейшие акционеры – Казахстанская фондовая биржа и Стамбульская фондовая биржа (27,4%), MOU со Стамбульской фондовой биржей

14 Процесс ы интеграции бирж стран СНГ (II) Tashkent SE (Узбекистан – 1994): Соглашения о сотрудничестве и обмене информацией со Стамбульской и Франкфуртской фондовыми биржами, MOU с Корейской фондовой биржей (KRX): сотрудничества в таких областях, как информационные технологии, обучение персонала и т.д. PFTC Ukraine SE (Украина – 1996): MOU и соглашение о сотрудничестве с Warsaw Stock Exchange. MOU и соглашение о сотрудничестве с Vienna Stock Exchange. Украинская биржа (Украина – 2008): РТС – крупнейший акционер (49%) и инициатор создания

15 15 Обзор литературы (1) Название статьи Год Исследуемые страны Модель Полученные результаты C. S. Eun and S. Shim, International transmission of Stock market movements 1989Австралия, Канада, Франция, Германия, Гонконг, Япония, Швейцария, Великобритания и США Vector Autoregr essive (VAR) Новости на рынках США влияют на другие биржи W. Lin, R. F. Engle and T. Ito, Do bulls and bears move across borders? International transmission of stock returns and volatility 1994Япония, СШАGARCHНочные значения одного индекса связаны с дневными значениями другого индекса S. W. Kim and J. H. Rogers, International stock price spillovers and market liberalization: Evidence from Korea, Japan, and the United States 1995Корея, Япония, США GARCHВзаимосвязь между Японским и Американским рынком усилилась, когда Корея открыла свой рынок для иностранных инвесторов G. G. Booth, T. Martikainen and Y. Tse, Price and volatility spillovers in Scandinavian stock markets 1997Дания, Норвегия, Швеция, Финляндия EGARC H Существует сильная взаимозависимость между рынками Скандинавии

16 16 Обзор литературы (2) Название статьи Год Исследуемые страны Модель Полученные результаты A. Ng, Volatility spillover effect from Japan and the US to the Pacific-Basin 2000Япония, США, Гонконг, Корея, Малайзия, Сингапур, Тайвань, Таиланд Wavelet transform Развитые рынки определяют динамику рынков развивающиеся стран A. Antoniou, G. Pescetto and A. Violaris, Modelling international price relationships and interdependencies between the stock index and stock index futures markets of three EU countries: A multivariate analysis 2003Германия, Франция, Великобритания VAR- EGARCH Существует сильная связь между рынками данных стран Sharkasi, A., Ruskin, H. and Crane, M., Interrelationships among International Stock Market Indices: Europe, Asia and the Americas 2005Ирландия, Великобритания, Португалия, США, Бразилия, Япония, Гонконг Wavelet transform Европейские рынки Рынки США и Бразилии Азиатские рынки Christos S. Savva, Denise R. Osborn and Len Gill, Spillovers and Correlations between US and Major European Stock Markets: The Role of the Euro 2005Европейские страны, в том числе Франция и Германия EGARCHЕвро привело к сильной взаимосвязи Парижской и Франкфуртской бирж

17 17 Рассматриваются следующие индексы и факторы Индекс MICEX (Россия) Индекс RTS (Россия) Индекс CAC 40 (Франция) Индекс SBF 250 (Франция) Индекс Euronext 100 (Франция, Голландия, Бельгия, Португалия) Индекс FTSE 100 (Великобритания) Индекс NIKKEI 225 (Япония) Индекс NYSE International 100 (Акции неамериканских компаний, которые котируются на Нью-Йоркской бирже) Индекс NYSE Composite (США) Индекс Dow – Jones (США) Индекс S&P 500 (США) Индекс NASDAQ Composite (США) Индекс NASDAQ 100 (США) Контракт на нефть Brent Контракт на нефть Light Comex – показатель стоимости золота (Биржевой фонд GETF отслеживает динамику рынка золота)

18 18 Период исследования 5 января 1999 года – 19 марта 2010 года 2785 наблюдений (ежедневные данные) 5 января 1999 года была введена новая валюта – евро Сентябрь 2000 год а - начало современного этапа интеграции бирж Примеры: NYSE Euronext (2000, 2007) (США, Франция, Бельгия, Голландия, Португалия и LIFFE), NASDAQ OMX Group (2003, 2007) (США, Норвегия, Швеция, Финляндия, Исландия, Дания, Литва, Латвия, Эстония, Армения), London Stock Exchange Group (2007) (Великобритания и Италия).

