С полным текстом статьи можно ознакомиться по ссылке  ЧИТАТЬ И СКАЧАТЬ

О ВЛИЯНИИ МИРОВЫХ ЦЕН НА НЕФТЬ НА ДОХОДНОСТЬ АКЦИЙ НА РЫНКЕ США И НА ДРУГИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ

Кузовкин А.И.
Микроэкономика. 2018. № 1. С. 31-34. 

Кузовкин Анатолий Ильич,
доктор экономических наук, профессор, ООО «Институт микроэкономики», Москва, Россия
E-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

В статье дается анализ ряда известных по научной литературе математических моделей, описывающих взаимозависимость между ценами на нефть и показателями финансовых рынков.
С использованием больших массивов статистических данных (за период более 150 лет) устанавливается наличие зависимости между ценой на нефть и доходностью акций США, и показывается нелинейный характер этой зависимости. Делается вывод о результативности применения регрессионных моделей, а также моделей с использованием систем линейных структурных уравнений для проведения научно-обоснованных прогнозных исследований в других странах, в том числе и в России.

 A.I. Kuzovkin. On the impact of world oil prices on the shares yield at the US market and on the
other financial markets indicators


The article gives an analysis of a number of mathematical models known in the scientific literature and describing the interdependence between oil prices and financial markets indicators. With the use of large arrays of statistical data (over a period of more than 150 years), the relationship between the oil price and
the shares yield at the US market is established, and nonlinear character of this relationship is shown. The conclusion about application’s efficiency of regression models and also models with use of systems of the linear structural equations for carrying out science-based forecast studies in other countries including in
Russia is drawn.


Ключевые слова: мировые цены на нефть, доходность акций, регрессионные модели, временные ряды.
Keywords: world oil prices, shares yield, regression models, ti me series.


1. Влияние нефтяных цен на доходность рынка акций стало предметом исследований в экономике финансов и энергетики.
В научной литературе воздействие цен на нефть на доходность рынка акций США объясняется через гипотезу постепенной диффузии,
предложенную в теории цен на активы Hong и Stan (1999 г.) и Hong и др. (2007 г.), которые показали, что доходность акций зависит от новостей
о ценах на нефть. В статье [1] анализируется отношение между ценами на нефть и доходностью акций в США, основанное на четырех подходах.
Во-первых, используются временные (помесячные) данные за период свыше 150 лет (1859-2013), полученные с первой пробуренной
скважины в Titusville, Pennsylvania в 1859 г. Эти уникальные данные позволяют впервые понять влияние цен на нефть на доходность акций.
Во-вторых, авторы используют отношение нефтяные цены-доходность акций на основе прогнозной регрессионной модели (построенной по
методу наименьших квадратов), предложенной Wester Lund и Narayan [2,3].
В-третьих, в анализе используются внутренние (in-sample) и внешние (out-sample) данные. 
Наконец, рассматривается нелинейная зависимость прогноза доходности акций от цены на нефть. В частности, используется подход Granger и Yoon [4] к разделению временного ряда изменений цен на нефть на положительные и отрицательные ряды изменений цен на нефть.
Это позволяет определить положительные и отрицательные прогнозы влияния цен на нефть на доходность рынка акций США.
Получение нелинейной зависимости представляется очень актуальным, так как цена на нефть оказывает нелинейный эффект на секторальную доходность акций для акций на Нью-йоркской бирже.
Однако, использование нелинейной зависимости данных за ретроспективный период приносит усложнение эмпирического анализа.
Предложенный подход дает следующие результаты.

