• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Новости

Научное руководство

Под научным руководством коллег студенты защитили на отлично свои ВКР.

Научный руководитель: Канторович Григорий Гельмутович

Агаева Элина Рафиговна. "Исследование взаимосвязи рынка ценных металлов и рынка акций" (ВКР бакалавра)

Цель работы заключается в исследовании кратко- и долгосрочных взаимосвязей между рынками ценных металлов и рынками акций группы стран (как развитых, так и развивающихся) с января 2017 по февраль 2020 гг. Новизна работы состоит в том, что ранее не уделялось внимания не отдельному драгоценному металлу, а четырем сразу, и особое внимание уделено фондовым индексам стран, являющихся крупными участниками рынков ценных металлов. В ВКР построены VECM модели, выявлены направления и величина взаимовлияний между фондовыми рынками и ценами драгоценных металлов; проанализировано изменение величины и характера взаимосвязей после структурных сдвигов, например, выхода Великобритании из Европейского Союза.
Частично подтвердилось предположение о том, что драгоценные металлы оказывают влияние на индексы развивающихся стран, но не оказывают - на индексы развитых. В обоих периодах драгоценные металлы не были причинами по Грэнджеру как для американского и британского рынка, так и для китайского. Иной была ситуация с российским и южноафриканским рынком: в обоих периодах для них были значимы лаги рынка палладия. Также были построены DCC-GARCH модели для выявления динамической корреляции между анализируемыми переменными.
Результаты исследования могут быть полезны инвесторам при конструировании инвестиционных портфелей.

Злочевская Анастасия. "Моделирование динамики фондового рынка России" (ВКР бакалавра)

Целью исследования было построить модель российского фондового рынка и выявить, фондовые индексы каких стран и какие прочие факторы оказывают наибольшее влияние на индекс РТС на разных этапах его истории. Новизна исследования заключается в анализе значительного временного промежутка с 1996 по 2020 гг., что позволяет выявить закономерности, характерные для динамики РТС как в кризисные, так и в стабильные периоды. В работе предпринята попытка соотнести экономические и политические изменения (в частности, причины кризисов) с изменениями во взаимодействиях РТС и S&P-500, FTSE-100, DAX, CAC-40, VIX, NIKKEI-225, SSEC, NIFTY, BOVESPA, цен на нефть Brent и обменного курса доллара к рублю.
Построенная модель показала, что какой бы ни была причина, во время кризиса краткосрочные связи между рынками становятся слабее. При этом долгосрочные связи РТС с ценами на нефть и мировым финансовым рынком не нарушаются. Динамики индексов FTSE-100, SSEC и VIX значимы для индекса РТС во все кризисные периоды, что говорит о сильной связи между РТС и фондовыми рынками Европы, Азии и США. Кроме того, и в кризисы, и в стабильные периоды развитые рынки оказывают большее краткосрочное влияние на РТС, чем развивающиеся.
До 1998 года отсутствовали долгосрочные связи между РТС и другими индексами мирового финансового рынка. Дефолт 1998 года способствовал значительному ослаблению краткосрочных связей зарождающего рынка, но именно в это время завершилась интеграция фондового рынка России в мировой – появились долгосрочные связи.
Период 2000-2008 гг. для России характеризовался влиянием всех финансовых рынков развитых и развивающихся стран, показывая, что в период процветания и экономического роста связи между рынками укрепляются. В 2008 году и в период восстановления от кризиса значимого разрушения связей не произошло, так как, начавшись в США, кризис распространился на все рассматриваемые страны.
Кризис 2014 года, который сопровождался введением санкций со стороны развитых стран, больше предыдущих отразился на связях между рынками. В момент кризиса появляется долгосрочное влияние развивающихся рынков на РТС, что, по-видимому, вызвано переориентированием российского рынка. В итоге, в последний период индекс РТС оказался почти настолько же нестабильно связан с остальными рынками, как и в первый (долгосрочная связь только с FTSE-100 и BOVESPA). И это достаточно тревожная тенденция, так как в периоды наибольшего роста степень интеграции с рассматриваемыми рынками наоборот увеличивалась.

