Scientific journal

Fundamental research

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

Введение

Российская экономика и финансовый рынок функционируют в условиях широкого спектра вызовов. Перед Россией стоят масштабные задачи по структурной трансформации экономики, достижению технологической независимости и переориентации международных экономических связей. Трансформация, в свою очередь, связана со значительно возросшими потребностями в финансировании структурных изменений. Финансовый рынок должен вносить свой вклад в формирование таких ресурсов через механизмы трансформации сбережений в инвестиции. При этом особое значение имеет развитие рынка капитала, в первую очередь долевого финансирования, которое является наиболее долгосрочным. Цели по развитию рынка капитала поставлены на самом высоком уровне. Так, в подписанном в мае 2024 г. указе президента России о целях развития страны до 2030 г. поставлена задача увеличения капитализации фондового рынка к 2030 г. до 66 % валового внутреннего продукта (ВВП). На фоне продолжающегося бума размещения акций (IPO/SPO) на фондовом рынке и в консенсусной уверенности в дальнейшем его росте эксперты и аналитики, тем не менее, не высказывают прогнозов или гипотез средне- и долгосрочного горизонта. Нет факторного средне- и долгосрочного анализа перспектив эволюции рынка акций в новой геополитической и экономической конъюнктуре.

Целью исследования является количественная оценка влияния макроэкономических факторов на уровень капитализации фондового рынка в России.

Материалы и методы исследования

В работе использовались методы формализации и математизации задачи оценки влияния макроэкономических факторов на фондовый рынок, а также эконометрические методы количественного оценивания данного влияния.

Результаты исследования и их обсуждение

Среди макроэкономических факторов, влияющих на капитализацию фондового рынка, современные исследователи выделяют следующие группы.

Показатели, характеризующие экономическую активность или ее рост

Чаще всего таким показателем выступает уровень ВВ или его динамика, также рассматривается индекс или объем индустриального производства, отражающий объем физически произведенной продукции. Например, на данных США за период с 1953 по 1983 г. была обнаружена положительная связь между динамикой индустриального производства и динамикой доходности Нью-Йоркской фондовой биржи [1]. Параметры, описывающие относительные уровни ВВП (ВВП на душу населения в постоянных ценах, рост ВВП на душу населения), также оказывают положительное влияние на уровень капитализации фондового рынка [2]. Кроме того, в исследовании [3] за период с 1980 по 1995 г. на примере 15 стран, включая развитые и развивающиеся, была обнаружена положительная связь между уровнем капитализации фондового рынка относительно уровня ВВП и динамикой реального уровня ВВП (в постоянных ценах). С точки зрения отображения экономической активности в целом, включая объем услуг, предпочтительным фактором является ВВП, отражающий стоимость всех конечных товаров и услуг, произведенных на территории страны за определенный период.

Процентные ставки в экономике, характеризующие стоимость денег в экономике и, соответственно, оказывающие влияние на стоимость активов. При росте процентных ставок инвесторы могут корректировать аллокацию своих сбережений, направляя больше ресурсов в облигации или банковские инструменты. Кроме того, высокий уровень ставок может оказывать негативное влияние на уровень корпоративных прибылей, ограничивая таким образом размер потенциальных дивидендов от акций. Например, в работе [4] рассматривалось влияние различных макропоказателей на рыночную капитализацию по 15 странам, в том числе развивающимся (Бразилия, Китай, Колумбия, Египет, Индонезия и др.) и развитым (Гонконг и Сингапур). Была обнаружена негативная связь между капитализацией и уровнем процентных ставок. В другом исследовании [5] изучалось влияние макропоказателей на фондовый рынок Японии и была обнаружена отрицательная связь между ставками по долгосрочным государственным облигациям и стоимостью акций.

