Structural Breaks and Market Integration: Analysing the Effects of France’s 2024 Legislative Crisis and 2025 Sovereign Downgrade

Wstęp

Listy zastawne są definiowane jako hybrydowe instrumenty dłużne, łączące cechy tradycyjnych niezabezpieczonych obligacji korporacyjnych (bankowych) oraz papierów wartościowych zabezpieczonych aktywami (Correia i Pinto, 2022). Kluczową cechą odróżniającą listy zastawne od innych instrumentów dłużnych jest mechanizm podwójnego zabezpieczenia, zgodnie z którym inwestorzy posiadają roszczenia zarówno wobec instytucji kredytowej będącej emitentem tego typu walorów, jak i wobec wyodrębnionych pakietów aktywów wysokiej jakości (hipotek) (EBA, 2025, s. 16).

Rynek listów zastawnych to przede wszystkim rynek europejski, który rozwijał się przez ponad 250 lat. Obecnie rynek ten odgrywa kluczową rolę w długoterminowym finansowaniu kredytów hipotecznych oraz sektora publicznego (Correia i Pinto, 2022, s. 3). W przeciwieństwie do Stanów Zjednoczonych, gdzie sekurytyzacja stanowi główny instrument refinansowania kredytów hipotecznych, europejskie systemy bankowe tradycyjnie opierają się na listach zastawnych jako stabilnym i odpornym źródle finansowania, zwłaszcza w okresach podwyższonej niepewności rynkowej.

Należy zauważyć, że znacząca część literatury przedmiotu koncentruje się na analizie zależności pomiędzy listami zastawnymi a instrumentami sekurytyzacyjnymi, w tym papierami wartościowymi zabezpieczonymi aktywami (ABS) oraz papierami wartościowymi zabezpieczonymi hipotekami (MBS). Chociaż oba typy instrumentów opierają się na pakietach aktywów i umożliwiają pozyskiwanie finansowania na rynkach kapitałowych, różnią się one istotnie pod względem mechanizmów cenowych oraz charakterystyki ryzyka. Różnice te skłoniły badaczy do dalszych analiz interakcji pomiędzy listami zastawnymi a innymi instrumentami finansowymi, ze szczególnym uwzględnieniem zagadnień dotyczących ich wyceny oraz płynności.

Na tym tle niniejsze badanie rozszerza istniejącą literaturę przedmiotu o analizę wpływu różnic pomiędzy średnimi poziomami rentowności do wykupu (mid-YTM) listów zastawnych i obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech. Artykuł rozpoczyna się od przeglądu literatury dotyczącej listów zastawnych, po którym następuje opis danych oraz zastosowanej metodologii badań. Analiza empiryczna koncentruje się na identyfikacji zależności występujących pomiędzy różnicami w poziomach mid-YTM wybranych instrumentów finansowych. W tym względzie szczególną uwagę poświęcono dwóm wydarzeniom: rozwiązaniu Zgromadzenia Narodowego przez prezydenta Francji 11 czerwca 2024 roku oraz obniżeniu ratingu kredytowego Francji przez agencję ratingową Standard & Poor’s 17 października 2025 roku. Zdarzenia te poddano badaniu w celu oceny, czy można je uznać za zmiany o charakterze strukturalnym. W końcowym etapie analizy wykorzystano zestaw testów statystycznych w celu ustalenia, czy wydarzenia te doprowadziły do zmian w sposobie wzajemnego wpływu różnic pomiędzy mid-YTM listów zastawnych i obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech.

1. Przegląd literatury

Zależności pomiędzy listami zastawnymi a innymi instrumentami finansowymi mają charakter złożony i wielowymiarowy. Niemniej jednak możliwe jest wskazanie pewnych prawidłowości, które pozwalają lepiej wyjaśnić wycenę listów zastawnych w kontekście funkcjonowania całego systemy finansowego.

Wyniki badań Correii i Pinto (2022) wskazują, że podczas gdy rating kredytowy pozostaje podstawowym czynnikiem kształtującym wycenę ABS i MBS, inwestorzy na rynku listów zastawnych przywiązują większą wagę do cech kontraktowych, czynników makroekonomicznych oraz sytuacji finansowej emitenta. Różnica ta wynika z braku tzw. efektu bankruptcy remoteness, charakterystycznego dla struktur sekurytyzacyjnych – ponieważ emitent nadal ponosi odpowiedzialność za zobowiązanie, inwestorzy muszą w większym stopniu analizować stabilność finansową banku (Wegener i in., 2019, s. 2).

