DOI: https://doi.org/10.1007/s10644-026-09993-5
تاريخ النشر: 2026-03-31
المؤلف: Nehir BALCI وآخرون
الموضوع الرئيسي: ديناميات السوق والتقلبات
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة الديناميات المتطورة لعدوى المخاطر بين المؤشرات الاقتصادية الرئيسية في روسيا، مع التركيز بشكل خاص على مؤشر الأسهم MOEX، والمخاطر الجيوسياسية (GPR)، والتوترات بين الولايات المتحدة والصين (UCT)، وسعر صرف الروبل، وأسعار النفط برنت، باستخدام بيانات شهرية من يناير 1999 إلى فبراير 2024. من خلال استخدام تحليل الترابط الكمي على الكمي (QQCA) الذي طوره غاباور وستينفورس (2024)، تلتقط الأبحاث الانسكابات غير المتماثلة عبر التوزيع المشترك لهذه المتغيرات. تشير النتائج إلى أن عدوى المخاطر تتزايد بشكل كبير خلال ظروف السوق المتطرفة، خاصة عند الكوانتيلات 5 و 95، بينما تظل منخفضة خلال فترات السوق العادية.
تكشف التحليلات أن المخاطر الجيوسياسية تعمل كناقل رئيسي للصدمات في البيئات عالية المخاطر، حيث تلعب أسعار النفط برنت ومؤشر MOEX أدوارًا مركزية في النظام المترابط من خلال قنوات الطاقة وتدفقات رأس المال. على العكس، يتم تحديد الروبل ومؤشر VIX كأجهزة امتصاص للصدمات، مما يقلل بشكل فعال من التقلبات النظامية عبر حالات السوق المختلفة. تؤكد هذه النتائج على الطبيعة غير الخطية والمعتمدة على الحالة من الضعف المالي في الاقتصادات التي تعتمد على الطاقة وحساسة جيوسياسيًا، مما يقدم رؤى حاسمة لصانعي السياسات والمستثمرين الذين يركزون على الاستقرار المالي وإدارة المخاطر الطرفية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التأثير الكبير للمخاطر الجيوسياسية على الأسواق المالية، خاصة داخل اقتصادات البريكس، التي تظهر ضعفًا متزايدًا تجاه مثل هذه الصدمات. يشير المؤلفون إلى دراسات سابقة تشير إلى أن التوترات الجيوسياسية، وخاصة تلك التي تشمل روسيا، تؤدي إلى زيادة التقلبات في الأسواق المحلية والدولية. يتم تحديد مؤشر توتر الولايات المتحدة والصين ومؤشر التقلبات (VIX) كمؤشرات حاسمة تؤثر على ديناميات السوق، حيث يؤثر الأول على سلاسل الإمداد العالمية وتقلبات أسعار الطاقة، بينما يعزز الثاني الترابط بين الأسواق وتدفقات رأس المال خلال الأزمات.
الهدف الرئيسي من الدراسة هو تحليل الترابط الديناميكي بين مؤشر سوق الأسهم الروسي (MOEX) ومؤشرات جيوسياسية واقتصادية متنوعة، بما في ذلك مؤشر المخاطر الجيوسياسية (GPR)، ومؤشر توتر الولايات المتحدة والصين (UCT)، وأسعار صرف الروبل، وأسعار النفط برنت. باستخدام تحليل الترابط الكمي على الكمي (QQCA) من يناير 1999 إلى فبراير 2024، تهدف الدراسة إلى كشف آليات عدوى المخاطر غير المتماثلة عبر ظروف السوق المختلفة. تتناول الأبحاث الفجوات الموجودة في الأدبيات من خلال التركيز على الديناميات الفريدة للسوق الروسية والتفاعلات متعددة الأبعاد بين عوامل المخاطر المحددة، مما يوفر في النهاية رؤى لصانعي السياسات والمستثمرين بشأن الاستقرار المالي واستراتيجيات إدارة المخاطر.
طرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون منهجيتهم لتحليل عدوى المخاطر بين المتغيرات المالية الرئيسية في روسيا باستخدام تحليل الترابط الكمي على الكمي (QQCA). يسمح هذا النهج، الذي يعتمد على عمل شاتزيانتونيو وآخرين (2021) وتطويره لاحقًا من قبل غاباور وستينفورس (2024)، بفحص نقل المخاطر المتطرفة عبر الأسواق المالية خلال فترات الاضطراب الكبير. يركز QQCA بشكل خاص على الاعتماد على الأطراف، حيث يقيم كيف يمكن أن تنتشر الصدمات في سوق واحد إلى آخر، خاصة في ظل الظروف المتطرفة، وهو أمر حاسم نظرًا للتفاعلات غير المتماثلة بين المخاطر الجيوسياسية والأسواق المالية وأسعار السلع.
تستخدم المنهجية نموذج الانحدار الذاتي المتجه الكمي (QVAR) لحساب الاعتماد على مستوى الكوانتيل، مما يمكّن من تحليل كيف تؤثر الصدمات التاريخية على ديناميات السوق عبر كوانتيلات مختلفة. كما يستخدم المؤلفون تحليل تفكيك خطأ التنبؤ العام (GFEVD) لاشتقاق نموذج متوسط متحرك متجه كمي (QVMA)، الذي يلتقط الاستجابات الديناميكية للسلاسل المالية تجاه الصدمات غير المتوقعة. تقيس المؤشرات الناتجة، بما في ذلك مقاييس الترابط TO وFROM، دور كل متغير في شبكة نقل المخاطر. يلخص مؤشر الترابط الكلي (TCI) الترابط العام للنظام، مما يشير إلى مدى تعرض السوق للمخاطر. توفر هذه المنهجية الشاملة رؤى حول ديناميات المخاطر النظامية بين المتغيرات المالية المختارة.
نتائج
تكشف التحليلات التجريبية لنقل المخاطر بين MOEX وGPR وBRENT وRUB وVIX باستخدام إطار عمل الانحدار الذاتي المتجه الكمي (QVAR) عن اختلافات كبيرة في ديناميات عدوى المخاطر عبر ظروف السوق المختلفة. في حالات السوق العادية (الكوانتيل 50)، يظهر BRENT كلاعب مركزي في شبكة عدوى المخاطر، مع تفاعلات ملحوظة بين BRENT وMOEX وRUB، مما يشير إلى أن أسعار الطاقة تؤثر بشكل كبير على الاقتصاد الروسي والنظام المالي. يبرز ارتباط RUB-BRENT أن تقلبات أسعار النفط تؤثر مباشرة على RUB وتؤثر لاحقًا على مؤشر MOEX، مما يظهر الترابط بين أسعار الطاقة والأسواق المالية.
في ظروف السوق المتطرفة الهابطة (الكوانتيل 5)، تتزايد عدوى المخاطر، حيث يستمر BRENT وMOEX في الهيمنة على الشبكة، بينما يلعب GPR أيضًا دورًا حاسمًا. تشير النقل القوي للمخاطر الجيوسياسية إلى MOEX إلى أنه خلال فترات الضغط في السوق، تؤثر العوامل الجيوسياسية بشكل كبير على تسعير السوق. بالإضافة إلى ذلك، تشير عدوى المخاطر ثنائية الاتجاه بين MOEX وVIX إلى علاقة متبادلة حيث تؤثر عدم اليقين العالمي على السوق الروسية، والعكس صحيح، مما يبرز الدور النشط للسوق المالية الروسية في تشكيل تصورات المخاطر العالمية. بشكل عام، توضح النتائج أن ديناميات المخاطر تعتمد بشكل كبير على ظروف السوق، حيث تعمل أسعار الطاقة والمخاطر الجيوسياسية كقنوات محورية للعدوى.
