Analiza efectului de contagiune la nivelul pieţelor financiare

Transcription

1 Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 Analiza efectului de contagiune la nivelul pieţelor financiare Pascal Carmen Emilia Facultatea de Finanţe, Asigurări, Bănci şi Burse de Valori Master Finanţe Corporative, an I Coordonatorul lucrării Prof. univ. dr. Armeanu Daniel Rezumat. Prin această lucrare mi-am propus să studiez o problemă de actualitate, cea a contagiunii financiare la nivelul pieţelor financiare, un fenomen apărut ca urmare a instabilităţii, sau din cauza unui soc financiar cum este criza, precum si modalitatea în care se poate transmite mai rapid în situaţia în care există relaţii economice si interdependenţe puternice între ţările respective. S-au tratat mai multe tipuri de contagiune: efect de turmă - contagiunea pură (cel mai dificil de detectat si măsurat), de tip spill-over (regională) si de tip muson (globală), precum si modele econometrice de testare a efectului de contagiune, determinând corelaţii între pieţe, gradul de sensibilitate al acestora, compararea volatilităţii pieţelor, precum si aspecte care pot contribui la răspândirea socurilor (comportamentul investitorilor si reacţia lor la soc, asimetria de informaţii, incertitudinea). S-a constatat că problema contagiunii nu este una locală şi nici nu ar trebui tratată astfel, ci este mult mai amplă, extinzându-se asupra mai multor regiuni, de aceea este importantă găsirea corelaţiilor între ţări cu scopul de a-i reduce efectul, demonstrând, totodată, că pieţele financiare au subapreciat riscul si gradul de interdependenţă între ţări. Cuvinte cheie: contagiune, pieţe financiare, risc, şoc financiar, finanţe comportamentale. Clasificare JEL: C3; C5; G01; G02. Clasificare REL: 11B, 9B, 9Z, 5K. 1. Introducere Relaţiile de echilibru pe termen scurt şi pe termen lung, precum şi intensitatea legăturii dintre acestea, reprezintă cel mai bun indicator al situaţiei unei economii, aceasta fiind privită ca un sistem complex, adaptiv şi dinamic, fiind in permanentă schimbare. Acest sistem poate fi spart in subsisteme pentru a putea fi evidenţiate conexiunile dintre elementele componente, dacă acestea deviază de la starea de echilibru, care sunt factorii (interni sau externi) care modifică această stare, precum şi ce măsuri trebuie aplicate pentru a se ajunge la nivelul dorit. 1 In cadrul acestei lucrări reuşesc să prezint atât rezultatele obţinute de alţi autori pe această temă şi modelele folosite, cât şi să aplic aceste modele de analiză a contagiunii şi să îmi aduc o contribuţie personală printr-o abordare nouă a căilor şi metodelor de analiză privind obţinerea de rezultate în problematica supusă studiului. 1 Stancu S., Efectele crizei datoriilor suverane asupra echilibrului la nivel macroeconomic, Revista Studii şi cercetări de calcul economic şi cibernetică economică a facultăţii de Cibernetică, Statistică şi Informatică Economică din cadrul ASE Bucureşti, 2012.

2 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare 2. Stadiul cunoaşterii. Metodologie Problema contagiunii pe pieţele financiare, o caracteristică importantă in perioadele de declin economic, are o importanţă deosebită datorită consecinţelor pe care le poate avea asupra economiei globale în ceea ce priveşte politica monetară, managementul riscurilor, alocarea optimă a resurselor. O ţară care se află în condiţii fiscale precare poate declanşa acest efect în ţările cu care se află în relaţii economice tocmai din cauză că nu ia măsurile adecvate pentru consolidarea fiscală, iar acest fenomen se propagă mult mai rapid în ţările din Uniunea Europeană unde interconectarea este mult mai puternică. Contagiunea se referă la răspândirea tulburărilor de pe piaţă dintr-o ţară în alta, un proces observat prin mişcări în cadrul ratelor de schimb, a valorilor activelor tranzacţionate pe bursă, a fluxurilor de capital. Cauzele contagiunii pot fi împărţite conceptual în două categorii. Prima categorie evidenţiază efectele secundare care rezultă din interdependenţa normală a economiilor de piaţă. Această interdependenţă înseamnă că şocurile, de natură globală sau locală, pot fi transmise în alte ţări din cauza legăturilor financiare. Cea de-a doua categorie implică o criză financiară care nu este legată de schimbările observabile în macroeconomie, dar este rezultatul comportamentului investitorilor sau al altor agenţi financiari. Conform acestei definiţii, contagiunea apare când o mişcare are loc chiar şi când nu au loc şocuri globale şi interdependenţa nu este un factor. O criză într-o ţară poate, de exemplu, să conducă investitorii să îşi retragă investiţiile de pe multe pieţe fără să ia în considerare diferenţele dintre fundamentele economice. Acest tip de contagiune se spune că este de multe ori cauzat de fenomene iraţionale, cum ar fi panicile financiare, comportamentele de turmă, pierderea încrederii şi aversiunea la risc crescută. 2 Efectele şi cauzele contagiunii financiare au fost analizate de Upper şi Worms (2004), Degryse şi Nguyen (2004), Cifuentes, Ferrucci şi Shin (2005). Toate studiile au demonstrat că, integrarea financiară ar putea constitui posibilitatea contagiunii. Cauzele fundamentale ale contagiunii includ şocurile macroeconomice care au repercusiuni la nivel internaţional si şocuri locale prin legăturile comerciale, devalorizări competitive şi legături financiare. Astfel, este nevoie de evaluarea şi determinarea unor măsuri pentru reducerea efectelor negative ale contagiunii, ţările trebuie să sporească propriile calităţi economice şi toate sursele de finanţare stabile aflate la dispoziţie, să liberalizeze treptat piaţa financiară şi să consolideze cooperarea internaţională cu scopul de a evita crizele şi efectul lor de contagiune. 3 Şi Sibel Celik (2012) 4 consideră că este necesar să se compare corelaţiile dintre două pieţe financiare atât într-o perioadă stabilă, liniştită, cât şi în perioada de criză. Dacă există o corelaţie moderată între cele 2 pieţe în perioada de stabilitate economică şi un şoc pe o piaţă conduce la o creştere semnificativă a mişcărilor pe piaţă, acesta ar genera contagiune. Dar, dacă deja există un nivel ridicat de interdependenţă între pieţele analizate şi corelaţia continuă să fie strânsă şi în perioada crizei, acest lucru nu ar însemna neaparat contagiune. Severitatea contagiunii financiare depinde de cât de sensibilă este piaţa la risc, de asimetria de informaţii, deoarece se consideră că acestea produc fluctuaţii mai ample pe piaţa. 5 Un alt studiu asupra contagiunii realizat în 2013 de Beirne J. şi Fratzscher M. analizează acest fenomen pe perioada , acoperind un numar mult mai mare de ţări, şi 2 Dornbusch R., Park Y. C., Claessens S. - Contagion: Understanding how it spreads, The World Bank Research Observer, vol. 15, no. 2 (August 2000), p , Yang L., An empirical study on financial crisis contagion of emerging markets, DOI: /IPEDR V Celik S., The more contagion effect on emerging markets: The evidence of DCC-GARCH model, Economic Modelling 29 (2012) p Celik S., The more contagion effect on emerging markets: The evidence of DCC-GARCH model, Economic Modelling 29 (2012) p

