in English

Актуальные проблемы
экономики и права

 

16+

 

DOI: 10.21202/1993-047X.12.2018.2.241-255

скачать PDF

Авторы :
1. Руслан Аркадиевич Григорьев, доктор философии в области экономики (Великобритания); заместитель директора НИИ проблем социально-экономического развития; аспирант
Казанский инновационный университет им. В. Г. Тимирясова (ИЭУП) (Казань); ЦЭМИ РАН (Москва)



Несинхронность временных рядов – основная причина лидерства бирж США в классических эконометрических моделях


Цель: проведение обобщенного сравнительного анализа двух работ, подвергающих сомнению доминирующую позицию США в эконометрических моделях, использующих несинхронные временные ряды.


Методы: сравнительный анализ исследовательской гипотезы, метода подготовки данных и выводов исследования.


Результаты: многие исследования, использующие эконометрическое моделирование межбиржевых взаимосвязей, проведенное для бирж разных временных зон, выделяют биржи США в качестве самых влиятельных. Вместе с тем результаты решений классических эконометрических моделей могут вводить исследователей в заблуждение. В большинстве случаев подобный вердикт выносится на основе использования классических эконометрических моделей, не учитывающих проблему несинхронности торгов или неспособных ее учесть. К подобному выводу пришли два исследования. Независимо или нет, Б. Резник и Г. Шусмит повторили исследование Р. Григорьева, демонстрирующее, что классические эконометрические модели с авторегрессионной структурой переменных с высокой долей вероятности подтверждают наличие предшествий, идущих от биржи США к любой другой бирже, тогда как в реальности подобные связи могут объясняться лишь очередностью появления торговых сессий бирж в течение универсального дня или тем фактом, что временные зоны США близки к концу планетарного дня.


Научная новизна: работы Р. А. Григорьева и Б. Резника и Г. Шусмита имеют значительные сходства в гипотезе, методе подготовки данных и результатах исследования. Исследования подтверждают наличие закономерности между несинхронностью временных рядов и тестами на наличие влияния от экзогенных лаговых переменных.


Практическая значимость: повторное подтверждение наличия закономерности указывает на необходимость корректного учета несинхронности временных рядов внутри спецификации уравнения или методом сдвига временного ряда.


Ключевые слова :

экономика и управление народным хозяйством; лидерство США; несинхронная торговля; несинхронные временные ряды; связь ведущий – ведомый; временная зона; нулевой меридиан


Cписок литературы :

1. Granger C. W. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1969, Vol. 37, No. 3, pp. 424–438.
2. Antell J. Essays on the Linkages Between Financial Markets, and Risk Asymmetries (summary section only), Svenska handelshögskolan, 2004.
3. Swanson P. E. The interrelatedness of global equity markets, money markets, and foreign exchange markets, International Review of Financial Analysis, 2003, Vol. 12, No. 2, pp. 135–155.
4. Brooks C., Henry Ó. T. Linear and non-linear transmission of equity return volatility: evidence from the US, Japan and Australia, Economic Modelling, 2000, Vol. 17, No. 4, pp. 497–513.
5. Eun C. S., Shim S. International transmission of stock market movements, Journal of financial and quantitative Analysis, 1989, Vol. 24, No. 02, pp. 241–256.
6. Koch P. D., Koch T. W. Evolution in dynamic linkages across daily national stock indexes, Journal of International Money and Finance, 1991, Vol. 10, No. 2, pp. 231–251.
7. Gjerde О., Sættem F. Linkages among European and world stock markets, The European Journal of Finance, 1995, Vol. 1, No. 2, pp. 165–179.
8. Bessler D. A., Yang J. The structure of interdependence in international stock markets, Journal of international money and finance, 2003, Vol. 22, No. 2, pp. 261–287.
9. Granger C. W. Some recent development in a concept of causality, Journal of econometrics, 1988, Vol. 39, No. 1–2, pp. 199–211.
10. Olbrys J., Majewska E. Granger causality analysis of the CEE stock markets including nonsynchronous trading effects, Argumenta Oeconomica, 2013, Vol. 31, No. 2, pp. 151–172.
11. Lo A. W., MacKinlay A. C. An econometric analysis of nonsynchronous trading, Journal of Econometrics, 1990, Vol. 45, No. 1–2, pp. 181–211.
12. Campbell J. Y., Lo A. W.-C., MacKinlay A. C. The econometrics of financial markets, Princeton University press, 1997.
13. Olbrys J., Majewska E. On some empirical problems in financial databases, Pensee, 2014, Vol. 76, No. 9, рр. 2–9.
14. Baumöhl E., Výrost T. Stock market integration: Granger causality testing with respect to nonsynchronous trading effects, Finance a Uver, 2010, Vol. 60, No. 5, p. 414.
15. Grigoryev R. A. The interdependence between stock markets of BRIC and developed countries and the impact of oil prices on this interdependence, PhD thesis, University of Portsmouth, 2010, 270 p.

