Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються
У статті на основі історичних даних фондових індексів визначено взаємозв’язок і взаємовплив ринків капіталу розвинених країн (США, Велика Британія, ЄС, Японія) , і країн, що розвиваються (Бразилія, Росія, Індія, Китай, Україна) протягом 2003-2012 років . Дослідження базується на аналізі коінтеграції...
Збережено в:
| Дата: | 2013 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2013
|
| Назва видання: | Вісник економічної науки України |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/89285 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються / С. Ляшенко // Вісник економічної науки України. — 2013. — № 2 (24). — С. 92–95. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-89285 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-892852025-02-23T18:22:08Z Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються Взаимосвязь и взаимовлияние рынков капитала развитых и развивающихся стран Intercommunication and Interconnection of Capital Markets of the Developed and Countries With Emergin Markets Ляшенко, С. Наукові статті У статті на основі історичних даних фондових індексів визначено взаємозв’язок і взаємовплив ринків капіталу розвинених країн (США, Велика Британія, ЄС, Японія) , і країн, що розвиваються (Бразилія, Росія, Індія, Китай, Україна) протягом 2003-2012 років . Дослідження базується на аналізі коінтеграції даних та тесті на каузальність. В статье на основе исторических данных фондовых индек-сов определена взаимосвязь и взаимовлияние рынков капитала развитыхстран (США, Велика Британія, ЕС, Япония), и разви-вающихся стран (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Украина) в течение 2003-2012 годов. Исследованиебазируется на анализеко-интеграцииданных и тесте на каузальность. The study defines the relationship and interaction of the capital markets of developed countries (U.S., UK, EU, Japan) and developing countries (Brazil, Russia, India, China, Ukraine) on the basis of historical data of stock indices during the 2003 - 2012 period. The study is based on co-integration analysis and the causality test. 2013 Article Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються / С. Ляшенко // Вісник економічної науки України. — 2013. — № 2 (24). — С. 92–95. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. 1729-7206 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/89285 uk Вісник економічної науки України application/pdf Інститут економіки промисловості НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Наукові статті Наукові статті |
| spellingShingle |
Наукові статті Наукові статті Ляшенко, С. Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються Вісник економічної науки України |
| description |
У статті на основі історичних даних фондових індексів визначено взаємозв’язок і взаємовплив ринків капіталу розвинених країн (США, Велика Британія, ЄС, Японія) , і країн, що розвиваються (Бразилія, Росія, Індія, Китай, Україна) протягом 2003-2012 років . Дослідження базується на аналізі коінтеграції даних та тесті на каузальність. |
| format |
Article |
| author |
Ляшенко, С. |
| author_facet |
Ляшенко, С. |
| author_sort |
Ляшенко, С. |
| title |
Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються |
| title_short |
Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються |
| title_full |
Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються |
| title_fullStr |
Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються |
| title_full_unstemmed |
Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються |
| title_sort |
взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| publishDate |
2013 |
| topic_facet |
Наукові статті |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/89285 |
| citation_txt |
Взаємозв’язок та взаємовплив ринків капіталу розвинених країн і країн, що розвиваються / С. Ляшенко // Вісник економічної науки України. — 2013. — № 2 (24). — С. 92–95. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
| series |
Вісник економічної науки України |
| work_keys_str_mv |
AT lâšenkos vzaêmozvâzoktavzaêmovplivrinkívkapítalurozvinenihkraíníkraínŝorozvivaûtʹsâ AT lâšenkos vzaimosvâzʹivzaimovliânierynkovkapitalarazvityhirazvivaûŝihsâstran AT lâšenkos intercommunicationandinterconnectionofcapitalmarketsofthedevelopedandcountrieswithemerginmarkets |
| first_indexed |
2025-11-24T09:53:56Z |
| last_indexed |
2025-11-24T09:53:56Z |
| _version_ |
1849665033937616896 |
| fulltext |
С. ЛЯШЕНКО
ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ 92
3) демонтаж непроизводительного очистного и гор-
нопроходческого оборудования на присоединяемой шахте;
4) реализация сторонним организациям непроиз-
водительного, но пригодного к дальнейшему использо-
ванию очистного и горнопроходческого оборудования,
демонтированного в забоях присоединяемой шахты;
5) выполнение программ воспроизводства мощно-
сти предприятия, основанных на подготовке новых очи-
стных забоев в шахтном поле присоединяемой шахты;
6) приобретение современного высокопроизводи-
тельного оборудования для механизации очистных и
горнопроходческих работ, монтаж его в забоях присое-
диняемой шахты;
7) монтаж современного высокопроизводительно-
го оборудования в очистных и подготовительных забо-
ях присоединяемой шахты;
8) демонтаж на ведущем предприятии при недос-
таточных мощностях объектов общешахтных комплек-
сов (вентиляторов главного проветривания, сосудов
подъемных установок, насосов главного водоотлива);
9) реализация сторонним организациям демонти-
рованных объектов основных фондов общешахтных
комплексов ведущего угледобывающего предприятия;
10) приобретение и монтаж новых объектов об-
щешахтных комплексов на ведущем предприятии;
11) добыча угля в новых очистных забоях, подго-
товленных в шахтном поле присоединяемой шахты.
