Макроэкономические факторы и долгосрочные премии за риск в арбитражном ценообразовании активов на основе моделей с гетерогенными агентами и неполнотой рынков
DOI:
https://doi.org/10.25726/a9612-0522-2351-eКлючевые слова:
макроэкономические факторы, долгосрочная премия за риск, гетерогенные агенты, неполные рынки, арбитражное ценообразование активов, DSGE-модель, неравенство богатства, волатильность потребления, волатильность инфляцииАннотация
В статье исследуется влияние макроэкономических факторов на формирование долгосрочных премий за риск в рамках арбитражного ценообразования активов на основе динамической стохастической модели общего равновесия с гетерогенными агентами и неполными рынками. В качестве теоретической основы используется модифицированная модель типа Аиягари–Бьюли–Хьюгетта с двумя типами домохозяйств, различающихся уровнем терпения, в условиях нестрахуемых идиосинкразических шоков дохода и ограничений на заимствование. Агрегированная экономика подвержена шокам совокупной производительности и монетарной политики с временно изменчивой волатильностью. Параметры модели калибруются методом симулированных моментов по широкому набору макроэкономических и финансовых данных стран G7 за период 1985–2023 гг. Полученные результаты показывают, что модель способна одновременно воспроизводить высокую премию за риск по акциям (6,123% при историческом значении 6,495%), низкую реальную безрисковую ставку и реалистичную волатильность доходности. Декомпозиция премии за риск демонстрирует, что фундаментальный агрегированный риск потребления объясняет менее трети её величины, тогда как свыше 67% приходится на механизмы, связанные с гетерогенностью агентов и неполнотой рынков. Анализ чувствительности выявляет значимый рост 5- и 10-летних премий за риск в ответ на шоки волатильности темпов роста ВВП и инфляции, а регрессионный анализ подтверждает ключевую роль волатильности потребления, инфляции и неравенства богатства (коэффициент Джини) в динамике премий за риск. Полученные выводы имеют практическое значение для долгосрочных инвесторов и органов макроэкономического регулирования.Библиографические ссылки
Kushnir M. Loss aversion and an equity risk premium in emerging markets // Black Sea Scientific Journal of Academic Research. 2015. Т. 25. № 7. С. 17-22.
Данеев О.В., Домрачев Э.С. Эконометрическая модель определения премии за страновой риск для целей применения в модели CAPM // Мягкие измерения и вычисления. 2023. Т. 68. № 7-1. С. 24-31.
Колесов Н.Д., Воробьев П. Акции и акционерные общества в новой модели хозяйствования // Экономические науки. 1990. № 2. С. 24-29.
Коршунов О.Ю., Кащеева Е.А. Подразумеваемая ставка без риска на российском фьючерсном рынке // Финансы и бизнес. 2016. № 1. С. 89-102.
Кучин И.И. Валютный риск и локальная модель ценообразования активов на примере российского рынка акций // Корпоративные финансы. 2016. Т. 10. № 2 (38). С. 27-38.
Kushnir M. Страх потерь и премия за риск на развивающихся рынках // Black Sea Scientific Journal of Academic Research. 2015. Т. 26. № 8. С. 8-9.
Мельник Е.Д. Управление рыночными рисками на российском рынке производных финансовых инструментов // Вестник Московского университета МВД России. 2008. № 4. С. 175-176.
Микова Е.С. Расширенная САРМ с выделением периодов положительной и отрицательной премии за рыночный риск: значимы ли моменты третьего и четвертого порядков для российского фондового рынка? // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. № 12 (60). С. 77.
Поленков В.Н., Образцова О.С. Модификация эконометрической модели ценообразования на основной капитал (САРМ) в приложении к российскому фондовому рынку // Казанская наука. 2009. № 1. С. 245-251.
Скрипачев И., Аюпов А. Разработка модели управления финансовым риском с использованием процентного свопа на конвертируемые облигации // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2010. № 4-2. С. 241-246.
Старостенко В.В. Об одной игровой модели ценообразования активов на фондовом рынке // Управление большими системами: сборник трудов. 2005. № 11. С. 81-91.
Трифонов Ю.С. Моделирование премии за риск на российском фондовом рынке с учетом эффекта асимметрии // Прикладная эконометрика. 2023. № 3 (71). С. 5-19.
Часовников С.Н., Кирьянов И.В. Арбитражные возможности модели САРМ для российского рынка акций // Сибирская финансовая школа. 2012. № 2 (91). С. 55-61.
Черемушкин С.В. Модели имплицитной премии за риск: возвращение к здравому смыслу // Финансовый менеджмент. 2010. № 4. С. 21-37.