W literaturze wskazuje się również na występowanie zjawiska „niedoszacowania” (mispricing), polegającego na tym, że ABS oraz MBS wykazują zazwyczaj wyższe spready kredytowe niż listy zastawne o porównywalnym ratingu kredytowym. Zjawisko to wynika z faktu, że ratingi kredytowe odzwierciedlają przede wszystkim prawdopodobieństwo niewypłacalności lub oczekiwaną stratę, a jednocześnie mogą nie w pełni uwzględniać wyższy poziom ryzyka systemowego właściwego dla struktur sekurytyzacyjnych. Listy zastawne są postrzegane jako względnie bezpieczne instrumenty, m.in. ze względu na dynamiczny charakter pakietów zabezpieczających, w ramach których emitenci zobowiązani są do zastępowania aktywów nieobsługiwanych oraz utrzymywania odpowiedniego poziomu nadzabezpieczenia, a także dzięki dodatkowej ochronie wynikającej z niezależnych mechanizmów nadzorczych.

Współzależności pomiędzy rynkiem listów zastawnych a rynkiem długu skarbowego przyciągają również znaczną uwagę badawczą, zwłaszcza w kontekście transmisji ryzyka płynności w okresach napięć finansowych. Schwarz (2019) proponuje pozbawiony założeń modelowych wskaźnik płynności rynku, oparty na różnicach rentowności pomiędzy niemieckimi obligacjami skarbowymi a papierami dłużnymi agencji KfW (tzw. K spread). Ponieważ oba instrumenty objęte są tą samą gwarancją państwową, wskaźnik ten można interpretować jako odzwierciedlanie ryzka płynności. Wyniki empiryczne wskazują, że płynność odgrywała istotną rolę podczas globalnego kryzysu finansowego, odpowiadając za znaczną część wzrostu spreadów obligacji skarbowych w strefie euro. W ujęciu ogólnym wyniki te podkreślają znaczenie czynników płynności w kształtowaniu dynamiki cen na rynkach instrumentów o stałym dochodzie.

Dodatkowych dowodów na znaczenie efektów płynności dostarczają analizy niemieckiego rynku listów zastawnych. W szczególności porównania pomiędzy tradycyjnymi Pfandbriefe a ich bardziej płynnymi odpowiednikami typu Jumbo wskazują, że mimo podobnego poziomu ryzyka kredytowego obu instrumentów, mogą pojawiać się trwałe różnice w ich rentownościach. Spready mają tendencję do rozszerzania się w okresach napięć rynkowych oraz wykazują wysoką trwałość, co jest zgodne ze zjawiskiem flight-to-liquidity, polegającym na „przesuwaniu” portfeli w kierunku bardziej płynnych aktywów.

Szeroko analizowana w literaturze była również rola listów zastawnych w transmisji polityki pieniężnej, zwłaszcza w kontekście programów zakupu aktywów realizowanych przez Europejski Bank Centralny (EBC). W szczególności programy zakupu listów zastawnych CBPP1, CBPP2 oraz CBPP3 wpływają na warunki finansowe za pośrednictwem kilku kanałów. Obejmują one efekty sygnalizacyjne, w ramach których zakupy aktywów na dużą skalę wzmacniają oczekiwania dotyczące łagodnej polityki pieniężnej, efekty luzowania kredytowego wynikające z obniżenia kosztów finansowania banków, a także efekty równoważenia portfeli, zachęcające inwestorów do przesuwania środków w kierunku aktywów o wyższej dochodowości. Ponadto obecność EBC jako istotnego uczestnika rynku może przyczyniać się do obniżenia postrzeganego ryzyka oraz redukcji premii za ryzyko, wspierając tym samym stabilność finansową (Benigno i in., 2022).

