Достаточно ли устойчив российский рынок «зеленых» облигаций для хеджирования в кризис?
Аннотация
Предметом настоящего исследования является два аспекта. Во-первых, мы изучаем эффект «перелива» между российскими «зелеными» облигациями и основными индексами фондовых рынков до событий февраля 2022г. и после них. Во-вторых, установленный нами уровень связанности активов позволяет определить влияние управления портфелем на анализируемые активы. Чтобы обнаружить эффект «перелива» мы применили модель векторной авторегрессии и создали синтетический индекс, отражающий динамику рынка «зеленых» облигаций, на котором в России с 2021г. по 2023г. было представлено 14 выпусков «зеленых» облигаций. Мы анализируем нефтегазовый, электроэнергетический сектор, металлургический и горнодобывающий, а также химический сектор, и упоминаем их совместно как «индексы сильного загрязнения». Вклад статьи заключается в том, что обнаружено изменение со временем, а также увеличение после начала конфликта общего индекса связанности (TCI) между российским рынком «зеленых» облигаций и индексами сильного загрязнения. Кроме того, новизна статьи заключается в выявлении взаимосвязи между низкой эффективностью хеджирования и коэффициентом хеджирования «зеленых» облигаций и индексами электроэнергетики, металлургического и горнодобывающего сектора, устойчивого развития и нефтегазового сектора. Это свидетельствует о том, что после событий февраля в хеджировании нет необходимости. Двумерный анализ оптимальных весов портфеля указывает на то, что российский рынок «зеленых» облигаций является отличным инструментом для управления портфелем активов во время геополитического конфликта. Данные выводы важны для правительства и других заинтересованных сторон при управлении как рисками «заражения», так и климатическими рисками во время военного конфликта.
Скачивания
Литература
Jiang W., Dong L., Chen Y. Time-frequency connectedness among traditional/new energy, green finance, and ESG in pre-and post-Russia-Ukraine war periods. Resources Policy. 2023; 83: 103618. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103618
Adekoya O. B., J. A. Oliyide. Commodity and financial markets’ fear before and during COVID-19 pandemic: Persistence and causality analyses. Resources Policy. 2022; 76: 102598. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102598
Karkowska R., Urjasz S. How does the Russian-Ukrainian war change connectedness and hedging opportunities? Comparison between dirty and clean energy markets versus global stock indices. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2023; 85: 101768. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intfin.2023.101768
Diebold F. X., Yilmaz K. Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of forecasting. 2012; 28(1): 57-66. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
Bachelet M. J., Becchetti L., Manfredonia S. The green bonds premium puzzle: The role of issuer characteristics and third-party verification. Sustainability. 2019; 11(4): 1098. DOI: https://doi.org/10.3390/su11041098
Greenwood-Nimmo M., Nguyen V. H., Rafferty B. Risk and return spillovers among the G10 currencies. Journal of Financial Markets. 2016; 31: 43-62. DOI: https://doi.org/10.1016/j.finmar.2016.05.001
Tiwari A. K., Abakah E. J. A., Gabauer D., Dwumfour R. A. Dynamic spillover effects among green bond, renewable energy stocks and carbon markets during COVID-19 pandemic: Implications for hedging and investments strategies. Global Finance Journal. 2022; 51: 100692.. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gfj.2021.100692
Deng J., Lu J., Zheng Y., Xing X., Liu C., Qin T. The impact of the COVID-19 pandemic on the connectedness between green industries and financial markets in China: evidence from time-frequency domain with portfolio implications. Sustainability. 2022; 14(20): 13178. DOI: https://doi.org/10.3390/su142013178
Mensi W., Shafiullah M., Vo X. V., Kang S. H. Spillovers and connectedness between green bond and stock markets in bearish and bullish market scenarios. Finance Research Letters. 2022; 49: 103120. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103120
Pham L., Do H. X. Green bonds and implied volatilities: Dynamic causality, spillovers, and implications for portfolio management. Energy Economics. 2022; 112: 106106. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106106
Abakah E. J. A., Tiwari A. K., Sharma A., Mwamtambulo D. J. Extreme connectedness between green bonds, government bonds, corporate bonds and other asset classes: Insights for portfolio investors. Journal of Risk and Financial Management. 2022; 15(10): 477. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15100477
Sohag K., Hammoudeh S., Elsayed A. H., Mariev O., Safonova Y. Do geopolitical events transmit opportunity or threat to green markets? Decomposed measures of geopolitical risks. Energy Economics. 2022; 111: 106068. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106068
