Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieţelor financiare

Pascal Carmen Emilia Facultatea de Finanţe, Asigurări, Bănci şi Burse de Valori

Master Finanţe Corporative, an I

Coordonatorul lucrării

Prof. univ. dr. Armeanu Daniel

Rezumat. Prin această lucrare mi-am propus să studiez o problemă de actualitate, cea a

contagiunii financiare la nivelul pieţelor financiare, un fenomen apărut ca urmare a

instabilităţii, sau din cauza unui soc financiar cum este criza, precum si modalitatea în care se

poate transmite mai rapid în situaţia în care există relaţii economice si interdependenţe

puternice între ţările respective. S-au tratat mai multe tipuri de contagiune: efect de turmă -

contagiunea pură (cel mai dificil de detectat si măsurat), de tip spill-over (regională) si de tip

muson (globală), precum si modele econometrice de testare a efectului de contagiune,

determinând corelaţii între pieţe, gradul de sensibilitate al acestora, compararea volatilităţii

pieţelor, precum si aspecte care pot contribui la răspândirea socurilor (comportamentul

investitorilor si reacţia lor la soc, asimetria de informaţii, incertitudinea). S-a constatat că

problema contagiunii nu este una locală şi nici nu ar trebui tratată astfel, ci este mult mai

amplă, extinzându-se asupra mai multor regiuni, de aceea este importantă găsirea corelaţiilor

între ţări cu scopul de a-i reduce efectul, demonstrând, totodată, că pieţele financiare au

subapreciat riscul si gradul de interdependenţă între ţări.

Cuvinte – cheie: contagiune, pieţe financiare, risc, şoc financiar, finanţe comportamentale.

Clasificare JEL: C3; C5; G01; G02.

Clasificare REL: 11B, 9B, 9Z, 5K.

1. Introducere

Relaţiile de echilibru pe termen scurt şi pe termen lung, precum şi intensitatea legăturii

dintre acestea, reprezintă cel mai bun indicator al situaţiei unei economii, aceasta fiind privită ca

un sistem complex, adaptiv şi dinamic, fiind in permanentă schimbare. Acest sistem poate fi

“spart” in subsisteme pentru a putea fi evidenţiate conexiunile dintre elementele componente,

dacă acestea deviază de la starea de echilibru, care sunt factorii (interni sau externi) care

modifică această stare, precum şi ce măsuri trebuie aplicate pentru a se ajunge la nivelul dorit.1

In cadrul acestei lucrări reuşesc să prezint atât rezultatele obţinute de alţi autori pe

această temă şi modelele folosite, cât şi să aplic aceste modele de analiză a contagiunii şi să îmi

aduc o contribuţie personală printr-o abordare nouă a căilor şi metodelor de analiză privind

obţinerea de rezultate în problematica supusă studiului.

1 Stancu S., “Efectele crizei datoriilor suverane asupra echilibrului la nivel macroeconomic”, Revista „Studii şi

cercetări de calcul economic şi cibernetică economică” a facultăţii de Cibernetică, Statistică şi Informatică

Economică din cadrul ASE Bucureşti, 2012.

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

210

2. Stadiul cunoaşterii. Metodologie

Problema contagiunii pe pieţele financiare, o caracteristică importantă in perioadele de

declin economic, are o importanţă deosebită datorită consecinţelor pe care le poate avea asupra

economiei globale în ceea ce priveşte politica monetară, managementul riscurilor, alocarea

optimă a resurselor. O ţară care se află în condiţii fiscale precare poate declanşa acest efect în

ţările cu care se află în relaţii economice tocmai din cauză că nu ia măsurile adecvate pentru

consolidarea fiscală, iar acest fenomen se propagă mult mai rapid în ţările din Uniunea

Europeană unde interconectarea este mult mai puternică. Contagiunea se referă la răspândirea

tulburărilor de pe piaţă dintr-o ţară în alta, un proces observat prin mişcări în cadrul ratelor de

schimb, a valorilor activelor tranzacţionate pe bursă, a fluxurilor de capital. Cauzele contagiunii

pot fi împărţite conceptual în două categorii. Prima categorie evidenţiază efectele secundare care

rezultă din interdependenţa normală a economiilor de piaţă. Această interdependenţă înseamnă

că şocurile, de natură globală sau locală, pot fi transmise în alte ţări din cauza legăturilor

financiare. Cea de-a doua categorie implică o criză financiară care nu este legată de schimbările

observabile în macroeconomie, dar este rezultatul comportamentului investitorilor sau al altor

agenţi financiari. Conform acestei definiţii, contagiunea apare când o mişcare are loc chiar şi

când nu au loc şocuri globale şi interdependenţa nu este un factor. O criză într-o ţară poate, de

exemplu, să conducă investitorii să îşi retragă investiţiile de pe multe pieţe fără să ia în

considerare diferenţele dintre fundamentele economice. Acest tip de contagiune se spune că este

de multe ori cauzat de fenomene iraţionale, cum ar fi panicile financiare, comportamentele de

turmă, pierderea încrederii şi aversiunea la risc crescută.2

Efectele şi cauzele contagiunii financiare au fost analizate de Upper şi Worms (2004),

Degryse şi Nguyen (2004), Cifuentes, Ferrucci şi Shin (2005). Toate studiile au demonstrat că,

integrarea financiară ar putea constitui posibilitatea contagiunii. Cauzele fundamentale ale

contagiunii includ şocurile macroeconomice care au repercusiuni la nivel internaţional si şocuri

locale prin legăturile comerciale, devalorizări competitive şi legături financiare. Astfel, este

nevoie de evaluarea şi determinarea unor măsuri pentru reducerea efectelor negative ale

contagiunii, ţările trebuie să sporească propriile calităţi economice şi toate sursele de finanţare

stabile aflate la dispoziţie, să liberalizeze treptat piaţa financiară şi să consolideze cooperarea

internaţională cu scopul de a evita crizele şi efectul lor de contagiune.3 Şi Sibel Celik (2012)

4

consideră că este necesar să se compare corelaţiile dintre două pieţe financiare atât într-o

perioadă stabilă, liniştită, cât şi în perioada de criză. Dacă există o corelaţie moderată între cele 2

pieţe în perioada de stabilitate economică şi un şoc pe o piaţă conduce la o creştere semnificativă

a mişcărilor pe piaţă, acesta ar genera contagiune. Dar, dacă deja există un nivel ridicat de

interdependenţă între pieţele analizate şi corelaţia continuă să fie strânsă şi în perioada crizei,

acest lucru nu ar însemna neaparat contagiune. Severitatea contagiunii financiare depinde de cât

de sensibilă este piaţa la risc, de asimetria de informaţii, deoarece se consideră că acestea produc

fluctuaţii mai ample pe piaţa.5

Un alt studiu asupra contagiunii realizat în 2013 de Beirne J. şi Fratzscher M.

analizează acest fenomen pe perioada 1999-2011, acoperind un numar mult mai mare de ţări, şi

2 Dornbusch R., Park Y. C., Claessens S. - “Contagion: Understanding how it spreads”, The World Bank Research

Observer, vol. 15, no. 2 (August 2000), p. 177–97, 2000 3 Yang L., „An empirical study on financial crisis contagion of emerging markets”, DOI: 10.7763/IPEDR. 2012.

