Цепная реакция рисков: Как связаны мировые фондовые рынки

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что системный риск на глобальных фондовых рынках формируется не единой угрозой коллапса, а взаимодействием сетевой структуры и экстремальных убытков.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

При моделировании распространения дефолтов по схеме Гая-Кападии (при [latex] \theta = 0.3 [/latex]), шок, приложенный к активу VIVT3.SA, демонстрирует прогрессивное распространение банкротств внутри бразильской подсети, при этом активы развитых рынков остаются невосприимчивыми к заражению. — При моделировании распространения дефолтов по схеме Гая-Кападии (при $\theta = 0.3$ ), шок, приложенный к активу VIVT3.SA, демонстрирует прогрессивное распространение банкротств внутри бразильской подсети, при этом активы развитых рынков остаются невосприимчивыми к заражению.

Анализ основан на фреймворке Гая-Кападии и учитывает влияние сетевых связей и распределений с тяжелыми хвостами на распространение рисков.

Несмотря на растущую взаимосвязанность финансовых рынков, механизмы распространения системных рисков остаются недостаточно изученными. В данной работе, посвященной теме ‘Systemic Risk and Default Cascades in Global Equity Markets: A Network and Tail-Risk Approach Based on the Gai Kapadia Framework’, предложен сетевой подход к оценке системного риска и каскадов дефолтов на рынках акций, включающий анализ взаимосвязей между 30 активами, представленными акциями бразильских и развитых рынков. Полученные результаты указывают на то, что основным фактором, определяющим уязвимость системы, является сочетание структуры сети, характеризующейся высокой степенью кластеризации в развивающихся рынках, и наличия тяжелых хвостов в распределениях убытков. Каковы перспективы использования данного подхода для разработки более эффективных инструментов стресс-тестирования и управления рисками в условиях глобальной финансовой нестабильности?

Взаимосвязанность и Системный Риск: Нарастающая Угроза

Современные финансовые рынки характеризуются всё возрастающей сложностью взаимосвязей между участниками и инструментами, что вызывает серьезные опасения относительно системного риска — вероятности масштабного коллапса всей системы. Ранее изолированные финансовые институты и рынки теперь тесно связаны между собой, создавая эффект домино, когда проблемы в одном секторе могут быстро распространиться на другие. Эта взаимосвязанность обусловлена глобализацией, развитием финансовых инноваций и появлением сложных производных инструментов, которые затрудняют оценку реальных рисков. В результате, даже относительно небольшие шоки могут привести к каскадным последствиям и дестабилизации всей финансовой системы, подчеркивая необходимость постоянного мониторинга и разработки более совершенных моделей оценки рисков, учитывающих эти сложные взаимосвязи.

Традиционные модели оценки рисков, широко применяемые в финансовой сфере, зачастую недооценивают эффекты взаимосвязанности между активами и организациями. Эти модели, как правило, рассматривают риски изолированно, не учитывая, как локальный шок может распространиться по всей финансовой сети, вызывая каскадные эффекты и системный кризис. Проблема заключается в том, что финансовые рынки представляют собой сложные сети, где риски передаются через множество каналов, включая кредитные связи, общие инвесторы и производные инструменты. Неспособность адекватно моделировать эти взаимосвязи приводит к занижению оценки реального риска и недостаточной готовности к потенциальным кризисам, что требует разработки более совершенных подходов к управлению рисками, учитывающих сетевую структуру финансовых рынков.

Изучение сетевой структуры фондовых рынков представляется критически важным для точной оценки и смягчения системного риска, задача усложняется нелинейностью финансовых взаимодействий. Анализ, проведенный с использованием метода Монте-Карло, включающего тысячу симуляций, показал, что вероятность полномасштабного системного сбоя равна нулю. Этот результат свидетельствует об общей устойчивости современной финансовой системы, несмотря на её сложность и взаимосвязанность. Однако, важно отметить, что нулевая вероятность не означает полного отсутствия риска, а лишь указывает на высокую степень защиты от каскадных эффектов, способных привести к коллапсу рынка. Дальнейшие исследования направлены на выявление конкретных узлов и связей, наиболее уязвимых к локальным шокам, для повышения эффективности стратегий управления рисками.

Анализ корреляционной матрицы доходности 30 активов (15 бразильских и 15 развитых рынков) за период 2015-2026 годов выявил сильную внутрирыночную корреляцию для бразильских акций и умеренную - для активов развитых рынков, при этом межрыночные зависимости остаются относительно слабыми, что указывает на наличие локализованных связей, влияющих на диверсификацию и распространение системного риска. — Анализ корреляционной матрицы доходности 30 активов (15 бразильских и 15 развитых рынков) за период 2015-2026 годов выявил сильную внутрирыночную корреляцию для бразильских акций и умеренную — для активов развитых рынков, при этом межрыночные зависимости остаются относительно слабыми, что указывает на наличие локализованных связей, влияющих на диверсификацию и распространение системного риска.

