Результаты регрессионного анализа - Возможности для арбитража на российском валютном рынке

Для оценки влияния указанных ранее факторов на размер арбитражной прибыли была использована множественная линейная регрессия методом наименьших квадратов. Уравнение регрессии вида P_L=C+V+R+S было оценено при помощи программы EViews, где P_L - абитражная прибыль/убыток, C - константа, V - историческая волатильность доллар/рубль, R - задолженность банков по рублевому РЕПО перед ЦБ РФ, S - спред MOSPRIME-ROISfix.

Таблица 5. Результаты регрессии на выборке за период с октября 2013 по март 2016г.

В регрессии за 2013-2016 гг. все коэффициенты оказались значимыми, объясняющая способность регрессии достаточно высокая (скорректированный на размер выборки R2 Равен 0,398). При этом критерий Дабрина-Уотсона на уровне 1,88 указывает на отсутствие автокорреляции в регрессии. В то же время во второй рассматриваемый период с 2011 по 2013 гг. не все коэффициенты оказались значимыми, а R2 Оказался ниже.

Таблица 6. Результаты регрессии на выборке за период с апреля 2011 по сентябрь 2013 г.

Кроме того, критерии Акаике и Шварца указывают на то, что регрессия за 2013-2016 гг. оказалась более показательной.

Аналогичные регрессии были построены на инструментах срочности 1 неделя, 1 месяц и 6 месяцев. Были получены схожие результаты и сделаны аналогичные выводы.

Таким образом, можно говорить о том, что рост волатильности рубля с 2014 года, пиковые значения спроса на рублевую ликвидность, различный доступ банков к этой ликвидности, а также рост кредитного риска и недоверия банков друг друга на российском межбанковском рынке в период турбулентности рынка в 2014 году сказались на росте размера арбитражной прибыли, начиная примерно с 2014 года.

Похожие статьи




Результаты регрессионного анализа - Возможности для арбитража на российском валютном рынке

Предыдущая | Следующая