Для открытого и стабильного рынка требуется: Техснабэкспорт

Агентство CNews Analytics выпустило обзор «Рынок ИТ: итоги 2020» и рейтинг крупнейших компаний «CNews100: Крупнейшие ИТ-компании России 2021». Несмотря на эпидемию коронавируса, совокупная выручка участников рейтинга увеличилась почти на 29% по сравнению с выручкой 2019 г. и впервые превысила ₽2 трлн. В долларах темпы роста почти в два раза ниже — 16% по сравнению с 2019 г. Порог входа в рейтинг вырос на 15% до ₽1695 млн.

Совокупная выручка участников рейтинга CNews100 в 2020 г. выросла на 28,6% по сравнению с 2019 г. до ₽2014 млрд. В 2019 г. она составляла ₽1566 млрд. Вырос российский ИТ-рынок и в долларах, правда здесь темпы роста почти в два раза ниже — 15,7%. Порог входа в CNews100 в 2020 составил ₽1695 млн — это на 15% выше, чем в 2019 г. (₽1470 млн). Таким образом, отечественный ИТ-рынок стабильно растет уже третий год подряд, несмотря на то, что весной и летом 2020 г. ему предсказывали катастрофическое, до 30%, падение из-за пандемии коронавируса и связанного с ней падения спроса, локдауна и т.д.

В группе лидеров произошли перемены. Из Национальной компьютерной корпорации, возглавлявшей рейтинг с 2007 г. вышла дистрибьюторская компания OCS, которая сразу заняла 2 место. НКК в рейтинге представлена «Аквариусом», участником (как и OCS) самого первого рейтинга 2002 г. Вернулась в рейтинг «Лаборатория Касперского», в прошлом году задержавшаяся с публикацией результатов и потому не попавшая в CNews100. Приняла после длительного перерыва участие компания IBS. Также можно отметить дебют компаний «Новый Ай-Ти Проект» и «Рубитех» (выделилась из состава IBS), возвращение «Ситроникса».

Совокупная выручка топ-40 участников рейтинга российских разработчиков аппаратного и программного обеспечения, в том числе продуктов, поставляемых по модели SaaS, в 2020 г. увеличилась на 25% по сравнению с 2019 г. с ₽227 млрд до ₽334 млрд. Порог входа в этот рейтинг в 2020 г. составил ₽1,2 млрд. Это на 27,6% больше, чем в 2019 г. (₽940 млн).

Доля ИТ-услуг в совокупном показателе выручки топ-100 ИТ-компаний сократилась с 78% в 2019 г. до всего 40% (в том числе 5% приходятся на облачные сервисы) в 2020 г. Доля разработки ПО практически не изменилась: в 2020 г. на нее пришлось 11% против 10% в 2019 г. Значительно увеличилась доля выручки, полученная от дистрибуции аппаратного обеспечения: в 2019 г. она составляла 7%, а в 2020 г. — 36%. Выросла доля выручки, полученной от производства оборудования и дистрибуции ПО, — с 1% в 2019 г. до 5% в 2020 г.

Около 18% выручки российские ИТ-компании получили благодаря контрактам с федеральными, региональными и муниципальными органами власти — это на 2% меньше, чем в прошлом году. Зато доля заказчиков из финансового сектора увеличилась с 18% в 2019 г. до 26% в 2020 г. Доля телекома практически не изменилась: в 2020 г. она составила 19% против 18% годом ранее. Стабильно на 1-2% в год растет доля промышленности, торговли и транспорта (7%, 8% и 5% соответственно в 2020 г. против 6%, 5% и 3% в 2019 г.). Доли выручки от проектов в сфере здравоохранения 5% и образования составляют 5% и 1% соответственно.

Прошлогодние негативные прогнозы относительно будущего развития российского ИТ-рынка не сбылись. Рынок не просто не стагнировал, а показал очень неплохую положительную динамику. Что касается текущего года, то большинство участников рейтинга смотрит на него с осторожным оптимизмом. Его развитие пока еще находится под большим влиянием пандемии и во многом зависит от ограничительных мер.

Кроме того, как отмечают эксперты, для развития российской ИТ-отрасли важны сохранение конкуренции на открытом рынке и стабильность в законодательных требованиях. Также необходимо бороться с дефицитом кадров и продолжать устойчивое финансирование национальных проектов, связанных с использованием информационных технологий.

По прогнозу ведущих игроков рынка, в ближайшие годы будут быстро развиваться проекты связанные с моделированием и машинным обучением, дополненной реальностью, искусственным интеллектом, а также обработкой потоковых данных для быстрого принятия решений. Начнется активное формирование сегментов ИТ-рынка, связанных с развитием цифрового бизнеса: инфраструктуры, продуктов и сервисов в области искусственного интеллекта; интернетом вещей, сетями 5G, цифровыми и гибридными рабочими местами, цифровыми маркетплейсами и т.д. Также будут востребованы решения, направленные на конвергенцию технологий и обеспечение цифровой безопасности.

Первый рейтинг CNews100 вышел в 2002 г. Однако в нем приводились и данные за 2001 г., так что в распоряжении CNews Analytics имеются данные динамики лидеров рынка за последние 2 десятилетия. Вот как менялась первая десятка CNews100 в эти годы.

Подробнее с итогами 2020 г. в сфере ИТ и рейтингом CNews100 можно ознакомиться в обзоре «Рынок ИТ: итоги 2020».

Наталья Рудычева

АМС. Хочешь стабильности – не стой на месте

Товары с логотипом АМС появились на российском рынке звукоусиления более 10 лет назад. Для литовской компании Россия стала одним из первых крупных импортёров продукции, основу которой составляют громкоговорители для систем Public Address и широкая линейка усилительных и звуковоспроизводящих устройств. Начав с производства ограниченного ассортимента самых востребованных на рынке продуктов, компания АМС выросла в настоящего интегратора идей отрасли и стала истинным законодателем моды в звуковой индустрии.

Российские специалисты рынка безопасности и профессионального звукоусиления давно и с удовольствием используют оборудование АМС в своей работе. Факт вполне объяснимый — великолепное качество звукопередачи, выверенный дизайн и приемлемая стоимость всех товаров АМС делает их приобретение поистине разумным решением.

В последние годы специалисты-разработчики АМС уделяют большое внимание товарам особых потребительских сегментов, о чем говорит значительное количество постоянно появляющихся новинок. Среди новых товаров – продукция с сертификатом EN-54 (о чём мы ещё поговорим), громкоговорители с дизайном «скрытого размещения», компоненты для высококачественной музыкальной трансляции.

Благодаря постоянному контакту с инсталляторами нескольких десятков стран, где АМС располагает дистрибьюторской сетью, ассортимент литовского производителя постоянно находится на передней линии востребованности и способен решать любые задачи профессионалов.

Не так давно мне посчастливилось в очередной раз побывать в гостях наших партнеров из Каунаса. Среди большого количества обсуждаемых вопросов нашёлся ряд тем, которые будут интересны и нашим читателям.  

Робертас Лучинскас, один из основателей компании АМС, любезно встретил меня в аэропорту Вильнюса.

— Laba Diena, Олег!

— Labas! Рад встрече! Что нового?

— Вот, смотри. Новые COMSLIM50 (смеётся, показывая на громкоговорители системы трансляции аэропорта).

— Для нас специально повесили?

— Была такая идея, сделать шоу-рум в аэропорту… Ты не очень-то оперативно пользуешься нашими новинками.

— Российский рынок очень реакционный, срок ввода новых товаров достаточно велик. Большая страна, большие сроки, инертность.

Дорога из Вильнюса в Каунас заняла менее часа. К слову, в Москве данное расстояние мы преодолевали бы втрое дольше.

— Хорошо вам, живёте без пробок!

— Нет, мы просто построили дороги в достаточном количестве. У вас это тоже конституцией не запрещено.

— А у нас, зато танков больше! Ха-ха-ха! Но если серьёзно, я вам завидую. Каждый раз посещая Литву, я вижу происходящие изменения – современные комфортные дома, не похожие на подмосковные мега-муравейники, скоростные дороги, новые стадионы, опять-таки новые COMSLIM50…

— Определённые достижения есть, но интеграция с Европой принесла другие проблемы – значительный отток населения, особенно образованной молодёжи. Открытые границы позволяют людям найти более комфортные условия жизни. Не секрет, что зарплаты в Англии, Норвегии, Германии значительно выше литовских. Нас, литовцев, становится всё меньше у себя на Родине.  Так что приезжай, поможешь решить демографический вопрос.

Разговор продолжился в офисе компании АМС за чашкой кофе.

— Итак, Олег! Что творится в России? Какие планы? Чем можем вам помочь?

— Хе-хе… материально в прошлый раз России ты помогать отказался, так что помогай знаниями. Сейчас, когда вы стали ближе к Европе, чем к России, вы можете предсказать некоторые нюансы развития отрасли безопасности и звукоусиления, с которыми мы столкнёмся лишь через несколько лет. Глядя на новинки модельного ряда АМС, я понимаю, что данный товар сможет стать популярным на российском рынке в 2020 году.

— Я понимаю о чём ты говоришь, так как мы сами прошли этот путь. Организация жизненного пространства человека претерпевает значительные изменения каждый день. Современные технологии звукоусиления неотрывно связаны с общим процессом жизнеобеспечения. Развивается страна – совершенствуются технологии. Выше технологии – выше уровень жизни…

Потолочные громкоговорители являются самым востребованным типом подобных изделий в системах трансляции и аварийного оповещения во всём мире. И это неудивительно – потолочные громкоговорители проще всего увязать с дизайном помещения в силу их малого, в геометрическом смысле, присутствия в пространстве помещения. Кроме того, скрытая проводка линий (за потолком), невысокая стоимость по сравнению с корпусными громкоговорителями, большая степень свободы размещения громкоговорителей делают этот тип продукции очень важным компонентом товарного предложения.
Совсем недавно в ассортименте потолочных громкоговорителей АМС появилось несколько интересных новинок. Начнём с серии PCR.
Пока в серию входит 2 модели двухполосных полнодиапазонных потолочных громкоговорителей с 5- и 8-дюймовыми НЧ-динамиками (PCR 5T и PCR 8T, соответственно). В конструкции данных громкоговорителей присутствует несколько характерных особенностей, выделяющих их из общего ряда аналогов.

Первое, что бросается в глаза – внешний дизайн. Решётка динамика, то есть видимая часть установленного в потолок громкоговорителя, не имеет привычного обода или рамки. Эта незначительная деталь помогает дизайнерам помещений не раздражаться на дополнительные элементы интерьера, коими являются рамки громкоговорителей. Кроме того, стальная решётка громкоговорителя не имеет эффекта выцветания, что нельзя сказать о пластике.

Второе, не менее важное. Монтаж громкоговорителей АМС PCR-серии можно производить, не разбирая потолок или динамик. Как правило, потолочные громкоговорители устанавливаются в модульную конструкцию потолка, для чего требуется снять один из его компонентов (например – плитку «Армстронг»). Если таковая возможность отсутствует, используют громкоговорители с креплениями через лицевую панель, когда зажимные элементы громкоговорителей спрятаны за декоративной решёткой, которая должна быть снята на время монтажа. Для минимизации трудозатрат и снижения риска повреждения динамика, решётка в громкоговорителях АМС серии PCR крепится к раме на магнитах! То есть операция по установке динамика занимает совсем немного времени. Кроме того, появилась возможность окрасить сетку громкоговорителя в любой цвет или просто почистить, если со временем динамик запылился.

В-третьих, в конструкции громкоговорителей АМС серии PCR применены вновь разработанные двухполосные динамики и согласующие трансформаторы, отличающиеся очень высокими звуковыми характеристиками.

Нужно отметить, что описанные преимущества новых громкоговорителей удалось скомпилировать с невысокой стоимостью. Обратите особое внимание на PCR-серию АМС. 

— Глядя из Литвы на развитие рынка систем безопасности России, возникает ощущение, что новые мировые требования к системам оповещения доходят до российской отрасли с большим опозданием по отношению к европейским странам.  В Евросоюзе давно утверждены требования протокола EN54-24, определяющие основные функциональные параметры систем оповещения, в том числе громкоговорителей.  Мы проделали огромную работу для прохождения процедуры сертификации товаров по стандарту EN54. Поверь, процедура не из дешёвых, но необходимая для работы на рынке Европы.

— Большинство отечественных нормативов составлено много лет назад. Именно поэтому продукция АМС с сертификатом EN54 пока не является очень востребованной. Но если работы по техническому оснащению объекта выполняются грамотной компанией, а заказчик не экономит на безопасности, то наличие в товарном портфеле громкоговорителей, соответствующих нормативу EN54, очень кстати.
— Думаю, что требования нормативов EN достаточно быстро интегрируются в российские требования, поэтому очень важно иметь данное предложение под рукой. Сегодня мы предлагаем 5 громкоговорителей различного типа с сертификатом EN54-24 — настенные громкоговорители MC 4EN, EVAC 5EN, рупорный HQ 10EN, звуковой прожектор SP 10EN и настенный громкоговоритель iSPEAK 5EN. Данный модельный ряд позволяет решить большинство задач аварийного оповещения объектов массового присутствия людей. Европейские покупатели оценили эти продукты – отличные звуковые характеристики, современный дизайн, приемлемая стоимость. Ничего удивительного, что и наши заказчики с других континентов также активно используют товары этой серии в своей работе. Австралия, Саудовская Аравия, Эмираты, Белоруссия, даже Китай – география сбыта достаточно широка.

— А как вообще развивается международная дилерская сеть АМС?

— АМС из небольшой компании выросла в настоящий мировой бренд. И это неудивительно, так как мы прошли все этапы становления от небольшой инсталляционной и дистрибьюторской компании до системного интегратора и производителя. Мы понимаем все проблемы отрасли, не понаслышке знаем требования заказчиков и желания инсталляторов. Каждый продукт нами досконально проработан и находится на своём месте в технологической и товарной цепочке. Безусловно, рынок каждой страны имеет свои особенности и нюансы, но в товарном предложении АМС есть продукция для каждого случая. Богатые рынки нефтедобывающих стран и страны Евросоюза потребляют наши высокотехнологичные товары; страны с умеренным экономическим климатом выбирают товары соответствующей стоимости; страны с развитой строительной культурой больше обращают внимание на дизайн изделий.  Сейчас товары АМС поставляются почти в 30 стран мира, и это только начало. Ряды дистрибьюторов постоянно пополняются – совсем недавно они пополнились Мальтой, Израилем, Иорданией. Постоянно растёт сбыт в азиатских странах, где звуковая культура растёт очень быстро.

— Какое место АМС отводит России?

— Для нас Россия всегда была непростым рынком, где много условностей и своеобразных требований. И это касается не только нашего бизнеса. По данным аналитики автомобильного рынка, в России существуют лишь два сегмента потребления – самый дешёвый и самый дорогой. Россияне покупают или Hyundai Solaris или Porsche Cayenne. Сложно найти золотую середину, чем мы и являемся. Пока в стране не появится развитый, открытый, демократический рынок, изменений ждать не приходится. А для этого требуются кардинальные изменения в системе власти. Ручное управление 20% земной суши непродуктивно и ведёт к плачевным последствиям.

— Выбирая АМС, мы выбираем свободу? 😉

— Выбирая АМС, ты выбираешь отличный товар. Отличный с точки зрения бизнесмена и с точки зрения технического специалиста. Мы меняемся и хотим, чтобы наши заказчики старались смотреть шире и меняться вместе с нами. Мы хотим быть стабильными, а для этого главное не стоять на месте.

(продолжение следует).

Почему открытые рынки важны — OECD

Tambien disponible en español | Egalement disponible en français

Люди торгуют, а правительства открывают рынки, потому что это в их интересах. Торговля и открытость рынка исторически шли рука об руку с улучшением экономических показателей в странах на всех уровнях развития, создавая новые возможности для работников, потребителей и компаний по всему миру и помогая вывести миллионы людей из нищеты.Относительно открытая экономика растет быстрее, чем относительно закрытая, а заработная плата и условия труда, как правило, лучше в компаниях, которые торгуют, чем в тех, которые этого не делают. Больше процветания и возможностей во всем мире также способствует большей стабильности и безопасности для всех.

Торговля помогла сотням миллионов людей выбраться из бедности: доля мирового населения, живущая на менее 1 доллара США по ППС.90% в день упала с примерно 35% в 1990 году до менее 10% в 2015 году. Данные о влиянии торговли на бедность в развивающихся странах за 1993-2008 годы показывают, что изменение реальных доходов беднейших 20% населения является сильно коррелировал с изменением открытости торговли за тот же период. Развивающиеся страны и страны с формирующейся рыночной экономикой сегодня играют более важную роль в торговле, чем когда-либо прежде, способствуя снижению неравенства между странами (хотя и не всегда внутри стран).

