КОРРЕЛЯЦИИ НА РЫНКЕ СЫРЬЯ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА СТРАТЕГИИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Корреляции на рынке сырья и их влияние на стратегии инвестирования

Волоцкой-Глинский Павел Александрович

студент магистратуры, Московский государственный институт международных отношений Министерство иностранных дел России, [email protected]

Агаев Имран Акперович

студент магистратуры, Московский государственный институт международных отношений Министерство иностранных дел России, [email protected]

Производные финансовые инструменты (далее - ПФИ) на сырьевые товары были созданы с целью упростить доступ к купле-продажи этих активов и «стандартизировать» рынок. Однако, в реальности, хотя изначально рыночная статистика не показывала явных признаков спекулятивного наклона некоторых срочных рынков сырья, таких как нефтяной, такие срочные рынки на сегодняшний день действительно отличаются высокой волатильностью. Волатильность, в свою очередь, в большей степени объясняется присутствием колоссальных объемов капитала, постоянные движения которых дестабилизируют сырьевые рынки. Таким образом, с точки зрения управления инвестиционным портфелем на срочном рынке нефти современный инвестор прибегает к торговле нефтяными ПФИ для реализации разных целей: страхование от падения стоимости позиций на фондовом рынке, заработок на спекулятивных операциях, хеджирование сделок с реальными активами. Расширение практической значимости сырьевых рынков в инвестиционной деятельности компаний является главной причиной роста объемов капитала на них, что привело к публикации целого ряда крупных исследований на тему ценовой корреляции между сырьевыми товарами и фондовыми индексами, а также между сырьевыми товарами. Ключевые слова: корреляция, акции, сырье, нефть, золото, сырьевые товары, облигации, инвестирование, портфель.

Основная часть: как правило, сторонники инвестирования в сырьевые товары указывают на общую низкую корреляцию между сырьем и другими классами активов как на одно из трех основных преимуществ инвестирования в такой вид товаров (двумя другими преимуществами признаются доходность на уровне акций и положительная корреляция с инфляционным показателем). На протяжении последних пятьдесяти лет отмечается околонулевая корреляция между акциями и сырьевыми товарами, а также между акциями и облигациям. Однако рассматривать данный вопрос сугубо с точки зрения среднегодовой корреляции было бы неправильным. Связано это с тем, что показатель корреляции между рассматриваемыми активами на протяжении года сильно колеблется. Например, как отмечается в совместном исследовании Гитеша Бхардваша и Адама Дансби, двух представителей компании SummerHaven Investment Management, показатель корреляции между акциями и сырьевыми товарами на протяжении 2013 года колебалась от -0,39 до 0,762.[2]

Согласно данному исследованию, корреляции между сырьевыми активами, а также между сырьевым товаром и фондовым рынком «имеют компонент делового цикла». Под этим авторы указывают на то, что эти показатели корреляции усиливаются в периоды экономического кризиса. Однако корреляция между акциями и облигациями не показывает подобной зависимости. Все три типа корреляции очень устойчивы, а это означает, что потрясения для этих корреляций длятся долгое время.[2]

На рисунке 1 представлены сводные статистические данные для корреляций, рассчитанных на годовой основе за период с 1962 по 2012 гг. Средняя корреляция «акции- сырье» умеренно положительная и составляет 0,13. Средняя корреляция между облигациями и сырьевыми товарами умеренно отрицательная и составляет -0,09, а средняя корреляция сырьевых товаров между собой на удивление низкая составляет 0,15.

«о см

0

ÍN

<о

01

О ш m

<

m

о

Stock-commodity Bond-commodity Intra-commodity

correlation correlation correlation

Mean 0.13 -0.09 0.15

Minimum -0.39 -0.53 0.04

25th Percentile -0.03 -0.22 0.09

Median 0.11 -0.07 0.12

75th Percentile 0.24 0.03 0.21

Max 0.76 0.36 0.44

Source: SummerHaven calculations based on; Commodity Futures Prices - Commodity Research Bureau (CRB), Bloomberg and London Metals Exchange; S&P 500 price index - Bloomberg; and market yield on constant maturity 10 Year U.S. Treasuty bond - Federal

Рисунок 1. Показатели корреляции в годовом исчислении, Q1 1962 - Q4 2012

Источник: SummerHaven Investment Management LLC - Of Commodities and Correlations.

