Изменчивость спредов колумбийских суверенных облигаций (tes)

Эта работа включает эмпирический анализ оценки и интерпретации переменных, которые влияют на изменчивость разброса в Колумбии. Для развития этого

Исследование в основном доступно для публичного доступа. Можно выделить, что определяющей переменной разброса в данном исследовании является ВВП на душу населения.

Изменчивость-оф-спредов-оф-TES Колумбией-р

В наше глобализированное настоящее время, когда все люди постоянно борются за то, чтобы быть более квалифицированными, чем другие, быстрее, умнее, необходимы определенные переменные для прогнозирования будущего поведения, исследования для минимизации рисков и в этом случае предположить, что он сможет его компенсировать. Термин страновой риск появился в начале 20-го века после того, как частному сектору потребовалось создавать отчеты о железнодорожных компаниях Соединенных Штатов, являющихся эмитентами облигаций. Некоторое время спустя для выполнения этой функции возникли Poor's Publishing Co. и Standard Statistics Bureau. Эти отчеты стали актуальными во время великой депрессии 1929 года, когда большинство компаний потерпели крах.В семидесятых годах первая компания ECR была создана за пределами Соединенных Штатов, а в конце восьмидесятых - в Латинской Америке (Lapitz, 2005: 23).

При этом мы можем иметь представление о создании таких понятий, как спред долга, который представляет собой не более чем дифференциал доходности государственных ценных бумаг определенной страны, в случае Колумбии доходность TES по сравнению с доходностью TBonds (казначейских облигаций США).

Эта разница связана с восприятием риска экономическими агентами и является наиболее широко используемым показателем для измерения премии за риск в развивающихся странах, известным как коэффициент EMBI., что является вышеупомянутой разницей по отношению к одному и тому же периоду погашения. EMBI измеряет скрытый риск при хранении государственных ценных бумаг Колумбии по сравнению с хранением американских ценных бумаг. Его важность заключается в том, что, как уже упоминалось, он показывает международное восприятие кредитного риска в Колумбии. Другими словами, как другие страны видят Колумбию при принятии инвестиционных решений.

обоснование

Основываясь на целях, поставленных в исследовании, мы стремимся узнать взаимосвязь между детерминантами изменчивости спредов колумбийских суверенных облигаций (TES) с переменными, изучаемыми в рамках модели, и, исходя из этого, посмотрим на поведение указанных переменные. Поскольку спреды суверенных облигаций считаются центральной переменной в экономике, это было принято в качестве фундаментальной работы для определения того, являются ли платежеспособность, ликвидность, PGP, Ir, FDI, PPP и IC определяющими факторами спреда, взяв за основу модель, разработанную в 1984 г. чилийским экономистом и теоретиком Себастьяном Эдвардсом Фигероа, который заложил основы в этом вопросе;Кроме того, в некоторой современной литературе также указывается, что уровни спредов определяются в основном факторами ликвидности и платежеспособности, специфичными для каждой экономики.

Глобальный EMBI рассчитывается с 1999 года, в общей сложности 170 инструментов, выпущенных 31 развивающейся страной и допускающих менее ликвидные инструменты. В отличие от EMBI +, который группирует страны по уровню кредитного рейтинга, EMBI Global выбирает их в соответствии с доходом на душу населения и историей реструктуризации долга каждой страны (Montilla, 2007). Ситуация невыполнения или невыполнения обязательств по платежам в любой из этих стран оказывает негативное влияние на поведение всех, именно по этой причине кризис обычно затрагивает всех, кто его производит.

Для Понсе (2007: 1,4) важность иностранных инвесторов на мексиканском фондовом рынке является абсолютной, в основном тех, кто специализируется на развивающихся рынках, на которые в значительной степени влияет EMBI, то есть эта переменная определенно влияет на решение. решение инвестировать не только в рынок облигаций, но и в фондовый рынок. И он заверяет, что EMBI коррелирует с мексиканским CPI3, который эквивалентен колумбийскому IGBC, поскольку он показывает аналогичную траекторию в этой экономике: Мексиканский EMBI имеет тенденцию к снижению, а индекс CPI Мексики - с тенденцией к повышению.

