Влияние глобального индекса неопределенности торговой политики на российский фондовый рынок

Введение

В связи с текущими активными изменениями в торговой политике США и ответными действиями других стран в отношении принятия законов о новых торговых барьерах (см., например, обзор тенденций нарастания неопределенности в мировой торговле А.И. Евдокимова и М.Е. Гулиева [2]) возникают опасения в отношении того, могут ли новые торговые ограничения, вводимые в больших количествах, негативно повлиять на экономики третьих стран вследствие прерывания глобальных цепочек добавленной стоимости (диверсификация снабжения, увеличение страховочных запасов) и потенциального нарушения инвестиционных потоков (замедление капитальных расходов фирм, высоко интегрированных в глобальные цепочки; сокращение заказов на инвестиционные товары; повышенная дисперсия прогнозов менеджмента относительно выручки).

К предыдущим сильным шокам изменения торговой политики можно отнести эскалацию между США и Китаем в 2018-2019 гг., Brexit 2016-2020 гг. и пересмотр NAFTA/USMCA в 2018-2020 гг. Как можно заметить, такие существенные трансформации часто занимают несколько лет с начала обсуждения изменения законодательства до момента официального принятия новых законов. Поэтому стоит отметить, что подобные решения могут начать оказывать влияние на торговые и финансовые потоки еще в ходе их обсуждения. С этой точки зрения представляют интерес индексы неопределенности торговой политики. Такие индексы строятся на основе частоты упоминаний в СМИ ключевых слов, связанных с торговыми ограничениями. Таким образом, они учитывают риски, связанные с введением торговых ограничений в будущем. Однако, важно также понимать, что такие риски иногда не реализовываются. Более того, повышенное внимание в СМИ к теме может самоусиливаться, что в некоторых случаях может вносить искажения относительно фундаментальных вероятностей принятия законов. Также данная методология не позволяет четко дифференцировать будущие изменения в законодательстве и произошедшие (например, обсуждение недавно принятых актов или исторической ретроспективы), что потенциально затрудняет эмпирический анализ временных рядов.

Целью данного исследования является оценка потенциального влияния индексов неопределенности торговой политики США и Китая на российский фондовый рынок. Существующие российские исследования посвящены оцениванию влияния индексов неопределенности экономической политики в России и других странах на российскую экономику и не рассматривают отдельно составляющую торговых рисков. Учитывая заметное увеличение рисков торговых войн в мире, представляет интерес, может ли существовать эффект перелива таких рисков для российской экономики. Данные риски могут быть связаны со степенью интеграции производственных цепочек с американскими и китайскими рынками.

В данном исследовании представлен обзор современной литературы, посвященной проблематике построения индексов неопределенности экономической политики на основе текстов новостей, что позволяет определить индексы неопределенности торговой политики, используемые в расчетах. Также приводятся работы, где оценивается влияние индексов неопределенности торговой политики и экономической политики в целом на экономику. На основе рассмотренных исследований выделяются необходимые контрольные переменные для регрессии и факторы, от которых зависит степень влияния неопределенности торговой политики на экономику в краткосрочной перспективе и на долгосрочном горизонте, что позволяет сформировать рекомендации в отношении экономической политики в случае повышения торговых рисков.

Обзор литературы

Методология (новостно‑текстовый подход - news-based index) ранее активно применялась в отношении экономической политической неопределенности. Индекс неопределенности экономической политики был предложен С.Р. Бэйкером и др. в 2016 г. [14] и строится на основе частоты упоминания в крупнейших газетах ключевых слов, относящихся к изменениям в экономической политике. Для расчета отдельного индекса неопределенности в экономической политике США авторы также используют результаты опросов экспертов, проводимые ФРС США и временные положения федерального налогового кодекса. Авторы построили такие индексы для 28 стран, включая Россию. Также аналогичный индекс для Россия был построен в статье Д.А. Петровой и П.В. Трунина [8]. В 2017 г. Л. Хастед и др. [29], пользуясь данной методологией, рассчитали аналогичный индекс для неопределенности монетарной политики США. Выраженное влияние неопределенности монетарной политики на примере пресс-релизов ЦБ РФ на показатели российского денежного рынка подтверждается в работе Д.А. Петровой и П.В. Трунина [7]. Ф.В. Ульянкин и А.В. Полбин [9], применили методологию новостно-текстового анализа для построения индекса предпринимательской уверенности для России. С.А. Грязнов и др. [1] анализируют актуальность и методологию построения индекса неопределенности экономической политики в контексте российской экономики. В статье Н.В. Комаровской [4] представлено сравнение индекса неопределенности экономической политики с индексом геополитического риска, а также с индексами неопределенности фондового рынка (VIX и RVI). С.В. Ершов [3] на основе графического анализа отмечает существенное влияние индекса неопределенности глобальной экономической политики на мировую финансовую стабильность.