Несмотря на то, что средние корреляции рассматриваемых пар близки к нулю, данные показатели различаются друг от друга. Корреляция между фондовом рынком и рынком сырья колеблется от -0,39 до 0,76, корреляция «облигации-сырье» от -0,53 до 0,36, а средняя «внутрисырьевая» корреляция - от 0,04 до 0,44.

На рисунке 2 отражена корреляция акций и товаров с 1962 по 2012 год. На рисунке 2 также видны рецессии по определению Национального бюро экономических исследований США (с англ. National Bureau of Economic Research - NBER), а также средний спред дефолта — показатель состояния экономики в реальном времени — за период в двенадцать месяцев.

Рисунок 2. Связь между корреляцией между фондовым рынком и рынком сырья, рассчитанной на годовой основе, и дефолт-спредом, Q1 1962 - Q4 2012

Источник: SummerHaven /nvestment Management LLC - Of Commodities and Corrélations

Наиболее заметно то, что два самых резких увеличения показателя корреляции между акциями и сырьевыми товарами соответствуют двум самым глубоким рецессиям: началу 1980-х и концу 2000-х годов. В четвертом квартале 1982 г. реальный ВВП сократился на 1,4%. Корреляция между акциями и сырьевыми товарами резко возросла до 76% по началу рецессии, начавшейся в четвертом квартале 2007 года и продолжившейся на протяжении следующих семи кварталов. Всплески показателя корреляции также соответствуют рецессиям начала 1970-х и начала 2000-х годов. Корреляция «акции-сырье» достигла самого низкого уровня во время рецессии начала 1990-х годов. Хотя она достигла своего рекордно высокого уровня во время рецессии 2008 года, значительную часть кризиса она была отрицательной. Кроме того, показатель корреляции показал рост в конце 1963 года, в период бурного экономического роста.

График корреляции между акциями и сырьевыми товарами повторяет график изменения дефолт-спреда. С конца 1970-х до начала 1990-х годов связь между дефолт-спредом и корреляцией между акциями и сырьем была крайне сильной. Судя по представленному на рисунке 2 графику, можно утверждать, что в корреляции «акции-сырье» «присутствует сильный компонент делового цикла».

В своей совместной работе под названием "Corrélation within and between Markets and Commodities" в 2012 году Айвар Нилсон и Оскар Тулин - тогда студенты Гётенбургского университета - провели более глубокий анализ «внутрисырье-вой» корреляции и корреляции «акции-сырье».[3]

Авторы работы разработали и представили в своей публикации результирующую матрицу корреляции «акции-сырье», основанной на ежедневных данных за определенный период. Согласно данной результирующей матрице, четыре металла — алюминий, медь, никель и цинк — являются товарами, демонстрирующими самую высокую корреляцию с рыночными индексами. Нефть, золото, серебро и платина в целом демонстрируют несколько более низкую корреляцию. Между золотым и американским фондовым рынками наблюдается практи-

чески нулевая корреляция. Самая высокая корреляция наблюдается между рынком Соединенного Королевства и медью на уровне 0,409. В целом, Канада, Дания, Норвегия и Южная Африка входят в число рынков, демонстрирующих самую высокую корреляцию с сырьевыми товарами. В случае Швеции самые большие корреляции обнаруживаются в отношении меди и цинка.

Также была разработана результирующая матрица той же корреляции, но основанной на ежеквартальных данных. В целом высокая корреляция со всеми рынками наблюдается для алюминия, меди, никеля, нефти, платины, серебра и цинка. Уголь, кофе, хлопок, золото, пиломатериалы, сахар, уран и пшеница имеют все средние коэффициенты корреляции по отношению к фондовым рынкам. Два основных исключения, какао и природный газ, показывают разрозненные результаты. Для Какао практически все корреляции отрицательны или близки к нулю. Корреляция между какао и Японским фондовым рынком, а также какао и американским рынкам, в частности индекс Nasdaq, крайне низкая (отрицательная). Природный газ относительно некоррелирован со всеми рынками, кроме Тайваня, по отношению к которому наблюдается отрицательная корреляция -0,346.