Таким образом, можно сказать, что спреды считаются очень важной переменной для международных наблюдателей от таких организаций, как Всемирный банк (ВБ), Международный валютный фонд (МВФ) и Межамериканский банк развития (МБР); где показатели странового риска являются наилучшим способом измерения государственного управления, эффективности политики и программ, которые они применяют для достижения развития; и точно так же, были ли они правильными для достижения этих целей. По этой причине он пытается определить, какие переменные имеют наибольшее влияние на получение указанной переменной.

цели

ОБЩАЯ ЦЕЛЬ.

Представьте эконометрическую модель, которая раскрывает детерминанты изменчивости спредов суверенных облигаций Колумбии (TES)

КОНКРЕТНЫЕ ЦЕЛИ.

Примените различные тесты, чтобы выяснить, значимы ли переменные в каждом из них. Сопоставьте полученные результаты с теорией. Дайте критическое мнение об изменчивости спредов колумбийских суверенных облигаций (TES)

РЕФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ РАМА

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОСНОВА.

Для правильной разработки модели использовалась Теория Себастьяна Эдвардса Фигероа, которая была взята в качестве теоретической поддержки и основы для переменных.

Модель предполагает, что премия за риск является функцией различных показателей ликвидности или платежеспособности и макроэкономических переменных или так называемых фундаментальных показателей. Аналогичным образом, модель предполагает два основных допущения: нейтральные к риску заемщики и конкурентные рынки капитала, что приводит к предложению лог-линейной зависимости детерминант спреда, объясняющей изменчивость спредов с использованием переменных:

Платежеспособность (внешний долг / ВВП) Ликвидность (резервы / ВВП, обслуживание долга / экспорт, текущий счет / баланс ВВП) Рост (инвестиции / ВВП, рост ВВП на душу населения) Стабильность (уровень инфляции, уровень девальвации и изменчивость резервов) Конкретные переменные долга (срок и размер ссуд),

Сделав вывод о наличии положительной связи между изменчивостью спредов и первыми тремя группами переменных.

В литературе традиционно указывается, что уровни спредов определяются в основном факторами ликвидности и платежеспособности, специфичными для каждой экономики. Движение спредов в разных странах, как правило, сильно коррелировано во времени; Более того, коэффициенты корреляции между спредами имеют тенденцию увеличиваться в периоды, когда они испытывают более сильные относительные изменения.

Причина этого заключается в том, что в периоды большей неопределенности (по причинам, не обязательно связанным с фундаментальными факторами развивающихся экономик, и даже по мере улучшения этих условий) глобальные инвесторы сокращают свои позиции в более рискованных активах, включая облигации. стран с развивающейся экономикой.

Следовательно, чтобы понять эволюцию спредов в краткосрочной перспективе, важно определить риск, воспринимаемый инвесторами на мировых финансовых рынках. Такое восприятие риска позволяет вам определять свои инвестиционные решения в облигации развивающихся стран и в целом в рискованные активы. Если риск, который инвесторы видят на «основных» рынках, высок, они будут требовать более высокую премию за выход из безрисковых активов (таких как облигации Федеральной резервной системы или золото) и покупку облигаций развивающихся стран. Точно так же премия за риск уменьшается, если инвестор считает низкий риск на финансовых рынках. В свою очередь, факторы, влияющие на оценку инвесторами платежеспособности эмитента, охватывают широкий спектр,из-за эволюции экономики в развитых странах (из-за важности торговых потоков и потоков капитала для получения иностранной валюты), таких как периоды выборов (из-за неопределенности экономической политики кандидатов), а также информация, генерируемая публикацией новых макроэкономических данных, изменениями кредитных рейтингов агентств, даже процессами кризиса или турбулентности в других странах с развивающейся экономикой (эффект цепной реакции).изменение кредитных рейтингов агентств, вплоть до кризисных или турбулентных процессов в других странах с развивающейся экономикой (эффект цепной реакции).изменение кредитных рейтингов агентств, вплоть до кризисных или турбулентных процессов в других странах с развивающейся экономикой (эффект цепной реакции).