Торговля предоставила беспрецедентный доступ к товарам и услугам, революционизировав доступность товаров для домохозяйств с низкими доходами.Возьмем, к примеру, стоимость покупки телевизора: в период с 1980 по 2014 год цена примерно сопоставимого телевизора упала на 73%, отчасти в результате амбициозных усилий по либерализации торговли, а смарт-телевизоры, которые мы покупаем сегодня, очень высоки. намного лучше, чем те, которые были доступны в 1980-х годах. Более низкие цены особенно выгодны для бедных домохозяйств, которые тратят относительно больше на товары, пользующиеся большим спросом (например, на такие основные продукты, как продукты питания и одежда).

Не только торгует по более низким ценам, но и обеспечивает рабочие места для миллионов людей во всем мире.В такой большой стране, как Соединенные Штаты, около 10% рабочей силы задействовано в производстве товаров и услуг, которые экспортируются и потребляются за границу, что составляет около 14 миллионов рабочих мест в США. Доля увеличивается до 20% для Франции, почти 30% для Германии и 47% для такой небольшой открытой экономики, как Ирландия.

Во всех странах доля рабочих мест, зависящих от торговли, значительно выше, если принять во внимание «косвенный» экспорт (когда физическое лицо или компания продает товар или услугу другому субъекту внутреннего рынка, который использует их в качестве входных данных для своих экспорт). В некоторых странах, таких как Китай, их количество может превышать количество рабочих мест в самих экспортирующих отраслях. Эти косвенные каналы экспорта особенно важны для небольших фирм.

Торговля также играет роль в повышении доходов и улучшении общих условий труда. Например, экспортеры в США в среднем платят на 6% больше, чем неэкспортеры. И независимо от того, идет ли речь о производственном травматизме, детском труде, неформальности или влиянии на женский труд, открытая экономика значительно превосходит закрытую, а трудовые права в целом соблюдаются лучше.

Открытость торговли также приносит пользу фирмам, предоставляя производителям доступ к более крупным рынкам, позволяя им увеличивать масштабы своего производства и поощряя рыночную конкуренцию и инновации. Фирмы, занимающиеся экспортом, обычно более продуктивны, чем те, которые этого не делают.

Trade также позволяет новым технологиям более свободно распространяться по миру, принося пользу большему количеству компаний и большему количеству людей. Небольшие предприятия, в частности, выиграют от распространения технологий и управленческих ноу-хау, а также от возможностей для масштабирования и повышения производительности.Чем больше страна торгует, тем больше распространяется технологий и идей; рабочие делают больше, а более высокая производительность может привести к повышению заработной платы.

Являясь мощным двигателем структурных изменений, торговля помогает перераспределить ресурсы по секторам и областям, где они могут быть наиболее эффективными. Это одна из основных выгод от торговли, но также одна из ее издержек. Не все выгоды от торговли являются мгновенными, и не каждый работник получает выгоду.Потери могут быть резкими и сосредоточенными на отдельных лицах, часто тех, кто меньше всего способен адаптироваться самостоятельно. Таким образом, помимо обеспечения людям возможности использовать возможности торговли и технологий, правительства также должны найти способы помочь тем, кто сталкивается с жесткой перестройкой.

Перед лицом этих опасений правительства могут почувствовать давление с целью реализации протекционистской политики и мер, включая тарифы, квоты и различные формы субсидий, как способ «сохранения» рабочих мест и предприятий внутри страны.Однако защита наказывает тех, кого она стремится защитить: рабочие места, сохраняемые исключительно благодаря защите, вряд ли будут устойчивыми и не создадут другие рабочие места; Защита конкретных рабочих мест или фирм — дорогостоящий способ помощи относительно небольшому количеству людей, с затратами (со временем увеличивающимися) на рабочие места в других секторах, а также для домохозяйств с низкими доходами, сталкивающихся с более высокими ценами. Лучшим подходом является сочетание внутренней и международной политики для стимулирования инклюзивного роста и распределения выгод от торговли.

Хотя открытые рынки могут приносить прибыль, существуют опасения, что текущая торговая система не работает должным образом для обеспечения этой прибыли. Понимание проблем и возможностей глобальной торговли имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы выгоды могли быть реализованы как для компаний, так и для семей.

Что такое ФРС: денежно-кредитная политика

Введение

ФРС, как орган денежно-кредитной политики страны, влияет на доступность и стоимость денег и кредитов, чтобы способствовать здоровой экономике. Конгресс поставил перед ФРС две одинаковые цели в отношении денежно-кредитной политики: во-первых, максимальная занятость; и, во-вторых, стабильные цены, то есть низкая стабильная инфляция.Этот «двойной мандат» подразумевает третью, менее известную цель — умеренные долгосрочные процентные ставки.

Интерпретации ФРС своих целей по максимальной занятости и стабильным ценам со временем менялись по мере развития экономики. Например, в течение длительного периода роста после Великой рецессии 2007–2009 годов условия на рынке труда стали очень сильными и все же не привели к значительному росту инфляции. Соответственно, ФРС снизила внимание к своей предыдущей озабоченности по поводу занятости , превышающей своего максимального уровня, сосредоточившись вместо этого только на нехватке рабочих мест ниже своего максимального уровня.В этой новой интерпретации, формализованной в «Заявлении FOMC о долгосрочных целях и стратегии денежно-кредитной политики» от августа 2020 года, высокая занятость и низкая безработица не вызывают беспокойства у FOMC, если они не сопровождаются нежелательным ростом инфляции или возникновение других рисков, которые могут поставить под угрозу достижение целей двойного мандата.

В более общем плане максимальная занятость — это всеобъемлющая и всеобъемлющая цель, которая не поддается непосредственному измерению и зависит от изменений в структуре и динамике рынка труда.Таким образом, ФРС не устанавливает фиксированной цели для занятости. Его оценки отставания от максимального уровня занятости опираются на широкий спектр показателей и неизбежно являются неопределенными. Однако интуитивно понятно, что когда в экономике максимальная занятость, любой, кто хочет работу, может ее получить. А недавние оценки долгосрочного уровня безработицы, соответствующего максимальной занятости, обычно составляют около 4 процентов.

Директивные органы ФРС считают, что уровень инфляции в 2 процента, измеряемый годовым изменением индекса цен на личные потребительские расходы, наиболее соответствует в долгосрочном плане его мандату на поддержание стабильных цен.ФРС начала прямо заявлять о цели в 2 процента в 2012 году. В своем «Заявлении о долгосрочных целях и стратегии денежно-кредитной политики» на 2020 год FOMC изменил эту цель на инфляцию, которая составляет в среднем 2 процента с течением времени, в отличие от цели. на 2 процента в любой момент времени. Таким образом, после периодов, когда инфляция держалась ниже 2 процентов, ФРС стремится к тому, чтобы инфляция в течение некоторого времени была умеренно выше 2 процентов.

Установление денежно-кредитной политики: ставка по федеральным фондам

Ставка по федеральным фондам — ​​это процентная ставка, которую финансовые учреждения взимают друг с друга за ссуды на рынке овернайт для резервов.

ФРС реализует денежно-кредитную политику, прежде всего, влияя на ставку по федеральным фондам, процентную ставку, которую финансовые учреждения взимают друг с друга за ссуды на рынке овернайт для резервов. Действия денежно-кредитной политики ФРС, описанные ниже, влияют на уровень ставки по федеральным фондам. Изменения ставки по федеральным фондам, как правило, вызывают изменения других краткосрочных процентных ставок, которые в конечном итоге влияют на стоимость заимствования для предприятий и потребителей, общую сумму денег и кредитов в экономике, а также занятость и инфляцию.

Чтобы сдерживать инфляцию цен, ФРС может использовать свои инструменты денежно-кредитной политики для повышения ставки по федеральным фондам. В этом случае говорят, что денежно-кредитная политика «ужесточается» или становится более «сдерживающей» или «ограничительной». Чтобы компенсировать или обратить вспять экономические спады и поддержать инфляцию, ФРС может использовать свои инструменты денежно-кредитной политики для снижения ставки по федеральным фондам. Затем говорится, что денежно-кредитная политика «смягчает» или становится более «экспансионистской» или «приспособительной».

Осуществление денежно-кредитной политики: инструментарий ФРС

ФРС традиционно использовала три инструмента для проведения денежно-кредитной политики: резервные требования, учетная ставка и операции на открытом рынке.В 2008 году ФРС добавила выплату процентов по остаткам резервов в резервных банках в свой инструментарий денежно-кредитной политики. Совсем недавно ФРС также добавила соглашения об обратном РЕПО «овернайт», чтобы поддержать уровень ставки по федеральным фондам.

Резервные требования

Закон о Федеральной резервной системе 1913 г. требовал, чтобы все депозитарные учреждения откладывали часть своих депозитов в качестве резервов, которые должны храниться либо в кассе, либо в качестве остатков на счетах в Резервном банке.Закон дал ФРС право устанавливать этот требуемый процент для всех коммерческих банков, сберегательных касс, ссуд и сбережений, кредитных союзов, а также филиалов и агентств иностранных банков в США. Эти учреждения обычно имеют счет в ФРС и используют свои резервные остатки для выполнения резервных требований и обработки финансовых транзакций, таких как чеки и электронные платежи, а также услуги валюты и монет.

На протяжении большей части истории ФРС денежно-кредитная политика проводилась в условиях «скудных» резервов.Банки и другие депозитарные учреждения старались поддерживать свои резервы на минимальном уровне, необходимом для выполнения резервных требований. Резервы сверх необходимого уровня могут быть переданы клиентам в кредит. Таким образом, изменяя резервные требования, ФРС может повлиять на объем банковского кредитования. Однако продвижение целей денежно-кредитной политики через этот канал было нетипичным.

Тем не менее, резервные требования сыграли центральную роль в реализации денежно-кредитной политики. Когда резервов было не так много, спрос на них был относительно стабильным, что поддерживало способность ФРС влиять на процентную ставку по федеральным фондам посредством операций на открытом рынке. Спрос на резервы обусловлен резервными требованиями в сочетании с нехваткой резервов. Если у банка возникнет риск нехватки резервов, он займёт резервы на ночь у других банков. Как упоминалось выше, процентная ставка по этим краткосрочным займам является ставкой по федеральным фондам. Стабильный спрос на резервы позволял ФРС предсказуемо влиять на ставку по федеральным фондам — ​​цену резервов — путем изменения предложения резервов посредством операций на открытом рынке.

Во время финансового кризиса 2007–2008 годов ФРС резко увеличила уровень резервов в банковской системе, расширив свой баланс (более подробно это описано ниже).С того времени денежно-кредитная политика проводилась в условиях «обильных» резервов, когда у банков было гораздо больше резервов, чем было необходимо для выполнения своих резервных требований.

В этой среде с обильными резервами резервные требования больше не играют той же роли, что вносят вклад в реализацию денежно-кредитной политики посредством операций на открытом рынке. Таким образом, в 2020 году Федеральная резервная система снизила процентные ставки обязательных резервов для всех депозитных учреждений до нуля.

Ставка дисконтирования

Ставка дисконтирования — это процентная ставка, которую Резервный банк взимает с правомочных финансовых учреждений за заимствование средств на краткосрочной основе — операции, известные как заимствования в «окне дисконтирования».«Ставка дисконтирования устанавливается советами директоров резервных банков с одобрения Совета управляющих. Уровень учетной ставки устанавливается выше целевой ставки по федеральным фондам. Таким образом, дисконтное окно служит резервным источником финансирования для депозитных организаций. Дисконтное окно также может стать основным источником средств в необычных обстоятельствах. Примером может служить нарушение нормального функционирования финансовых рынков, в том числе заимствования на рынке федеральных фондов. В таком случае ФРС выступает в качестве кредитора последней инстанции, что является одной из классических функций центрального банка. Это произошло во время финансового кризиса 2007–2008 годов (подробно описано в разделе «Финансовая стабильность»).

Операции на открытом рынке

Традиционно наиболее часто используемым инструментом денежно-кредитной политики ФРС были операции на открытом рынке. Это состояло из покупки и продажи государственных ценных бумаг США на открытом рынке с целью приведения ставки по федеральным фондам в соответствие с публично объявленной целью, установленной FOMC. Федеральный резервный банк Нью-Йорка проводит операции ФРС на открытом рынке через свой торговый центр.

Если FOMC снизит свою целевую ставку по федеральным фондам, то торговый отдел в Нью-Йорке будет покупать ценные бумаги на открытом рынке, чтобы увеличить предложение резервов. ФРС оплатила ценные бумаги путем кредитования резервных счетов банков, продававших ценные бумаги. Поскольку ФРС увеличивала резервные остатки, у банков было больше резервов, которые они затем могли конвертировать в ссуды, направляя больше денег в обращение в экономике. В то же время увеличение предложения резервов оказало понижательное давление на ставку по федеральным фондам в соответствии с основным принципом спроса и предложения.В свою очередь, краткосрочные и долгосрочные рыночные процентные ставки, прямо или косвенно связанные со ставкой по федеральным фондам, также имели тенденцию к снижению. Более низкие процентные ставки стимулируют потребительские и деловые расходы, стимулируя экономическую активность и увеличивая инфляционное давление.

С другой стороны, если FOMC повысит свою целевую ставку по федеральным фондам, то торговый отдел Нью-Йорка будет продавать государственные ценные бумаги, собирая платежи от банков, снимая средства с их резервных счетов и сокращая объем резервов.Снижение резервов оказало повышательное давление на ставку по федеральным фондам, опять же в соответствии с основным принципом спроса и предложения. Повышение ставки по федеральным фондам обычно вызывает рост других рыночных процентных ставок, что снижает потребительские и деловые расходы, замедляя экономическую активность и уменьшая инфляционное давление.

Проценты по резервам

Процентная ставка, выплачиваемая по избыточным резервам, действует как нижний предел ставки по федеральным фондам.

В результате усилий ФРС по стимулированию экономики после финансового кризиса 2007–2008 годов предложение резервов в банковской системе выросло очень сильно. Сумма настолько велика, что у большинства банков резервов намного больше, чем необходимо для выполнения требований по резервам. В среде с избытком резервов традиционные операции на открытом рынке, которые изменяют объем резервов, больше не достаточны для корректировки уровня ставки по федеральным фондам. Вместо этого целевой уровень ставки по фондам может поддерживаться путем изменения процентной ставки, выплачиваемой по резервам, которые банки хранят в ФРС.

В октябре 2008 года Конгресс предоставил ФРС право выплачивать депозитным учреждениям проценты по остаткам резервов в резервных банках. Это включает в себя выплату процентов по обязательным резервам, которая предназначена для снижения альтернативных издержек содержания требуемых резервных остатков в Резервном банке. ФРС также может выплачивать проценты по избыточным резервам, которые представляют собой те остатки, которые превышают уровень резервов, которые банки должны держать. Процентная ставка, выплачиваемая по избыточным резервам, действует как нижний предел ставки по федеральным фондам, потому что большинство банков не захотят ссужать свои резервы по ставкам ниже тех, которые они могут заработать в ФРС.

Соглашения обратного репо «овернайт»

Процентная ставка по резервам является важным инструментом управления ставкой по федеральным фондам. Однако некоторые финансовые учреждения предоставляют ссуды на рынках резервов овернайт, но им не разрешается получать проценты по своим резервам, поэтому они готовы предоставлять ссуды по ставке ниже процентной ставки по резервам. Это в первую очередь включает предприятия, спонсируемые государством, и федеральные банки жилищной ссуды.

Для учета таких операций и поддержания уровня ставки по федеральным фондам ФРС также использует финансовые механизмы, называемые соглашениями обратного репо «овернайт». По соглашению обратного репо «овернайт» учреждение покупает ценные бумаги у ФРС, а затем ФРС выкупает эти ценные бумаги обратно на следующий день по несколько более высокой цене. Учреждение, купившее ценные бумаги накануне, получает проценты посредством этого процесса. Эти учреждения не имеют большого стимула предоставлять ссуды на рынке федеральных фондов по ставкам, намного ниже того, что они могут заработать, участвуя в соглашении об обратном РЕПО с ФРС. Изменяя процентную ставку, выплачиваемую по соглашениям обратного РЕПО, в дополнение к ставке, выплачиваемой по резервам, ФРС может лучше контролировать ставку по федеральным фондам.