V49. 26 4 Celik S., “The more contagion effect on emerging markets: The evidence of DCC-GARCH model”, Economic

Modelling 29 (2012) p. 1946-1959 5 Celik S., “The more contagion effect on emerging markets: The evidence of DCC-GARCH model”, Economic

Modelling 29 (2012) p. 1946-1959

Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

anume 31, distingându-se 3 tipuri de contagiune: o contagiune legată de informaţii cantitative si

calitative care contribuie la bunăstarea unei economii, contagiune datorată unei senzitivităţi

ridicate a pieţelor financiare; contagiunea regională sau de tip spill-over şi contagiunea de tip

efect de turmă, considerat a fi concentrat în timp, fapt ce-l face extrem de dificil de detectat şi de

măsurat (contagiunea pură), efect generat de o exagerare, o reacţie denaturată temporară a

pieţelor financiare, presupunând panică în rândul investitorilor. Studiul analiştilor de la Banca

Centrală Europeană, Beirne J. şi Fratzscher M., a arătat că nivelul riscului suveran şi creşterea

acestuia din perioada de criză este explicat, în principal, de informaţiile cantitative şi calitative

ce contribuie la bunăstarea economiei, în timp ce contagiunea regională nu explică atât de

puternic riscul suveran.6

O altă clasificare a tipurilor de contagiune este: contagiunea mecanică - dată de legăturile

financiare dintre economii şi o contagiune psihologică sau pură - cauzată de comportamentul

investitorilor.7 Acesta, împreună cu asimetria de informaţii (distorsiunile care apar pe piaţă,

imperfecţiunile, calitatea informaţiilor şi diferenţele întâlnite în aşteptările investitorilor) şi cu

fluxurile financiare şi comerciale internaţionale (lipsa de monitorizare a pieţei, absenţa unor

reglementări care să limiteze expunerea la capitalurile volatile din străinătate) constituie

modalităţi de propagare a crizei, toate contribuind la intensificarea efectului de contagiune.

Legăturile comerciale, modelele regionale şi similarităţile macroeconomice fac ţările să fie

vulnerabile la volatilitate, ce poate fi transmisă prin creditori comuni sau prin investitori ce

operează în centre financiare internaţionale. Dacă investitorii sunt informaţi greşit şi deciziile

luate pe baza acestor informaţii vor fi greşite.8 Comportamentul investitorilor, fie el raţional sau

iraţional, permite şocurilor să aibă loc dintr-o ţară în alta. Investitorii pot urma strategii iraţionale

în funcţie de propriile preferinţe sau în funcţie de comportamentul altor investitori. Deoarece nu

se cunoaşte cât de amplă este această categorie de investitori o face dificil de analizat.

Investitorii, de cele mai multe ori, nu au o imagine clară a condiţiei fiecărei ţări de a utiliza

profitul din investiţii. Costul obţnerii şi procesării informaţiei ar putea duce la comportamentul

de turmă, chiar şi când investitorii sunt raţionali. În modelul folosit de Calvo şi Mendoza,

investitorii financiari pot fi împărţiţi în două grupuri: informaţi şi neinformaţi. Daca acest cost

este foarte mare, majoritatea investitorilor mici nu îşi pot permite să colecteze şi să proceseze

informaţiile despre diverse investiţii, iar daca investitorii mai mari vor iesi de pe o piata, ceilalti

ar putea urma exemplul, creând în acest fel ieşiri de capital şi mai mari.9

Răspândirea unei crize depinde de gradul de integrare financiară a pieţei. Dacă o ţară este

integrată pe o piaţa financiară globală sau dacă pieţele financiare dintr-o zonă sunt strâns

integrate, preţurile activelor şi alte variabile economice vor evolua împreună. Cu cât gradul de

integrare este mai mare, cu atât mai ample pot fi efectele contagiunii pentru o ţară. În sens

invers, ţările care nu sunt integrate din punct de vedere financiar, din cauza controlului de capital

sau a lipsei de acces la finanţarea internaţională, sunt prin definiţie imune la contagiune. În acest

sens, pieţele financiare facilitează transmisia şocurilor, dar nu le cauzează.

Contagiunea apare deoarece pieţele nu sunt eficiente, însemnând că există oportunităţi de

arbitraj, comportamentul “actorilor” de pe piaţă nu este raţional şi din cauza faptului că nu există

o disponibilitate şi o gratuitate a informaţiilor pe piaţa. În acest context, preţul unui titlu nu

6 Beirne J., Fratzscher M., “ The pricing of sovereign risk and contagion during the european sovereign debt crisis”,

Journal of International Money and Finance 34 (2013) 60–82 7 Marais E., Bates S., “An empirical study to identify shift contagion during the Asian crisis”, International

Financial Markets, Inst. & Money 16 (2006) p 468-479 8 Dornbusch R., Park Y. C., Claessens S. - “Contagion: Understanding how it spreads”, The World Bank Research

Observer, vol. 15, no. 2 (August 2000), pp. 177–97, 2000 9 Fromlet H., „Systemic analysis of departures from the homo oeconomicus paragigm are essential for realistic

financial research and analysis”, Behavioral Finance - Theory and Practical Application; Business Economics, iulie

2001

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

212

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

00 01 02 03 04 05 06 07 08

EUROPE1 GREECE1 IRELAND1

ITALY1 PORTUGAL1 SPAIN1

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

2008 2009 2010 2011 2012 2013

EUROPE2 PORTUGAL2 IRELAND2

ITALY2 GREECE2 SPAIN2

reflectă corect şi complet orice informaţie despre emitent, iar investitorii nu pot considera preţul

de piaţă ca fiind valoare justă în procesul de tranzacţionare a titlurilor.10

3. Studiu de caz. Rezultate

In cadrul primei analize s-a dorit studierea existenţei contagiunii pe pieţele din grupul

PIIGS (Portugalia, Italia, Irlanda, Grecia, Spania), ţări considerate, în prezent, ca având cele mai

ridicate niveluri ale datoriei publice şi ale deficitului bugetar şi principalii responsabili pentru

criza datoriilor suverane din zona euro, precum şi cum influenţează aceste ţări Europa. Pentru

aceasta, s-a testat efectul de contagiune de tip spillover (dinspre o regiune spre alta), indus de

problemele generate de datoria suverană şi deficitele publice.