Адаптация Модели Кападии для Оценки Системного Риска

Исходная модель Гая Кападии, разработанная для оценки распространения кризисных явлений в банковской системе, была адаптирована для количественной оценки системного риска на фондовых рынках. Первоначально предназначенная для анализа взаимосвязанности и контагиозности между финансовыми институтами посредством межбанковских кредитов, эта методология была расширена для учета корреляций и волатильности активов. Адаптация включает в себя перенос принципов сетевого анализа и стохастического моделирования, позволяя оценить потенциальное распространение шоков между различными активами и выявить наиболее уязвимые элементы рыночной структуры. Использование данной модели позволяет перейти от качественной оценки системного риска к количественному определению вероятности его возникновения и масштаба потенциальных потерь.

Для количественной оценки взаимосвязанности активов и потенциального распространения рисков создаются сети взаимосвязей (Exposure Networks). В основе построения этих сетей лежат корреляции между активами и их волатильность. Чем выше корреляция и волатильность между двумя активами, тем сильнее связь в сети, отражая более высокую степень взаимозависимости. Установление количественной связи между этими параметрами позволяет оценить, как шок, затронувший один актив, может распространиться по сети и повлиять на другие активы, и, следовательно, оценить системный риск. Вес ребра в сети представляет собой меру этой взаимозависимости, рассчитанную на основе статистических данных о доходности активов.

В рамках данной модели используются стохастические симуляции для оценки распространения шоков по сети взаимосвязей активов и, как следствие, вероятности системного сбоя. Результаты этих симуляций демонстрируют, что даже при воздействии единичного шока среднее число активов, переходящих в состояние отказа, остается ограниченным значением 1.0. Это указывает на локализованный характер потенциальных сбоев и свидетельствует о сравнительно низкой вероятности каскадного распространения кризиса по всей системе активов, при условии использования данной модели.

Негативный шок в 30%, приложенный к VIVT3.SA (2015-2026, [latex] heta=0.3[/latex]), значительно изменяет структуру корреляционной сети бразильских активов, в то время как сеть активов развитых рынков остается относительно стабильной, что отражает различия в их связности и системной устойчивости. — Негативный шок в 30%, приложенный к VIVT3.SA (2015-2026, $heta=0.3$ ), значительно изменяет структуру корреляционной сети бразильских активов, в то время как сеть активов развитых рынков остается относительно стабильной, что отражает различия в их связности и системной устойчивости.

Построение Сети: Данные и Параметризация

Сети взаимосвязей (Exposure Networks) строятся на основе матрицы корреляции, вычисляемой из логарифмических доходностей активов. Логарифмическая доходность, рассчитываемая как $ln(P_t / P_{t-1})$ , позволяет стандартизировать изменения цен и учесть процентные изменения, что особенно важно при анализе активов с разной ценовой динамикой. Матрица корреляции, полученная на основе этих доходностей, отражает степень ко-движения цен различных активов. Положительная корреляция указывает на тенденцию активов двигаться в одном направлении, отрицательная — в противоположных. Использование логарифмических доходностей и матрицы корреляции позволяет количественно оценить взаимосвязи между активами и визуализировать их в виде сети, где узлы представляют активы, а ребра — статистически значимые взаимосвязи.

Волатильность, как ключевая мера риска, интегрируется в процесс построения сети взаимосвязей активов посредством использования логарифмических доходностей, рассчитанных на основе исторических данных об изменении цен. Включение волатильности позволяет учитывать динамическое изменение взаимозависимостей между активами, поскольку более волатильные активы могут оказывать большее влияние на другие активы в сети. Применение волатильности в расчете корреляционной матрицы способствует выявлению не только статистических, но и временных изменений в структуре взаимосвязей, отражая адаптивность рынка к новым условиям и шокам. σ — стандартное отклонение, используемое в качестве показателя волатильности — влияет на вес связей в сети, определяя степень влияния одного актива на другой.

Для построения сети взаимосвязей используются пороговые значения (θ=0.3, 0.5) для фильтрации связей, что позволяет сбалансировать плотность и разреженность сети, акцентируя внимание на наиболее значимых взаимозависимостях. Применение этих порогов обеспечивает фокусировку на сильных корреляциях между активами. Моделирование одновременных шоков показало ограниченное распространение негативного влияния: в среднем, под воздействием шока перестают функционировать только 2.0 актива, что подтверждает локализованный характер потенциальных кризисных явлений и указывает на устойчивость сети к системным рискам.

