CC BY
21147 (3SG) - 2013
Инновации и инвестиции Innovation and investments
УДК 330.43
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ фОНДОВЫХ РЫНКОВ США, КИТАЯ И ГЕРМАНИИ НА фОНДОВЫЙ РЫНОК РОССИИ
ASSESSMENT OF INFLUENCE OF STOCK MARKETS OF THE USA, CHINA AND GERMANY ON STOCK MARKET
OF RUSSIA
Елена Анатольевна ФЕДОРОВА,
доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмента, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации E-mail: ecolena@mail.ru
На основе эконометрического моделирования в исследовании рассмотрено влияние фондовых рынков США, Китая, Германии и индекса волатильности на фондовый рынок РФ с января 2000 г. по октябрь 2012 г. Результаты расчетов не показали какой-либо длительной зависимости российского фондового рынка от динамики развитых стран, в том числе американского и немецкого, в относительно стабильный период. В кризисный период наблюдалось косвенное влияние данных факторов через нефтяные и валютные рынки.
Ключевые слова: фондовый рынок, тест Грейнджера и модель VAR, коинтеграционный анализ, индекс VIX.
Elena A. FEDOROVA,
Doctor of Economic Sciences, Professor of the Department of Financial Management Financial University under the Government of the Russian Federation E-mail: ecolena@mail.ru
On the basis of econometric modeling in research the influence of stock markets of the USA, China, Germany and a volatility index on stock market of the Russian Federation from January, 2000 to October, 2012 is considered. The results of calculations didn't show any long dependence of the Russian stock market on dynamics of the developed countries, including American and German, during rather stable period. During the crisis period indirect influence of these factors through the oil and currency markets was observed.
Keywords: stock market of Russia, Granger test and model VAR, cointegration analysis, VIX.
В настоящее время растет число опубликованных исследований о влиянии различных внешних факторов на национальные фондовые рынки. Особое внимание в них уделяется оценке финансовой интеграции развитых и развивающихся фондовых рынков.
Рассмотрим эмпирические и теоретические исследования по этому поводу. Авторы работы [8]
одними из первых обнаружили, что рынки акций развитых стран оказывают совместное влияние друг на друга, особенно сильно это проявляется на японских и европейский фондовых рынках. Чуть позднее автор работы [10], используя корреляционный анализ и причинно-следственный тест Грейнджера, обнаружил, что между США, Японией и фондовыми рынками Гонконга, Кореи, Сингапура
и Тайваня есть сильная взаимосвязь: коэффициент корреляции составляет 0,87. Аспекты анализа финансовой интеграции фондовых рынков в период мирового финансового кризиса с помощью модели VAR были рассмотрены в работе [3] на примере шести стран (РФ, США, Германии, Великобритании, Японии, Китая).
В результате проведенных исследований выявлено, что процессы экономической интеграции, развивающиеся в последнее время ускоренными темпами, оказывают существенное влияние на мировые фондовые рынки. В работе [14] также отмечена сильная корреляция между тремя центральными европейскими фондовыми рынками (Чехия, Венгрия и Польша) и США. Авторы работы [8] использовали корреляционный и каузальный анализ для изучения степени зависимости 15 развивающихся стран от американского индекса S&P500. Авторы пришли к выводу, что корреляция с американским индексом наблюдается у всех стран, но ее значение зависит от географического расположения этих рынков: чем ближе к США, тем оно выше.
Сравнительно недавно в работе [16] были исследованы долгосрочные линейные и нелинейные причинные связи между 11 фондовыми рынками, 6 из которых промышленно развиты, остальные относятся к странам Юго-Восточной Азии. При анализе были использованы причинно-следственный тест Грейнджера и модель VAR с функцией импульсных откликов. Были использованы данные за 1987-2006 гг. Расчеты свидетельствуют о том, что после финансового кризиса в Азии рынки акций стали более интегрированы с развитыми странами.
15,8
53,5
4,3
О
Китай Италия
Германия Франция
Япония
U Другие страны
Источник: Всемирный банк. http://www. worldbank. org.