Уровень инфляции. Инфляция может оказать негативное влияние на капитализацию фондового рынка, так как рост цен на ресурсы может привести к росту себестоимости и ограничить доходы компании. С другой стороны, при соответствующей корректировке цен на товары и услуги и сохранении спроса уровень прибыльности компаний может быть сохранен. В таком случае акции компаний будут выступать инструментом сохранения стоимости денег в условиях высокой инфляции. В исследовании [6] рассмотрена связь показателя рыночной капитализации к ВВП с макропоказателями на примере 12 стран Ближнего Востока и Северной Африки, включая Турцию, Египет, Иран, на временном отрезке с 1979 по 1999 г. и была обнаружена негативная связь между инфляцией и рыночной капитализацией. Также в работе [7] было проанализировано влияние макропеременных на рынок акций США и Японии за период с 1965 по 2005 г. и была обнаружена негативная связь между стоимостью акций и инфляцией на рынке США. С другой стороны, в работе [8] по изучению связи макропоказателей и динамики рынка Германии была обнаружена положительная связь между капитализацией и доходностью акций.

Уровень и динамика общего значения денежной массы в экономике. Денежная масса – это совокупность наличных денег в обращении, а также безналичные денежные средства. Центральный Банк Российской Федерации под показателем денежной массы в национальном определении (М2) понимает сумму наличной национальной валюты вне банковской системы и безналичных средств нефинансовых и финансовых (кроме кредитных) организаций – резидентов Российской Федерации и домашних хозяйств – резидентов Российской Федерации на счетах в банковской системе Российской Федерации в рублях. Теоретически денежная масса может повлиять на стоимость акций следующими путями: рост денежной массы в экономике и рост экономической активности может привести к росту стоимости компаний; чрезмерный рост денежной массы может привести к высокой инфляции, которая может как негативно, так и положительно повлиять на стоимость акций; прирост денежных ресурсов в распоряжении инвесторов может привести к росту аллокации инвестиций в фондовый рынок и, соответственно, росту стоимости акций; рост денежной массы может привести к перераспределению средств инвесторов – из беспроцентной денежной ликвидности в финансовые активы, в том числе акции. В рассмотренных исследованиях для денежной массой принимались разные определения, тем не менее в основной сути своей совпадающие – это сумма наличных и безналичных средств физических и юридических лиц в национальной валюте рассматриваемой страны. В работе [5] была выявлена положительная связь японского рынка акций и денежной массы в узком определении (то есть наличные плюс текущие средства в банковской системе – М1). В другом исследовании [9], в котором рассматривался рынок Нигерии, была выявлена положительная связь индекса фондового рынка Нигерии и денежной массы как в узком (М1), так и в широком определении (М2). В работе [7] не было обнаружено значительной связи между показателем М1 и стоимостью акций на фондовом рынке США, однако была обнаружена отрицательная связь между М1 и стоимостью акций на фондовом рынке Японии. Авторы объясняют эту ситуацию специфической ловушкой ликвидности Японии. В исследовании по рынку Индии [10] связи между стоимостью акций и денежной массой также не было обнаружено.

Курс национальной валюты. Влияние курса национальной валюты относительно других валют может быть выражено через доходы компании, которые могут наращиваться при росте объема продаж своей продукции иностранным покупателям. Особенно актуально для экспортно-ориентированной экономики в случае, если национальная валюта дешевеет относительно других валют и продукция отечественных компаний становится более конкурентоспособной на мировом рынке. Например, в работе [5] выявлена следующая связь японского рынка акций и курса национальной валюты Японии (йены): с удешевлением йены японские акции становились дороже. Также в работе [10] обнаружена отрицательная связь между курсом национальной валюты относительно доллара США и значением индекса индийского фондового рынка. Связь может быть и положительной. В работе [11] была изучена связь между фондовым рынком и макроэкономическими показателями в США с 1960 по 2021 г. Взаимосвязь между ценами акций и ключевыми макроэкономическими показателями оказалась более выраженной на этапах спада производства. В работе [4] значительной связи между курсом валюты и уровнем капитализации по отношению к ВВП на примере 15 стран авторы не обнаружили.

Уровень развития банковского сектора. Банковский сектор может оказывать разнонаправленное влияние на уровень капитализации фондового рынка. С одной стороны, рынок банковского фондирования может выступать альтернативой акционерному привлечению ресурсов, с другой стороны, экономика с развитым банковским сектором может свидетельствовать о развитом в целом секторе финансового посредничества, в котором акционерное финансирование и фондовый рынок также высокоразвиты и доступны. Например, в работе [3] обнаружена положительная связь между уровнем развитости финансового посредничества (которое авторы измеряли в том числе через отношение банковского кредита) и отношением капитализации к ВВП. Авторы приходят к выводу, что рынок банковского кредита не заменяет, а дополняет рынок долевого привлечения.