19 19 Тест Грейнджера на причинно – следственную зависимость Говорят, что x является причиной по Грейнджеру для y, если x помогает предсказывать y, другими словами, если коэффициенты при лаговых переменных x являются статистически значимыми. Проверяется гипотеза: Тест причинности Грейнджера (лаг равен двум) показал, что: динамике индекса ММВБ предшествует динамика индексов бирж NASDAQ и NYSE, S&P500 и Доу-Джонса и динамика цен на нефть Brent и Light. а динамике индекса РТС также предшествует динамика Токийской фондовой биржи (NIKKEI) и динамика рынка золота Comex.

20 20 Временные ряды Могут быть стационарными (при использовании метода МНК не возникает проблемы ложной регрессии) Могут быть нестационарными, но коинтегрированными (их линейная комбинация является стационарной) Могут быть нестационарными и некоинтегрированными (класс моделей с нестационарными переменными)

21 21 Проверка временных рядов на стационарность 1.Процедура Бокса-Дженкинса Посмотрим на коррелограмы автокорреляционной и частично автокорреляционной функций. Во всех случаях автокорреляционная функция постепенно убывает, а у частично автокорреляционной функции только одно значимое значение нестационарность рядов 2.Расширенный т ест Дикки-Фуллера на отсутствие единичного корня В первом случае с трендом и констатой, во втором – только с константой, в третьем – с исключением и тренда и константы, во всех трех случаях значения F-статистики не отвергают гипотезу о наличии единичного корня

22 22 Введение первых разностей – один из методов борьбы с нестационарностью рядов Коррелограмы для первых разностей показывают, что все значения автокорреляционной и частично автокорреляционной функций лежат внутри границ и незначимы, следовательно, мы избавились от нестационарности рядов. Тест Дики–Фуллера для первых разностей во всех случаях также отвергает гипотезу о наличии единичного корня.

23 23 МНК регрессия (1) Построим методом МНК регрессию первых разностей индекса ММВБ от всех остальных факторов (в форме первых разностей), включая лаги первого порядка. Коэффициенты значимы: – при индексах РТС, Парижской биржи, NYSE Composite, S&P500, и показателе рынка золота Comex; – при лаговых переменных индексов ММВБ, РТС, Токийской и Лондонской бирж и динамики рынка золота Comex. Построим регрессию от данных факторов: D(MICEX(t))= *D(MICEX(t-1)) *D(CAC40(t)) *D(Comexgold(t)) *D(Comexgold(t-1)) *D(NIKKEI(t- 1)) *D(NYSECOMP(t))+0.023*D(RTS(t)) *D(RTS(t-1)) *D(SBF250(t)) *D(S&P500(t)) *D(FTSE100(t-1))

24 24 МНК регрессия (2) Модель с тремя лагами. Из значений p-value было видно, что коэффициенты значимы: – при индексах РТС, NYSE Composite, S&P 500, Парижской биржи и показателе рынка золота Сomex; – при лаговых переменных 1 порядка индексов ММВБ, РТС, Токийской и Лондонской бирж, цен на нефть Light и Brent и показателя рынка золота Comex; – при лаговых переменных 2 порядка индекса NYSE Composite и цен на нефть Light и Brent. Соответствующая регрессия будет иметь следующий вид: D(MICEX(t))= *D(MICEX(t-1)) *D(Brent(t-1)) *D(Brent(t-2)) *D(CAC40(t)) *D(Comexgold(t)) *D(Comexgold(t-1)) *D(FTSE100(t-1)) *D(Light(t-1)) *D(Light(t-2)) *D(NIKKEI(t-1)) *D(NYSECOMP(t)) *D(RTS(t)) *D(RTS(t-1))+4.87*D(SBF250(t)) *D(S&P500(t)).