Таким образом, индекс неопределенности экономической политики агрегирует широкий спектр рисков, однако не выделяет шоки торговой политики. В условиях растущей неопределенности торговой политики возросла актуальность отдельного специализированного индекса. В 2019 г. Д. Калдара и др. [18] построили агрегированный индекс неопределенности торговой политики для США, а также индексы неопределенности торговой политики на уровне фирм, на основе упоминаний, связанных с торговой политикой ключевых слов в семи ведущих американских газетах (Wall Street Journal, New York Times, Washington Post и т.п.), действующих размеров тарифов и данных по выручке фирм-экспортеров. При этом осуществлялся поиск статей с 1960 г., содержащих одновременно ключевые слова, связанные с торговлей («торговля», «тариф», «импорт», «экспорт», «торговые барьеры» и т.д.) и с неопределенностью («неопределенность», «риск», «опасность», «вероятность», «прогнозирование» и др.). В случае индекса для фирм-экспортеров вместо периодических изданий используются тексты отчетов данных компаний. Таким образом, индексы отражают частоту упоминания торговой политики в контексте неопределенности в режиме реального времени вследствие его регулярного обновления и являются достаточно доступными для интерпретации благодаря прозрачности методологии построения. Также в статье Д. Калдара и др. 2020 г. [19] рассчитывается стохастическая волатильность действующих импортных тарифов. В модели для ее расчета предполагается, что тарифы и их волатильность являются авторегрессионными процессами. Авторы отмечают схожесть в динамике построенного агрегированного индекса неопределенности торговой политики и стохастической волатильности тарифов. Авторы проводят регрессионный анализ и обнаруживают значимое отрицательное влияние агрегированного индекса на валовой выпуск и валовые инвестиции в американской экономике.

В классической работе С.Р. Бэйкера и др. [14] также анализируется влияние неопределенности торговой политики как компонента индекса неопределенности экономической политики на фондовый рынок. Авторы утверждают, что эффект неоднозначен и может сглаживаться монетарной политикой.

В 2022 г. Х. Ахир и др. [12] построили глобальный индекс торговой неопределенности (Global Trade Uncertainty – GTU) с использованием данных по частоте упоминания слова «неопределенность» в контексте торговли в квартальных отчетах Economist Intelligence Unit по 143 странам с 1952 г. Индексы построены в рамках более крупного проекта по построению мирового индекса неопределенности (World Uncertainty Index – WUI). Индексы для отдельных фирм построены на основе отчетности 10‑K, где также извлекаются упоминания о ключевых словах («тариф», «торговые войны», «секция 301» и др.). Авторы отметили более высокий уровень неопределенности в развивающихся странах по сравнению с развитыми, а также относительно более заметную корреляцию в уровне неопределенности среди развитых стран в связи с более сильной торговой и финансовой интеграцией. Далее авторы построили панельную векторную авторегрессию по странам и подтвердили наличие значимого отрицательного эффекта на валовой выпуск, особенно в странах с более низким качеством институтов и менее развитыми финансовыми рынками.