Цены на нефть или экспортная выручка от продажи нефти. Стоимость нефти выступает одним из факторов, влияющих на динамику стоимости акций, причем для разных рынков связь может быть противоположной: для стран с высокой долей нефтегазовой промышленности в ВВП была выделена положительная связь между стоимостью акций и ценами на нефть, например для Нигерии [9]. Для стран с высоким уровнем импорта нефти, например для Индии, скорее характерна отрицательная связь [10].

Ликвидность фондового рынка. Ликвидность фондового рынка может характеризовать его развитость, объем ресурсов и активность инвесторов. В исследованиях [3; 6] обнаружена положительная связь между уровнем капитализации фондового рынка к ВВП и ликвидностью фондового рынка. Фактор ликвидности в исследовании отражен через несколько показателей: как отношение объема торгов акциями на фондовой бирже к ВВП за определенный период или отношение капитализации фондового рынка к обороту за период.

Уровень прямых иностранных инвестиций является еще одним макроэкономическим показателем, влияющим на капитализацию фондового рынка. Его положительное влияние на стоимость акций объясняется притоками и последующими покупками иностранными инвесторами акций, что приводит к повышению спроса и связанному росту стоимости. Положительная связь между этим показателем и уровнем капитализации обнаружена на примере 15 стран (включая развитые и развивающиеся) [4], а также в исследовании по рынку Индии [10]. Стоит отметить, что в настоящем исследовании показатель иностранных инвестиций исключен из предполагаемой формулы для прогнозирования капитализации, поскольку в текущих условиях приток иностранных инвесторов из недружественных стран не ожидается, а масштабного прихода инвесторов из дружественных стран на данный момент не произошло.

Среди других рассматриваемых структурных факторов экономики исследователи также выделяют уровень открытости экономики и уровень роли государства в экономике [2]. Доля товарного экспорта в ВВП может выступать показателем, отражающим уровень открытости экономики. Исследователи пришли к выводам, что в периоды открытости экономик (в том числе в 1971–2020 гг.) увеличение этого показателя связано с ростом капитализации. На основании данных ЦБ РФ по уровню экспорта товаров в год [12], а также данных Росстата по уровню годового валового внутреннего продукта в текущих ценах [13] среднее отношение экспорта к ВВП за промежуток времени с 2011 по 2023 г. составляло 24 %, при этом в 2023 г. это отношение было на уровне 21 %. Согласно официальным прогнозам социально-экономического развития Российской Федерации на 2025 г. и на плановый период 2026 и 2027 гг., представленным Министерством экономического развития [14], оценочное значение этого показателя за 2024 г. составит около 20 %, к 2027 г. – 19,8 %. Таким образом, можно предполагать, что уровень открытости экономики на горизонте до 2030 г. значительно не скорректируется по сравнению с текущим состоянием и не окажет влияния на изменение капитализации фондового рынка.

Масштаб роли государства в экономике может быть отражен через отношение расходов бюджета к ВВП. В своем исследовании [2] авторы приходят к выводу, что повышение роли государства в экономике, как правило, оказывает отрицательное влияние на капитализацию, однако это зависит также от конкретных условий исторического периода. При предположении, что в текущих условиях на горизонте прогнозирования уровень расходов государства в Российской Федерации относительно ВВП останется на прежнем уровне, что подтверждается проектом Основных направлений единой государственной денежно-кредитной политики на 2025 г. и на период 2026 и 2027 гг. ЦБ РФ [15], уровень бюджетных расходов в 2025–2027 гг. в базовом сценарии будет стабилен и в диапазоне 35-40 % (так же как и в 2023–2024 гг.). Соответственно, при реализации основного сценария можно не ожидать существенного изменения роли государства в экономике и влияния на капитализацию.