Бакланова Валерия Сергеевна. "Индекс РТС как производная от мировых цен на нефть и обменного курса доллара США к российскому рублю"  (ВКР бакалавра)

Целью работы было проанализировать, как менялась зависимость индекса РТС от цен на нефть марки Brent, обменного курса доллара к рублю, а также от мировых фондовых индексов в результате воздействия внешних событий, имевших значительный эффект на российский рынок. Основной проверяемой в работе гипотезой является то, что существенное влияние на российский фондовый рынок оказали следующие события:

  • торговая война между США и Китаем, обострившаяся в 2018 году;
  • введение санкций США против России в апреле 2018 года;
  • глобальная пандемия коронавируса в 2020 году.
Посредством теста Бай-Перрона на множественные структурные сдвиги удалось установить, что санкции США против России и начало эпидемии коронавируса оказали значимое влияние на индекс РТС, нефть Brent и обменный курс доллара к рублю. Также показано, что начавшаяся в 2018 г. торговая война между США и Китаем не повлияла на ключевые переменные, поэтому гипотеза о том, что существует значимое влияние торговой̆ войны на российский̆ рынок, не подтвердилась. Поэтому весь период был разделен на три интервала: докризисный период, период после введенных санкций и период после начала распространения коронавируса. Для каждого периода построена модель VECM.
Анализ построенных моделей показал, что после внешних потрясений в виде санкций и угрозы коронавируса нефть Brent оказывает значимое долгосрочное положительное воздействие на индекс РТС. Более того, с каждым периодом нефтяные шоки все сильнее влияют на индекс РТС, и после начала эпидемии коронавируса нефть Brent объясняет самую большую долю в дисперсии ошибок прогноза индекса РТС, составляя почти 38%.
Между обменным курсом доллара к рублю и индексом РТС значимая отрицательная долгосрочная связь стала наблюдаться также после проявления политических и экономических шоков в виде санкций и пандемии коронавируса. Воздействие американского индекса S&P 500 на РТС положительно и становится значимым после введения санкций США против России. Это указывает на прямую долгосрочную зависимость России как развивающейся страны от США, представляющую самую крупную и сильную экономику мира.

Попов Георгий. "Моделирование финансовых временных рядов и предсказание их волатильности с помощью (Байесовской) регрессии на Гауссовские процессы" (ВКР магистра)

Целью работы является сравнительный анализ двух методов прогнозирования будущей дневной волатильности временных рядов: классической для финансовой эконометрики модели GARCH, вместе с некоторыми её модификациями, и Байесовской регрессии на гауссовские процессы. ВКР следует в русле немногочисленных работ, в которых строятся модель временного ряда на основе байесовской регрессии на гауссовские процессы. Как и в большинстве работ, целью которых является достижение высокого качества прогноза, основное внимание уделяется не содержательной трактовке получаемых моделей, а особенностям реализации метода и методологии сравнения качества прогноза моделей разного вида. В работе рассматриваются три важных типа финансовых рядов, охватывающих: фондовые индексы, цены акций российских компаний и валютные курсы (всего 36 показателей).  Для каждого из рядов строится семь различных моделей волатильности и по каждой из них проводит прогнозирование методом скользящего окна. Далее проводится сравнение точности прогноза по 4 применяющимся на практике критериям качества.

Научный руководитель: Радионов Станислав Андреевич

Реентович А. А. "Описание реального сектора российской экономики в рамках модели общего экономического равновесия"

Макроэкономические модели широко используются центральными банками,правительствами,международными финансовыми организациями в научных исследованиях и в прикладных целях. Эти модели могут использоваться для решения широкого круга задач, включая прогнозирование, сценарный анализ и определение оптимальной политики. Особый интерес представляют, среди прочего, модели общего равновесия. Цель данного исследования состоит в построении блока модели общего равновесия, способного воспроизводить динамику статистики производственного сектора российской экономики. В работе ставятся и решаются задачи оптимизации для макроагентов “Производитель” и “Торговец”. Затем решения оцениваются на российских данных. Построенная модель оказалась способна с определенной точностью воспроизводить большой набор российских макроэкономических показателей, таких как ВВП, объем основных фондов и т.д. Также в работе впервые, насколько известно автору, для блока реального сектора экономики применена процедура многошагового прогнозирования, ранее использовавшаяся для прогнозирования блока банковского сектора и в эконометрических моделях. Использование данного подхода вместе с новой спецификацией Торговца составляют научный вклад данной работы.

