Причинно-следственная связь между российским суверенным

Причинно-следственная связь между
российским суверенным, квази-суверенным
кредитным риском и глобальной
волатильностью после осуществления мер
финансовой стабилизации в конце 2008-начале
2009 гг.
М.И. Столбов,
МГИМО(У) МИД России, ИЭ РАН
Мотивация исследования и
литература
• Переход кредитного риска (credit risk transfer) с
корпоративного сектора на суверенов (Acharya et
al., 2011; Ejsing and Lemke, 2011) на рынке кредитнодефолтных свопов (CDS) осенью 2008 года
• В дальнейшем – взаимное влияние (co-movement)
корпоративного и суверенного кредитного рисков,
усилившееся в ходе еврокризиса (Mody and Sandri,
2012; Alter and Schuler, 2012)
• Моделирование именно взаимного влияния, но не
причинности (VAR и VECM)
Задачи исследования
• Предположив аналогичный переход
кредитных рисков в России, выявить
направления каузальной связи суверена и
ключевых квази-суверенов (Газпром,
Сбербанк, ВТБ) на рынке CDS после
осуществления мер финансовой стабилизации
(май 2009-июль 2013)
• Рассмотреть причинно-следственные связи
российских CDS c индексом VIX как мерой
глобальной волатильности (или неприятия
риска инвесторами)
01.05.2009
18.06.2009
05.08.2009
21.09.2009
05.11.2009
22.12.2009
05.02.2010
24.03.2010
10.05.2010
25.06.2010
11.08.2010
27.09.2010
12.11.2010
29.12.2010
15.02.2011
04.04.2011
19.05.2011
06.07.2011
29.08.2011
13.10.2011
29.11.2011
13.01.2012
01.03.2012
17.04.2012
01.06.2012
18.07.2012
03.09.2012
18.10.2012
04.12.2012
18.01.2013
06.03.2013
22.04.2013
07.06.2013
24.07.2013
Динамика котировок российских CDS и
индекса VIX (1095 наблюдений)
800
50
700
45
600
40
35
500
30
400
25
300
20
200
15
10
100
5
0
0
VIX Index (right axis)
Gazprom
Russia
Sberbank
VTB
Методология (вербальная
постановка)
• Построение тестов на причинно-следственную связь на
базе функций перекрестных корреляций (CCF)
• Двухшаговый метод, разработанный Cheung and Ng
(1996) и Hong (2001):
1) подгонка адекватных GARCH моделей для каждого из
рядов (в нашем случае ARMA-GARCH)
2) вычисление тестовых статистик на базе
стандартизованных остатков (СО) и квадратов
стандартизованных остатков (КСО) полученных моделей
3) статистики, рассчитанные на основе СО, позволяют
тестировать causality-in-mean, а основанные на КСО –
causality-in-variance
Методология (causality-in-mean)
 
t  
ht
(1)
where t are residuals of the GARCH model,  – mean of the residuals and ht –
conditional variance.
k
S1  T  r2 (i ) (2)
i 1
where T is the sample size of the residual series, k – the number of lags and r2 i  –
squared cross-correlation ratio between the standardized residuals  and  at lag i .
S k L
Q1  1

 N (0,1) (3)
2k
Q–statistic is designed to test one–sided causality; upper–tailed standard normal
distribution critical values must be used. If the Q–statistic is larger than the critical
value of the normal distribution, the null hypothesis of no causality during the first k
lags is rejected.
Результаты (causality-in-mean)
GAZPROM
RUSSIA
SBERBANK
VTB
VIX
Outgoing linkages
GAZPROM
RUSSIA
+
+
+
+
2
2
SBERBANK
VTB
+
0
1
VIX
+
+
+
+
4
Incoming linkages
1
1
4
3
0
Результаты (causality-in-variance)
GAZPROM
GAZPROM
RUSSIA
SBERBANK
VTB
VIX
Outgoing linkages
+
+
2
RUSSIA
+
+
+
3
SBERBANK
VTB
+
+
+
+
2
+
3
VIX
+
+
+
+
4
Incoming linkages
2
3
3
3
3
Выводы
• Значительное влияние глобальной волатильности
на котировки российских CDS (как на уровне
causality-in-mean, так и causality-in-variance)
• Слабое, но статистически значимое влияние со
стороны CDS России как суверена, ВТБ и Сбербанка
на глобальную волатильность (на уровне causalityin-variance)
• Двунаправленные причинно-следственные связи
между суверенным CDS и квази-суверенными (как и
в странах Еврозоны)
• Дальнейшее развитие исследования – проверка
устойчивости выводов в случае недельных данных