Анализ драйверов изменения конъюнктуры процентных ставок в США

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной статье исследован вопрос вклада драйверов изменения конъюнктуры процентных ставок во времени для экономики. Для анализа процентных ставок был выбран метод анализа главных компонентов (PCA). РСА хорошо зарекомендовал себя как мощный статистический метод в области моделирования кривой доходности. Модели временной структуры на основе PCA обычно обеспечивают точную подгонку к наблюдаемой доходности и объясняют большую часть поперечных колебаний доходности. Хотя основные компоненты являются базисом для построения современных моделей временной структуры, этот подход менее изучен для целей моделирования рисков, таких как стоимость под риском и ожидаемый дефицит. Модели процентного риска, как правило, сложно определить и оценить из-за смены режимов доходности и волатильности доходности. В этой статье проанализированы возможности комбинирования оценки условной волатильности главных компонентов в рамках квантильной регрессии (QREG) для вывода оценок доходности распределения. В статье проведен анализ данных изменения конъюнктуры процентных ставок США во временном периоде с 2006 г. Также, представлена декомпозиция изменений доходностей на разных дюрациях и относительно изменений разной формы.

Об авторах

Микаил Шахин оглы Меджидов

Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Автор, ответственный за переписку.
Email: Mikayil.majidov@gmail.com
SPIN-код: 3122-8846
Scopus Author ID: 1228207

Магистр Финансов

Россия, Москва

Список литературы

  1. Вартанова М. Л. Евразийский экономический союз: динамика и тенденции экономического развития в условиях роста макроэкономической неопределенности //Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. —2022. —№. 5-1. —С. 382–385.
  2. Гаджиев М. М., Шарич Э. Э., Яковлева Д. Д. Паевые инвестиционные фонды как основа рынка коллективных инвестиций и драйверы роста экономики //УЭПС: управление, экономика, политика, социология. —2019. —№. 3. —С. 72–81.
  3. Золина С. А., Копытин И. А., Резникова О. Б. «Сланцевая революция» в США как главный драйвер перестройки мирового рынка нефти //Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. —2019. —Т. 12. —№. 6. —С. 71–93.
  4. Herzekovich, D. A. Choosing priority areas of investment in stock markets according to the «Profitability-risk» model/ D. A. Herzekovich // Economics and entrepreneurship. —2018. —№ 9 (98). —Pp. 673–680.
  5. Sharpe, W. F. Investments: Translated from English / William F. Sharp, Gordon J. Alexander, Jeffrey V. Bailey. —M.: INFRA-M: NFPC NTF», 1997. —X, 1024 p.
  6. Markowits, H. M. Portfolio Selection / H. M. Markowits // Journal of Finance. —1952. —№ 1. —pp. 71–91.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Классический цикл развития экономики.

Скачать (49KB)
3. Рис. 2. Кривая становится круче.

Скачать (17KB)
4. Рис. 3. Разворот кривой.

Скачать (19KB)
5. Рис. 4. Кривая инвертирована.

Скачать (18KB)
6. Рис. 5. Разворот «бабочка».

Скачать (15KB)
7. Рис. 6. Возвращение структуры в нормальный вид.

Скачать (13KB)
8. Рис. 7. Вклад компонент в формирование изменения траектории кривой.

Скачать (31KB)
9. Рис. 8. Исторический вклад компонент в формирование цены.

Скачать (68KB)
10. Рис. 9. Влияние компонент на движение бумаг с разным сроком погашения.

Скачать (49KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».