Оцінювання циклічності страхового ринку України: регресійний та VAR-аналіз

Abstract

Мета дослідження: емпірично ідентифікувати макрофінансову циклічність страхового ринку України та кількісно оцінити, через які канали (реальний бізнес-цикл, інфляційно-монетарний режим, валютний стрес і кредитна активність нефінансового сектору) формується динаміка страхових премій у 2020Q2–2025Q4. Методологія дослідження: побудовано квартальний системний датасет та використано комплексний економетричний підхід – описову статистику й кореляційний аналіз; тести стаціонарності ADF/KPSS; регресійні специфікації з корекцією стандартних похибок Newey-West (HAC) для перевірки стійкості оцінок за альтернативних наборів регресорів (coreмакро, кредитний канал, термінова структура ставок, режимні даммі війни/COVID); VAR-моделювання з вибором лагу, тестами причинності Гренджера, імпульсними реакціями та декомпозицією дисперсії прогнозної помилки (FEVD); індикативний аналіз структурних зламів; додатково – оцінювання sGARCH(1,1) для умовної волатильності приросту реальних премій. Результати дослідження: зростання реальних премій g_t^prem=Δ ln⁡(Prem_t^real ) характеризується високою мінливістю та правосторонньою асиметрією, що відображає наявність режимних зсувів у кризові періоди. У HAC-регресіях інфляція пов’язана зі зниженням темпів зростання премій, тоді як ставка НБУ та режимні індикатори (війна/COVID) статистично й економічно значущі в розширеній специфікації, а валютна волатильність є каналом пригнічення зростання в умовах фінансового стресу. VAR-аналіз не виявляє стійкої короткострокової причинності за Гренджером, однак FEVD показує, що на горизонті 12 кварталів переважає власна інерція премій (домінуюча частка дисперсії), тоді як внески кредитного та монетарного шоків залишаються другорядними; GARCH-оцінки свідчать про високу персистентність умовної дисперсії. Практична значимість дослідження: результати формують емпіричну основу для макропруденційного нагляду та управління ризиками у страховому секторі, підкреслюючи необхідність врахування інфляційно-валютного стресу й режимних переходів при оцінюванні преміальної бази, розробці тарифної політики та сценарного стрес-тестування. Purpose: to provide an empirical assessment of macro-financial cyclicality in Ukraine’s insurance market and to quantify the channels through which real economic activity, inflation–monetary regime, foreign-exchange stress, and non-financial credit dynamics shape insurance premium growth in 2020Q2–2025Q4. Methodology: a quarterly system-level dataset is constructed and analysed using an integrated econometric framework: descriptive statistics and correlation structure; stationarity checks via ADF/KPSS; multiple regression specifications with Newey–West (HAC) standard errors to test robustness across alternative sets of regressors (core macro factors, credit channel, term-structure spread, and regime dummies for war/COVID); VAR modelling with lag selection criteria, Granger-causality tests, impulse response functions (IRF), and forecast error variance decomposition (FEVD); an indicative structural-break assessment; additionally, an sGARCH(1,1) model is estimated to characterise conditional volatility in quarterly real-premium growth. Results: quarterly real-premium growth g_t^prem=Δl n (Prem_t^real ) exhibitssubstantial volatility and positive skewness, consistent with pronounced regime shifts during COVID and wartime adjustments. HAC regressions indicate that inflation is associated with lower premium growth, while the policy rate and regime indicators (war/COVID) become economically and statistically relevant in the extended specification; FX-volatility acts as a stress channel dampening growth under heightened uncertainty. VAR evidence does not confirm stable short-run Granger causality; nevertheless, FEVD suggests that premium dynamics are largely driven by their own persistence at a 12-quarter horizon, with secondary contributions from credit and monetary shocks. GARCH estimates point to strong volatility persistence in the conditional variance of premium growth. Practical implications: the findings support macroprudential surveillance and insurer risk management by highlighting the importance of inflation–FX stress and regime transitions for premium base dynamics, pricing, and scenario-based stress testing. Future improvements in causal identification require transforming the credit indicator into a genuine q/q measure using a level series of non-financial credit and/or extending the sample (or increasing data frequency) to enhance the power of VAR and structural tests.