Badania empiryczne potwierdzają, że programy te miały mierzalny wpływ na funkcjonowanie rynków finansowych. W szczególności ceny listów zastawnych reagowały pozytywnie na interwencje EBC, przy czym najsilniejsze efekty obserwowano w przypadku papierów o dłuższych terminach zapadalności (Gibson i in., 2015). Ponadto dowody empiryczne wskazują na występowanie efektów przenoszenia (spillover), skutkujących ograniczeniem spreadów obligacji skarbowych w krajach strefy euro o podwyższonym ryzyku. Jednocześnie skuteczność tych programów była zróżnicowana w zależności od fazy ich realizacji, a niektóre z nich, takie jak CBPP2, przyniosły bardziej ograniczone rezultaty, częściowo z uwagi na niższy od oczekiwanego popyt rynkowy.

Interakcje pomiędzy listami zastawnymi a innymi formami finansowania banków są w znacznym stopniu kształtowane przez otoczenie regulacyjne, w tym Covered Bond Directive oraz Capital Requirements Regulation. Charakterystyczną cechą listów zastawnych jest zabezpieczenie roszczeń ich posiadaczy na pakiecie wysokiej jakości aktywów (hipotek). Chociaż mechanizm ten zwiększa ochronę inwestorów, ogranicza jednocześnie pakiet aktywów dostępnych dla wierzycieli niezabezpieczonych w przypadku niewypłacalności banku. W konsekwencji wysoki poziom „obciążenia” aktywów może prowadzić do zmiany rozkładu ryzyka pomiędzy różnymi kategoriami zobowiązań bankowych.

Z perspektywy nadzorczej zagadnienie to zyskuje coraz większe znaczenie. Choć listy zastawne są powszechnie uznawane za stabilne źródło finansowania, organy regulacyjne podkreślają konieczność uważnego monitorowania poziomu „obciążenia” aktywów, aby uniknąć nadmiernej koncentracji ryzyka po stronie wierzycieli niezabezpieczonych (EBA 2025). Równolegle w dyskusjach regulacyjnych jest rozważane wprowadzenie europejskich zabezpieczonych papierów dłużnych (European Secured Notes), które miałyby charakter instrumentów o podwójnym regresie, zabezpieczonych kredytami dla małych i średnich przedsiębiorstw. Instrumenty te mają na celu poszerzenie dostępu do finansowania, przy jednoczesnym zachowaniu solidnych zabezpieczeń strukturalnych, ograniczających potencjalne efekty oddziaływania na rozwinięty rynek listów zastawnych.

2. Dane i metodologia badań

Analiza empiryczna, przeprowadzona na potrzeby niniejszego artykułu, obejmuje dwa etapy. W pierwszym z nich sprawdzane jest, czy dwa zdarzenia, tj. decyzja Prezydenta Francji Emmanuela Macrona z dnia 11 czerwca 2024 r. o rozwiązaniu Zgromadzenia Narodowego (zdarzenie 1) oraz obniżenie ratingu kredytowego Francji przez agencję ratingową Standard & Poor’s w dniu 17 października 2025 r. (zdarzenie 2), mają charakter zmian strukturalnych.

W drugim etapie przeprowadzanych badań analizie poddawany jest wpływ różnic pomiędzy mid-YTM listów zastawnych oraz obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech w czterech podokresach:

• podokresie poprzedzającym zdarzenie 1, tj. od 29 sierpnia 2023 r. do 11 lipca 2024 r. (podokres 1);

• podokresie występującym po zdarzeniu 1, tj. od 12 lipca 2024 r. do 21 marca 2025 r. (podokres 2);

• podokresie poprzedzającym zdarzenie 2, tj. od 8 stycznia 2025 r. do 17 października 2025 r. (podokres 3); oraz

• podokresie występującym po zdarzeniu 2, tj. od 20 października 2025 r. do 12 lutego 2026 r. (podokres 4).

Pomimo że tego rodzaju badania odwołują się zwykle na metodologii wykorzystującej analizę wydarzeń (Khan et al. 2023; Madane i Benjana 2025), w niniejszym artykule przyjęto odmienne podejście. Zakłada ono sprawdzenie zmian przyczynowości w sensie Grangera pomiędzy premią za ryzyko listów zastawnych względem obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech w czterech wcześniej zdefiniowanych podokresach.

Rezygnacja z metodologii analizy wydarzeń na rzecz alternatywnego podejścia wynika stąd, że analiza wydarzeń opiera się na agregacji ponadprzeciętnych stóp zwrotu, które obliczane są zwykle w odniesieniu do udziałowych instrumentów finansowych (Bacon i Cagigas 2022; Majid et al. 2024). W przypadku dłużnych papierów wartościowych, jak listy zastawne czy obligacje skarbowe, podstawową miarą dochodowości jest rentowność do wykupu, której skumulowana wielkość ma ograniczoną wartość poznawczą.