В литературе существуют и более ранние подтверждения отрицательного влияние неопределенности экономической политики на экономику, в частности на фондовый рынок. Например, Л. Пастор и П. Веронези [34] получили негативный и усиливающийся в периоды спада делового цикла эффект от неопределенности на цены акций и рост премии за риск в рамках теоретической модели принятия фирмами инвестиционных решений. Б. Келли и др. [19] расширили предложенную модель и дополнили ее эмпирическим исследованием для рынков опционов на фондовые индексы 20 стран и отметили рост цен данных ценных бумаг в период саммитов и выборов, а также эффект перелива - влияние политической неопределенности в одной стране на фондовые рынки в других странах. Н. Антонкакис и др. [14] также подтвердили наличие эффекта переливов неопределенности экономической политики между странами, оценив векторную авторегрессию с меняющимися во времени параметрами для США, ЕС, Великобритании, Японии и Канады. Пик переливов в глобальной экономике по их оценкам приходится на 2018-2019 гг., когда происходили значимые шоки в торговом законодательстве. Дж. Р. Пирс и П. К. Шотт [24] получили схожие результаты сниженной инвестиционной активности для фирм, зависящих от тарифов на импорт, с помощью регрессии разностей в разностях. Х. Гулен и М. Ион [23] также показали, что неопределенность экономической политики отрицательно сказывается на инвестициях фирм и, как следствие, на их котировках, особенно в чувствительных к экономической политике отраслях, таких как высокие технологии и обрабатывающая промышленность. Ф. Ахмед и др. [13] оценили эффект от глобальных индексов геополитического риска и неопределенности экономической политики на индексы финансовой устойчивости США, Китая и России на недельных данных за 2000-2023 гг. Они отметили относительно сильную реакцию российского на глобальную неопределенность. Также было показано, что реакция на два индекса заметно различается для США и Китая. Финансовая система США мало реагирует на изменения индекса неопределенности экономической политики и чувствительная к динамике индекса геополитического риска в отдельных состояниях рынка. Китайская финансовая система напротив меньше связана с индексом геополитического риска, чем индексом неопределенности экономической политики. Я. Шэнь и др. [10] оценили регрессию влияния индекса неопределенности экономической политики Китая на волатильности китайского фондового рынка с ученов авторегрессионного характера волатильности и получили значимый отрицательный эффект. К. Сохаг и др. [36] провели оценку векторной авторегрессии с меняющимися во времени параметрами для ряда потенциальных показателей неопределенности для российской экономики (российский индекс неопределенности экономической политики, индекс фондового рынка, валютный курс, цены на нефть и металлы) за 2008-2020 гг., чтобы определить, какие из показателей являются источниками неопределенности, а какие реагируют на неопределенность. Авторы пришли к выводу, что в среднем на рассматриваемом периоде индекс неопределенности экономической политики, цены на нефть и золото и, прежде всего, индекс фондового рынка можно считать источниками неопределенности, в то время как валютный курс и цены на палладий, платину и, в особенности, серебро реагируют на неопределенность. При этом в 2008-2014 гг. индекс неопределенности экономической политики являлся основным источников неопределенности, а затем стал чистым получателем эффекта неопределенности.

В отношении эффекта неопределенности торговой составляющей экономической политики академическая литература до появления специализированных индексов неопределенности торговой политики также теоретически обосновала влияние торговой неопределенности на ожидания в принятии инвестиционных решений и решений относительно выхода на экспорт. Л. Брандт и др. [17] выявили рост производительности и прибыли китайских фирм после вступления страны в ВТО. К. Хэндли и Н. Лимао [25] показали, что вследствие наличия невозвратных издержек выхода на экспорт высокая неопределенность относительно будущих тарифов увеличивает издержки принятия решения и замедляет экспортную экспансию даже в условиях низких действующих тарифов. При этом мера неопределенности торговой политики в регрессии составлялась из оценки потерь прибыли фирм-экспортеров в Португалии до интеграции страны в ЕЭС. В последующей работе [26] авторы проиллюстрировали результаты с помощью модели частичного равновесия с гравитационной составляющей. Далее они оценили регрессии для изменения китайского экспорта в США после вступления страны в ВТО и получили оценки в размере роста китайского экспорта в США на треть вследствие снижения угрозы торговой войны с США. Также они отметили снижение уровня цен и рост благосостояния потребителей в США эквивалентные фактическому снижению тарифов на 13%. К. Чен и К. Жао [22] также получили эмпирически значимый эффект неопределенности торговой политики на волатильность экспорта на панели данных по китайским фирмам-экспортерам. В качестве меры неопределенности использовался структурный сдвиг, связанный с вступлением Китая в ВТО. При этом волатильность экспорта фирм, экспортирующих в США, снизилась, а волатильность экспорта фирм, экспортирующих в другие страны, выросла. На агрегированном уровне эффект оказался статистически незначим. К. Лиу и др. [32] изучили эффект тарифов на риски дефолта и доходности акций американских и китайских фирм и отметили негативное влияние на компании, зависящие от импорта составляющих из Китая и США.

Ограничением представленных работ можно считать отсутствие явного разделения между эффектами фактического изменения торговой политики и риска ее изменения, что не позволяет уверенно интерпретировать роль неопределенности торговой политики как таковую, несмотря на то, что авторы исследований в своей интерпретации результатов отдают предпочтение именно неопределенности в качестве основного канала влияния.

