Автореферат (1138294), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Диссертация состоит из введения, трех глав,заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературыиз 158 наименований и 35 приложений. Объём диссертации составляет 194страницы, включая 8 таблиц.2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВо введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цельи задачи, обозначены предмет и объект исследования, обоснована научнаяновизна, проанализированы методологическая и информационная базы,представленатеоретическаяипрактическаязначимостьполученныхрезультатов.Первая группа проблем диссертационного исследования определяетсяпоиском и теоретическим обоснованием временных эффектов посредствомрассмотрения концептуальных основ формирования цен на рыночные активы.Согласно гипотезе эффективного рынка, основанной на положении теориислучайногоколебанияцен,существуюттриформыинформационнойэффективности рынков ценных бумаг.Согласно сильной форме, невозможно построить торговую стратегию,доходность которой превзойдет доходность рынка, так как вся информация ужеотражена в ценах на рыночные активы.
Однако на практике были обнаруженыповторяющиеся движения котировок в зависимости от определенного периодавремени (дня, недели, месяца, квартала, года), так называемые временныеэффекты, существование которых не соответствует концепции эффективныхфондовых рынков. Это формирует потенциальную возможность извлекать9дополнительную прибыль для инвестиционного портфеля без увеличения егориска.Данныйэкономическийэффектподвергаетсяизучениювдиссертационном исследовании на основании рассмотрения пяти временныхэффектов, относимых к циклическому классу: эффект дня недели, эффектсмены месяца, эффект месяца, эффект квартала (предновогоднего ралли),эффект внутри квартала.В диссертации выявлены пять типов работ в данном направлении.
Вработах первого типа определяются и оцениваются временные эффекты, атакже приводится их классификация. Во второй группе работ проводитсясравнительный анализ календарных аномалий в разных группах стран, в томчисле России. В третьей группе выявляются временные эффекты для рядаразличных рынков активов.
В четвертой группе выводятся методологическиеосновыипредставленыгипотезыобъясненияпричинсуществованиявременных эффектов, где отдельно анализируются работы, посвященныевозможностямизвлечениясверхприбылиприформированииторговойстратегии, основанной на календарных аномалиях. Здесь же рассматриваютсявозможности по увеличению доходности инвестиционного портфеля. В пятойгруппе формируется точка зрения, согласно которой опровергается самосуществование временных эффектов.Несмотря на многообразие исследований, однозначного объясненияприроды существования календарных аномалий не получено. При этомнаиболее репрезентативным для их оценки признано использование GARCHмодели.Относительно возможностей формирования дополнительной прибыли вбольшинстве случаев утверждается, что ввиду транзакционных издержек этогосделать нельзя, с другой стороны, представляется вполне реальным увеличениедоходности инвестиционного портфеля при учете временных эффектов вовремя принятия решений о покупке или продаже ценных бумаг.10Резюмируя представленные подходы к оценке временных эффектов, атакже определение возможностей извлечения прибыли, нулевой гипотезой длякаждого из пяти рассматриваемых временных эффектов является их отсутствие(равномерное распределение доходностей), а также невозможность извлечениясверхприбылиикакследствиевысокаястепеньинформационнойэффективности фондовых рынков стран БРИКС.Вторая группа вопросов диссертационного исследования касаетсяразработки наиболее релевантной модели определения временных эффектов, атакже формирования необходимого пула данных.В качестве объекта изучения выступают фондовые рынки стран БРИКС.Страны, входящие в данный союз, демонстрируют опережающие темпы роста.Они отличаются своими крупными экономиками и значительным полемвлияния на региональном и глобальном уровнях.
Исследуемые индексы IBOV,ММВБ, SENSEX, NIFTY, HSI, SHCOMP, TOP40 являются основными длябразильской фондовой биржи (BM&FBOVESPA), российской биржи ПАО«Московская Биржа», Бомбейской фондовой биржи (Bombay Stock ExchangeLimited – BSE Ltd), национальной фондовой биржи Индии (National StockExchange of India Limited – NSE), корпорации бирж и клиринговых организацийГонконга (Hong Kong Exchanges and Clearing Limited – HKEx), Шанхайскойфондовой биржи (Shanghai Stock Exchange – SSE) и фондовой биржиЙоханнесбурга, Южная Африка (Johannesburg Stock Exchange Limited – JSELimited) соответственно. В диссертационном исследовании учитываютсяособенности расчетов каждого из индексов, а также методология определенияцен закрытия, на основании которых рассчитывается ежедневная доходность.Все индексы рассчитываются в национальных валютах, что позволяет говоритьо сопоставимости результатов.Данные формируются за максимально продолжительный временнойотрезок, а именно: с момента начала публикации значений каждого из индексовдо 30 июня 2015 года (более 48 000 тысяч значений).