Научный руководитель: Станкевич Иван Павлович

Макеева Н.М. "Наукастинг основных макроэкономических индикаторов экономики России: сравнение подходов"

Исследование посвящено оценке точности наукастов для основных макроэкономических показателей экономики России: ВВП по методам подсчета «по расходам» и «по доходам», индексу-дефлятору ВВП и компонентам ВВП по методам подсчета «по расходам» и «по доходам». Рассматриваются модели, способные прогнозировать менее оперативные низкочастотные (квартальные) данные на основе данных высокой частоты (месячные). Сравнивается качество полученных прогнозов, протестированное на 10 и 20 точках для обширного круга моделей: разные спецификации MIDAS-моделей (модели со смешанными данными), MFBVAR-модели (байесовские векторные авторегрессий смешанной частоты) с априорным распределением Миннесоты на лагах от 3 до 8 и линейные модели с регуляризацией в двух формах: без отбора и с отбором переменных. В качестве набора объясняющих переменных используется набор индексов, описывающих экономическую ситуацию производства, а также основные статистические показатели: безработица, индекс потребительских цен, цена на нефть марки Brent и официальный курс доллар США-российский рубль. В работе показывается эффективность MFBVAR-моделей и их возможность строить месячные наукасты для квартальных зависимых переменных. Так же приводится оценка точности для каждой модели из рассмотренных.

Научный руководитель: Ратникова Татьяна Анатольевна

Важенцев Андрей Андреевич. "Сопоставление оценок масштабов скрываемых доходов российских домохозяйств до и после кризиса 2014 года"

Настоящее исследование состоит в измерении масштабов сокрытия доходов домохозяйств до и после кризиса 2014 года с помощью микроэкономического метода, предложенного (Pissarides and Weber, 1989), используя данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения с 2012 по 2016 годы. Новизна исследования состоит в расширении временного интервала с 1 года до 5 лет и применении эконометрической модели с фиксированными эффектами на панельных данных. Кроме того, количество анализируемых категорий расходов увеличено с 1 до 3. В результате реализации микроэкономического подхода было выяснено, что размеры масштабов сокрытия доходов сократились после кризиса 2014 года, причем данная тенденция подтверждается в каждой из категорий расходов несмотря на то, что значения оценок оказались разными для каждой. Сбалансированность панели и чувствительность категории расходов к санкциям оказали влияние лишь на значения оценок, но не на общие тенденции сокращения теневой экономики. Полученные результаты подтверждают сообщение Росстата о снижении ненаблюдаемой экономики после кризиса 2014 и выводы (Ратникова и Мурашов, 2016) о неприменимости расходов на еду и применимости расходов на одежду при реализации метода на российских данных, а также актуализируют расчеты по масштабам сокрытия доходов самозанятыми вплоть до 2016 года.

Научный руководитель: Ужегов Алексей Александрович

Карпова Анастасия Евгеньевна. "Анализ устойчивости платежного баланса РФ с помощью модели внешнеэкономической деятельности"

В работе предложена модель внешнеэкономической деятельности РФ. Основной частью модели является блок платежного баланса, представляющий собой несколько систем уравнений, описывающих динамику отдельных компонент платежного баланса. В модели также есть уравнения для валютного курса RUB/USD, покупки валюты Минфином в рамках бюджетного правила и блок систем уравнений, описывающих показатели экспорта (выручку, объем, среднюю цену) основных топливных ресурсов РФ — нефти, газа и нефтепродуктов.
Модель предназначена для прогнозирования основных показателей внешнеэкономической деятельности России, в особенности платежного баланса, на краткосрочный (до года) и среднесрочный (до трех лет) периоды.
Динамика эндогенных переменных описывается при помощи уравнений и систем, в которые в качестве предикторов входят как другие эндогенные переменные, объясняемые моделью, так и экзогенные переменные, заданные извне. Поэтому значимым преимуществом модели является учет взаимосвязи отдельных компонент платежного баланса между собой и с другими макроэкономическими и финансовыми показателями. Это дает возможность строить сценарные прогнозы, задавая различные траектории экзогенных переменных.
В работе сделано несколько сценарных прогнозов на 2020 год с целью изучить устойчивость платежного баланса РФ в ответ на различные шоки, в частности на резкое падение цен на нефть. Под устойчивостью платежного баланса в работе понимается возможность поддерживать положительное сальдо счета текущих операций.
Было рассмотрено три прогноза (базовый, оптимистичный и пессимистичный). В базовом и пессимистичном сценариях, по прогнозам модели, ожидается дефицит счета текущих операций в течение ближайшего года. В оптимистичном сценарии, при ценах на нефть, сопоставимых с уровнем цен прошлого года, счет текущих операций имеет положительное сальдо.