Первый результат: цена на нефть является постоянным (устойчивым) и эндогенным предсказателем, и предложенная прогнозная модель является гетеро-скедастической
(heteroscedastic), т.е. дисперсия случайной ошибки модели непостоянна.
Во-вторых, использование цены на нефть показывает, что нулевая гипотеза непредсказуемости доходности акций отвергается.
Третий результат – отрицательные и положительные изменения (месяц к месяцу) цены на нефть предсказывают доходность рынка акций США. Этот прогноз является действительно нелинейным, и отрицательные изменения цены на нефть предсказывают доходность рынка акций США лучше, чем положительные
изменения цены на нефть. Наконец, принимается во внимание уровень надежности тестов.
Прогнозная регрессионная модель по временным рядам:
t t 1 y,t Y α β OP E − = + × + (1)
здесь: Yt – доход акций, вычисленный как нату-
ральный логарифм в месяц t и OPt-1 цена нефти
в месяц (t-1), Ey,t остаточный член ошибок. Ну-
левая гипотеза непредсказуемости Ho означает
β =0. Цена нефти эндогенна.
Модель цены нефти имеет вид:
( ) 1 , 1 t t OP t OP μ λ λ OP E − = − + × + (2)
где остаточный член ошибок Eop,t имеет сред-
нее значение Eop,t = 0 и дисперсию 2(
op,t ) σ ,
μ и λ– константы.
Если члены ошибок в уравнениях (1) и (2)
коррелируют, то цена нефти эндогенна. Чтобы
учесть эту возможность, предполагается, что
зависимость остаточных членов ошибок явля-
ются линейной:
, , y t OP t t E =θ E +∈ (3)
где t ∈ имеет среднее значение нуль и диспер-
сию 2(
op,t ) σ .
Окончательная прогнозная модель будет
следующей
(4)
где t ∈ – независима от Eop,t и β adj = β −θ (λ −1).
Подход с извлечением негативных и пози-
тивных серий цен на нефть.
Опишем подход [1] с разделением нелинейной
цены на нефть и дезагрегированием ее на по-
ложительную и отрицательную компоненты из-
менения цены на нефть, который рекомендован
( )
1
1 adj
t
t t t
Y
OP OP
α θ μ λ β
θ −
= + × − + ×
× + + ∈
Granger и Yoon [4]. При этом определяется цена
на нефть как случайная переменная:
(5)
,
где: t =1,2…T, OPo – константа, представляю-
щая первоначальное значение цены на нефть,
1i U – означает ошибку белого шума, кото-
рый определяется как сумма положительных
и отрицательныхотклонений (месяц к месяцу),
т.е. 1i 1i 1i U =U+ +U− , где 1 1( ,0) i i U+ = max U и
1 1 ( ,0) t i U− = min U .
Кумулятивная форма цены ОР, когда она
положительная, равна 1 1
t
i i OP+ U+
= = Σ и когда
она отрицательная, то 1 1 t
i i OP− U−
= = Σ . Теперь
имеются два дополнительных временных ряда
переменных цен на нефть, на рис 1-4 даны
графики SP500, OP, OP+ и OP-.

Данные и эмпирические результаты.
Данные включают Standard and Roors (S&P) индекс акций на Нью-Йоркской бирже 500 компаний (S&P500) и западно-техасскую среднюю спотовую цену на нефть (WTI) и
охватывают период с сентября 1859 г. по декабрь 2013 г.
Доход акций (SR) определяется как процент изменения от месяца к месяцу S&P индекса.
Было получено, что цена на нефть является определяющим и эндогенным прогнозным показателем и предложенная модель прогноза доходности акций является гетероскедастичной (heteroscedastic). Было показано, что нулевая гипотеза непредсказуемости доходности акций была отвергнута. В дальнейшем было дезагрегировано изменение цены нефти на положительную и отрицательную составляющие. Это позволило определить, что цена на нефть нелинейно предсказывает доходность акций. Получено, что отрицательные изменения цены на нефть (месяц к месяцу) предсказывают доходность акций лучше, чем положительные изменения цены на нефть.
По нашему мнению, необходимо учитывать, что хотя цена акций зависит от цены нефти, (см. уравнение (1)), но в то же время нужна разработка модели для оценки влияния динамики цены на нефть на динамику совокупной прибыли в стране.

