Диссертация (1138295), страница 6
Текст из файла (страница 6)
Первым человеком, заинтересовавшимся эффектом днянедели, является Мурат Курашинов [3]. Он рассматривает два индекса ММВБ (с 1июля 1999-го по 31 августа 2004 года) и РТС (с 1 августа 1998-го по 31 августа2004 года). В результате он обнаруживает, что самым низкодоходным днем дляобоих индексов является среда. Этот феномен он называет эффектом среды.Однако основывать торговую стратегию на полученном Курашиновым результатене стоит, так как вывод сделан на основании средних доходностей безиспользования эконометрических моделей.Практически сразу после выхода статьи Курашинова выходит в свет работаБрюкова [1], в которой рассматривается доходность индексов РТС и РТС-2.Исследование проведено на данных котировок с 1 декабря 2004 года по 1 декабря2005 года. Выбор столь короткого временного периода автор не объясняет,впрочем, как и методику расчетов.
Тем не менее Брюков говорит о характерностиэффекта среды для индекса РТС, а вот для РТС 2 самым низкодоходным (хотя и сположительной доходностью) является понедельник.Кантолинский [2] берет для исследования максимально возможныйвременной интервал для индексов ММВБ (с 22.09.1997 по 28.04.2007) и РТС (с1.09.1995 по 28.04.2007). В результате он приходит к выводу о том, что дляроссийского рынка можно говорить о существовании эффекта среды, эффектамесяца, эффекта трети месяца.Качественно новый подход был показан в изданной в 2007 году статье«Календарные аномалии на российском фондовом рынке» Е.А.
Федоровой [6].Она рассматривают не только эффект дня недели, но и эффект месяца. Для этогоони берут данные индексов РТС (с 1 сентября 1995 года по 3 ноября 2005 года) иММВБ (с 22 сентября 1997 года по 2 ноября 2005 года) за максимальновозможный временной период и строят следующую модель: = 0 + ∑5=1 × + 6 × ℎ + ,где – доходность индексов ММВБ или РТС,ci – коэффициенты регрессии,28di – дамми-переменная на каждый из дней недели,hi – дамми-переменная, равна 1 за 2 дня до и после праздничных дней, и 0,если иначе,Ei – случайные отклонения.Она приходит к выводу о существовании дня индекса РТС эффектавторника и эффекта среды, в то время как для индекса ММВБ характерен толькоэффект среды.
Эти результаты можно подвергнуть сомнению, так как расчеты неприведены в статье.В следующей работе, вышедшей через два года, Е. А. Федорова и Е. В.Гиленко [7] устраняют недочеты, отмеченные выше. Они берут данные с 9 января2001 года по 17 октября 2007 года. Здесь уже доходность рассчитывается каклогарифм доходности ( = ( /−1 ) × 100). Другим качественным отличиемявляется учет гетероскедастичности благодаря применению GARCH-моделей.При этом они отмечают необоснованность применения моделей TGARCH иEGARCH, так как в обеих моделях коэффициент, отвечающий за большеевоздействие отрицательных значений прошлого ряда, незначим. Таким образом,они останавливают свой выбор на следующей спецификации GARCH-модели: = 0 + ∑( + × ) × −1 + ∑( + × ) × + =1=1 ~(0, 2 )222 = 0 + ∑=1 × −1+ ∑=1 × −1.В результате авторы обнаруживают эффект начала недели. При этомрезультаты, полученные при помощи моделей GARCH и МНК, отличаются.
