 |
 |
 |
 |
  |
 |
 |
|
|
|
||
|
||||
|
||||
|
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
||||||
 |
|
 |
Книги, главы из книгЭкономикаРазвитие российского финансового рынка и новые инструменты привлечения инвестиций. Энтов Р., Радыгин А., Мау В. И др.В данном разделе мы вам предлагаем бесплатные материалы, по которым возможно выполнение дипломов, курсовых, рефератов и контрольных работ по данному предмету самостоятельно, а также на заказ, в частности словари и справочники. Кроме словарей и справочников билетов и вопросов Вы можете найти на сайте «Электив»: билеты и вопросы, методички, шпаргалки, книги, статьи, аннотации на книги, рецензии, словари, планы работ . Также бесплатно вы можете подобрать литературу по данному предмету. Список тем работ, которые Вы можете у нас заказать в максимально короткие сроки.
|
 |
|
 |
|
РезультатыКак уже упоминалось выше, мы производили расчёты на месячных и недельных данных. Переход на недельные данные осуществлен в основном с целью увеличения числа наблюдений. В таблице 3.1 приводятся оценки коэффициентов , t-статистики, уровни значимости и коэффициенты детерминации регрессионного уравнения (7), полученные на месячных данных, а также, результаты проверки гипотезы о равенстве единице либо , что соответствует гипотезе несмещённых ожиданий. Количество наблюдений существенно падает с ростом глубины прогноза. Это связано прежде всего с преобладанием краткосрочных серий на рынке государственных ценных бумаг. Рост дюрации государственного долга происходил постепенно, в основном в 1996 – 1997 годах, что во многом обусловлено приходом иностранных инвесторов на внутренний рынок. Выпуск купонных облигаций, не рассматривался в наших расчётах. Как видно из таблицы, коэффициенты оказывались значимыми только при прогнозе на один и семь месяцев вперед. В первом случае форвардная ставка вычисляется из двух- и одно- месячных процентных ставок. Поэтому количество наблюдений довольно велико (49 наблюдений за период с 2/94 по 2/98). Расчеты свидетельствуют о том, что с высокой степенью вероятности можно отвергнуть гипотезу о равенстве единице. О неудовлетворительных прогнозных свойствах говорит также невысокий процент дисперсии, объясняемой регрессией (=0.070). Второй значимый коэффициент приведен в последней строке таблицы. Гипотеза о равенстве единице не отвергается, но отвергается гипотеза, налагающая ограничения на оба коэффициента одновременно (). К тому же количество наблюдений (9) недостаточно для использования статистики хи-квадрат, которая является асимптотической. Поэтому делать формальные выводы о статистической значимости полученных результатов, по-видимому, не правомерно. Все наблюдения, а их немного (9 точек), приходятся в основном на 1997 год, когда постоянно находились в обращении ГКО –дисконтные облигации срочностью свыше девяти месяцев. Не соответствуют приводившейся выше логике отрицательные значения коэффициентов , наблюдаемые при прогнозе изменения одномесячной спот ставки на 3, 4 и 5 месяцев вперед. Во всех случаях, однако, отрицательные коэффициенты статистически незначимы. Это может быть связано, в частности, с наличием большого числа шоковых ситуаций, «искажавших» форму кривой доходности (например, несколько месяцев перед президентскими выборами 1996 г., межбанковский кризис 1995 г., и др.). Таблица 3.1. Месячные данные с 02/1994 по 02/1998 Dependent Variable Variable Coeff T-Stat Signif
Usable Obser-vations Null Hypothesis :
Chi-Squared(1) Signifi-cance Level
0.341 1.983 0.047* 0.070 49 14.625 0.000
0.144 0.826 0.409 0.012 48 24.173 0.000
-0.214 -1.108 0.268 0.023 45 39.401 0.000
-0.223 -1.254 0.210 0.025 32 47.351 0.000
-0.092 -0.232 0.817 0.004 18 7.565 0.006
0.246 0.832 0.405 0.023 14 6.529 0.011
1.125 2.643 0.008 0.372 9 0.086 0.770
Null Hypothesis : : 13.610 0.001
