Файл: Теоретическое обоснование Рынок пфи, валютный риск и инструменты хеджирования.rtf

На основании вышеперечисленных выводов, выбрана логарифмическая спецификация моделей. Также данная спецификация является наиболее предпочтительной по причине сглаживания колебаний параметров во времени. Кроме этого для свопов на дефолт России по кредиту модель с недельными данными рассматриваться в дальнейшем не будет.

Также в таблице 12 представлены результаты первого шага, описанного в методологии. Таким образом, получается, что хеджирование фьючерсными контрактами на рубль является эффективнее, чем хеджирование фьючерсными контрактами на нефть и кредито-дефолтными свопами.

Более того не сложно заметить, что все показатели дневных регрессий порядком хуже, чем регрессий с месячными данными. Это было ожидаемо, поскольку регрессии с дневными данными содержат в себе намного больше шума, который нивелируется при использовании месячных данных. Таким образом, в течение данного периода с 2014 по начало 2016 года с периодом хеджа месяц фьючерсными контрактами на рубль мы бы смогли захеджировать 76% валютного риска, с помощью кредитно-дефолтных свопов - 50% риска, а с помощью фьючерсов на нефть - около 40% риска.

Кроме всего, по результатам уравнений линейных регрессий, представленных в таблице 12, можно посчитать необходимый объем контрактов, нужный для хеджирования полученного процента риска. Для того, чтобы посчитать количество требуемых контрактов поможет формула 7, которая учитывает рассчитанный коэффициент хеджирования. Для определения оптимального количества контрактов инвестору необходимо в данную формулу подставить значение размера хеджинговой позиции (ту сумму, которую он хочет захеджировать от риска). В данной работе такого размера нет, поэтому оптимальное количество контрактов не рассчитано.

Второй шаг данного анализа заключается в определении того, действительно ли фьючерсные контракты на рубль являются более предпочтительными, среди выбранных инструментов в течение данного периода. Уравнение 13 было оценено также для ежедневных, еженедельных и ежемесячных данных. Стоит обратить внимание на то, что предпочитаемым контрактом являются фьючерсы на рубль, а конкурирующими или альтернативными - фьючерсы на нефть и своп на дефолт по кредиту. Рассмотрим таблицу 13 с результатами:

---

Таблица 13

Результаты «охватывающей» регрессии

	Дневные данные
Futrub/Futoil		0.0733** (0.0316)	5.3695**	0.0086
Futrub/CDS		0.1468*** (0.0344)	18.2207***	0.0330
	Недельные данные
Futrub/Futoil		1.0067*** (0.0001)	804328***	0.9999
	Месячные данные
Futrub/Futoil		-0.0831 (0.1871)	0.19728***	-0.0378
Futrub/CDS		0.0651 (0.1959)	0.110440	-0.0421
Замечания: В качестве модели 1 представлена модель хеджирования валютного риска с помощью фьючерсных контрактов на рубль, а модели 2 - модель хеджирования валютного риска с помощью фьючерсных контрактов на нефть. В скобках приведены стандартные ошибки. Уровни значимости: 1% = ***, 5% = **, 10% = *.

Результаты, представленные в таблице 13, получились отличными от результатов в таблице 12. В данном случае оказалось, что в модели с недельными данными коэффициент не отличен от нуля. Это означает, что хеджер рублевого риска не будет снижать остаточный базисный риск (residual basis risk), используя фьючерсы на рубль. Вместо этого, ему лучше всего использовать фьючерсные контракты на нефть при недельном периоде хеджа. Такая процедура для недельных данных с кредитно-дефолтными свопами не была проведена, поскольку предыдущая модель оказалась статистически незначимой. Для дневных и месячных данных ситуация получилась обратной для обоих инструментов; данные результаты подтвердили результаты предыдущей модели. Коэффициент

---

не отличим от нуля, что подтверждает результаты МНК о более эффективном использовании фьючерсов на рубль для хеджирования рублевого риска с периодом хеджа день или месяц.

Если обобщить полученные в ходе исследования результаты получается, что:

· Вне зависимости от частоты хеджа (день, неделя, месяц) фьючерсные контракты на рубль хеджируют больший процент риска рубля, чем фьючерсные контракты на нефть и свопы на дефолт по кредиту. Наилучшие результаты показала модель с месячными данными, поскольку месячные данные содержат в себе меньше шума, чем дневные;

· Как оказалось, хеджирование свопами на дефолт по кредиту нивелирует больше риска, чем при хеджировании фьючерсами на нефть. Так, например, при месячных данных, используя кредитно-дефолтные свопы, инвестор мог сократить около 50% риска, в то время как с помощью фьючерсов на нефть лишь 40% риска;

· Для всех инструментов хеджирования модели с месячными данными оказались лучше, чем модели с дневными и недельными данными. Кроме этого для кредитно-дефолтных свопов хедж размером в неделю оказался статистически незначимым;

· Результаты второго шага в большинстве своем подтвердили результаты предыдущего шага. Получилось, что если выбирать между фьючерсными контрактами на рубль и фьючерсными контрактами на нефть или свопами на дефолт по кредиту, более статистически предпочтительными являются фьючерсы на рубль. Такой вывод может быть обоснован тем, что полное хеджирование является более предпочтительным по сравнению с перекрестным хеджированием.

