ИСТИНА

Изменение монетарной политики оказывает большое влияние на поведение инвесторов и динамику фондового рынка в России [4]. За последние годы Банк России активно использовал монетарный инструментарий, такой как ключевая ставка, операции на открытом рынке и валютные интервенции для поддержания финансовой стабильности в экономике. Только за последний год ключевая ставка была повышена с 16% до 21%, что является большим шагом. При этом, большинство авторов и экспертов придерживаются мнения, что именно снижение ставки оказывается положительное влияние на рынок, и наоборот [6]. Однако, рынок все еще находится в цикле изменения ставки, и пока нет понимания, когда она придет в стабильное состояние. В связи с этим необходимо определить, как изменение монетарной политики отражается на фондовом рынке, и можно ли улучшить свои торговые стратегии, повысить их доходность и снизить риски в такой волатильной среде. Интерес к данной проблеме в мире возник еще в конце 20-го века [2]. Со временем интерес к данному вопросу усиливался и затронул не только исследователей, но и практиков, что привело к созданию ряда инвестиционных компаний, стратегия которых основана, в основном, на изменении монетарной политики. Позже интерес к оценке влияния изменения монетарных факторов на рынок распространился и на развивающиеся страны, такие как Россия [1] и Китай [3]. Данная тематика сильно исследована. Авторы многочисленных исследований пришли к выводу, что смягчение монетарной политики оказывает положительное влияние на динамику акций, а ее ужесточение является негативным фактором для котировок [7]. Также стоит отметить, что объемы РЕПО с регулятором значимо влияют на динамику фондовых индексов. При этом часть исследований затронули и поведенческие аспекты. К примеру, что несоответствие изменения ставки ожиданиям рынка оказывает большее влияние на рынок, чем сам факт изменения ставки [5]. Новизна нашей работы состоит в том, что, в отличие от предыдущих авторов, мы используем не индексы широкого рынка и не конкретные акции, что снижает точность исследования, а отраслевые индексы, включающие наиболее ликвидные бумаги, и способные учесть отраслевую специфику компаний. Однако, наибольшим нововведением является использование вмененных в процентные овернайтные свопы ставок на T+1 для прогнозирования изменения котировок отраслевых индексов на следующий день. При этом вмененные ставки, по результатам бэктеста, оказались крайне близки к фактическим. В рамках данной работы мы собрали данные по динамике отраслевых индексов МосБиржи полной доходности «брутто» (9 индексов) за 2020–2025 год. В качестве регрессоров мы собрали исторические данные по динамике ключевой ставки Банка России, а также курс валютной пары USD/RUB. В качестве дополнительных монетарных факторов мы используем объемы РЕПО постоянного действия в рублях с Банком России. Также мы собрали динамику ставок RUONIA и котировки процентных свопов 1W на них для расчета вмененной ставки на T+1. 1 Конференция «Ломоносовские чтения-2025 на экономическом факультете МГУ» В рамках исследования мы постарались оценить влияние изменения монетарной политики на доходность отраслевых индексов и проверить гипотезу касательно того, что использование вмененных ставок способно улучшить прогностические способности моделей. Для этого мы учли ожидания рынка через вмененные в процентные свопы ставки на T+1, лагированную динамику валютного курса и операций регулятора на рынке, учли факт изменения ключевой ставки через бинарную переменную, а также внедрили в модели переменную, отвечающую за историческую волатильность. Для непосредственного моделирования мы остановились на 5-и моделях машинного обучения (Random-Forrest, XGBoost, LightGBM, AutoGluon) для прогнозирования изменения индекса на каждый день с помощью языка программирования Python. Также мы использовали значения Шепли для определения направления эффекта. Полученные результаты демонстрируют, что использование вмененной ставки RUONIA способно улучшить прогностические способности модели. Так, точность данной спецификации на 0.9% превышает точность модели, в которой используется фактическая ставка RUONIA, что указывает на важность учета ожиданий рынка. Также было выявлено, что рост вмененной ставки RUONIA оказывает положительное влияние на 4 индекса МосБиржи (электроэнергетика, финансы, потребительский сектор и химическое производство). Помимо этого, мы построили торговую стратегию и провели бэктест. Наилучший результат за 2024 год показала модель XGBoost, потенциальная прибыль которой составила +10.52% или +11.25% избыточной доходности над фактическими изменениями индексов. Полученные в исследовании результаты способствуют более качественному понимаю факторов, влияющих на ценообразование акций, а также позволяют более эффективно управлять инвестиционными портфелями в условиях волатильности монетарной параметров. Источники и литература 1) 1. Картаев Ф. С., Козлова Н. С. Эконометрическая оценка влияния монетарной политики на динамику российского фондового рынка //Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. – 2016. – №. 1. – С. 22-43. 2) 2. Blanchard O. J. Output, the stock market, and interest rates //The American Economic Review. – 1981. – Т. 71. – №. 1. – С. 132-143. 3) 3. Cao G. Time-varying effects of changes in the interest rate and the RMB exchange rate on the stock market of China: Evidence from the long-memory TVP-VAR model //Emerging Markets Finance and Trade. – 2012. – Т. 48. – №. sup2. – С. 230-248. 4) 4. Durham J. B. Monetary policy and stock price returns //Financial analysts journal. – 2003. – Т. 59. – №. 4. – С. 26-35. 5) 5. English W. B., Van den Heuvel S. J., Zakrajˇsek E. Interest rate risk and bank equity valuations //Journal of Monetary Economics. – 2018. – Т. 98. – С. 80-97. 6) 6. Guo H., Hung C. H. D., Kontonikas A. The Fed and the stock market: A tale of sentiment states //Journal of International Money and Finance. – 2022. – Т. 128. – С. 102707. 7) 7. Jensen G. R., Johnson R. R. Discount rate changes and security returns in the US, 1962–1991 //Journal of Banking & Finance. – 1995. – Т. 19. – №. 1. – С. 79-95.