Оценка интегрированности нефтегазового сектора в мировую экономику с помощью условной ICAPM Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Финансовый рынок

УДК 336.76

ОЦЕНКА ИНТЕГРИРОВАННОСТИ НЕФТЕГАЗОВОГО СЕКТОРА В МИРОВУЮ ЭКОНОМИКУ С ПОМОЩЬЮ УСЛОВНОЙ ICAPM*

и. я. лукасевич,

доктор экономических наук, профессор кафедры финансового и инвестиционного менеджмента

E-mail: Lukas@vzfei ru

Е. А. ФЕДОРОВА, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового и инвестиционного менеджмента

E-mail: ecolena@mail. ru Финансовый университет при Правительстве РФ (Заочный финансово-экономический институт)

В статье предлагается модифицированный вид условной версии международной модели оценки финансовых активов ICAPM для определения эффективности видовой интеграции. Проводится практическая апробация модели на примере нефтегазового сектора РФ. Полученные результаты могут использоваться международными и отечественными инвесторами для разработки финансовой стратегии.

Ключевые слова: финансовая интеграция, фондовый рынок, модель, риск, нефтяной сектор.

При наличии отчетливо выраженной тенденции к интеграции финансовых рынков развивающи-

* Capital Asset Pricing Model, CAPM (досл. с англ. модель ценообразования активов) - модель оценки финансовых активов. Модель используется для того, чтобы определить требуемый уровень доходности актива. В данном случае речь идет о международной модели CAPM.

еся финансовые рынки могут характеризоваться сегментированностью. О степени участия России в процессах финансовой интеграции свидетельствуют:

- быстрота реагирования отечественных фондовых индексов на изменение мировых фондовых индексов;

- активное участие российских крупнейших корпораций в программах выпуска и размещения ADR и GDR (американские депозитные расписки и глобальные депозитные расписки - отдельные ценные бумаги с собственным курсом) в мировых финансовых центрах;

- реакция российского фондового рынка на мировой финансовый кризис.

В последние десятилетия активно развивается мировой финансовый рынок, а многие страны принимают в этом процессе все более активное участие.

С одной стороны, международные инвесторы развитых и развивающихся стран получили хорошие возможности для инвестирования с помощью диверсификации, благодаря которой они могут получать более высокую прибыль.

С другой стороны, такая прибыль должна сопровождаться более высоким риском. Классическая теория указывает, что риск может быть оценен через модели CAPM или APT (Arbitrage Pricing Theory), которые являются основополагающими.

Что касается моделей APT, то в основном для развитых стран используются следующие переменные:

- темп инфляции;

- темп роста ВВП или уровня промышленного производства;

- процентные ставки;

- риск дефолта.

Для оценки финансовой интеграции развивающихся фондовых рынков факторы чаще всего разделяются на внешние и внутренние [4]. В зависимости от значимости этих факторов определяется интегрированность фондового рынка или актива.

В исследовании Е. А. Федоровой и К. А. Панкратова [1] была проведена оценка применения моделей APT на российском фондовом рынке с помощью модели EGARCH. К значимым факторам были отнесены:

- изменение мировой цены на нефть марки Brent;

- курс доллара США и евро;

- иностранные инвестиции.

В классической теории инвестиций предполагается, что ожидаемая доходность вложений связана с местным риском через коэффициент бета. Но большинство новых рынков находится в стадии либерализации и интеграции в связи со следующими обстоятельствами:

- быстрые структурные изменения в мировой экономике;

- повышение роли глобальной торговли;

- внедрение новых методов обработки информации;

- формирование региональных экономических групп;

- возникновение повышенной потребности в иностранных инвестициях.

То есть в связи с расширением глобализацион-ных процессов.

Поэтому международная версия модели CAPM включает:

- местный риск;

- мировой (глобальный) риск.

В настоящее время исследователи используют современные эконометрические методы при моделировании коэффициента бета. Например, в модели Марка [10] коэффициенты бета оцениваются через ARCH-моделирование. Некоторые исследователи [5, 7, 8] используют GARCH-моделирование. Одной из современных тенденций является использование моделей Маркова [9, 12] в модели 1САРМ.