· Основным выводом данной работы является результат второго шага для недельных данных пары фьючерсы на рубль и фьючерсы на нефть. Получилось, что при периоде хеджа равном неделе фьючерсы на нефть являлись более предпочтительными, чем фьючерсы на рубль. Учитывая результаты первого шага, этот результат оказался исключительным и требует дальнейшей проверки.

По итогам проведенной работы, результаты относительно эффективности хеджирования с помощью фьючерсов на нефть оказались неоднозначными и требуют дальнейшего рассмотрения. Вероятно, что использование моделей динамического программирования, ARCH или GARCH, приведет к другим результатам, отличающимся от получившихся выводов в данной работе.

---

Конечно, в получившихся моделях есть ряд ограничений. Во-первых, не все условия Гаусса-Маркова выполнились, что говорит о том, что МНК оценки не являются лучшими, эффективными и несмещенными в классе всех линейных. Поэтому, как уже отмечалось, необходимо проведение дальнейшего анализа с использованием других моделей, которые будут лучше описывать взаимосвязи между показателями. Во-вторых, искажение полученных результатов возможно из-за наличия такой проблемы, как эндогенность. Данная проблема заключается в наличии других факторов, связанных с ошибкой уравнения линейной регрессии и переменными, которые непосредственно в нее включены. При наличии таких взаимосвязей получается, что эффективность хеджирования может зависеть от каких-либо других факторов, оказывающих на нее непосредственное влияние. К таким факторам могут относиться экономическое состояние страны, отношение инвесторов к риску и других.

Однако данная работа имеет большое практическое применение. Стратегии, предложенные в данной работе, вполне могут использоваться на практике. Не смотря на то, что самым лучшей получилась стратегия хеджирования валютного риска рубля с помощью фьючерсов на рубль, одновременно она является самой дорогой из всех предложенных, поскольку объем данного контракта составляет 2,5 млн. рублей. В данной работе была сделана попытка найти такой инструмент, который бы одновременно имел небольшую цену и хеджировал большое количество риска.

---

Заключение

Данная работа посвящена анализу эффективности хеджирования с помощью трех различных инструментов: фьючерсных контрактов на рубль, фьючерсных контрактов на нефть и свопов на дефолт России по кредиту. Данное исследование имеет большую практическую значимость для инвесторов и компаний, ведущих международную деятельность, поскольку в условиях нестабильности экономики вопрос хеджирования валютного риска является актуальным и на сегодняшний день.

Для достижения поставленной цели использовалась выборка из ежедневных, еженедельных и ежемесячных данных цен фьючерсов на рубль и нефть, а также цен кредитно-дефолтных свопов за период с 2014 по начало 2016 годов, поскольку именно в данный период начались сильные колебания валютного курса рубля. В ходе анализа использовалась двух шаговая процедура анализа, заимствованная у Sanders D.R. & Manfredo M.R. (2004).

Первый шаг заключался в оценивании уравнений линейной регрессии методом наименьших квадратов. Была выбрана логарифмическая спецификация моделей с целью сглаживания колебаний временных рядов. Также перед оцениванием уравнений были проверены условия Гаусса-Маркова, которые, как, оказалось, выполняются не полностью.

В результате первого шага получилось, что с помощью фьючерсов на рубль хеджируется самый большой процент риска вне зависимости от периода хеджирования (76% при периоде хеджа равном месяц). Данный результат был предсказуем, потому что в большинстве случаев перекрестное хеджирование оказывается хуже, чем хеджирование риска обесценения валюты фьючерсными контрактами на эту валюту. Кроме этого, с помощью кредитно-дефолтных свопов оказалось возможным захеджировать около 50% валютного риска, в то время как фьючерсами на нефть лишь примерно 40%.

Стоит отметить, что кредитно-дефолтные свопы не эффективны для использования при недельном периоде хеджа, поскольку модели оказались незначимыми.

Для того чтобы подтвердить статистическую значимость полученных результатов Sanders D.R. & Manfredo M.R. (2004) использовали анализ регрессионных остатков или в терминах хеджирования анализ базисного риска. Данная процедура проводилась для того, чтобы определить действительно ли фьючерсы на рубль являются более предпочтительным инструментом (именно эффективность хеджирования с помощью этих контрактов чаще всего подвергается анализу среди исследователей), чем конкурирующие контракты - фьючерсы на нефть и кредитно-дефолтные свопы. Для оценивания уравнений также применялся метод наименьших квадратов.

---