Расходную часть сводного бюджета проекта объе-
динения шахт по такому варианту будут формировать
издержки производства, связанные с реализацией ком-
плексов работ, указанных под номером 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8 и
10. Доходная часть бюджета будет формироваться при
реализации комплексов работ, отмеченных в пунктах
под номерами 4, 9 и 11, а также экономия фонда оплаты
труда, получаемая при сокращении численности персо-
нала функциональных отделов и служб, а также работ-
ников, обслуживающих общешехтные комплексы при-
соединяемого угледобывающего предприятия.
Установлены последовательность и порядок форми-
рования, а также институциональные, правовые и органи-
зационные условия, при которых осуществляются инте-
грационные процессы по типовым вариантам объедине-
ния предприятий. Сформированы типовые комплексы ра-
бот, которые образуют инвестиционные проекты по
трансформационным преобразованиям в угольной отрас-
ли. Обобщены теоретические и практические положения
организации объединений промышленных предприятий и
на их основе разработана концепция создания объедине-
ний угледобывающих предприятий, разрабатывающих
месторождение на общих шахтных полях. Доказано, что
она включает в себя формирование списка предприятий,
которые могут быть включены в организационную струк-
туру объединения, оценку стоимости потенциальных хо-
зяйствующих субъектов, формирование прогнозной вели-
чины отдачи инвестированного капитала.
Список источников
1. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства на-
родов / А. Смит. – М.: Наука, 1993.– 569 с.
2. Маркс К. Сочинения 2-е изд / К. Маркс, Ф. Энгельс. – М.
Государственное издательство политической литературы,
1954. – Т. 23. – 641 с., 773 с.
3. Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег
Антология экономической классики: в 2 т. / Дж.М. Кейнс.
– М.: Мысль, 1999. – Т. 1. – С. 367-430.
4. Самуэльсон П. Экономикс / П. Самуэльсон. – М.: Прогресс,
1994. – 497 с.
5. Чемберлен Э.Х. Теория монополистической конкуренции.
Реориентация теории стоимости / Э.Х. Чемберлин. – М.:
Экономика. 1996. – С. 93-162.
6. Мейсон Э.С. Экономическая концентрация и проблема мо-
нополии» (Economic Concentration and the Monopoly
Problem) / Э.С. Мейсон. – М.: 1957. – 127 с.
7. Онищенко С.К. Оценка эффективности объединения пред-
приятий рекреационного комплекса для принятия рацио-
нальных управленческих решений / С.К. Онищенко // Эко-
номика Крыма. – 2011. – № 2. – С. 288-297.
8. Кучер В.А. Методические основы оценки эффективности
слияния и поглощения угледобывающих предприятий /
В.А. Кучер // Экономика и право. – 2011. – №3. – С. 5-9.
С. Ляшенко
г. Донецк
ВЗАЄМОЗВ’ЯЗОК ТА ВЗАЄМОВПЛИВ РИНКІВ КАПІТАЛУ РОЗВИНЕНИХ
КРАЇН І КРАЇН, ЩО РОЗВИВАЮТЬСЯ
Взаємодія і динаміка залежності зв’язку між фон-
довими ринками країн завжди була у колі інтересів ба-
гатьох дослідників і практикі. З точки зору портфельної
теорії таке дослідження буде цікаве для розробки геог-
рафічної диверсифікації портфеля. З іншого боку, якщо
придатність ринків капіталу різних країн не буде підт-
верджено, це означатиме, що існує суттєва залежність
між цими ринками.
