Финансовое заражение рынков биржевых товаров от рынков энергоресурсов в период пандемии, энергетического кризиса и СВО

Финансиализация товарных рынков ведет к их интеграции с глобальными финансовыми рынками и все большей включенности в цепочки передачи системного риска в экономике. Атипичное усиление зависимостей финансовых рынков в условиях воздействия внешних шоков получило название финансового заражения. Предметом настоящего исследования является финансовое заражение мировых рынков биржевых товаров («мягких» и сельскохозяйственных) от мирового рынка энергоресурсов (нефти и газа) в период пандемии, энергетического кризиса и СВО. Цель исследования — установление фактов финансового заражения, его динамики и интенсивности для разных групп товаров. Для разграничения периодов спокойного рынка и повышенной рыночной волатильности используется метод построения авторских индексов стресса. Для тестирования заражения используется построение ARDL-GARCH -моделей и динамический метод моментов совместного распределения доходностей источника и реципиента заражения, включающий расчет условной корреляции, коасимметрии, кокуртозиса и коволатильности. Вывод о возможном заражении делается на основе сравнения тестовых статистик с критическим значением для нормального или асимптотически нормального распределения. В результате проведенного исследования подтверждено заражение рынков биржевых фьючерсов от рынков фьючерсов нефти и природного газа во всех периодах. Доказана большая заразность рынка нефти по сравнению с рынком газа, относительно равномерная заразность нефти в разные периоды и относительно большая заразность газа в период СВО. Установлена более высокая чувствительность сельскохозяйственных товаров к заражению от рынков энергоресурсов, чем «мягких» товаров. Выявлено большее заражение рынков для более высоких моментов распределения (передачи волатильности и взаимосвязи доходности одного актива с волатильностью и асимметрией доходности другого актива), чем для более низких моментов распределения. Полученные результаты могут быть полезными инвесторам при разработке оптимальных хеджинговых стратегий и управлении инвестиционными портфелями, государству — при совершенствовании политики финансовой стабилизации в периоды кризисов.

1. Малкина, М. Ю. (2023). Финансовое заражение отраслей российской экономики от нефтяных шоков в период пандемии. Terra Economicus, 21(2), 6–22. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2023-21-2-6-22

2. Малкина, М. Ю., & Овчаров, А. О. (2019). Индекс финансового стресса как обобщающий индикатор финансовой нестабильности. Финансовый журнал, 49(3), 38–54. http://dx.doi.org/10.31107/2075-1990-2019-3-38-54

3. Пивницкая, Н. А., & Теплова, Т. В. (2021). DCC-GARCH-модель для выявления долгосрочного и краткосрочного эффектов финансового заражения в ответ на обновление кредитного рейтинга. Экономика и математические методы, 57(1), 113–123. https://doi.org/10.31857/S042473880014080-7

4. Abdullah, M., Abakah, E. J. A., Ullah, G. M. W., Tiwari, A. K., & Khan, I. (2023). Tail risk contagion across electricity markets in crisis periods. Energy Economics, 127(B), 107100. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.107100

5. Algieri, B., & Leccadito, A. (2017). Assessing contagion risk from energy and nonenergy commodity markets. Energy Economics, 62, 312–322. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2017.01.006

6. Apergis, N., Christou, C., & Kynigakis, I. (2019). Contagion across US and European fi nancial markets: Evidence from the CDS markets. Journal of International Money and Finance, 96, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2019.04.006

7. Aye, G. C., Christou, C., Gupta, R., & Hassapis, C. (2022). High-Frequency Contagion between Aggregate and Regional Housing Markets of the United States with Financial Assets: Evidence from Multichannel Tests. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 69, 253–276. https://doi.org/10.1007/s11146-022-09919-8

8. Boroumand, R. H., & Porcher, T. (2023). Volatility contagion and connectedness between WTI and commodity markets. Finance Research Letters, 58(A), 103959. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.103959

9. Cabrera, B. L., & Schulz, F. (2016). Volatility linkages between energy and agricultural commodity prices. Energy Economics, 54, 190–203. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2015.11.018.

10. Chalid, D. A., & Handika, R. (2022). Comovement and contagion in commodity markets. Cogent Economics and Finance, 10(1), 2064079., https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2064079

11. Chang, T.-H., & Su, H.-M. (2010). The substitutive eff ect of biofuels on fossil fuels in the lower and higher crude oil price periods. Energy, 35(7), 2807–2813. https://doi.org/10.1016/j.energy.2010.03.006

12. Dajcman, S. (2013). Forbes and Rigobon’s Method of Contagion Analysis with Endogenously Defi ned Crisis Periods — an Application to Some of Eurozone’s Stock Markets. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 24(4), 291–299. https://doi.org/10.5755/j01.ee.24.4.5419

13. Domanski, D., & Heath, A. (2007). Financial Investors and Commodity Markets. BIS Quarterly Review, March 2007. https://ssrn.com/abstract=1600058

14. Dornbusch, R., Park, Y. C., & Claessens, S. (2000). Contagion: Understanding How It Spreads. The World Bank Research Observer, 15(2), 177–197. https://doi.org/10.1093/wbro/15.2.177

15. Erb, C. B., & Harvey, C. R. (2006). The Strategic and Tactical Value of Commodity Futures. Financial Analysts Journal, 62(2), 69–97. http://dx.doi.org/10.2469/faj.v62.n2.4084