نقاش
تتناول قسم النقاش في ورقة البحث الترابط والتقلبات في سوق الأسهم الروسي (MOEX) بالنسبة لمؤشرات جيوسياسية ومالية متنوعة، بما في ذلك مؤشر المخاطر الجيوسياسية (GPR)، ومؤشر توتر الولايات المتحدة والصين (UCT)، ومؤشر التقلبات CBOE (VIX)، وأسعار النفط الخام برنت (BRENT)، والروبل الروسي (RUB). تحدد الدراسة أن المخاطر الجيوسياسية، وتوترات الولايات المتحدة والصين، وعدم اليقين المالي العالمي، وتقلبات أسعار النفط والروبل تؤثر بشكل كبير على تقلبات MOEX. من الجدير بالذكر أن النتائج تكشف أن الترابط في التقلبات بين هذه المؤشرات يختلف مع مرور الوقت، مما يبرز الطبيعة الديناميكية للمخاطر النظامية في سياق أدبيات البريكس.
باستخدام نهج الترابط الكمي على الكمي (QQCA) ونموذج QVAR، تحلل الأبحاث البيانات من يناير 1999 إلى فبراير 2024. تشير النتائج إلى أنه خلال ظروف السوق المتطرفة، خاصة في حالات الصعود أو الهبوط، يتزايد الترابط بين المؤشرات، حيث يلعب GPR دورًا حاسمًا في التأثير على MOEX خلال ارتفاع المخاطر الجيوسياسية. كما تجد الدراسة أن MOEX يعمل كناقل صافي للصدمات خلال فترات الصعود، بينما تمتص GPR ومؤشرات أخرى الصدمات خلال الظروف المستقرة. تؤكد هذه الرؤى على ديناميات الانسكاب غير الخطية والمعتمدة على النظام بين المؤشرات، مما يشير إلى أن التوترات الجيوسياسية وعدم اليقين المالي يمكن أن تشكل سلوك السوق بشكل كبير، خاصة خلال الأزمات. بشكل عام، تساهم الأبحاث في فهم تعقيدات عدوى المخاطر في النظام المالي الروسي، مما يبرز أهمية العوامل الجيوسياسية والاقتصادية في تشكيل ديناميات السوق.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10644-026-09993-5
Publication Date: 2026-03-31
Author(s): Nehir BALCI et al.
Primary Topic: Market Dynamics and Volatility
Overview
This study examines the evolving dynamics of risk contagion among key economic indicators in Russia, specifically focusing on the MOEX stock index, geopolitical risk (GPR), US-China tensions (UCT), the ruble exchange rate, and Brent oil prices, utilizing monthly data from January 1999 to February 2024. Employing the Quantile-on-Quantile Connectedness Analysis (QQCA) developed by Gabauer and Stenfors (2024), the research captures asymmetric spillovers across the joint distribution of these variables. The findings indicate that risk contagion is significantly heightened during extreme market conditions, particularly at the 5th and 95th quantiles, while remaining subdued during normal market periods.
The analysis reveals that geopolitical risk acts as a primary shock transmitter in high-risk environments, with Brent oil prices and the MOEX index playing central roles in the interconnected system through energy and capital flow channels. Conversely, the ruble and the VIX are identified as shock absorbers, effectively mitigating systemic fluctuations across various market states. These results underscore the nonlinear and state-dependent nature of financial vulnerability in economies that are both energy-dependent and geopolitically sensitive, offering critical insights for policymakers and investors focused on financial stability and tail-risk management.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant impact of geopolitical risk on financial markets, particularly within BRICS economies, which exhibit heightened vulnerability to such shocks. The authors reference previous studies indicating that geopolitical tensions, especially those involving Russia, lead to increased volatility in both domestic and international markets. The US-China Tension Index and the Volatility Index (VIX) are identified as critical indicators that influence market dynamics, with the former affecting global supply chains and energy price volatility, while the latter heightens market interconnectedness and capital outflows during crises.
The primary objective of the study is to analyze the dynamic interconnectivity between the Russian stock market index (MOEX) and various geopolitical and economic indicators, including the geopolitical risk index (GPR), US-China tension index (UCT), Ruble exchange rates, and Brent oil prices. Utilizing Quantile-on-Quantile Connectedness Analysis (QQCA) from January 1999 to February 2024, the study aims to uncover the asymmetric risk contagion mechanisms across different market conditions. The research addresses existing gaps in the literature by focusing on Russia’s unique market dynamics and the multidimensional interactions among the identified risk factors, ultimately providing insights for policymakers and investors regarding financial stability and risk management strategies.