В декабре 2015 года, когда FOMC начал повышать ставку по федеральным фондам впервые после финансового кризиса 2007–2008 годов, ФРС использовала проценты по резервам, а также соглашения обратного репо «овернайт» и другие дополнительные инструменты. FOMC заявил, что ФРС планирует использовать дополнительные инструменты только в том случае, если они необходимы для контроля ставки по федеральным фондам. Проценты по резервам остаются основным инструментом воздействия на ставку по федеральным фондам, другие рыночные процентные ставки, в свою очередь, и, в конечном итоге, на заимствования и расходы потребителей и бизнеса.

Нетрадиционные и антикризисные инструменты

Столкнувшись с серьезными сбоями, ФРС может обратиться к дополнительным инструментам для поддержки финансовых рынков и экономики. Рецессия, последовавшая за финансовым кризисом 2007–2008 годов, была настолько серьезной, что ФРС использовала операции открытого рынка, чтобы снизить ставку по федеральным фондам почти до нуля. Для оказания дополнительной поддержки ФРС также использовала инструменты, не входящие в традиционный набор инструментов, для снижения стоимости заимствований для потребителей и предприятий. Одним из этих инструментов была покупка очень большого количества активов, таких как казначейские ценные бумаги, долги федерального агентства и ценные бумаги, обеспеченные ипотекой федерального агентства. Эти покупки активов оказали дополнительное понижательное давление на долгосрочные процентные ставки, включая ставки по ипотечным кредитам, и помогли экономике оправиться от глубокой рецессии. Кроме того, ФРС открыла ряд специальных кредитных линий для обеспечения столь необходимой ликвидности финансовой системе. ФРС также объявила общественности планы и стратегии политики в форме «перспективных указаний». Все эти усилия были направлены на то, чтобы помочь экономике пережить трудный период.

Недавно ФРС отреагировала на пандемию COVID-19 с помощью полного набора инструментов для поддержки потока кредитов домашним хозяйствам и предприятиям.Сюда входили как традиционные инструменты, так и расширенный набор нетрадиционных инструментов. Традиционные инструменты включали снижение целевого диапазона ставки по федеральным фондам почти до нуля и поощрение заимствований через дисконтное окно, в дополнение к снижению учетной ставки и увеличению периода времени, доступного для выплаты ссуд. Что касается нетрадиционной стороны, ФРС приобрела большое количество казначейских облигаций и ценных бумаг, обеспеченных ипотекой, и открыла ряд кредитных линий в рамках своих полномочий по экстренному кредитованию, которые даже шире, чем то, что было создано во время кризиса дюжиной лет назад.Эти инструменты предназначены для поддержки стабильности финансовой системы и содействия реализации денежно-кредитной политики за счет обеспечения притока кредитов домашним хозяйствам, предприятиям, некоммерческим организациям, а также правительствам штатов и местным властям.

Баланс ФРС

Диаграмма баланса ФРС представлена ​​ниже и содержит подробную информацию о пяти широких категориях активов, включая 1) ценные бумаги Казначейства США; 2) долговые и ипотечные ценные бумаги федерального агентства; 3) обычное кредитование финансовых организаций; 4) механизмы экстренного кредитования, разрешенные в соответствии с разделом 13 (3) Закона о Федеральной резервной системе; 5) прочие активы.

Как показано на диаграмме, баланс ФРС со временем расширялся и сужался. Во время финансового кризиса 2007–2008 годов и последующей рецессии и восстановления общие активы значительно выросли с примерно 870 миллиардов долларов до кризиса до 4,5 триллионов долларов в начале 2015 года. Затем, отражая программу нормализации баланса FOMC, которая проводилась в период с октября 2017 года по август 2019 года, общие активы снизились до менее 3,8 трлн долларов. Начиная с сентября 2019 года, общие активы снова начали расти, отражая перебои на рынке кредитования овернайт.Последнее повышение, начавшееся в марте 2020 года, отражает усилия ФРС по поддержке финансовых рынков и экономики во время пандемии COVID-19.

Активы баланса Федеральной резервной системы

Источники:

Факторы, влияющие на баланс резервов — H.4.1, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 9 июля 2020 г.

Часто задаваемые вопросы: деньги, процентные ставки и денежно-кредитная политика, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 1 марта 2017 г.

Пресс-релиз Федеральной резервной системы: Решения относительно реализации денежно-кредитной политики, 16 декабря 2015 г.

Пресс-релиз Федеральной резервной системы: Действия Федеральной резервной системы по поддержке потока кредитов домашним хозяйствам и предприятиям, 15 марта 2020 г.

Пресс-релиз Федеральной резервной системы: заявление FOMC о долгосрочных целях и стратегии политики, 25 января 2012 г.

Пресс-релиз Федеральной резервной системы: проценты по запасам, 6 октября 2008 г.

Пресс-релиз Федеральной резервной системы: Принципы и планы нормализации политики, 17 сентября 2014 г.

Цели и функции Федеральной резервной системы, Совет управляющих Федеральной резервной системы, десятое издание, октябрь 2016 г.

Стратегия выхода Федеральной резервной системы, свидетельство Бена С. Бернанке, председателя Совета управляющих Федеральной резервной системы, перед Комитетом по финансовым услугам Палаты представителей США, Вашингтон, округ Колумбия, 25 марта 2010 г.

Действия политики Федеральной резервной системы во время финансового кризиса и уроки на будущее, выступление Дональда Л. Кона, заместителя председателя Совета управляющих Федеральной резервной системы, в Карлтонском университете, Оттава, Канада, 13 мая 2010 г.

FedPoints: Федеральные фонды и проценты по резервам, Федеральный резервный банк Нью-Йорка, март 2013 г.

FedPoints: операции на открытом рынке, Федеральный резервный банк Нью-Йорка, август 2007 г.

Руководство по изменениям в Заявлении о долгосрочных целях и стратегии денежно-кредитной политики, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 27 августа 2020 г.

Денежно-кредитная политика 101: Учебник по меняющемуся подходу ФРС к реализации политики, Джейн Э. Ихриг, Эллен Э. Мид и Гретхен К. Вайнбах, Совет управляющих Федеральной резервной системы, серия обсуждений по финансам и экономике 2015-047, 30 июня , 2015.

Резервные требования, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 20 марта 2020 г.

Обзор стратегии, инструментов и коммуникаций денежно-кредитной политики — вопросы и ответы, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 27 августа 2020 г.

Заявление о долгосрочных целях и стратегии денежно-кредитной политики, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 27 августа 2020 г.

Сводка экономических прогнозов, Совет управляющих Федеральной резервной системы, 10 июня 2020 г.

Политико-культурный подход к рыночным институтам в JSTOR

Я использую метафору «рынки как политика», чтобы создать социологический взгляд на действия на рынках.Я разрабатываю концептуальный взгляд на социальные институты, составляющие рынки, обсуждаю социологическую модель действий, в которой участники рынка пытаются создать стабильные миры и находить социальные решения для конкуренции, и обсуждаю, как рынки и государства тесно связаны. На основе этих основ я генерирую предложения о том, как политика на рынках работает на различных стадиях развития рынка — формирования, стабильности и трансформации. При формировании рынков, когда субъекты фирм пытаются создать иерархию статусов, которая навязывает неконкурентоспособные формы конкуренции, политические действия напоминают социальные движения.На стабильных рынках действующие фирмы защищают свои позиции от соперников и захватчиков. В периоды рыночной трансформации захватчики могут вновь создать более подвижные условия, подобные социальным движениям.

Официальный флагманский журнал Американской социологической ассоциации (ASA), American Sociological Review (ASR), публикует работы, представляющие интерес для данной дисциплины в целом, новые теоретические разработки, результаты исследований, которые способствуют нашему пониманию фундаментальных социальных процессов, а также важные методологические инновации.Приветствуются все области социологии. Особое внимание уделяется исключительному качеству и общему интересу. Публикуется два раза в месяц в феврале, апреле, июне, августе, октябре и декабре. Информация о подписках, размещении статей и расценках на рекламу: http://www.asanet.org/journals/asr/

Заявление о миссии Американской социологической ассоциации: Служить социологам в их работе Развитие социологии как науки и профессии Содействие вкладу социологии в общество и ее использованию Американская социологическая ассоциация (ASA), основанная в 1905 году, является некоммерческой организацией. членская ассоциация, посвященная развитию социологии как научной дисциплины и профессия, служащая общественному благу.ASA насчитывает более 13 200 членов. социологи, преподаватели колледжей и университетов, исследователи, практики и студенты. Около 20 процентов членов работают в правительстве, бизнес или некоммерческие организации. Как национальная организация социологов Американская социологическая ассоциация, через свой исполнительный офис, имеет хорошие возможности для предоставления уникального набора услуги своим членам, а также продвижение жизнеспособности, заметности и разнообразия дисциплины. Работая на национальном и международном уровнях, Ассоциация стремится сформулировать политику и реализовать программы, которые, вероятно, будут иметь самые широкие возможное влияние на социологию сейчас и в будущем.

ФРС — Какие экономические цели Федеральная резервная система стремится достичь с помощью своей денежно-кредитной политики?

Каких экономических целей Федеральная резервная система стремится достичь с помощью своей денежно-кредитной политики?

Федеральная резервная система работает над продвижением сильного США.С. экономика. В частности, Конгресс поручил ФРС проводить денежно-кредитную политику страны для поддержки целей максимальной занятости, стабильных цен и умеренных долгосрочных процентных ставок. Когда цены стабильны, долгосрочные процентные ставки остаются на умеренном уровне, поэтому цели стабильности цен и умеренных долгосрочных процентных ставок идут рука об руку. В результате цели максимальной занятости и стабильных цен часто называют «двойным мандатом» ФРС.

Максимальная занятость — это самый высокий уровень занятости или самый низкий уровень безработицы, который может выдержать экономика при поддержании стабильного уровня инфляции.Опыт последних нескольких десятилетий показал, что можно удерживать безработицу на низком уровне, а рынок рабочих мест — сильным, не приводя к нежелательному росту инфляции. Например, в период экономического роста после Великой рецессии, когда уровень безработицы упал ниже оценок того, что считалось устойчивым, рынок труда оказался удивительно адаптируемым. Это дало семьям и общинам множество преимуществ и возможностей, которые слишком часто оставались позади. Исходя из этого, низкий уровень безработицы при отсутствии других рисков сам по себе не станет поводом для беспокойства.Конечно, когда безработица высока, ФРС будет активно стремиться ее снизить. По этой причине ФРС стремится смягчить нехватку рабочих мест, исходя из оценок ее максимального уровня.

Цены считаются стабильными, когда потребители и предприятия не должны беспокоиться о росте или падении цен при составлении планов, а также при займах или кредитовании на длительный период. Федеральный комитет по открытым рынкам (FOMC) считает, что уровень инфляции в 2 процента в долгосрочной перспективе, измеренный по ежегодному изменению индекса цен на личные потребительские расходы, наиболее соответствует мандату Федеральной резервной системы.Чтобы наилучшим образом достичь этой долгосрочной цели, FOMC стремится достичь инфляции, которая со временем составляет в среднем 2 процента. Когда домохозяйства и предприятия могут разумно ожидать 2-процентной инфляции в долгосрочной перспективе, это помогает им принимать правильные решения в отношении сбережений, займов и инвестиций, тем самым способствуя хорошо функционирующей экономике.

Связанная информация

Преимущества стабильности цен

Что делает Федеральная резервная система для развития более сильного рынка труда

Экономические прогнозы FOMC: часто задаваемые вопросы

Связанные вопросы

Как денежно-кредитная политика влияет на инфляцию и занятость?

Почему Федеральная резервная система стремится к 2-процентной инфляции с течением времени?

Какой самый низкий уровень безработицы в США?С. может выдержать экономика?

ВТО | Понимание WTO

Торговля без дискриминации

1. Режим наибольшего благоприятствования (НБН): равное отношение к другим людям Согласно соглашениям ВТО, страны обычно не могут проводить различие между своими торговыми партнерами. Окажите кому-то особую услугу (например, более низкую ставку таможенной пошлины на один из его товаров), и вы должны сделать то же самое для всех других членов ВТО.

Этот принцип известен как принцип наибольшего благоприятствования. (MFN) ( см. Вставку ). Это настолько важен, что это первая статья Общего Соглашение о тарифах и торговле (ГАТТ), регулирующее торговлю товарами. НБН также является приоритетом в Генеральном соглашении по торговле услугами. (GATS) (статья 2) и Соглашение по торговым аспектам интеллектуальной собственности. Права собственности (TRIPS) (статья 4), хотя в каждом соглашении принцип трактуется несколько иначе.Вместе эти три соглашения охватывают все три основные области торговли, которыми занимается ВТО.

Допускаются некоторые исключения. Например, страны могут заключить соглашение о свободной торговле, которое распространяется только на товары, продаваемые внутри группы. дискриминация товаров извне. Или они могут предоставить развивающимся странам особый доступ к своим рынкам. Или страна может установить барьеры против товаров, которые считаются недобросовестными из определенных стран.А в сфере услуг странам разрешено в некоторых случаях проводить дискриминацию. Но соглашения допускают эти исключения только при соблюдении строгих условий. В целом, режим наибольшего благоприятствования означает, что каждый раз, когда страна снижает торговый барьер или открывает рынок, она должна делать это для одних и тех же товаров или услуг от всех своих торговых партнеров. будь то богатый или бедный, слабый или сильный.

2. Национальный режим: равное отношение к иностранцам и местным жителям Импортируются и товары местного производства должны рассматриваться одинаково, по крайней мере, после на рынок вышли иностранные товары.То же самое должно относиться к иностранные и внутренние услуги, а также иностранные и местные торговые марки, авторские права и патенты. Этот принцип национального режима (дающий с другими такое же обращение, что и со своими гражданами) также встречается во всех три основных соглашения ВТО (статья 3 ГАТТ, Статья 17 GATS и статья 3 TRIPS), хотя, опять же, в каждый из них.

Национальный режим применяется только после выхода на рынок продукта, услуги или объекта интеллектуальной собственности. Следовательно, взимание таможенной пошлины с импорта не является нарушением национального режима, даже если с товаров местного производства не взимается эквивалентный налог.

Свободная торговля: постепенно, переговорный

Снижение торговых барьеров — одно из наиболее очевидных средств поощрения торговли.Соответствующие барьеры включают таможенные пошлины (или тарифы) и такие меры, как запреты на импорт или квоты, которые выборочно ограничивают количество. Время от времени обсуждались и другие вопросы, такие как бюрократизм и политика обменного курса.

С момента создания ГАТТ в 1947-48 годах было проведено восемь раундов торговых переговоров. Сейчас идет девятый раунд в рамках Дохинской повестки дня в области развития. Сначала они были направлены на снижение тарифов (таможенных пошлин) на импортные товары. В результате переговоров индустриальный тарифные ставки стран на промышленные товары неуклонно снижались до менее 4%.

Но к 1980-м годам переговоры расширились, охватив нетарифные барьеры на товары и новые области, такие как услуги и интеллектуальная собственность.

Открытие рынков может быть полезным, но оно также требует корректировки. Соглашения ВТО позволяют странам вносить изменения постепенно, через прогрессивная либерализация. Развивающимся странам обычно дается больше времени на выполнение своих обязательств.

Предсказуемость: через переплет и прозрачность

Иногда обещание не повышать торговый барьер может быть так же важно, как его снижение, потому что обещание дает предприятиям более четкое представление об их будущих возможностях.Благодаря стабильности и предсказуемости поощряются инвестиции, создаются рабочие места, и потребители могут в полной мере пользоваться преимуществами конкуренции. выбор и более низкие цены. Многосторонняя торговая система — это попытка правительств сделать бизнес-среду стабильной и предсказуемой.

Уругвайский раунд, усиленные крепления

Процент тарифов, связанных до и после 1986-94 переговоры

(Это тарифные позиции, поэтому проценты не взвешиваются в соответствии с объемом торговли или стоимостью)

В ВТО, когда страны соглашаются открыть свои рынки для товаров или услуг, они связывать свои обязательства. Для товаров эти привязки представляют собой ограничения по ставкам таможенных тарифов. Иногда страны облагают импорт налогами по ставкам ниже связанных ставок. Часто это имеет место в развивающихся странах. В развитых странах фактически взимаемые и связанные ставки обычно совпадают.

Страна может изменить свои привязки, но только после переговоров со своими торговыми партнерами, что может означать компенсацию им потерь в торговле. Одним из достижений Уругвайского раунда многосторонних торговых переговоров стало увеличение объема торговли в рамках связывающих обязательств. ( см. Таблицу ).В сельском хозяйстве 100% продуктов теперь имеют связанные тарифы. Результат всего этого: существенно более высокая степень безопасности рынка для трейдеров и инвесторов.