Reboredo J. C., Uddin G. S. Do financial stress and policy uncertainty have an impact on the energy and metals markets? A quantile regression approach. International Review of Economics & Finance. 2016; 43: 284-298. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iref.2015.10.043
Gavriilidis K. Measuring climate policy uncertainty. Available at SSRN. 2021. 3847388. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3847388
Husain S., Sohag K., Wu Y. The response of green energy and technology investment to climate policy uncertainty: An application of twin transitions strategy. Technology in Society. 2022; 71:102132. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102132
Tian T., Lai K. H., Wong C. W. Connectedness mechanisms in the “Carbon-Commodity-Finance” system: Investment and management policy implications for emerging economies. Energy Policy.2022;169: 113195. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.113195
Zhang W., He X., Hamori, S. Volatility spillover and investment strategies among sustainability-related financial indexes: Evidence from the DCC-GARCH-based dynamic connectedness and DCC-GARCH t-copula approach. International Review of Financial Analysis. 2022;83: 102223. DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2022.102223
Koenker R., Bassett Jr. G., Regression quantiles. Econometrica. J. Econom. 1978;Soc. 33–50. DOI: https://doi.org/10.2307/1913643
Su T., Zhang Z. J., Lin B. Green bonds and conventional financial markets in China: A tale of three transmission modes. Energy Economics. 2022;113: 106200.
Antonakakis N., Cunado J., Filis G., Gabauer D., de Gracia F.P., Oil and asset classes implied volatilities: Investment strategies and hedging effectiveness. Energy Econ. 2020;91:104762. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104762
Liu M. The driving forces of green bond market volatility and the response of the market to the COVID-19 pandemic. Economic Analysis and Policy. 2022;75: 288-309. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eap.2022.05.012
Yang Q., Du Q., Razzaq A., Shang Y. How volatility in green financing, clean energy, and green economic practices derive sustainable performance through ESG indicators? A sectoral study of G7 countries. Resources Policy. 2022;75:102526. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102526
Su T., Zhang Z. J., Lin B. Green bonds and conventional financial markets in China: A tale of three transmission modes. Energy Economics. 2022;113: 106200. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106200
Guo D., Zhou P. Green bonds as hedging assets before and after COVID: A comparative study between the US and China. Energy Economics. 2021;104:105696. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105696
Naeem M. A., Nguyen T. T. H., Nepal R., Ngo Q. T., Taghizadeh–Hesary F. Asymmetric relationship between green bonds and commodities: Evidence from extreme quantile approach. Finance Research Letters. 2021;43: 101983. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.101983
Wang Y., Guo Z. The dynamic spillover between carbon and energy markets: new evidence. Energy. 2018;149: 24–33. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.145
Kroner K. F., Sultan J. Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency futures. Journal of financial and quantitative analysis.1993; 28(4): 535-551 DOI: https://doi.org/10.2307/2331164
Kroner K. F., Ng V. K. Modeling asymmetric comovements of asset returns. The review of financial studies. 1998;11(4): 817-844. DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/11.4.817
Ederington L. H. The hedging performance of the new futures markets. The journal of finance. 1979;34 (1): 157-170. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1979.tb02077.x
Rustamova L.R., Adrianov A.K. Cancel culture: conceptualization of the term and its use in foreign policy. – Polis. Political Studies. 2023;4: 37-53. https://doi.org/10.17976/jpps/2023.04.04. EDN: TXMHBX DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2023.04.04
Pata U. K., Kartal M. T., Zafar M. W. Environmental reverberations of geopolitical risk and economic policy uncertainty resulting from the Russia-Ukraine conflict: A wavelet based approach for sectoral CO2 emissions. Environmental Research. 2023; 231: 116034. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.116034
Wang Q., Ren F., Li R. Does geopolitical risk impact sustainable development? A perspective on linkage between geopolitical risk and sustainable development research. Journal of Cleaner Production.2024; 451: 141980. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141980
Liu S., Qi H., Wan Y. Driving factors behind the development of China's green bond market. Journal of Cleaner Production. 2022; 354: 131705. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131705
Mansouri S., Momtaz P. P. Financing sustainable entrepreneurship: ESG measurement, valuation, and performance. Journal of Business Venturing. 2022;37(6): 106258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusvent.2022.106258
Copyright (c) 2024 Journal of Corporate Finance Research / Корпоративные Финансы | ISSN: 2073-0438
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