16. Fengler, M. R., & Okhrin, O. (2016). Managing risk with a realized copula parameter. Computational Statistics & Data Analysis, 100, 131–152. https://doi.org/10.1016/j.csda.2014.07.011

17. Forbes, K., & Rigobon, R. (2002). No contagion, only interdependence: Measuring stock market comovements. Journal of Finance, 57(5), 2223–2261. https://www.jstor.org/stable/3094510

18. Fry, R., Martin, V. L., & Tang, C. (2010). A new class of tests of contagion with applications. Journal of Business & Economic Statistics, 28(3), 423–437. http://dx.doi.org/10.1198/jbes.2010.06060

19. Fry-McKibbin, R., & Hsiao, C. Y. L. (2018). Extremal dependence tests for contagion, Econometric Reviews, 37(6), 626–649. http://dx.doi.org/10.1080/07474938.2015.1122270

20. Fry-McKibbin, R., Hsiao, C. Y. -L., & Tang, C. (2014). Contagion and Global Financial Crises: Lessons from Nine Crisis Episodes. Open Economies Review, 25, 521–570. https://doi.org/10.1007/s11079-013-9289-1

21. Fry-McKibbin, R., Greenwood-Nimmo, M., Hsiao, C. Y. -L., & Qi, L. (2022). Higherorder comoment contagion among G20 equity markets during the COVID-19 pandemic. Finance Research Letters, 45, 102150. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102150

22. Gallegati, M. (2012). A wavelet-based approach to test for fi nancial market contagion. Computational Statistics & Data Analysis, 56(11), 3491–3497. https://doi.org/10.1016/j.csda.2010.11.003

23. Gong, X., Jin, Y., & Liu, T. (2023). Analyzing pure contagion between crude oil and agricultural futures markets. Energy, 269, 126757. https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.126757

24. Grillini, S., Ozkan, A., & Sharma, A. (2022). Static and dynamic liquidity spillovers in the Eurozone: The role of fi nancial contagion and the Covid-19 pandemic. International Review of Financial Analysis, 83, 102273. http://dx.doi.org/10.1016/j.irfa.2022.102273

25. Guidolin, M., & Pedio, M. (2017). Identifying and measuring the contagion channels at work in the European fi nancial crises. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 48, 117–134. https://doi.org/10.1016/J.INTFIN.2017.01.001

26. Hassan, K., Hoque, A., Gasbarro, D., & Wong, W.-K. (2023). Are Islamic stocks immune from fi nancial crises? Evidence from contagion tests. International Review of Economics & Finance, 86, 919–948. https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.08.004

27. Hui, E. C. M., & Chan, K. K. K. (2012). Are the global real estate markets contagious? International Journal of Strategic Property Management, 16(3), 219–235. https://doi.org/10.3846/1648715X.2011.645904

28. Jensen, G. R., Johnson, R. R., & Mercer, J. M. (2000). Effi cient use of commodity futures in diversifi ed portfolios. Journal of Futures Markets, 20, 489–506. https://doi.org/10.1002/(SICI).1096-9934(200005).20:5<489::AID-FUT5>3.0.CO;2-A

29. Ji, Q., & Fan, Y. (2012). How does oil price volatility aff ect non-energy commodity markets? Applied Energy, 89(1), 273–280. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.07.038

30. Kang, W., Tang, K., & Wang, N. (2023). Financialization of commodity markets ten years later. Journal of Commodity Markets, 30, 100313. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2023.100313

31. Marsiglio, S., Bucci, A., La Torre, D., & Liuzzi D. (2019). Financial contagion and economic development: an epidemiological approach. Journal of Economic Behavior & Organization, 162, 211–228. http://dx.doi.org/10.1016/j.jebo.2018.12.018

32. Nepp, A., Karpeko, F. (2022). Hype as a Factor on the Global Market: The Case of Bitcoin. Journal of Behavioral Finance, 25(1), 1–14. https://doi.org/10.1080/15427560.2022.2073593.

33. Nepp, A., Okhrin, O., Egorova, J., Dzhuraeva, Z., Zykov, A. (2022). What threatens stock markets more — The coronavirus or the hype around it? International Review of Economics & Finance, 78, 519–539. https://doi.org/10.1016/j.iref.2021.12.007

34. Roy, R. P., & Roy, S. S. (2017). Financial contagion and volatility spillover: An exploration into Indian commodity derivative market. Economic Modelling, 67, 368–380. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2017.02.019

35. Silvennoinen, A., & Thorp, S. (2013). Financialization, crisis and commodity correlation dynamics, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 24, 42–65. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2012.11.007

36. Tang, K., & Xiong, W. (2012). Index investment and the fi nancialization of commodities. Financial Analysts Journal, 68 (6), 54–74. https://doi.org/10.2469/faj.v68.n6.5

37. Xue, J. Y., Hsiao, C. Y. -L., Li, P., & Chui, C. M. (2024). Higher-order contagion eff ects in Russian fuel export markets: Evidence from COVID-19 pandemic and Russia-Ukraine war. Energy Strategy Reviews, 53, 101419. https://doi.org/10.1016/j.esr.2024.101419

38. Ye, W., Zhu, Y., Wu, Y., & Miao, B. (2016). Markov regime-switching quantile regression models and fi nancial contagion detection. Insurance: Mathematics and Economics, 67, 21–26. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2015.11.002

39. Zhu, Z., Ji Q., Sun, L., & Zhai, P. (2020). Oil price shocks, investor sentiment, and asset pricing anomalies in the oil and gas industry. International Review of Financial Analysis, 70, 101516. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101516