Марковіц [13] стверджував, що інвестори можуть по-
ліпшити продуктивність своїх портфелів, якщо будуть ди-
версифікувати свої інвестиції у різні класи цінних паперів,
різні промислові сектори, які не будуть рухатися у одному
напрямку у разі появи нової інформації. З іншого боку, до-
ступність інвестицій у іноземні ринки надає інвесторам
більш ширші можливості до застосування надлишкового
капіталу, що має збільшувати норму доходності. Такі дії з
боку глобальних інвесторів призводять до того, що поси-
люється процес інтеграції серед національних фондових
ринків, що означає, що міжнародні фінансові негаразди
легко поширюються на внутрішніх фінансових ринках.
Були зроблені дослідження [6; 15], які базувались
на підходах Грейнджера (Granger) [8], Йохансена та
Юзеліуса (Johansen, Juselius) [10]. Ці дослідження були в
першу чергу спрямовані на розвинуті фондові ринки.
Щодо ринків країн з економікою, що розвивається, то
значний інтерес становлять роботи [9; 11; 12].
Серед країн з розвинутою економікою найбільший
вплив мають США, країни Європейського Союзу, Бри-
танія, Японія. Безумовними лідерами серед країн з еко-
номікою, що розвивається є країни БРІК (Бразилія, Ро-
сійська Федерація, Індія, Китай). Тож, для дослідження
було обрано саме ці країни.
В існуючих дослідженнях щодо цих країн було
отримано наступні результати: Бхар і Ніколова[2], які до-
сліджували рівень коінтеграції країн БРІК в їх регіонах і в
світі, виявили, що Індія має найвищий рівень інтеграції на
регіональному та світовому рівні серед країн БРІК, після
неї йде Бразилія, Росія і, нарешті, Китай. Алоі [1] оціню-
вав зв'язок між БРІК і США в період світової фінансової
кризи дійшов висновку, що залежність Бразилії та Росії
від США більша, ніж у Китаю та Індії. У своєму дослі-
дженні автор виділив пари країн: Бразилія і Росія – країни,
які сильно залежать від цін на сировину і Китай – Індія,
економічне зростання яких багато в чому залежить від ек-
спортних цін на готову продукцію. Чітеді [4] використо-
вував тест на каузальність по Грейнджеру і спільний інте-
С. ЛЯШЕНКО
2013/№2 93
граційний тест Йохансена для того, щоб довести коінтег-
раційний зв'язок між країнами БРІК і розвиненими краї-
нами, а саме США, Великої Британії та Японії.
Метою побудови моделі є необхідність вивчити
структуру взаємозв'язків і причинно-наслідкового зв'яз-
ку між ринками Бразилії, Росії, Індії, Китаю (БРІК),
України, США, Великої Британіїта Японії. Провідні ін-
декси цих фондових ринках використовуються в якості
довірених осіб ринку.
Для дослідження обрано наступну методологію:
- проведено аналіз динаміки основних фондових
індикаторів США (індекс DowJones – DJ), Великої Бри-
танії (FTSE), Японії (Nikkey), Бразилії (Bovespa), Росії
(MICEX – ММВБ), Індії (S&P CNX 500), Китаю (SSE
Composite), України (PFTS – ПФТС) (середньомісячні
дані у національній валюті з 2003 по 2012 рік);
- пораховано натуральні логарифми середньоміся-
чної дохідності фондових індексів (місяць до місяця);
- проведено розширений тест Дікі-Фуллера (ADF –
Augmented Dickey-Fuller test);
- проведено випробування Філіпса-Перона (PP –
Phillips-Perron test);
- дані протестовано на ко-інтеграцію за допомогою
тесту Йохансена та Юзеліуса (Johansen, Juselius);
- динамічний звязокпротестовано за допомогою
теста на каузальність по Грейнджеру.
