Диссертация (1138312), страница 4
Текст из файла (страница 4)
На совершенноэффективном рынке изменение котировок при поступлении новой24информации будет мгновенным, а последующее движение цен будетне связано с направлением движения цен во время публикациисобытия или до публикации. Однако Grossman и Stiglitz (1980) [59]показали, что деятельность по сбору и обработке информации можетбыть прибыльной, поскольку затраты на аналитику позволяютдонести до рынка новую информацию, еще не отраженную врыночных ценах.
Для большинства типов событий рынок быстрореагирует в краткосрочном периоде. Но в некоторых случаях реакцияоказывается неполной и существует «дрейф» котировок в том женаправлении, что и первоначальная реакция рынка. Этосвидетельствует о нарушении гипотезы эффективности. Поэтомуисследования с использованием метода событийного анализавключают в себя также работы по оценке долгосрочных эффектовизменения котировок (post-announcement drifts) после выходафинансовых новостей (Ball и Brown, 1968) [9].Помимо исследований с применением событийного анализа длятестирования гипотезы эффективного рынка на примере выхода новойфинансовой информации проводится анализ предсказуемостидоходности (cross-sectional tests of return predictability).
Такиеисследования также известны как исследования аномалий рынка. Ониставят целью оценить, согласуется ли доходность по торговымпортфелям, сформированным по заранее определенному правилу, смоделью ожидаемой доходности (например, CAPM). При этомправила выбора бумаг в портфель могут включать в себя как одинкритерий (например, показатель доходности компании), так инесколько критериев.Анализ предсказуемости доходности отличается от событийногоанализа в двух аспектах. Во-первых, для включения компании в25выборку, ее история не обязательно должна содержать событияопределенного типа.
Во-вторых, в таких тестах компании включаютсяв портфель со специфическими характеристиками (определенными всоответствии с выбранной стратегией инвестирования), начиная содной и той же даты в течение года или месяца, в то время как присобытийном анализе новости не кластеризуются по времени. Такойанализ практически обязательно рассматривает долгосрочнуюдоходность, в результате чего возникает множество проблем, которыесвойственны и событийному анализу на долгосрочных интервалах. Впервую очередь, речь идет о высоком риске неправильной оценкиожидаемой доходности, об ошибках, связанных с использованиемтолько «оставшихся» компаний (survival bias), а также о высокойкорреляции переменных в связи с временной кластеризацией событий.Кроме того, как можно видеть из многочисленных исследований пофондовому рынку США, посвященным анализу торговых стратегий,их доходность значительно колеблется в зависимости от выбранноговременного интервала и от тренда, существующего на фондовомрынке.
К примеру, торговые стратегии, хорошо зарекомендовавшиесебя в 90-х годах в США, оказались неудовлетворительными в 2000 и2001 году, в результате чего доходность, накопленная в предыдущийпериод, стала отрицательной.1.2. Исследования по аналитическим отчетамТестирование эффективности рынка, описанное выше, можетпроводиться как на примере публикации аналитических отчетов, так ина примерах выхода любой другой существенной для эмитентаинформации.26В то же время круг исследований, имеющих в качестве предметаисследования аналитические отчеты, не ограничивается темойэффективности рынка. С конца 60-х годов на тему аналитическихотчетов было выпущено большое количество работ, затрагивающихразличные аспекты этого объекта.
К примеру, Ramnath, Rock и Shane(2008) [92] посчитали, что только в одиннадцати крупнейшихэкономических изданиях за 15 лет с 1992 года было опубликованоболее 250 статей на тему финансовой аналитики. Более того – посостоянию на 1 сентября 2012 года поиск Google Scholar выдал 1840статей при запросе «I/B/E/S», «analyst» и «recommendations», хотя вконце 2006 года, по данным исследования Ljungqvist, Malloy иMarston (2009) [79], таких статей было более чем в три раза меньше –585.Наиболее ранние исследования на тему финансовой аналитикирассматривали в первую очередь статистические свойствааналитических рекомендаций.
К таким работам можно отнестиисследования Givoly и Lakonishok (1979, 1984) [54, 55], в которыхоцениваются основные характеристики аналитических отчетов и ихсвойства. Однако с течением времени интересы исследователейзначительно расширились.К первой категории исследований можно отнести те вопросы,которые касаются влияния на аналитиков – включая то, как нааналитические прогнозы и на их роль на рынках капитала влияютменеджмент, мотивация аналитиков, поведенческие искажения,изменения в регулировании (с течением времени и в зависимости отстраны), а также различные проблемы в процессе написанияаналитического отчета и в базах данных.
Многие исследователиподчеркивают, что рекомендации аналитиков основываются не только27на фундаментальных моделях оценки акций, а обращают внимание нато, что в работе Altinkilic и Hansen (2009) [5] было названо«маркетинговая роль». Под этим подразумевается то, что надеятельность аналитиков и содержание публикуемых отчетов можетвлиять не только объективный сбор и обработка информации, номножество других факторов, нежелательных с точки зренияинвесторов, то есть непосредственных потребителей аналитическихотчетов.В качестве наиболее частых примеров факторов, которыевлияют на поведение аналитиков и содержание аналитическихотчетов, можно привести следующие.
Большие вопросы как состороны инвесторов, так и со стороны регуляторов, вызываетстремление инвестиционного банка к укреплению отношений сосвоими клиентами (Francis и Philbrick, 1993 [50]). Под клиентами вданном случае понимаются не инвесторы, а эмитенты, в пользукоторых инвестиционный банк может стимулировать аналитикавыпускать отчеты с целью расширения мандата в дальнейшем. К этойже области относится стремление инвестиционного банка кувеличению комиссионных доходов от продвижения таких сделок,как выпуск новых акций.
В подтверждение этой гипотезы Barber,Lehavy и Trueman (2007) [12] показали, что результаты работынезависимых аналитиков превосходят работу аналитиковинвестиционных банков, причем в основном это обосновано тем, чтоаналитики инвестбанков практически не понижают рекомендации вслучае недавнего выпуска новых ценных бумаг компанией.
А еслипонижают, то, по свидетельству Lin и McNichols (1998) [76], этособытие в гораздо большей мере влияет на снижение котировок, чемпонижение рекомендаций независимым аналитиком. Michaely иWomack (1999) [84], в свою очередь, продемонстрировали, что28следование рекомендациям сотрудников банков-андррайтеров даетменьшую доходность, чем следование рекомендаций независимыханалитиков. Чуть позже Morgan и Stocken (2003) [88] показали, чтохотя положительные рекомендации «зависимых» аналитиков не несутценности для инвесторов, можно доверять выпуску негативнойинформации этими компаниями.
Этот вывод нашел подтверждение вмасштабном исследовании Barber, Lehavy и Trueman (2007) [12], вкотором авторы показали, что инвесторы больше доверяютположительным рекомендациям независимых компаний, но остреереагируют на выход негативных рекомендаций инвестбанков.«Зависимыми» в данном контексте являются аналитики тех банков,которые организуют IPO/SPO эмитента или оказывают другие услугикомпании. В некоторых исследованиях «зависимыми» считаются всеаналитики, работающие в инвестиционных банках, посколькусоседние отделы компании могут заниматься сделками с ценнымибумагами. Независимыми в данном случае будут сотрудникикомпаний, занимающихся непосредственно аналитическойдеятельностью, и не имеющих инвестиционно-банковскихподразделений.Еще одним фактором, искажающим мотивацию, являетсястремление инвесткомпаний к повышению доходов от трейдинга,поскольку рекомендации аналитиков могут «двигать» котировки внужном для инвесткомпании направлении.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