Рис. 1. Удельный вес стран во внешней торговле (импорт) за 2012 г., %
С другой стороны, в резком контрасте с упомянутыми исследованиями находятся несколько работ, доказывающих, что связи между развитыми и развивающимися странами нет. Например, авторы работы [19] наблюдали коинтеграцию между фондовыми рынками Таиланда, Малайзии, США, Великобритании, Японии до октября 1987 г. После финансового кризиса в ноябре 1987 г. долгосрочных отношений между этими рынками обнаружить не удалось.
Несложно заметить, что практически во всех работах присутствует как фактор фондовый рынок США. Эта тенденция неслучайна. Несмотря на разразившийся кризис в 2009 г., эта страна по-прежнему является самой мощной и развитой в мире. А количественные показатели американского фондового рынка остаются лучшими на протяжении нескольких десятилетий. Поэтому чаще всего рынок США рассматривают как отдельный глобальный макроэкономический фактор. Помимо этого, в работах часто исследуют краткосрочные и долгосрочные связи развивающихся фондовых рынков и других развитых стран (например, стран Западной Европы). Для России стратегически важным является партнерство в первую очередь с Германией (рис. 1). Германия считается лидером среди стран Евросоюза. Ее фондовый рынок - один из самых развитых, хорошо организованных и технически оснащенных в мире. Поэтому с каждым годом растет число инвесторов, желающих в него вкладывать средства. Но среди экспертов по-прежнему нет единого ответа на вопрос: как влияют развитые страны Западной Европы на фондовые рынки развивающихся стран?
Германия является вторым после Китая крупным партнером России по импорту за 2012 г. В работе [23] с использованием коинтеграционного анализа и модели GARCH была изучена взаимосвязь фондовых рынков США и Германии и крупных развивающихся стран Центральной Европы (Польша, Чехия, Венгрия, Словакия) до и после их вступления в Евросоюз. Результаты показали, что после вступления с Евросоюз зависимость между рынками Германии, Польши, Чехии и Венгрии усилилась в несколько раз, в то время как рынок Словакии остался
12,3
4,9
США
в стороне. Коинтеграционный вектор между развивающимися странами и индексом США найден не был. Автор работы [24] также изучала зависимость Чехии, Венгрии и Польши от развитых стран (Великобритании, Франции, Германии, США). В работе использовались ежедневные данные с 07.09.1993 по 30.04.2002.
Российский фондовый рынок в силу интеграци-онального характера капитала является составной частью международного фондового рынка независимо от его собственных размеров и специфических особенностей. Одним из вариантов включения фондового рынка России в международные процессы могла бы быть его интеграция с территориально близкими фондовыми рынками. В связи с этим имеет смысл определить его взаимосвязь со странами Западной Европы. Изучая глобализацию финансовых рынков, авторы затрагивают проблемы влияния развивающихся стран друг на друга, но к единому мнению не приходят. Так, автор работы [18], используя данные двадцати развивающихся стран с 1988 по 1994 г. и тестируя их с помощью модели САРМ, пришел к выводу, что между ними существует сильная связь на протяжении всего периода.
В работе [9] автор расширил модель САРМ и включил в нее не только данные развивающихся стран, но и различные экономические показатели (уровень ВВП, инфляция, безработица и т. д.). В работе использовались ежемесячные данные с 1997 г. по 2006 г. Расчеты показали, что местные факторы сильнее влияют на национальные фондовые рынки. Масштабное исследование по данной теме провели авторы работы [21]. Они проанализировали данные 82 развивающихся стран за последние тридцать лет. С помощью корреляционного и коинтеграционного анализа была выявлена общая положительная связь между всеми странами. Коэффициенты корреляции находились в пределах от 0,76 до 0,88 (для соседствующих стран). По мнению авторов, процессы взаимодействия развивающихся стран не зависят от стабильности на международных рынках.
В то же время авторы работы [25] рассматривали влияние китайского фондового рынка на Бразилию, Индию, Малайзию, Таиланд, Польшу и Венгрию. Для расчетов были использованы ежедневные данные национальных индексов с 01.02.1992 по 30.05.2008. С помощью коинтеграционного анализа и SDCC-модели авторы доказали, что китайский фондовый рынок оказывает асси-метричное влияние на эти страны. Коэффициенты
корреляции оказались положительными для всех стран, но в долгосрочной перспективе китайский индекс не определял поведения данных развивающихся фондовых рынков. Коинтеграционные векторы между изучаемыми переменными также не были обнаружены.