3 Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 anume 31, distingându-se 3 tipuri de contagiune: o contagiune legată de informaţii cantitative si calitative care contribuie la bunăstarea unei economii, contagiune datorată unei senzitivităţi ridicate a pieţelor financiare; contagiunea regională sau de tip spill-over şi contagiunea de tip efect de turmă, considerat a fi concentrat în timp, fapt ce-l face extrem de dificil de detectat şi de măsurat (contagiunea pură), efect generat de o exagerare, o reacţie denaturată temporară a pieţelor financiare, presupunând panică în rândul investitorilor. Studiul analiştilor de la Banca Centrală Europeană, Beirne J. şi Fratzscher M., a arătat că nivelul riscului suveran şi creşterea acestuia din perioada de criză este explicat, în principal, de informaţiile cantitative şi calitative ce contribuie la bunăstarea economiei, în timp ce contagiunea regională nu explică atât de puternic riscul suveran. 6 O altă clasificare a tipurilor de contagiune este: contagiunea mecanică - dată de legăturile financiare dintre economii şi o contagiune psihologică sau pură - cauzată de comportamentul investitorilor. 7 Acesta, împreună cu asimetria de informaţii (distorsiunile care apar pe piaţă, imperfecţiunile, calitatea informaţiilor şi diferenţele întâlnite în aşteptările investitorilor) şi cu fluxurile financiare şi comerciale internaţionale (lipsa de monitorizare a pieţei, absenţa unor reglementări care să limiteze expunerea la capitalurile volatile din străinătate) constituie modalităţi de propagare a crizei, toate contribuind la intensificarea efectului de contagiune. Legăturile comerciale, modelele regionale şi similarităţile macroeconomice fac ţările să fie vulnerabile la volatilitate, ce poate fi transmisă prin creditori comuni sau prin investitori ce operează în centre financiare internaţionale. Dacă investitorii sunt informaţi greşit şi deciziile luate pe baza acestor informaţii vor fi greşite. 8 Comportamentul investitorilor, fie el raţional sau iraţional, permite şocurilor să aibă loc dintr-o ţară în alta. Investitorii pot urma strategii iraţionale în funcţie de propriile preferinţe sau în funcţie de comportamentul altor investitori. Deoarece nu se cunoaşte cât de amplă este această categorie de investitori o face dificil de analizat. Investitorii, de cele mai multe ori, nu au o imagine clară a condiţiei fiecărei ţări de a utiliza profitul din investiţii. Costul obţnerii şi procesării informaţiei ar putea duce la comportamentul de turmă, chiar şi când investitorii sunt raţionali. În modelul folosit de Calvo şi Mendoza, investitorii financiari pot fi împărţiţi în două grupuri: informaţi şi neinformaţi. Daca acest cost este foarte mare, majoritatea investitorilor mici nu îşi pot permite să colecteze şi să proceseze informaţiile despre diverse investiţii, iar daca investitorii mai mari vor iesi de pe o piata, ceilalti ar putea urma exemplul, creând în acest fel ieşiri de capital şi mai mari. 9 Răspândirea unei crize depinde de gradul de integrare financiară a pieţei. Dacă o ţară este integrată pe o piaţa financiară globală sau dacă pieţele financiare dintr-o zonă sunt strâns integrate, preţurile activelor şi alte variabile economice vor evolua împreună. Cu cât gradul de integrare este mai mare, cu atât mai ample pot fi efectele contagiunii pentru o ţară. În sens invers, ţările care nu sunt integrate din punct de vedere financiar, din cauza controlului de capital sau a lipsei de acces la finanţarea internaţională, sunt prin definiţie imune la contagiune. În acest sens, pieţele financiare facilitează transmisia şocurilor, dar nu le cauzează. Contagiunea apare deoarece pieţele nu sunt eficiente, însemnând că există oportunităţi de arbitraj, comportamentul actorilor de pe piaţă nu este raţional şi din cauza faptului că nu există o disponibilitate şi o gratuitate a informaţiilor pe piaţa. În acest context, preţul unui titlu nu 6 Beirne J., Fratzscher M., The pricing of sovereign risk and contagion during the european sovereign debt crisis, Journal of International Money and Finance 34 (2013) Marais E., Bates S., An empirical study to identify shift contagion during the Asian crisis, International Financial Markets, Inst. & Money 16 (2006) p Dornbusch R., Park Y. C., Claessens S. - Contagion: Understanding how it spreads, The World Bank Research Observer, vol. 15, no. 2 (August 2000), pp , Fromlet H., Systemic analysis of departures from the homo oeconomicus paragigm are essential for realistic financial research and analysis, Behavioral Finance - Theory and Practical Application; Business Economics, iulie 2001