И последнее, но не менее важное: следует отметить, что спред принимается как разница между процентной ставкой по суверенной облигации и безрисковой процентной ставкой.

s = i - r = ((p / 1-p) * (rR)) + (C ′ (B)) / (1 - p)

Спред - это функция вероятности дефолта, ставки возмещения и безрисковой процентной ставки.

УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ.

В этом заявлении рассматриваются некоторые соответствующие примеры из доступной библиографии, что позволяет занять позицию относительно того, что было сделано и что еще предстоит сделать в отношении разворотов, чтобы избежать дублирования усилий или повторения того, что уже было сказано, и также для выявления ошибок, которые уже были преодолены.

- « Модель Мертона для оценки риска дефолта в Колумбии». Суарес, Нилия. (2012).Модель была применена для оценки риска дефолта трех компаний-представителей колумбийского рынка: Cementos Argos, Éxito и Bancolombia. Согласно результатам, вероятность дефолта через один год для трех компаний практически равна нулю, но это показывает, что у нее есть ограничение, и это предположение геометрического броуновского движения, которое должно следовать за стоимостью актива и доли. Для этого они решили включить скачки в динамику стоимости активов, включить в процесс долгосрочную память и признать, что волатильность меняется для разных уровней кредитного плеча. Объясняя, что этот тип процесса включает возможность того, что прибыльность актива претерпевает, время от времени, существенные изменения, за которыми следуют периоды меньших изменений,предлагает более реалистичную картину, поскольку включает компонент, описывающий внешние шоки, которые стоимость актива может испытывать с течением времени.

- «Детерминанты суверенного распространения и эффекта заражения: перуанский случай». Оливарес Алехандра; Пастрана Жаклин. (2011). В результате они пришли к выводу, что оценка детерминант суверенного спрэда Перу показывает, что макро-фундаментальные переменные, которые играют важную роль, - это уровень долга / ВВП и уровень международных резервов, а также наличие высокой взаимозависимости между Перу и другими странами. региона оправдано растущей коммерческой интеграцией Перу с миром, кроме того, стабильность разработанной модели и результаты показали, что невозможно подтвердить существование эффекта заражения от Бразилии до Перу, невозможно оценить существенное изменение между На перуанском и бразильском рынках однажды случился шок.

- Детерминанты суверенных спредов в странах с развивающейся экономикой. Диас Хуан; Монтеро Роке (2007). Они получили: увеличение отношения международных резервов к ВВП уменьшает спред, увеличение темпов роста импорта увеличивает спред, увеличение темпов роста экспорта уменьшает спред, увеличение Инфляция увеличивает разброс. Эффект заражения. Чем выше коррупция, тем больше разброс. Результаты устойчивы к оценкам в подвыборках, что исключает страны, рассматриваемые как выбросы.

- Волатильность суверенных спредов в Латинской Америке. Алонсо Нурия (2007), Я прихожу к выводу, что нет никаких доказательств связи между изменением трехмесячной процентной ставки LIBOR в долларах США и изменением спреда по выборке долговых ценных бумаг; Напротив, если была обнаружена значительная взаимосвязь между изменением процентной ставки при погашении 10-летней казначейской облигации США, отсроченной на один период, и изменением спреда в случаях Аргентины, Бразилии, Чили, Колумбии, Мексика, Перу и Венесуэла.Кроме того, существует наблюдаемая взаимосвязь между рейтингом и спредом в той мере, в какой страны с лучшим рейтингом финансируются с более низким спредом, и наоборот, и, следовательно, подтверждает возможность того, что две страны с одинаковым рейтингом имеют очень разные спреды или что у суверенного государства с более рискованным кредитным рейтингом спред ниже, чем у суверенного государства с более высоким рейтингом

