CC BY
3
МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ НЕСТАНДАРТНОЙ МОНЕТАРНОЙ ПОЛИТИКИ ЦЕНТРАЛЬНЫХ БАНКОВ НА ТОВАРНЫЕ ФЬЮЧЕРСЫ
Е.С. Панюкова, студент С.В. Греф, студент М.Ю. Маркевич, студент Г.В. Кривцов, студент
Новосибирский государственный университет (Россия, г. Новосибирск)
DOI:10.24412/2411-0450-2023-12-1-214-217
Аннотация. Статья рассматривает методы оценки воздействия нестандартной монетарной политики центральных банков на товарные фьючерсы. Исследование охватывает статистические и эконометрические подходы, направленные на выявление влияния мер, таких как количественное смягчение, на цены и волатильность рынка фьючерсов. Анализ предоставляет полезные инструменты для понимания последствий нестандартных мер по стабилизации рынков. Исследуются подходы, связанные с VAR и ECM, а также их тестирование.
Ключевые слова: нестандартная монетарная политика, центральные банки, экономическое воздействие, инструменты монетарной политики.
Следует отметить, что большинство исследований в области воздействия нестандартной монетарной политики на цены финансовых активов сосредоточены на фондовом рынке в целом, как правило это рынок отдельной страны или региона, и лишь малая часть посвящена исследованию связи QE с commodities. Во многих работах авторы исследуют связь между доходностью 12 видов товарных фьючерсов (wheat, KC wheat, Corn, Soybeans, Soybean oil, Cotton, Cocoa, Lean hogs, Live cattle, Feeder Catle, Coffee, Sugar) и фактом проведения QE по им же модифицированной методике Asset-pricing model of Hamilton and Wu. В рамках этого метода используются дамми-переменные для обозначения периодов проведения QE, а ключевой целью исследования является выявления влияния индексных фондов на доходность выбранных commodities в периоды проведения QE. В качестве фактора инвестиционного «давления» индексных фондов была выбрана условная подверженность риску - произведение цены фьючерса на количество невыполненных контрактов по этому фьючерсу. Данные по еженедельным позициям трейдеров были взяты автором из Commodity Index Traders (CIT) report. Оценка модели показала, что
нестандартная монетарная политика имеет статистически значимое, но слабое воздействие на половину фьючерсов.
Другой интересной работой стала статья Yao W. «Real Interest Rates and Real Returns of Argicultural Commodities: Does Quantitative Easing Matter?» Объектом исследования являются цены 6 сельскохозяйственных фьючерсов (cotton, wheat, sugar, soybeans, coffee, and cocoa), а в качестве гипотезы выдвигается утверждение, что американская нестандартная монетарная политика может приводить к более высокой позитивной ковариации между ожидаемыми реальными ставками процента и реальной доходностью сельскохозяйственных фьючерсов в краткосрочной перспективе. В публикации использовалась «модель проскакивания цен на сырьевые товары» (commodity price overshooting model), в которой в качестве QE выбираются ожидания в американской экономике насчёт монетарной политики в стране. Этот показатель рассчитывается как разница между реальной доходностью таких активов, как first-month Federal Funds futures, 3-month Treasury bill 5-year Treasuries и реальной эффективной ставкой доходности Federal Funds. Результаты
подтвердили гипотезу в краткосрочной перспективе.
Более широкий спектр товарных фьючерсов рассматривает статья Kasteler A. «Quantitative Easing: Money Supply and the Commodity Prices of Oil, Gold, and Wheat». Целью статьи является выяснения вопроса о том, приводит ли увеличение предложения денег, что по сути, является ключевой задачей нестандартной монетарной политики, к росту цен на commodities, который затем будет перенесен на конечного потребителя? В качестве количественного показателя QE были выбраны ежемесячные абсолютные значения агрегатора М2 и усредненные ежемесячные значения цен соответствующих товарных фьючерсов. Векторная авторегрессия (The VAR Model) с 12 лагами (12 лет) была выбрана в качестве основного метода для достижения цели работы. Результаты показали, что QE имеет значительное воздействие на выборку товарных фьючерсов, однако результаты нестандартной монетарной политики так до конца и не могут быть определены.