Аналіз динаміки основних фондових індикато-
рів. На рис 1 можна побачити індекси фондових ринків
країн, що попали до вибірки.
Рис. 1. Номінальне абсолютне значення індексів,
що досліджуються
Оскільки у індексів може бути різна база розраху-
нку (10 пунктів, 100 пунктів, 1000 пунктів), а також че-
рез різні довгострокові темпи інфляції, існує велика рі-
зниця у абсолютних значеннях індексів. Наприклад, на
31.12.2012 індекси мали наступні значення:
Таблиця 1
Значення індексів, що досліджуються на 31.12.2012
DJ
(US)
Eurostoxx
(EU)
FTSE-
100
(UK)
Nikkei
(JPY)
SSE
Composite
(CH)
CNX-
500
(IND)
BOVESPA
(BRA)
MICEX
(RUS)
PFTS
(UKR)
13,144 2,572 5,923 10,395 2,125 4,716 59,721 1,461 307
Для того, щоб поглибити аналіз динаміки обраних
індексів, розглянемо темп їх зростання відносно січня
2003 року (прийнятий за 1).
Рис 2. Номінальне відносне зростання індексів,
що досліджуються
Як можна побачити з рис 2, найбільшого зростан-
ня з січня 2003 року досяг індекс ПФТС. При чому цей
індекс зробив це двічі: у 2007-2008 рр. та у 2011 році.
Проте падіння цього індексу під час кризи у кінці 2008
року також було найбільшим.
Після індексу ПФТС за дохідністю йде четвірка
індексів країн БРІК. Розглянемо її більш детально
(Рис. 3).
Рис. 3. Номінальне відносне зростання індексів країн БРІК
Індекси країн БРІК також демонструють спільну
динаміку. Проте, індекс акцій китайського ринку (зрос-
тання у 1,5 рази у порівнянні з січнем 2003 року) стоїть
окремо від Індії (зростання у 6 разів), Бразилії (зрос-
тання у 5 разів), Росії (зростання у 4.5 рази). Це може
бути обумовлено кількома факторами:
- початок бурхливого розвитку китайського ринку
був раніше, ніж у інших країн, що розвиваються;
- існування локального максимуму у базовій точці
розрахунку;
- більша ступінь розвитку китайського ринку;
- більша ємність китайського ринку.
За своєю динамікою, китайський фондовий ринок
більш схожий на розвинуті ринки, що зображені на рис. 4.
Рис. 4. Номінальне відносне зростання індексів
розвинутих країн
Для більшого розуміння динаміки руху фондових
індексів розглянемо графіки ковзної 12-місячної дохід-
ності індексів. Тобто, відношення значення індексу у
будь-який місяць до значення цього ж індексу 12 міся-
ців назад.
Рис. 5. Ковзна 12-місячна дохідність індексів країн БРІК
Як можна побачити, найбільшою дохідності (майже
250% річних) можна було досягти інвестуючи в ринок
Індії у липні-грудні 2006 року (пік на графіку у липні-
С. ЛЯШЕНКО
ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ 94
грудні 2007 року), а також у ринок України у 2005 та
2009 роках (майже 150% річних). Цікаво, що найбільших
втрат у 2008-2009 інвестори зазнали саме на цих ринках.
Приведення даних до стаціонарного виду. Ана-
ліз часових рядів передбачає як систематичну складову,
так і випадковий шум, що ускладнює виявлення регу-
лярних компонент. Методи дослідження часових рядів
включають різні способи фільтрації шуму, що дозво-
ляють побачити регулярну складову більш чітко. Також
ці методи вимагають, щоб вхідні дані відповідали ви-
могам стаціонарності. Більшість часових рядів є неста-
ціонарними, тобто мають тренд. Для фондових індексів
це чітко виражений зростаючий тренд, який обумовлю-
ється в першу чергу інфляцією. Для того, щоб привести
дані до стаціонарного виду, буде використано натура-
льні логарифми середньомісячної дохідності фондових
індексів (місяць до місяця) [7].
1
i
i
i
x
x
nllx (1)
де lxi – логарифм зростання індексу у проміжок
часу і, xi – значення індексу у проміжок часу і, xi-1 –
значення індексу у проміжок часу і-1.
