WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 18 |

Таблица 6. Дики Фуллер тест для единичных корней, показывающий стационарность None Intercept Trend and intercept Askari Bank -33,177 -1,939 -33,173 -2,865 -33 -3,Adamji Insurance -27,036 -1,939 -27,022 -2,865 -27,025 -3,Bank of Punjab -31,886 -1,939 -31,867 -2,865 -31,826 -3,Dewaan Suleman -30,344 -1,939 -30,371 -2,865 -30,428 -3,Dhan Fibre -35,691 -1,939 -35,682 -2,865 -35,691 -3,Еngro Chemical -27,651 -1,939 -27,638 -2,865 -27,622 -3,Fauji Fertilizer -28,115 -1,939 -28,105 -2,865 -28,097 -3,Faisal Bank -31,509 -1,939 -31,505 -2,865 -31,522 -3,Genral Tek -33,651 -1,939 -33,639 -2,865 -33,624 -3,Hub Power -29,694 -1,939 -29,688 -2,865 -29,802 -3,ICI Pak -28,631 -1,939 -28,651 -2,865 -28,639 -3,KESC -29,283 -1,939 -29,281 -2,865 -29,297 -3,LTV capital -38,313 -1,939 -38,345 -2,865 -38,325 -3, MCB -33,985 -1,939 -33,975 -2,865 -33,958 -3,PIAC -28,295 -1,939 -28,277 -2,865 -33,958 -3,PTC -29,353 -1,939 -29,341 -2,865 -28,317 -3,KSE -27,689 -1,939 -27,686 -2,865 -27,676 -3,2, 4 и 6 столбцы показывают ADF Test stat 3, 5 и 7 столбцы показывают 5% критическое значение Все переменные интегрированы первого порядка Все значения ADF получаются отрицательными при применении проверки корнем первого порядка. Это означает, что ряд стал стационарным необходимым условием для применения моделей типа ARCH и GARCH, как это упоминалось в методологической части.

4.3. ЭМПИРИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Прежде чем углубиться в изучение механизма пакистанского рынка акций, интересно остановиться на некоторых существенных характеристиках исследуемых компаний. Итак, таблица (см. приложение 3) предоставляет нам необходимые сведения о компаниях, выбранных для анализа, и приводит информацию об отраслях, к которым принадлежат эти компании, а также информацию об их оплаченном капитале.

Необходимо заметить, что акции рассматриваемых компаний являются наиболее торгуемыми, и потому какие-либо выводы, основанные на анализе объемов продаж акций этих компаний, не могут быть достоверными относительно других отдельно взятых компаний.

Приведенные данные получены с помощью эконометрических методов и представлены в таблице (см. приложение № 4). Они дают очень полезные сведения о динамике доходности ценных бумаг по различным секторам рынка.

В течение анализируемого периода пакистанские акции, за некоторым исключением, имели отрицательную доходность. Лишь акции Hub Power, продемонстрировали положительную доходность в среднем 0,0008% и PIAC - 0,0005%.

Если мы примем медиану за доходность акций, то доходность по акциям ICI Pakistan окажется равной нулю или ниже нуля, при этом и рынок в целом демонстрировал отрицательную доходность.

В 3 и 4 колонках представлена максимальная и минимальная доходность. Для измерения волатильности мы использовали среднеквадратичное отклонение. Минимальные колебания наблюдаются по Fauji Fertilizer, тогда как ICI PAK и Engro chemical имеют примерно одинаковый уровень колебаний. Из таблицы также видно, что Askari Bank, Adamji Insurance, Dewan Suleman, Faisal Bank и PTC находились практически на одном уровне колебаний доходов. Максимальные колебания наблюдались в случае General Tek. Общерыночная волатильность составила 0,02%.

Общая волатильность низкая, т.к. рынок представляет собой сумму всех типов акций, где доходность одних бумаг колеблется сильнее, других слабее. Другие исследователи обнаружили, что фондовые индексы имеют более слабую волатильность, чем отдельные ценные бумаги, и мы можем сделать вывод, что диверсификация даже внутри сектора уменьшает риск.

Еще больше его можно снизить путем межотраслевой диверсификации.