4 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare reflectă corect şi complet orice informaţie despre emitent, iar investitorii nu pot considera preţul de piaţă ca fiind valoare justă în procesul de tranzacţionare a titlurilor Studiu de caz. Rezultate In cadrul primei analize s-a dorit studierea existenţei contagiunii pe pieţele din grupul PIIGS (Portugalia, Italia, Irlanda, Grecia, Spania), ţări considerate, în prezent, ca având cele mai ridicate niveluri ale datoriei publice şi ale deficitului bugetar şi principalii responsabili pentru criza datoriilor suverane din zona euro, precum şi cum influenţează aceste ţări Europa. Pentru aceasta, s-a testat efectul de contagiune de tip spillover (dinspre o regiune spre alta), indus de problemele generate de datoria suverană şi deficitele publice. S-au folosit indicii bursieri ai pieţelor din Grecia, Irlanda, Italia, Portugalia, Spania şi ca variabilă endogenă: indicele pieţei din Europa, indici preluaţi de pe site-ul Msci.com. S-au considerat serii de timp lunare din 2000M M02, însă această perioadă a fost împărţită în 2: din ianuarie 2000 până în august 2008 ( perioada pre-criza) şi din septembrie 2008 până în februarie 2014 (perioada crizei) - considerându-se ca început al crizei colapsul grupului Lehman Brothers din 15 septembrie cu scopul de a evidenţia diferenţele dintre cele 2 perioade în ceea ce priveşte riscul de contagiune EUROPE1 GREECE1 IRELAND1 ITALY1 PORTUGAL1 SPAIN1 EUROPE2 PORTUGAL2 IRELAND2 ITALY2 GREECE2 SPAIN2 Fig. 1 şi 2 - Evoluţie indici pre, respectiv post-criză Sursa: Msci.com, date prelucrate în program Eviews Aşa cum se poate observa din cele 2 grafice în perioada dinaintea declanşării crizei nu existau diferenţe majore între pieţele acestor ţări, indicii bursieri evoluând toţi în acelaşi sens, pentru ca în perioada următoare să apară oscilaţii mult mai ample şi haotice. Precizez ca datele au fost staţionarizate prin prima diferenţă conform testului ADF şi s-a eliminat şi sezonalitatea, pentru ca rezultatele să fie cât mai concludente şi şocurile să fie absorbite, să nu le influenţeze. S-a folosit testul Pairwise Granger Causality pentru a confirma existenţa contagiunii, prin compararea rezultatelor din perioada crizei, cu cele din perioada liniştită : 10 Stancu I. si colectiv, Finante vol.1 Piete financiare si gestiunea portofoliului, Editura Economica,

5 Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 Fig. 3 şi 4 - Cauzalităţi Granger pre, respectiv post-criză Sursa: Msci.com, date prelucrate în program Eviews De observat că, în cazul pre-criză, nu există cauzalitate bidirecţională (din ambele sensuri, decât dacă am depăşi pragul de semnificaţie de 15%) şi chiar şi cauzalitatea unidirecţională existentă, nu este foarte reprezentativă, preponderând nivelul de semnificaţie de 10%. În situaţia în care Portugalia ar avea vreun impact asupra Greciei, de exemplu, nu s-ar putea declanşa un efect în lanţ pentru că Grecia nu mai influenţează nicio altă ţară, şocul s-ar opri în Grecia, nu se va propaga. Conform studiului, orice şoc apărut pe una din aceste pieţe nu ar avea cum să se raspândească la nivelul tuturor ţărilor, neexistând suficiente legături între ele, astfel, am putea concluziona imposibilitatea existenţei contagiunii în 2000M M08. Faţă de primul caz, cauzalitatea la un nivel de semnificaţie de 5% este mult mai întâlnită, ceea ce arată un grad de influenţă mult mai puternic. De asemenea, înainte de criză, Irlanda si Portugalia nu aveau nicun impact asupra celorlalte ţări, pentru ca acum Portugalia să aibă legături cu toate ţările, creându-se şi o cauzalitate bidirecţionala între Portugalia şi Italia. Chiar dacă nu există influenţă directă între 2 regiuni, există influenţă indirectă prin intermediul celorlalte ţări, ceea ce ajută la propagarea şocurilor şi astfel la apariţia contagiunii. Este interesant de observat faptul că singura relaţie comună de cauzalitate între cele 2 perioade este între Italia şi Europa, o cauzalitate, slabă însă, o dată fiind pentru un nivel de semnificaţie de 10% şi o dată pentru unul de 5%. Cu toate acestea, trebuie testat, folosind Analiza Impuls-Răspuns (metoda Cholesky), dacă există într-adevăr contagiune. Înainte de această analiză am testat dacă vectorii autoregresivi cu care voi lucra sunt stabili, având variabile ce nu sunt influenţate de şocuri, deoarece efectele acestor şocuri se diminuează după o perioadă de timp, pȃ nă la epuizare. Pentru a observa mai bine propagarea şocurilor şi a face comparaţii între perioada pre-criză şi post-criză, am extins analiza funcţiei de răspuns la şoc până la 36 de perioade, rezultând faptul că în perioada dinainte de criză, şocul este absorbit mult mai repede (pană la perioada a zecea), faţă de perioada crizei, când acesta este simţit până la perioada a cincisprezecea. Având în vedere că diferenţele din punct de vedere al evoluţiei graficului nu sunt suficient de puternice pentru a ne face să conchidem că ar exista un efect de contagiune la nivelul acestor pieţe şi pentru o analiză completă şi amănunţită, am studiat perioada crizei încercând să-i stabilesc anumite caracteristici şi să testez diverse ipoteze. Astfel, am început prin analiza statisticilor descriptive şi, mai exact, a valorilor minime şi maxime ale indicilor acestor ţări, tabel ce se regăseşte în Anexa Min-Max - PIIGS, şi conform căruia aceste valori nu se regăsesc niciodată singure, izolate, ci unui minim sau maxim dintr-o anumită ţară şi într-o anumită perioadă îi corespunde un minim, respectiv un maxim într-o altă ţară. Valorile, fiind astfel grupate, pot fi interpretate ca o evidenţă a contagiunii, dar pentru o confirmare în plus am căutat evenimente din acele perioade pentru a găsi o explicaţie a acestor corelaţii. În septembrie 2008, momentul declarării falimentului de către Lehman Brothers, indicii pieţei de capital din Italia şi Grecia înregistrau valori maxime, iar ceilalţi aveau valori peste medie si chiar foarte aproape de maxim, ceea ce ne indică faptul că, fie încă nu pătrunsese şocul şi în Europa, nu se făcuse resimţit, fie investitorii, de teama a ceea ce avea să se întample pe piaţa americană şi-au îndreptat resursele către pieţele europene. Acest efect de turmă a determinat mai mulţi investitori să procedeze la fel şi existând cerere mare pe piaţă a dus la o creştere a cotaţiilor indicilor. În decembrie 2009, pieţele care au înregistrat maxime au fost cele din Portugalia şi Spania, fapt ce ar fi putut fi determinat de o decizie a Consiliului Uniunii Europene de a infiinţa 3 autoritaţi de supraveghere a serviciilor financiare din UE şi anume: o autoritate bancară, una