Для перевірки на стаціонарність обрано розширений
тест Дікі-Фуллера (ADF, Augmented Dickey-Fuller test) –
це методика, яка використовується в прикладній статис-
тиці і економетриці для аналізу часових рядів (залежно
від наявності основної тенденції виділяють стаціонарні
ряди, в яких середнє значення і дисперсія постійні, і не-
стаціонарні, що містять основну тенденцію розвитку).
Також цей тест є одним з тестів на одиничні коріння.
Значення тесту розраховуються у пакеті програм
STATA 11.2. Для розрахунку значень тесту необхідно
визначити кількість лагів, для якої буде розраховано
значення. Одна з методик [3] пропонує обирати кіль-
кість лагів за наступною формулою:
pmax = 12*(T/100)
0,25
, (2)
де pmax– максимальна кількість лагів, Т – кількість
значень у вибірці, Оскільківібірка складається з 119
значень, pmax = 12. Наступним кроком [5] є розрахунок
ADF регресії для р = pmax. Якщо значення t-статистики
для такого р буде більшим за 1.6, то для ADF тесту по-
трібно брати саме таке р. Якщо значення t-статистики
буде нижче, то потрібно р зменшити на 1. Результати
вимірювань можна побачити в таблиці 2:
Таблиця 2
Значення розширеного тесту Дікі-Фуллера
та Філіпса-Перрона
Фондовий
індекс
Значення тесту
Дікі – Фуллера
Значення тесту
Філіпса-Перрона
DJ (US) -4.153 -8.695
Eurostoxx (EU) -4.321 -7.352
FTSE-100 (UK) -3.934 -9.146
Nikkei (JPY) -4.805 -8.977
SSE Composite (CH) -4.015 -6.8
CNX - 500 (IND) -4.512 -7.187
BOVESPA (BRA) -3.967 -8.182
MICEX (RUS) -4.961 -7.003
PFTS (UKR) -3.471 -8.197
Таким чином, дані є стаціонарними і за тестом Ді-
кі-Фуллера и за тестом Філіпса-Перрона з рівнем впев-
неності у 5% (значення тестів менш ніж -2.889), а гіпо-
тезу про існування одиничного коріння відкинуто.
Головна відмінність між тестом Дікі-Фуллера і те-
стом Філіпса-Перрона полягає в їх трактуванні будь-
яких «неприємностей» серійної кореляції, наприклад,
тест PP має тенденцію бути більш стійкими до широко-
го кола видів послідовної кореляції і нестаціонарної ге-
тероскедастичності [15]. В обох тестах нульова гіпотеза
полягає в тому, що ряд є нестаціонарним (існує одини-
чний корінь), тоді як відмова від гіпотези одиничного
кореня підтримує стаціонарність.
Наступним кроком є вимірювання зв’язку між до-
хідностями за допомогою тесту Йохансена-Юзеліуса на
коінтеграцію. Використовуючи Q-статистику Люнга-
Бокса-Пірса для перевірки нульової гіпотези щодо се-
рійно некорельовані помилок, було встановлено, що
встановлення лагу на рівні 4 достатньо для того, щоб
зробити шум білим.
Таблиця 3
Тест Йохансена-Юзеліуса на коінтеграцію
Максимальний
ранг
Статистика сліду
(tracestatistics)
Максимальна
статистика
(maxstatistics)
0 309.1213 72.6701
1 236.4512 51.422
2 185.0292 48.807
3 136.2222 37.7358
4 98.4864 33.0383
5 65.4481 22.9937
6 42.4544 17.6885
7 24.7659 14.4503
8 10.3156 10.3156
Зі статистики сліду та максимальною статистики, що
показана у таблиці 3, можна зробити висновок, що існує
щонайменше дев’ять рівнянь коінтеграції між змінними, а
також, що змінні пов’язані між собою у довгостроковій
перспективі. Ці результати перекликаються з результата-
ми, що було отримано Фахамі [7] та Чітеді [4].