Одним из альтернативных подходов можно считать рассмотрение периодов обсуждения изменений торговой политики отдельно от периодов фактического принятия решения. Однако выборка в таком случае представляется ограниченной. М. Бианкони и др. [16] изучили эффект неопределенности в торговой политике на доходность акций американских компаний в период обсуждений в конгрессе США отмены преференциальных тарифов для Китая. Неопределенность учитывалась в виде фиктивной переменной для периода обсуждения в регрессии разности в разностях для 5655 фирм в 281 отраслях по данным за 252 месяца. Они отметили более заметное падение котировок и рост их волатильности для секторов, импортирующих промежуточные товары из Китая.

Дж. Гуо и др. [24] с помощью квантильной регрессии оценивают влияние отдельных шоков торговой политики между США и Китаем по дневным данным. Авторы рассмотрели окна в 6 дней до и после каждого события и разделили компании, торгуемые на китайском фондовом рынке на квантили по их доходностям. Они обнаружили, что шоки торговой политики оказывают влияние на рынок за 6 дней до и 5 дней после события. Влияние до события происходит через высокодоходные компании, затем эффект распространяется на низкодоходные фирмы. При разделении шоков на положительные и отрицательные было выявлено, что положительные шоки имеют более значимое влияние после события, особенно для высокодоходных компаний.

В более новом исследовании Ю. Чен и др. [21] выделяя отдельные события, идентифицируют шоки торговых войн между США и Китаем с помощью модели гетероскедастичности. Далее авторы оценивают их влияние на американский фондовый рынок. Они замечают существенный рост волатильности на рынках акций и облигаций вследствие шоков торговой политики, значимое влияние присутствует для фирм, экспортирующих в Китай, но не для фирм, импортирующих товары промежуточного потребления из Китая.

Таким образом, появление данных по индексу неопределенности торговой политики существенно расширило возможности эмпирического анализа. Однако при анализе таких региональных индексов важно также понимать, их географическая привязка исходит из выбора новостных источников и может не совсем точно отражать географическую принадлежность изменений торговой политики, например, в случае обсуждения в газетах торговых реформ между третьими странами. В то же время в глобальном индексе неопределенности торговой политики заметно более широко представлены американские СМИ, фокусируются на новостях национальной торговой политики

Ф. Аджей и М. Аджей [11] исследовали эффект индекса неопределенности торговой политики С.Р. Бейкера и др. на доходность американских компаний на фондовом рынке с помощью регрессий с обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичностью. Авторы показали статистическую незначимость данного фактора на фоне влияние делового цикла. Однако в случае парной регрессии они получили значимую положительную связь между индексом и доходностью фондового рынка. Н.А. Кирьязис [20] обнаружил положительное влияние индекса неопределенности торговой политики на курс биткоина также на регрессии с обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичностью, в то время как цены на нефть отрицательно влияют на котировки криптовалюты.

Ф. Хе и др. [27] оценили влияние индексов неопределенности торговой политики США и Китая на фондовые рынки США и Китая с 2009 по 2019 гг. по месячным данным с помощью структурной векторной авторегрессии с меняющимися во времени параметрами. Они пришли к выводу, что неопределенность торговой политики США оказывает более сильное влияние на фондовые рынки, чем неопределенность китайской торговой политики, вызывая на них большую волатильность в периоды торговых войн. При этом американский фондовый рынок отвечает на рост неопределенности торговой политики ростом, а китайский - падением.

М. Е. Хок [28] оценил влияние индекса торговой неопределенности США, Китая и Японии на доходности и волатильность фондовых рынков Индонезии, Колумбии, Мексики, Турции и ЮАР. Автор показал, что основными источниками шоков неопределенности являются США и Китай, в то время как Япония служит проводником шоков. При этом роль Китая оказывается наиболее существенной. Векторные авторегрессии с общей авторегрессионной условной гетероскедастичностью показали значимость всех трех региональных индексов неопределенности, однако с различными знаками в зависимости от страны источника торговой неопределенности и географии фондового рынка.

В недавнем исследовании Х. Лю и др. [33] построили собственный новостной индекс для неопределенности торговой политики для Китая. Затем они оценили на месячных данных влияние индекса на волатильность фондового рынка и обнаружили значимую краткосрочную связь и отсутствие среднесрочного и долгосрочного эффекта.

