Влияние дивидендных выплат на доходность акций в моделях ценообразования на финансовые активы

К примеру, современные авторы, такие, как Boudoukh, Michaely, Richardson & Roberts (2007) проверяют дивидендную доходность на предсказательную силу с помощью введения параметра дивидендной доходности в базовое уравнение модели ценообразования на финансовые активы по Fama & French (1993), а также в более раннюю модель Fama & MacBeth (1973). При тестировании последней модели с добавлением фактора дивидендов авторы получили следующую спецификацию:

где - рыночная капитализация компании, - ее балансовая стоимость, - дивиденды, - постоценочная бета для каждого из сформированных портфелей (по балансовой стоимости), она получается, как сумма коэффициентов, полученных при проведении временных серий (time series), то есть регрессий портфельных доходностей на лаговые значения (в t-1) избыточных доходностей акций. Коэффициент при дивидендах в такой модели авторы получили совсем низкий. Для проверки модели Fama &French (1993) авторы составили 25 портфелей на основе следующих соотношений: бета/общая доходность, размер компании/общая доходность и балансовая стоимость/общая доходность (общая доходность бралась потому, что авторы наряду с дивидендной доходностью исследовали общую доходность и чистую общую доходность выплат; сортировка проводилась путем разделения выборки NYSE по бете и доходности выплат отдельно). Была проведена первоначальная time series регрессия, где зависимая переменная представляла собой месячные избыточные доходности по каждому из портфелей. Затем регрессировали избыточные доходности по портфелям на избыточную рыночную доходность, параметры SMB и HML (базовые переменные в модели Fama & French). Получилась так называемая трехфакторная модель.

Она также подтвердила слабость предсказательной силы на основе дивидендной доходности, в то время как факторы общих выплат имели больший смысл в силу полученных в большом количестве значимых факторов. Наряду с протестированными моделями авторы также провели тестирование одномерной и мульти модели, где среди факторов были только лишь дивидендные доходности, а в качестве зависимой переменной бралась избыточная рыночная доходность (причем все параметры были логарифмированы).

Несмотря на все большее свидетельство успешности а) моделей с большим количеством ценовых компонентов в роли факторов доходности актива; б) новых мер доходности - доходности общих денежных потоков, исследователи пытаются создавать все новые и новые модели, доказывающие, что модели с небольшим количеством факторов тоже имеют место быть. Например, в работе Jiang & Lee (2006) авторы предложили логлинейную коинтеграционную модель (loglinear cointegration model), которая объясняет будущую доходность актива через логлинейную комбинацию двух параметров - отношения и дивидендной доходности (здесь учитывается их изменение во времени). То есть данная линейная комбинация может быть записана как приведенная к настоящему моменту стоимость всех ожидаемых будущих доходностей активов (в т.ч. , то есть не только рыночная + по отдельности факторы в данной модели существовать не могут). Данная модель может считаться продолжением модели Campbell & Shiller (1988) и Vuolteenaho (2000,2002) и так же успешно показывает предсказательную силу дивидендных выплат совместно с , который так же во многих источниках был зачислен в факторы, прогнозируемые доходность финансовых активов.

Большая часть исследований финансовой литературы изобилует доказательствами состоятельности гипотезы о том, что дивидендная доходность способна предсказать доходность акций. Но с развитием данного вопроса в узких кругах исследователей по всему миру появились альтернативные точки зрения на данный факт: во многих работах гипотеза была поставлена под сомнение в силу проблем очистки данных (выборки) и эконометрических проблем (проблем самого исследования). Если данные проблемы ранее старались решать с помощью тестирования тех же моделей (но на других данных) или изменения их вида (добавления переменных, как в модели декомпозиции актива) и рассмотрения других спецификаций (эконометрических форм), то несколько позже (видимо, убедившись в невозможности нахождения единого решения) ученые стали пробовать изменить саму прогнозную переменную. Изначальной мерой дивидендных выплат во всех моделях по тестированию предсказательной илы дивидендов являлась дивидендная доходность, которая, к примеру, в модели Fama&French (1988) вычислялась следующим образом:

Где - дивиденд на акцию в период от t-1 до t, - постоянный темп роста дивидендов, - постоянная рыночная ставка, которая является результатом соотношения дивидендов за все периоды и - цены акции в период t-1 (на начало года). Уравнение называется certainty model и по сравнению с другой мерой дивидендной доходности (авторы также рассматривали ) больше подстроена под устранение эконометрических проблем (т.н. upward-biased slopes) и не способствует переоценке вклада дивидендной доходности в дисперсию ожидаемых доходностей активов. Конечное уравнение регрессии, где авторы проверяли предсказательную силу выглядело следующим образом: в качестве регрессора выступали составленные меры доходности (без и с реинвестированием дивидендов) для равно взвешенных и взвешенных по стоимости NYSE портфелей.

В работе Amit Goyal and Ivo Welch (2003) также используется регрессия со стандартным показателем дивидендных выплат:

,

где - рыночная премия, - отношение выплаченных дивидендов по всем акциям к рыночной капитализации компании.

Но, как уже было сказано, с развитием точек зрения, отрицающих способность дивидендов предсказывать доходности активов, появились и новые исследования, посвященные нахождению той меры дивидендных выплат, которые с более точной вероятностью могли бы предсказывать изменение цен на акции. Так как дивидендные выплаты являются частью денежного потока компании, различные авторы пытались не только заменить дивиденды другими прокси и посмотреть, как изменятся результаты (может, все прокси имеют аналогичные проблемы), но и добавить к дивидендам различные компоненты, отражающие выбытие средств из компании (т. н. cash outflows). К примеру, в статье Robertson & Wright (2006) на базе работы Modigliani & Miller (1961) была создана мера дивидендной доходности, включающая в себя все денежные потоки для акционеров (т. н. FCFE, равна сумме дивидендных и недивидендных акционерных потоков).