S-au folosit indicii bursieri ai pieţelor din Grecia, Irlanda, Italia, Portugalia, Spania şi ca

variabilă endogenă: indicele pieţei din Europa, indici preluaţi de pe site-ul Msci.com. S-au

considerat serii de timp lunare din 2000M01 - 2014M02, însă această perioadă a fost împărţită în

2: din ianuarie 2000 până în august 2008 ( perioada pre-criza) şi din septembrie 2008 până în

februarie 2014 (perioada crizei) - considerându-se ca început al crizei colapsul grupului Lehman

Brothers din 15 septembrie 2008 - cu scopul de a evidenţia diferenţele dintre cele 2 perioade în

ceea ce priveşte riscul de contagiune.

Fig. 1 şi 2 - Evoluţie indici pre, respectiv post-criză Sursa: Msci.com, date prelucrate în program Eviews

Aşa cum se poate observa din cele 2 grafice în perioada dinaintea declanşării crizei nu

existau diferenţe majore între pieţele acestor ţări, indicii bursieri evoluând toţi în acelaşi sens,

pentru ca în perioada următoare să apară oscilaţii mult mai ample şi haotice.

Precizez ca datele au fost staţionarizate prin prima diferenţă conform testului ADF şi s-a eliminat

şi sezonalitatea, pentru ca rezultatele să fie cât mai concludente şi şocurile să fie absorbite, să nu

le influenţeze. S-a folosit testul Pairwise Granger Causality pentru a confirma existenţa

contagiunii, prin compararea rezultatelor din perioada crizei, cu cele din perioada „liniştită”:

10

Stancu I. si colectiv, Finante vol.1 „Piete financiare si gestiunea portofoliului”, Editura Economica, 2002

Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

Fig. 3 şi 4 - Cauzalităţi Granger pre, respectiv post-criză Sursa: Msci.com, date prelucrate în program Eviews

De observat că, în cazul pre-criză, nu există cauzalitate bidirecţională (din ambele sensuri,

decât dacă am depăşi pragul de semnificaţie de 15%) şi chiar şi cauzalitatea unidirecţională

existentă, nu este foarte reprezentativă, preponderând nivelul de semnificaţie de 10%.

În situaţia în care Portugalia ar avea vreun impact asupra Greciei, de exemplu, nu s-ar

putea declanşa un efect în lanţ pentru că Grecia nu mai influenţează nicio altă ţară, „şocul” s-ar

opri în Grecia, nu se va propaga. Conform studiului, orice şoc apărut pe una din aceste pieţe nu

ar avea cum să se raspândească la nivelul tuturor ţărilor, neexistând suficiente legături între ele,

astfel, am putea concluziona imposibilitatea existenţei contagiunii în 2000M01 - 2008M08.

Faţă de primul caz, cauzalitatea la un nivel de semnificaţie de 5% este mult mai întâlnită,

ceea ce arată un grad de influenţă mult mai puternic. De asemenea, înainte de criză, Irlanda si

Portugalia nu aveau nicun impact asupra celorlalte ţări, pentru ca acum Portugalia să aibă

legături cu toate ţările, creându-se şi o cauzalitate bidirecţionala între Portugalia şi Italia.

Chiar dacă nu există influenţă directă între 2 regiuni, există influenţă indirectă prin

intermediul celorlalte ţări, ceea ce ajută la propagarea şocurilor şi astfel la apariţia contagiunii.

Este interesant de observat faptul că singura relaţie comună de cauzalitate între cele 2

perioade este între Italia şi Europa, o cauzalitate, slabă însă, o dată fiind pentru un nivel de

semnificaţie de 10% şi o dată pentru unul de 5%. Cu toate acestea, trebuie testat, folosind

Analiza Impuls-Răspuns (metoda Cholesky), dacă există într-adevăr contagiune.

Înainte de această analiză am testat dacă vectorii autoregresivi cu care voi lucra sunt

stabili, având variabile ce nu sunt influenţate de şocuri, deoarece efectele acestor şocuri se

diminuează după o perioadă de timp, pȃ nă la epuizare. Pentru a observa mai bine propagarea

şocurilor şi a face comparaţii între perioada pre-criză şi post-criză, am extins analiza funcţiei de

răspuns la şoc până la 36 de perioade, rezultând faptul că în perioada dinainte de criză, şocul

este absorbit mult mai repede (pană la perioada a zecea), faţă de perioada crizei, când acesta este

simţit până la perioada a cincisprezecea.

Având în vedere că diferenţele din punct de vedere al evoluţiei graficului nu sunt

suficient de puternice pentru a ne face să conchidem că ar exista un efect de contagiune la

nivelul acestor pieţe şi pentru o analiză completă şi amănunţită, am studiat perioada crizei

încercând să-i stabilesc anumite caracteristici şi să testez diverse ipoteze.

Astfel, am început prin analiza statisticilor descriptive şi, mai exact, a valorilor minime şi

maxime ale indicilor acestor ţări, tabel ce se regăseşte în Anexa Min-Max - PIIGS, şi conform

căruia aceste valori nu se regăsesc niciodată singure, izolate, ci unui minim sau maxim dintr-o

anumită ţară şi într-o anumită perioadă îi corespunde un minim, respectiv un maxim într-o altă

ţară. Valorile, fiind astfel grupate, pot fi interpretate ca o evidenţă a contagiunii, dar pentru o

confirmare în plus am căutat evenimente din acele perioade pentru a găsi o explicaţie a acestor

corelaţii.

În septembrie 2008, momentul declarării falimentului de către Lehman Brothers, indicii

pieţei de capital din Italia şi Grecia înregistrau valori maxime, iar ceilalţi aveau valori peste

medie si chiar foarte aproape de maxim, ceea ce ne indică faptul că, fie încă nu pătrunsese şocul

şi în Europa, nu se făcuse resimţit, fie investitorii, de teama a ceea ce avea să se întample pe

piaţa americană şi-au îndreptat resursele către pieţele europene. Acest efect de turmă a

determinat mai mulţi investitori să procedeze la fel şi existând cerere mare pe piaţă a dus la o

creştere a cotaţiilor indicilor.

