Эконометрическое моделирование динамики финансовых рынков позволяет выявить фундаментальные зависимости между инструментами денежно-кредитной политики и рыночной неопределенностью. Применение семейства моделей GARCH в сочетании с методами аппроксимации функций обеспечивает высокую точность оценки трансмиссионных механизмов влияния ключевой ставки на волатильность доходности ценных бумаг, учитывая асимметрию и инерционность рыночных шоков.
Высокая чувствительность современного фондового рынка к решениям регулятора требует разработки точных инструментов количественной оценки влияния процентной политики на рыночную неопределенность.
Проведение комплексного эконометрического анализа воздействия ключевой ставки ЦБ на волатильность фондового рынка с использованием гибридного подхода на основе моделей GARCH и методов аппроксимации функций.
Фондовый рынок Российской Федерации в контексте реализации денежно-кредитной политики.
Эконометрические методы и модели оценки влияния изменений ключевой ставки на волатильность финансовых активов.
Bu kısa bir önizlemedir. Tam sürüm, tüm bölümler için genişletilmiş metin, bir sonuç ve biçimlendirilmiş bir kaynakça içerir.
Hazırlayan:
Group
Ad Soyad
Danışman:
Unvan Ad Soyad
Динамика современного фондового рынка характеризуется высокой степенью чувствительности к макроэкономическим шокам, среди которых ключевое место занимают решения центральных банков по процентным ставкам. Денежно-кредитная политика (ДКП) напрямую влияет на стоимость капитала и ожидания инвесторов, что неизбежно отражается на параметрах рыночной волатильности. В условиях нестабильности мировой экономики и локальных рынков понимание механизмов трансляции импульсов ДКП становится критически важным для обеспечения финансовой стабильности [6, 15].
Проблема точной оценки волатильности осложняется тем, что традиционные линейные модели часто не способны зафиксировать сложные нелинейные зависимости и эффекты памяти, присущие финансовым временным рядам. Исследования показывают, что распределения доходности акций обладают свойствами эксцесса и асимметрии, что делает необходимым использование специализированного инструментария [13]. Существующие подходы на базе моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности позволяют учитывать кластеризацию волатильности, однако требуют дальнейшей адаптации для включения экзогенных факторов, таких как ключевая ставка [13, 14].
Целью данной работы является эконометрический анализ и моделирование влияния ключевой ставки ЦБ на волатильность фондового рынка. Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи по выбору оптимальной спецификации модели, интеграции методов аппроксимации функций для сглаживания данных и проведения эмпирической проверки гипотез о значимости процентного канала [1, 15]. В работе особое внимание уделяется сопоставлению эффективности различных модификаций GARCH, включая GARCH-X и TGARCH, которые позволяют учитывать внешние переменные и эффекты левериджа [13, 14].
Методологическую основу исследования составляют современные эконометрические методы анализа временных рядов. Применение моделей GARCH-MIDAS позволяет объединять данные разной частотности, что актуально при анализе ежемесячных решений по ставке и ежедневных биржевых котировок [3, 15]. Использование методов аппроксимации функций в структуре условной дисперсии дает возможность более гибко описывать реакцию рынка на шоки ДКП, минимизируя ошибки спецификации, характерные для жестких параметрических форм [5].
Научная новизна исследования заключается в разработке гибридного подхода, сочетающего классические эконометрические модели с методами аппроксимации, что позволяет более точно идентифицировать периоды аномальной волатильности, вызванной изменениями ключевой ставки. Эмпирические результаты, полученные на данных различных развивающихся и развитых рынков, подтверждают, что процентная политика оказывает значимое влияние на волатильность в краткосрочном периоде, в то время как долгосрочные тренды могут определяться более широким спектром факторов, включая денежную массу и инфляцию [15].
Практическая значимость работы определяется возможностью использования полученных моделей для прогнозирования рыночных рисков и разработки стратегий хеджирования. Регуляторы могут применять данные методы для оценки эффективности коммуникационной политики и минимизации нежелательных колебаний на финансовых рынках при изменении монетарных условий [14]. Структура диссертации включает теоретическое обоснование, методологический аппарат, эмпирический анализ и прикладные рекомендации по управлению волатильностью в условиях современной экономики.
YÖK Tez Yazım Kılavuzu