В работе [4] была апробирована эконометри-ческая модель EGARCH для определения степени влияния факторов на российский фондовый рынок. В качестве внешних факторов модели были рассмотрены доходности по индексам крупнейших мировых фондовых бирж развитых и развивающихся стран (США, Китай, Великобритания, Германия). Расчеты показали, что доходность индексов европейских бирж оказывает более сильное влияние на российский фондовый рынок, чем американских или китайских. Это объясняется географической близостью европейских стран, исторически более тесными экономическими взаимоотношениями.
Изучая финансовую интеграцию развивающихся стран, многие авторы часто рассматривают Китай. Это один из самых сильных игроков на международном рынке. С 1990 по 2010 г. реальный ВВП в Китае увеличивался на 10 % в год. При этих темпах роста экономики развивающихся стран ВВП будет удваиваться каждые семь лет. Для сравнения: в странах ОЭСР (Организации европейского экономического сотрудничества) ВВП рос за этот же период на 2,5 % в год. Для России Китай, как и Германия, является важным торговым партнером. В 2012 г. объем китайско-российской торговли достиг рекордного уровня - 88,16 млрд долл., увеличившись на 11 % по сравнению с предыдущим годом.
Причинные взаимосвязи между развивающимися и развитыми фондовыми рынками имеют большое значение для инвестора. Эта информация позволяет, используя значения фондовых индексов одной страны, прогнозировать поведение фондовых индексов другой страны. А также в случае отсутствия взаимосвязи диверсифицировать свои риски.
Обзор отечественных и зарубежных источников показал, что у ученого сообщества нет единого мнения по данному вопросу, поэтому в авторском исследовании предлагаются собственные гипотезы для объяснения финансовой интеграции российского и зарубежных фондовых рынков.
Еще одним фактором, предположительно, оказывающим сильное влияние на фондовые индексы стран, является индекс рыночной волатильности Чикагской биржи опционов (У!Х), или так назы-
ваемый индекс страха. Некоторые исследователи выступают за использование данного показателя в качестве инструмента для оценки будущей вола-тильности рынка [6, 11].
В работе [22] использовался корреляционный анализ, который показал, что между показателем VIX и фондовыми индексами США, Китая и Бразилии в 1993-2007 гг. наблюдалась сильная отрицательная корреляция. Российский рынок на динамику VIX реагирует агрессивнее всех стран. Результаты расчетов также показывают, что у данного показателя наблюдается асимметричное воздействие: инвесторы со всех стран сильнее реагируют на негативные новости о тенденции VIX. В то же время существуют исследования, в которых нет доказательств о влиянии данного показателя на фондовые рынки.
Обобщенная характеристика макроэкономических факторов, рассматриваемых экономистами в разные периоды для развитых и развивающихся стран, представлена в табл. 1.
Проанализировав данные, представленные в табл. 1, можно выдвинуть гипотезы о вероятном век-
торе воздействия макроэкономических факторов на российский фондовый рынок. То есть, по предположению автора, влияние развитых (в том числе США и Германии) и развивающихся стран (в том числе Китая) должно способствовать росту российского фондового рынка как в кризисное время, так и в относительно стабильный период. Обратная связь должна наблюдаться с такими показателем, как индекс VIX. Причем связь должна в период кризиса усиливаться.
Для расчетов использованы ежемесячные данные с января 2000 г. по октябрь 2012г. При этом все временные ряды трансформированы в логарифмические. Такая трансформация позволяет более наглядно представить связь между рассматриваемыми показателями, так как логарифмические ряды расположены в пределах единого диапазона. Для анализа доступны 154 наблюдения по каждому ряду. Началом кризиса в данной классификации является месяц, когда инвестиционный банк Lehman Brothers официально объявил о своем банкротстве, и началась первая совместная интервенция центральных банков ведущих стран мира.