где - общий денежный поток, - реальные дивидендные выплаты, - реальные чистые выпуски акций, - реальная рыночная стоимость всех выпущенных акций. При этом реальная нефинансовая доходность измерялась следующим образом, а уравнение регрессии осталось прежним:

Итак, новый показатель доходности назвали доходностью денежных потоков. Авторы показали, что данная мера имеет большую предсказательную силу по сравнению с традиционной мерой доходности в качестве регрессора, проведя многочисленные тесты нас устойчивость результатов по данной переменной. Также данная работа учла замечания предыдущих исследователей, которые сфокусировались на возрастающих в количестве с каждым годом обратных выкупов. Кроме того, в Allen & Michaely (2002) авторы отметили, что до 1983 обратные выкупы были не до конца легализованы и, как результат, их почти не было и они не исследовались. А в работе Fama & French (2001) авторы вовсе решили сосредоточиться на выборке с 1979 года, после которого, по их мнению, значимость дивидендов стала снижаться в связи не столько с тем, что они стали облагаться большими налогами, чем просто capital gains, но и в связи с волной активности компаний в сфере слияний и поглощений, чаще всего финансируемыми за счет кэша. Также среди работ, отмечающий данный факт, можно выделить Grullon & Michaely (2002) и Liang & Sharpe (1999).

Для репрезентативного инвестора, однако, слияния и поглощения, финансируемые кэшом или облигациями, и новые выпуски акций, играют такую же по значению роль, что и дивиденды с обратными выкупами, в перемещении кэша акционерам компании. Так, ряд авторов таких, как Bagwell & Shoven (1989), Ackert & Smith (1993), Mehra (1998) и Allen & Michaely (2002) отметили важность данного факта об эквивалентности по значению недивидендных потоков и дивидендных для инвесторов. В Robertson & Wright (2006), кроме конструирования новой меры доходности (cash-flow yield), авторы сравнивают их со стандартной версией - соотношением дивидендов к цене за акцию (nonfinancial dividend yield), которая объясняла будущие доходности акций намного хуже, чем мера, взятая в соответствии с M&M (1961).

В работе Boudoukh, Michaely, Richardson & Roberts (2007) также наряду с дивидендной доходностью исследуются две альтернативные меры доходности - доходность общих выплат и доходность чистых выплат. Авторы считают целесообразным проверять денежные притоки, так как всегда существует возможность того, что эти денежные вливания сделаны для повышения дивидендов. В таком случае данная корректировка для учета реальных дивидендов, чистых притоков и оттоков, действительно, оправдана. Об этом, в частности, упоминалось в Allen & Michaely (2003). К тому же, исследователи считают, что невключение в модель альтернатив дивидендных выплат ведет к ошибкам измерения, как в панельных регрессиях, так и в случае обычных сквозных. Доходность общих выплат включает в себя выплаты по дивидендам и обратные выкупы. Для вычисления доходности чистых выплат авторы от общей доходности доходность выпуска акций (отношение выпущенной суммы к капитализации компании).

Итого: «традиционными» моделями в прогнозировании ожидаемой доходности являются модели, которые зависят от порой большого количества факторов и оттого обнаруживающие массу эконометрических ошибок уже после публикаций. Зависимость факторов друг от друга является наиболее острой проблемой, которая исправляется за счет введения не только агрегированных переменных, способных отразить характер влияния нескольких переменных, но также введение новых методов поиска информации и применения новых эконометрических спецификаций, о чем пойдет речь далее.

2.2 Методология исследования влияния дивидендов на доходность акций: альтернативные концепции

Альтернативный подход, связанный с исследованием роли дивидендов в моделях ценообразования на финансовые активы, отличается от традиционных вариаций моделей тем, что в альтернативных модицификациях предполагается добавление факторов ввиду обнаружения слабой прогнозной силы дивидендов, отражающих вариацию дивидендной доходности и ее зависимость от цены актива (даже таким образом, чтобы учесть их в одной переменной: так будет меньше вероятности, что показатели будут зависеть друг от друга, а регрессии испытывать эконометрические проблемы). В целом альтернативные спецификации призваны решить эконометрические проблемы, а также выявить факторы, влияющие на доходность акции в краткосрочном периоде. Сложность данных моделей именно в том, чтобы придумать что-то большее, чем простые регрессии на лагированные параметры, которые совершенно не отражают поведение акции по причине ее экстра волатильности. В частности, такая точка зрения принадлежит авторам работы Campbell & Yogo (2006).

Первая попытка "сложного" моделирования темпа роста дивидендов вписалась в историю как модель Гордона - была опубликована в Gordon (1959), где автор объясняет волатильность цены на актив с точки зрения типичного инвестора в трех возможных вариантах: первый - инвестор приобретает акцию с целью получения дивидендов; второе - инвестор надеется на получение дохода (доход на акцию); третий вариант комбинирует оба случая. Особенность данной модели - наличие постоянного роста дивидендов, а также постоянной ставки :

Затем в Campbell & Shiller (1988) была модель была модифицирована с учетом того, что дивиденды не являются постоянными во времени. Также новая модель показала несостоятельность подхода оценки прогнозной силы дивидендных метрик, где в регрессиях в качестве фактора берется лишь дивидендная доходность. В целом новая модель получается следующим образом:

(1)

(1*)

и (1*) - present value identity, а и - параметры линеаризации.

Переписывая (1) для переменной с учетом ожиданий и условием отсутсвия "рациональных пузырей" получается следующее выражение - динамическая версия модели Гордона, выведенная в работе Campbell & Shiller (1988):

что можно переписать так:

(Стоит отметить, что логарифмированные переменные взяты авторами именно для того, чтобы исключить нелинейность зависимости ожидаемой доходности, а также, как еще было показано в Kleidon (1986) логлинейные модели лучше описывают данные, чем линейные). Из данного выражения: логарифмированная цена актива - линейная комбинация изменения ожидаемых дивидендов, будущей ожидаемой доходности, текущего дивиденда, а также константы, которая адоптирует ее к уровню цен.