Zmiany przyczynowości w sensie Grangera są analizowane z wykorzystaniem modelu autoregresji wektorowej z p opóźnieniami (Sims 1980; Granger 1980), tj. VAR(p), w następującej postaci

Yt=c0+Π1Yt−1+Π2Yt−2+…+ΠpYt−p+εt

gdzie:

\mathbf{Y}_{t} = \left(Y_{1,t},\ldots,Y_{n,t} \right)'Yt=(Y1,t,…,Yn,t)′ oznacza wektor zmiennych endogenicznych,

c0 jest wektorem parametrów o wymiarach (n \times 1)(n×1),

Π1 do Πp są macierzami o wymiarach (n \times n)(n×n) zawierającymi współczynniki odpowiadające wektorom od Yt−1 do Yt−p,

Yt−p jest wektorem regresorów o wymiarach (n \times 1)(n×1) dla okresu t z opóźnieniami rzędu p,

εt jest nieobserwowalnym wektorem składników resztowych o wymiarach (n \times 1)(n×1), wartości oczekiwanej równej zero oraz niezmiennej w czasie macierzy kowariancji ∑ (elementy wektora tworzą proces mający właściwości białego szumu). Oznacza to, że: E\left(\mathbf{\varepsilon}_{t} \right) = \mathbf{0}E(εt)=0, E\left(\mathbf{\varepsilon}_{t},\mathbf{\varepsilon}_{t}' \right) = \sumE(εt,εt′)=∑, E\left(\mathbf{\varepsilon}_{t},\mathbf{\varepsilon}_{p}' \right) = \mathbf{0}E(εt,εp′)=0 ∀t≠p. Ponadto zakłada się, że: εt∼iid.

Model VAR(p)VAR(p) jest estymowany przy wykorzystaniu danych wejściowych mających postać różnic pomiędzy mid-YTM następujących instrumentów finansowych:

• dwóch emisji francuskich listów zastawnych (ISIN: FR0013088432, FR0013102845) oraz francuskiej obligacji skarbowej (ISIN: FR0013131877), zapadającej 25 maja 2026 r.;

• dwóch emisji niemieckich listów zastawnych (ISIN: DE000DFK0GN6, DE000DFK0GP1) oraz niemieckiej obligacji skarbowej (ISIN: DE0001102390), zapadającej 15 lutego 2026 r..

Szeregi czasowe dla wszystkich instrumentów finansowych uwzględnionych w badaniu pozyskano z bazy danych Bloomberg. Przed przystąpieniem do analizy empirycznej wyodrębniono dwa główne okresy: pierwszy obejmujący podokresy 1 i 2 oraz drugi obejmujący podokresy 3 i 4. Każdy podokres zawiera 200 dziennych obserwacji, z wyjątkiem podokresu 4, który obejmuje 81 obserwacji – mniejsza liczba obserwacji w tym podokresie jest związana z terminem zapadalności niemieckiej obligacji skarbowej uwzględnionej w analizie. Wszystkie obliczenia zostały wykonane w STATA 19.

Pierwszy etap analizy empirycznej rozpoczyna się od weryfikacji, czy zdarzenia 1 i 2 wyznaczają momenty, w których dochodzi do zmiany strukturalnej. W tym celu przeprowadzono test Walda na obecność zmiany strukturalnej przy założeniu, że moment zmiany (tj. moment zmiany parametrów modelu regresji) jest znany i zgodny odpowiednio z datami zdarzeń 1 i 2. Test przeprowadzono po zróżnicowaniu szeregów czasowych, co miało na celu zapewnienie ich stacjonarności (stacjonarność szeregów czasowych została zweryfikowana na dalszym etapie przeprowadzanych badań). Otrzymane wyniki przedstawiono w tabeli 2.1.

* istotne na poziomie α = 0.1.

*** istotne na poziomie α = 0.01.

Źródło: Opracowanie własne.