Таким образом, статистически значимое влияние неопределенности торговой политики на экономику обнаруживается, в основном, в краткосрочной перспективе в условиях высоких геополитических рисков и выявляется, в первую очередь, для экспортоориентированных отраслей и фирм. Эффект фактора на финансовые рынки на уровне фондовых индексов других стран представляется менее однозначным, что может зависеть от того, насколько тесно экономически связаны рассматриваемые страны. В отношении российской литературы можно заметить, что существующие работы фокусируются на неопределенности экономической политики, не выделяя составляющую торговой политики.

Оценка влияния глобальной неопределенности торговой политики на российский фондовый рынок

Следуя проанализированной литературе, проверим гипотезу влияния индексов неопределенности торговой политики в США и Китае [20] на российский фондовый рынок (индекс РТС). Как показал анализ литературы, статистическая значимость неопределенности торговой политики в других странах наблюдается не всегда и часто зависит от степени зависимости страны от торговых партнеров. По этой причине мы используем индексы для крупных экономик, являвшихся важными торговыми партнерами России на рассматриваемом периоде. Ввиду значительной зависимости российской экономики и, в частности, экспорта (см. [5]) фондового рынка от цен на нефть (как показано, например, в [6]), мы включаем в регрессию цены на нефть в качестве контрольной переменной. Поскольку, как можно видеть на рисунке 1, ряды не являются стационарными, все используемые переменные включаются в регрессию после логарифмирования и дифференцирования. Исходные данные представлены в таблице 1.

Рисунок 1 - Исходные среднемесячные данные по Индексу РТС, цене на нефть и индексам неопределенности торговой политики

Примечание - исходные данные представлены в приложении

Источник: построение авторы

Таблица 1. Исходные данные

Индекс неопределенности торговой политики отражает, в основном, изменения американской торговой политики. Поэтому мы также рассмотрим индекс неопределенности торговой политики для Китая Бэйкера-Блума [14]. Таким образом, регрессия выглядит следующим образом:

где - индекс РТС, - индекс неопределенности торговой политики Калдара-Иаковелло [20], - индекс неопределенности торговой политики для Китая Бэйкера-Блума [14], - цена на нефть Brent, параметр – свободный член регрессии, – эластичность индекса РТС по неопределенности торговой политики в США, – эластичность индекса РТС по неопределенности торговой политики в Китае, – эластичность индекса РТС по цене на нефть, – ошибка регрессии.

Мы используем среднемесячные данные по всем переменным с января 2015 г. по май 2025 г. Также мы отдельно оцениваем две подвыборки: до 2015-2019 гг. и 2015-2021 гг., исключая шоки пандемии и санкций. Оценка производится методом наименьших квадратов. Зависимой переменной выступает индекс РТС, объясняющими переменными служат индекс неопределенности торговой политики США и индекс неопределенности торговой политики Китая, контрольной переменной являются цены на нефть, в регрессию включается константа. Результаты оценки шести регрессий представлены в таблице 2. Приведены коэффициенты и уровни значимости (вероятности нулевого влияния факторов) для каждой объясняющей переменной.

Таблица 2. Влияние глобальной неопределенности торговой политики на российский фондовый рынок

Источник: расчеты автора

Вначале оценивается регрессия на всем периоде с контрольной переменной цен на нефть и индексом неопределенности торговой политики США без учета индекса неопределенности торговой политики Китая. Как можно видеть из таблицы 1, цена на нефть является значимой объясняющей переменной для индекса РТС.

Затем мы оцениваем такую же регрессию на подвыборках 2015-2021 гг. и 2015-2019 гг. Эффект неопределенности американской торговой политики остается незначимым, несколько усиливается положительное влияние нефтяных цен на индекс РТС при рассмотрении более ранних периодов. Так в 2015-2025 гг. эффект от увеличения прироста нефтяных цен на 1% оценивается на уровне увеличения прироста индекса РТС на 0,240%,. В 2015-2021 гг. аналогичное изменение нефтяных котировок приводило к увеличению прироста индекса РТС на 0,323%, а в 2015-2019 гг. - в среднем на 0,440%.

Далее в регрессию добавляется фактор неопределенности китайской торговой политики. Модель оценивается на всем периоде, что дает незначимые результаты для индексов неопределенности торговой политики США и Китая. Сохраняется высокий уровень значимости для нефтяных цен. Также оцениваются подпериоды 2015-2019 гг. и 2015-2021 гг. Уровень значимости и коэффициенты положительного влияние нефтяных цен на индекс РТС остаются неизменными по сравнению с результатами регрессии без китайского индекса неопределенности. На периоде 2015-2019 гг. индекс неопределенности приближается к порогу значимости 10%, однако его не достигает. То есть вероятность того, что фактор оказывает нулевое влияние на индекс РТС составляет 14,2 %, что является выше статистически значимого порога.