Переписывая выражение для доходности акции авторы получают:



где - ожидаемая доходность актива, - ожидаемый дивидендный рост,- логарифмическая дивидендная доходность. Данная формула является моделью настоящей стоимости (present value identity), скорректированной на фактор роста дивидендов. Авторы оценивают вклад регрессоров с помощью разработанного им метода декомпозиции (VAR method - векторная авторегрессия), где проверяется гипотеза о постоянности (stationary dividend yield) дивидендной доходности, что означает, что как и ожидаемый рост дивидендов, так и доходность акций нельзя спрогнозировать. То есть для получения доказательств прогнозной силы дивидендной доходности, необходимо отвергнуть данную гипотезу. Процедура декомпозирования происходит следующим образом:

Домножая (2) на и взяв ожидания, получается:

Это выражение показывает, что вариация в дивидендной доходности должна быть учтена (то есть обладать прогнозной силой) путем ковариационной связи с будущей доходностью актива или будущим ростом дивидендов. То есть то, что

a. меняется, если оно прогнозирует дивидендный рост или доходность в регрессиях

Сама декомпозиция получается при делении (3) на :



где означает регрессирование на , то есть из выражения (4) виден вклад каждого из компонентов в разрезе регрессионного анализа. А именно это выражение означает, что

b. Если меняется, то разница между коэффициентами между доходностью и дивидендным ростом в регрессии должна быть равна единице.

Концепция VAR является отправной точкой у исследователей: на ее основе авторы статей декомпозируют различные факторы влияния на доходность актива без разделения на отдельные модели. Она позволяет ответить на два вопроса: первый - какой компонент доходности актива может быть спрогнозирован с помощью информации из VAR; второй - какой компонент доходности актива может быть учтен постфактум с помощью новостей о будущих дивидендах. Поскольку существовавшая на тот момент (1988) литература давала ответ только на первый вопрос, авторы подхода отмечают, что для анализа факторов доходности актива не менее важно ответить и на второй вопрос. Тем более как уже показали работы Shiller (1987) и Summers (), возможно сделать такую модель, в которой только малая часть однопериодной доходности актива прогнозируема, но в которой новости о фундаментальной стоимости актива (дивидендах) влияют только на малую часть вариации в постфактумной доходности актива. Стоит отметить, что в самой работе Campbell & Shiller (1988) авторы получили вывод о том, что доходность актива и дивидендная доходность являются слишком волатильными, чтобы на них влияли новости о будущих дивидендах, кроме того, избыточная волатильность предусматривает прогнозируемостью доходности актива на длинных интервалах. Разработанная в 1988 г., векторная авторегрессионная модель стала и остается особенно популярной у исследователей даже в 2010-х гг.: метод VAR применялся в работах Hodrick (1996), Stambaugh (1999) и многих других, а в работе Kragt, Jong & Driessen (2015) VAR используется для разложения цены на компоненты - фактор дисконтированного скорректированного на риск дивидендного роста.

Но также были работы, где VAR применять не советуют: к примеру, в работе Ang & Bekaert (2006), где векторная авторегрессия подвергается критике в силу многих эконометрических проблем. Также несмотря на популярность у исследователей present value model, у нее есть есть одна очевидная проблема: она показывает только линейный характер зависимости дивидендной доходности и доходности акции. Авторы таких работы, как Brooks & Katsaris (2003), Bohl & Siklos (2004), Kanas (2005), McMillan & Speight (2007) утверждают, что нелинейность зависимости увеличивает прогнозную силу дивидендов в силу того, что дивидендная доходность может обладать нелинейным характером, что было показано в Lamont (1998) и Balke & Wohar (2002) и может означать отсутствие коинтеграции между ней и доходностью актива. Нелинейный характер дивидендной доходности, к примеру, в Kapetanios (2006) может быть связан либо с транзакционными издержками и их перевешиванием выгод от арбитража или же с существованием пузырей на рынке, которые заставляют цену цену актива отклоняться от своего фундаментального уровня. Нелинейная модель, которую применяют для проверки зависимости цены актива от дивидендной доходности - ESTR модель.

Вместе с тем исследователи не ограничиваются одними лишь ожидаемыми темпами дивидендов в качестве фактора. К примеру, в работе Da, Jagannathan & Shen (2015) данный показатель заменяется прокси, основанном на sell-side сводках аналитиков (т.е. прогнозах) об ожидаемых доходах следующим образом:



где - логарифмированный показатель дивидендных выплат (dividend payout ratio).

Тем самым авторы получают новую меру доходности актива, что прогнозирует месячную доходность индекса точнее, чем рост ожидаемых дивидендов. Таким образом, был сделан вклад в развитие моделей исследования Binsbergen & Koijen (2010) и Kelly & Pruitt (2013), в которых также исследовались та же прокси денежного потока. Еще в работе Modigliani & Miller (1961) говорилось о доходах компании как о лучшей прокси для денежного потока в силу ее общности: таким образом, такие параметры, как дивидендная политика, рычаг и размер компании на основе общего показателя могут быть легко включены в модель. Выбор также подкрепляется именно способностью общих доходов компании (их роста) быть прогнозной единицей как на длинных, так и на коротких горизонтах инвестирования в то время, как дивидендный рост обладает прогнозной силой только на коротких интервалах. Алегбраически данное расхождение между двумя мерами роста отражает дисконтированную сумму будущих выплат:

Но в модели с прокси-доходами показатель дивидендных выплат оказывался мало влияющим на доходность актива в силу своего постоянного значения на протяжении всего периода исследования. Такой результат получен, к примеру, в работах Ferreira & Santa-Clara (2011) и Da, Jagannathan & Shen (2015).