Австралия, Австрия, Бразилия, Канада, Дания, Индия, Израиль, Норвегия, Россия, Сингапур, Южная Африка, Швеция и Тайвань имеют относительно высокую корреляцию с рассматриваемыми товарами, кроме двух исключений: какао и природного газа. Китай и Испания входят в число рынков, демонстрирующих самую низкую общую корреляцию с сырьевыми товарами.

На рисунке 3 отражена корреляция между облигациями и сырьевыми товарами, а также дефолт спред в динамике на фоне роста и падений экономики. По сравнению с корреляцией акций и сырья, корреляция облигаций и сырьевых товаров выделяется более приглушенными всплесками показателя корреляции и не демонстрирует динамическое развитие по той де модели делового цикла, что и корреляция «акции-сырье». В то время как корреляция между облигациями и товарами резко возросла до исторического максимума в 36% в начале 1980-х, показатель резко упал в рецессию 2008 года.

Для более глубокого понимания взаимосвязи между корреляцией фондового рынка и сырьевых товаров и изменениями динамики деловой активности, авторами применяется регрессионный анализ. В первых трех столбцах таблицы на рисунке 3 отражены результаты анализа регрессии, где функцией выступает корреляция акций и сырья, а факторы: замедленная корреляция акций и сырьевых товаров, рост реального ВВП и дефолт-спред. Коэффициент замедленной корреляции равен 0,41 при t-статистике в 3,32. Корреляция между акциями и товарами является устойчивой. По данным, 50%-ое пост шоковое восстановление при заданном стандартном отклонении корреляции между сырьевыми товарами и фондовым рынком достигается за период в 9,3 месяца. Регрессия (II) имеет дополнительный фактор - рост реального ВВП. Коэффициент отрицательный, t-статистика немного ниже стандартных уровней значимости. Регрессия (III) исключает фактор роста реального ВВП, но учитывает дефолт-спред. Коэффициент при дефолт-спреде равен 0,166, статистически значим при критическом значении t-статистики в 2,48. Эти результаты в целом подтверждают картину, отраженной на рисунке 1: в периоды спада экономики, в частности судя по дефолт-спреду, корреляция между акциями и сырьевыми товарами высокая.

Последние три столбца отражают результаты регрессионного анализа для корреляции облигации и сырьевого товара. Коэффициент бета для корреляции «облигация-сырье» равен 0,301 (немного меньше, чем у корреляции «акции-сырье») при t-статистике в 2,88. Однако коэффициенты при переменных

X X

о го А с.

X

го m

о

2 О M

со

fO CS

0

CS

09

01

О Ш

m

X

<

m

о

X X

делового цикла (рост реального ВВП и дефолт-спред) близки к нулю и статистически незначимы. Корреляция между облигациями и сырьевыми товарами, по-видимому, не имеет «компонента делового цикла».[2]

Dependent Variable

Stock-commodity Correlation

Variable_

Constant

Correlation (previous year) Real GDP Growth Default Spread

№ 0.081 (3.03) 0.415 (3.32)

№ 0.081 (3.04) 0.416 (3.56) -0.051 (-1.70)

(Ш)

-0.084 (-1.32) 0.350 (2.56)

0.166 (m

-0.069 (-3.021 0.301

-0.112 (-1.76) 0.284

Bond-commodity Correlation

0)_ffl_M

-0.069 (-2.98) 0.305

(2.84) (2.88) -0.005 (-0.23)

0.040

Number of Observations Kbar-squared

201 0.16

201 0.20

201 0.24

197 0.08

0.0

197 0.09

Note: Dependent variable for these regressions is Stock-commodity/Bond-coimnodity correlation measured over annual horizon. Table reports the least square estimates, the numbers ill brackets are t-statistics for test of significance. T-statistics reported arc based on Newey-Wesl heteroscedasticity and autocorrelation consisienl siardard emirs. GDP growth is measured over the same period as the dependent variable. Default spread is the average of monthly defanlt spread IBaa-Aaa yield) over the same time period as the dependent variable. Source: Sec notes to Table 1 and Figure 1.