Система пытается улучшить предсказуемость и стабильность и другими способами. Один из способов — воспрепятствовать использованию квот и других мер, используемых для установления ограничений на объемы импорта. введение квот может привести к еще большей бюрократии и обвинениям в нечестной игре. Другой — сделать правила торговли стран как можно более четкие и публичные (прозрачные).Многие соглашения ВТО требуют, чтобы правительства раскрывали свою политику и практику публично внутри страны или путем уведомления ВТО. Регулярный надзор за национальной торговой политикой через Механизм обзора торговой политики обеспечивает еще одно средство поощрения прозрачности как на внутреннем, так и на многостороннем уровне.

Содействие честной конкуренции

ВТО иногда называют институт свободной торговли, но это не совсем так.Система допускает тарифы и, в некоторых случаях, другие формы защиты. Точнее, это система правил, посвященная открытой, честной и неискаженной конкуренции.

Правила о недискриминации НБН и национального режима предназначены для обеспечения справедливых условий торговли. То же самое и с теми, кто пользуется демпингом (экспорт по цене ниже себестоимости для увеличения доли рынка) и субсидиями. Вопросы сложны, и правила пытаются установить, что является справедливым, а что несправедливым, и как правительства могут реагировать, в частности, взимая дополнительные импортные пошлины, рассчитанные для компенсации ущерба, причиненного несправедливой торговлей.

Многие другие соглашения ВТО направлены на поддержку справедливой конкуренции: например, в сельском хозяйстве, интеллектуальной собственности, услугах. Соглашение о государственных закупках (a плюрилатеральное соглашение, поскольку оно подписано всего несколькими членами ВТО) распространяет правила конкуренции на закупки, совершаемые тысячами государственных организаций во многих странах. И так далее.

Обнадеживающее развитие и экономическая реформа

Система ВТО способствует развитию. С другой стороны, развивающиеся страны нуждаются в гибкости в отношении времени, необходимого для реализации системные соглашения. А сами соглашения наследуют более ранние положения ГАТТ, которые допускают особую помощь и торговые уступки для развивающихся стран.

Более трех четвертей членов ВТО — это развивающиеся страны и страны с переходной экономикой. За семь с половиной лет Уругвайского раунда более 60 из этих стран самостоятельно реализовали программы либерализации торговли.В то же время развивающиеся страны и страны с переходной экономикой были гораздо более активными и влиятельными в переговорах Уругвайского раунда, чем в любом предыдущем раунде, и тем более в нынешней Дохинской повестке дня в области развития.

По окончании Уругвайского раунда развивающиеся страны были готовы взять на себя большую часть обязательств, которые требуются от развитых стран. Но соглашения давали им переходные периоды для адаптации к более незнакомым и, возможно, сложным положениям ВТО. особенно это касается беднейших, наименее развитых стран.В решении, принятом на уровне министров в конце раунда, говорится, что более благополучные страны должны ускорить выполнение обязательств по доступу на рынок для товаров, экспортируемых наименее развитыми странами, и требует увеличения технической помощи для них. Совсем недавно развитые страны начали разрешать беспошлинный и неквотируемый импорт почти всех товаров из наименее развитых стран. По всему этому ВТО и ее члены все еще проходят процесс обучения. Текущая Повестка дня Дохи в области развития включает в себя разработку обеспокоенность стран по поводу трудностей, с которыми они сталкиваются при выполнении соглашений Уругвайского раунда.

Пандемия COVID-19 и стабильность фондового рынка — отраслевой подход

Abstract

Пандемия COVID-19 кажется наиболее важным явлением, наблюдаемым с марта 2020 года практически во всех странах мира. Необходимость предотвратить распространение COVID-19 и поддерживать эффективность систем здравоохранения привела к принудительному и резкому ограничению экономической деятельности. Особенно сильно от этого пострадали многие секторы услуг, но также пострадали промышленность и сельское хозяйство.В частности, пандемия существенно повлияла на финансовые рынки, и мы можем наблюдать, что некоторые рынки или инструменты различаются по стабильности, поскольку они пострадали в разной степени. В статье представлена ​​проблема устойчивости фондовых рынков во время пандемии COVID-19. В связи с небольшим количеством работ, связанных со странами ЦВЕ во время пандемии, мы анализируем Варшавскую фондовую биржу, которая является одним из самых важных рынков в ЦВЕ. Наша главная цель заключалась в том, чтобы выяснить, как различные отрасли, представленные индексами фондового рынка, отреагировали на шок COVID-19, и, следовательно, какие отрасли оказались устойчивыми и устойчивыми к пандемии.В нашем исследовании мы используем два метода кластеризации: метод K, -средний и метод Уорда с критерием максимизации коэффициента силуэта и шесть индикаторов, описывающих стабильность с точки зрения прибыльности, объема, условий перекупленности / перепроданности и волатильности. Результаты исследования показывают, что во время пандемии удалось выделить 5 кластеров отраслевых индексов в краткосрочной перспективе и 4 в среднесрочной перспективе. Мы обнаружили, что состав кластеров достаточно стабилен во времени и ни один из полученных кластеров нельзя однозначно считать наиболее или наименее стабильным с учетом всех анализируемых показателей.Однако мы показали, что полученные кластеры имеют разное происхождение устойчивости, то есть отличаются друг от друга по исследуемым показателям устойчивости.

Образец цитирования: Бушко М., Ожешко В., Ставарз М. (2021 г.) Пандемия COVID-19 и стабильность фондового рынка — отраслевой подход. PLoS ONE 16 (5): e0250938. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250938

Редактор: Стефан Кристиан Гергина, Бухарестский университет экономических исследований, РУМЫНИЯ

Поступила: 16 февраля 2021 г .; Принята к печати: 16 апреля 2021 г . ; Опубликован: 20 мая 2021 г.

Авторские права: © 2021 Buszko et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Соответствующие данные загружены на https://doi.org/10.18150/1ZHV6H.

Финансирование: Работа выполнена при поддержке Национального научного центра в рамках гранта 2019/35 / B / HS4 / 00642.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

1. Введение

Пандемия COVID-19 оказала значительное влияние на социально-экономическую жизнь большинства стран мира. Вирус может разрушительно влиять на людей, предприятия, отрасли и целую экономику [1]. Его появление, в принципе, означало существенное бремя и реорганизацию службы здравоохранения, а также необходимость обеспечения дополнительных мер дезинфекции и гигиены, но ожидается, что его глобальный масштаб будет самым влиятельным экономическим и социальным событием на протяжении десятилетий [2]. Проблема вируса COVID-19 заключается в его быстром распространении в результате воздушно-капельной передачи и интенсивного использования общественного транспорта, включая межконтинентальные рейсы. Необходимость предотвращения сбоев систем здравоохранения и противодействия последствиям COVID-19, который представляет прямую угрозу здоровью и жизни граждан, привела к принудительному, а зачастую и резкому ограничению экономической деятельности. Фактически, пандемия внезапно остановила мировую экономическую активность в первой половине 2020 года [3].Особенно сильно пострадали сферы услуг, включая туризм и гостиницу, розничную торговлю, образование, культурную деятельность, рестораны, галереи, тренажерные залы, парикмахерские, такси, выставки, спортивные мероприятия и личные услуги, характеризующиеся прямым контактом между людьми [4]. Серьезно пострадали наземный и воздушный транспорт, а также непосредственно связанные с ним организации, в том числе аэропорты. В частности, в последнем секторе ожидается сильное влияние на спрос не только в среднесрочной, но и в долгосрочной перспективе [5], поскольку динамика распространения пандемии строго связана с системой авиакомпаний [6]. Более того, Liu et al. [7] представили систематический анализ динамики и масштабов беспрецедентного падения спроса на общественный транспорт из-за пандемии. Необходимость изоляции и невозможность вести производственную, коммерческую или сервисную деятельность на текущих условиях привели к возникновению сбоев в производстве и поставках, а также к разрыву логистических цепочек. Проблема заключалась также в заражении сотрудников, что делало невозможным беспрепятственное ведение бизнеса.Пандемия также привела к значительному падению спроса на энергию и глобальных выбросов CO ₂ [3]. В тех случаях, когда это позволял конкретный характер деятельности, пандемия COVID-19 способствовала изменению организации и модели работы многих организаций, вызывая их децентрализацию, повышая гибкость работы и инициируя переход к удаленной работе, но также оказывая влияние на внутренние отношения. , адаптация сотрудников и управление человеческими ресурсами [8]. Поднимался также вопрос о соблюдении прав человека в таких условиях [9].

Период пандемии, несомненно, является поворотным в деятельности многих секторов, а также для направлений развития экономики в целом, определенно меняя экономические реалии больше, чем предыдущий кризис 2007–2009 гг. [10]. Его можно рассматривать как специфический шок спроса и предложения, источником которого является блокировка реальной экономики и сбои в сфере обслуживания, торговли и производства по санитарным и эпидемическим причинам. Пандемию и ее влияние на финансы сравнивают с предыдущим глобальным финансовым кризисом 2007–2009 годов.Войчик и Иоанну [11] обнаружили, что предыдущий кризис скорее называют Североатлантическим кризисом, который распространился по всему миру через международные финансовые и экономические отношения, но пандемия COVID-19 действительно глобальна и напрямую затрагивает практически все страны из-за путешествий. . В отличие от кризиса 2007–2009 годов, пандемический кризис возник не в финансовом секторе, но его серьезность в реальной сфере передала его в финансовый сектор, а затем обратно в производство, торговлю и услуги. В некоторых отраслях это, несомненно, привело к существенному изменению бизнес-модели или повлияло на изменение структуры доходов и расходов. Последствия изменений и преобразований в отдельных секторах в настоящее время трудно предсказать, поскольку неизвестно, как долго в конечном итоге продлится пандемия и каковы будут ее издержки. Несомненно, возникнут новые проблемы в области компьютеризации, логистики, управления персоналом, управления недвижимостью, кибербезопасности и широко понимаемой защиты здоровья.

Пандемия COVID-19 — новое явление, поэтому исследования по ней все еще новые, но быстро расширяются. Проблема COVID-19 поднималась в первую очередь в медицине и фармации [12–16], но вскоре после этого она стала предметом исследований во многих других дисциплинах, таких как науки о здоровье [17, 18], психология [19, 20]. ] или физико-математических [21]. В области экономических наук, особенно финансов, достижения, касающиеся COVID-19, становятся все более распространенными и связаны в основном с последствиями блокировок. Для наблюдения за этим явлением и получения данных, отражающих его влияние на финансовую отчетность, было относительно мало времени, но были опубликованы работы, связанные с различными аспектами COVID-19 на рынках финансов и капитала. Финансовые вопросы во время пандемии до сих пор были предметом исследований в сфере страхования [22], банковской [23–25] или финансовой системы [26]. Можно также найти результаты исследований, выполненных в других финансовых аспектах, связанных с COVID-19, например, те, которые демонстрируют влияние динамики уровня паники из-за шока COVID-19 на движения обменных курсов [27].Влияние пандемии на альтернативные инвестиции, такие как криптовалюты, также становится важной областью исследований в области финансов [28–32].

Растущее количество статей, связывающих COVID-19 и финансы, касается фондовых рынков. Литература в этой области содержит работы, опубликованные еще до вспышки пандемии, но подходящие для объяснения поведения инвесторов в период COVID, а также работы, выполненные во время пандемии. В первой группе можно найти статьи, посвященные вопросам заражения [33], вторичных эффектов между рынками во время шоков [34], а также влияния плохих новостей на изменяющиеся во времени бета-версии [35].Во втором — статьи, связанные с вопросами зависимости между глобальными факторами и рынками [36] или связями между индивидуальной реакцией фондового рынка и серьезностью вспышки пандемии в различных странах [37]. Кроме того, можно перечислить и другие работы, например связаны с ценообразованием на складе во время пандемии. Сингх [38] обнаружил, что инвесторы становятся более внимательными к корпоративным основам и ESG, которые поддерживают долгосрочную устойчивость фирм во время турбулентности. На фундаментальные аспекты инвестиций также указали Мирза и др.[39], которые обнаружили, что инвестиционные фонды социального предпринимательства превзошли свои конкуренты во время вспышки пандемии. В области ценообразования и ценовых тенденций на акции Shehzad et al. [40] обнаружили, что пандемия повлияла на изменение фондовых рынков США, Германии и Италии сильнее, чем мировой финансовый кризис. На этом фоне Narayan et al. [41] и Phan & Narayan [42] обнаружили положительный эффект блокировок, запретов на поездки и пакетов экономических стимулов на фондовые рынки, а Sharif et al.[43] обнаружили, что в США вспышка пандемии оказывает большее влияние на геополитический риск и экономическую неопределенность, чем сам фондовый рынок.

Обзор литературы показывает относительно небольшое количество работ, относящихся к странам ЦВЕ, где пандемия также сильно повлияла на финансовые рынки. Причиной такого явления может быть относительно большая фрагментация местных рынков капитала в регионе ЦВЕ, их малая капитализация в большинстве стран, а также общая более низкая финансовая подготовка экономики по сравнению с высокоразвитыми странами.В этом контексте исследование Topcu и Gulal [44] показывает, что негативное влияние пандемии на развивающиеся фондовые рынки было сильнее в Азии, чем в Европе, и постепенно уменьшилось и начало уменьшаться к середине апреля. Авторы также указывают, что на развивающихся рынках размер пакетов стимулов, предоставляемых правительствами, имеет значение для компенсации последствий пандемии. Другое исследование, связанное с обменными курсами и поведением фондовых рынков стран Вышеградской группы ЦВЕ во время пандемии, показывает значительную и отрицательную связь между индексами фондового рынка Вышеградской группы и распространением COVID-19 [2].

Помимо небольшого количества работ, связанных с пандемией в Центральной и Восточной Европе, в текущих исследованиях в значительной степени не хватает информации о влиянии COVID-19 на отдельные секторы экономики. Некоторые результаты секторального влияния можно найти у Войчика и Иоанну [11], которые указали на относительно низкое снижение рейтинга здравоохранения и потребительских товаров и самое высокое в энергетическом, финансовом и промышленном секторах. Другая оценка фондового рынка в условиях пандемии была выполнена Haroon и Rizvi на основе отраслевых индексов для США от Dow Jones [45].Они показали, что паника, вызванная новостями, связанными с COVID-19, была положительно связана с волатильностью индексов нескольких промышленных секторов, таких как транспорт, автомобили и комплектующие, энергетика, путешествия и отдых. Аналогичные результаты по отраслевой доходности для австралийского фондового рынка были получены Найду и Ранджини [46]. Другой анализ был проведен Mazur et al. [47], которые исследовали влияние COVID-19 на поведение компаний S & P1500 на фондовом рынке на отраслевом уровне, включая цены на их акции и их волатильность.Авторы обнаружили, что во время краха фондовой биржи акции секторов здравоохранения, продуктов питания, природного газа и программного обеспечения работали ненормально хорошо, в то время как компании из нефтедобывающей отрасли, недвижимости, индустрии развлечений и гостеприимства показали худшие результаты. Более того, авторы обнаружили, что акции проигравших имели более асимметричные движения и демонстрировали высокую волатильность, которая отрицательно коррелировала с доходностью акций. Рассматривая отраслевую восприимчивость к пандемии COVID-19, Akhtaruzzaman et al. [48] ​​обнаружили, что финансовые фирмы играют более важную роль в распространении финансового кризиса, чем нефинансовые фирмы. Кроме того, была проведена отраслевая оценка на основе данных китайских компаний и фондового рынка Китая, включая He et al. [49], Гу и др. [50] и Xiong et al. [51]. Все вышеупомянутые исследования были сосредоточены в основном на анализе цен на фондовом рынке или волатильности, а не непосредственно на комплексной оценке устойчивости.