Тоесть результат зависит от применяемой модели.Также выходит несколько статей в публицистических изданиях на темуисследованияэффектаднянедели.Например,наинтернет-ресурсе(http://algoritmus.ru/?p=3513) [150] автор сравнивает доходность в каждый из днейнедели для индекса Доу-Джонса с 1928-го по 2010 год и для индекса РТС с 1995го по 2010 год. Он находит, что для американского рынка характернаотрицательная доходность в понедельник, а для российского – в среду.29ВжурналеForbsвыходитстатьяКсенииЛеоновой(http://forbes.ru/article.php?id=50064) [152], в которой говорится о сохраненииэффекта среды вплоть до 2010 года. Основываясь на данных индекса ММВБ с1997-го по 2010 год, она приходит к выводу о том, что наибольшая доходность впонедельник (+0,27%), а наименьшая в среду (-0,09%). Можно предположить, чтополученные результаты основаны на средних значениях доходностей индексаММВБ.Однако наиболее глубокие исследования российского рынка былипроведены Польдиным [5] и К.Б.
МакГоуэном мл. и И.Ибрагимом (C.B.McGowan jr. and I. Ibrihim) [110].МакГоуэн и Ибрагим берут данные индекса РТС с 8 сентября 1995 года по11 августа 2003 года. К сожалению, они не объясняют причины рассмотрениястоль короткого срока. Однако авторы предоставляют полное описание методикирасчетов с использованием метода наименьших квадратов и GARCH-моделей. Врезультате они приходят к выводу о характерных для российского рынкаотрицательной доходности в среду и положительной доходности в пятницу, нополученныйрезультатСледовательно,нельзястатистическисчитатьнезначимэффектсредыдаженана10%российскомуровне.рынкеподтвержденным.Результаты исследования Польдина можно увидеть в главе «Статистическоетестирование эффекта дня недели и эффекта месяца на российском финансовомрынке». На данных о котировках индекса РТС с 1 сентября 1995 года по 15 мая2009 года (наименьшая средняя доходность наблюдается в среду) он строитследующую модель: = 0 + × −1 + × ℎ + ,где – доходность в день t; −1 – доходность в день t-1; – коэффициентавтокорреляции; –случайная величина; " ℎ " – дамми-переменная, равная 1, если это тот самый тестируемый день недели, и 0, еслииначе.
В результате он говорит о значимом результате в среду, когда наблюдается30отрицательная доходность. Также в среду наблюдается наименьшее среднеезначение доходности.Недостатком исследования описанной выше модели является неучитываниегетероскедастичности. Однако этот недостаток Польдин совместно Левагиным [4]устраняют благодаря применению моделей с условной гетероскедастичностью.Авторы рассматривают индекс РТС с 1 сентября 1995-го по 28 апреля 2009 года.Помимо разных методик расчетов, они строят две различные модели.
Перваяоценивает значимость средних дневных доходностей, а вторая сравниваетдоходность в определенный день недели с доходностью в другие дни недели.В результате использования МНК для первой модели они находятзначимым эффект среды, но этот результат не подтверждается при рассмотрениирезультатов, полученных при помощи моделей GARCH, TGARCH, EGARCH. Дляних статистически значимыми являются понедельник, четверг и пятница.Коэффициенты перед этими днями недели положительные. Предпочтениеотдается GARCH-модели, так как коэффициенты, учитывающие значимостьпрошлых шоков, оказываются незначимыми.При исследовании на значимость отклонений доходности в определенныйдень недели получаются значимыми результаты для вторника, среды и четверга.Причем во вторник и среду была выявлена сниженная доходность по отношениюк среднеарифметической доходности в оставшиеся дни.Таким образом, большинство исследований указывают на характерную дляроссийского рынка отрицательную доходность в среду, что получило названиеэффекта среды.В данном разделе были представлены обзор и анализ международныхисследований временных эффектов.
Однако научная мысль двигалась не толькопо пути применения новых методов выявления временных эффектов, расширениягеографии проводимых исследований, но и по пути рассмотрения временныхэффектов на других рынках активов, что будет представлено в следующемразделе.311.3Выявление временных эффектов на других рынках активовВ данном параграфе широко представлены различные классы активов, длякоторых обнаружены временные эффекты.
