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.
Aperçu du document
Ceci est un aperçu succinct. La version complète comprend un texte étendu pour toutes les sections, une conclusion et une bibliographie formatée.
Dissertation
Présenté par:
Group
Prénom Nom
Directeur/trice:
Prof. Prénom Nom
Sommaire
Introduction Générale
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.
Bibliographie
- Volatility impulse response analysis for DCC‐GARCH models: The role of volatility transmission mechanisms (2020)David GabauerLien DOI
- Examining the interconnectedness of green finance: an analysis of dynamic spillover effects among green bonds, renewable energy, and carbon markets (2023)Yafei Zhang, Muhammad UmairLien DOI
- Long- and Short-Term Cryptocurrency Volatility Components: A GARCH-MIDAS Analysis (2018)Christian Conrad, Anessa Custovic, Éric GhyselsLien DOI
- 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
V&A (Flemish Law)