Methods
In this section, the authors outline their methodology for analyzing risk contagion among key financial variables in Russia using Quantile-on-Quantile Connectedness Analysis (QQCA). This approach, building on the work of Chatziantoniou et al. (2021) and further developed by Gabauer and Stenfors (2024), allows for the examination of extreme risk transmission across financial markets during periods of significant turmoil. The QQCA specifically focuses on tail dependencies, assessing how shocks in one market can propagate to another, particularly under extreme conditions, which is crucial given the asymmetric interactions among geopolitical risks, financial markets, and commodity prices.
The methodology employs a Quantile Vector Autoregressive model (QVAR) to calculate quantile-level dependencies, enabling the analysis of how historical shocks influence market dynamics across different quantiles. The authors also utilize Generalized Forecast Error Variance Decomposition (GFEVD) to derive a Quantile Vector Moving Average (QVMA) model, which captures the dynamic responses of financial series to unexpected shocks. The resulting indices, including the TO and FROM connectedness measures, quantify the role of each variable in the risk transmission network. The Total Connectedness Index (TCI) further summarizes the overall interconnectedness of the system, indicating the extent of market risk exposure. This comprehensive methodology provides insights into the systemic risk dynamics among the selected financial variables.
Results
The empirical analysis of risk transmission among the MOEX, GPR, BRENT, RUB, and VIX using the Quantile Vector Autoregression (QVAR) framework reveals significant variations in risk contagion dynamics across different market conditions. In normal market states (50th quantile), BRENT emerges as a central player in the risk contagion network, with notable interactions between BRENT, MOEX, and RUB, indicating that energy prices significantly influence the Russian economy and financial system. The RUB-BRENT linkage highlights that fluctuations in oil prices directly impact the RUB and subsequently affect the MOEX index, demonstrating the interconnectedness of energy prices and financial markets.
In extreme bearish conditions (5th quantile), the risk contagion intensifies, with BRENT and MOEX continuing to dominate the network, while GPR also plays a critical role. The strong transmission of geopolitical risk to the MOEX suggests that during periods of market stress, geopolitical factors significantly influence market pricing. Additionally, a bidirectional risk contagion between MOEX and VIX indicates a reciprocal relationship where global uncertainty affects the Russian market, and vice versa, underscoring the active role of the Russian financial market in shaping global risk perceptions. Overall, the findings illustrate that risk dynamics are highly contingent on market conditions, with energy prices and geopolitical risks serving as pivotal channels of contagion.
Discussion
The discussion section of the research paper examines the interconnectedness and volatility of the Russian stock market (MOEX) in relation to various geopolitical and financial indices, including the Geopolitical Risk Index (GPR), US-China Tension Index (UCT), CBOE Volatility Index (VIX), Brent crude oil prices (BRENT), and the Russian ruble (RUB). The study identifies that geopolitical risks, US-China tensions, global financial uncertainty, and fluctuations in oil prices and the ruble significantly influence the volatility of the MOEX. Notably, the findings reveal that the volatility connectedness among these indices varies over time, highlighting the dynamic nature of systemic risk in the context of the BRICS literature.
Using a quantile-on-quantile connectivity approach (QQCA) and a QVAR model, the research analyzes data from January 1999 to February 2024. The results indicate that during extreme market conditions, particularly bullish or bearish states, the interconnectedness among indices intensifies, with the GPR playing a crucial role in influencing the MOEX during heightened geopolitical risks. The study also finds that the MOEX acts as a net transmitter of shocks during bullish periods, while the GPR and other indices absorb shocks during stable conditions. These insights underscore the nonlinear and regime-dependent spillover dynamics among the indices, suggesting that geopolitical tensions and financial uncertainties can significantly shape market behavior, particularly during crises. Overall, the research contributes to understanding the complexities of risk contagion in the Russian financial system, emphasizing the importance of geopolitical and economic factors in shaping market dynamics.