Таблица 1
Обобщенная характеристика степени изученности влияния выбранных макроэкономических факторов на фондовые рынки различных стран
фактор Период исследования, источник Страна Результат
Интеграция фондовых рынков Октябрь 1987 г. - июль 1999 г. [10] США, Япония, Гонконг, Корея, Сингапур, Тайвань Сильная взаимосвязь между всеми фондовыми рынками
Январь 2000 г. - сентябрь 2009 г. [3] Россия, США, Германия, Великобритания, Япония, Китай Процессы экономической интеграции оказывают существенное влияние на мировые фондовые рынки
Январь 1999 г. - декабрь 2001 г [14] Чехия, Венгрия, Польша, США Выявлена сильная корреляция между всеми странами
Октябрь 1987 г. - июнь 2004 г [8] США и 15 развивающихся стран Коэффициент корреляции с США зависит от географического положения фондовых рынков
Январь 1987г. - август 1996 г [12] Таиланд, Малайзия, США, Великобритания, Япония Долгосрочной взаимосвязи между рынками не выявлено
Январь 1980 г. - декабрь 1998 г [20] Гонконг, Южная Корея, Малайзия, Тайвань, Таиланд, США, Япония Зависимость не выявлена
Январь 1997 г. - декабрь 1998 г [5] Страны Северной Америки В период кризиса наблюдается сильная взаимосвязь
Индекс VIX Август 1994 г. - январь 2003 г [15] США Зависимость между фондовым рынком США и индексом VIX прямая
Январь 1987 г. - декабрь 1993 г [13] США Зависимость между фондовым рынком США и индексом VIX обратная
Январь 1993 г. - декабрь 2007 г [22] Страны БРИК, США Между показателем VIX и фондовыми индексами США, Китая, Бразилии наблюдается сильная отрицательная корреляция
Первый этап исследования - корреляционный анализ. Корреляционная матрица для двух периодов представлена в табл. 2.
Постоянная прямая связь наблюдается между индексом РТС и индексом развивающихся стран, в том числе китайским индексом GOLDEN_DRAGON. Еще в 1995 г. автор работы [18] доказал, что с развитием торговых отношений между развивающимися странами коэффициент их корреляции с каждым годом увеличивается. В 2009 г. в результате масштабного исследования [21] было доказано, что за последние тридцать лет между основными развивающимися странами наблюдается положительная связь.
В работах [2, 4] также обнаружена длительная связь российского фондового рынка со странами БРИК. С одной стороны, это связано с расширением международной торговли товарами, услугами и финансовыми активами. С другой стороны, нетрудно заметить, что формирующиеся время от времени волны притока иностранного капитала в экономику развивающихся стран (равно как и выход крупнейших компаний на международные финансовые рынки) закладывают основу для развития интеграционных тенденций. Связь с китайским фондовым индексом также легко объяснима. На это есть две основные причины: их географическая близость и объемы торговли, которые в 2012 г. достигли рекордного уровня. И в дальнейшем, по мнению аналитиков, данная тенденция сохранится. Интересным в работе является тот факт, что с развитыми странами российский фондовый рынок по результатам корреляционного анализа связан только в кризисный период.
Похожие выводы сделали в 2004 г. авторы работы [26], когда изучали зависимость между фондовыми рынками развивающихся стран и рынком США с 1976 г. по декабрь 2001 г. В результате проведения корреляционного анализа они выявили, что показатели являются высокими только в период кризиса и аргументировали полученные выводы тем, что в кризис резко возрастает волатильность рынков, и происходит косвенное влияние развитых стран на
Таблица 2
Корреляционная матрица логарифмов
Переменная Общий период Кризисный период
GOLDEN DRAGON 0,663938 0,819389
SP500 0,345945 0,861690
DAX30 0,250865 0,907529
VIX -0,505680 -0,636201
развивающиеся через валютные и нефтяные рынки. В остальное время подобная тенденция не наблюдается. Судя по данным, представленным в табл. 2, взаимосвязь индексов РТС и У1Х с января 2000 г. по октябрь 2012 г. средняя (коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,47 до 0,69, причем в кризис он отрицательный). Рост коэффициента корреляции во втором периоде - вполне объяснимый факт. Индекс У1Х позволяет частично предсказать поведение фондового рынка, и последние исследования в 2012 г. [22] это доказали. Россия сильнее всего реагирует на изменение данного фактора, причем рынок дольше восстанавливается после негативных новостей, нежели позитивных.