Na podstawie uzyskanych wyników można odrzucić hipotezę zerową H0, stanowiącą o braku istnienia zmiany strukturalnej w obu analizowanych przypadkach: na poziomie istotności α=0.1 dla zdarzenia 1 (w rzeczywistości odrzucenie hipotezy zerowej następuje przy niższym poziomie istotności, wynoszącym około α=0.06) oraz na poziomie α=0.01 dla zdarzenia 2.

W kolejnym etapie badań przeprowadzono testy statystyczne mające na celu sprawdzenie zależności pomiędzy premią za ryzyko listów zastawnych względem obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech w czterech wcześniej wyznaczonych podokresach. Zastosowane w tym celu podejście ma charakter wieloetapowy i rozpoczyna się od weryfikacji stacjonarności szeregów czasowych oddzielnie dla każdego podokresu. W tym celu wykorzystano rozszerzony test Dickeya-Fullera (ADF) oraz test Phillipsa-Perrona (PP). Należy podkreślić, że stacjonarność szeregów czasowych odgrywa kluczową rolę w przyjętej metodologii, ponieważ w ramach modelu VAR(p)VAR(p) wszystkie szeregi czasowe muszą być zintegrowane w stopniu pierwszym, tj. I(1)I(1). Spełnienie tego warunku umożliwia uzyskanie poprawnych wyników oraz wiarygodnych prognoz w oparciu o model VAR(p)VAR(p) (Dickey i Fuller, 1979; Phillips i Perron, 1988). Hipoteza zerowa H0 sformułowana na tym etapie badań zakłada, że uwzględnione zmienne zawierają pierwiastki jednostkowe, natomiast hipoteza alternatywna stanowi, że szeregi czasowe są generowane przez procesy stacjonarne. Uzyskane wyniki przedstawiono w tabeli 2.2.

*** istotne na poziomie α = 0.01.

Źródło: Opracowanie własne.

Na podstawie zawartych w tabeli 2 można stwierdzić, że analizowane szeregi czasowe są niestacjonarne at levels, lecz stają się stacjonarne po zastosowaniu procedury różnicowania. Po ustaleniu stacjonarności szeregów czasowych możliwe jest określenie optymalnej liczby opóźnień. W tym celu zastosowano dwa kryteria, tj. Final Prediction Error (FPE) oraz informacyjne kryterium Akaikego (AIC). Uzyskane wyniki przedstawiono w tabeli 2.3.

Źródło: Opracowanie własne.

Zgodnie z przyjętym podejściem, przed przeprowadzeniem testu przyczynowości w sensie Grangera, badaniu poddano istnienie długookresowych zależności pomiędzy zmiennymi. W tym zastosowano test Johansena. Test ten opiera się na metodzie największej wiarygodności i dostarcza dwóch statystyk: statystyki testu śladu oraz statystyki maksymalnej wartości własnej. Hipoteza zerowa w teście śladu zakłada, że liczba relacji kointegrujących nie przekracza r. Hipoteza alternatywna zakłada natomiast, że liczba relacji kointegrujących przekracza r. W przypadku testu maksymalnej wartości własnej hipoteza zerowa zakłada, że liczba relacji kointegrujących jest dokładnie równa r, natomiast w hipotezie alternatywnej przyjmuje się, że przekracza ona r o jeden. Ponieważ analiza kointegracji wymaga zmiennych niestacjonarnych, dane wejściowe wykorzystuje się w ich pierwotnej (nieprzekształconej) postaci, a nie po różnicowaniu. Otrzymane wyniki przedstawiono w tabeli 4.

Źródło: Opracowanie własne.

Wyniki przedstawione w tabeli 2.4 wskazują, że dla rzędu kointegracji 0 ani statystyka testu śladu, ani statystyka maksymalnej wartości własnej nie przekraczają odpowiednich wartości krytycznych. W związku z tym nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o braku kointegracji, co sugeruje brak relacji kointegrujących pomiędzy analizowanymi spreadami mid-YTM, tj. różnicami pomiędzy średnimi rentownościami do wykupu listów zastawnych i obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech.

Ostatecznie przeprowadzany został test przyczynowości w sensie Grangera. Warto zauważyć, że jedna zmienna jest przyczyną w sensie Grangera drugiej zmiennej, jeżeli przeszłe wartości drugiej zmiennej poprawiają prognozę wartości pierwszej zmiennej, tj. zmniejszają wariancję błędu prognozy. Test przyczynowości w sensie Grangera umożliwia zatem ocenę, czy jedna zmienna zawiera przydatne informacje do prognozowania wartości drugiej zmiennej. Wyniki testów przyczynowości w sensie Grangera przedstawiono w tabeli 5.