Симметричность распределения доходов проверяется ассиметрией индивидуальных доходностей. 12 видов акций имеют положительный коэффициент ассиметрии, 4 - отрицательный. Общерыночная ассиметрия также отрицательна. Распределение доходов высоко положительно в случае Dhan Fibre и Adamji Insurance, а в случае с Hub Power наблюдается сильная отрицательная ассиметрия. Однако, если сравнить характер доходности в январе 1989 г. с декабрем 1993 г., степень ассиметрии снизилась, но форма распределения доходности не является нормальной. Доходность рынка в целом также отрицательно скошена.

Другим методом для проверки нормальности был эксцесс. Очень высокие пики присутствуют в графиках ежедневных доходов General Tek, значение эксцесса здесь 22,33. По оставшимся данным также наблюдается тенденция к высоким пикам.

Все значения коэффициентов очень высоки, это означает, что доходность акций на пакистанском рынке не имеет нормального распределения.

Третий способ измерения доходов, который подтверждает уже установленную нами ненормальность распределения доходов, это тест JarqueBara. Величины, приведенные в последней колонке таблицы (см. приложение № 4), также свидетельствуют о ненормальном распределении доходов. Итак, основываясь на результатах вышеприведенных тестирований, мы отвергаем гипотезу о нормальном распределении доходов в пользу ненормального распределения доходов по акциям.

Ненормальное распределение доходов по акциям на пакистанском фондовом рынке установлено также исследованиями, проведенными с использованием других методов. Например, один из приемов - расчет плотности распределения для всех акций и сопоставление ее с нормальным распределением. Надо сказать, что данный прием определения нормальности распределения доходов не нов. В литературе немало ссылок на использование данного метода (например, в цитированной нами статье Ю.Фамы). Но эти исследования относятся ко времени, когда эконометрические приемы находились еще в стадии зарождения, и эффективные методы анализа нормальности распределения еще не были разработаны.



Будет нелишне упомянуть здесь о некоторых открытиях в отношении нормальности распределения доходов, основанных на данном методе.

Исследователи заметили, что пропорции по всем акциям и индексам были выше, чем нормальное распределение, и были ближе к среднему значению.

Это указывало на присутствие более высоких пиков. Другим феноменом было наличие более длинных хвостов.

Явление высоких пиков и длинных хвостов не обязательно связано с пакистанским рынком. Оно было обнаружено и на ряде других развитых и формирующихся фондовых рынках.

Фама (1965) изучал присутствие высоких пиков на рынке США. Мы обнаружили, что около 35 лет назад структура доходов в США была такой же, как мы имеем в Пакистане сегодня. Плотность распределения на рынке США за пределами распределения "5SD" (5 * стандартное отклонение) составляла 0,0000006. В Пакистане она составляет 0.0017 для активно торгуемых акций и 0,0026 для неактивных бумаг. Аналогичные результаты за другой временной период представлены по Швеции. Для Швеции эти значения составляют 0,0010 для активных и 0,0020 для неактивных акций.

Эти соотношения эквивалентны по своей природе их пакистанским аналогам.Из вышеприведенных результатов ясно, что уровень развития фондового рынка удлиняет хвосты по доходам. Для активных ценных бумаг хвосты менее, а для неактивных – более длинные. Итак, можно заключить, что, хотя все развитые рынки имеют более высокие пики и более длинные хвосты, чем на развивающихся рынках, высота пиков и длина хвостов сильно различается между развивающимися и развитыми рынками. Распределения на развитых рынках менее островершинные и менее плосковершинные, чем на развивающихся рынках. Следовательно, низкий объем операций и автокорреляция могут служить причиной отклонения от нормального распределения.

4.4. КЛАСТЕР ВОЛАТИЛЬНОСТИ Природа кластеров исследовалась ведущими экономистами с использованием моделей ARCH и GARCH. Эти же модели были использованы в данной работе. Первоначальное условие, которому должны Hussain F. and Uppal J. “The Distribution of Stock Returns in an emerging Market : the Pakistani Market” Unpublished.

были удовлетворять доходы по акциям для изучения колебаний - это то, что ряд, использовавшийся для анализа, должен был быть устойчивым и свободным от частичной и полной автокорреляции.