25 25 Коинтеграция Линейная комбинация двух или более нестационарных временных рядов может быть стационарной (ряды коинтегрированы). Тест Йохансона (тест коинтеграции, базирующийся на VAR) помогает ее выявить. Тест Йохансона показал, что существует коинтеграция: – между индексом ММВБ и индексом РТС, ценой на контракт Brent, ценой на контракт Light и индексом Токийской фондовой биржи; – между индексом РТС и индексом NIKKEI. Коинтеграция с ценами на нефть была прогнозируема. Нефтедобывающие компании, входящие в состав индексов, тем самым определяют связь с динамики цен на нефть. Сильную связь между индексами RTS и NIKKEI можно объяснить тесными торговыми отношениями с рядом азиатских стран. Индексы фондовых бирж Азиатского региона ориентируется на динамику одного из самых развитых рынков региона – Токийской фондовой биржи.

26 26 Векторная модель коррекции ошибок (VECM) D(MICEX(t))= *(MICEX(t-1) *RTS(t-1) *BRENT(t-1) *LIGHT(t- 1) *NIKKEI(t-1) )-0.085*D(MICEX(t-1)) *D(MICEX(t-2)) *D(MICEX(t-3)) *D(MICEX(t-4)) *D(RTS(t-1)) *D(RTS(t-2)) *D(RTS(t-3))-0.003*D(RTS(t-4)) *D(BRENT(t-1)) *D(BRENT(t- 2)) *D(BRENT(t-3)) *D(BRENT(t-4)) *D(LIGHT(t-1)) *D(LIGHT(t- 2)) *D(LIGHT(t-3)) *D(LIGHT(t-4)) *D(NIKKEI(t-1)) *D(NIKKEI(t- 2)) *D(NIKKEI(t-3)) *D(NIKKEI(t-4)) D(RTS(t))= *(RTS(t-1) *NIKKEI(t-1) ) *D(RTS(t-1)) *D(RTS(t-2)) *D(RTS(t-3)) *D(RTS(t-4)) *D(NIKKEI(t- 1)) *D(NIKKEI(t-2)) *D(NIKKEI(t-3)) *D(NIKKEI(t-4)) По значениям коэффициентов первой регрессии первая разность индекса MICEX – положительно коррелирует с лаговыми значениями 1 порядка индекса РТС, цен на нефть Brent, первой разности индекса РТС, цен на нефть Brent и Light, лаговыми значениями 2 порядка первой разности индекса РТС, NIKKEI, цен на нефть Brent, лаговыми значениями 3 порядка первой разности цен на Brent и Light и индекса NIKKEI, лаговыми значениями 4 порядка первой разности цен на Brent – и отрицательно коррелирует с лаговыми значениями 1 порядка цен на нефть Light, индекса NIKKEI, первой разности индекса NIKKEI, лаговыми значениями 2 порядка первой разности цен на Light, лаговыми значениями 3 порядка первой разности индекса РТС, лаговыми значениями 4 порядка первой разности индекса РТС, NIKKEI и цен на нефть Light.

27 27 Выводы (1) 1.Взаимосвязи между индексами существуют. Они могут быть вызваны следующими факторами: географическими (один регион), историческими (биржи стран – бывших колоний), технологическими (одна торговая система), валютными и стратегическими (индексы бирж Euronext или OMX Group) 2.Тест Грейнджера на причинно-следственную зависимость показал, что динамике индекса ММВБ в основном предшествует динамика индексов США и цен на нефть Light и Brent. А динамике индекса РТС еще предшествует динамика индекса Токийской фондовой биржи и рынка золота Comex. 3.Все временные ряды являются нестационарными.

28 28 Выводы (2) 4.Построение регрессий с использованием первых разностей и лаговых значений первого порядка дает зависимость между индексом ММВБ и индексами РТС, Парижской, Токийской и Лондонской бирж, индексами NYSE Composite и S&P500 и динамикой рынка золота Comex. 5.С включением лаговых значений второго и третьего порядка возникает зависимость индекса ММВБ от динамики цен на нефть Brent и Light 6.Была обнаружена сильная коинтеграция между индексом ММВБ и индексами РТС, Токийской фондовой биржи и ценами на нефть Brent и Light, а также между индексом РТС и индексом Токийской фондовой биржи. 7.Были построены соответствующие векторные модели коррекции ошибок для индекса ММВБ и индекса РТС.