Наиболее интересной с точки зрения данного исследования стала работа Serletis A.A. «cointegration analysis of petroleum feteres prices», посвященная изучению вопросов коинтеграции в трендах на цены фьючерсов сырой нефти, мазута (heating oil), неэтилированного бензина (unleaded gasoline). В ней авторы, в частности, обнаруживают, что динамика цен на фьючерсы, в сущности, слабо предсказуема и похожа на так называемое случайное блуждание. В дальнейшем мы покажем, что аналогичная ситуация присутствует и в динамике сельскохозяйственных фьючерсов. Собственно, в самой статье задача решается даже не столько экономическая, сколько исследовательская по своей сути: авторы стремятся использовать конкретный метод, а именно коинтеграци-онный анализ и узнать, какие результаты он может дать. Авторы статьи прибегли к подходу Йохансена. Данные по сырой нефти и её продуктам брались с 3 декабря 1984 по 30 апреля 1993 года, всего 2111 наблюдений. Авторов работы, можно сказать, ждал успех, так как они получили в результате, что все три ряда имеют общий
тренд, так как формируют только два ко-интегрирующих отношения. Напомню ещё раз, что ценность данного подхода заключается в возможности его использования для нестационарных рядов. Так что, метод Йохансена потенциально был бы очень эффективен для поиска долгосрочной связи между ценами на сельскохозяйственные фьючерсы и объёмом денежной массы, вброшенной в американскую экономику.
Таким образом, исследователи используют различные методы для определения связи между ценами на пищевые фьючерсы и нестандартной монетарной политикой, а также используют различные показатели, выступающие в качестве факторов QE. Однако, часто авторы в своих исследованиях часто используют показатель М2 для количественного отражения предложения денег в экономике. В США денежный агрегат М2 включает в себя агрегат М1 (наличная валюта, наличные средства на расчетных счетах фирм и текущих счетах населения, счета «до востребования») и срочные вклады в банках и других финансовых институтах. Тем не менее, как говорится в статье [Kasteler, 2017], предложение денег довольно размытое понятие, и многие исследователи выбирают агрегат М2 потому, что он является лучшим, по сравнению с М1 и МЗ. Так что в качестве индикатора нестандартной монетарной политики можно выбирать различные показатели. В данной работе таким индикатором является показатель Total Assests баланса ФРС. Так как QE в США подразумевает под собой выкуп государственных долгосрочных облигаций и покупку проблемных ипотечных бумаг, то эти бумаги должны отражаться в балансе ФРС как активы. Таким образом, мы предполагаем, что объём активов ФРС может отражать выкуп и исполнение ценных бумаг, а, значит, варьирование денежной массы в США.
В качестве основного рабочего метода выбран метод векторной авторегрессии или коротко VAR. Этот метод позволяет увидеть потенциальную линейную взаимосвязь цен различных сельскохозяйственных фьючерсов и компоненты нестандартной монетарной политики.
Например, цены на фьючерсы по соевым бобам и соевому маслу с высокой вероятностью могут быть связаны между собой, так как, например, неурожай соевых бобов также ведет к дефициту масла. Несмотря на то, что нас интересует именно роль активов федерального баланса в ценообразовании фьючерсов, включение прочих фьючерсов в моделирование динамики цены одного из них позволит уточнить прогноз. Метод VAR представляет из себя разновидность стохастических процессов. Она обобщает классический процесс АЯ(р), в котором используется только одна переменная, позволяя переходить к многомерным временным рядам. В каждый момент времени мы наблюдаем вектор нескольких переменных, и для каждой из этих переменных задается модель или уравнение, которое также, как и в одномерном случае, описывает эволюцию процесса. В качестве регрессоров включаются лаги объясняемой переменной, лаги экзогенных переменных и ошибка, под которой подразумевается белый шум. Последнее предположение очень важно, так как в таком случае процесс можно назвать стационарным.
Далее затронем вопросы оценивания модели VARp). Учитывая тот факт, что на коэффициенты не накладываются ограничения и что объясняющие переменные повторяются во всех уравнениях, то данную модель можно оценивать одномерным методом наименыших квадратов. В данном случае оценка, полученная методом наименьших квадратов, будет состоятельной и асимптотически несмещенной, что делает её эквивалентной оценке максимального правдоподобия.