În decembrie 2009, pieţele care au înregistrat maxime au fost cele din Portugalia şi

Spania, fapt ce ar fi putut fi determinat de o decizie a Consiliului Uniunii Europene de a infiinţa

3 autoritaţi de supraveghere a serviciilor financiare din UE şi anume: o autoritate bancară, una

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

214

pentru asigurări şi pensii şi una pentru piaţa de capital şi totodată şi o comisie care să

monitorizeze riscul de piaţa şi posibilele dezechilibre ale sistemului financiar. Acest lucru i-a

determinat pe investitori să aibă mai multă încredere în pieţele europene.

În ceea ce priveşte minimele, Irlanda şi Spania le-au înregistrat primele în noiembrie

2010, lună în care BCE decide acordarea ajutorului financiar pentru Irlanda şi pregătirea unui

program de reforme ce vor duce la o consolidare fiscală a economiei Irlandei.

Mai 2012 este momentul în care 3 ţări ating minimele şi anume: Portugalia, Italia,

Grecia, celelalte înregistrând valori sub medie. Este evident că există o legatură, o cauzalitate

între aceste ţări şi în momentul în care una din pieţe se destabilizează, rând pe rând, ca un efect

de domino, vor fi afectate şi celelalte. Spre sfârşitul lunii aprilie 2012, pe piaţă apar incertitudini

cu privire la situaţia Spaniei şi cum aceasta ar putea fi asemănată cu cea a Greciei; atunci se

anticipa un faliment al Greciei şi o ieşire din Zona Euro. Din cauza tuturor acestor veşti negative,

costurile de împrumut pentru Grecia, Italia şi Spania au crescut.(pentru Spania nivelul atins în 31

mai 2012 a fost cel mai mare din ultimii 10 ani).

Astfel, pe baza evenimentelor de pe piaţă şi a interdependenţelor dintre pieţe, am

demonstrat existenţa contagiunii la nivelul ţărilor din grupul PIIGS.

Ţinand cont de legătura Italia-Europa, legătură ce se menţine de la o perioadă la alta şi de

faptul că rezultatele nu erau suficient de puternice pentru a da un verdict exact, în ceea ce

priveşte existenţa contagiunii, pe baza articolului „An empirical study to identify shift contagion

during the Asian crisis” (Marais E., Bates S. - 2005) voi stabili şi care este gradul de

contagiune, practic, voi atribui şi o valoare acestei legături. Ne aşteptăm ca, în final, acea

elasticitate calculată să fie mult mai mare în perioada de criză, faţă de perioada liniştită. Acest

calcul constă în folosirea procedurii Toda, Yamamoto, Dolado şi Lutkepohl, care presupune

utilizarea unui VAR ce nu depinde doar de numărul optim de laguri, ci şi de ordinul maxim de

cointegrare al variabilelor pentru un plus de acurateţe în ceea ce priveşte rezultatele. Astfel, se va

ţine cont de dinamicile temporale atât ale variabilelor dependente, indiferent de ordinul de

integrare. In acest caz, atât pentru legătura Europa-Italia, cât şi pentru Italia-Europa, a fost

nevoie de estimarea lui VAR(2), a cărui matrice era de forma:

Iar elasticitatea se calculează conform formulei: (1) (a se vedea Anexa pentru matricile VAR)

Am obţinut pentru perioada pre-criză o valoare a elasticităţii de 0,3741, pentru ca în

perioada de după criză să crească la 0,5597. Aşa cum se poate observa şi cum ne aşteptam să se

întâmple, de la o perioadă la alta gradul de cauzalitate se intensifică şi putem afirma, cu

certitudine, de această dată, că a existat contagiune la nivelul acestor pieţe, un posibil focar

putând fi chiar în Italia şi de acolo, şocul s-a raspândit şi pe celelalte pieţe europene analizate.

Aşa cum prezintă şi Marais E. si Bates S. în lucrarea lor, simpla dovadă a creşterii

numărului de legături între ţări nu este suficientă, ci este nevoie şi de stabilirea intensităţii

cauzalităţii, determinând ce ţări sunt susceptibile să genereze contagiune şi ce ţări sunt victime

ale contagiunii, reieşind faptul că Italia a avut o influenţă majoră asupra celorlalte regiuni. Acest

tip de contagiune este rezultatul comportamentului investitorilor, care îşi „schimbă” aşteptările:

de exemplu, o criză la nivelul unei pieţe îi poate face să se mute spre vulnerabilităţile din alte

ţări, sau, atunci când o ţară în criză ne poate oferi informaţii şi despre situaţia altor pieţe.

Aşadar, a existat o modificare a aşteptărilor faţă de aceste ţări, care a condus la o

răspândire regională a crizei.

Analiza componentelor principale11

11

Beaumont R., „An introduction to Principal Component Analysis & Factor Analysis using SPSS 19 and R”, 2012

Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

-6

-4

-2

0

2

4

6

-6 -4 -2 0 2 4 6

EUROPE

PORTUGAL

ITALY

IRELAND

GREECE

SPAIN

FRANCE

GERMANY07M10

07M1107M1208M0308M0408M0508M06

08M0708M08

Component 1 (89.4%)

Com

pone

nt 2

(4.

4%)

Orthonormal Loadings Biplot

-6

-4

-2

0

2

4

6

-6 -4 -2 0 2 4 6

EUROPE2

PORTUGAL2

ITALY2

IRELAND2

GREECE2

SPAIN2

FRANCE2

GERMANY2

09M0209M03

12M05

13M12

14M02

Component 1 (47.4%)

Co

mp

one

nt 2

(4

1.2

%)

Orthonormal Loadings Biplot

Scopul acestei analize este de a reduce variabilele de influenţă. S-au considerat ca

variabile indicii pieţelor de capital pentru Europa, ţările din grupul PIIGS, Franţa şi Germania

pentru perioada pre şi post criză, datele fiind stardardizate.(a se vedea Anexa pentru tabele PCA)

Pe baza proporţiilor cumulate, în cazul perioadei post-criză, se vor alege 2 componente,

C1: 47,4% şi C2: 41,18% (se poate observa că fiecare componentă preia aproximativ acelaşi

procent din variaţia variabilei dependente, însemnând că sunt echilibrate), ce explică 88,58% din

variaţia variabilei dependente, fiind un procent foarte mare. Componentele reprezintă combinaţii

liniare ale variabilelor originale cu scopul de a crea un maxim de informaţie posibilă, ele fiind şi

necorelate între ele. În acest caz, observaţiile primelor 2 componente principale pot înlocui cele

8 variabile iniţiale. Şi în funcţie de influenţa fiecarei componente se va putea vedea ce indici o

compun şi astfel vom şti care au o mai mare influenţă.