Отдельным подходом в моделировании влияния дивидендных метрик на доходность актива, можно считать те модели, которые получают дивидендный рост (dividend growth) не на исторических данных индекса (см. приложение 1), как в работах Campbell & Shiller (1988) и Cochrane (2011), а на основе данных поведения инвесторов на рынке производных финансовых инструментов - прогнозных цен инвесторов на оционы и фьючерсы. Такой подход использует term structure models, то есть модели со временной структурой, которые впервые были применены для моделирования временных компонентов в литературе по процентным ставкам. Самая используемая модель из такого вида источников принадлежит исследованию Jegadeesh & Pennacchi (1996), в котором авторы предложили модель со временной структурой для разложения временной структуры процентных ставок на три горизонта с помощью оценки фьючерсов на LIBOR. Их модель представляет собой двухфакторную модель, где первый фактор влияет на второй, который в свою очередь влияет на долгосрочную константу. Таким образом, данная модель исследует краткосрочную и среднесрочную компоненты дивидендной доходности, а также постоянный ассимптотический рост дивидендов. К примеру, в работе Narajo (2009) моделируемая безрисковая ставка зависит как от базововой ("true") безрисковой ставки, так и от латентного фактора спроса. С помощью фильтра Кальмана автор оценивает безрисковую ставку и заключает, что спред между ней и LIBOR можно отнести к экономическим колебаниям, а спред между ней и T-bill коррелирует с рынком ценных бумаг. В свою очередь латентный фактор, выражающий фактор спроса, может считаться прокси для спроса на рынке фьючерсов, тем самым отражая спекулятивный спрос и поведение инвесторов.

Стоит отметить, что необходимость моделирования с помощью рыночных данных возникла для того, чтобы корректно измерить безрисковую ставку, которая может отличаться от тех же T-bill или LIBOR. К примеру, в Golez (2014) автор для нахождения имплицированного дивидендного роста как прокси для ожидаемого роста дивидендов, сначала через безрисковую ставку на рынке деривативов (5) выражает имплицированную дивидендную доходность, что, безусловно, ведет к лучшим прогнозным результатам:

где - средняя суммированная по году дивидендная доходность по всему индексу между периодами и , - средняя суммированная по году безрисковая ставка между периодами и , и - цены на европейский колл и европейский пут опционов с одинаковыми сроком погашения и страйком, - цена фьючерса на индекс. Выражение (5) получено из объединения условий по опционам (паритет пут-колл) и фьючерсам (цена занятия позици).

В работе Kragt, Jong & Driessen (2015) также говорится о правильности оценки влияния метрик на доходность актива с помощью рынка деривативов: этот метод действительно помогает отразить вариацию в процентных ставках, которая сильно влияет на ожидание роста дивидендов. Об пользе подхода с применением фьючерсов на индекс упоминалось также в Sharp (1990), где нойбелевский лауреат отмечает, что данный новейший на тот момент инструмент поможет сделать рынок более эффективным, а заодно и более приближенным к идеальной CAPM. Но в упомянутой работе рынок деривативов представлен рынком на специфические инструменты, которые напрямую относятся к дивидендам, а именно авторы таких моделей получают информацию по регрессируемым переменным именно на рынках дивидендных деривативов: фьючерсов и опционов на дивидендные фьючерсы. Данный рынок появился сравнительно недавно: Майкл Бреннан в 90-е годы в США стал основоположником данного вида активов, но задумка по созданию конкретного инструмента была реализована только в начале 20 века с появлением деривативов на будущие дивидендные выплаты по акциям. Суть продукта в следующем: данные инструменты позволяли обменивать будущие дивидендные выплаты по конкретным акциям или по всему индексу на деньги в момент экспирации инструментов. Таким образом, основной характеристикой данных продуктов является то, что по природе своей они впередсмотрящие, поскольку содержат информацию по ожидаемым дивидендам (expected dividends), скорректированным на риск. Более детально, цена отдельного дивидендного фьючерса или OTC свопа это ожидаемый дивиденд на заявленную дату погашения, продисконтированная (приведенная к настоящему моменту) на риск премию для этой даты погашения. И чтобы получить сегодняшнюю стоимость ожидаемых дивидендов, необходимо продисконтировать цену по безрисковой ставке. В частности, в работе Kragt, Jong & Driessen (2015) было доказано, что соотношние, полученное по данным с рынка деривативов для дивидендов является очень хорошей прогнозной метрикой, что говорит в пользу выбора такого вида информации для определения влияния дивидендных метрик на цену актива: авторы получили на уровне более 50% при регрессировании данного фактора. Но суть исследования в случае производных инструментов на дивиденды не меняется: авторы все так же ищут переменную, которая смогла бы наиболее адекватно отразить влияние дивидендных метрик на доходность актива.

Итого: «альтернативные» модели называются так потому, что исправляют ошибки даже тех моделей, которые пытались исправить ошибки предыдущих способом добавления новых факторов прогнозирования. Одним из таких исправлений может считаться новый способ нахождения дивидендного роста, который в некоторых моделях признается главным фактором волатильности дивидендной доходности и соответственно, может влиять на ожидаемую доходность.



2.3 Гипотезы исследования

Гипотеза 1. Дивидендный рост влияет на способность дивидендной доходности прогнозировать доходность актива.

Раньше считалось, что только ожидаемая доходность является фактором волатильности : в Cochrane (2008) автор говорит, что вариация в ожидаемой дивидендной доходности зависит только от ожидаемой доходности актива, но никак не от ожидаемого дивидендного роста. В противовес данному мнению, основанному на традиционном подходе, использующем дивидендный рост как исторический показатель в регрессиях, появились новые исследования, посвященные получению данного показателя и изучению его влияния на дивидендную доходность на рынках деривативов. Среди таких исследований особо известны Golez (2014), Maio & Santa-Clara (2012), Kragt, Jong & Driessen (2015), где подтверждается польза использования рынков деривативов для улучшения прогнозной силы дивидендной доходности. Для проверки данной гипотезы предполагается нахождение новой меры дивидендной доходности, предложенной, в частности, в работе Golez (2014). В то же время метрика подверглась критике из-за эконометрических проблем, что также будет проверено на рынке США на новых данных, что поможет изучить феномен в свете последних лет.

Гипотеза 2. Скорректированная на дивидендный рост дивидендная доходность лучше прогнозирует доходность акций на коротких интервалах.