Следует помнить, что корреляционный анализ показывает степень тесноты взаимосвязи, но не показывает причинно-следственных зависимостей, равно как и не отрицает наличия третьей переменной, вызывающей ложную корреляцию. Поэтому следующим шагом в исследовании является проведение причинно-следственного теста Грейнджера. Интерпретации тестов Грейнджера с точки зрения направления причинно-следственных связей показаны в табл. 3. В данной таблице m - это лаг. Например, m = 2 означает лаг в два месяца.
Как показывает анализ данных, представленных в табл. 3, гипотезы о влиянии некоторых факторов на индекс РТС подтвердились и корреляционным анализом, и каузальным. Ситуация в кризисный период практически не изменилась: связь между китайским индексом GOLDEN_DRAGON и индексом У1Х длительная (от трех до шести месяцев).
Однако не подтвердились результаты корреляционного анализа относительно индекса S&P500
Таблица 3
Интерпретация результатов теста Грейнджера для относительно стабильного периода
m = 2 m = 3 m = 4 m = 5 m = 6
RTSI нет связи DAX30 RTSI нет связи DAX30 RTSI нет связи DAX30 RTSI нет связи DAX30 RTSI нет связи DAX30
RTSI -о- GOLDEN DRAGON RTSI -о- GOLDEN DRAGON RTSI о GOLDEN DRAGON RTSI ^ GOLDEN DRAGON RTSI ^ GOLDEN DRAGON
RTSI нет связи SP500 RTSI нет связи SP500 RTSI нет связи SP500 RTSI нет связи SP500 RTSI нет связи SP500
RTSI ^ VIX RTSI ^ VIX RTSI ^ VIX RTSI ^ VIX RTSI ^ VIX
0,04 0,03 0,02 0,01 0'
-0,01 --0,02-0,030,070,060,050,040,030,020,010
-0,01 --0,020,05 0,04 0,03' 0,02 0,01 -0
-0,01 -0,02
0,03 0,020,010
-0,01-0,02-0,03-0,04-0,05.
-0,06
1
2
3
4
5
6
8
9
Рис. 2. Функции импульсных откликов индекса РТС
на единичные импульсы индексов: - S&P500; б - GOLDEN DRAGON; в - DAX30; г - VIX
и индекса DAX, которые показывали высокие коэффициенты корреляции с индексом РТС в кризисное время: 0,9 и 0,88 соответственно. В то же время тест Грейнджера не выявил какой-либо связи между данными переменными.
Под вопросом на данный момент остались гипотезы относительно влияния индекса DAX и индекса S&P500 (в кризисный период) на российский фондовый рынок. Результаты корреляционного и каузального анализа не позволяют сделать однозначного вывода. Поэтому следует построить модель VAR и провести коинтеграционный анализ. Для построения модели VAR необходимо использовать стационарные временные ряды.
Рассмотрим результаты оценивания VAR при максимальной длине лага, равной двум, для двух периодов. Анализ влияния изучаемых факторов на индекс РТС проводился на основе построения функций импульсного отклика векторной авторегрессионной модели (рис. 2).
Одним из методов удаления тренда является использование первых разностей логарифмов показателей. По построенным графикам можно заключить, что единичные импульсы цены на китайский индекс GOLDEN_DRAGON вызывают положительный отклик российского фондового индекса в относительно стабильном периоде, который остается значимым во временном интервале от 4 до 6 мес. Отрицательный отклик вызывает индекс VIX и затухает в течение пяти месяцев. Несложно заметить, что в кризисное время амплитуда колебаний индекса РТС от факторов увеличивается в несколько раз. Единичные импульсы индекса S&P500 и индекса DAX также вызывают положительный отклик, но он не является существенным. Результаты построения модели VAR с указанными переменными подтверждают выводы, полученные после проведения корреляционного и каузального анализа как в относительно стабильный, так и в кризисный периоды.