- Детерминанты маржи между государственными и корпоративными облигациями в США. Ревейс, Алехандро (2002), Сделав вывод о том, что преимущество включения американских корпоративных долговых ценных бумаг в портфель имеет положительное влияние с точки зрения средней доходности, возникающей от выплаты маржи по казначейским облигациям, которая покрывает риски дефолта (доля составляет менее 18%). от маржи, за исключением облигаций BBB, что показывает, что рынок считает этот риск несущественным), налоговая компенсация (этот фактор является значимым для маржи, поскольку, включая риск дефолта, оба участвуют в размере более 48% маржи.), корпоративный системный риск (составляет более 67% маржи, необъяснимой предыдущими факторами, и в краткосрочной перспективе она диверсифицируется из-за отрицательной корреляции с казначейскими облигациями) и риск ликвидности (в случае облигаций без права отзыва,необъяснимый риск - около 33% необъяснимой маржи - связан с другими факторами, включая риск ликвидности. Средний спред между покупкой и предложением 10-летних казначейских облигаций составляет 0,25 б.п., в то время как спред корпоративной облигации составляет около 2 б.п.)

- Элтон Эт. (2001) использовали расчетные кривые спот для казначейских облигаций и корпоративных облигаций без права отзыва (с 1987 по 1996 год), предоставляя точные оценки размера каждого компонента спреда между этими ценными бумагами, включая риск дефолта, налоговые эффекты и системный риск. Результаты исследования показывают, что риски финансовых эмитентов выше, чем промышленных, и в обоих случаях спред монотонно увеличивается с понижением рейтинга.

МЕТОДОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ.

Исследование будет проводиться в соответствии с теорией Себастьяна Эдвардса Фигероа, которая, как указывалось ранее, устанавливает, что суверенный спред зависит от макроэкономических переменных, а также показателей платежеспособности. В этом же смысле исследование было принято с использованием простой модели линейной регрессии с использованием обычного метода наименьших квадратов (MMCO), а инструмент Excel и E-views 7 были использованы для выполнения математических расчетов с выборкой в 41 год (1976-2016).

ОПИСАНИЕ МОДЕЛЬНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

Переменные, используемые для этой модели, представлены следующим образом:

I. Зависимая переменная (Y)

➢ Значения коэффициента EMBI

Спред определяется как разница между доходностью облигаций страны и облигаций США, которые считаются безрисковыми.