Неэкономические факторы, влияющие на уровень капитализации фондового рынка

Рост доли сельских жителей в численности населения страны [2] оказывает негативное влияние на уровень капитализации. Это подтверждает предположение, что городское население более активно вовлечено в фондовый рынок. С уровнем капитализации положительно связана доля граждан пенсионного возраста в численности населения в работоспособном возрасте, так как во многих странах это сопровождается созданием накопительных пенсионных систем, выступающих одним из факторов роста капитализации [2]. Погодные факторы, например уровни ветра, влажности и температуры, также способны оказывать влияние на уровень капитализации фондового рынка [16; 17]. На капитализацию фондового рынка оказывают влияние крупные социально-политические события, такие как военные конфликты, социальные потрясения, а также непредсказуемые события природного характера.

Построение модели капитализации фондового рынка России

Для моделирования уровня капитализации фондового рынка, в результате теоретического анализа экономической конъюнктуры исследуемого периода, с учетом опыта российских и зарубежных исследователей, были отобраны следующие макроэкономические переменные:

SMC – уровень капитализации фондового рынка (stock market capitalization, трлн руб.); Y – номинальный валовой внутренний продукт России (ВВП, nominal gross domestic product, трлн руб.);

M2 – агрегат денежной массы (M2 money supply aggregate, трлн руб.) – сумма наличных денег в обращении и безналичных средств);

VST – среднедневной объем торгов акциями (average daily stock trading volume, млрд руб.);

ABS – стоимость активов банковского сектора (трлн руб.);

LIR – средняя долгосрочная ставка облигаций федерального займа (ОФЗ) (long-term loan rate, %),

USA – цена доллара США (руб./долл.),

SPS – фиктивная (ненаблюдаемая) переменная, отражающая влияние на уровни капитализации фондового рынка неблагоприятных событий: санкций 2014 г., пандемии 2020 г., начала специальной военной операции (СВО) на Украине в 2022 г. Формирование значений переменной SPS выполнено по критерию минимальной стандартной ошибки модели [18, с. 62].

Эмпирический анализ модели зависимости капитализации фондового рынка от перечисленных выше макроэкономических факторов был выполнен по квартальным данным с 4 квартала 2011 г. по 4 квартал 2023 г. включительно.

Применение квартальных данных приводит к необходимости оценки и исключения сезонных составляющих, так как неучтенная сезонность в составе случайных возмущений модели увеличивает дисперсии оценок параметров и снижает их эффективность [19]. Поэтому временные ряды макроэкономических переменных модели капитализации фондового рынка были проверены на статистическую значимость влияния сезонных колебаний. Значимые сезонные составляющие удалены из уровней ВВП и цепного прироста денежной массы. Для исключения возможности построения ложной регрессии выборочные данные при помощи стандартных эконометрических процедур были проверены на стационарность. Все упомянутые выше временные ряды являются нестационарными и принадлежат классу I (1) за исключением агрегата денежной массы и активов банковского сектора, которые имеют порядок коинтеграции равный двум (I (2)). Если временные ряды переменных, включенных в модель, имеют разный порядок коинтегрированности, разную динамику и различные основные характеристики, построение модели теряет смысл, и оцениваемая модель представляет собой ложную регрессию. По этой причине вместо агрегата денежной массы и активов банковского сектора в модель капитализации фондового рынка включены цепной прирост денежной массы (DM2, трлн руб) и цепной прирост активов банковского сектора (DABS, трлн руб).

Для решения проблемы ложной регрессии в моделях, эндогенные и/или экзогенные переменные которых являются интегрируемыми порядка 1, в спецификацию включаются их лаговые значения. Такая процедура генерирует стационарный временной ряд возмущений модели I (0), что обеспечивает состоятельность МНК-оценок параметров. Поэтому в качестве спецификации модели зависимости уровня капитализации фондового рынка от выбранных макроэкономических переменных, с учетом свойств временных рядов, описывающих их динамику, в работе выбрана модель авторегрессии распределенных лагов ADL (1,1) (autoregressive distributed lags):

(1)

где ut – случайное возмущение. Индексы у параметров модели совпадают с величиной лага: у параметров при текущих значениях переменных – 0, у параметров при лаговых значениях переменных – 1. Модель (1) является коинтегрированной регрессией. После оценивания модели (1) и удаления статистически незначимых регрессоров спецификация оцененной модели капитализации фондового рынка приняла вид

. (2)

Таблица 1

Результаты оцененной модели капитализации фондового рынка

В табл. 1 приводится протокол оцененной модели.