Довольно сложно экстраполировать результаты оценки развитых рынков на развивающиеся рынки, так как развивающиеся рынки имеют свои специфические отличия [2, 3]. Развивающиеся рынки активно меняются в последние десятилетия: отменены ограничения на иностранные инвестиции, что позволяет внутренним и внешним инвесторам диверсифицировать местный и валютный риск. Современные исследования [11] по развивающимся фондовым рынкам используют модели с мировым и местным рисками.

Описание эконометрической модели. Рассмотрим стандартную условную международную модель оценки капитальных активов (1САРМ) для полностью интегрированных рынков. Если мировые рынки будут полностью интегрированы, то ожидаемая доходность всех активов должна быть одинаковой. В однофакторной модели единственным источником глобального риска является базовый портфель, состоящий из мирового портфеля фондового рынка.

Таким образом, международная модель 1САРМ определяется как

Е (Ямл) - = рк [ Е (Я^) - ], (1) где Ямл - доходность для рынка;

Я№л - доходность мирового рыночного портфеля;

Rf л - международная безрисковая ставка.

Данная модель предполагает, что мировой фондовый рынок полностью интегрирован с местными фондовыми рынками. Условную версию модели (1) с учетом того, что гшл является экзогенной величиной, можно записать как

ЕОм,^) = Р„Е(/к,Щ_1), (2)

где определяется как

сИгмД, Ьл \ Ц-1)

var(rw ,t 1 Ц-1)

где ^ предполагает доступность информации во время ^ (информационная эффективность рынка).

Предположение, что условная цена рыночного риска является постоянной величиной, позволит уравнению (2) принять следующий вид

Е(гм,, \ ^ч) = хыЕ(гм,,,г№ \ (3)

где ^ M =

E (W

определяется как услов-.

уаг(Гг,,\ Ц-1)

ная цена рыночного риска.

Для /-го актива при условиях частичной интеграции, т. е. интеграции как с мировым рынком, так и с местным рынком, уравнение (3) может быть записано как

щ,,-1)=хм,,-1 соу(га-1, с-1)+

+ХМ,,-1^,,-l, (4)

где Хм ,-1 - условная цена местного риска;

XМ г-1 - условная цена международного риска.

Уравнение (4) назовем стандартной моделью оценки дополнительной доходности (риск-премии) /-го актива. В современных исследованиях стандартная модель модифицируется следующим образом: к двум известным компонентам добавляется новый компонент. В качестве нового компонента может выступать валютная торговая региональная составляющая и т. д.

Общая систематизация подходов к оценке дополнительной доходности представлена в табл. 1.

Можно отметить, что в модифицированных моделях не учитывается отраслевая интеграция.

Стандартная модель имеет место только при условии, что в интеграции разных отраслей промышленности страны нет различий, т. е. они равноценны для страны в целом. Тем не менее страна может быть интегрирована, а некоторые ее отрасли промышленности способны оказаться сегментированными. Например, страна с диверсифицированной экономикой, развитым финансовым рынком, отсутствием ограничений на иностранные инвестиции и высоким уровнем международной торговли вероятно будет интегрирована в мировой рынок капитала. Однако отдельная отрасль этой страны может быть менее интегрирована из-за:

- отраслевых ограничений притока иностранных инвестиций;

- малых объемов или полного отсутствия экспорта по этой отрасли промышленности и т. д.

И страна может быть сегментирована от мировой экономики, а некоторые ее отрасли - нет. Например, государство с неразвитым финансовым рынком и ограничениями на иностранные инвестиции вероятно будет сегментировано от мирового рынка капитала. Однако некоторые отрасли промышленности могут в значительной мере участвовать в международной торговле и быть менее сегментированными от мира, чем страна в целом.