6 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare pentru asigurări şi pensii şi una pentru piaţa de capital şi totodată şi o comisie care să monitorizeze riscul de piaţa şi posibilele dezechilibre ale sistemului financiar. Acest lucru i-a determinat pe investitori să aibă mai multă încredere în pieţele europene. În ceea ce priveşte minimele, Irlanda şi Spania le-au înregistrat primele în noiembrie 2010, lună în care BCE decide acordarea ajutorului financiar pentru Irlanda şi pregătirea unui program de reforme ce vor duce la o consolidare fiscală a economiei Irlandei. Mai 2012 este momentul în care 3 ţări ating minimele şi anume: Portugalia, Italia, Grecia, celelalte înregistrând valori sub medie. Este evident că există o legatură, o cauzalitate între aceste ţări şi în momentul în care una din pieţe se destabilizează, rând pe rând, ca un efect de domino, vor fi afectate şi celelalte. Spre sfârşitul lunii aprilie 2012, pe piaţă apar incertitudini cu privire la situaţia Spaniei şi cum aceasta ar putea fi asemănată cu cea a Greciei; atunci se anticipa un faliment al Greciei şi o ieşire din Zona Euro. Din cauza tuturor acestor veşti negative, costurile de împrumut pentru Grecia, Italia şi Spania au crescut.(pentru Spania nivelul atins în 31 mai 2012 a fost cel mai mare din ultimii 10 ani). Astfel, pe baza evenimentelor de pe piaţă şi a interdependenţelor dintre pieţe, am demonstrat existenţa contagiunii la nivelul ţărilor din grupul PIIGS. Ţinand cont de legătura Italia-Europa, legătură ce se menţine de la o perioadă la alta şi de faptul că rezultatele nu erau suficient de puternice pentru a da un verdict exact, în ceea ce priveşte existenţa contagiunii, pe baza articolului An empirical study to identify shift contagion during the Asian crisis (Marais E., Bates S ) voi stabili şi care este gradul de contagiune, practic, voi atribui şi o valoare acestei legături. Ne aşteptăm ca, în final, acea elasticitate calculată să fie mult mai mare în perioada de criză, faţă de perioada liniştită. Acest calcul constă în folosirea procedurii Toda, Yamamoto, Dolado şi Lutkepohl, care presupune utilizarea unui VAR ce nu depinde doar de numărul optim de laguri, ci şi de ordinul maxim de cointegrare al variabilelor pentru un plus de acurateţe în ceea ce priveşte rezultatele. Astfel, se va ţine cont de dinamicile temporale atât ale variabilelor dependente, indiferent de ordinul de integrare. In acest caz, atât pentru legătura Europa-Italia, cât şi pentru Italia-Europa, a fost nevoie de estimarea lui VAR(2), a cărui matrice era de forma: Iar elasticitatea se calculează conform formulei: (1) (a se vedea Anexa pentru matricile VAR) Am obţinut pentru perioada pre-criză o valoare a elasticităţii de 0,3741, pentru ca în perioada de după criză să crească la 0,5597. Aşa cum se poate observa şi cum ne aşteptam să se întâmple, de la o perioadă la alta gradul de cauzalitate se intensifică şi putem afirma, cu certitudine, de această dată, că a existat contagiune la nivelul acestor pieţe, un posibil focar putând fi chiar în Italia şi de acolo, şocul s-a raspândit şi pe celelalte pieţe europene analizate. Aşa cum prezintă şi Marais E. si Bates S. în lucrarea lor, simpla dovadă a creşterii numărului de legături între ţări nu este suficientă, ci este nevoie şi de stabilirea intensităţii cauzalităţii, determinând ce ţări sunt susceptibile să genereze contagiune şi ce ţări sunt victime ale contagiunii, reieşind faptul că Italia a avut o influenţă majoră asupra celorlalte regiuni. Acest tip de contagiune este rezultatul comportamentului investitorilor, care îşi schimbă aşteptările: de exemplu, o criză la nivelul unei pieţe îi poate face să se mute spre vulnerabilităţile din alte ţări, sau, atunci când o ţară în criză ne poate oferi informaţii şi despre situaţia altor pieţe. Aşadar, a existat o modificare a aşteptărilor faţă de aceste ţări, care a condus la o răspândire regională a crizei. Analiza componentelor principale11 11 Beaumont R., An introduction to Principal Component Analysis & Factor Analysis using SPSS 19 and R,