Рисунок 3. Регрессии корреляций «акции-сырье» и «облигации-сырье»

Источник: SummerHaven Investment Management LLC - Of Commodities and Correlations

Что касается «внутри сырьевой» корреляции, она очень важна для инвесторов, потому что такая более низкая корреляция означает, что портфель, состоящий из сырьевых товаров, будет иметь большую степень диверсификации и, следовательно, более низкую волатильность. И наоборот, высокая «внутри сырьевая» корреляция означает более низкую степень диверсификации и более высокую волатильность. В своей научной работе Гитеш Бхардваш и Адам Дансби ссылаются на исследования Эрба и Харви (2006) и Тана и Сюна (2011). Эрб и Харви в своей работе указывают на то, что корреляция сырьевых товаров друг с другом в историческом разрезе низка и составляет в среднем 0,09. Тан и Сюн же указывают на то, что корреляция между сырьевыми товарами со временем увеличивается, начиная с 2007 года вплоть до конца их выборки в 2010 года, а также на то, что корреляция между нефтью и некоторыми другими сырьевыми товарами значительно возросла с начала их выборки (1980-е годы) до середины 2010 года.

Dec-62 Dec-68 Dcc-74 Dec-80 D«c-86 Dcc-92 Dec-98 Dec-04 Dec-10

—Intra - commodity со

Note: Intra-commodity correlation is based on the average of the realized correlations of all the commodity pain measured over annual horizons. Source: See notes to Table I and Figure 1.

стами также ярко выражена в рамках анализа «внутри сырьевой» корреляции. В периоды экономических спадов «внутри сырьевая» корреляция наиболее высока. Кроме того, как и в случае с корреляцией между акциями и сырьевыми товарами, два локальных экстремума приходятся на период рецессии 2008 года и рецессии начала 1980-х годов. Показатель «внутри сырьевой» корреляции также демонстрирует ярко выраженный всплеск в период рецессии начала 1970-х годов — модель, менее выраженная в случае с корреляцией между акциями и сырьевыми товарами.

Рассчитанные Нилсон и Тулином корреляции между сырьевыми товарами на основе ежедневных данных, опубликованных в их совместной работе под названием "Correlation within and between Markets and Commodities" являются в целом относительно низкими. Исключения составляют алюминий, медь, никель и цинк с коэффициентами от 0,566 до 0,667. Золото, серебро и платина также указывают на признаки корреляции с коэффициентами от 0,397 до 0,452. Товарами с почти нулевой корреляцией по отношению к другим товарам являются уголь, какао, кофе, пиломатериалы, природный газ и уран. Для всех этих товаров, кроме кофе, индексы обновляются реже, чем ежедневно. Таким образом, корреляции для этих товаров неточны и не учитываются в анализе. Однако анализ на основе ежеквартальных данных по этим товарам действителен. Пшеница и хлопок также демонстрируют относительно низкую корреляцию с другими товарами.[3]

Результаты аналогичного исследования, но на ежеквартальной основе: коэффициенты не показывают четкой общей тенденции. Какао демонстрирует некоррелированную связь с большинством других товаров. Соотношение между природным газом и другими товарами варьируется от -0,357 по отношению к кофе до 0,531 по отношению к платине. Что касается суточного анализа, то алюминий, цинк, никель и медь демонстрируют высокие коэффициенты внутренней корреляции. В то время как алюминий, цинк и никель относительно не корре-лированы с другими товарами, медь более коррелирована. Другими товарами, которые в целом демонстрируют относительно высокую корреляцию, являются хлопок, золото, нефть, платина и серебро.[3]

На рисунке 5 представлены результаты регрессии «внутри сырьевой» корреляции. Результаты очень похожи на те, что наблюдаются в регрессиях корреляции акций и сырьевых товаров. Коэффициент бета при средней корреляции составляет 0,664 при t-статистики в 8,82, а также растет в периоды экономических спадов. В регрессии (II) коэффициент бета при росте реального ВВП равен -0,018 при t-статистике в -1,67. В регрессии (III) коэффициент при дефолт-спреде равен 0,067 при t-статистике в 2,65.

