Детальная информация

Объектом исследования является российский финансовый рынок, включая государственные и корпоративные облигации, а также цены акций финансовых институтов. Предметом является влияние волатильности процентных ставок и макроэкономических событий на поведение кр ивых доходности, индексов облигаций и доходности акций. Цель — оценить, как волатильность процентных ставок и ключевые макроэкономические решения влияют на кривую доходности и показатели рынков облигаций и акций в России. Выводы: Моделирование GARCH индекса облигаций RUCBTRNS подтвердило наличие кластеризации волатильности с повышенной неопределенностью во время крупных макроэкономических событий (например, решений по ключевой ставке). Результаты подчеркнули необходимость моделей, которые отражают условную гетероскедастичность в рядах доходности. Модель ARIMA (1,0,1) продемонстрировала сильную автокорреляцию в доходности и дала действительный внутривыборочный прогноз, отражающий инерционность и возврат к среднему значению динамики индекса облигаций. Наконец, исследование событий, сосредоточенное на повышении ключевой ставки Банка России, выявило статистически значимую аномальную доходность индекса RUCBTRNS и акций финансового сектора, но неоднородные реакции в зависимости от профиля риска эмитента. CAAR были значительно положительными для некоторых инструментов, что подтверждает чувствительность рынка к денежно - кредитной политике. Таким образом, результаты этой диссертации подтверждают эмпирическую значимость моделей PCA , ARIMA и GA RCH при анализе поведения финансового рынка. Методологию можно тиражировать для разных стран или рынков, и она применима как к академическим исследованиям, так и к практическому финансовому анализу.

The object of the study is the Russian financial market, including government and corporate bonds, as well as the prices of financial institutions shares. The subject is the impact of interest rate volatility and macroeconomic events on the behavior of yield curves, bond indices and stock returns. The goal is to assess how interest rate volatility and key macroeconomic decisions affect the yield curve and the performance of the bond and stock markets in Russia. Conclusions: GARCH modeling of the RUCBTRNS bond index confirmed the presence of volatility clustering with increased uncertainty during major macroeconomic events (e.g., key rate decisions). The results highlight the need for models that capture conditional heteroscedasticity in the return series. The ARIMA (1,0,1) model demonstrated strong autocorrelation in returns and produced a valid in-sample forecast, reflecting the inertia and mean reversion of the bond index dynamics. Finally, an event study focusing on the Bank of Russia key rate hike revealed statistically significant abnormal returns for the RUCBTRNS index and financial sector stocks, but heterogeneous responses depending on the issuer risk profile. CAARs were significantly positive for some instruments, confirming the market sensitivity to monetary policy. In summary, the results of this dissertation support the empirical significance of PCA, ARIMA, and GARCH models in analyzing financial market behavior. The methodology can be replicated across countries or markets and is applicable to both academic research and practical financial analysis.