Раньше практически никто не подтверждал эту гипотезу, но планируется с помощью полученных с рынка деривативов ожиданий инвесторов, это получить. Будут изучены краткосрочные ожидания инвесторов на основе исследования опционов с различной датой погашения. Ожидается получение значимых результатов на временном интервале до 6 месяцев. Также будут приведены результаты для «долгосрочных ожиданий». Гипотеза также будет проверена на рынке США ввиду ликвидности производных финансовых инструментов наиболее точно отражающих (это также будет проверено) ожидания инвесторов.

Гипотеза 3. На российском рынке акций показатель дивидендной доходности не прогнозирует доходность акций компаний малой капитализации.

С точки зрения логики в работе Maio & Santa-Clara (2012) данный феномен изучен на рынке США, где авторами была найдена зависимость изменения дивидендной доходности в зависимости от изменений ожидаемого темпа роста дивидендов в случае компаний малой капитализации. Предполагается нахождения как данной зависимости, так и зависимости дивидендной доходности компаний высокой капитализации как от изменений ожидаемой доходности, так и изменений ожидаемого роста дивидендов, что, как полагает автор настоящей статьи, в связи с изменениями и нововведениями дивидендной политики российских компаний, будет наблюдаться в скором времени.

Гипотеза 4. На российском рынке прогнозная сила дивидендной доходности увеличивается на длинных интервалах.

Здесь автор настоящей статьи придерживается традиционной зависимости в традициях теории Fama & French и многих других исследователей. Через проверку предыдущей гипотезы планируется получить подтверждение/опровержение данной гипотезы.



3. Эмпирическое тестирование прогнозной силы дивидендов

3.1 Описание данных

Объектом исследования является индекс и его составляющие: индексы S&P500 (SPX) (США) с 506 компаниями и MICEX (INDEXCF) (Россия) с 50 наиболее торгуемыми акциями (далее-подробнее).

Выбор стран обусловлен:

a. противоречивостью и слишком большим объемом традиционных исследований по американскому рынку

b. необходимостью исследования российского рынка

c. намерением автора сравнить два рынка в силу ускорения темпов развития российского

Подходы: по США рассматривались фьючерсные контракты на индексы и опционы с одинаковыми датами погашения: стояла задача найти все фьючерсные контракты и выписанные на них опционы. По России был применен портфельный подход как «альтернативный» подходу, связанному с рынком деривативов.

Период исследования - с 2005-2015 гг. по американскому рынку и с 2008-2014 гг. по российскому - определен на основе доступности необходимых данных для построения эмпирической модели исследования. Кроме того, предполагается интересным проследить роль дивидендных выплат на протяжение последних трех лет ввиду признаков перегретости мировых рынков: волатильность на мировых фондовых рынках, особо наблюдающаяся на рынке в течение 2015 и часто предшествующая кардинальной смене тренда, указывает на негативное соотношение риска и доходности, что позволяет предположить то, что бычий рынок себя исчерпал и теперь цены акций стремительно пойдут вниз.

Источником данных послужили следующие базы данных:

a. опционы: S&P500 - OptionMetrix

b. фьючерсы: S&P500 - Bloomberg

c. дивиденды по индексам, котировки индексов - Thomson Reuters Datastream

d. Данные по российским компаниям - Bloomberg

Фьючерсы и опционы имеют свои характеристики. Чтобы подобрать правильные паритетные пары колл-пут, а также правильно выбрать фьючерсы, на которые данные опционы были выписаны, необходимо учитывать их все.

Характеристики фьючерсных контрактов:

1. Дата (date)

2. Расчетная цена (settlement price)

3. Число сделок (volume, open interest)

4. Дата экспирации контракта (expiration date)

Характеристики опционов на фьючерсы:

1. Дата (date)

2. Пут: бид, оффер (bid price, offer price) - считаются на основе усредненных бид и оффер.

3. Колл: бид, оффер (bid price, offer price) - считаются на основе усредненных бид и оффер.

4. Страйк (strike_price)

5. Дата экспирации (expiration date)

Выбор фьючерсных контрактов и опционов имел ряд ограничений:

a. фьючерсы: цена не должна была равняться страйку опционов

b. b. опционы: составлялись пары - у пут и колл опциона должны быть одинаковые дата экспирации, должны быть выписаны на определенные фьючерсы (одинаковая дата экспирации), опционы должны быть европейского типа (не американского) для выполнения паритетного условия. Например, при выборе опционов S&P не брались OEX опционы - американские. По той же причине подход, основанный на получении implied dividend yield на рынке деривативов, не применим в случае российских данных, поскольку все опционы, выпускаемые Московской Биржей -американские.

c. c. фьючерсы и опционы на них должны быть ликвидными (переменные volume и open interest должны быть положительными - строго больше нуля)

d. Метод подбора правильного фьючерса: поскольку опционы гасятся раз в квартал - в третью пятницу марта (SPH), июня (SPM), сентября (SPU) и декабря (SPZ) - то каждой дате погашения опциона присваивался определенный фьючерс. К примеру, если опцион гасился 22.01.2006, то ему присваивался контракт марта 2006, то есть SPH2006, в датах которого были указаны торги за соответствующую дату (не дату погашения, а базовую дату).

Объектами исследования стали:

США: деривативы на индекс S&P500 - торгуются с 1982 г. на Чикагской товарной бирже (CBOE). Индекс является взвешенным по рыночной капитализации (free-float weighted) - index-level data. Ниже представлена первоначальная выборка (количество опционов в штуках) и финальная выборка (с уже составленными парами «пут-колл-фьючерс).