Заключительный этап при оценке влияния макроэкономических факторов на индекс РТС -коинтеграционный анализ, который позволяет выявить долгосрочные взаимосвязи между переменными. Результаты коинтеграционного анализа в относительно стабильный период показывают наличие долгосрочных взаимо-
связей между индексом РТС и китайским индексом GOLDEN_DRAGON. Это полностью подтверждает выдвинутые гипотезы. Характеристики коинтег-рационного вектора: первый ранг коинтеграции, один коинтеграционный вектор. С остальными переменными коинтеграционные вектора не были найдены. В кризисный период ситуация практически не меняется. Исключение составляет индекс VIX: данные факторы являются взаимосвязанными с фондовым рынком России длительное время. Аналитики связывают повышение роли данных факторов с банкротством Lehman Brothers. То есть коинтеграционный тест (как и причинно-следственный тест Грейнджера) показывает, что влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок России в целом стабильно. С той лишь разницей, что после событий 2008 г. инвесторы чаще принимают решения, основываясь на индексе VIX, который, как известно, предсказывает панику на рынках и приближающийся разворот.
Для тестирования гипотез о влиянии макроэкономических факторов на фондовый рынок России было проведено четыре вида анализа: корреляционный анализ, каузальный анализ, построение модели VAR и ее оценка, а также коинтеграционный анализ. Результаты расчетов не показали какой-либо длительной зависимости российского фондового рынка от динамики развитых стран, в том числе США и Германии, в относительно стабильный период. В кризисный период наблюдалось косвенное влияние данных факторов через нефтяные и валютные рынки. Похожие выводы сделали в 2004 г. авторы работы [26], когда изучали зависимость между фон-
Список литературы
1. Самойлов Д. В. Факторы, оказывающие влияние на индекс РТС во время финансового кризиса 2008-2009 гг. и до него // Экономический журнал ВШЭ. 2010. № 2. С. 65-68.
2. Федорова Е. А. Финансовая интеграция стран БРИК: эконометрический анализ // Финансы и кредит. 2011. № 18. С. 65-73.
3. Федорова Е. А., Назарова Ю. Н. Факторы, влияющие на изменение индекса РТС Российского фондового рынка // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 1. С. 7-14.
4. Федорова Е. А., Панкратов К. А. Влияние мирового финансового рынка на фондовый рынок России // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 2. С. 78.
довыми рынками развивающихся стран и рынком США с 1976 по 2001 г. В результате проведения корреляционного анализа они выявили, что показатели являются высокими только в период кризиса и аргументировали полученные выводы тем, что в кризис резко возрастает волатильность рынков, и наблюдается косвенное влияние развитых стран на развивающиеся через валютные и нефтяные рынки. В остальное время подобной тенденции не наблюдается.
Автор работы [1] также доказал, что индексы развитых стран в кризисный период через нефтяной рынок оказывают сильное влияние на индекс РТС. В относительно стабильный период и кризисное время наблюдается тесная взаимосвязь российского фондового рынка и развивающихся стран, в том числе с Китаем. Связь с китайским фондовым индексом также легко объяснима. На это есть две основные причины: географическая близость и объемы торговли, которые в 2012 г. достигли рекордного уровня. И в дальнейшем, по мнению аналитиков, данная тенденция сохранится.
Любому инвестору необходимо рассматривать в первую очередь долгосрочные зависимости между фондовыми рынками и макроэкономическими факторами, потому что именно они изначально определяют поведение всех рынков. Особенно это касается фондового рынка России, который сильно зависит от внешних факторов, и в ближайшем будущем данная тенденция вряд ли изменится. А учитывая углубление долговых проблем в Европе и другие негативные явления, необходимо крайне осторожно подходить к процессу инвестирования.
5. Adler M., Qi R. Mexico's integration into the North American capital market, Emerging Markets Review, 2003, no. 4, pp. 78-86.
6. ArakM., MijidN. The VIX and VXN volatility measures: fear gauges or forecasts. Derivatives Use, Trading & Regulation, 2006, no. 12, pp. 28-36.
7. Arshanapalli B., Doukas J. Common stochastic trends in a system of Eurocurrency rates, Journal of Banking & Finance, 1994, no. 18 (6), pp. 1047-1061.