Însă, înainte de o astfel de analiză trebuie să verificăm că aceasta va fi validă, fapt ce a

fost demonstrat printr-un test Kaiser Measure of Sampling Adequacy (MSA) şi un test Bartlett.

Pe de altă parte, de remarcat că în cazul perioadei pre-criză vom avea doar un factor

deoarece prima componentă explică 89,35% din variaţia variabilei independente, însemnând mai

mult decât primele 2 componente cumulate din PCA post-criză. Faptul că în perioada de dinainte

de criză avem doar o componentă, ne arată că nu există decât o grupare care cuprinde toţi indicii

ţărilor, acestea nefiind dispersate.

Fig. 7 şi 8 - Grafic biplot pre, respectiv post-criză

Sursa: Msci.com, date prelucrate în program Eviews

Am ales acest tip de grafic deoarece arată pe de o parte gruparea ţărilor şi pe de altă parte

„outlier-ii” (aberaţiile), adică valorile extreme, cele care se disting din scatterplotul normal.

Urmărind datele acelor aberaţii, putem obţine informaţii referitoare la mişcarea pieţelor din acele

perioade. Astfel, în perioada pre-criză toate aceste valori extreme încep spre sfârşitul anului

2007, pană atunci pieţele au fost omogene, evoluând în acelaşi sens. Chiar dacă Lehman

Brothers şi-au declarat falimentul în septembrie 2008, pe piaţa s-au simţit tensiuni mult mai

devreme: BCE a declarat la sfârşitul anului 2006 că sistemul financiar din zona euro se consideră

a fi potenţial vulnerabil şi că bancile au început să relaxeze standardele de creditare12

, pentru ca

în ianuarie 2007, preşedintele de atunci al BCE, Jean-Claude Trichet, să afirme că pieţele

financiare încep să devină instabile, motivând acest lucru prin faptul că se creează instrumente

financiare noi şi foarte sofisticate cu atâta ingeniozitate încât nu se mai ştie cu exactitate unde şi

12

Publication of the December 2006 ECB Financial Stability Review; 11 December 2006

http://www.ecb.europa.eu/press/pr/date/2006/html/pr061211.en.html

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

216

cum sunt localizate riscurile13

. Tot în acelaşi an, J.C.Trichet, confirma o perioadă de agitaţie pe

piaţă, cu volatilitate crescută şi o reapreciere a riscurilor14

. Şocul apărut în acea perioadă,

împreună cu deficite de lichiditate pe piaţa (din cauza creditelor subprime) care au făcut ca BCE

să fie nevoită să injecteze 335 miliarde euro în sistemul bancar din Zona Euro, s-a propagat şi la

începutul anului 2009. Este interesant că în perioada 2009M02 şi M03, se înregistrează valori

minime pentru indicii din Europa, Germania, Franţa, iar pentru Irlanda valoarea indicelui de

atunci este foarte apropiată de valoarea minima şi în 2014M02 se înregistrează valori maxime

pentru aceiaşi indici. In februarie 2014, vice-preşedintele BCE Vitor Constancio, declară că

sistemul bancar al BCE este unul sanătos şi se aşteaptă ca redresarea economică din Zona Euro

să accelereze. (în continuare, voi arăta că această combinaţie de indici din aceste ţări formează,

de fapt, componenta C2). C1(F1) e formată din: Portugalia, Italia, Grecia, Spania - cu valori de

peste 0,87; iar C2(F2) e formată din: Europa, Irlanda, Germania, Franţa - cu valori peste 0,96, cu

excepţia Irlandei care are 0,55.

Este interesantă situaţia Irlandei care în perioada pre-criză are un coeficient de

comunalitate destul de bun, de aproximativ 0,68, pentru ca în perioada post-criză coeficientul de

unicitate să devina tot aproximativ 0,68, însemnând că şocul apărut pe acea piaţa a dus la

imposibilitatea de a mai anticipa variabila folosind ceilalţi factori, devenind independentă şi

distanţându-se de ceilalţi factori.

Printr-o astfel de analiză comparativă a celor 2 perioade folosind analiza componentelor

principale am reuşit să arăt scăderea omogenitaţii pieţelor şi dispersarea lor în 2 mari grupuri,

reuşind, totodată, să corelez rezultatele obţinute cu ceea ce s-a întamplat la acel moment pe piaţa,

aducând astfel un plus de valabilitate analizei.

Analiza pieţelor financiare

Pentru a stabili care a fost cea mai sensibilă piaţa şi cum a reacţionat la apariţia şocului

financiar, am decis să analizez comparativ piaţa obligaţiunilor, piaţa de capital şi piaţa valutară

din România în perioada august 2007 - martie 2014.

Tabel 1: Valori de minim şi de maxim înregistrate în perioada analizată

MIN MAX

Piaţa Obligaţiunilor

PERIOADA 21 aprilie 2008 24 septembrie 2012

VALOARE 4,549 9,95

Piaţa de capital

PERIOADA 25 februarie 2009 8 octombrie 2007*

VALOARE 1.887,14 10.416,98

Piaţa valutară

PERIOADA 27 august 2007 3 august 2012

VALOARE 3,2492 4,6481 Sursa: Platforma Thomson Reuters, BNR, Investing.com, prelucrate in Excel

* Urmatorul maxim de dupa perioada de minim (dupa declinul din 25 februarie 2009) s-a înregistrat abia in 10 ianuarie 2014

(aceasta este valoarea care ne intereseaza si care va fi folosita in continuare in analiza).

13

http://www.ft.com/intl/cms/s/0/4f5d6b28-af3d-11db-a446-0000779e2340.html#axzz2xI6iOJGo

(Financial Times, ianuarie 2007) 14

http://www.ecb.europa.eu/press/pr/date/2007/html/pr070814_1.en.html

Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

Aşa cum se poate observa, minimul s-a atins mai întâi pe piaţa valutară, apoi a

obligaţiunilor şi în cele din urmă pe piaţa de capital, iar maximul fiind înregistrat în exact

aceeaşi ordine.