Табл.1. Выборка опционных пар

Год	Колл опцион	Пут опцион	Пары	Финальные пары (по году даты обращения)	Финальные пары (по году даты исполнения)
2005	22034	29464	13736	926	669
2006	25551	35658	15796	1142	1115
2007	30015	44017	18000	1299	1281
2008	44323	53954	23563	1726	1623
2009	44757	60985	22422	1809	1809
2010	22043	31716	5987	534	886
2011	27789	38320	7982	659	560
2012	35453	51904	10083	880	842
2013	53387	83211	16763	1444	1279
2014	36147	64241	12257	1022	998
2015	51546	92184	22926	1582	1943

Можно видеть, что опционы не обязательно погашаются в год даты обращения, что влияло также на maturity: средняя по всем опционам составляла 114 дней, максимальная и минимальная - 700 и 2 дня соответственно. Суммарное количество пар - 13059.

Россия: были выбраны все 50 компаний индекса MICEX - firm-level data. Следующие переменные были выбраны в качестве образующих для составления рыночных портфелей: рыночная капитализация, отношение балансовой стоимости компании к рыночной (два признака, по которым составлялись портфели), а также дивидендные выплаты, цена акции. Были рассчитаны показатели доходности акций, дивидендной доходности и дивидендного роста следующим образом соответственно:

где - цена акции в момент t, - цена акции в момент t-1, - дивиденды в момент t, и - сумма дивидендов за периоды t и t-1.

Всего наблюдений 1002 с учетом доступности данных по капитализации, цене на дату (месячные данные) и выплаченному дивиденду за период. Перейдем к модели исследования.



3.2 Описание методологии эмпирического исследования

Модель исследования включает в себя работу с двумя выборками - США и России, причем в первом случае предполагается исследование, построенное на информации рынка деривативов, а также проверка гипотез 1 и 2 на индексе S&P, то есть на index-level информации. Во втором же случае модель будет отличаться от первой и включать в себя детальный анализ на уровне company-level. Обоснование выбора моделей, а также их подробный разбор представлены ниже.

ЧАСТЬ 1. РЫНОК США

В качестве основной модели предлагается проверить модель, основанную на получении дивидендной доходности и дивидендного роста, который, как предполагается в теории (и также в одной из гипотез), также влияет на возможность предсказать поведение ожидаемой доходности с помощью дивидендной доходности. Успех данной модели, а также ее противоречия, лежащие в природе рынка деривативов, будут обеспечивать ее популярность не только у исследователей поведения цен на активы, но также и у рядовых финансистов, чьи ожидания, как полагается, более точно отражаются именно здесь.

Модель по США состоит из 4 этапов:

1. Получение ожидаемого роста дивидендов на основе данных рынка деривативов

2. Проверка непересечения эффектов ожидаемого роста дивидендов и дивидендной доходности

3. Проверка прогнозной силы дивидендных метрик

4. Проверка out-of-sample модели

Этап 1. Двухшаговый подход к получению ожидаемого роста дивидендов

1.1. Получение ожидаемой дивидендной доходности (implied dividend yield) на данных рынка деривативов.

Теоретических подход, завязанный на ценах фьючерсов и опционов на фьючерсы, основан на двух условиях отсутствия арбитража на фондовом рынке - формуле cost-of-carry (для индексных фьючерсов) и паритетном колл-пут соотношении (для опционов на фьючерсы).

С учетом стандартной предпосылки о том, что индекс имеет скомпанованную по всем акциям дивидендную доходность (), формула cost-of-carry для цены фьючерса имеет следующий вид:

где - цена фьючерса на индекс, - цена базового актива, - суммированная по году дивидендная доходность по всему индексу между периодами и , - суммированная по году требуемая доходность индексу между периодами и . Выражение получено из соображений эффективного рынка: известно, что цена занятия позиции по фьючерсу на рынке равна разнице между безрисковой ставкой и дивидендной доходностью соответствующего актива.

Выражение же для паритета колл-пут для опциона на фьючерс выглядит следующим образом:

где и - цены на европейский колл и европейский пут опционов с одинаковыми сроком погашения и страйком.

Оба условия об отсутствии арбитража соотносят цены деривативов с будущей дивидендной доходностью и безрисковой ставкой. Поэтому можно скомбинировать два условия, чтобы получить требуемую доходность из рынка деривативов:



Получив выражение для ставки процента , путем подстановки его в выражение паритета опционов можно получить выражение для дивидендной доходности (далее )

1.2. Получение дивидендного роста (implied dividend growth)

На основе полученных значений для дивидендной дохности и реальной двидендной доходности () производится расчет дивидендного роста () и скорректированной дивидендной доходности () с помощью следующих формул:

где - оцененная с помощью процедуры линеаризации константа (Campbell & Shiller, 1988), - коэффициент дивидендного роста (), полученный процедурой .

Этап 2. Следующим этапом является проверка непересечения эффектов влияния дивидендной доходности () и имплицированного дивидендного роста на исторический дивидендный рост для того, чтобы точно сказать о том, что полученный на рынке деривативов дивидендный рост является прокси для исторического роста дивидендов. в качестве фактора влияния на дивидендный рост выбран потому, что:

a. Сам показатель также зависит от ожидаемого дивидендного роста (вариация дивидендной доходности зависит от вариации ожидаемого дивидендного роста)

b. Имплицированный дивидендный рост () вычислялся ранее как разница между дивидендной доходностью () и обычной дивидендной доходностью ().

Ввиду этих предпосылок, оцениваются следующий вид регрессий:

где - годовой дивидендный рост с равным 1, 2,3 и 6 месяцев; включает в себя или и оба показателя. То есть второй этап предполагает оценку трех регрессий. Предварительно можно сказать, что, если статистическая значимость последней регрессии, включающей в себя оба показателя, будет выше аналогичного показателя одномерной регрессии, то таким образом, можно будет заключить, что и в самом деле отражает ту часть неучтенного в дивидендного роста.

Этап 3. На данном этапе предполагается проверка прогнозной силы нового показателя дивидендной доходности через тестирование трех регрессий, где зависимой переменной является доходность актива, а факторами:

а.

b. и

c.