8. BerumentH., Ince O. Effect of S&P500's Return on Emerging Markets: Turkish Experience, Applied Financial Economics Letters, 2005, no. 1, pp. 59-64.
9. Carrieri F., Errunza V., Hogan K. Characterizing world market integration through time, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2007, no. 42, pp.122-132.
10. Cha B., Oh S. The relationship between developed equity markets and the Pacific Basin's emerging equity markets, International Review of Economics and Finance. 2000, no. 9, pp. 299-322.
11. Copeland M., CopelandT. Market timing: style and size rotation using the VIX, Financial Analysts Journal, 1999, no. 55, pp. 122-130.
12. Felix A. O., Dufresne U. B., Chatterjee A. Investment implications of the Korean financial market reform, International Review of Financial Analysis, 1998, no. 7, pp. 83-95.
13. Fleming J., Ostdiek B., Whaley R. E. Predicting stock market volatility: a new measure, Journal of Futures Markets, 1995, no. 15, pp. 86-97.
14. Gilmore C. G., McMannus G. M. International portfolio diversification: US and Central European equity markets, Emerging Markets Review, 2002, no. 3, pp. 69-83.
15. GiotP. Relationships between implied volatility indexes and stock index returns, Journal of Portfolio Management, 2005, no. 26, pp. 85-97.
16. Gooijer J. G., Sivarajasingham S. Parametric and nonparametric Granger causality testing: Linkages between international stock markets, PhysicaA, 2008, no. 387, pp. 2547-2560.
17. Hamao Y., Masulis R. W., Ng V. Correlations in price changes and volatility across international stock markets, Review of Financial Studies, 1990, no. 3, pp.110-150.
18. Harvey C. R. Predictable risk and returns in emerging markets, Review of Financial Studies, 1995, no.8, pp.773-816.
19. Masih R., Masih A.M. M. Long and short term dynamic causal transmission amongst international stock markets, Journal of International Money and Finance, 2001, no. 20, pp. 563-587.
20. Phylaktis K., Ravazzolo F. Measuring financial and economic integration with equity prices in emerging markets, Journal of International Money and Finance, 2002, no. 21 (6), pp. 879-903.
21. Pukthuanthong K., Roll R. Global market integration: an alternative measure and its application, Journal of Financial Economics, 2009, no. 97, pp.122-136.
22. Sarwar G. Is VIX an investor fear gauge in BRIC equity markets? Journal of Multinational Financial Management, 2012, no. 22 (3), pp. 55-65.
23. Syriopoulos T. Dynamic Linkages Between Emerging European and Developed Stock Markets: Has the EMU any Impact? International Review of Financial Analysis, 2007, no. 16 (1), pp. 46-60.
24. Voronkova S. Equity market integration in Central European emerging markets: a cointegration analysis with shifting regimes, International Review of Financial Analysis. 2004, no. 12, pp. 633-647.
25. Weber E., Zhang Y. Common influences, spillover and integration in Chinese stock markets, Journal of Empirical Finance, 2012, no. 19 (3), pp.382-394.
26. Yang J., Kolari J. W., Sutanto P. W. On the stability of long-run relationships between emerging and US stock markets, Journal of Multinational Financial Management, 2004, no. 14 (3), pp. 233-248.
List of references
1. Samoilov D. V. Factors having impact on RTS index during financial crisis of 2008-2009 and to it [Faktory, okazyvaiushchie vliianie na indeks RTS vo vremia finansovogo krizisa 2008-2009 gg. i do nego], Ekonomicheskii zhurnal VShE - Economic magazine of the Higher School of Economy, 2010, no. 2, pp. 65-68.
2. Fedorova E. A. Financial integration of the countries BRICK: econometric analysis [Finansovaia integratsiia stran BRIK: ekonometricheskii analiz],
Finansy i kredit- Finance and credit, 2011, no. 18, pp. 65-73.
3. Fedorova E. A., Nazarova Ju. N. The factors influencing change of RTS index of the Russian stock
market [Faktory, vliiaiushchie na izmenenie indeksa RTS rossiiskogo fondovogo rynka], Audit i finansovyi analiz - Audit and financial analysis, 2010, no. 1, pp.7-14.