7 Component 2 (4.4%) Component 2 (41.2%) Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 Scopul acestei analize este de a reduce variabilele de influenţă. S-au considerat ca variabile indicii pieţelor de capital pentru Europa, ţările din grupul PIIGS, Franţa şi Germania pentru perioada pre şi post criză, datele fiind stardardizate.(a se vedea Anexa pentru tabele PCA) Pe baza proporţiilor cumulate, în cazul perioadei post-criză, se vor alege 2 componente, C1: 47,4% şi C2: 41,18% (se poate observa că fiecare componentă preia aproximativ acelaşi procent din variaţia variabilei dependente, însemnând că sunt echilibrate), ce explică 88,58% din variaţia variabilei dependente, fiind un procent foarte mare. Componentele reprezintă combinaţii liniare ale variabilelor originale cu scopul de a crea un maxim de informaţie posibilă, ele fiind şi necorelate între ele. În acest caz, observaţiile primelor 2 componente principale pot înlocui cele 8 variabile iniţiale. Şi în funcţie de influenţa fiecarei componente se va putea vedea ce indici o compun şi astfel vom şti care au o mai mare influenţă. Însă, înainte de o astfel de analiză trebuie să verificăm că aceasta va fi validă, fapt ce a fost demonstrat printr-un test Kaiser Measure of Sampling Adequacy (MSA) şi un test Bartlett. Pe de altă parte, de remarcat că în cazul perioadei pre-criză vom avea doar un factor deoarece prima componentă explică 89,35% din variaţia variabilei independente, însemnând mai mult decât primele 2 componente cumulate din PCA post-criză. Faptul că în perioada de dinainte de criză avem doar o componentă, ne arată că nu există decât o grupare care cuprinde toţi indicii ţărilor, acestea nefiind dispersate Orthonormal Loadings Biplot IRELAND ITALY Orthonormal Loadings Biplot GERMANY2 EUROPE2 14M02 FRANCE2 13M12 IRELAND2 SPAIN2 ITALY2 PORTUGAL2 0 FRANCE EUROPE 0 GREECE PORTUGAL 07M10 08M0608M03 08M05 08M04GERMANY 07M12 07M11 08M07 08M08 GREECE SPAIN M05 09M03 09M Component 1 (89.4%) Component 1 (47.4%) Fig. 7 şi 8 - Grafic biplot pre, respectiv post-criză Sursa: Msci.com, date prelucrate în program Eviews Am ales acest tip de grafic deoarece arată pe de o parte gruparea ţărilor şi pe de altă parte outlier-ii (aberaţiile), adică valorile extreme, cele care se disting din scatterplotul normal. Urmărind datele acelor aberaţii, putem obţine informaţii referitoare la mişcarea pieţelor din acele perioade. Astfel, în perioada pre-criză toate aceste valori extreme încep spre sfârşitul anului 2007, pană atunci pieţele au fost omogene, evoluând în acelaşi sens. Chiar dacă Lehman Brothers şi-au declarat falimentul în septembrie 2008, pe piaţa s-au simţit tensiuni mult mai devreme: BCE a declarat la sfârşitul anului 2006 că sistemul financiar din zona euro se consideră a fi potenţial vulnerabil şi că bancile au început să relaxeze standardele de creditare 12, pentru ca în ianuarie 2007, preşedintele de atunci al BCE, Jean-Claude Trichet, să afirme că pieţele financiare încep să devină instabile, motivând acest lucru prin faptul că se creează instrumente financiare noi şi foarte sofisticate cu atâta ingeniozitate încât nu se mai ştie cu exactitate unde şi 12 Publication of the December 2006 ECB Financial Stability Review; 11 December

8 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare cum sunt localizate riscurile 13. Tot în acelaşi an, J.C.Trichet, confirma o perioadă de agitaţie pe piaţă, cu volatilitate crescută şi o reapreciere a riscurilor 14. Şocul apărut în acea perioadă, împreună cu deficite de lichiditate pe piaţa (din cauza creditelor subprime) care au făcut ca BCE să fie nevoită să injecteze 335 miliarde euro în sistemul bancar din Zona Euro, s-a propagat şi la începutul anului Este interesant că în perioada 2009M02 şi M03, se înregistrează valori minime pentru indicii din Europa, Germania, Franţa, iar pentru Irlanda valoarea indicelui de atunci este foarte apropiată de valoarea minima şi în 2014M02 se înregistrează valori maxime pentru aceiaşi indici. In februarie 2014, vice-preşedintele BCE Vitor Constancio, declară că sistemul bancar al BCE este unul sanătos şi se aşteaptă ca redresarea economică din Zona Euro să accelereze. (în continuare, voi arăta că această combinaţie de indici din aceste ţări formează, de fapt, componenta C2). C1(F1) e formată din: Portugalia, Italia, Grecia, Spania - cu valori de peste 0,87; iar C2(F2) e formată din: Europa, Irlanda, Germania, Franţa - cu valori peste 0,96, cu excepţia Irlandei care are 0,55. Este interesantă situaţia Irlandei care în perioada pre-criză are un coeficient de comunalitate destul de bun, de aproximativ 0,68, pentru ca în perioada post-criză coeficientul de unicitate să devina tot aproximativ 0,68, însemnând că şocul apărut pe acea piaţa a dus la imposibilitatea de a mai anticipa variabila folosind ceilalţi factori, devenind independentă şi distanţându-se de ceilalţi factori. Printr-o astfel de analiză comparativă a celor 2 perioade folosind analiza componentelor principale am reuşit să arăt scăderea omogenitaţii pieţelor şi dispersarea lor în 2 mari grupuri, reuşind, totodată, să corelez rezultatele obţinute cu ceea ce s-a întamplat la acel moment pe piaţa, aducând astfel un plus de valabilitate analizei. Analiza pieţelor financiare Pentru a stabili care a fost cea mai sensibilă piaţa şi cum a reacţionat la apariţia şocului financiar, am decis să analizez comparativ piaţa obligaţiunilor, piaţa de capital şi piaţa valutară din România în perioada august martie Tabel 1: Valori de minim şi de maxim înregistrate în perioada analizată MIN MAX Piaţa Obligaţiunilor PERIOADA 21 aprilie septembrie 2012 VALOARE 4,549 9,95 Piaţa de capital PERIOADA 25 februarie octombrie 2007* VALOARE 1.887, ,98 Piaţa valutară PERIOADA 27 august august 2012 VALOARE 3,2492 4,6481 Sursa: Platforma Thomson Reuters, BNR, Investing.com, prelucrate in Excel * Urmatorul maxim de dupa perioada de minim (dupa declinul din 25 februarie 2009) s-a înregistrat abia in 10 ianuarie 2014 (aceasta este valoarea care ne intereseaza si care va fi folosita in continuare in analiza) (Financial Times, ianuarie 2007)