Используя стандартную модель, добавляем отраслевой риск в уравнение (4). В стандартную

Таблица 1

Систематизация модифицированных подходов к оценке дополнительной доходности

Подход Автор

Валютная составляющая Chu-Sheng Tai (2007). Market integration and currency risk in Asian emerging markets / Research in International Business and Finance, 21, 98-117. Kashif Saleem, Mika Vaihekoski (2008). Market integration and currency risk in Asian emerging markets / Emerging Markets Review, 9, 40-56. Kashif Saleem, Mika Vaihekoski (2008). Pricing of global and local sources of risk in Russian stock market / Emerging Markets Review, 9, 40-56

Торговая составляющая Chee-Wooi Hooy (2010) Exposure to the World and Trading Bloc Risks: A Multiviariate Capital Asset Pricing Model / Research in International Business and Finance, 24, 206-222

Региональная составляющая Bruno Grnard, Kessara Thanyalakpark, Jonathan A. Batten (2003) Are the East Asian markets integrated? Evidence from the ICAPM / Journal of Economics and Business, 55, 585-607

Макроэкономические факторы Elmo Tambosi Filho, Fabio Gallo Garcia, Joshua Onome Imoniana (2009). Empirical test of conditional CAPM / Corporate Ownership & Control, 7 . Turan G. Bali and Robert F. Engle (2008). A Cross-Sectional Investigation of the Conditional ICAPM. URL: http://www. bus. wisc. edu/finance/workshops/documents/Bali-Engle. pdf. Turan G. Bali and Robert F. Engle (2008). Investigating ICAPM with Dynamic Conditional Correlations. July. URL: http://w4.stern. nyu. edu/finance/docs/pdfs/Seminars/081m-bali. pdf

Интеграция с рынком облигаций John T. Scrugges andPaskalis Glabadanidis (2003). Risk premia and Dynamic Covariance between Stock and Bond Returns / Journal of financial and quantitative analysis, 38, 295-310

Либерализационные процессы, финансовый кризис Ehab Yamani (2011). Financial Crisis and Stock Market Integration: Revisiting Fama-French Model. University of Texas at Arlington (UTA). URL: http://papers. ssrn. com/sol3/papers. cfm?abstract_id=1783161

модель добавляются две составляющие - ковари-ации с дополнительной доходностью отрасли на мировом и местном уровнях

Щ,,-1) = ^М,,-1 СОу(Г,, -l, С-1) + Ъ'м,,-1 СОу(Г,,-l, Г1,,-1) + соу(г,, _1,0 + ХМ ,,-1 С0У(Г,,_1, _1),

Л

где лм,-1 - цена мирового отраслевого риска;

^М - цена местного отраслевого риска.

Стандартная процедура оценки включает использование условной вариации модели условной ковариации GARCH-BEKK модели. Эта модель может применяться для оценки отраслевой интеграции развивающихся стран. Из-за того факта, что в спецификации УЕС достаточно сложно обеспечить положительную определенность матрицы ковариа-ций без наложения дополнительных ограничений, Ингл и Кронер [6] разработали новую спецификацию модели MGARCH, названную ВЕКК-специ-фикацией GARCH модели.

результаты оценки модели. Будем оценивать видовую сегментацию нефтяной отрасли России. Цена на нефть - главный ориентир при формировании не только инвестиционных стратегий нефтегазовых компаний, но и государственных бюджетов стран - производителей нефти. Понимание действия основных факторов, формирующих цену на нефть, необходимо для адекватного прогнозирования ее долгосрочной динамики. С глобализацией мировых финансовых рынков цена на нефть в последнее десятилетие стала сильно влиять на функционирование мировой экономики, а не только на ее нефтегазовый сектор. Вместе с тем существует и обратная зависимость: значимые изменения в мировой политике или экономике также сказываются на поведении нефтяных цен через механизмы работы фьючерсного рынка.