16. Korhonen I., Peresetsky A. What Influences Stock Market Behavior in Russia and Other Emerging Countries?, Emerging Markets Finance and Trade, 2016, Vol. 52, No. 5, pp. 1210–1225.
17. Korhonen I., Peresetsky A. Extracting global stochastic trend from non-synchronous data, 2013.
18. Durdyev R., Peresetsky A. Autocorrelation in the global stochastic trend, Applied econometrics, 2014, No. 3 (35), pp. 39–58 (in Russ.).
19. Peresetsky A. A., Yakubov R. I. Autocorrelation in an unobservable global trend: does it help to forecast market returns?, International Journal of Computational Economics and Econometrics, 2017, Vol. 7, No. 1–2, pp. 152–169.
20. Grigoryeva L., Ortega J.-P., Peresetsky A. Volatility forecasting using global stochastic financial trends extracted from nonsynchronous data, Econometrics and Statistics, 2017.
21. Grigoryev R., Jaffry S., Marchenko G. The role of the timeline in Granger causality test in the presence of daily data nonsynchronism, Applied Econometrics, 2012, Vol. 27, No. 3, pp. 3–19.
22. Resnick B. G., Shoesmith G. L. A Note on Modeling World Equity Markets with Nonsynchronous Data, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 2017, Vol. 51, pp. 125–132.
23. Grigoryev R., Jaffry S., Marchenko G. Investigation of the consequences of ignoring daily data non-synchronism in crossmarket linkages: BRIC and developed countries, Applied Econometrics, 2012, Vol. 26, No. 2, pp. 92–112.
24. Cheung Y.-W., Ng L. K. A causality-in-variance test and its application to financial market prices, Journal of Econometrics, 1996, Vol. 72, No. 1–2, pp. 33–48. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01714-x:
25. Nelson D. B. Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1991, Vol. 59, No. 2, pp. 347–370.
26. Grigoryev R. A. A replication of Grigoryev's research in the article by Resnik and Shoesmith: identical hypothesis, method of data preparation, results, Working paper # WP/2018/326, Moscow, CEMI RAS, 2018, 43 p. (in Russ.).
27. Furstenberg G. M., Jeon B. N., Mankiw N. G., Shiller R. J. International stock price movements: links and messages, Brookings Papers on Economic Activity, 1989, Vol. 1989, No. 1, pp. 125–179.


Цитирование :

Григорьев Р. А. Несинхронность временных рядов – основная причина лидерства бирж США в классических эконометрических моделях // Актуальные проблемы экономики и права. 2018. Т. 12, № 2. С. 241–255. DOI: http://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.12.2018.2.241-255


Тип статьи : Научная статья

Дата поступления статьи :
16.01.2018

Дата принятия в печать :
03.06.2018

Дата онлайн размещения :
25.06.2018