Следует иметь в виду, что мыльный пузырь цены акций на фондовой бирже Нью-Йорка в 1929 г. лопнул, потому что доходность (цена) акций росла значительно быстрее, чем рост прибылей в экономике. Это привело к великой депрессии 1929 г. в США.
2. Влияние цен на сырую нефть на показатели финансового рынка.
В статье турецких экономистов [5] дан анализ влияния цен на сырую нефть на финансовый рынок. Отмечается, что денежный рынок в США показывает значительную зависимость от цены нефти сорта WTI, и эта зависимость сильно возросла после мирового кризиса (2008 г.) и снижения цен на нефть сорта WTI в 2014 г. Наибольший уровень зависимости имеет место для валют нефтеэкспортирующих развивающихся стран. Для нефтеимпортирующих развивающихся стран эта зависимость меньше. Было обнаружено, что для некоторых стран индексы рынка акций имеют значительную зависимость от цены нефти WTI. Эта зависимость значительно возрастает после кризиса. Авторы приводят
эти зависимости на примере Турции.
В работе [5] показано, что процентные ставки и индексы акций в большинстве нефтеэкспортирующих стран показывают высокую зависимость от цены на нефть, а нефтеимпортирующие страны менее подвержены изменению цен. Эти влияния найдены для периода мирового кризиса в 2008 г. и недавнего резкого снижения цен на нефть (2014-2016 гг.).
В статье дано детальное исследование на основе корреляционных моделей структуры зависимости между ценами на нефть WTI и процентными ставками/индексами акций для
нескольких стран и дается глубокий анализ турецкого финансового рынка и его зависимости от цен WTI.
Использованы корреляции показателей по статистике Кендал-Тау. Рассматривался период с 1997 г. по 2016 г.
3. Исследование зависимости между изменениями цен на нефть и экономической деятельностью с использованием структурных уравнений.
В статье китайских экономистов [6] исследуется отношение между изменением цен на нефть и некоторыми ее определителями с использованием моделирования на основе
структурных уравнений. Спрос на нефть должен быть неэластичным к изменению цены на нефть в течение рассматриваемого периода (1997-2016 гг.). Найдено, что экономическая деятельность является наиболее значительным фактором в объяснении динамики цен на нефть. Войны и политическая напряженность среди наиболее крупных производителей нефти и их соседних стран может увеличить цены на нефть, но нет значительного прямого эффекта, подтвержденного моделированием
структурного уравнения. Значительные эффекты войн и политической напряженности состоят в их способности прекращать снабжение нефтью.
В статье построена система следующих структурных линейных уравнений для каждого года t:
• цены на нефть (включая сорта WTI и BRENT);
• индекс экономической активности; 
• индекс неопределенности экономической политики;
• агрегированного спроса на нефть основными странами-потребителями нефти;
• оценки политической конфронтации нефтедобывающих стран Ближнего Востока;
• агрегированного предложения нефти основными нефтедобывающими странами.
Приведены ежемесячные данные за период с 1997 г. по 2016 г.
Мировое потребление нефти с 2003 г. по 2008 г. выросло на 16,92%, однако цена нефти выросла в 3 раза за этот период.

 

 

Литература

1. Narayan P.K., Gupta R. Has oil price predicted stock returns for over a century? Energy Economics 48 (2015), 18-23.

2. Westerlund. J., Narayan P.K., 2012. Does the choice of estimator matter when forecasting returns? J. Bank. Financ. 36, 2632-2640.

3. Westerlund. J., Narayan P.K., 2014. Testing for Predictability in Conditionally Heteroskedastic Stock Returns. J. Financ. Econom. http//dx.doi.org/10.1093/jjfinec/nbu003.

4. Granger, C.W., Yoon, G., 2002. Hidden cointegration/ Economics Working Paper.University of California.

5. Derya Ezgi Kayalar, C. Coşkun Küçüközmen, A. Sevtap Selcuk-Kestel. The impact of crude oil prices on financial market indicators: copula approach. Energy Economics.,

(2017), 162-173.
6. Wang O., Sun X. Crude oil price: Demand, supply, economic activity, economic policy uncertainty and wars – From the perspective of structural equation modelling (SEM). Energy.
133 (2017) 483-490.