Таким образом, цены на нефть являются единственным значимым фактором для индекса фондового рынка на всех рассматриваемых периодах. Статистическая значимость показателя находится на высоком уровне. Влияние индексов неопределенности торговой политики оказывается незначимым для российского фондового рынка. Нами также были рассмотрены регрессии с лагами объясняющих переменных, где незначимость индексов сохранилась.

Можно заключить, что значимый эффект от неопределенности американской и китайской торговой политики на российский фондовый рынок на уровне месячных данных не обнаружен, что согласуется, например, с результатами, полученными в исследовании Ф. Аджей и М. Аджей [11], где оценивалось влияние американского индекса неопределенности торговой политики на американский фондовый рынок с контролем на влияние делового цикла. В случае представленных расчетов, влияние неопределенности торговой политики на российский фондовый рынок может в некоторой степени оказываться через канал изменения цены на нефть. Стоит также отметить, что представленные индексы неопределенности торговой политики, построенные по данным из американских и китайских новостных изданий, не различают, против каких государств направлены обсуждаемые меры. В связи с этим, существенная доля событий приходится на торговые войны между США и Китаем. Таким образом, полученные результаты также указывают на относительную независимость российского фондового рынка от торговых войн между США и Китаем в отличие от других развивающихся экономик, исследованных в работе М.Е. Хока [28].

Заключение

В условиях возрастающей актуальности торговых войн между США и другими странами индекс неопределенности торговой политики [18] стал важным специализированным инструментом, позволяющим аналитикам и исследователям вычленять вклад торговой компоненты политической неопределенности в макроэкономической динамике. Исходя из проведенного анализа современной академической литературы можно сделать выводы о том, что негативное влияние неопределенности торговой политики в национальной экономике наиболее сильно выражено в отраслях, связанных с глобальными цепочками поставок, в то время как компании, ориентированные на внутренний спрос, демонстрируют меньшую чувствительность. Таким образом, на агрегированном уровне эффект оказывается существенно слабее. Значимый эффект чаще проявляется в краткосрочной перспективе в периоды высоких геополитической эскалации.

С точки зрения практики это означает, что в случае роста геополитической напряженности в области торговых отношений с другими странами может быть актуально временное субсидирование отраслей и предприятий, торгующих конечной продукцией и товарами промежуточного потребления с соответствующими странами. Более того, меры поддержки могут требоваться до введения конкретных торговых ограничений в период их обсуждения или угрозы из введения.

В отношении влияния индексов на экономики других стран результаты исследований оказываются менее однозначными. Как показали проведенные в работе расчеты, в отношении российского фондового значимого влияния неопределенности торговой политики в США и Китае не обнаруживается, в то время как цена на нефть является значимой объясняющей переменной на всех рассмотренных периодах, что, тем не менее, не исключает некоторого эффекта неопределенности торговой политики через канал нефтяных цен. Положительный эффект однопроцентного увеличения прироста нефтяных цен на последних данных оценивается на уровне дополнительного прироста индекса РТС в размере 0,24%. Таким образом, риски изменения торговой политики в США и Китае по большей части отражают торговые войны между этими странами и представляются, в основном, связанным с экономикой этих стран и не оказывающими существенного эффекта на российский фондовый рынок. В отношении российской экономики можно утверждать о достаточной степени независимости от внешних торговых войн и об отсутствии необходимости реагирования на них какими-либо мерами экономической политики.

Дальнейшее исследование потенциала влияния неопределенности торговой политики может проводиться в двух направлениях. Может представлять интерес построение индекса неопределенности торговой политики по российским новостным источникам. Такой индекс может отслеживать появление торговых рисков, непосредственно относящихся к российской экономике. Однако в данном случае в методологии построения важно учитывать методы дифференциации между новостями, связанными с торговыми отношениями других стран с Россией, и информацией, относящейся к обсуждению торговых войн между третьими странами. Также может представлять интерес оценивание влияния торговой неопределенности на отдельные отрасли с более высокой концентрацией экспортоориентированных фирм, например, сырьевой сектор. В данном случае может быть информативным проведение оценок не только для динамики индексов фондового рынка, но и для их волатильности, поскольку неопределенность торговой политики может также сказываться на неопределенности на фондовом рынке.