II. Объясняющие переменные

Платежеспособность (внешний долг / ВВП): это способность компании производить платежи и погашать свои финансовые долги, для этого необходимо иметь достаточные ресурсы в качестве поддержки для выполнения обязательств компании; Он определяется: Ликвидностью (торговый баланс / ВВП): это качество, при котором финансовые активы должны быть конвертированы в деньги и, следовательно, выполнять самые немедленные платежные обязательства в подходящий момент; который определяется: PGP облигаций (PGP): Государственный долг и с государственной гарантией по облигациям, выпущенным публично или частным образом. Это фактические суммы основной суммы долга (амортизации), которые заемщик выплачивает в иностранной валюте, товарами или услугами в течение определенного года. Реальная процентная ставка (Ir):Реальная процентная ставка - это номинальная доходность или процентная ставка актива, дисконтирующая потерю стоимости денег из-за инфляции. Чистые портфельные инвестиции (IC): это инвестиции, сделанные в финансовые активы, которые не являются прямого типа, который направлен на спекулятивные цели Чистые прямые иностранные инвестиции (ПИИ): это сумма собственного капитала, реинвестирования прибыли, других форм долгосрочного капитала и краткосрочного капитала, как описано в Платежный баланс ВВП на душу населения (ППС): Доход на душу населения или доход на душу населения - это экономический индикатор, который измеряет взаимосвязь между уровнем доходов страны и ее населения. Для этого валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.Валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.Чистые портфельные инвестиции (IC): это инвестиции, сделанные в финансовые активы, которые не относятся к прямому типу, которые направлены на спекулятивные цели. Чистые прямые иностранные инвестиции (ПИИ): это сумма уставного капитала, реинвестирование прибыль, другие формы долгосрочного капитала и краткосрочного капитала, как описано в платежном балансе ВВП на душу населения (ППС): доход на душу населения или доход на душу населения - это экономический показатель, который измеряет взаимосвязь между уровнем доходов страны и ее населением. Для этого валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.Чистые портфельные инвестиции (IC): это инвестиции, сделанные в финансовые активы, которые не относятся к прямому типу, которые направлены на спекулятивные цели. Чистые прямые иностранные инвестиции (ПИИ): это сумма уставного капитала, реинвестирование прибыль, другие формы долгосрочного капитала и краткосрочного капитала, как описано в платежном балансе ВВП на душу населения (ППС): доход на душу населения или доход на душу населения - это экономический показатель, который измеряет взаимосвязь между уровнем доходов страны и ее населением. Для этого валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.реинвестирование доходов, других форм долгосрочного капитала и краткосрочного капитала, как описано в платежном балансе ВВП на душу населения (ППС): доход на душу населения или доход на душу населения является экономическим показателем, который измеряет взаимосвязь между уровнем дохода страны и ее населением. Для этого валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.реинвестирование доходов, других форм долгосрочного капитала и краткосрочного капитала, как описано в платежном балансе ВВП на душу населения (ППС): доход на душу населения или доход на душу населения является экономическим показателем, который измеряет взаимосвязь между уровнем дохода страны и ее населением. Для этого валовой внутренний продукт (ВВП) указанной территории делится на количество жителей.

Другими словами, установленная модель будет:

???? знак равно ? +? ? ????????? +? ? ???????? +? ? ??? +? ? ?? -? ? ?? +? ? ??? +? ? ??? +?

Все использованные данные были получены от Всемирного банка (ВБ), за исключением коэффициента

EMBI, полученный от JP Morgan и МВФ (Work Economic Outlook Data)

эмпирические результаты

Описательный статистический анализ

В качестве важных элементов в рамках анализа иллюстрации 0.1 мы можем подчеркнуть, что в выборке из 41 наблюдения эндогенная переменная EMBI имеет среднее значение доходности -1,11%, показатель платежеспособности 0,30 доллара США на каждый доллар, показатель Ликвидность представляет собой отрицательное среднее значение -0,012 долларов США за доллар, переменная PGP облигаций в среднем 4,29E + 08 долларов США, реальная процентная ставка в среднем составляет 10,09%, чистые портфельные инвестиции в среднем имеют дефицит При уровне -1,18E + 09 долл. США чистые прямые иностранные инвестиции в среднем также имеют дефицит - 2,93E + 09 долл. США, а ВВП на душу населения представляет собой средний доход на душу населения согласно использованной выборке в размере 2903 858 долл. США.

Мы также можем видеть большой разброс коэффициента EMBI из-за изменения, произошедшего из-за выпуска облигаций TES для международных рынков, которые устанавливают эталон для возможности делать спреды, как указано в методологии выборки. Мы также видим, что переменная PGP облигаций имеет высокое стандартное отклонение.

Характеристика образца

Линии тренда

На иллюстрации мы можем наблюдать поведение переменных в течение 41 года, мы видим, что индекс EMBI находится на абсолютной траектории роста. Платежеспособность определяла тенденцию экономического цикла на протяжении большей части времени, ликвидность в целом оставалась ниже 0, а ВВП на душу населения является растущим показателем.

Иллюстрация 0.2

Графики разброса

Таблица коробок и усов

График в виде прямоугольников и усов позволяет нам узнать, имеют ли переменные нетипичные данные, то есть наблюдения, которые далеки от остальных данных, выше или ниже, мы видим, что в большинстве выбранных переменных они представляют эти нетипичные данные. Это может указывать на наличие одной или нескольких проблем при работе с моделью.