Для каждой из компаний определялся AR process (авторегрессионный процесс), чтобы сделать данные в каждом ряду независимыми. На первом этапе была изучена автокорреляционная структура всех исследуемых данных, и короллограмма предполагает присутствие авторегрессионого процесса.

Как описано в методологической части, Ljung-Box, Q статистика использовались в качестве барометра для установления авторегрессионого процесса. Всякий лаг, который делал Q статистику существенной, включался в процесс, точно так же лаг, включение которого в процесс не делало Q статистику существенной, исключался из процесса. Это было проделано для того, чтобы свести автокорреляцию до 36 лагов. После 36 лага Q статистика становится существенной для всех ценных бумаг.

Исходя из несущественных значений Q статистики, мы можем заключить, что применение AR процесса устранило сериальную зависимость доходов. Результаты построенных ARCH моделей для 16 компаний, как и для KSE 100, представлены в таблице (см. приложение № 4). Левая сторона таблицы содержит параметры уравнения ARIMA, а правая сторона таблицы это оценочные параметры уравнения ARCH. Результаты уравнения ARIMA показывают, что из 87 оценочных параметров 70 являются существенными. В большинстве случаев для AR и MA процессов данные существенны при 5% уровне значимости. В 9 случаях значимость составляет 5 %, в 7 - 1%, и в 7 10%. По любым стандартам результаты точны и свидетельствуют о правильном выборе моделей авторегрессионного процесса и о движении к среднему значению.

Еще более точные результаты получаются по уравнению ARCH. Все параметры уравнения ARCH существенны, кроме одного, значимость каждого параметра составляет 1%.

В авторегрессионном порядке AR (1) присутствует в 10 из 16 видов акций, а также в KSE 100. Присутствие AR(1) в 63 % означает, что волатильность, проявившаяся в анализируемый период, в значительной степени связана с волатильностью предшествующего периода. AR(1) также оправдан на основании геометрического снижения автокорреляционной функции, обозначенной в короллограмме как ACF. Мы не нашли авторегрессию в данных о доходах Askari Bank, Bank of Punjab, General Tek, Muslim Commercial Bank, LTV capital modarba. Присутствие AR означает, что всякий постоянный тип волнения влияет на доходность. AR(2) присутствует в Engro chemical, тогда как AR(3) заметен в общем индексе. Таким образом, общерыночные доходы испытывают влияние вплоть до 3 дня после циклических скачков.

MA в левой части таблицы вслед за AR показывают, каким образом нерегулярные скачки (temporary shocks) влияют на фондовые доходы.

Порядок MA процесса определяет характер отношений между текущими и прошлыми колебаниями ставок доходности. Например, если МА(1) присутствует в какой-либо серии фондовых доходов, это значит, что скачок, происходящий в какой-либо период, влияет на доходы последующего периода. Но разница между МА(1) и AR(1) заключается в том, что скачок типа МА элиминирован из системы после первого его влияния на доходы в определенный момент времени.

МА(1) присутствует в 23 % приведенных данных, тогда как МА(3) и МА(4) присутствуют в 6 % случаев. Dewan Suleman, Hub Power, ICI PAK, LTV cap modarba показывают восприимчивость к нерегулярным скачкам вплоть до первого дня постоянного шока, тогда как Fauji Fertiliser и Faisal Bank показывают присутствие МА(3) и МА(4) соответственно.





Другое различие между остальным банковским сектором и Faisal Bank в том, что в отношении постоянных шоков поведение Faisal Bank было подобным остальному сектору, но отличалось в отношении временных скачков.

Эффект скользящей средней (moving average effect) применительно ко всем данным очень существенен. В случае Fauji Fertiliser и LTV Сap Modarba, коэффициент параметров имеет уровень значимости 1%, тогда как в случае Dewan Suleman, Faisal Bank, Hub Power, ICI PAK парамеры существенны на % уровне значимости.

Теперь мы переходим к сдвигу (intercept term) в уравнении ARIMA.

Альфа в большинстве случаев отрицательна. Исключения составляют лишь Hub Power и PIAC, которые имеют положительную альфа (intercept).