9 Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 Aşa cum se poate observa, minimul s-a atins mai întâi pe piaţa valutară, apoi a obligaţiunilor şi în cele din urmă pe piaţa de capital, iar maximul fiind înregistrat în exact aceeaşi ordine. Minimul cursului EUR/RON înseamna, de fapt, o depreciere a monedei euro şi o apreciere a RON. Piaţa valutară a fost prima afectată de deficitul de lichiditate la nivel mondial şi ca urmare a injectării de către BCE a 335 miliarde euro pe piaţă, era de aşteptat ca, existând mai mulţi bani(euro) în economie, moneda să se deprecieze. Incepând cu august 2007, volatilitatea pe multe pieţe începe să crească. Următoarea piaţă afectată a fost cea a obligaţiunilor, înregistrând minimul în aprilie 2008, singurul an începând cu 2000 când agenţiile de rating anticipează o perspectivă negativă şi coboară ratingul României. În ceea ce priveşte piaţa de capital, este interesant faptul că, la sfârşitul anului 2007 când pieţele au început să devină instabile şi se simţea o agitaţie la nivelul lor, indicele BET a înregistrat maximul istoric (10.416,98), urmând ca până în 2009 să se prăbuşească până la valoarea de 1887,14. Luând decizii strict în funcţie de valorile de minim şi maxim (de diferenţa de timp între atingerea minimului şi apoi a maximului) aş spune că piaţa valutară şi piaţa de capital au fost cel mai grav afectate, revenindu-şi cel mai greu - în aproximativ 5 ani şi apoi piaţa obligaţiunilor în aproape 4 ani şi jumătate, ceea ce este de înteles, ţinând cont de faptul că până la calmarea pieţelor, investitorii au preferat să se orienteze către plasamente cu risc scăzut, chiar dacă rentabilitatea este mai mică. Totodată, un alt aspect care a influenţat investitorii a fost acela că în 2012 agenţia Standard and Poor s a anunţat perspective stabile în ceea ce priveşte România cu un rating de BB+, la fel anuntând şi celelalte agenţii de rating. Iată încă un exemplu de comportament al investitorilor care în perioade de incertitudine pe piaţa se îndreaptă către câştiguri mici, dar sigure. În continuare, s-a urmărit o modelare a volatilităţii de pe piaţa valutară şi piaţa obligaţiunilor din România, precum şi de pe piaţa mărfurilor şi metalelor. Pentru piaţa valutară (2340 de observaţii, date zilnice privind cursul EUR/RON din perioada ianuarie martie 2014) Pe pieţele financiare s-a observat că agenţii percep volatilitatea în mod diferit, în funcţie de semnul variaţiei zilnice a cursului activului financiar respectiv. De exemplu, pentru acţiuni, mişcările în jos ale pieţei sunt urmate de o volatilitate mai mare decât mişcările în sens crescător de aceeaşi amplitudine. 15 Pe piaţa se cunoaşte că după un declin al cursului sau preţului, urmează, mai degrabă, momente de volatilitate sporită, decât o creştere a preţului. Pentru modelarea volatilităţii de pe piaţa valutară am folosit un model EGARCH(3,1,0), ecuaţia varianţei rezultată fiind: Tabel 2: Coeficienţi ecuaţie varianţă - EGARCH(3,1,0) c(3) c(4) c(5) c(6) c(7) Valoare coef.: -0, , , , , Eroarea standard: 0, , , , , Probabilitate: 0,0000 0,0000 0,0000 0,0517 0,0000 Sursa: BNR.ro, prelucrate în Eviews (2) 15 Codirlasu A., Econometrie aplicata utilizand Eviews 5 - note de curs, 2007

10 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare.035 In ecuaţia varianţei toţi coeficienţii sunt statistic semnificativi, c(7) reprezentând.030 coeficientul volatilităţii cursului şi fiind.025 pozitiv înseamnă că atunci când creşte volatilitatea va creşte şi cursul EUR/RON,.020 adică RON se depreciază..015 Conform graficului de volatilitate (Fig. 9), perioadele de volatilitate crescută au.010 fost pentru observaţiile: (perioada.005 iunie - iulie 2005 când a avut loc denominarea leului, RON şi ROL circulând.000 în paralel până la sfârşitul lui RON s-a apreciat, deci cursul EUR/RON a scăzut ceea Conditional standard deviation ce confirmă faptul că astfel de perioade de declin sunt urmate de volatilitate sporită) şi observaţiile Fig : 9 - Volatilitate perioada curs EUR/RON iulie - decembrie 2008 perioada de apreciere a euro, posibil Sursa: BNR.ro, prelucrate în Eviews şi datorită majorării de către BCE a ratelor de dobândă la facilităţile de creditare şi de depozit, dar şi a ratei rezervei minime obligatorii cu 0,25 pp (cu cât rata RMO este mai mare, cu atât lichidităţile sunt mai puţine şi băncile se împrumută între ele mai scump). Majorarea dobânzilor şi aprecierea euro au dus la o creştere a ratelor la creditele în euro, dobânda variabilă la creditele în euro acordate în România calculându-se în funcţie de EURIBOR. Pentru analiza pieţei obligaţiunilor s-au folosit date zilnice ale randamentelor obligaţiunilor pe 10 ani, între 16 august 2007 şi 2 martie 2014, cumulând un număr de 1724 de observaţii. S-a folosit un model GARCH(1,1), cel mai des folosit pentru ca volatilitatea de tip clustering, în care modificărilor mari ale variabilelor le urmează variaţii mari ale acestora, să fie explicată în mod corespunzător, să obţinem o modelare solidă (volatilitatea nu este explozivă). Tabel 3: Coeficienţi ecuaţie varianţă - GARCH(1,1) c(3) c(4) c(5) Valori coeficienţi: 2,99E-05 0, , Eroarea standard: 3,07E-06 0, , Probabilitate: 0,0000 0,0000 0,0000 Sursa: Investing.com, prelucrate în Eviews Conditional standard deviation (3) Caseta_1: Ne atrag atenţia observaţiile ; , reprezentând perioada februarie februarie 2012, adică aproape un an cu o volatilitate intensă. Această perioadă este exact momentul în care România a atras o sumă mai mare decât se aştepta din vânzarea de obligaţiuni la 10 ani pe piaţa americană (în detrimentul celei din Europa, din cauza instabilităţii financiare) ca urmare a unui program de emisiune de obligaţiuni început în luna iunie În luna ianuarie, România a vândut, un număr record de obligaţiuni denominate în lei, la dobânzi reduse, pentru a se proteja de o eventuală 218 înrăutăţire a crizei datoriilor suverane, fiind cea mai mare sumă atrasă de Guvern, din aprilie România a ştiut să vândă anticipat obligaţiuni, într-o perioadă în care apetitul pentru risc se stabilizase.