Оценка модели

Здесь разработка модели будет осуществляться через MMCO с описанными переменными, чтобы убедительно установить связь, которую они имеют с объясненной переменной, и действительно ли они объясняют свое поведение. Оценки будут производиться с помощью тестов корректировки, таких как тесты нормальности, мультиколлинеарности, гетероскедастичности, автокорреляции и эндогенности. Позже будут проведены испытания и анализ правильной спецификации модели.

Регрессия и формальное представление модели

Полученная расчетная модель:

???? знак равно = - ??. ??? + ??. ???????????? - ??. ?????????? + ?. ??? - ????? - ?. ????? + ?. ??? - ???? - ?. ??? - ????? + ?. ??????

Источник: собственная разработка

Коэффициент	De Standard	резюме	переменная
-13,75	3,60	26,16%	С
17,04	9,22	54,11%	ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТЬ
-57,49	18,60	0,00%	ЛИКВИДНОСТИ
2.94E-09	1.51E-09	51,36%	PGP
-0,136228	0.104663	76,83%	ИДТИ
4.97E-10	3.94E-10	79,28%	IC
-1.34E-11	3.32E-10	247,61%	IED
0.002541	0.000731	28,77%	КПП

Интерпретация регрессии

Модель из 41 наблюдения с уровнем достоверности 95% имеет? ² из 81,09%, что показывает степень соответствия, которая согласно теории квалифицируется как выдающаяся, а a? ̅̅ ² ̅ от

77,08%, что может указывать на то, что выбранные переменные связаны с переменной

объяснил. Индивидуально мы наблюдаем, что:

В автономном режиме изменение EMBI с отклонением 3,60 на каждый доллар и коэффициентом вариации 26,16% будет иметь значение доходности 13,603% по сравнению с казначейскими облигациями. С точки зрения платежеспособности, На каждые 1000 долларов США, на которые это изменение, EMBI ответит положительным изменением на 17,0439%, с отклонением на 9,22 пункта и CV в 54,11%. Для ликвидности на каждые 1000 долларов США, которые изменились, EMBI будет изменяться в отрицательную сторону на 57,49%, что является большим влиянием, с отклонением в 18,60 пункта и CV равным 0. Кроме того, для стоимости внешнего долга с государственной поддержкой PGP для каждого изменения в 1000 долларов США EMBI ответит на 0,0000000029%, что говорит нам о том, что он очень мало реагирует на эту переменную, с ошибкой 0,00000000151 пипс и CV 51,36%. В переменной IR на каждый 1%, что она изменилась, EMBI ответит 0,Отрицательное изменение на 1362% с ошибкой 0,1046pp и CV 76,83%. Для IC на каждые 1000 долларов США, которые поглощают изменения капитала в стране, EMBI ответит положительным изменением 0,000000000497%, с ошибка 0,000000000394 пипса и CV 79,29%. Если мы говорим о прямых иностранных инвестициях, на каждые 1000 долларов США, которые я изменил, коэффициент EMBI изменится отрицательно на 0,0000000000134% с ошибкой 0,000000000332 пипса и CV 247%., это данные, которые представляют большую вариабельность его коэффициента.И, наконец, в переменной PPC, когда доход граждан изменяется на 1 доллар США, EMBI изменится в положительную сторону на 0,0025% с ошибкой 0,00073 пункта. и CV 28,77%. Эта переменная очень хорошо реагирует на модель.000000000497% положительное изменение с ошибкой 0,000000000394 пипса и CV 79,29%. Если мы говорим о прямых иностранных инвестициях, на каждые 1000 долларов США, которые я изменяю, коэффициент EMBI изменится отрицательно на 0,0000000000134%, с ошибкой 0, 000000000332pips и CV 247%, это данные, которые представляют большую изменчивость в его коэффициенте. И, наконец, в переменной PPC, когда доход граждан изменяется на 1 доллар США, EMBI изменится в положительную сторону на 0,0025%, с ошибкой 0,00073pips и CV 28,77%. Эта переменная очень хорошо реагирует на модель.000000000497% положительное изменение с ошибкой 0,000000000394 пипса и CV 79,29%. Если мы говорим о прямых иностранных инвестициях, на каждые 1000 долларов США, которые я изменяю, коэффициент EMBI изменится отрицательно на 0,0000000000134%, с ошибкой 0, 000000000332pips и CV 247%, это данные, которые представляют наибольшую изменчивость в его коэффициенте. И, наконец, в переменной PPC, когда доход граждан изменяется на 1 доллар США, EMBI изменится в положительную сторону на 0,0025%, с ошибкой 0,00073pips и CV 28,77%. Эта переменная очень хорошо реагирует на модель.В переменной PPC, когда доход граждан изменяется на 1 доллар США, EMBI изменится в положительную сторону на 0,0025% с ошибкой 0,00073 пункта и CV в 28,77%. Эта переменная очень хорошо реагирует на модель.В переменной PPC, когда доход граждан изменяется на 1 доллар США, EMBI изменится в положительную сторону на 0,0025% с ошибкой 0,00073 пункта и CV в 28,77%. Эта переменная очень хорошо реагирует на модель.