4. Fedorova E. A., Pankratov K. A. Influence of the world financial market on stock market of Russia [Vliianie mirovogo finansovogo rynka na fondovyi rynok Rossii], Audit i finansovyi analiz - Audit and financial analysis, 2009, no. 2, p. 78.
5. Adler M., Qi R. Mexico's integration into the North American capital market, Emerging Markets Review, 2003, no. 4, pp. 78-86.
6. ArakM, Mijid N. The VIX and VXN volatility measures: fear gauges or forecasts. Derivatives Use, Trading & Regulation, 2006, no. 12, pp. 28-36.
7. Arshanapalli B., Doukas J. Common stochastic trends in a system of Eurocurrency rates, Journal of Banking & Finance, 1994, no. 18 (6), pp. 10471061.
8. Berument H., Ince O. Effect of S&P500's Return on Emerging Markets: Turkish Experience, Applied Financial Economics Letters, 2005, no. 1, pp. 59-64.
9. CarrieriF., Errunza V., HoganK. Characterizing world market integration through time, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2007, no. 42, pp.122-132.
10. Cha B., Oh S. The relationship between developed equity markets and the Pacific Basin's emerging equity markets, International Review of Economics and Finance. 2000, no. 9, pp. 299-322.
11. Copeland M., CopelandT. Market timing: style and size rotation using the VIX, Financial Analysts Journal, 1999, no. 55, pp. 122-130.
12. Felix A. O., Dufresne U. B., Chatterjee A. Investment implications of the Korean financial market reform, International Review of Financial Analysis, 1998, no. 7, pp.83-95.
13. Fleming J., Ostdiek B., Whaley R. E. Predicting stock market volatility: a new measure, Journal of Futures Markets, 1995, no. 15, pp. 86-97.
14. Gilmore C. G., McMannus G. M. International portfolio diversification: US and Central European equity markets, Emerging Markets Review, 2002, no. 3, pp.69-83.
15. GiotP. Relationships between implied volatility indexes and stock index returns, Journal of Portfolio Management, 2005, no. 26, pp. 85-97.
16. Gooijer J. G., Sivarajasingham S. Parametric and nonparametric Granger causality testing: Linkages between international stock markets, Physica A, 2008, no. 387, pp. 2547-2560.
17. Hamao Y., Masulis R. W., Ng V. Correlations in price changes and volatility across international stock markets, Review of Financial Studies, 1990, no. 3, pp.110-150.
18. Harvey C. R. Predictable risk and returns in emerging markets, Review of Financial Studies, 1995, no. 8, pp. 773-816.
19. Masih R., Masih A.M. M. Long and short term dynamic causal transmission amongst international stock markets, Journal of International Money and Finance, 2001, no. 20, pp. 563-587.
20. Phylaktis K., Ravazzolo F. Measuring financial and economic integration with equity prices in emerging markets, Journal of International Money and Finance, 2002, no. 21 (6), pp. 879-903.
21. Pukthuanthong K., Roll R. Global market integration: an alternative measure and its application, Journal of Financial Economics, 2009, no. 97, pp. 122-136.
22. Sarwar G. Is VIX an investor fear gauge in BRIC equity markets? Journal of Multinational Financial Management, 2012, no. 22 (3), pp. 55-65.
23. Syriopoulos T. Dynamic Linkages Between Emerging European and Developed Stock Markets: Has the EMU any Impact? International Review of Financial Analysis, 2007, no. 16 (1), pp. 46-60.
24. Voronkova S. Equity market integration in Central European emerging markets: a cointegration analysis with shifting regimes, International Review of Financial Analysis. 2004, no. 12, pp. 633-647.
25. WeberE., Zhang Y Common influences, spillover and integration in Chinese stock markets, Journal of Empirical Finance, 2012, no. 19 (3), pp. 382-394.
26. Yang J., Kolari J. W., Sutanto P. W. On the stability of long-run relationships between emerging and US stock markets, Journal of Multinational Financial Management, 2004, no. 14 (3), pp. 233-248.