Диссертантом будут представленырезультаты определения временных эффектов для рынков облигаций, фьючерсов,валют, недвижимости, золота и внебиржевых рынков. Благодаря этому можноопределить степень распространения временных эффектов на других рынкахактивов.Статья М. Гиббонс и П. Гесс (M. Gibbons and P. Hess) [72], гдерассматриваются временные эффекты не только для рынка акций, получиланазвание «Временные эффекты и доходность активов» («Day Effects and AssetReturns»). Сначала они находят значимый эффект понедельника для индексовS&P, CRSP VW, CRSP EW и DJIA, даже несмотря на то что они учитываютгетероскедастичность путем применения ковариационной матрицы.
Но на этомавторы не останавливаются и переходят к изучению рынка облигаций. М.Гиббонс и П. Гесс рассматривают облигации, которые будут погашены вближайшие 25-30 дней за период с 28 декабря 1962-го до 27 декабря 1968 года.Предполагается, что номинальная ставка доходности подчинена случайномублужданию. Результаты свидетельствуют о том, что коэффициенты для разницдоходностей между двумя соседними днями недели различаются. Также авторынаблюдают отрицательную доходность в понедельник и повышенную доходностьв среду, а гипотеза о равных коэффициентах перед каждым из дней неделиотвергается, что позволяет утверждать характерные для рынка облигацийвременные эффекты.Несколько позже М.
Фланнери и А. Протопападакис (M. Flannery and A.Protopapadakis) [68] проводят сравнительное исследование временных эффектовдля казначейских облигаций и акций. В качестве базы данных для акцийиспользуются индексы S&P500, CRSP VW, CRSP EW, а для облигацийиспользуются казначейские облигации со сроками до погашения 1, 3, 6, 12месяцев (TB1, TB3, TB6, TB12) и 3, 7, 30 лет (TB36, TB84, TB360).32В основе исследования лежит предположение, что сезонность определяетсяширокой базой экономических факторов, оказывающих влияние на активы,следовательно, ценные бумаги должны дублировать эти сезонности внезависимости от того, на каком рынке они торгуются.
С другой стороны,сезонность отражает техническую оплату, клиринг и другие организационныемеханизмы фондовых рынков.В результате показано, что временные эффекты существуют и для акций, идля казначейских облигаций. Более того, понедельники для облигацийхарактеризуются более негативной доходностью ближе к сроку погашения. Всёэто говорит о том, что временные аномалии нельзя объяснить ни синституциональной точки зрения, ни с точки зрения общего равновесия.Синглтон и Уингендер (Singleton and Wingender) [135] находят эффект днянедели для различных долговых инструментов, в том числе для долговыхинструментов федерального фонда, агентства ипотечных ценных бумаг икорпоративных долгов.В продолжение темы изучения временных эффектов для облигацийисследователи С.
Джордан и Б. Джордан (S. Jordan and B. Jordan) [86]рассматривают на основе композитного индекса облигаций Доу Джонс (DowJones Composite Bond Average) эффект дня недели, эффект рубежа года, эффектянваря, эффект смены месяца, эффект недели внутри месяца.Показано, что доходности облигаций обладают сезонностью, отличной отрынкаценныхбумаг.Длякорпоративныхоблигацийподтверждаетсясуществование эффекта января, эффекта рубежа года, эффекта недели внутримесяца, но при этом незначимы эффект дня недели, эффект доходности месяца.Следующим объектом для изучения временных эффектов становится рыноквалют. Впервые данный рынок освещают Дж. МакФалан, Р.
Петтит и С Санг(J. McFarland, R. Pettit and S. Sung) [109]. Они рассматривают 11 валютныхрынков. Спот-рынок проанализирован для четырех основных валют: британскийфунт, немецкая марка, японская йена, швейцарский франк и трех менеераспространённых валют: австралийский доллар, испанская песета, шведская33крона. Форвардный рынок на месяц вперед анализируется только для основныхвалют. В результате изучаются три временных ряда. В первую очередьрассматривают суточные данные (например, понедельник-вторник, вторник-средаи т.д.), во вторую – распределения за все понедельники, вторники, среды и т.д., втретью – смотрят на недельные распределения доходностей.Дж.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