Рисунок 4. Связь между «внутрисырьевой» корреляцией, рассчитанной на годовой основе, и дефолт-спредом, Q1 1962 - Q4 2012 Источник: SummerHaven Investment Management LLC - Of Commodities and Correlations

Рисунок 4 отражает среднюю корреляцию между сырьевыми товарами. Модель, ранее наблюдаемая в корреляции между акциями и сырьевыми товарами, и указывающая на связь между динамикой деловых циклов и корреляцией, ме-

Intra-commodity correlation (previous year)

Real GDP Growth

Default Spread

(I) (ID (III)

0.051 0.058 0.007

(4.82) (4.79) (0.37)

0.664 0.618 0.490

(8.82) (8.42) (5,60)

-0.018 (-1.67)

0.067 (2.65)

Number of Observations Rbar-squared

197 0.43

197 0.47

197 0.52

Note: Dependent variable for these regressions is Intra-commodity correlation measured over annual horizon. Table reports the least square estimates, the numbers in brackets are t-statistics for test of significance. T-statistics reported are based on Newey-West heteroscedasticity and autocorrelation consistent standard errors. GDP growth is measured over the same period as the dependent variable. Default spread is the average of monthly default spread (Baa-Aaa yield) over the same time period as the dependent variable. Source: See notes to Table 1 and Figure 1.

Рисунок б. Регрессии «внутрисырьевой» корреляции Источник: SummerHaven Investment Management LLC - Of Commodities and Correlations

Говоря о текущей ситуации, с точки зрения изучения корреляции, рецессия близко. Корреляция между индексом S&P 500 Energy Index и S&P 500 стала отрицательной впервые с 2001 года, чему поспособствовал рост цен на нефть. По данным на 23 марта 2022 года первый индекс вырос на 39% с начала года, в то время как S&P 500 упал на 6%. Согласно многим аналитикам, исторически такая ситуация предшествовала рецессиям. Падение показателя корреляции между энергетическим рынком и S&P 500 предвиделся с начала года. Непредвиденным стал резкий подогрев геополитической ситуации в мире, в связи с чем показатель резко упал ниже нуля -раньше, чем предвиделось.[1]

Таким образом, резюмируя вышеизложенное: в начале 1980-х годов корреляция между акциями и сырьевыми товарами и между сырьевыми товарами резко возросла до одного уровня. Оба эти периода, начало 1980-х и конец 2000-х, олицетворяют два самых глубоких кризиса за последние пятьдесят лет. Регрессионный анализ также предполагает, что «внутри сырьевая» корреляция и корреляция акций и сырьевых обратно пропорциональны динамике экономического роста. Также следует отметить, что проделанная Summer Haven Investment Management работа основывается на показателе дефолт-спреда как на определяющем динамику делового цикла. Следовательно, результаты исследования верны лишь при выполнении данного условия. В периоды экономического спада сырьевые товары больше коррелируют с акциями и друг с другом, но не с облигациями.

Возможны как минимум два объяснения тому, почему в ряде корреляций присутствует «фактор делового цикла»: первое основано на поведении фирмы, другое на поведении инвестора. Во времена спада экономики фирмы сокращают переменные издержки в условиях ужесточения кредита, чтобы избежать банкротства. Кроме того, в кризисные времена фирмы могут воспринимают падение фондовых котировок как сигнал об ухудшении экономического положения (и наоборот), что приводит к увеличению корреляции между акциями и товарами. Фирмы, быстро сокращающие переменные издержки в трудные времена, также могут увеличивать влияние динамики экономических циклов на «внутри сырьевую» корреляцию. Объяснение то же: в тяжелые времена фирмы будут сокращать переменные издержки быстрее, чем в относительно лучших в экономическом плане условиях, чтобы избежать банкротства, в результате чего сырьевые товары сильнее коррелируют друг с другом. Это также объясняет почему корреляция облигаций и сырьевых товаров «не имеет компонента делового цикла». Будущие выплаты по облигациям не привязаны к состоянию экономики, поэтому компании не будут воспринимать свое финансовое положение в качестве индикаторов будущего экономического состояния.