Обзор исследований влияния пандемии и финансов показывает относительно небольшое количество исследований, связанных со стабильностью финансовых рынков после вспышки пандемии COVID-19.Концепция финансовой стабильности неоднозначна и может интерпретироваться по-разному, а также с разных точек зрения, включая инфраструктуру, институты, инструменты, рынки, правила и финансовые результаты. Обзор исследования финансовой устойчивости показывает, что не существует общепринятых определений, моделей или аналитических основ для ее оценки. Сложность темы, а также проблемы с определением и измерением финансовой стабильности были продемонстрированы Скинаси [52] и Гудхартом [53], работы которых приводят к выводу, что единственная целевая переменная не может быть подходящей для определения и измерения финансовой стабильности. Тем не менее, финансовую стабильность в самом простом виде можно определить как ситуацию, когда финансовая система позволяет без сбоев эффективно направлять сбережения на инвестиции [54]. Стабильность также можно определить, когда финансовая система способна противостоять шокам без ущерба для распределения сбережений, инвестиций и обработки платежей [55]. В более сложном плане финансовую стабильность можно определить как хорошо функционирующие компоненты финансовой системы, включая финансовых посредников, учреждения, рынки, платежные, расчетные и клиринговые системы [56, 57].Схинаси [52] описывает финансовую стабильность как способность облегчать и улучшать экономические процессы, управлять рисками и поглощать потрясения. Автор также указывает на то, что финансовую стабильность следует рассматривать как континуум, т. Е. Изменяемую во времени и совместимую с множественными комбинациями составляющих элементов финансов. Кроме того, понятие финансовой стабильности можно также определить через призму нестабильности, где стабильность — это состояние дел, при котором нестабильность маловероятна [58]. Под финансовой нестабильностью понимаются условия на финансовых рынках, которые наносят вред или угрожают нанести ущерб производительности экономики из-за своего воздействия на работу финансовой системы [59]. Другой подход определяет нестабильность как степень, в которой потрясения финансовой системы усиливаются и распространяются на рынки или учреждения [60]. Концепция финансовой стабильности применялась в контексте бесперебойного функционирования банков и финансовой системы [61], денежно-кредитной политики и центрального банка [62, 63], стабильности цен [64–67], включая развивающиеся рынки [68] или экономики и экономики. экономическая политика [69].В литературе также можно найти более конкретные области, в которых появляется концепция финансовой стабильности, такие как возобновляемые источники энергии [70], цифровые финансы [71] или теневое банковское дело [72].

В литературе по стабильности финансовых рынков после вспышки пандемии COVID-19 значительно меньшая часть посвящена фондовым рынкам. Стабильность фондового рынка можно определить как постоянное (стабильное) распространение систематических шоков на фондовом рынке в нормальных и экстремальных рыночных условиях [73].Определение и работа, опубликованная упомянутыми авторами, привели к дальнейшим исследованиям, проведенным Айинде и Йинуса [74] для африканского рынка и Чирила и Кирила [75] для стран ЦВЕ. Связывая концепцию финансовой стабильности с поведением фондовых рынков в условиях пандемии COVID-19, мы выявляем пробелы в исследованиях, связанных как с отраслевой оценкой финансовой стабильности, так и с оценкой рынков в странах ЦВЕ в период пандемия. Чтобы уменьшить такой разрыв, мы решили проанализировать один из самых важных фондовых рынков в регионе ЦВЕ, т.е.е. Варшавская фондовая биржа (ВФБ), которая предоставляет официальную отраслевую классификацию и оценку показателей секторов с помощью субиндексов ВФБ. По состоянию на октябрь 2020 года ВФБ была крупнейшим фондовым рынком в Центральной и Восточной Европе с точки зрения количества зарегистрированных на бирже компаний (434), а также капитализации местных компаний (около 200 млрд евро). Кроме того, с сентября 2018 года Польша начала классифицироваться в индексе FTSE Russel как высокоразвитая страна и была включена в группу из 25 стран как первая страна в Центральной и Восточной Европе.Таким образом, некоторые из крупнейших польских компаний были включены в индексы развитых рынков, а значит, и в индекс Stoxx Europe 600. Эти факты подтверждают качество и количество изменений, произошедших на ВФБ за последние годы, а также оправдывают выбор этого рынка для нашего исследования.

Основная цель данной статьи — оценить финансовую устойчивость (устойчивость к шоку) 16 отраслей (секторов), представленных отраслевыми индексами на ВФБ, в период вспышки пандемии COVID-19.Мы намерены выяснить, как различные отрасли, представленные индексами фондового рынка, отреагировали на шок COVID-19 в первые месяцы пандемии и, следовательно, какие сектора оказались устойчивыми к пандемии. Мы видим несколько важных практических последствий такого исследования, например, его можно использовать для проектирования и разработки новых инвестиционных стратегий на фондовом рынке, для реструктуризации инвестиционных портфелей, а также для более эффективного управления инвестиционными рисками. Благодаря этому мы сможем лучше понять поведение различных секторов и компаний во время внешних шоков.

В нашем исследовании мы сосредоточены на оценке отраслевой деятельности. Исследование определит критерии стабильности поведения секторов до и после начала пандемии, изучит сходство поведения секторов, разделив их на кластеры, а также их изменение (перекластеризацию) в ходе пандемии. Мы исследуем стабильность, сравнивая показатели показателей перед пандемией и пандемией с использованием двух временных точек, которые можно рассматривать как начало пандемии, т.е.е. первый глобальный новостной отчет ВОЗ о вспышках заболеваний от 5 января 2020 г., касающийся вспышки COVID-19 и 12 марта 2020 г., т. е. начала изоляции в Польше и заявления ВОЗ о том, что вспышка COVID-19 является пандемией.

Как уже отмечалось, финансовая стабильность — это сложное понятие, и его нельзя измерить с помощью только одной переменной. Более того, в литературе нет четких предложений, какие индикаторы (переменные) были бы наиболее подходящими для исследования стабильности фондовых рынков. Из-за многогранного характера этой проблемы мы решили использовать методы кластеризации (а именно: K -средний и методы Уорда) для ее комплексного и широкого анализа. Оба метода успешно применялись в литературе для исследования рынков капитала [76–80] и анализа последствий пандемии COVID-19 [81–84].

Данный документ представляет собой в первую очередь оценку Варшавской фондовой биржи, то есть крупнейшего и наиболее развитого фондового рынка в ЦВЕ во время пандемии с точки зрения финансовой стабильности с отраслевой точки зрения.Кроме того, мы предлагаем индикаторы, которые можно использовать для кластеризации при оценке устойчивости фондового рынка во время шоков.

Оставшаяся часть статьи организована следующим образом: в разделе 2 мы описываем методы кластеризации, а также характеризуем данные и процесс исследования. В разделе 3 представлены результаты и обсуждение. Работа завершена с выводами.

2. Описание методики и исследования

2.

Кластеризация — это неконтролируемая группировка объектов в классы без каких-либо априорных знаний о наборах данных для анализа [85].Цель кластеризации — найти качественные группы похожих объектов и выявить закономерности в данных. Проблема кластеризации состоит в том, чтобы разделить данный набор данных на кластеры (группы) таким образом, чтобы точки данных в кластере были более похожи друг на друга, чем точки в разных кластерах. Саму кластеризацию не следует рассматривать как один конкретный алгоритм, поскольку это общая задача, которую необходимо решить. Это может быть достигнуто с помощью различных методов кластеризации, которые значительно различаются по смыслу того, что составляет кластер, и того, как их найти.

Большинство методов кластеризации можно разделить на иерархическую или секционную. Алгоритмы иерархической кластеризации генерируют дерево кластеров (дендрограмму) с помощью эвристических методов разделения или слияния. Напротив, методы разделения обычно требуют, чтобы количество кластеров и начальная кластеризация были указаны в качестве входных данных для процедуры [86, 87].

В нашем исследовании мы применяем два метода кластеризации: метод K, -средний и метод Уорда. Метод K -средних [88] является хорошо известным алгоритмом секционированной кластеризации.Он определяет кластеры с минимальной вариабельностью наблюдений внутри каждого кластера, рассчитанные с использованием внутрикластерной суммы квадратов: (1) где K — количество кластеров, C _k ( k = 1,2,…, K ) обозначают кластеры, μ _k — центроиды (обычно описываются среднее значение точек в кластере C _k ). Чтобы указать оптимальную кластеризацию, выполняется итерационный алгоритм.Он начинается со случайно выбранных (или полученных из априорной информации ) начальных K центроидов. Затем каждая точка в наборе данных назначается ближайшему кластеру (то есть ближайшему центроиду) на основе функции расстояния. Затем на основе поглощенных наблюдений вычисляются новые центроиды. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута сходимость [89].

Второй применяемый метод — это метод иерархической кластеризации Уорда. Как и другие методы агломерации, он заключается в построении вложенных кластеров путем их последовательного слияния.Результат можно представить в виде дерева (дендрограммы), которое описывает иерархию кластеров. Алгоритм Уорда начинается с кластеризации, где каждая точка данных сама по себе образует кластер. На каждом этапе два кластера, которые минимально увеличивают внутрикластерную дисперсию (т. Е. Суммы ошибок квадратов (1) с), объединяются. Алгоритм завершается, когда остается только один кластер.

Для оценки результатов кластеризации следует применять меры проверки. Такие меры могут быть дополнительно полезны для выбора правильного метода кластеризации и его параметров, например.г. предполагаемое количество кластеров [90]. Одной из таких мер, часто предлагаемых в литературе, является коэффициент силуэта [91]. Чтобы вычислить коэффициент силуэта, необходимо оценить сходство каждой точки x _i с ее собственным кластером по сравнению с другими кластерами, используя формулу: (2) где a ( i ) — это среднее различие между x _i и точками в кластере C , который содержит x _i , т. е.е .: (3) и b ( i ) — наименьшее среднее различие между x _i и всеми точками в любых других кластерах, т. е .: (4)

Когда | C | = 1, уравнение (3) не может быть вычислено, и предполагается, что с ( i ) = 0.

Меры s ( i ) принимают значения из интервала 〈−1,1〉, будучи большими (т.е. близкими к 1), когда точка x _i была назначена соответствующему кластеру .Значение 0 указывает, что x _i близко к границе принятия решения между двумя соседними кластерами, а отрицательное значение указывает, что оно могло быть назначено неправильному кластеру.

По определению, s ( i ) измеряют силуэты для отдельных точек. В свою очередь, чтобы оценить качество всех кластеров K , необходимо вычислить средний силуэт: (5) где N — количество точек. Максимальное значение (взятое по всем K ) называется коэффициентом силуэта ( SC ) и является основным показателем качества кластеризации. Согласно Кауфману и Руссею [92], коэффициент силуэта можно интерпретировать следующим образом:

• SC ≤0,25: существенная структура не обнаружена,
• 0,26≤ SC ≤0,50: структура слабая и может быть искусственной,
• 0,51≤ SC ≤0,70: найдена разумная структура,
• 0,71≤ SC ≤1: обнаружена прочная структура.

2.2 Данные и исследовательский процесс

Для того, чтобы изучить стабильность поведения отдельных секторов WSE, i.е. их устойчивости к воздействию пандемии COVID-19, мы использовали в общей сложности 16 индексов, 14 из которых были отраслевыми индексами, отражающими отдельные отрасли, и два макроиндекса, отражающими отрасли, непосредственно не включенные в отраслевые индексы, то есть WIG.GAMES и WIGtech. В таблице 1 представлены характеристики исследуемых показателей.

Для анализа стабильности необходимо различать два периода: базовый (предпандемический) — используемый для определения стандартного поведения изучаемых индексов, и пандемический, в котором анализируется поведение индексов, вызванное пандемией. Мы приняли 8 июля 2019 г. — 3 января 2020 г. (далее: Период_0) в качестве базового периода, то есть периода, в течение которого пандемия не повлияла на инвестиционное решение. В качестве начала пандемии на фондовом рынке мы рассматривали два альтернативных момента времени. Согласно первому варианту начало пандемии предполагалось 7 января 2020 г., то есть в первый рабочий день после первого отчета ВОЗ о вспышке заболевания COVID-19, а согласно второму — 12 марта 2020 г., т. Е. первый рабочий день после заявления ВОЗ о том, что COVID-19 является пандемией, и начала карантина в Польше.Более того, нам нужно было определить продолжительность анализируемого в исследовании периода пандемии. В случае первой временной точки начала пандемии рассматривался шестимесячный период исследования, то есть 7 января 2020 г. — 6 июля 2020 г. (далее: Период_1). В случае второго варианта видно, что период после 12 марта был связан с очень быстрыми и динамичными изменениями на рынках ценных бумаг. В то же время в этот период можно ожидать различий в поведении отдельных компаний с точки зрения глубины и продолжительности этих изменений. По этой причине в данном случае были рассмотрены три варианта периода пандемии: две недели, 1 месяц и 3 месяца, что позволило выявить и сравнить продолжительность нестабильных реакций в отдельных отраслях. Это означает, что во втором варианте в исследовании рассматривались три альтернативных периода пандемии: 12 марта 2020 г. — 25 марта 2020 г. (далее: Период_2а), 12 марта 2020 г. — 9 апреля 2020 г. (далее: Период_2b) и 12 марта 2020 г. –10 июня 2020 г. (далее: Период_2в). Мы будем рассматривать Period_2a и Period_2b как краткосрочные, а Period_2c, а также Period_1 как среднесрочные.

На рис. 1 представлена ​​динамика всех анализируемых показателей до и в период пандемии. На диаграмме также указаны две временные точки, принятые в исследовании как начало пандемии. Сплошной линией обозначено 7 января 2020 года, пунктирной линией — 12 марта 2020 года. По большинству индексов видно, что наибольшее снижение значений индексов было зафиксировано до 12 марта, а наибольшее повышение — после этой даты. .

Принимая во внимание проблему отсутствия какой-либо одной переменной, которая могла бы использоваться для всестороннего определения и измерения стабильности фондовых рынков и их секторов (что мы подчеркнули во введении), в нашем дальнейшем исследовании мы предлагаем несколько переменных в качестве индикаторов этого стабильность.Они отражают различные аспекты стабильности фондового рынка, включая ценообразование, объем торгов, волатильность и отношение инвесторов. В нашем исследовании мы использовали одну переменную, описывающую стабильность с точки зрения прибыльности (цены), одну для объема, одну для условий перекупленности / перепроданности, а также три различных показателя волатильности. Все эти переменные отражают разницу между предпандемическим и пандемическим периодами, и для сравнения большинство из них представлены в виде процентных изменений.

Предложенная в исследовании мера стабильности цен (обозначенная значком) определяется по формуле: (6) где и обозначают среднее значение данного индекса за базовый период и период пандемии соответственно. Это означает, что отражает относительное изменение средней цены.

Для оценки стабильности волатильности котировок мы использовали три различных показателя, основанных на стандартном отклонении, оценке Паркинсона и диапазоне, соответственно.

Первый (обозначенный) определяется по формуле: (7) где σ ₀ и σ ₁ — стандартные отклонения логарифмической отдачи данного индекса за базовый период и период пандемии, соответственно.В результате значение представляет собой относительное изменение стандартного отклонения.

Вторая мера стабильности волатильности относится к оценке стандартного отклонения Паркинсона [93], выраженной как: (8) где H _t и L _t — дневные максимальные и минимальные цены соответственно. Этот оценщик имеет преимущество перед тем, что основывается только на ценах закрытия, поскольку он использует информацию об изменениях цен в течение дня. Как видно рассчитывается отдельно на каждый день т . Наконец, в нашем исследовании мы используем меру: (9) где и — средние значения оценки Паркинсона за базовый период и период пандемии соответственно. Значение представляет собой относительное изменение средней суточной изменчивости, измеренное с помощью оценщика Паркинсона.

Третья мера стабильности волатильности основана на диапазоне, то есть разнице между максимальным и минимальным значениями в заданный период. Это выражается формулой: (10) где r ₁ — это диапазон в период пандемии, а — среднее значение диапазонов базового периода, составленного из того же количества наблюдений, что и в исследуемый период пандемии.Диапазон для периода до пандемии r ₀ для Period_2a, Period_2b и Period_2c был рассчитан как диапазон с использованием однодневного скользящего окна, состоящего из двух недель, одного месяца и трех месяцев соответственно. Такой метод расчетов позволил использовать в расчетах диапазоны, рассчитанные на основе тех же периодов, что и в период пандемии. В случае Period_1 (который имеет ту же продолжительность, что и препандемический период), r ₀ было рассчитано следующим образом:е., как разница между максимальной и минимальной ценой. Переменная описывает относительное изменение волатильности, измеряемое диапазоном.

Показатель, основанный на Индексе относительной силы (RSI), использовался для оценки отношения инвесторов. RSI измеряет величину недавних изменений цен для оценки условий перекупленности или перепроданности в цене финансовых активов. RSI за n за дней рассчитывается по формуле: (11) где U _t — среднее значение n закрытий на дней, а D _t — среднее значение n закрытий на дней.В исследовании мы предположили, что n = 14. В конечном итоге, для проверки стабильности RSI была использована следующая мера: (12) где и — средние значения индекса RSI за базовый и пандемический периоды соответственно. Эта мера показывает разницу в перекупленности за два сравниваемых периода.