11 Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 Fig Volatilitate randament obligaţiuni Sursa:Investing.com, prelucrate în Eviews Analiza pieţei mărfurilor şi metalelor Pentru a putea studia evoluţia acestei pieţe s-a ales DowJones UBS Commodity Index, compus din mărfuri dar şi metale preţioase şi nepreţioase ca aluminiu, nichel, zinc - tranzacţionate pe piaţa metalelor din Londra. Datele folosite sunt de pe platforma Reuters, iar perioada analizată este 15 noiembrie martie 2014 (3156 observaţii). Din statisticile descriptive, am găsit că valoarea minimă de 87,366 s-a înregistrat în 30 ianuarie 2002, iar cea maximă de 237,953 în data de 2 iulie Începând cu 2007 pieţele au devenit din ce în ce mai vulnerabile, au existat deficite de lichiditate la nivel mondial, au apărut presiuni la nivelul pieţelor financiare, investitorii au devenit confuzi, îndreptându-se, cel mai probabil, către investiţii mai sigure: pe piaţa produselor de bază (metale, petrol, de exemplu). În 2008, analistul Gary Dorsch a afirmat că, deşi, mărfurile au fost considerate, de-a lungul istoriei ca foarte volatile şi riscante, începând cu 2006, ţiţeiul, aurul, cuprul, argintul, platina au atins niveluri record şi au întrecut rentabilitatea pieţelor de capital slab gestionate ale statelor G7; managerii de fonduri toarnă bani în mărfuri ca o protecţie împotriva creşterii explozive a ofertei monetare mondiale, precum şi împotriva deprecierilor valutare ca urmare a intervenţiei bancilor centrale. În iulie 2008, preţul petrolului a atins un nivel record 147 USD, datorită unor anunţuri ce prevedeau o scădere a rezervei de petrol şi a unor speculaţii, pentru ca, într-o perioadă scurtă, până în decembrie 2008, preţul să ajungă la 32 USD, urmând ca abia începând cu octombrie 2009 să se stabilizeze la USD; acest fapt a dus la o volatilitate crescută. Modelarea volatilităţii a fost realizată folosind EGARCH(1,1,0), având ecuaţia varianţei: Tabel 4: Coeficienţi ecuaţie varianţă - EGARCH(1,1,0) c(3) c(4) c(5) Valoare coeficienti: -0, , , Eroarea standard: 0, , , Probabilitate: 0,0000 0,0000 0,0000 Sursa: platforma Thomson Reuters, prelucrate în Eviews (4) Conditional standard deviation Fig Volatilitate randament obligaţiuni Sursa: platforma Thomson Reuters, prelucrate în Eviews Caseta_2: Ȋ ntalnim volatilitatea sporită în perioada (observaţiile ). Începând din mai 2007 indicele scade foarte mult, apoi creşte până atinge maximul în 2 iulie 2008, de unde continuă să scadă până la sfarşit de aprilie 2009 (observaţia 1900) - (în tot acest timp volatilitatea este în continuă creştere). După observaţia 1900 şi până la 2000 preţul alternează, urcând şi coborând uşor şi fiind o perioadă mai liniştită volatilitatea este în scădere, urmând ca după observaţia 2250 (sfârşit de septembrie 2010) situaţia să se calmeze şi piaţa se stabilizează.