Źródło: Opracowanie własne.

Na podstawie danych zawartych w tabeli 5 można sformułować trzy wnioski odnoszące się do analizowanych podokresów. W pierwszym podokresie obserwuje się dwukierunkową zależność różnic pomiędzy średnimi rentownościami do wykupu listów zastawnych oraz obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech. Oznacza to, że różnice w spreadach mid-YTM dłużnych papierów wartościowych we Francji są przyczyną w sensie Grangera różnic w spreadach mid-YTM odpowiadających im instrumentów finansowych w Niemczech oraz odwrotnie. Należy zauważyć, że zmienne oznaczone jako d.YTM.spread.fr oraz d.YTM.spread.de reprezentują spready mid-YTM analizowanych instrumentów finansowych.

W drugim podokresie zależność ta ulega zmianie: różnice w spreadach mid-YTM dłużnych papierów wartościowych we Francji są przyczyną w sensie Grangera spreadów mid-YTM analogicznych instrumentów finansowych w Niemczech, natomiast zależność odwrotna nie jest już obserwowana.

Podokresy trzeci i czwarty nie dostarczają natomiast jednoznacznych dowodów na występowanie przyczynowości w sensie Grangera pomiędzy rozpatrywanymi wielkościami. Należy jednak zauważyć, że czwarty podokres obejmuje znacznie mniejszą ilość obserwacji. Pomimo tego rozpoznany wzorzec przyczynowości wydaje się być bardziej zbliżony do tego zidentyfikowanego w pierwszym podokresie. Co więcej, przy poziomie istotności wynoszącym około 16% hipoteza zerowa o braku przyczynowości w sensie Grangera różnic w spreadach mid-YTM listów zastawnych i obligacji skarbowych we Francji i w Niemczech może zostać odrzucona.

Łącznie wyniki te sugerują, że zdarzenia 1 i 2 – przy czym drugie z nich wiąże się z niższym poziomem istotności statystycznej – odegrały istotną rolę w wyznaczaniu okresów charakteryzujących się odmiennymi wzorcami przyczynowości w sensie Grangera pomiędzy spreadami mid-YTM dla analizowanych instrumentów we Francji i Niemczech.

Podsumowanie

Analiza empiryczna przedstawiona w niniejszym badaniu prowadzi do kilku istotnych wniosków dotyczących integracji rynków dłużnych papierów wartościowych we Francji i w Niemczech. Po pierwsze, wyniki testu Walda wskazują, że zarówno rozwiązanie Zgromadzenia Narodowego przez Prezydenta Francji Emmanuela Macrona, jak i obniżenie ratingu kredytowego Francji przez agencję Standard & Poor’s, miały charakter zmian strukturalnych, powodujących zmiany w relacjach przyczynowych pomiędzy spreadami mid-YTM analizowanych instrumentów finansowych.

Drugi etap analizy ujawnia zmieniające się wzorce przyczynowości w sensie Grangera. W początkowym okresie obserwuje się zależność dwukierunkową, co wskazu- je na wzajemne oddziaływanie pomiędzy spreadami mid-YTM we Francji i w Niemczech. Jednak po rozwiązaniu Zgromadzenia Narodowego we Francji zależność ta staje się jednokierunkowa, przy czym zmiany na rynku francuskim wpływają na sytuację w Niemczech. W kolejnych okresach po obniżeniu ratingu kredytowego Francji obserwuje się osłabienie rozpoznanej przyczynowości, choć niektóre dane sugerują, że wpływ francuskiego rynku długu na niemiecki rynek długu może utrzymywać się w dłuższym horyzoncie.

Podsumowując, uzyskane wyniki wskazują, że istotne wydarzenia o charakterze politycznym i fiskalnym mogą w znaczący sposób przekształcać mechanizmy transmisji łączące rynki obligacji skarbowych i listów zastawnych we Francji i Niemczech. Otrzymane wyniki podkreślają również znaczenie stabilności politycznej oraz jakości długu państwowego jako kluczowych czynników determinujących płynność oraz kształtowanie się cen na rynkach finansowych strefy euro.