В свою очередь, для оценки устойчивости оборота использовались следующие показатели: (13) где и — средние значения объема торгов в базовый и пандемический периоды. Это означает, что это относительное изменение среднего объема торгов.

Следует отметить, что с точки зрения цели исследования важным вопросом, касающимся устойчивости, является масштаб изменений, а не их направление. Таким образом, абсолютные значения вышеуказанных мер были применены в кластерном анализе. Более того, чтобы гарантировать сбалансированное влияние всех этих мер на результат группировки, они были нормализованы перед кластеризацией. Отсутствие нормализации оказывает большее влияние на результат, полученный переменными, выраженными в больших числах.Для этого все переменные были нормализованы с использованием масштабирования min-max по формуле: (14) что гарантирует, что все преобразованные переменные находятся в диапазоне [0, 1].

3. Результаты и обсуждение

Отправной точкой нашего исследования было вычисление значений шести показателей для всех исследуемых субиндексов. Мы представляем результаты в таблицах 2–5.

При анализе полученных результатов стоит обратить внимание на то, что в относительно неблагоприятных ценовых условиях, сложившихся во время вспышки пандемии, для выбранных секторов была получена положительная мера изменения рентабельности.В частности, сектор производителей компьютерных игр (WIG.GAMES) и IT (WIG-IT) показал положительную динамику цен независимо от временных рамок анализа. В технологической отрасли (WIGtech) зафиксированы положительные изменения, за исключением самого короткого периода анализа (Period_2a), и строительная отрасль (WIG-construction), а также средства массовой информации (WIG-media) увеличили свою ценность в среднесрочной перспективе. Во всех остальных секторах рентабельность снизилась. В случае показателей изменчивости (и) положительные значения были зафиксированы во всех анализируемых периодах по всем исследуемым показателям, за исключением единственной записи меры, отмеченной для банковского сектора в краткосрочной перспективе (Period_2b). Такие результаты однозначно указывают на возросшую волатильность оценок компаний WSE после вспышки COVID-19. Глядя на вышеупомянутый параметр, следует отметить положительные выбросы для сектора компьютерных игр и технологического сектора во всех анализируемых периодах, кроме Period_1. Для переменной RSI, за некоторыми исключениями, можно было наблюдать отрицательные значения для всех секторов в краткосрочной перспективе (Period_2a и Period_2b) и положительные значения в среднесрочной перспективе (Period_1 и Period_2c).Это может указывать на то, что короткий период характеризовался продажей акций, а среда — их выкупом. Сектор недвижимости (WIG-недвижимость) оказался худшим, зафиксировав самые низкие и отрицательные значения за все анализируемые периоды. Последняя переменная характеризуется положительными значениями для всех секторов и всех периодов исследования. Был получен интересный результат — объем торгов фармацевтического сектора (WIG-фармацевтика) и, в меньшей степени, сектора одежды (WIG-одежда), для которого значительно выше по сравнению со всеми другими секторами во все четыре периода. анализ.

После расчета шести вышеупомянутых переменных для всех секторов и для всех анализируемых периодов мы провели процесс кластеризации на основе всех этих переменных. В нашем исследовании мы рассмотрели количество кластеров K = 2,3…, 10 как для метода K -средних, так и для метода Уорда. Для выбора подходящего количества кластеров был принят критерий максимизации коэффициента силуэта. Все расчеты производились с использованием собственных компьютерных кодов, написанных на Python с использованием библиотек Scikit-learn [94] и Yellowbrick [95].

В таблице 6 представлены полученные силуэтные коэффициенты для методов K -means и Уорда для рассмотренных вариантов периода пандемии. Значения в скобках указывают количество идентифицированных кластеров.

Как видно, в каждом случае полученные значения меньше 0,5, что свидетельствует о плохой кластеризации. Поэтому была предпринята попытка улучшить качество кластеризации, которая заключалась в ограничении набора диагностических переменных. Среди шести переменных, изначально принятых для исследования, три относятся к одному и тому же аспекту — волатильности котировок.В результате высока вероятность того, что у них может быть аналогичная информационная нагрузка, что может быть неблагоприятным с точки зрения качества кластеризации. По этой причине было решено рассмотреть три варианта наборов, состоящих из четырех диагностических переменных: и, последовательно, только одного из показателей устойчивости волатильности: и. Однако исследование, проведенное на этих трех вариантах, также показало, что коэффициенты силуэта все еще меньше 0,5 (результаты доступны по запросу).

Дальнейший анализ показал, что причиной низкого качества полученной кластеризации является переменная.По этой причине он был исключен из группы диагностических переменных. Наконец, были рассмотрены три варианта наборов переменных, состоящих из трех переменных: и, последовательно, одной из мер: и, причем наилучшие результаты были получены при использовании переменной в качестве меры стабильности волатильности. В таблице 7 представлены полученные силуэтные коэффициенты для методов K -means и Ward для рассмотренных вариантов периода пандемии. Значения в скобках указывают количество идентифицированных кластеров.

И K -средний, и метод Уорда показали одинаковое разделение на группы в случае анализируемых показателей. В Period_1 и Period_2c самые высокие коэффициенты силуэта возникают, когда индексы разделены на 4 группы. Однако в Period_2a и Period_2b разделение на 5 групп было оптимальным.

Для оценки надежности результатов мы дополнительно использовали метод локтя в качестве альтернативного инструмента для определения оптимального количества кластеров [96–98].Идея этого метода состоит в том, чтобы вычислить внутрикластерную сумму квадратов (см. Уравнение (1)) для различного количества кластеров (обозначенных SSE ( K )) и построить линейную диаграмму SSE ( K ) против номера K . Легко видеть, что SSE ( K ) имеет тенденцию к уменьшению в сторону 0 по мере увеличения K . В соответствии с этим методом необходимо выбрать значение K , при котором линейная диаграмма начинает сглаживаться и образует изгиб.Такая ситуация означает, что добавление еще одного кластера не приводит к значительному улучшению кластеризации.

На рис. 2–5 показаны коэффициенты силуэта и значения SSE ( K ) для K = 2,3,…, 10. Вертикальная пунктирная линия на графике метода локтя указывает оптимальное количество кластеров, которое было определено с помощью алгоритма обнаружения точки изгиба. Алгоритм обнаружения точки изгиба находит точку максимальной кривизны, которая в хорошо управляемой задаче кластеризации также представляет собой точку поворота изгиба локтя (см. Bengfort and Bilbro [95] и Satopaa et al.[99]). Мы обнаружили, что для всех исследованных периодов метод локтя указывает на ту же кластеризацию, что и метод, основанный на коэффициентах силуэта.

В таблице 8 представлен состав полученных кластеров и средний коэффициент силуэта для каждого из них (т. е. среднее значение силуэтов для индексов, составляющих кластер). Значение среднего силуэтного коэффициента зависит от однородности кластера и его отделения от других.

Наша классификация индексов, представляющих отдельные секторы в кластеры, частично совпала с изменениями в основах получения доходов и перспективами развития таких секторов в условиях пандемии.Отрасли, которые оказались особенно восприимчивыми к экономическому циклу и снижению активности из-за ограничений, — это металлургия, энергетика, машины и оборудование, химия или производители автомобилей. С другой стороны, есть компьютеры и телекоммуникации, фармацевтика, программное обеспечение и информационные технологии, агропродовольствие или строительство, которые, как предполагается, менее подвержены блокировкам [100]. Рассматривая такую ​​классификацию, мы можем указать, что в нашем исследовании такие сектора, как WIG-химия, WIG-энергия, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ, были классифицированы в рамках одного кластера (Cluster_3). Такая кластеризация соответствовала бы аналогичной фундаментальной восприимчивости компаний из этих, в основном традиционных отраслей, к изменениям экономических условий, вызванным пандемией. Аналогичный эффект был замечен в случае с Cluster_5, включающим WIG-конструкцию, WIG-IT, WIG-недвижимость и WIG-телеком, для которых блокировки не привели к принципиальному ограничению деятельности компаний. Обе классификации стали очевидны только в краткосрочной перспективе (Period_2a и Period_2b). В более длительных временных горизонтах кластеризация объединяет секторы с различной фундаментальной восприимчивостью к изменениям выпуска во время пандемии, т.е.г. WIG-банкинг, WIG-одежда, WIG.GAMES (Кластер_ 2) или WIG-химический, WIG-конструкторский, WIG-энергетический, WIG-ИТ, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ, WIG-телеком (Кластер_3).

Для более детальной оценки полученных кластеров мы проанализировали средний коэффициент силуэта для каждого кластера (см. Таблицу 8). Мы обнаружили, что кластеры в целом характеризуются разной степенью однородности. Наибольшая разница между коэффициентами наблюдалась в самом коротком временном горизонте (Период_2a), а самая низкая — в среднесрочной перспективе (Период _2c).Cluster_3 в трех из четырех периодов анализа (кроме Period_2c) характеризовался наибольшей однородностью. Принимая во внимание структуру этого кластера во все исследованные периоды, можно отметить наиболее сильную взаимосвязь между химико-топливно-энергетическими секторами (WIG-химический, WIG-энергетический, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ). В свою очередь Cluster_2 отличается самой низкой однородностью, достигая минимального коэффициента силуэта в трех периодах из четырех (кроме Period_2b). Cluster_4 всегда состоял из одного элемента независимо от периода, поэтому его коэффициент равен 0.

Результаты кластеризации по четырем выбранным периодам пандемии показывают, что мы можем выделить пять групп показателей (близость по стабильности) в краткосрочной перспективе (Period_2a и Period_2b) и четыре в среднесрочной перспективе (Period_1 и Period_2c). Стоит отметить, что индексы, создающие Cluster_5 за короткие периоды, переместились в основном в Cluster_3 в среднесрочной перспективе.

С учетом Периода_1 мы обнаружили близость между WIG-медиа, WIG-автомобилями и запчастями, WIG-недвижимостью, WIG-продуктами питания и WIG-телеком, затем между WIG-банкингом, WIG.ИГРЫ, WIG-одежда и, наконец, WIG-конструкция, WIG-химия, WIG-энергия, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ, WIG-телеком и WIG-IT. Фармацевтический сектор оставался исключительно засекреченным. Подобные результаты кластеризации наблюдаются и в Period_2c, что подтверждает среднесрочную близость показателей групп показателей независимо от выбора начальной точки пандемии (7 января или 12 марта). Разные результаты кластеризации наблюдаются для Period_2a и Period_2b по сравнению с Period_1 и Period_2c.Большее количество кластеров может подтвердить, что в короткие периоды (Period_2a и Period_2b) показатели индексов были более диверсифицированными.

Согласно полученным кластерам в разные периоды пандемии, мы обнаружили, что некоторые отрасли сохраняют свою близость во все исследованные периоды. В Кластере_1 были: WIG-медиа, WIG-питание, WIG-телеком, в Кластере_2: WIG-банкинг, WIG-одежда и в Кластере_3: WIG-химия, WIG-энергия, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ. Кластер_4, состоящий исключительно из WIG-Pharmaceuticals, также не изменился.

Для более глубокой характеристики полученных кластеров и выявления причин их устойчивости координаты их центроидов были визуализированы с использованием графика параллельных координат (см. Рис. 6–9). Такая визуализация показывает средние значения для каждой группы, поэтому позволяет сравнивать полученные кластеры в соответствии с исследуемыми диагностическими переменными.

При анализе рисунков можно обнаружить, что полученные кластеры имеют разное происхождение устойчивости, т.е. отличаются друг от друга по исследуемым показателям устойчивости.Видно, что существует большая диспропорция между кластерами с учетом изменения объемов торгов с отдаленным результатом, отмеченным Cluster_4 (WIG-Pharmaceutical) во все исследованные периоды. В случае волатильности Cluster_3 (WIG-химический, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ и WIG-энергия) четко выделяется среди других кластеров, демонстрируя наивысшую стабильность. Повышенная стабильность в масштабах волатильности также видна в краткосрочном периоде для кластера_5 (экранопланы-строительство, экранопланы-IT, экранопланы-недвижимость, экранопланы-телеком), который состоит из индексов, составляющих кластер_3 в средние периоды.В случае прибыльности кластеры представляют разрозненные результаты в среднесрочной перспективе (Period_1 и Period_2c) и более поляризованные в краткосрочной перспективе (Period_2a и Period_2b). Прибыльность также является фактором, который четко отличает Cluster_5 от Cluster_3, оправдывая существование первого в короткие периоды. Также следует отметить, что Cluster_3 в среднесрочной перспективе и Cluster_5 в краткосрочной перспективе характеризуются наличием секторов, представляющих как положительное, так и отрицательное изменение прибыльности.Тем не менее, их сходство можно найти по абсолютному значению показателя рентабельности.

Результаты показывают, что ни один из выделенных кластеров и, следовательно, индексы, включенные в кластер, не могут считаться наиболее или наименее стабильными по всем исследуемым переменным. Однако можно сделать некоторые общие выводы об устойчивости исследуемых показателей, которые мы приводим ниже.

При оценке стабильности в краткосрочной перспективе наиболее стабильными по объему торгов и прибыльности можно считать предприятия из WIG-строительство, WIG-недвижимость, WIG-IT и WIG-телеком, входящие в Cluster_5.Принимая во внимание волатильность, наиболее устойчивыми к изменениям оказались компании из WIG-chemical, WIG-mining, WIG-oil & gas и WIG-energy, представляющие кластер_3, однако кластер 5 также демонстрировал достаточный уровень стабильности, с максимальной близостью к кластеру_3. .

В среднесрочной перспективе наиболее стабильными по объему и волатильности оказались компании из Кластера_3 (WIG-химия, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ и WIG-энергия). Такие результаты могут подтвердить их относительно высокую стабильность в целом во время потрясений независимо от временных рамок. Указанные отрасли представлены в основном крупными предприятиями, и их стабильность можно объяснить структурой собственности, включая выявленных крупных стабильных акционеров, стратегической экономической важностью и монополистической властью. По стабильности рентабельности в среднесрочной перспективе лидером стал Cluster_1 (WIG-media, WIGtech, WIG-food, WIG-cars & parts).

При анализе устойчивости секторов независимо от продолжительности периодов следует также обращать внимание на показатели отраслей, входящих в Кластер_1, которые показывают относительно низкое изменение объема и прибыльности, но в то же время характеризуются высоким изменением. в волатильности.Это явление может быть оправдано разнообразием и очень разным профилем рисков компаний, включенных в индексы, формирующие Cluster_1. Более того, глядя на производительность индексов Cluster_1, можно обнаружить, что аналогичная производительность характеризует индексы из Cluster_2, за исключением рентабельности. Как правило, Cluster_2 представляет несколько большее изменение объема и меньшее изменение волатильности, чем Cluster_1, но также существенно более высокое изменение прибыльности. Относительное сходство с точки зрения изменения объема и волатильности между кластером_1 и кластером_2 можно наблюдать вместе с нестабильностью состава этих кластеров, что отражается в процессе смены местами некоторых из компонентов их индексов с течением времени.Следует отметить, что различия в изменении прибыльности можно объяснить большим разнообразием секторов, принадлежащих к кластеру_2, и их очень разными потенциалами получения прибыли в условиях пандемии. В Cluster_2 можно найти и то, и другое, причем в секторах отмечается крайне отрицательное изменение цен, например одежда с неопределенными перспективами восстановления из-за закрытия магазинов и снижения спроса на официальную одежду, а банковская отрасль терпит убытки из-за чрезвычайно низких процентных ставок и ненормальных невыполнений по кредитам, а также сектор производителей компьютерных игр, демонстрируя положительный показатель рентабельности для всех исследованных периоды (см. таблицы 2–5).Связующим фактором для всех этих секторов является близость абсолютного значения изменения прибыльности. Отдельной категорией является Cluster_4, представленный фармацевтическим сектором. Этот кластер показывает большое изменение объема по сравнению с другими секторами, относительно высокое изменение волатильности и прибыльности. В целом, общая устойчивость фармацевтических компаний, входящих в Кластер_4, должна тогда оцениваться как низкая. Отделение результатов фармацевтической промышленности от других отраслей может быть оправдано дифференцированной оценкой будущих прибылей отрасли.Часть фармацевтических компаний может воспользоваться пандемией и получить огромную прибыль, в то время как другая часть может ухудшить свое состояние из-за снижения спроса на фармацевтические продукты, не связанные с пандемией.