Для расчета отраслевого индекса РТС нефти и газа используются следующие акции:

- ОАО «Башнефть» (АО);

- ОАО «Газпром» (АО);

- ОАО «ЛУКОЙЛ» (АО);

- ОАО «НОВАТЭК» (АО);

- ОАО «НК Роснефть» (АО);

- ОАО «Газпром нефть» (АО);

- ОАО «Сургутнефтегаз» (АО);

- ОАО «Сургутнефтегаз» (АП);

- ОАО «Татнефть им. В. Д. Шашина» (АО);

- ОАО «Татнефть им. В. Д. Шашина» (АП);

- ОАО «ТНК-ВР Холдинг» (АО);

- ОАО «ТНК-ВР Холдинг» (АП);

- ОАО «АК Транснефть» (АО);

- ОАО «Уфанефтехим» (АО).

В российских исследованиях значительное внимание было уделено вопросу взаимосвязи между доходностью российских ценных бумаг и динамикой мировых цен на углеводородное сырье. Проведенный специалистами Института экономики и международных отношений (ИМЭМО) анализ не выявил резко выраженной зависимости котировок акций отечественных эмитентов от мировых цен на нефть. Подобная ситуация может быть объяснена главным образом тем обстоятельством, что существенная часть информации о динамике нефтяных цен поступает на российский фондовый рынок опосредованно, уже будучи учтенной в динамике фондовых индексов США. Кроме того, большое значение имеет то, что на российском рынке преобладают международные спекулятивные инвесторы. Для них операции по купле-продаже российских ценных бумаг в большинстве случаев не имеют самостоятельного значения, а подчинены стратегии снижения рисков глобального инвестиционного портфеля.

Для оценки дополнительной доходности нефтяной отрасли РФ запишем уравнение в следующем виде

E(ro,l,t-1 ) = К,t-1 COv(ro,l,t-1, С-1 ) + +AM ,t-1 AM ,t-1

где AoM ,t-1 - цена риска, связанного со стоимостью

нефти.

В модели используются следующие данные:

- отраслевой индекс РТС нефти и газа;

- индекс развивающихся рынков MSCI Emergency;

- цена нефти марки Brent;

- безрисковая ставка - ставка по евродолларовому депозиту сроком на 1 мес.

В исследовании использовались ежемесячные данные с 01.02.2000 по 30.04.2011, что связано с доступностью информации индекса РТС нефти и газа.

Следует отметить, что в результате исследования оценивается не поведение индекса нефти и газа, а поведение той части доходности, которая превышает безрисковую ставку. Поэтому:

- первоначальные ряды трансформируются;

- вычитается доходность безрисковой ставки;

- берется первая разность логарифмов.

При этом в динамике первых разностей логарифмов показателей уже не прослеживается наличие трендовых участков.

финансы и кредит

21

Классический корреляционный анализ дает лишь самые общие представления о связях рассматриваемых показателей:

- он не позволяет определить направление причинно-следственных связей;

- затрагивает лишь краткосрочный аспект взаимодействия.

Авторы, используя статистический программный пакет Eviews 7, произвели оценку уравнения с помощью GARCH-BEKK модели (табл. 2).

В модели все коэффициенты - значимые. Значимыми факторами оказались:

- условная вариация с местным фондовым рынком (р = 0,0030);

- условная ковариация российского фондового рынка с развивающимися рынками (р = 0,0266);

- условная ковариация российского фондового рынка со стоимостью нефти (р = 0,0863).

Оценка адекватности модели представлена в табл. 3.

Довольно высокое значение коэффициента детерминации Я2 для подобных моделей указывает на то, что построенная модель в состоянии объяснить большую часть колебаний отраслевого индекса нефти и газа.

