Details

Актуальность работы определяется высокой долей сырьевых компаний в капитализации российского фондового рынка и кардинальной перестройкой механизмов трансмиссии ценовых шоков после введения санкций в феврале 2022 года. Поставленная на государственном уровне задача повышения роли фондового рынка в экономике требует точного понимания факторов доходности и рисков ключевых промышленных эмитентов. Резкий рост волатильности на мировых и российском рынках в последние годы делает анализ её устойчивости и асимметрии особенно востребованным. Объектом исследования выступает российский фондовый рынок, представленный акциями компаний промышленного сектора, и мировые рынки сырьевых товаров в рублёвом выражении. Предметом являются взаимосвязи между рублёвыми ценами сырьевых товаров и доходностью акций, а также характеристики волатильности (персистентность и асимметрия) в условиях структурного шока 2022 года. Цель работы - количественно оценить изменения взаимосвязей «сырьё – акции» и параметров волатильности после февраля 2022 года на основе моделей VAR, GARCH и EGARCH, а также проверить гипотезы об усилении персистентности волатильности и эффекта левериджа. Для достижения цели решены следующие задачи: проведён обзор литературы по тематике взаимосвязи товарных и фондовых рынков; собраны и обработаны дневные данные о ценах 18 акций промышленных компаний и 11 сырьевых товаров за 2018–2026 гг. с пересчётом в рубли; выполнен описательный и корреляционный анализ по шести отраслевым секторам; проверены предпосылки моделирования (стационарность и ARCH-эффекты); построены двухфакторные VAR-модели с тестами Грэнджера; оценены одномерные GARCH(1,1) и EGARCH(1,1) модели для ключевых акций; проверены четыре исследовательские гипотезы. Информационная база исследования включает 2183 наблюдения без пропусков. Все ряды доходностей стационарны в обоих периодах, значимые ARCH-эффекты выявлены для большинства переменных, что обосновало применение GARCH. Анализ причинных связей с помощью тестов Грэнджера показал, что в нефтегазовом секторе после 2022 года связь стала двусторонней (p < 0,05 для обоих направлений), в чёрной металлургии и золотодобыче значимые связи исчезли, в алюминиевом секторе сохранилась односторонняя связь от акций к цене алюминия, а в цветной металлургии и угольном секторе связи отсутствовали в обоих периодах. Моделирование волатильности показало рост персистентности (α+β) для пяти из шести компаний (например, Лукойл 0,94 → 1,10, ММК 0,98 → 1,12). Значимый эффект левериджа (γ < 0) после 2022 года появился у ММК, Норникеля и Полюса, а у Распадской сохранился. Проверка гипотез дала следующие результаты: H1 (связь «сырьё – акции») подтверждена частично - связь обнаружена в трёх секторах из шести до 2022 года и в одном после; H2 (изменение связей) подтверждена полностью; H3 (рост персистентности) подтверждена; H4 (усиление левериджа) подтверждена. Практическая значимость состоит в возможности использования полученных оценок для построения инвестиционных стратегий и управления рисками. Дальнейшие исследования могут включать расширение выборки компаний, применение TVP-VAR и многомерных GARCH-моделей, а также включение геополитических индексов.

The relevance of this research is determined by the high share of commodity companies in the Russian stock market capitalization and the fundamental restructuring of price shock transmission mechanisms following the imposition of sanctions in February 2022. The state-level objective of increasing the stock markets role in the economy requires a precise understanding of the return drivers and risk profiles of key industrial issuers. The sharp increase in volatility in both global and Russian markets in recent years makes the analysis of its persistence and asymmetry particularly timely. The object of the research is the Russian stock market, represented by shares of industrial sector companies, and global commodity markets expressed in rubles. The subject is the relationship between ruble commodity prices and stock returns, as well as the characteristics of volatility (persistence and asymmetry) under the conditions of the structural shock of 2022. The aim of the study is to quantitatively assess changes in commodity–equity linkages and volatility parameters after February 2022 using VAR, GARCH, and EGARCH models, and to test hypotheses about increased volatility persistence and the leverage effect. The following tasks were accomplished to achieve this aim: a literature review on commodity and equity market linkages was conducted; daily price data for 18 industrial company stocks and 11 commodities from 2018 to 2026 were collected, processed, and converted into rubles; descriptive and correlation analysis was performed for six industry sectors; modeling prerequisites were verified (stationarity and ARCH effects); bivariate VAR models with Granger causality tests were constructed; univariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) models were estimated for key stocks; and four research hypotheses were tested. The empirical base of the study comprises 2,183 observations with no missing values. All return series are stationary in both periods. Significant ARCH effects were detected for most variables, justifying the use of GARCH models. Granger causality analysis of relationships showed that in the oil and gas sector, the linkage became bidirectional after 2022 (p < 0.05 for both directions); in ferrous metallurgy and gold mining, significant relationships disappeared; in the aluminum sector, a unidirectional link from stock returns to the aluminum price was preserved; while in non-ferrous metallurgy and the coal sector, no significant relationships were found in either period. Volatility modeling revealed an increase in persistence (α+β) for five out of six companies (e.g., Lukoil from 0.94 to 1.10; MMK from 0.98 to 1.12). A significant leverage effect (γ < 0) emerged after 2022 for MMK, Nornickel, and Polyus, while Raspadskaya retained its previously existing leverage. Hypothesis testing produced the following results: H1 (commodity–equity linkage) was partially confirmed - a connection was found in three of six sectors before 2022 and in one sector after; H2 (change in relationships) was fully confirmed; H3 (increase in persistence) was confirmed; H4 (strengthening of the leverage effect) was confirmed. The practical significance lies in the potential use of these estimates for developing investment strategies and managing risks. Further research may include expanding the sample of companies, applying TVP-VAR and multivariate GARCH models, and incorporating geopolitical indices.