* здесь и далее жирным шрифтом выделяются уровни значимости >=95% В таблице 3.2 представлены результаты оценки уравнения 8 (также на месячных данных). В отличие от уравнения (7), уравнение (8) построено для проверки прогнозных свойств временной структуры дохода – предсказания не абсолютного уровня процентных ставок, как в уравнении (7), а будущей динамики процентной ставки. Результаты отчасти похожи на полученные при оценивании уравнения (7). Прогнозные свойства временной структуры доходности также выражены довольно слабо (=0.1), гипотезу о существовании таких свойств не удается отвергнуть (на уровне значимости в 95%) только в двух регрессиях из шести. Коэффициенты также принимают отрицательные, хотя и не существенные значения. В первом (значимом) случае прогнозная регрессия рассматривает период в три месяца (вторая строка таблицы 3.2). При сравнительно большом числе наблюдений (45), коэффициент отличен от нуля на довольно высоком уровне значимости (>99%). Одновременно отвергается гипотеза о равенстве единице (уровень значимости >95%). Второй значимый коэффициент наблюдается при прогнозе на пять месяцев вперед. Как и при оценке уравнения (1), количество наблюдений значительно сократилось; не отвергается гипотеза, согласно которой , что эквивалентно гипотезе несмещенных ожиданий. Однако количество наблюдений слишком мало для того чтобы быть уверенным в полученных результатах. Таблица 3.2. Месячные данные с 02/1994 по 02/1998 Dependent Variable Variable Coeff T-Stat Signif
Usable Obser-vations Null Hypothesis :
Chi-Squared(1) Signifi-cance Level
0.317 1.529 0.126 0.035 48 10.851 0.001
0.550 2.749 0.006 0.092 45 5.042 0.025
-0.024 -0.100 0.920 0.000 32 17.925 0.000
0.820 2.108 0.035 0.101 18 0.215 0.643
Null Hypothesis : : 0.302 0.860
-0.212 -0.536 0.592 0.010 14 9.342 0.002
-0.230 -1.273 0.203 0.019 9 46.244 0.000
Далее приводятся результаты оценок регрессионных уравнений (7) и (8) на недельных данных для предсказания четырехнедельной спот-ставки. Число наблюдений увеличилось в среднем до двухсот, что позволяет сделать более обоснованные выводы относительно прогнозных свойств кривой дохода. Из таблицы 3.3 (результаты оценки регрессионного уравнения (7)) видно, что рассматриваемый срок прогноза может достигать восьми недель. При этом коэффициенты принимают значений от 0 до 1 (соответствует характеристикам ожиданий), но статистически отличны от 1, что противоречит гипотезе несмещенных ожиданий. С исходными гипотезами вполне согласуется отсутствие отрицательных значимых и незначимых оценок коэффициентов (за исключением одного, отличного от нуля с вероятностью 0,04). В таблицах 3.4 и 3.5 сведены результаты оценки уравнения (8) –предсказаний движения спот-ставки (ее изменения относительно предшествующих значений). В таблице 3.4 приведены оценки предсказания изменений спот-ставки на различных отрезках последующего периода, а в таблице 3.5 – прогнозы изменения спот-ставки в последующий период на протяжении четырех недель. Таблица 3.3. Недельные данные, период 10/01/1994 – 26/01/1998 Dependent Variable Variable Coeff T-Stat Signif
Usable Obser-vations Null Hypothesis :
Chi-Squared(1) Signifi-cance Level
0.695 3.825 0.000 0.093 212 2.817 0.093
0.363 4.086 0.000 0.121 211 51.272 0.000
0.545 3.384 0.001 0.119 210 7.953 0.005
0.495 3.891 0.000 0.124 209 15.729 0.000
0.437 3.884 0.000 0.113 208 24.974 0.000
0.413 3.583 0.000 0.104 207 25.862 0.000
0.374 2.841 0.005 0.087 206 22.524 0.000
0.340 2.461 0.014 0.070 205 22.806 0.000
0.259 1.717 0.086 0.038 204 24.132 0.000
0.200 1.117 0.264 0.021 203 19.892 0.000
0.116 0.612 0.540 0.007 201 21.619 0.000
0.023 0.120 0.904 0.000 199 26.082 0.000
-0.009 -0.047 0.963 0.000 197 28.682 0.000
0.022 0.117 0.907 0.000 195 26.458 0.000
0.019 0.107 0.915 0.000 190 29.017 0.000
0.019 0.107 0.915 0.000 181 31.743 0.000
0.003 0.020 0.984 0.000 172 34.744 0.000
0.015 0.103 0.918 0.000 158 47.617 0.000
0.096 0.660 0.509 0.005 139 38.741 0.000
0.171 1.208 0.227 0.020 125 34.187 0.000
0.131 0.902 0.367 0.012 107 35.784 0.000
0.164 0.845 0.398 0.015 88 18.589 0.000