Minimul cursului EUR/RON înseamna, de fapt, o depreciere a monedei euro şi o

apreciere a RON. Piaţa valutară a fost prima afectată de deficitul de lichiditate la nivel mondial

şi ca urmare a injectării de către BCE a 335 miliarde euro pe piaţă, era de aşteptat ca, existând

mai mulţi bani(euro) în economie, moneda să se deprecieze. Incepând cu august 2007,

volatilitatea pe multe pieţe începe să crească.

Următoarea piaţă afectată a fost cea a obligaţiunilor, înregistrând minimul în aprilie

2008, singurul an începând cu 2000 când agenţiile de rating anticipează o perspectivă negativă şi

coboară ratingul României.

În ceea ce priveşte piaţa de capital, este interesant faptul că, la sfârşitul anului 2007 când

pieţele au început să devină instabile şi se simţea o agitaţie la nivelul lor, indicele BET a

înregistrat maximul istoric (10.416,98), urmând ca până în 2009 să se prăbuşească până la

valoarea de 1887,14.

Luând decizii strict în funcţie de valorile de minim şi maxim (de diferenţa de timp între

atingerea minimului şi apoi a maximului) aş spune că piaţa valutară şi piaţa de capital au fost cel

mai grav afectate, revenindu-şi cel mai greu - în aproximativ 5 ani şi apoi piaţa obligaţiunilor în

aproape 4 ani şi jumătate, ceea ce este de înteles, ţinând cont de faptul că până la calmarea

pieţelor, investitorii au preferat să se orienteze către plasamente cu risc scăzut, chiar dacă

rentabilitatea este mai mică. Totodată, un alt aspect care a influenţat investitorii a fost acela că în

2012 agenţia Standard and Poor’s a anunţat perspective stabile în ceea ce priveşte România cu

un rating de BB+, la fel anuntând şi celelalte agenţii de rating. Iată încă un exemplu de

comportament al investitorilor care în perioade de incertitudine pe piaţa se îndreaptă către

câştiguri mici, dar sigure.

În continuare, s-a urmărit o modelare a volatilităţii de pe piaţa valutară şi piaţa

obligaţiunilor din România, precum şi de pe piaţa mărfurilor şi metalelor.

Pentru piaţa valutară (2340 de observaţii, date zilnice privind cursul EUR/RON

din perioada ianuarie 2005 - martie 2014)

Pe pieţele financiare s-a observat că agenţii percep volatilitatea în mod diferit, în funcţie de

semnul variaţiei zilnice a cursului activului financiar respectiv. De exemplu, pentru acţiuni,

mişcările în jos ale pieţei sunt urmate de o volatilitate mai mare decât mişcările în sens crescător

de aceeaşi amplitudine.15

Pe piaţa se cunoaşte că după un declin al cursului sau preţului,

urmează, mai degrabă, momente de volatilitate sporită, decât o creştere a preţului.

Pentru modelarea volatilităţii de pe piaţa valutară am folosit un model EGARCH(3,1,0),

ecuaţia varianţei rezultată fiind:

(2)

Tabel 2: Coeficienţi ecuaţie varianţă - EGARCH(3,1,0)

c(3) c(4) c(5) c(6) c(7)

Valoare coef.:

-0,78834 0,574826 -0,29151 0,121075 0,956929

Eroarea standard: 0,117836 0,054221 0,071146 0,062227 0,008241

Probabilitate: 0,0000 0,0000 0,0000 0,0517 0,0000 Sursa: BNR.ro, prelucrate în Eviews

15

Codirlasu A., “Econometrie aplicata utilizand Eviews 5” - note de curs, 2007

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

218

.00

.02

.04

.06

.08

.10

.12

250 500 750 1000 1250 1500

Conditional standard deviation

.000

.005

.010

.015

.020

.025

.030

.035

500 1000 1500 2000

Conditional standard deviation

In ecuaţia varianţei toţi coeficienţii

sunt statistic semnificativi, c(7) reprezentând

coeficientul volatilităţii cursului şi fiind

pozitiv înseamnă că atunci când creşte

volatilitatea va creşte şi cursul EUR/RON,

adică RON se depreciază.

Conform graficului de volatilitate

(Fig. 9), perioadele de volatilitate crescută au

fost pentru observaţiile: 100-150 (perioada

iunie - iulie 2005 → când a avut loc

denominarea leului, RON şi ROL circulând

în paralel până la sfârşitul lui 2006. RON s-a

apreciat, deci cursul EUR/RON a scăzut ceea

ce confirmă faptul că astfel de perioade de

declin sunt urmate de volatilitate sporită) şi

observaţiile 900-1000: perioada iulie - decembrie 2008 → perioada de apreciere a euro, posibil

şi datorită majorării de către BCE a ratelor de dobândă la facilităţile de creditare şi de depozit,

dar şi a ratei rezervei minime obligatorii cu 0,25 pp (cu cât rata RMO este mai mare, cu atât

lichidităţile sunt mai puţine şi băncile se împrumută între ele mai scump). Majorarea dobânzilor

şi aprecierea euro au dus la o creştere a ratelor la creditele în euro, dobânda variabilă la creditele

în euro acordate în România calculându-se în funcţie de EURIBOR.

Pentru analiza pieţei obligaţiunilor s-au folosit date zilnice ale randamentelor

obligaţiunilor pe 10 ani, între 16 august 2007 şi 2 martie 2014, cumulând un

număr de 1724 de observaţii.

S-a folosit un model GARCH(1,1), cel mai des folosit pentru ca volatilitatea de tip clustering, în

care modificărilor mari ale variabilelor le urmează variaţii mari ale acestora, să fie explicată în

mod corespunzător, să obţinem o modelare “solidă” (volatilitatea nu este explozivă).

(3)

Tabel 3: Coeficienţi ecuaţie varianţă - GARCH(1,1)

c(3) c(4) c(5)

Valori coeficienţi: 2,99E-05 0,167617 0,812083

Eroarea standard: 3,07E-06 0,014348 0,011462

Probabilitate: 0,0000 0,0000 0,0000 Sursa: Investing.com, prelucrate în Eviews

Caseta_1: Ne atrag atenţia observaţiile 850 - 900;

1000-1100, reprezentând perioada februarie 2011 -

februarie 2012, adică aproape un an cu o volatilitate

intensă. Această perioadă este exact momentul în

care România a atras o sumă mai mare decât se

aştepta din vânzarea de obligaţiuni la 10 ani pe piaţa

americană (în detrimentul celei din Europa, din

cauza instabilităţii financiare) ca urmare a unui

program de emisiune de obligaţiuni început în luna

iunie 2011. În luna ianuarie, România a vândut, un

număr record de obligaţiuni denominate în lei, la

dobânzi reduse, pentru a se proteja de o eventuală

înrăutăţire a crizei datoriilor suverane, fiind cea mai

mare sumă atrasă de Guvern, din aprilie 2005.