Отже, було встановлено, що існує довгострокова за-
лежність між фондовими індексами вибірки розвинутих
країн (США, Велика Британія, Европейській Союз, Япо-
нія), країн, що розвиваються (Бразилія, Росія, Індія, Ки-
тай) та України, але проведені тести не дозволяють роби-
ти висновки щодо напрямку причинно-наслідкового
зв’язку: яка змінна є незалежною, а яка – залежною. Для
того, щоб визначити це, було проведено тест Грейнджера
на каузальність. В таблиці 4 наведено результати тесту
для тих змінних, що попадають у 5% рівень значущості.
Таблиця 4
Результати тесту
2 на каузальність по Грейнджеру
Залежна
змінна
Незалежна
змінна
2
Рівень
значущості
US BRA 10.168 0.038
GB US 11.635 0.02
GB IND 12.725 0.013
JPY BRA 14.156 0.007
JPY RUS 11.432 0.022
CH EU 13.754 0.008
IND US 10.116 0.039
IND GB 9.7443 0.045
IND JPY 12.871 0.012
BRA US 12.339 0.015
BRA JPY 14.082 0.007
BRA IND 11.107 0.025
RUS US 24.534 0
RUS GB 10.078 0.039
RUS JPY 14.247 0.007
RUS BRA 12.999 0.011
UKR CH 12.065 0.017
С. ЛЯШЕНКО
2013/№2 95
З отриманих розрахунків можна отримати наступ-
ні висновки:
Найбільш впливовим є фондовий ринок США. В
розглянутій вибірці він впливає на чотири інші ринки
(Велика Британія, Індія, Бразилія, Росія).
Країни, що розвиваються, зокрема країни БРІК,
знаходяться під впливом фондових ринків розвинутих
країн (США, Японії, Великої Британії), але Китай за-
ймає окрему позицію – на нього впливає лише ЄС. Вза-
ємодія фондових ринків країн БРІК між собою слабка:
лише Росія знаходиться під деяким впливом Бразилії.
На досліджуваному періоді ринок України знахо-
диться осторонь впливу ринків розвинутих країн, але
залежить від ринку Китаю.
Список джерел
1. Aloui R.,Aissa M. S., Nguyen D. K. Globalfinancialcrisis,
extremeinterdependences, and contagioneffects: therole
ofeconomicstructure? // Journal of Banking and Finance. –
2011. – №35. – P. 130-141.
2. Bhar R., Nikolova B. Return, volatilityspillovers and dynamic
correlationinthe BRIC equitymarkets: Ananalysisusing a
bivariate EGARCH framework // Global Finance Journal. –
2009. – № 19. – P. 203-218.
3. Cavaliere G., Phillips P., Smeekes S., Taylor R., Lag Length
Selection for Unit Root Testsinthe Presence of Nonstationary
Volatility // COWLES FOUNDATION DISCUSSION
PAPER. – 2012. – №1844.
4. Chittedi K.R. Global stock markets development and integration:
with special reference to BRIC countries // [Електронний ре-
сурс]. – Реж. доступу: http://mrpa.ub.uni-muenchen.de/18602/.
5. Choosing the Lag Lengthfor the ADF Test // [Електронний
ресурс]. – Режим доступу: http://eurequa.univ-paris1.fr/
membres/Ahamada/cours/nsss.pdf.
6. Chowdhury A.R. Stock market inter dependencies: evidence
from the Asian NIEs // Journal of Macroeconomics. – 1994. –
№ 16. – P. 629-651.
7. Fahami N.A. The structure of linkages and causal relation ships
between BRIC and develope de quity markets // International
Conferenceon Informationand Finance. – 2011. – №21.
8. Granger C.W. Investigating causal relations by econometric and
cross-sectional method // [Електронний ресурс]. – Режим до-
ступу: http://webber.physik.uni-freiburg.de/~jeti/studenten_
seminar/stud_sem_SS_09/grangercausality.pdf.
9. Ibrahim M.H. Financial integration and diversification among
ASEAN equitymarkets: a Malaysia perspective // Capital
Market Review. – 2005. – №8. – P. 25-40.
10. Johansen S., Juselius K. Maximum like lihoodestimation and
inference on cointegration with applications to dem and
formoney // [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
http://nhjy.hzau.edu.cn/kech/hgjjx/Article/UploadFiles/tese/xue
xiziyuan/jdwxxd/lwl/8.pdf.