Оценки параметров всех включенных в модель (2) регрессоров статистически значимы. Модель в целом статистически значима и высокого качества на интервале исследования (R2 = 0,9989, ). Для модели без свободного члена коэффициент детерминации вычисляют через индекс корреляции – корреляции между вектором значений эндогенной переменной и вектором их оценок: R2 = 0,99342 = 0,9869 или используют нецентрированный коэффициент детерминации – R2 = 0,9988.

Для оценки параметров модели использован метод наименьших квадратов, корректность применения которого была подтверждена проведением диагностических тестов на проверку выполнения предпосылок теоремы Гаусса – Маркова. Диагностика предпосылок модели выполнялась при помощи тестов, учитывающих структуру регрессоров в ее спецификации. Гомоскедастичность возмущений модели проверена тестом Бреуша – Пагана (BP = 9,6228, p-value = 0,211). В результате теста Бреуша – Годфри, применимого к авторегрессионным моделям, нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции (LM test = 0,1105, p-value = 0,7396) не отклонена. Тест Рамсея подтвердил корректность выбора спецификации в форме линейной регрессии (RESET = 3,1131, p-value = 0,05629). Тест Харке – Бера использован для проверки нормальности распределения возмущений (X-squared: 2,0506, p-value = 0,3587).

После оценки модели о правильности выбора ее спецификации можно судить по результатам проверки остатков на стационарность – остатки адекватной модели должны быть белым шумом. На рисунке представлен график временного ряда остатков модели (2) и две коррелограммы (автокорреляционной (ACF) и частной автокорреляционной функций (PACF)). Как видно из рисунка, нулевая гипотеза о равенстве нулю значений ACF и PACF для всех лагов не отвергается, так как ни одно значение не превышает уровень значимости (пунктирные линии на графике).

Для исследования стабильности оценок коэффициентов модели (2) выполнен анализ динамики коэффициентов модели, оцененных по кумулятивным выборкам. Интервалы наблюдений для кумулятивных выборок представлены в табл. 2.

В табл. 3 приведены оценки коэффициентов модели капитализации фондового рынка (2), вычисленные по кумулятивным выборкам (объемом n) из табл. 2. Эти данные позволяют судить об устойчивости оценок коэффициентов модели.

В табл. 4 приведены результаты ex-post прогнозов на интервалах наблюдений кумулятивных выборок (табл. 2) по модели с коэффициентами из табл. 3 и истинные ошибки ex-post прогнозов, объективно характеризующие качество модели (2).

График случайных остатков и его корреляционные характеристики

Таблица 2

Интервалы наблюдений для кумулятивных выборок

Таблица 3

Оценки коэффициентов модели капитализации фондового рынка

Таблица 4

Ex-post прогнозы капитализации фондового рынка

Заключение

Построенная авторами модель может быть использована для объяснения вклада макроэкономических факторов в формирование уровня капитализации фондового рынка России. Согласно полученным оценкам, с 2011 по 2023 г. наблюдались следующие реакции уровня капитализации на изменения макроэкономических факторов:

− прирост номинального ВВП России на 1 трлн руб. сопровождался увеличением объема капитализации на 840 млрд руб.; прирост среднедневного объема торгов акциями на 1 млрд руб. приводил к увеличению уровня капитализации на 70 млрд руб.;

− прирост средней долгосрочной ставки ОФЗ на 1 % сопровождался снижением объема капитализации на 790 млрд руб.; возрастание цепного прироста денежной массы на 1 трлн руб. сопровождалось снижением уровня капитализации на 1,8 трлн руб.; увеличение цепного прироста стоимости активов банковского сектора на 1 трлн руб. – к уменьшению уровня на 240 млрд руб.;

− неблагоприятные события (санкции 2014 г., пандемия 2020 г., начало СВО на Украине в 2022 г.) способствовали снижению капитализации фондового рынка на 5,44 трлн руб.