Для проверки значимости модели регрессии в целом используется ^-критерий Фишера, который вычисляется как отношение дисперсии исходного ряда и несмещенной дисперсии остаточной компоненты. Если расчетное значение больше таблич-

Таблица 2

Результаты оценки модели

Переменные Коэффициент Стандартная ошибка Z-статис-тика Вероятность

7e ЛМ ,t-1 7,123476 3,212721 2,217272 0,0266

7 o ЛМ ,t-1 -3,847116 2,243090 -1,715096 0,0863

ЛМ ,t-1 -7,254883 2,442317 -2,970492 0,0030

C 0,000912 0,001364 0,668649 0,5037

Квадрат остатков 0,390165 0,165636 2,355555 0,0185

Таблица 3 Оценка адекватности построенной модели

Критерии и тесты Оценка

R2 0,355038

Критерий Акаике -0,789239

Критерий Шварца -0,638595

F-статистика 0,006546

Тест Jarque-Bera 1,655500

ного при заданном уровне значимости, то модель считается значимой. В ARCH LM-тест служит для определения автокорреляции в остатках. В данном случае с учетом небольшого размера исследуемой выборки данных результаты данного теста удовлетворительны. Анализ остатков на графике квантилей показал, что в целом остатки близки к нормальному распределению, но присутствуют шоки, которые отклоняют их от нормального распределения.

Таким образом, была произведена оценка отраслевой интеграции нефтяного сектора Российской Федерации с помощью предлагаемой модели и выявлено, что в целом нефтяной сектор является интегрированным в мировую экономику.

Итак, одной из задач государственной политики становится поддержание в стране такого уровня добычи нефти и производства нефтепродуктов, который адекватен:

- росту мирового спроса на них;

- росту мировой экономики.

Эти параметры должны быть согласованы, поскольку нарушение баланса спроса и предложения может привести к обвалу мировых энергетических рынков и снижению эффективности реализации экспортного потенциала нефтяной отрасли, что крайне неблагоприятно скажется на социально-экономическом развитии РФ.

Финансовая интеграция является ключевым фактором увеличения:

- конкурентоспособности;

- эффективности и роста.

Однако для достижения эффективности и роста следует предпринимать шаги для достижения более тесной финансовой интеграции, включающие в том числе:

- развитие нормативно-правовой базы;

- политические решения.

России необходимо в последующие 10-15 лет двигаться в направлении большей интеграции с мировым финансовым рынком.

Список литературы

1. Федорова Е. А., Панкратов К. А. Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок России // Проблемы прогнозирования. 2010. № 2.

2. Bekaert G., Harvey C. Time-varying world market integration // Journal of Finance. 1995. № 50.

3. Buckberg E. Emerging stock markets and international asset pricing // The World Bank Economic Review. 2009. № 1.

4. Clare A. D., Priestley R. Risk factors in the Malaysian stock market // Pacific-Basin Finance Journal. 2001. № 6.

5. Dumas B., SolnikB. The world price of foreign exchange risk // Journal of Finance. 1995. № 50.

6. Engle R., Kroneg F. Multyvariate Simultaneous Generalized ACRH // Econometric Theory. 1995. № 11.

7. Ferson W.E., Harvey C. R. The risk and predictability of international equity returns // Review of Financial Studies. 1993. № 6.

8. Harvey C. R., Zhou G. International asset pricing with alternative distributional specifications // Journal of Empirical Finance. 1993. № 1.

9. Hess M. K. What drives Markov regime-switching behavior of stock markets? The Swiss case // International Review of Financial Analysis. 2003. № 12.

10. Mark N. Time-varying betas and risk premia in the pricing of forward foreign exchange contracts // Journal of Financial Economics. 1988. № 22.

11. Saleem K. and Vaihekoski M. Pricing of global and local sources of risk in Russian stock market // Emerging Markets Review. 08.02.2007.

12. Shih-Kuei Lin, Shin-Yun Wang, Pei-Ling Tsai. Application of hidden Markov switching moving average model in the stock markets: Theory and empirical evidence // International Review of Economics and Finance. 2009. № 18.

He пропустите! Продолжается подписка на все издания! (495)721-85-75, [email protected] www.fin-izdat.ru

dilib

Вы всегда можете приобрести последние номера и отдельные статьи всех журналов Издательского дома «Финансы и Кредит» в формате PDF на сайте электронной библиотеки dilib.ru. Также доступен электронный архив журналов с 2006 года.

www.dilib.ru

финансы и кредит

23