Ключевым моментом в построении модели VAR^) является корректный выбор максимального лага р. Для выбора максимального лага модели использовался набор информационных критериев: FPE, AIC, HQIC и BIC. Отбор моделей по этим критериям и по общепринятому правилу: лучше та модель, в которой данный информационный критерий имеет наименьшее значение. Кроме того, можно рассчитать последовательность тестов максимального правдоподобия (LR - likelihood
ratio). Стоит подробнее пояснить про данный тест. Для данного лага р тест LR. сравнивает VAR(p) с VAR(p-l). Нулевая гипотеза состоит в том, что все коэффициенты при р-м лаге эндогенных переменных нулевые. Альтернативная гипотеза состоит, соответственно, в том, что они ненулевые. Расчёт последовательности тестов начинается с модели с наибольшим лагом. Лаг, который соответствует первому тесту, который отвергает нулевую гипотезу, должен быть выбран в качестве порядка модели VAR. Хотя различные критерии могут выбирать разные модели в качестве оптимальных, если хотя бы по одному из критериев модель была выбрана как лучшая, то она использовалась для изучения динамики фьючерсов. Заметим, что для более детального изучения влияния объёма активов федерального баланса на цены фьючерсов, лучше анализировать не только модель с максимальным лагом, но и со всеми более младшими лагами в отдельности.
В качестве дополнения к модели VAR можно воспользоваться методикой Энгла-Грейнджера, позволяющей установить наличие или отсутствие причинно-следственных связей между переменными, участвовавшими в векторной авторегрессии. Классический вариант методики Эн-гла-Грейнджера состоит в том, чтобы построить регрессию одной переменной по лагам других переменных и проверить нулевую гипотезу о том, что оцененные коэффициенты при переменных, которые не являются лагами объясняемой переменной, одновременно равны нулю. Для тестирования этой гипотезы используется тест Уайлда. Статистика теста Уайлда имеет распределение Фишера при малых выборках и Хи - квадрат при больших выборках. Однако стоит понимать, что в финансовых временных рядах очень редко можно встретить процессы, колеблющиеся около одного и того же уровня и имеющие постоянную волатильность.
Для проведения формального теста на стационарность используется расширенный тест Дики-Фуллера (Augmented Dickey-Fuller test или ADF-тест). Суть критерия состоит в проверке гипотезы на
наличие единичного корня в уравнении авторегрессии проверяемого ряда, так как в таком случае этот ряд не удовлетворял бы условиям слабой стационарности.
В случае, если ряды нестационарные, логично прибегнуть к весьма распространенному методу исправления ошибок. В анализе литературы используется свойство коинтеграции рядов. Коинтеграционные подходы предполагают поиск стационарной линейной комбинации двух или более нестационарных рядов. Так проверяется
наличие общей динамики в рядах. Распространенным коинтеграционным методом является подход Йохансена. Он хорош тем, что позволяет изучать как краткосрочную, так и долгосрочную динамику финансового актива. Кроме того, он позволяет получить коинтегрирующие векторы, то есть общий тренд для нестационарных рядов, которые будут использованы в построении векторной модели корректировки ошибок (VECM - Vector Error Correction Model).
Библиографический список
1. Воронин Ю.М. Россия и кризис-2008 // Финансы: теория и практика. -2009. - №4. - С. 18-24.
2. Blinov S. et al. Количественное Смягчение По-Русски [Quantitative Easing, Russian Style] // University Library of Munich, Germany. - 2018. - № 85241.
3. Усоскин В.М. «Нестандартная» монетарная политика: методы и результаты // Деньги и кредит. - 2016. - № 11. - С. 12-18.
4. Ambler S., Kronick J. Canadian Monetary Policy in the Time of COVID-19 // CD Howe Institute e-Brief. - 2020. - T. 307.
5. Daskalaki C., Kostakis A., Skiadopoulos G. Are there common factors in individual commodity futures returns? // Journal of Banking & Finance. - 2014. - T. 40. - C. 346-363.
METHODS FOR ASSESSING THE IMPACT OF NON-STANDARD MONETARY POLICIES OF CENTRAL BANKS ON COMMODITY FUTURES
E.S. Panyukova, Student S.V. Gref, Student M.Y. Markevich, Student G.V. Krivtsov, Student Novosibirsk State University (Russia, Novosibirsk)
Abstract. The article examines methods for assessing the impact of unconventional monetary policies of central banks on commodity futures. The study covers statistical and econometric approaches aimed at identifying the impact of policies such as quantitative easing on futures market prices and volatility. The analysis provides useful tools for understanding the consequences of unconventional measures to stabilize markets. Approaches related to VAR and ECM are explored, as well as their testing.
Keywords: unconventional monetary policy, central banks, economic impact, monetary policy instruments.