Таким образом, мы можем сопоставить результаты этой оценки с результатами, полученными в модели, на которой она основана, тем самым устанавливая антецедент связи, которую имеют коэффициенты с индикатором EMBI. Мы устанавливаем, что:

переменная	Модель Эдвардса	Модель Карлос
ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТЬ	+	+
ЛИКВИДНОСТИ	-	-
PGP		+

Источник: самодельный

ИДТИ		-
IC	-	+
IED		-
КПП	+	+

Мы видим в таблице, что переменные платежеспособность, ликвидность и ППС поддерживают такое же соотношение в разработанной модели по отношению к эталонной модели. Это указывает на аналогичное поведение между спредами. Однако только переменная CI имеет отношение, противоположное искомому. Что касается переменных PGP, IR и IED, они были выбраны независимо с целью аутентификации и установления других взаимосвязей.

Глобальный тест

Чтобы узнать, хорошо ли объясняется модель с помощью переменных, мы исходим из вероятности статистики F, представленной на рисунке 0.5. Мы говорим, что:

Проб-F	NS
0,0000	<	0,05

Мы сравниваем вероятность (F-статистика)

по сравнению с уровнем значимости:

Р-Харке-Бер		NS
0,1064	>	0,05

Поскольку статистика d находится слева от интервала, мы говорим, что модель определенно представляет положительную автокорреляцию первого порядка.

Проверка избыточных переменных

Мы переходим к применению к переменным, которые на рисунке 0.5 получили вероятность (T) больше 0,05 (NS), а именно, SOLVENCY, PGP, IR, IC, IED, с помощью теста отношения правдоподобия. И таким образом будет определено, следует ли исключить переменные из исходной модели по критерию, который противопоставляет вероятность теста NS. Выдвигается гипотеза:

Исправленная модель 1

В связи с тем, что в тесте избыточных переменных из модели были исключены IR, IC, IED, создается новая модель со значимыми переменными исходной модели, а именно, SOLVENCY, LIQUIDITY, PGP, PPC. Что дает:

Мы видим, что все переменные оказались значимыми, за исключением SOLVENCY, для которой был проведен тест отношения правдоподобия для избыточных переменных, который показал, что переменная SOLVENCY была избыточной, но мы не приступаем к ее исключению из модели, поскольку теория утверждает, что это одна из самых важных переменных, объясняющих поведение спредов вместе с LIQUIDITY. Поэтому проводятся соответствующие тесты.

???? знак равно = - ??. ????? + ?. ??????????????? - ??. ????????????? + ?. ??? - ????? + ?. ?????????