Более того, общий периодразделяется на пятилетние подпериоды, каждый из которых рассматривается в11отдельности и позволяет проводить межстрановой анализ за сопоставимыепериоды. Данный подход позволяет утверждать, что сформирована наиболееполная и качественная база данных.Комплексное рассмотрение сразу нескольких торговых площадок врамках построения инвестиционного портфеля в конечном итоге даетвозможность, с одной стороны, диверсифицировать риск, а с другой – учестьвременные эффекты, характерные для каждой из стран, с целью максимизациидоходности мультинационального портфеля.Для выявления и оценки каждого из временных эффектов разработанауникальнаяэконометрическаяавтокорреляцию,котораяGARCH-модель,гетероскедастичность,свойственныеучитываетвременнымрядамфондовых индексов, что недоступно при использовании МНК.В диссертационном исследовании в качестве объясняемой переменнойвыступает логарифмическая доходность в день t: = ( /−1 ) × 100(1),где – общая доходность индекса в день t, рассчитанная какнатуральная логарифмическая доходность от закрытия предыдущего дозакрытия текущего дня; – значение индекса I на момент закрытия вдень t; −1 – значение индекса I на момент закрытия в день t-1.При рассмотрении эффекта дня недели в качестве независимыхпеременных выступают значения доходностей в каждый день недели: = + + + ℎ ℎ + + −1 + (2),где … – дамми-переменная на каждый день недели, равная 1, еслиэтот день выпадал на изучаемый день, и 0, если иначе; … –коэффициенты регрессии; −1 – доходность индекса предыдущего дня; – коэффициент учета автокорреляции временного ряда.Вмоделиубранаконстантасцельюизбеганияполноймультиколлинеарности, при её сохранении сумма фиктивных переменных былабы равна константе, что говорило бы о линейной зависимости регрессоров.12Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов в каждый из днейнедели (постоянная доходность не зависит от дня недели).При рассмотрении эффекта смены месяца в качестве независимыхпеременных выступают значения доходностей в первые и последние 9торговых дней месяца.
= + 1 1 + 2 2 + 3 3 + 4 4 + 5 5 + 6 6 + 7 7 +8 8 + 9 9 + −9 −9 + −8 −8 + −7 −7 + −6 −6 + −5 −5 + −4 −4 +−3 −3 + −2 −2 + −1 −1 + (3),где 1 … 9 – дамми-переменная на каждый с 1-го по 9-й торговый день вначале месяца, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый день, и 0,если иначе; −9 … −1 – дамми-переменная на каждый торговый день с –9-го по –1-й в конце месяца, равная 1, если этот день выпадал наизучаемый день, и 0, если иначе; 1 … −1 – коэффициенты регрессии.Тестируетсянулеваягипотезаоравенствекоэффициентоввнезависимости от начала или конца месяца.
Если она отвергается, тораспределение доходностей неравномерно, что говорит о существованииэффекта смены месяца.GARCH-модель для определения эффекта месяца выглядит следующимобразом: = Янв Янв + Фев Фев + Мар Мар + Апр Апр + Май Май + Июн Июл +Авг Авг + Сен Сен + Окт Окт + Ноя Ноя + Дек Дек + (4),где Янв … Дек – дамми-переменная равняется 1, если доходность визучаемый день выпала на изучаемый месяц года, и 0, если иначе;Янв … Дек – коэффициенты регрессии.В модели также убрана константа.
В случае отклонения нулевой гипотезыо равенстве коэффициентов регрессии в каждый из месяцев, можно утверждатьсуществование эффекта месяца.При рассмотрении эффекта предновогоднего ралли независимымипеременными являются значения доходностей в один из кварталов года:13 = 1 кв. 1 кв.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