4. Выводы

Пандемия COVID-19 оказывает значительное влияние на социально-экономическое положение большинства стран мира. Несомненно, это поворотный момент как для деятельности многих секторов, так и для направлений развития экономики в целом.В некоторых отраслях это, несомненно, вызовет значительное изменение бизнес-модели или повлияет на структурное изменение условий доходов и затрат. Последствия изменений и преобразований в отдельных секторах в настоящее время трудно предсказать, поскольку неизвестно, как долго в конечном итоге продлится пандемия и каковы будут ее издержки.

Наша статья посвящена проблеме устойчивости фондовых рынков во время пандемии COVID-19. В связи с небольшим количеством работ, связанных со странами ЦВЕ во время пандемии, мы проанализировали Варшавскую фондовую биржу, которая является одним из самых важных фондовых рынков в регионе ЦВЕ.Мы оценили устойчивость поведения различных секторов экономики, представленных отраслевыми субиндексами и макроиндексами этого рынка. В нашем исследовании мы применили два метода кластеризации: средние K- и методы Уорда с критерием максимизации коэффициента силуэта. Из-за сомнений относительно того, какой поворотный момент следует принимать за начало пандемии и какой период пандемии является наиболее информативным, мы рассмотрели четыре временных диапазона. Для проведения анализа мы предложили шесть индикаторов (диагностических переменных), описывающих стабильность с точки зрения прибыльности, объема, состояния перекупленности / перепроданности и волатильности. Мы пришли к выводу, что использование всех этих переменных привело к плохим результатам кластеризации. Однако мы обнаружили, что ограничение набора диагностических переменных тремя аспектами: прибыльность, объем и волатильность приводит к гораздо лучшим результатам. При этом полученные результаты показывают, что после начала пандемии на рынке можно было наблюдать 5 кластеров отраслевых индексов в краткосрочной перспективе (2 недели и 1 месяц) и 4 в среднесрочной перспективе (3 и 6 месяцев). . Дополнительный пятый кластер в краткосрочной перспективе был извлечен из кластера_3 (указан для среднесрочного периода).Мы обнаружили, что состав полученных кластеров достаточно стабилен, а это означает, что многие отрасли сохраняют свою близость во все исследованные периоды. В Кластере_1 были: WIG-медиа, WIG-питание, WIG-телеком, в Кластере_2: WIG-банкинг, WIG-одежда и в Кластере_3: WIG-химия, WIG-энергия, WIG-майнинг, WIG-нефть и газ. Кластер_4, состоящий исключительно из WIG-Pharmaceuticals, также не изменился.

Результаты показывают, что ни один из выделенных кластеров и, следовательно, индексы, включенные в кластер, не могут считаться наиболее или наименее стабильными по всем исследуемым переменным.По этой причине мы дополнительно сравнили полученные кластеры по устойчивости по отдельным показателям. Обобщая результаты за короткие периоды, как наиболее нестабильные кластеры можно выделить Cluster_4, Cluster_2 и Cluster_3 — по доходности, Cluster_1 — по волатильности и Cluster_4 — по объему. С другой стороны, наиболее стабильными кластерами оказались Cluster_5 и Cluster_1 — с точки зрения прибыльности, и Cluster_3 и Cluster_5 — с точки зрения волатильности.По объему все исследованные кластеры, кроме Cluster_4, характеризовались схожим уровнем устойчивости. Самыми нестабильными кластерами в средние периоды были Cluster_2 — по рентабельности, Cluster_1 — по волатильности и Cluster_4 — по объему. В качестве наиболее стабильных кластеров можно указать Cluster_1 — по доходности, Cluster_3 — по волатильности. Как и с короткими периодами, по объему все исследованные кластеры, кроме Cluster_4, характеризовались схожим уровнем устойчивости.В целом, можно сделать вывод, что Cluster_3 (во всех периодах) и Cluster_5 (за короткий период) отличается от других кластеров с точки зрения их общей стабильности, и что Cluster_4 можно считать наиболее нестабильным.

Результаты, полученные в результате нашего исследования, могут принести ряд существенных выгод как индивидуальным, так и институциональным инвесторам фондовых бирж. Определение количества кластеров и их составов позволяет лучше понять поведение отраслей и их компаний с точки зрения внешних шоков и, таким образом, принимать инвестиционные решения, оптимизирующие состав портфеля ценных бумаг.Поскольку наше исследование характеризует близость рыночного поведения нескольких секторов, инвесторы могут более эффективно управлять инвестиционным риском. Выявив отрасли, которые слабо реагируют на кризис (наиболее стабильные) или наиболее быстро реагирующие (наиболее нестабильные), инвесторы могут предлагать инвестиционные стратегии, ориентированные на защиту капитала (защитная) или спекулятивная (агрессивная). Более того, зная профиль устойчивости отдельных секторов (в зависимости от прибыльности, волатильности, оборачиваемости), инвесторы могут разрабатывать конкретные инвестиционные стратегии в рамках каждого кластера.Включение этих знаний может также способствовать более эффективному применению производных финансовых инструментов, таких как фьючерсы или опционы, для управления инвестиционными портфелями.

Ссылки

1. 1. Лэйнг Т. Экономические последствия коронавируса 2019 (Covid-2019): последствия для горнодобывающей промышленности. Extr Ind Soc. 2020; 7 (2): 580–582.
2. 2. Чех К., Велеховски М., Котыза П., Бенешова И., Лапуткова А. Потрясающая стабильность: влияние COVID-19 на финансовые рынки стран Вышеградской группы.Поддерживать. 2020; 12 (15): 6282.
3. 3. Gerlagh R, Heijmans RJRK, Rosendahl KE. COVID-19 проверяет резерв стабильности рынка. Environ Resour Econ. 2020; 76 (4): 855–865. pmid: 32836848
4. 4. Донту Н., Густафссон А. Влияние COVID-19 на бизнес и исследования. J Bus Res. 2020; 117: 284–289. pmid: 32536736
5. 5. Суау-Санчес П., Вольтес-Дорта А., Кугеро-Эскофет Н. Ранняя оценка воздействия COVID-19 на воздушный транспорт: просто еще один кризис или конец авиации в том виде, в каком мы его знаем? J Transp Geogr.2020; 86: 102749. pmid: 32834670
6. 6. Николау П., Димитриу Л. Определение важнейших аэропортов для борьбы с глобальными вспышками инфекционных заболеваний: стресс-тесты в Европе. J Air Transp Manag. 2020 июн; 85: 101819. pmid: 32501381
7. 7. Лю Л., Миллер Х. Дж., Шефф Дж. Влияние пандемии COVID-19 на спрос на общественный транспорт в США. PLoS One. 2020; 15 (11): e0242476. pmid: 33206721
8. 8. Карневале Дж. Б., Хатак И.Адаптация сотрудников и благополучие в эпоху COVID-19: последствия для управления человеческими ресурсами. J Bus Res. 2020; 116: 183–187. pmid: 32501303
9. 9. Трипати С. Компании, COVID-19 и уважение прав человека. Bus Hum Rights J. 2020; 5 (2): 252–260.
10. 10. ZBP. Raport ZBP Польша и Европа. Nowe rozdanie gospodarcze [Интернет]. 2020. Доступно по адресу: https://zbp.pl/getmedia/cb9d0ccc-fd08-4997-bf39-05ca9ae9a766/Raport-Polska-Europa-2020-Nowe-rozdanie-gospodarcze
11. 11.Войчик Д., Иоанну С. COVID ‐ 19 и финансы: изменения рынка на данный момент и потенциальное влияние на финансовый сектор и центры. Tijdschr voor Econ en Soc Geogr. 2020; 111 (3): 387–400. pmid: 32836484
12. 12. ВОЗ. Новый коронавирус (2019-nCoV) [Интернет]. Ситуационный отчет-12. 2020. Доступно по адресу: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/330777/nCoVsitrep01Feb2020-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y
13. 13. Хуэй Д.С., И Азхар Э., Мадани Т.А., Нтуми Ф., Кок Р., Дар О и др.Сохраняющаяся угроза эпидемии нового коронавируса 2019-nCoV для глобального здравоохранения — последняя вспышка нового коронавируса 2019 года в Ухане, Китай. Int J Infect Dis. 2020; 91: 264–266. pmid: 31953166
14. 14. Фелан А.Л., Кац Р., Гостин Л.О. Новый коронавирус, возникший в Ухане, Китай: проблемы глобального управления здравоохранением. JAMA — J Am Med Assoc. 2020; 323 (8): 709–710. pmid: 31999307
15. 15. Чжоу П, Лу Ян X, Ван XG, Ху Б., Чжан Л., Чжан В. и др. Вспышка пневмонии, связанная с новым коронавирусом, вероятно, происхождения летучих мышей.Природа. 2020; 579 (7798): 270–273. pmid: 32015507
16. 16. Хан И, Ло З, Чжай В., Чжэн И, Лю Х, Ван И и др. Сравнение клинических проявлений между разными возрастными группами пациентов с завезенным за границу COVID-19. PLoS One. 2020; 15 (12 декабря): e0243347. pmid: 33275609
17. 17. Cirrincione L, Plescia F, Ledda C, Rapisarda V, Martorana D, Moldovan RE и др. Пандемия COVID-19: меры профилактики и защиты, которые необходимо принимать на рабочем месте.Устойчивое развитие. 2020; 12 (9): 3603.
18. 18. Кото Дж. , Рестрепо А., Сехас И., Прентисс С. Влияние COVID-19 на смежные профессии в области здравоохранения. PLoS One. 2020; 15 (10): e0241328. pmid: 33125385
19. 19. Islam MS, Sujan MSH, Tasnim R, Sikder MT, Potenza MN, van Os J. Психологические реакции во время вспышки COVID-19 среди студентов университетов в Бангладеш. Усече С.А., редактор. PLoS One. 2020; 15 (12): e0245083. pmid: 33382862
20. 20. Грейлинг Т., Россоу С., Адхикари Т.Хорошие, плохие и уродливые блокировки во время Covid-19. PLoS One. 2021; 16 (1): e0245546. pmid: 33481848
21. 21. Кадони М. Как уменьшить эпидемические пики, удерживая под контролем временной промежуток эпидемии. Хаос, солитоны и фракталы. 2020; 138: 109940. pmid: 32518474
22. 22. Рихтер А., Уилсон ТК. Covid-19: значение для управления рисками страховщика и возможности страхования пандемического риска. GENEVA Risk Insur Rev.2020; 45 (2): 171–199. pmid: 32982612
23. 23.Ризван М.С., Ахмад Дж. , Ашраф Д. Системный риск: влияние COVID-19. Financ Res Lett. 2020; 36: 101682. pmid: 32837376
24. 24. Ли X, Xie Y, Lin JH. Вспышка COVID-19, правительственные вливания капитала и эффективность теневого банкинга. Appl Econ. 2021. 53 (4): 495–505.
25. 25. Корзеб З., Недзилка П. Устойчивость коммерческих банков к кризису, вызванному пандемией COVID-19: на примере Польши. Равновесие. 2020; 15 (2): 205–234.
26. 26. Ито Т.Влияние кризиса пандемии коронавируса на финансовую систему еврозоны. J Corp Account Financ. 2020; 31 (4): 15–20.
27. 27. Умар З., Губарева М. Частотно-временной анализ воздействия паники, вызванной Covid-19, на волатильность валютного и криптовалютного рынков. J Behav Exp Financ. 2020; 28: 100404. pmid: 32983899
28. 28. Конлон Т., МакГи Р. Безопасная гавань или опасная опасность? Биткойн во время медвежьего рынка Covid-19. Financ Res Lett. 2020; 35: 101607.pmid: 32550843
29. 29. Каферра Р., Видаль-Томас Д. Кто воскрес из бездны? Сравнение динамики криптовалюты и фондового рынка во время пандемии COVID-19. Financ Res Lett. 2021; 101954.
30. 30. Икбал Н., Фарид З, Ван Дж., Шахзад Ф. Асимметричная связь между вспышкой COVID-19 в мире и рынком криптовалюты. Int Rev Financ Anal. 2021; 73: 101613.
31. 31. Корбет С., Ларкин С., Люси Б. Эффекты заражения пандемией COVID-19: данные по золоту и криптовалютам.Financ Res Lett. 2020; 35: 101554.
32. 32. Двита Мариана С., Экапутра И.А., Хусодо З.А. Являются ли Биткойн и Эфириум убежищами для акций во время пандемии COVID-19? Financ Res Lett. 2021; 38: 101798. pmid: 33100925
33. 33. Димитриу Д., Кенургиос Д., Симос Т. Глобальный финансовый кризис и распространение на развивающиеся фондовые рынки: многомерный подход FIAPARCH-DCC. Int Rev Financ Anal. 2013; 30: 46–56.
34. 34. Яровая Л, Бжещинский Я., Лау CKM.Внутрирегиональные и межрегиональные вторичные эффекты доходности и волатильности на развивающихся и развитых рынках: данные фондовых индексов и фьючерсов на фондовые индексы. Int Rev Financ Anal. 2016; 43: 96–114.
35. 35. Adcock C, Hua X, Mazouz K, Yin S. Вознаграждает ли фондовый рынок инновации? Реакция европейских фондовых индексов на негативные новости во время мирового финансового кризиса. J Int Money Financ. 2014. 49 (ПБ): 470–491.
36. 36. Инаба К.И. Глобальный взгляд на движения фондового рынка.Rev World Econ. 2020; 156 (3): 517–555.
37. 37. Чжан Д., Ху М., Джи К. Финансовые рынки в условиях глобальной пандемии COVID-19. Financ Res Lett. 2020; 36: 101528. pmid: 32837360
38. 38. Сингх А. COVID-19 и более безопасные инвестиционные ставки. Financ Res Lett. 2020; 36. pmid: 32837387
39. 39. Мирза Н, Накви Б, Рахат Б, Ризви СКА. Ценовая реакция, время волатильности и эффективность фондов во время Covid-19. Financ Res Lett. 2020; 36: 101657. pmid: 32837369
40. 40.Шехзад К., Сяосин Л., Казуз Х. Катастрофы, связанные с COVID-19, опаснее глобального финансового кризиса: слухи или факты? Financ Res Lett. 2020; 36. pmid: 32837374
41. 41. Нараян П.К., Фан Д.Х.Б., Лю Г. Блокирование COVID-19, пакеты стимулов, запреты на поездки и возврат акций. Financ Res Lett. 2021; 38.
42. 42. Фан ДХБ, Нараян ПК. Реакция стран и реакция фондового рынка на COVID-19 — предварительное изложение. Emerg Mark Financ Trade. 2020; 56 (10): 2138–2150.
43. 43. Шариф А., Алоуи С., Яровая Л. Пандемия COVID-19, цены на нефть, фондовый рынок, геополитический риск и взаимосвязь политической неопределенности в экономике США: свежие свидетельства подхода, основанного на вейвлетах. Int Rev Financ Anal. 2020; 70.
44. 44. Топчу М, Гулал О.С. Влияние COVID-19 на развивающиеся фондовые рынки. Financ Res Lett. 2020; 36: 101691. pmid: 32837378
45. 45. Харун О., Ризви САР. COVID-19: освещение в СМИ и поведение финансовых рынков — отраслевой запрос.J Behav Exp Financ. 2020; 27.
46. 46. Найду Д., Ранджини К. Влияние страха перед коронавирусом на доходность австралийских акций: данные исследования событий. Pacific Basin Financ J. 2021; 66: 101520.
47. 47. Мазур М., Данг М., Вега М. COVID-19 и крах фондового рынка в марте 2020 года. Данные от S & P1500. Financ Res Lett. 2021; 38: 101690. pmid: 32837377
48. 48. Ахтаруззаман М., Бубакер С., Сенсой А. Финансовая инфекция во время кризиса COVID – 19.Financ Res Lett. 2021; 38: 101604. pmid: 32837363
49. 49. Хэ П, Сунь И, Чжан И, Ли Т. Влияние COVID-19 на цены акций в различных секторах — исследование событий на основе китайского фондового рынка. Emerg Mark Financ Trade. 2020; 56 (10): 2198–2212.
50. 50. Гу X, Ин С., Чжан В., Тао Ю. Как фирмы реагируют на COVID-19? Первые свидетельства из Сучжоу, Китай. Emerg Mark Financ Trade. 2020; 56 (10): 2181–2197.
51. 51. Сюн Х, Ву З, Хоу Ф, Чжан Дж.Какие характеристики конкретных фирм влияют на реакцию рынка листинговых компаний Китая на пандемию COVID-19? Emerg Mark Financ Trade. 2020; 56 (10): 2231–2242.
52. 52. Schinasi GJ. Определение финансовой стабильности. Vol. 4, Рабочие документы МВФ. 2004.
53. 53. Goodhart CAE. Рамки для оценки финансовой устойчивости? J Bank Financ. 2006. 30 (12): 3415–3422.
54. 54. Мишкин Ф.С. Анатомия финансового кризиса. J Evol Econ. 1992. 2 (2): 115–130.
55. 55. Падоа-Скиоппа Т. Центральные банки и финансовая стабильность: исследование страны между ними [Интернет]. Европейский центральный банк. 2002. Доступно по ссылке: https://www.ecb.europa.eu/events/pdf/conferences/tps.pdf
56. 56. Оостерлоо С., Де Хаан Дж. Центральные банки и финансовая стабильность: обзор. J Financ Stab. 2004. 1 (2): 257–273.
57. 57. Кломп Дж., Де Хаан Дж. Независимость центрального банка и финансовая нестабильность. J Financ Stab. 2009. 5 (4): 321–338.
58. 58. Аллен В.А., Вуд Г. Определение и достижение финансовой стабильности. J Financ Stab. 2006. 2 (2): 152–172.
59. 59. Чант Дж., Лай А., Иллинг М., Даниэль Ф. Очерки финансовой стабильности. Tech Rep Bank Canada. 2003; (95): 3–4.
60. 60. Международный Валютный Фонд. Отчет о глобальной финансовой стабильности — события и проблемы на рынке. Мировые экономические и финансовые обзоры. 2003.
61. 61. Дуйзенберг В. Вклад евро в финансовую стабильность.Glob Financ Mark Financ Stab бросает вызов Eur. 2001; 37–51.
62. 62. Билли Р.М., Вредин А. Денежно-кредитная политика и финансовая стабильность — простая история. Sveriges Riksbank Econ Rev.2014; (2): 7–22.
63. 63. Das US, Quintyn M, Chenard K. Имеет ли значение регулирующее управление для стабильности финансовой системы? Эмпирический анализ. МВФ Рабочий Пап. 2004. 4 (89): 1–43.
64. 64. Борио С., Лоу П. Цены на активы, финансовая и денежно-кредитная стабильность: изучение взаимосвязи.2002. Отчет № 114.
65. 65. Кристе А., Лупу И. Политика центрального банка между целью стабильности цен и содействием финансовой стабильности. Процедура Econ Financ. 2014; 8: 219–225.
66. 66. Бернанке М., Гертлер Б. Денежно-кредитная политика и волатильность цен на активы. Рабочий документ NBR № 7559. 2000.
67. 67. Blot C, Creel J, Hubert P, Labondance F, Saraceno F. Оценка связи между ценой и финансовой стабильностью. J Financ Stab. 2015; 16: 71–88.
68. 68. Фуэджье А. Таргетирование инфляции и финансовая стабильность на развивающихся рынках. Экономическая модель. 2017; 60: 51–70.
69. 69. Phan DHB, Iyke BN, Sharma SS, Affandi Y. Неопределенность экономической политики и финансовая стабильность — есть ли связь? Экономическая модель. 2021; 94: 1018–1029.
70. 70. Safarzyńska K, van den Bergh JCJM. Финансовая стабильность находится под угрозой из-за быстрого инвестирования в возобновляемые источники энергии. Энергетическая политика. 2017; 108: 12–20.
71. 71. Озили ПК.Влияние цифровых финансов на доступность финансовых услуг и стабильность. Borsa Istanbul Rev.2018; 18 (4): 329–340.
72. 72. Бенгтссон Э. Теневое банковское дело и финансовая стабильность: фонды европейского денежного рынка в условиях глобального финансового кризиса. J Int Money Financ. 2013. 32 (1): 579–594.
73. 73. Баур Д.Г., Шульце Н. Тест стабильности финансового рынка. J Int Financ Mark Institutions Money. 2009. 19 (3): 506–519.
74. 74. Айнде Т.О., Йинуса О.Г. Глобальное финансовое восстановление и стабильность развивающихся фондовых рынков Африки.Dev Cry Stud. 2013. 3 (3): 40–51.
75. 75. Кирилэ В., Кирилэ С. Стабильность финансового рынка: подход квантильной регрессии. Процедура Econ Financ. 2015; 20: 125–130.
76. 76. Нанда С.Р., Маханти Б., Тивари МК. Кластеризация данных фондового рынка Индии для управления портфелем. Expert Syst Appl. 2010. 37 (12): 8793–8798.
77. 77. Гупта А., Шарма С.Д. Прогнозирование будущего фондового рынка на основе кластеризации и классификации. Int J Comput Sci Inf Technol.2014. 5 (3): 2806–2809.
78. 78. Пекер С., Актан Б., Тваронавичене М. М. Кластеризация ключевых индексов фондового рынка Большой семерки: инновационный подход. Марк Manag Innov. 2017; (1): 300–310.
79. 79. Малликарджуна М., Рао Р.П. Применение методов интеллектуального анализа данных для классификации мировых фондовых рынков. Int J Emerg Trends Eng Res. 2020; 8 (1): 46–53.
80. 80. Зайнол Абидин С.Н., Джаман С.Х., Исмаил М., Абу Бакар А.С. Кластеризация доходности акций с учетом предпочтений инвесторов с помощью системы нечетких выводов.Симметрия (Базель). 2020; 12 (7): 1148.
81. 81. Айдын Н., Юрдакул Г. Оценка эффективности стран в отношении COVID-19 с помощью WSIDEA и алгоритмов машинного обучения. Appl Soft Comput J. 2020; 97: 106792. pmid: 33071686
82. 82. Джеймс Н., Мензис М. Двойная эволюция на основе кластеров для многомерных временных рядов: анализ COVID-19. Хаос. 2020; 30 (6): 61108. pmid: 32611104
83. 83. Maugeri A, Barchitta M, Agodi A. Кластерный подход к классификации регионов и провинций Италии на основе распространенности и тенденции случаев SARS-CoV-2.Int J Environ Res Public Health. 2020; 17 (15): 5286. pmid: 32707989
84. 84. Джеймс Н., Мензис М. Связь случаев COVID-19 и международных фондовых индексов. Phys D Нелинейное явление. 2021; 417: 132809. pmid: 33362322
85. 85. Осамор В.К., Адебийи Э.Ф., Ойеладе Дж.О., Думбия С. Уменьшение временных затрат на алгоритм k-средних. PLoS One. 2012; 7 (12): e49946. pmid: 23239974
86. 86. Омран М.Г., Энгельбрехт А.П., Салман А. Обзор методов кластеризации.Аналоговые данные Intell. 2007. 11 (6): 583–605.
87. 87. Кларк Б., Фокуэ Е., Чжан Х. Х. Принципы и теория интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Springer Science. 2009.
88. 88. Lloyd SP. Квантование методом наименьших квадратов в PCM. IEEE Trans Inf Theory. 1982. 28 (2): 129–137.
89. 89. Ожешко В., Ставарц М. Развитие европейских фондовых рынков: кластерный анализ. В: Солиман К.С., редактор. Превосходство в образовании и управление инновациями: видение 2025 года для устойчивого экономического развития в условиях глобальных вызовов: материалы 35-й конференции Международной ассоциации управления деловой информацией (IBIMA).2020: 13060–13068.
90. 90. Tellaroli P, Bazzi M, Donato M, Brazzale AR, Drăghici S. Кросс-кластеризация: алгоритм частичной кластеризации с автоматической оценкой количества кластеров. PLoS One. 2016; 11 (3): e0152333. pmid: 27015427
91. 91. Rousseeuw PJ. Силуэты: графическое средство для интерпретации и проверки кластерного анализа. J Comput Appl Math. 1987. 20 (C): 53–65.
92. 92. Kaufman L, Rousseeuw PJ. Поиск групп в данных: введение в кластерный анализ.Хобокен (Нью-Джерси): Wiley. 2005.
93. 93. Паркинсон М. Метод экстремальных значений для оценки дисперсии нормы прибыли. J Bus. 1980. 53 (1): 61–65.
94. 94. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. J Mach Learn Res. 2011; 12: 2825–2830.
95. 95. Бенгфорт Б., Бильбро Р. Йеллоубрик: Визуализация процесса выбора модели Scikit-Learn. J Программное обеспечение с открытым исходным кодом. 2019; 4 (35): 1–5.
96. 96. Ши К., Вэй Б., Вей С., Ван В., Лю Х., Лю Дж. Количественный дискриминантный метод точки локтя для оптимального числа кластеров в алгоритме кластеризации. Евразип J Wirel Commun Netw. 2021; 2021 (1): 31.
97. 97. Юань Ч., Ян Х. Исследование метода выбора K-значения алгоритма кластеризации K-средних. J. 2019; 2 (2): 226–235.
98. 98. Пурнима Б., Арвинд К. EBK-средства: метод кластеризации, основанный на методе локтя и K-средних в WSN. Int J Comput Appl.2014; 105 (9): 17–24.
99. 99. Сатопаа В., Альбрехт Дж., Ирвин Д., Рагхаван Б. Нахождение «колена» в стоге сена: определение точек колена в поведении системы. В: 2011 31-я Международная конференция по распределенным вычислительным системам. IEEE; 2011: 166–171.
100. 100. Гермес Эйлер. COVID-19: Экономика в карантине [Интернет]. 2020. Доступно по адресу: https://www.eulerhermes.com/en_global/news-insights/economic-insights/covid-19-quarantined-economics.html.

