Главная  Журналы  Финансовая аналитика: проблемы и решения  36(222) - 2014 сентябрь

Использование смешанных копула-функций для оценки степени и характера взаимосвязи российского фондового рынка с зарубежными фондовыми рынками развитых и развивающихся стран

Доступна онлайн: 25.09.2014

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА

Страницы: 49-62

В условиях глобализации и либерализации финансовых рынков актуальным становится взаимосвязь национальных фондовых рынков. От этого зависят решения, принимаемые относительно глобальной диверсификации инвестиционного портфеля. Целью исследования является изучение характера (асимметрии и силы) взаимосвязи российского фондового рынка с зарубежными фондовыми рынками. Для достижения поставленной цели были исследованы параметры копула-функции совместного распределения доходностей индексов российского и зарубежных фондовых рынков и произведена оценка качества аппроксимации функции совместного распределения исследуемыми копула-функциями. Для решения этих задач рассматривается модель смешанной копулы (представляет собой функцию, осуществляющую переход от частных распределений случайных величин к их совместному распределению). Оценка параметров смешанной копулы осуществляется методом псевдомаксимального правдоподобия. Частные функции распределения доходностей фондовых рынков задаются эмпирически. Результаты исследования подтвердили изменчивый характер взаимосвязи российского фондового рынка с зарубежными фондовыми рынками развитых и развивающихся стран. С января 2000 г. по май 2008 г. взаимосвязь российского фондового рынка с большинством рассматриваемых зарубежных фондовых рынков характеризовалась левосторонней асимметрией. С июня 2008 г. по декабрь 2010 г. характерен рост тесноты взаимосвязи в обоих "хвостах" совместного распределения доходностей фондовых рынков. Для третьего периода (январь 2011 г. - март 2014 г.) характерно преобладание правосторонней асимметрии взаимосвязи российского фондового рынка с большинством рассматриваемых зарубежных фондовых рынков. Смешанные копулы в большинстве случаев показали лучшую аппроксимацию функции совместного распределения доходностей пар фондовых рынков по сравнению с простыми копулами. Полученные результаты свидетельствуют о том, что смешанные копула-функции являются более эффективным инструментом моделирования взаимосвязи фондовых рынков. Смешанные копулы могут применяться при оценке рисков инвестирования на зарубежных фондовых рынках, а также для определения оптимального хеджирующего соотношения при хеджировании валютных рисков.

Ключевые слова: копула, смешанная копула, структура, взаимосвязь, фондовый рынок, функция распределения, глобальная диверсификация портфеля

Список литературы:

1. Фантаццини Д. Моделирование многомерных распределений с использованием копула-функций. Ч. 3 // Прикладная эконометрика. 2011. № 24. С. 100–130.
2. Berg D. Copula goodness-of-fit testing: An overview and power comparison // The European Journal of Finance. 2009. № 15. Р. 675–701.
3. Breymann W., Dias A., Embrechts P. Dependence structures for multivariate high-frequency data in finance // Quantitative Finance. 2003. № 3. Р. 1–14.
4. Christoffersen P., Errunza V., et al. Is the potential for international diversification disappearing? A dynamic copula approach // Review of Financial Studies. 2012. № 25. P. 3711–3751.
5. Deheuvels P. La fonction de dependence empirique et ses proprietés: Un test non paramétriqued’indépendence // Bulletin de l’Académie Royale de Belgique, Classe des Sciences. 1979. № 65. P. 274–292.
6. Genest C., Ghoudi K., Rivest L. A Semiparametric Estimation Procedure for Dependence Parameters in Multivariate Families of Distributions // Biometrika. 1995. № 82. P. 543–552.
7. Genest С., Rémillard B., BeaudoinD. Goodness-of-fit tests for copulas: A review and a power study // Mathematics and Economics. 2009. № 44. P. 199–213.
8. Hennessy D.A., Lapan H.E. The use of archimedean copulas to model portfolio allocations // Mathematical Finance. 2002. № 12. P. 143.
9. Hu L. Dependence patterns across financial markets: a mixed copula approach // Applied Financial Economics. 2006. № 16. P. 717-729.
10. Lloyd S. Least square quantization in PCM’s // Bell Telephone Laboratories Paper. 1957.
11. Nelsen R.B. An introduction to copulas: Lecture Notes in Statistics, 2nd Edition. New York: Springer-Verlag, 2006.
12. Sklar A. Fonctions de répartition á n dimensions et leurs marges // Publ. Inst. Statis. Univ. Paris. 1959. № 8. P. 229–231.
13. Solnik B., Boucrelle C., Le Fur Y. International market correlation and volatility // Financial analysts journal. 2012. № 52. P. 17–34.
14. Tibiletti L. Beneficial changes in random variables via copulas: An application to insurance // The GENEVA Papers on Risk and Insurance Theory. 1995. № 20. P. 191–202.
15. Torres J.M. Essays on international capital markets // ProQuest Dissertations and Theses, 2008. URL: Link.
16. Turgutlu E., Ucer B. Is global diversification rational? Evidence from emerging equity markets through mixed copula approach // Applied Economics. 2010. № 42. P. 647–658.

Посмотреть другие статьи номера »