0.182 0.825 0.409 0.019 84 13.670 0.000
0.223 0.813 0.416 0.027 80 7.981 0.005
0.390 1.284 0.199 0.069 74 4.031 0.000
0.501 1.815 0.070 0.115 71 3.272 0.070
Таблица 3.4. Недельные данные, период 10/01/1994 – 26/01/1998 Dependent Variable Variable Coeff T-Stat Signif
Usable Obser-vations Null Hypothesis :
Chi-Squared(1) Signifi-cance Level
0.216 2.870 0.004 0.042 211 108.784 0.000
0.400 3.417 0.001 0.060 210 26.192 0.000
0.215 1.137 0.255 0.006 209 17.215 0.000
0.199 1.053 0.292 0.007 208 17.902 0.000
0.387 2.015 0.044 0.020 207 10.224 0.001
0.361 1.998 0.046 0.017 206 12.537 0.000
0.340 2.125 0.034 0.017 205 17.032 0.000
0.293 2.292 0.022 0.015 204 30.594 0.000
0.172 1.257 0.209 0.005 203 36.799 0.000
0.091 0.664 0.506 0.001 201 44.066 0.000
0.282 2.298 0.022 0.015 199 34.089 0.000
0.296 2.139 0.032 0.015 197 25.830 0.000
0.016 0.225 0.822 0.000 195 185.151 0.000
0.055 0.576 0.564 0.001 190 99.393 0.000
0.181 2.008 0.045 0.008 181 82.766 0.000
0.015 0.146 0.884 0.000 172 90.203 0.000
0.049 1.020 0.308 0.001 158 385.389 0.000
0.088 2.015 0.044 0.004 139 439.577 0.000
0.149 1.605 0.109 0.009 125 83.950 0.000
0.085 1.482 0.138 0.005 107 257.452 0.000
0.183 1.588 0.112 0.015 88 50.382 0.000
0.154 2.029 0.042 0.014 84 124.445 0.000
0.080 1.394 0.163 0.003 80 255.369 0.000
-0.001 -0.014 0.988 0.000 74 164.241 0.000
-0.053 -0.465 0.642 0.001 71 84.208 0.000
Таблица 3.5. Недельные данные, период 10/01/1994 – 26/01/1998 Dependent Variable Variable Coeff T-Stat Signif
Usable Obser-vations Null Hypothesis :
Chi-Squared(1) Significance Level
0.331 2.951 0.003 0.060 208 35.451 0.000
0.349 4.264 0.000 0.065 207 63.134 0.000
0.268 1.833 0.067 0.033 206 24.943 0.000
0.334 2.603 0.009 0.042 205 26.961 0.000
0.355 3.180 0.001 0.039 204 33.459 0.000
0.386 3.240 0.001 0.046 203 26.495 0.000
0.262 2.159 0.031 0.024 201 37.107 0.000
0.316 2.207 0.027 0.035 199 22.878 0.000
0.328 2.342 0.019 0.032 197 23.115 0.000
0.397 2.764 0.006 0.037 195 17.560 0.000
0.182 1.143 0.253 0.009 190 26.424 0.000
0.141 1.103 0.270 0.006 181 45.290 0.000
0.114 0.841 0.401 0.005 172 42.573 0.000
0.092 0.769 0.442 0.004 158 57.613 0.000
0.255 2.056 0.040 0.029 139 36.113 0.000
0.278 2.758 0.006 0.038 125 51.430 0.000
0.227 2.073 0.038 0.025 107 50.071 0.000
0.327 0.980 0.327 0.012 88 25.118 0.000
0.094 0.490 0.624 0.003 84 22.198 0.000
0.083 0.501 0.616 0.003 80 30.350 0.000
-0.038 -0.224 0.823 0.000 74 38.120 0.000
-0.131 -1.142 0.254 0.007 71 97.069 0.000
Из последних двух таблиц видно, что кривая дохода обнаруживает неплохие прогнозные свойства на некоторых «глубинах предсказания». Однако, коэффициенты статистически существенно отличаются от единицы. Это говорит о неприменимости «в чистом виде» гипотезы о несмещенных ожиданиях, во всяком случае для условий российского рынка. В то же время, существование статистически значимых -коэффициентов соответствует гипотезе о наличии ожиданий во временной структуре дохода относительно дальнейшего движения процента, но невысокая ее предсказательная способность, вероятно, объясняется наличием ряда неучтенных факторов, таких как рисковая премия (и ее изменение), различные экономические и политические шоки, которые не могут быть спрогнозированы, поскольку иначе не являлись бы шоками. Все это снижает предсказательные свойства кривой дохода и, по всей видимости, должно учитываться при тестировании ожиданий. Если же вы решите заказать у нас диплом, реферат, курсовую, а также любую другую работу или услугу, перечисленную в разделе "Услуги и цены". Для получения более детальной информации ознакомьтесь с вопросами оплаты и доставки, ответами на наиболее частые вопросы, статьями наших авторов.
Заказ курсовой, заказ реферата, заказ диплома Вы можете сделать, заполнив форму заказа, позвонив по телефону горячей линии 8(926)2300747, или переслав сообщение по адресу zakaz@xn--b1afjhd8b5d.xn--p1ai. |
 |
|
|
|
||||||||||||||
 |
 |
 |
|
||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||
 |
|
