Эконометрический анализ влияния ключевой ставки цб на волатильность фондового рынка методами garch и аппроксимации функций
Эконометрическое моделирование динамики финансовых рынков позволяет выявить фундаментальные зависимости между инструментами денежно-кредитной политики и рыночной неопределенностью. Применение семейства моделей GARCH в сочетании с методами аппроксимации функций обеспечивает высокую точность оценки трансмиссионных механизмов влияния ключевой ставки на волатильность доходности ценных бумаг, учитывая асимметрию и инерционность рыночных шоков.
Dokumentenvorschau
Dies ist eine kurze Vorschau. Die Vollversion enthält erweiterten Text für alle Abschnitte, ein Fazit und ein formatiertes Literaturverzeichnis.
Dissertation
Vorgelegt von:
Group
Vorname Nachname
Betreuer/in:
Prof. Dr. Vorname Nachname
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
Динамика современного фондового рынка характеризуется высокой степенью чувствительности к макроэкономическим шокам, среди которых ключевое место занимают решения центральных банков по процентным ставкам. Денежно-кредитная политика (ДКП) напрямую влияет на стоимость капитала и ожидания инвесторов, что неизбежно отражается на параметрах рыночной волатильности. В условиях нестабильности мировой экономики и локальных рынков понимание механизмов трансляции импульсов ДКП становится критически важным для обеспечения финансовой стабильности [6, 15].
Проблема точной оценки волатильности осложняется тем, что традиционные линейные модели часто не способны зафиксировать сложные нелинейные зависимости и эффекты памяти, присущие финансовым временным рядам. Исследования показывают, что распределения доходности акций обладают свойствами эксцесса и асимметрии, что делает необходимым использование специализированного инструментария [13]. Существующие подходы на базе моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности позволяют учитывать кластеризацию волатильности, однако требуют дальнейшей адаптации для включения экзогенных факторов, таких как ключевая ставка [13, 14].
Целью данной работы является эконометрический анализ и моделирование влияния ключевой ставки ЦБ на волатильность фондового рынка. Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи по выбору оптимальной спецификации модели, интеграции методов аппроксимации функций для сглаживания данных и проведения эмпирической проверки гипотез о значимости процентного канала [1, 15]. В работе особое внимание уделяется сопоставлению эффективности различных модификаций GARCH, включая GARCH-X и TGARCH, которые позволяют учитывать внешние переменные и эффекты левериджа [13, 14].
Методологическую основу исследования составляют современные эконометрические методы анализа временных рядов. Применение моделей GARCH-MIDAS позволяет объединять данные разной частотности, что актуально при анализе ежемесячных решений по ставке и ежедневных биржевых котировок [3, 15]. Использование методов аппроксимации функций в структуре условной дисперсии дает возможность более гибко описывать реакцию рынка на шоки ДКП, минимизируя ошибки спецификации, характерные для жестких параметрических форм [5].
Научная новизна исследования заключается в разработке гибридного подхода, сочетающего классические эконометрические модели с методами аппроксимации, что позволяет более точно идентифицировать периоды аномальной волатильности, вызванной изменениями ключевой ставки. Эмпирические результаты, полученные на данных различных развивающихся и развитых рынков, подтверждают, что процентная политика оказывает значимое влияние на волатильность в краткосрочном периоде, в то время как долгосрочные тренды могут определяться более широким спектром факторов, включая денежную массу и инфляцию [15].
Практическая значимость работы определяется возможностью использования полученных моделей для прогнозирования рыночных рисков и разработки стратегий хеджирования. Регуляторы могут применять данные методы для оценки эффективности коммуникационной политики и минимизации нежелательных колебаний на финансовых рынках при изменении монетарных условий [14]. Структура диссертации включает теоретическое обоснование, методологический аппарат, эмпирический анализ и прикладные рекомендации по управлению волатильностью в условиях современной экономики.
Literaturverzeichnis
- Volatility impulse response analysis for DCC‐GARCH models: The role of volatility transmission mechanisms (2020)David GabauerDOI-Link
- Examining the interconnectedness of green finance: an analysis of dynamic spillover effects among green bonds, renewable energy, and carbon markets (2023)Yafei Zhang, Muhammad UmairDOI-Link
- Long- and Short-Term Cryptocurrency Volatility Components: A GARCH-MIDAS Analysis (2018)Christian Conrad, Anessa Custovic, Éric GhyselsDOI-Link
- Modelling volatility of cryptocurrencies using Markov-Switching GARCH models (2018)Guglielmo Maria Caporale, Timur Zekokh
- Stock Market Prediction Using Machine Learning Techniques: A Decade Survey on Methodologies, Recent Developments, and Future Directions (2021)Nusrat Rouf, Majid Bashir Malik, Tasleem Arif et al.
- Dynamic connectedness between stock markets in the presence of the COVID-19 pandemic: does economic policy uncertainty matter? (2021)Manel Youssef, Khaled Mokni, Ahdi Noomen Ajmi
- The volatility of Bitcoin and its role as a medium of exchange and a store of value (2021)Dirk G. Baur, Thomas Dimpfl
- The outbreak of COVID‐19 pandemic and its impact on stock market volatility: Evidence from a worst‐affected economy (2021)Debakshi Bora, Daisy Basistha
- Analyzing the Characteristics of Green Bond Markets to Facilitate Green Finance in the Post-COVID-19 World (2021)Farhad Taghizadeh‐Hesary, Naoyuki Yoshino, Han Phoumin
- COVID-19 fear and volatility index movements: empirical insights from ASEAN stock markets (2021)Muhammad Sadiq, Ching‐Chi Hsu, YunQian Zhang et al.
- Impact of the COVID-19 outbreak on the US equity sectors: Evidence from quantile return spillovers (2021)Syed Jawad Hussain Shahzad, Elie Bouri, Ladislav Krištoufek et al.
- The Economic and Environmental Impact of Bitcoin (2021)Liana Badea, Mariana Claudia Mungiu-Pupăzan
- The Impact of Exogenous Variables on Stock Market Volatility: A GARCH-X Model Approach (2025)Promise Saro Daewii, Nwikpe Barinaada John, Davis Iyai et al.
- Modelling the Volatility of Banks Interest Rate Returns in Nigeria: A Comparison of the Efficacy of Different GARCH Models (2025)Moujieke Bridget Lotachi, Zorle Dum Deebom
- Impact of monetary policy on the stock market volatility: a GARCH-MIDAS approach in Malaysian economy (2025)Jingyang Zuo
Bibliographie
Dissertation
AZR (Law)