Как работает Экономический и валютный союз

Экономическая деятельность, связанная с ЕВС

Операции и управление Экономическим и валютным союзом (ЭВС) предназначены для поддержки устойчивого экономического роста и высокого уровня занятости посредством экономической и денежно-кредитной политики.Это включает четыре основных вида экономической деятельности:

• Осуществление эффективной денежно-кредитной политики для зоны евро с целью стабильности цен
• Координация экономической и налоговой политики в странах ЕС
• обеспечение бесперебойной работы единого рынка
• надзор и мониторинг финансовых организаций

Почему эти действия важны

Денежно-кредитная политика включает влияние на процентные ставки и обменные курсы в интересах экономики страны. Это делается центральным банком, контролирующим денежную массу в экономике.

Однако, если каждая страна ЕС проводила свою денежно-кредитную политику, то

• единый рынок был бы намного менее эффективным
• торговля может быть сорвана
• благ было бы меньше

По этой причине в рамках ЕВС денежно-кредитная политика тесно координируется, а в зоне евро она централизована и независима.

Роль национальных правительств

Национальные правительства контролируют другие области экономической политики.К ним относятся

• налогово-бюджетная политика в отношении государственных бюджетов
• налоговая политика, определяющая способ увеличения дохода
• структурные политики, определяющие пенсионные системы, правила рынка труда и капитала

Однако ЕВС способствует большей экономической интеграции, особенно в зоне евро. Как следствие, разработка экономической политики становится делом общей заботы для всех стран ЕС. Для обеспечения бесперебойной работы экономики ЕС в целом важно, чтобы все страны координировали свою экономическую и фискальную политику с общей целью стабильности и роста.

Единая валюта поддерживает единый рынок

Помимо преимуществ экономической стабильности, ЕВС и единая валюта также поддерживают более эффективный единый рынок, который приносит пользу людям и предприятиям. Если национальная экономическая политика препятствует свободному перемещению товаров, услуг, капитала и рабочей силы, то эти выгоды, включая рабочие места и рост, будут сокращены. Следовательно, разработка экономической политики в странах ЕС должна поддерживать единый рынок.

Единая банковская система — это зеркальное отражение единой валюты. Поскольку банковские депозиты составляют подавляющее большинство денег, валюта может быть по-настоящему единой только в том случае, если уверенность в безопасности банковских вкладов одинакова, в какой бы стране ни работал банк. Это требует единого банковского надзора, урегулирования единого банка и единого страхования вкладов.

Это также важно для устранения петель отрицательной обратной связи суверенных банков, которые были одной из основных причин недавнего глобального экономического кризиса.

Договор определяет инструменты управления ЭВС. Эти инструменты охватывают основные виды экономической деятельности, описанные выше.

Денежно-кредитная политика

Денежно-кредитная политика в зоне евро регулируется Европейским центральным банком (ЕЦБ) и национальными центральными банками стран зоны евро, которые вместе составляют Евросистему.

Решения по денежно-кредитной политике в зоне евро может принимать только управляющий совет ЕЦБ, состоящий из

• управляющие национальных центральных банков стран зоны евро
• члены правления ЕЦБ

Эти решения принимаются без постороннего влияния.Страны ЕС, не входящие в зону евро, координируют свою денежно-кредитную политику с ЕЦБ в рамках европейской системы центральных банков.

Договор определяет миссию ЕЦБ, которая заключается в обеспечении стабильности цен в зоне евро. ЕЦБ стремится удерживать инфляцию цен в зоне евро на уровне ниже 2% в среднесрочной перспективе. Этот целевой показатель инфляции в 2% считается оптимальным для стимулирования роста и занятости.

Для получения более подробной информации посетите специальные страницы на веб-сайте ECB

Разработка экономической политики в странах ЕС координируется Советом.Пакт стабильности и роста (ПСР), изложенный в Договоре, является центральным элементом этой координации. SGP помогает укрепить фискальную дисциплину в ЕВС и обеспечить надежные и устойчивые государственные финансы.

SGP требует

• государственный дефицит будет менее 3% ВВП
• государственный долг будет менее 60% ВВП

Для получения более подробной информации посетите страницы, посвященные пакту о стабильности и росте

TSCG / Фискальный компактный

Договор о стабильности, координации и управлении в Экономическом и валютном союзе (TSCG) был официально заключен 2 марта 2012 года и вступил в силу 1 января 2013 года. Это было частью более широкой политической реакции на кризис в зоне евро. TSCG — это межправительственный договор и, следовательно, не является частью правовой системы Союза. Договаривающиеся стороны должны были ввести в свое национальное законодательство до 1 января 2014 года необходимые транспонирующие положения.

Фискальный договор сам по себе является частью TSCG (Раздел III). В рамках Фискального договора статья 3 требует, чтобы правило сбалансированного бюджета было закреплено в национальном законодательстве наряду с национальным надзором (независимым контролирующим учреждением) и механизмом исправления (в случае отклонения).Более подробные характеристики этого требования были представлены в сообщении Комиссии 2012 года, устанавливающем общие принципы.

Из 25 договаривающихся сторон TSCG (все государства-члены, кроме Чехии и Хорватии) 22 официально связаны финансовым договором (19 государств-членов зоны евро плюс Болгария, Дания и Румыния). Налогово-бюджетный договор работает вместе с другими требованиями, касающимися налогово-бюджетной политики и управления, включенными в Пакт о стабильности и росте, усиленными пакетами из двух и шести пакетов.

На основании мандата, предоставленного в самом TSCG, Комиссия опубликовала в феврале 2017 года — после обширных консультаций с заинтересованными государствами-членами — Отчет с оценкой соответствия национальных положений, принятых каждым из них в отношении Фискального договора (в частности, , со статьей 3 (2) TSCG). К нему прилагается Сообщение Комиссии, в котором рассматривается происхождение Фискального договора и его возможное включение в законодательство ЕС, а также приложения по странам для каждого из 22 Договаривающихся государств-членов.

На сегодняшний день все Договаривающиеся государства-члены значительно адаптировали свои национальные налогово-бюджетные основы в результате требований Фискального договора.

6 декабря 2017 года Комиссия выдвинула предложение о включении TSCG в законодательство ЕС, чтобы повысить демократическую подотчетность и легитимность во всем Союзе. Это включение уже предусматривалось межправительственным соглашением с крайним сроком 1 января 2018 года. Включение фискального договора в правовые рамки ЕС обеспечило бы более эффективный мониторинг реализации и обеспечения соблюдения налоговых правил как на уровне ЕС, так и на национальном уровне.

Основные направления экономической политики

Более широкая координация достигается за счет ежегодных циклов обсуждения экономической политики между странами ЕС и институтами ЕС. Эта координация политики консолидируется в общих руководящих принципах экономической политики (BEPG), которые принимаются Советом ЕС на основе рекомендации Комиссии. BEPG обновляются ежегодно и охватывают ближайшие три года.

BEPG — это не имеющие обязательной силы руководящие принципы для ЕС и каждого государства-члена, направленные на содействие макроэкономической стабильности, устойчивым финансам, структурным реформам и бесперебойному функционированию ЕВС.Руководящие принципы служат цели Европейского семестра по координации экономической политики, поскольку они определяют объем и направление национальных программ реформ (НПР) стран ЕС и служат в качестве справочного материала для разработки рекомендаций для конкретных стран (КСО).