Моделирование каскада при [latex] \theta = 0.3 [/latex] демонстрирует изменение структуры сети под воздействием экспозиции. — Моделирование каскада при $\theta = 0.3$ демонстрирует изменение структуры сети под воздействием экспозиции.

Характеристики Сети и Распространение Риска

Коэффициент кластеризации в сети взаимосвязей активов указывает на степень их группировки, что существенно усиливает вероятность возникновения каскадов дефолтов. Взаимосвязанные активы, объединенные в плотные кластеры, подвержены риску последовательных дефолтов: неспособность одного актива выполнить свои обязательства может быстро распространиться на другие, образуя цепную реакцию. Чем выше коэффициент кластеризации, тем сильнее эта взаимозависимость и тем более вероятен системный риск. По сути, плотная кластеризация уменьшает диверсификацию и увеличивает уязвимость всей системы к локальным шокам, поскольку проблемы одного участника быстро распространяются по сети, вызывая эффект домино.

Анализ структуры бразильского фондового рынка выявил высокую степень кластеризации активов, что существенно отличает его от развитых рынков. Коэффициенты кластеризации, отражающие тенденцию активов группироваться в сети взаимосвязей, достигают значений от 0.8 до 1.0 в Бразилии, в то время как на развитых рынках они обычно находятся в диапазоне от 0.2 до 0.5. Такая высокая кластеризация указывает на повышенную подверженность каскадным эффектам дефолтов, когда проблема одного актива быстро распространяется на другие, создавая системный риск. Иными словами, взаимосвязанность активов на бразильском рынке усиливает потенциал для быстрого распространения негативных шоков, делая его более уязвимым к финансовым кризисам по сравнению с рынками, где активы менее тесно связаны друг с другом.

Анализ сетевых характеристик показывает, что распределения с «тяжелыми хвостами» существенно увеличивают системный риск в финансовых сетях. Данные распределения характеризуются повышенной вероятностью экстремальных событий, то есть событий с высокой степенью убытков. Использование индекса Парето позволило количественно оценить «тяжесть» этих хвостов: значения в диапазоне от 1.5 до 3.0, наблюдаемые на бразильском фондовом рынке, указывают на более высокую вероятность возникновения значительных потерь по сравнению с развитыми рынками. $P(X > x) \approx (x)^{- \alpha}$ , где α — параметр, определяющий тяжесть хвоста распределения. Более низкие значения α соответствуют более тяжелым хвостам и, следовательно, повышенному риску.

Сравнение эмпирических хвостов функции распределения убытков для различных активов показывает, что активы из Бразилии характеризуются более тяжелыми хвостами, что указывает на повышенный риск экстремальных потерь по сравнению с активами развитых рынков, о чем свидетельствуют аппроксимации степенными функциями выше 95-го процентиля.

Исследование демонстрирует, что системный риск в глобальных рынках акций формируется не из-за универсальной угрозы коллапса, а вследствие взаимодействия топологии сети и распределения убытков с «тяжелыми хвостами». Особенно заметно влияние кластеризации на развивающихся рынках. Это подтверждает давнюю истину, которую ещё Жан-Жак Руссо сформулировал: «Свобода заключается не в отсутствии ограничений, а в умении подчиняться тем законам, которые мы сами себе устанавливаем». В данном контексте, «законы» — это структура сети и статистика убытков, а «свобода» — иллюзорное ощущение стабильности, которое может рухнуть при изменении этих параметров. Продакшен всегда найдет способ подтвердить эту закономерность.

Что дальше?

Представленная работа, как и все попытки измерить «системный риск», неизбежно столкнётся с проблемой: любая элегантная модель рухнет, когда в продакшене найдётся способ её обойти. Разумеется, обнаружат лазейку, позволяющую создать корреляции, которые модель не предвидит. Сети корреляций — это иллюзия стабильности, пока не появится новый вид актива или не изменится регуляторная среда. И тогда все красивые кластеры на графиках станут просто историей болезни.

Особое внимание следует уделить тому, как «тяжёлые хвосты» распределений влияют на распространение дефолтов. Если баг воспроизводится — значит, у нас стабильная система. Но когда речь идет о финансовых рынках, «стабильность» — это временное отсутствие катастрофы. Упор на топологию сети — это хорошо, но недостаточно. Нужно признать, что модель, предсказывающая каскады дефолтов, — это, по сути, механизм отсрочки неизбежного. Документация к такой модели, конечно, будет впечатляющей, но это лишь форма коллективного самообмана.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на создание ещё более сложных моделей, учитывающих поведенческие факторы и «чёрных лебедей». Однако, следует помнить, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Проще говоря, если модель сложна, значит, она еще не сломалась.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.19796.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-04-23 08:17