Как известно из финансовой литературы, индекс доходности имеет две составляющие, а именно: систематическую компоненту доходности и несистематическую компоненту доходности. Систематическая компонента, измеренная сдвигом (intercept term), отрицательна в 82% случаев, положительна в 18 % случаев. Итак, PIAC и Hub Power безопасны с точки зрения защиты от рисков и связаны с положительной степенью доходности в анализируемом периоде. Средний уровень доходности LTV cap modarba установлен статистически существенным на 5% уровне значимости.

Если мы посмотрим на оцененное ARCH уравнение, то увидим, что все значения альфа положительны, и очень существенны для этого уравнения. В этой части таблицы высоки значения t. Все оценки этого сдвига (intercept term) существенны на 1% уровне значимости. Это снова указывает на точность применяемой модели. Положительные сдвиги (intercepts) этой модели показывают, что значительная часть отклонений остается постоянной в течение всего времени.

ARCH(1) устанавливает тот факт, что в волатильности присутствует автокорреляция, и что волатильность одного периода влияет на волатильность другого периода. Из вышеприведенного обсуждения результатов мы заключаем, что существует и неопровержимое свидетельство смешанной гетероскедастичности в вариации. Данные для анализа - это данные временного ряда, поэтому автокорреляция в вариации - это свидетельство существенной концентрации волатильности фондового рынка1.

Они возникают в определенный момент времени и являются сначала постоянными, а затем снижаются по геометрическому тренду.

GARH(1) также присутствует во всех случаях. Значения Т очень высоки, и даже достигают отметки 75,76 в случае КSE 100 и 63,79 в случае ASK Bank.

В случае, если GARСH эффект имеет место, мы заключаем, что вариация постоянна, но имеет некоторый элемент инерции. Оценки GARСH Подобный анализ фондового рынка России представлен в книге Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий.

Эконометрика: начальный курс.: М., Дело, 2000.

учитывают эффект постоянных шоков и нерегулярных скачков, фактически, это - комбинация AR и MA. Постоянство волатильности ценных бумаг может быть объяснено следующими фактами.

Во-первых, неопределенность, возникающая в результате шока, снижается медленно в связи с тем, что опасность шоков в будущем продолжает существовать. Рассмотрим последствия любого шока. Они могут быть двух типов. Участники рынка, которых мы считаем рациональными агентами, и предполагаем, что их оценки рынка верны, могут посчитать, что рынок слишком бурно отреагировал на неожиданное событие, и тогда шок в одном направлении сопровождается шоком в другом направлении, но размах последующего шока меньше по сравнению с первоначальным шоком. Это называется технической коррекцией.

С другой стороны, если участники рынка не отреагировали на ситуацию должным образом, то направление тренда не будет изменено, и направление рынка останется неизменным.

В любом случае, волатильность рынка сохраняется в течение нескольких дней до полного распознавания шока, поэтому поведение агентов - это стабилизирующий фактор механизма фондового рынка. Рассмотрим ситуацию, когда участники рынка - нерациональные агенты. В этом случае действия рыночных игроков становятся источником дальнейшей нестабильности на рынке. Эти агенты не учитывают основных сильных и слабых сторон рынка, и тренд рынка становится для них барометром для принятия инвестиционных решений. Поэтому они активны, когда рынок на подъеме, и пассивны, когда на нем наблюдается спад. В финансовой литературе такое поведение называется эффектом повального увлечения ("Band-wagon"). В конце концов оно усиливает даже самые незначительные шоки.

Эффект повального увлечения кратковременен, потому что он не отражает действительной ситуации на рынке, и агенты, которые принимают участие в операциях, основывают свои решения только на интуиции, а не на рациональной оценке рынка. Через короткий промежуток времени участники пересматривают свои решения, и шок заканчивается.

Зададимся вопросом: функционируют ли рынки капитала на практике так, как это описывается современной теорией финансов, или существуют различные отклонения Некоторые исследователи, например, утверждают, что видимая волатильность не обязательно связана с изменением фундаментальных показателей (fundamentals) [Шиллер (1982); Лерой и Портер (1981); Калтер, Портерба и Самерз3 (1989)], и что это имеет неблагоприятное значение для накопления капитала и благосостояния [ ДеЛонг, Шляйфер и Саммерз4 (1989)]. С другой стороны, существует множество других исследований, приводящих доказательства рациональности рынка. Р. Мертон (1987) анализирует положения данной дискуссии.

Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 18 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.