11. Majid M.S., Kassim S.H. Impactofthe 2007 US financial
crisison the emerging equity markets // International Journal of
Emerging Markets. – 2009. – №4. – P. 341-57.
12. Majid M.S., Meera A.K., Omar M.A. Inter dependence of
ASEAN-5 stock market sfrom the US andJapan // Global
Economic Review. – 2008. – №37. – P. 201-225.
13. Markowitz H. Portfolioselection // [Електронний ресурс]. –
Режим доступу: http://www.math.ust.hk/~maykwok/
courses/ma362/07F/markowitz_JF.pdf.
14. Syriopoulos T. International portfolio diversification to
Central Europeans to ckmarkets // [Електронний ресурс]. –
Режим доступу: http://ideas.repec.org/a/taf/apfiec/
v14y2004i17p1253-1268.html.
15. Taylor M.P., Tonks I. The international is ation of stockmar-
kets and the abolition of UK exchange control, [Електронний
ресурс]. – Режим доступу: http://ideas.repec.org/
a/tpr/restat/v71y1989i2p332-36.html.
М. Мельник,
С. Щеглюк
м. Львів
ПІДХОДИ ДО КЛАСИФІКАЦІЇ МЕТРОПОЛІЙНИХ ФУНКЦІЙ
РЕГІОНАЛЬНИХ МЕТРОПОЛІЙ
Найбільші міста України визнано потужними соціа-
льно-економічними центрами для навколишньої території
держави. Вони мають здатність до одночасної концентра-
ції та генерації масштабних фінансово-економічних соці-
окультурних, матеріальних, людських та інформаційних
потоків. Однак, вирішальну роль не тільки у територіаль-
ній організації суспільства, а у прийнятті управлінських
рішень починають відіграють нові надпотужні міста – ме-
трополії, які формуються великим містом та його прилег-
лою територією, щільно пов’язаною із центральним міс-
том різноманітними взаємозв’язками. Міста, які володі-
ють метрополійними функціями, стають унікальними яд-
рами науково-технічного прогресу, вогнищами дифузії
територіально-структурних процесів як в центрах таких
метрополійних ареалів, так і в їх периферійних зонах.
Причому місто, що претендує на статус «метрополії», по-
винне також не тільки організовувати і контролювати
«свою» територію, а й активно брати участь у функціону-
ванні всієї відповідної урбаністичної системи, бути «пред-
ставленим» (інформаційно, фінансово, тими чи іншими
культурними акціями та ін.) в рівних йому за статусом і
параметрах містах, тобто характеризуватися високим сту-
пенем залучення в сучасні мережеві взаємодії і бути
сприйнятливим до різного роду інновацій.
Дослідженням процесів метрополізації вітчизняних
міст як реакції на глобалізаційні тренди сучасності прис-
вячені наукові розвідки О. Денисенко, Г. Петришин,
Г. Підгрушного, Б. Посацького, Т. Мазур, О. Шаблія,
Л. Шевчук та інших. Водночас мало розкритим є питан-
ня формування та особливості розвитку метрополійних
функцій міст-центрів метрополій, що суттєво відрізняє їх
від окремих великих міст, агломерацій тощо.
Мета даної публікації полягає у виявленні, систе-
матизації та класифікації метрополійних функцій міст-
центрів для подальшої їх активізації та ефективного ро-
звитку метрополії у конкурентному середовищі.
Як зазначають вчені, проблемою прикладного ас-
пекту виявлення функцій метрополії є обґрунтування
залежності соціально-економічного розвитку території
від доступності центру з певним функціонально-
ієрархічним статусом та динамікою розвитку [6, с. 28].
Отже, функції, які виконує метрополійне місто суттєво
відрізняють його діяльність від інших міст у ієрархічній
структурі. Тому, визначення метрополійних функцій у
містах, які є центрами регіонів (обласних центрів)
потребує окремого дослідження.
Сучасна метрополія – це продукт процесів
глобалізації і регіоналізації, синтез якості і кількості,
сплав адаптивності до інноваційних змін (включаючи
здатність до генерування інновацій) і стійкості терито-
ріальних і соціально-економічних інститутів [2].
Регіональні метрополії – це свого роду вузли, у
http://webber.physik.uni-freiburg.de/~jeti/studenten_
|