România a ştiut să vândă anticipat obligaţiuni, într-o

perioadă în care apetitul pentru risc se stabilizase.

Fig. 9 - Volatilitate curs EUR/RON Sursa: BNR.ro, prelucrate în Eviews

Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

.000

.004

.008

.012

.016

.020

.024

.028

500 1000 1500 2000 2500 3000

Conditional standard deviation

Analiza pieţei mărfurilor şi metalelor

Pentru a putea studia evoluţia acestei pieţe s-a ales DowJones UBS Commodity Index,

compus din mărfuri dar şi metale preţioase şi nepreţioase ca aluminiu, nichel, zinc -

tranzacţionate pe piaţa metalelor din Londra. Datele folosite sunt de pe platforma Reuters, iar

perioada analizată este 15 noiembrie 2001 - 21 martie 2014 (3156 observaţii).

Din statisticile descriptive, am găsit că valoarea minimă de 87,366 s-a înregistrat în 30

ianuarie 2002, iar cea maximă de 237,953 în data de 2 iulie 2008.

Începând cu 2007 pieţele au devenit din ce în ce mai vulnerabile, au existat deficite de

lichiditate la nivel mondial, au apărut presiuni la nivelul pieţelor financiare, investitorii au

devenit confuzi, îndreptându-se, cel mai probabil, către investiţii mai sigure: pe piaţa produselor

de bază (metale, petrol, de exemplu).

În 2008, analistul Gary Dorsch a afirmat că, deşi, mărfurile au fost considerate, de-a

lungul istoriei ca foarte volatile şi riscante, începând cu 2006, ţiţeiul, aurul, cuprul, argintul,

platina au atins niveluri record şi au întrecut rentabilitatea pieţelor de capital slab gestionate ale

statelor G7; managerii de fonduri “toarnă” bani în mărfuri ca o protecţie împotriva creşterii

explozive a ofertei monetare mondiale, precum şi împotriva deprecierilor valutare ca urmare a

intervenţiei bancilor centrale.

În iulie 2008, preţul petrolului a atins un nivel record 147 USD, datorită unor anunţuri ce

prevedeau o scădere a rezervei de petrol şi a unor speculaţii, pentru ca, într-o perioadă scurtă,

până în decembrie 2008, preţul să ajungă la 32 USD, urmând ca abia începând cu octombrie

2009 să se stabilizeze la 60-80 USD; acest fapt a dus la o volatilitate crescută.

Modelarea volatilităţii a fost realizată folosind EGARCH(1,1,0), având ecuaţia varianţei:

(4)

Tabel 4: Coeficienţi ecuaţie varianţă - EGARCH(1,1,0)

c(3) c(4) c(5)

Valoare coeficienti: -0,133672 0,09526 0,993293

Eroarea standard: 0,025244 0,008018 0,002518

Probabilitate: 0,0000 0,0000 0,0000 Sursa: platforma Thomson Reuters, prelucrate în Eviews

Caseta_2: Ȋ ntalnim volatilitatea sporită în

perioada 2007 - 2009 (observaţiile 1300 - 1400 -

2000). Începând din mai 2007 indicele scade

foarte mult, apoi creşte până atinge maximul în

2 iulie 2008, de unde continuă să scadă până la

sfarşit de aprilie 2009 (observaţia 1900) - (în tot

acest timp volatilitatea este în continuă creştere).

După observaţia 1900 şi până la 2000 preţul

alternează, urcând şi coborând uşor şi fiind o

perioadă mai liniştită volatilitatea este în

scădere, urmând ca după observaţia 2250 (sfârşit

de septembrie 2010) situaţia să se calmeze şi

piaţa se stabilizează.

Fig. 10 - Volatilitate randament obligaţiuni Sursa:Investing.com, prelucrate în Eviews

Fig. 11 - Volatilitate randament obligaţiuni Sursa: platforma Thomson Reuters, prelucrate în Eviews

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

220

Concluzii. Importanţă. Recomandări

Acest demers complex de cercetare a avut ca scop sublinierea importanţei efectului de

contagiune dat de interdependenţele dintre ţări, urmărindu-se o “diagnosticare” a celor mai

importante pieţe: de capital, piaţa obligaţiunilor, piaţa valutară, piaţa metalelor. Am stabilit

relaţii de cauzalitate între ţări, acestea crescând de la perioada pre-criză la perioada crizei, si

nefiind suficient doar acest aspect pentru a oferi un verdict clar cu privire la existenţa

contagiunii, am calculat, de asemenea, si elasticităţi folosind metoda TYNL pentru acea legătură

care se menţinea, si anume dintre Europa si Italia, legătură care, într-adevăr s-a intensificat.

Cresterea numărului de cauzalităţi în perioada de criză a demonstrat o “modificare” a

mecanismului de transmitere a socurilor la nivelul economiilor analizate.

În ceea ce priveste pieţele financiare considerate în acest studiu, am arătat care au fost

cele mai sensibile la impactul socului financiar (piaţa valutară si cea de capital), cum au evoluat,

am modelat volatilităţi si, totodată, am corelat toate rezultatele obţinute cu evenimente, stiri si

informaţii din piaţă de la momentele respective, pentru a găsi explicaţii si pentru a înţelege

comportamentul investitorilor si cum au afectat piaţa deciziile lor.

Prin acest studiu am arătat că din cauza instabilităţii de pe anumite pieţe, investitorii si-

au îndreptat resursele către alte pieţe, în care aveau mai multă încredere provocând, astfel,

dezechilibre. Comportamentul investitorilor, cum reacţionează acestia la apariţia unui soc este

determinant si extrem de important în anticiparea efectelor pe care un astfel de soc financiar le

poate produce.

Demonstrând existenţa contagiunii, am arătat importanţa acestei probleme si faptul că

orice soc apărut pe o piaţă nu trebuie tratat ca o problemă locală, ci trebuie să se ia în calcul si

gradul de dependenţă, corelaţiile dintre ţări. Înţelegând acest lucru, se pot găsi soluţii prin care se

poate diminua efectul răspândirii socului. Guvernele şi sectorul privat, alături de instituţiile

financiare, ar trebui să ia măsuri de minimizare şi de administrare a riscului de contagiune

financiară.