12 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare Concluzii. Importanţă. Recomandări Acest demers complex de cercetare a avut ca scop sublinierea importanţei efectului de contagiune dat de interdependenţele dintre ţări, urmărindu-se o diagnosticare a celor mai importante pieţe: de capital, piaţa obligaţiunilor, piaţa valutară, piaţa metalelor. Am stabilit relaţii de cauzalitate între ţări, acestea crescând de la perioada pre-criză la perioada crizei, si nefiind suficient doar acest aspect pentru a oferi un verdict clar cu privire la existenţa contagiunii, am calculat, de asemenea, si elasticităţi folosind metoda TYNL pentru acea legătură care se menţinea, si anume dintre Europa si Italia, legătură care, într-adevăr s-a intensificat. Cresterea numărului de cauzalităţi în perioada de criză a demonstrat o modificare a mecanismului de transmitere a socurilor la nivelul economiilor analizate. În ceea ce priveste pieţele financiare considerate în acest studiu, am arătat care au fost cele mai sensibile la impactul socului financiar (piaţa valutară si cea de capital), cum au evoluat, am modelat volatilităţi si, totodată, am corelat toate rezultatele obţinute cu evenimente, stiri si informaţii din piaţă de la momentele respective, pentru a găsi explicaţii si pentru a înţelege comportamentul investitorilor si cum au afectat piaţa deciziile lor. Prin acest studiu am arătat că din cauza instabilităţii de pe anumite pieţe, investitorii siau îndreptat resursele către alte pieţe, în care aveau mai multă încredere provocând, astfel, dezechilibre. Comportamentul investitorilor, cum reacţionează acestia la apariţia unui soc este determinant si extrem de important în anticiparea efectelor pe care un astfel de soc financiar le poate produce. Demonstrând existenţa contagiunii, am arătat importanţa acestei probleme si faptul că orice soc apărut pe o piaţă nu trebuie tratat ca o problemă locală, ci trebuie să se ia în calcul si gradul de dependenţă, corelaţiile dintre ţări. Înţelegând acest lucru, se pot găsi soluţii prin care se poate diminua efectul răspândirii socului. Guvernele şi sectorul privat, alături de instituţiile financiare, ar trebui să ia măsuri de minimizare şi de administrare a riscului de contagiune financiară. Rezultatele prezentei lucrări sunt în concordanţă cu cele ale studiilor anterioare si, totodată, consider că am reusit să aduc si o contrbuţie proprie prin analiza realizată la nivelul pieţelor financiare, o diagnosticare a pieţelor urmărind cauzele si efectele propagării contagiunii, precum si printr-o analiză a componentelor principale. Consider că această lucrare poate fi de un real interes si pentru investitorii ce-si doresc o diversificare a portofoliului, deoarece cunoscând care sunt cele mai sensibile pieţe, dar si că valorile ridicate ale coeficienţilor de corelaţie le pot reduce câstigul dacă au ales să investească în moneda ţărilor afectate de contagiune, se pot proteja împotriva acestor riscuri. Economistii încă nu cunosc cu precizie care sunt factorii care fac ţările să fie vulnerabile la contagiune sau mecanismele exacte prin care este transmisă la un moment dat. Pe viitor, s-ar putea realiza o cercetare care ar putea ajuta la identificarea caracteristicilor care fac ca ţările să fie vulnerabile la contagiune si ar contribui la dezvoltarea unor politici de reducere a riscului de contagiune, să îi administreze impactul si să ajute economiile să îsi revină cu eficienţă. Chiar dacă această lucrare vine în completarea articolului The Causes of Contagion: Raţional or Irrational Behavior? (Crăciuneanu V., Pascal C., Pardău A ), extinzând analiza pe mai multe pieţe - determinând cea mai sensibilă dintre ele, modelând volatilităţi - si folosind metode mult mai complexe de a demonstra existenţa contagiunii, îmi propun ca pe viitor să implementez si modelul ADCC Garch si să introduc si să corelez cu noţiuni din Teoria portofoliului si investiţii financiare pentru a contura lucrarea de disertaţie. 220

13 Bibliografie Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE WP nr. 2/2014 Allen F., Gouglas G., Understanding Financial Crises, Oxford University Press, 2007, p. 260 Beaumont R., An introduction to Principal Component Analysis & Factor Analysis using SPSS 19 and R, 2012 Beirne J., Fratzscher M., The pricing of sovereign risk and contagion during the european sovereign debt crisis, Journal of International Money and Finance 34 (2013) Celik S., The more contagion effect on emerging markets: The evidence of DCC-GARCH model, Economic Modelling 29 (2012) p Codirlaşu A., CFA, Econometrie aplicată utilizând EViews Note de curs - Programul de Master Specializat Managementul Sistemelor Bancare, octombrie 2007 Crăciuneanu V., Pascal C., Pardău A., The Causes of Contagion: Rational or Irrational Behaviour, Journal of Modern Accounting and Auditing, ISSN , November 2013, Vol. 9, No. 11, Dasgupta D., Uzan M., Capital Flows without Crisis? Reconciling capital mobility and Economic Stability, Routledge, New York, 2001, pp.300. Dornbusch R., Park Y. C., Claessens S. - Contagion: Understanding how it spreads, The World Bank Research Observer, vol. 15, no. 2 (August 2000), p , 2000 Fromlet H., Systemic analysis of departures from the homo oeconomicus paragigm are essential for realistic financial research and analysis, Behavioral Finance - Theory and Practical Application; Business Economics, iulie 2001 Gravelle T., Kichian M., Morley J., Detecting shift-contagion in currency and bond markets, Journal of International Economics 68 (2006) Kelechi A. C., Regression and Principal Component Analyses: a Comparison Using Few Regressors - American Journal of Mathematics and Statistics, 2012 Marais E., Bates S., An empirical study to identify shift contagion during the Asian crisis, International Financial Markets, Inst. & Money 16 (2006) p Păun C., Vladimir T., Iacob M., Dumitrescu S. - Analiza efectului de contagiune a crizelor externe asupra economiilor ţărilor din Europa Centrală şi de Est: raport intermediar de cercetare privind proiect CNCSIS TE_340, 2012 Samitas A., Tsakalos I., How can a small country affect the european economy? The greek contagion phenomenon, Int. Fin. Markets, Inst. and Money 25 (2013) Stancu I. si colectiv, Finanţe vol.1 - Pieţe financiare şi gestiunea portofoliului, Editura Economică, 2002 Stancu S. şi colectiv, Efectele crizei datoriilor suverane asupra echilibrului la nivel macroeconomic, Revista Studii şi cercetări de calcul economic şi cibernetică economică a facultăţii de Cibernetică, Statistică şi Informatică Economică din cadrul ASE Bucureşti, Yang L., An empirical study on financial crisis contagion of emerging markets, DOI: /IPEDR V Analiza bazată pe metodologia VAR din Caietul de studii, BNR, iunie 2002: (autorul nu este precizat) A practical introduction to garch modeling - Volatility clustering ( (autorul nu este precizat) Interpretation of PCA Results: Through the scores and loadings in interesting projections: (autorul nu este precizat) Baze de date: Jstor.org, ScienceDirect.com; Msci.com; Platforma Thomson Reuters; BNR.ro; Investing.com; Yahoofinance.com. Publication of the December 2006 ECB Financial Stability Review; 11 December

14 Pascal Carmen Emilia Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare WallStreet Journal: wsj.com YahooFinance 222