Альтернативное объяснение изменяющейся во времени корреляции между акциями и сырьевыми товарами состоит в том, что во времена кризисов инвесторы не склонны к риску и что в эти периоды инвесторы вкладываются в или выводят средства из рискованных активов как единая группа, что приводит к массовой волатильности этих активов. Это отражается в широко распространенном утверждении о том, что, когда «дела в экономике не очень», «все корреляции сводятся к одному» или что в такие времена в большей степени все зависит от развития по принципу недифференцированной оценки рисков (с англ. "risk on, risk off").[2]

И наконец, также следует упомянуть гипотезу «финансиа-лизации» сырьевых товаров, упоминаемую Мастерсом (2008), Тангом и Сюн (2010) и другими. Согласно гипотезе финансиа-лизации, корреляция между акциями и сырьевыми товарами постоянно увеличивается из-за повышенного участия инвесторов на товарных рынках. При этом гипотеза финансиализации с трудом объясняет всплеск «внутри сырьевой» корреляции в начале 1980-х годов, поскольку в то время интерес инвесторов к товарам был относительно ограниченным.

Литература

1. Запасы нефти отрицательно коррелировали с рынком впервые с 2001 года - Европейское издание Bloomberg - автор Джеффри Морган - 23 марта 2022 года. [Электронный ресурс] URL: https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-03-23/oil-stocks-negatively-correlated-to-market-first-time-since-2001

2. SummerHaven Investment Management LLC - О товарах и взаимосвязях - Гитеш Бхардвадж и Адам Дансби - январь 2013 [Электронный ресурс] URL: https://summerhavenindex.com/assets/of_commodities.pdf

3. Гетеборгский университет - Корреляция внутри рынков и сырьевых товаров и между ними - Ивар Нильссон, Оскар Тулин - 2012 [Электронный ресурс] URL: https://gupea.ub.gu.se/bitstream/handle/2077/32986/gupea_2077 _32986_1 .pdf;jsessionid=4318D8267B88D9670F341B7D128E44 89?sequence=1

4. Yahoo Finance [Электронный ресурс]. URL: https://finance.yahoo.com

The implications of commodity correlations in defining investment strategy Volotskoy-Glinsky P.A., Agaev I.A.

MGIMO University

JEL classification: G20, G24, G28, H25, H30, H60, H72, H81, K22, K34

Derivative financial instruments (hereinafter referred to as PFI) for commodities were created in order to simplify access to the purchase and sale of these assets and "standardize" the market. However, in reality, although initially market statistics did not show clear signs of a speculative tilt of some commodity futures markets, such as oil, such futures markets today are really characterized by high volatility. Volatility, in turn, is largely explained by the presence of colossal amounts of capital, the constant movements of which destabilize commodity markets. Thus, from the point of view of managing an investment portfolio in the futures oil market, a modern investor resorts to trading oil PFI for various purposes: insurance against a fall in the value of positions on the stock market, earnings on speculative operations, hedging transactions with real assets. The expansion of the practical importance of commodity markets in the investment activities of companies is the main reason for the growth of capital volumes in them, which has led to the publication of a number of major studies on the topic of price correlation between commodities and stock indices, as well as between commodities.

Keywords: correlation, stocks, raw materials, oil, gold, commodities, bonds, investing,

portfolio References

1. Oil Stocks Negatively Correlated to Market First Time Since 2001 - Bloomberg Europe Edition - by Geoffrey Morgan - March 23, 2022. [Electronic resource] URL: https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-03-23/oil-stocks-negatively-correlated-to-market-first-time-since-2001

2. SummerHaven Investment Management LLC - Of Commodities and Correlations - by Geetesh Bhardwaj and Adam Dunsby - January 2013 [Electronic resource] URL: https://summerhavenindex.com/assets/of_commodities.pdf

3. University of Gothenburg - Correlation within and between Markets and Commodities - Ivar Nilsson, Oskar Thulin - 2012 [Electronic resource] URL: https://gupea.ub.gu.se/bitstream/handle/2077/32986/gupea_2077_32986_1.pdf ;jsessionid=4318D8267B88D9670F341B7D128E4489?sequence=1

4. Yahoo Finance [Electronic resource]. URL: https://finance.yahoo.com

X X О го А С.

X

го m

о

2 О

м

CJ