Rezultatele prezentei lucrări sunt în concordanţă cu cele ale studiilor anterioare si,

totodată, consider că am reusit să aduc si o contrbuţie proprie prin analiza realizată la nivelul

pieţelor financiare, o diagnosticare a pieţelor urmărind cauzele si efectele propagării contagiunii,

precum si printr-o analiză a componentelor principale.

Consider că această lucrare poate fi de un real interes si pentru investitorii ce-si doresc o

diversificare a portofoliului, deoarece cunoscând care sunt cele mai sensibile pieţe, dar si că

valorile ridicate ale coeficienţilor de corelaţie le pot reduce câstigul dacă au ales să investească

în moneda ţărilor afectate de contagiune, se pot proteja împotriva acestor riscuri.

Economistii încă nu cunosc cu precizie care sunt factorii care fac ţările să fie vulnerabile

la contagiune sau mecanismele exacte prin care este transmisă la un moment dat. Pe viitor, s-ar

putea realiza o cercetare care ar putea ajuta la identificarea caracteristicilor care fac ca ţările să

fie vulnerabile la contagiune si ar contribui la dezvoltarea unor politici de reducere a riscului de

contagiune, să îi administreze impactul si să ajute economiile să îsi revină cu eficienţă.

Chiar dacă această lucrare vine în completarea articolului “The Causes of Contagion:

Raţional or Irrational Behavior?” (Crăciuneanu V., Pascal C., Pardău A. - 2013), extinzând

analiza pe mai multe pieţe - determinând cea mai sensibilă dintre ele, modelând volatilităţi - si

folosind metode mult mai complexe de a demonstra existenţa contagiunii, îmi propun ca pe

viitor să implementez si modelul ADCC Garch si să introduc si să corelez cu noţiuni din Teoria

portofoliului si investiţii financiare pentru a contura lucrarea de disertaţie.

Colecţia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 2/2014

Bibliografie

Allen F., Gouglas G., “Understanding Financial Crises”, Oxford University Press, 2007, p. 260

Beaumont R., „An introduction to Principal Component Analysis & Factor Analysis using SPSS

19 and R”, 2012

Beirne J., Fratzscher M., “The pricing of sovereign risk and contagion during the european

sovereign debt crisis”, Journal of International Money and Finance 34 (2013) 60–82

Celik S., “The more contagion effect on emerging markets: The evidence of DCC-GARCH

model”, Economic Modelling 29 (2012) p. 1946-1959

Codirlaşu A., CFA, “Econometrie aplicată utilizând EViews 5.1”- Note de curs - Programul de

Master Specializat Managementul Sistemelor Bancare, octombrie 2007

Crăciuneanu V., Pascal C., Pardău A., „The Causes of Contagion: Rational or Irrational

Behaviour”, Journal of Modern Accounting and Auditing, ISSN 1548-6583, November

2013, Vol. 9, No. 11, 1507-1518

Dasgupta D., Uzan M., „Capital Flows without Crisis? Reconciling capital mobility and

Economic Stability”, Routledge, New York, 2001, pp.300.

Dornbusch R., Park Y. C., Claessens S. - “Contagion: Understanding how it spreads”, The

World Bank Research Observer, vol. 15, no. 2 (August 2000), p. 177–97, 2000

Fromlet H., „Systemic analysis of departures from the homo oeconomicus paragigm are

essential for realistic financial research and analysis”, Behavioral Finance - Theory and

Practical Application; Business Economics, iulie 2001

Gravelle T., Kichian M., Morley J., “Detecting shift-contagion in currency and bond markets”,

Journal of International Economics 68 (2006) 409– 423

Kelechi A. C. ,”Regression and Principal Component Analyses: a Comparison Using Few

Regressors” - American Journal of Mathematics and Statistics, 2012

Marais E., Bates S., “An empirical study to identify shift contagion during the Asian crisis”,

International Financial Markets, Inst. & Money 16 (2006) p 468-479

Păun C., Vladimir T., Iacob M., Dumitrescu S. - “Analiza efectului de contagiune a crizelor

externe asupra economiilor ţărilor din Europa Centrală şi de Est: raport intermediar de

cercetare privind proiect CNCSIS TE_340”, 2012

Samitas A., Tsakalos I., “How can a small country affect the european economy? The greek

contagion phenomenon”, Int. Fin. Markets, Inst. and Money 25 (2013) 18– 32

Stancu I. si colectiv, Finanţe vol.1 - „Pieţe financiare şi gestiunea portofoliului”, Editura

Economică, 2002

Stancu S. şi colectiv, “Efectele crizei datoriilor suverane asupra echilibrului la nivel

macroeconomic”, Revista „Studii şi cercetări de calcul economic şi cibernetică

economică” a facultăţii de Cibernetică, Statistică şi Informatică Economică din cadrul ASE

Bucureşti, 2012 - http://www.revcib.ase.ro/12-2012/Stelian%20Stancu.pdf

Yang L., „An empirical study on financial crisis contagion of emerging markets”, DOI:

10.7763/IPEDR. 2012. V49. 26

Analiza bazată pe metodologia VAR din Caietul de studii, BNR, iunie 2002:

http://www.bnro.ro/files/d/Pubs_ro/Caiete/2002cs11.pdf. (autorul nu este precizat)

A practical introduction to garch modeling - Volatility clustering (http://www.r-bloggers.com/a-

practical-introduction-to-garch-modeling/) (autorul nu este precizat)

Interpretation of PCA Results: Through the scores and loadings in interesting projections:

http://cosmic.mse.iastate.edu/library/pdf/pcainterpretation.pdf (autorul nu este precizat)

Baze de date: Jstor.org, ScienceDirect.com; Msci.com; Platforma Thomson Reuters; BNR.ro;

Investing.com; Yahoofinance.com.

Publication of the December 2006 ECB Financial Stability Review; 11 December 2006

http://www.ecb.europa.eu/press/pr/date/2006/html/pr061211.en.html

Pascal Carmen Emilia

Analiza efectului de contagiune la nivelul pieț elor financiare

222

http://www.ecb.europa.eu/press/pr/date/2007/html/pr070814_1.en.html

http://www.ecb.europa.eu/ecb/html/crisis.ro.html

http://www.ft.com/intl/cms/s/0/4f5d6b28-af3d-11db-a446-0000779e2340.html#axzz2xI6iOJGo

WallStreet Journal: wsj.com

YahooFinance