Таким образом, на данном этапе так же проверяются три регрессии. Уже сейчас можно предположить, что, если статистическая значимость () первой регрессии получится ниже, чем во втором и третьем случае, то доказывает свою значимость как показатель для отражения дивидендного роста. К тому же, если третья регрессия покажет себя лучше второй, то можно говорить о том, что может отражать совместное воздействие дивидендной доходности и дивидендного роста на показатель доходность актива. Тем самым гипотеза 1 будет полностью подтверждена. Кроме того, проверка регрессий осуществляется на четырех временных горизонтах (1,2,3 и 6 месяцев), что даст возможность проверить гипотезу 2.

4 этап. На данном этапе будет осуществлена проверка робастности регрессии - out-of-sample значимости.

Итого: модель №1 по рынку США, состоящая из 4 этапов, дает возможность проверить гипотезы 1 и 2.

ЧАСТЬ 2. РЫНОК РОССИИ

Аргументация выбора модели: на российском рынке невозможно применение подхода оценки влияния дивидендной доходности через дивидендный рост на ожидаемую доходность актива с помощью рынка деривативов. Это происходит не только потому, что фьючерсы и опционы на фьючерсы не так ликвидны, как на американском рынке, но и потому, что на Московской бирже торгуются исключительно опционы американского типа, которые не позволяют воспользоваться главным аргументом в использовании данного метода, а именно, нахождении дивидендной доходности (через безрисковую ставку) ввиду отсутствия выполнения пут-колл паритетного равенства. Как пример, можно показать следующую ситуацию: для американских опционов разница стоимостей фьючерса (базового актива опциона) и страйка опциона та же, что и разница между пут ценой и колл ценой, что автоматически дает нулевой результат при попытке подсчета безрисковой ставки. Поэтому в противовес американскому S&P, таким образом получить безрисковую скорректированную ставку (или же просто доходность при отсутствии привящки к фьючерсной cost-of-carry формулы) невозможно. Таким образом, в данной работе для сравнения роли дивидендных выплат во влиянии на доходность актива, был избран портфельный метод, который также с успехом используется на американском рынке.

Портфельный метод основан на ранжировании выборки на основании размера компании, выражающегося через капитализацию компании (). Данные были выбраны месячные, чтобы искусственно расширить рассматриваемый временной интервал, и посмотреть способность дивидендной доходности прогнозировать ожидаемую доходность актива как на коротком, так и на длинном интервалах.

Цель применения данного метода - оценить вклад каждого показателя в дивидендную доходность. Модель состоит из трех этапов, на каждом из которых оцениваются следующие три регрессии по Cochrane (2011):

где в качестве зависимых переменных берутся логарифмированные будущая доходность актива, дивидендный рост и дивидендная доходность, а в качестве регрессора стоит текущая дивидендная доходность. Коэффициенты , и показывают доли, в которых перечисленные переменные влияют на логарифмированную дивидендную доходность, то есть декомпозицию D/P, представляемую следующим образом:



Данные регрессии оцениваются в два этапа. Первый - сквозная регрессия по всем данным за все годы. Вторая - с разделением компаний на два вида по размеру капитализации (берется 30% компаний с высокой и 30% с низкой капитализацией), что предполагает проведение 6 регрессий. На каждом этапе будут получены результаты, которые подтвердят/отвергнут гипотезы 3 и 4.

Итого: на российском рынке предполагается проведение регрессий методом портфелей - сортированных по . Метод выбран как наиболее часто применяемый на развивающихся рынках капитала, а неприменимость предыдущего метода, применяемого на рынке США, доказана. Результаты двух методов могут быть сравнимы ввиду учета индивидуальных особенностей рынков данными моделями.

3.3 Анализ влияния дивидендов на доходность акций и описание результатов исследования

ЧАСТЬ 1. РЫНОК США

Этап 1. Двухшаговый подход к получению ожидаемого роста дивидендов

1.1. Получение ожидаемой дивидендной доходности (implied dividend yield) на данных рынка деривативов.

Ниже представлены описательные характеристики получившейся на данных рынка деривативов дивидендной доходности.

Табл.2. Имплицированный показатель дивидендной доходности, январь 2005 - май 2015

	IDY (3m)	IDY (4m)	IDY (5m)	IDY (6m)	IDY (7m)
Mean	0.0207	0.0206	0.0207	0.0206	0.0203
Std. Dev.	0.0116	0.0086	0.0077	0.0074	0.0073



Стоит отметить, что полученный показатель ввиду исключения проблем с сезонностью дивидендных выплат оценен именно на горизонте до 7 месяцев (нарастающим итогом). Как и ожидалось, дисперсия дивидендной доходности на коротких интервалах более волатильна, а с приближением 7 месяцев стабилизируется на одном уровне. Показатели средних значений приблизительно одинаковые.

На основе предыдущих значений получили показатель дивидендного роста. Он получился положительным во времена бума в экономике (2005-2007, 2010-2014) и отрицательным во времена ее спада (2008-2009, 2014-2015). Это говорит о том, что получившийся показатель дивидендного роста весьма точно отражает реальность: к примеру, в кризис отрицательный показатель означает пессимистичный настрой инвесторов по отношению к возможностям роста компаний индекса. Также на данном этапе был получен скорректированный на рост показатель - Оцененные параметры линеаризации и AR(1) равнялись 0,83 и 0,55 соответственно.

Стоит более подробно остановиться на сравнении показателей и Во-первых, в среднем выше скорректированного значения в периоды спада и ниже в периоды бума экономики (рис.1). Это означает, что обычная дивидендная доходность может прогнозировать доходность актива, которые являются слишком низкими для периода бума и слишком высоки для спада. Это является нереалистичным и ведет к тому, что ожидания и поведение игроков рынка отражаются с помощью обычной исторической дивидендной доходности неверно. Во-вторых, скорректированное значение более волатильно, чем обычное (табл. 3).

Табл. 3. Суммарная статистика

	Rm t	del Dm t	Dpt	idg	dp corr
Mean	0.0733	0.00361	-40.198	0.0602	-38.946
Std. Dev.	0.5443	0.1463	0.2687	0.1868	0.5364
AR(1)	0.1292	0.0871	0.9786	0.5286	0.7359



Это означает, что рост волатильности предполагает сильную коррелированность ожидаемой доходности актива и скорректированного показателя. Но на самом деле, как пишет в своей работе Golez (2014), корректировка показателя дивидендной доходности увеличивает вариацию без манипуляций с корреляцией вышеупомянутых показателей на основе того, что обычная дивидендная доходность попросту этого не учитывает (волатильность меньше, а корреляция наоборот больше). В-третьих, коэффициент при AR(1) (табл.3) меньше у , что делает его менее постоянным во времени (persistent) - это большое преимущество, поскольку все предыдущие исследователи обнаруживали, что данная постоянность влияет на правильность результатов, делая их практически незначимыми (в частности, это была ошибка первых исследований в данной области - влияния показателей денежного потока на доходность актива).

Этап 2. Проверка непересечения эффектов ожидаемого роста дивидендов и дивидендной доходности

Результаты регрессий (табл. 4) говорят о следующем. Коэффициент при получился отрицательным - это соотносится с теорией.увеличивается с горизонтом времени: от 1,47% до 3,28%. Имплицированный дивидендный рост, наоборот, положительно соотносится с историческим дивидендным ростом, увеличивается от 4,8% до 18,4%. А вот последняя регрессия, объединяющая в себе два этих факторам (bivariate) показывает лучшие результаты, что означает тот факт, что при добавлении к регрессии с , дивидендный рост показывает скрытый в дивидендный рост (другую его часть) и тем самым не перекрывает отраженный в показатель дивидендного роста.



Табл. 4. Проверка непересечения эффектов дивидендной доходности и имплицированного дивидендного роста

Горизонт	1	2	3	6
Const.	-0.2728	-0.2644	-0.2423	-0.2013
	(-1.728)	(-1.506)	(-1.344)	(-1.164)
dpt	-0.0767	-0.0749	-0.0696	-0.0599
	(-1.958)	(-1.735)	(-1.571)	(-1.405)
adj. R^2	0.0147	0.0304	0.0373	0.0328
Const.	0.0248	0.0248	0.0261	0.0283
	(2.284)	(2.206)	(2.264)	(2.517)
idg	0.18	0.1983	0.1906	0.1902
	(3.249)	(4.401)	(4.262)	(4.761)
adj. R^2	0.0479	0.116	0.1501	0.1842
Const.	-0.4919	-0.5123	-0.4832	-0.4456
	(-3.067)	(-2.463)	(-2.239)	(-2.187)
dpt	-0.1276	-0.1301	-0.1228	0.1103
	(-3.229)	(-2.626)	(-2.402)	(-2.355)
idg	0.2368	0.2574	0.2545	0.244
	(4.165)	(4.630)	(4.393)	(4.826)
adj. R^2	0.0931	0.2093	0.2661	0.3081

Этап 3. Проверка прогнозной силы скорректированной дивидендной доходности

Табл. 5 представляет результаты по трем регрессиям. Коэффициент при D/P положительный, как и предполагается в теории, но по сравнению с двухмерной регрессией с добавлением имплицированного дивидендного роста результаты улучшаются и растет до 5,2% и 8,7% на месячном и 6-месячном отрезках. так же хорошо прогнозирует доходность актива, как и двухмерная регрессия. Это означает, что новый показатель может заменить два отдельных показателя. Это подтверждает гипотезу 1. Гипотеза 2 также подтвердилась на основании того, что на всех временных горизонтах получились сравнительно больше и примерно одинаковые, чем в случае первой регрессии. То есть скорректированный показатель прогнозирует доходность актива на всех отрезках, а не как обычная дивидендная доходность, чья прогнозная сила растет с горизонтом времени, позволяя получать значимые результаты только на длинных интервалах.

Табл. 5. Проверка прогнозной силы показателя скорректированного dp corr

Горизонт	1	2	3	6
Const.	0.8234	0.9316	0.9726	11.540
	(1.393)	(1.339)	(1.418)	(1.784)
Dpt	0.187	0.2137	0.2238	0.2686
	(1.275)	(1.241)	(1.317)	(1.672)
adj. R^2	(0.0033	0.0145	0.02964	0.0702
Const.	0.1689	0.5018	0.6385	0.9402
	(0.276)	(0.634)	(0.832)	(1.317)
Dpt	0.0348	0.1137	0.1461	0.2189
	(0.231)	(0.589)	(0.779)	(1.250)
Idgt	0.7075	0.4637	0.3579	0.2173
	(3.271)	(2.066)	(1.712)	(1.201)
adj. R^2	0.052	0.0503	0.0571	0.0871
Const.	0.9647	0.7863	0.7061	0.6404
	(3.415)	(3.097)	(2.802)	(2.715)
dpt corr	0.2292	0.1833	0.1626	0.1458
	(3.192)	(2.743)	(2.445)	(2.333)
adj. R^2	0.0461	0.0529	0.0619	0.0856

ИТОГО: Подтвердились обе гипотезы, связанные с рынком США, а именно, то, что скорректированная на дивидендный рост дивидендная доходность может лучше прогнозировать доходность актива, кроме того, она делает это на всех периодах.



ЧАСТЬ 2. РЫНОК РОССИИ

Выборка из 45 компаний российского индекса MICEX из 4043 ежемесячных наблюдений характеризуется следующими особенностями (табл.6)

Табл.6. Суммарная статистика 2010-2015, общая выборка

	mark cap	dpt	ln r	ln dg
Mean	558449.6	-2.1672	0.2671	0.0372
Max	8114570	2.7826	2.9897	0.5976
Min	3579.336	-7.8239	-0.3949	-0.4055
Std. Dev.	932058.8	1.5943	0.4380	0.1308

Как видно, компании обладают широким диапазоном значений переменных: капитализация, логарифмированные дивидендная доходность, доходность акции и рост дивидендов. Для проверки составляющих дивидендной доходности, выборка была поделена на два типа по капитализации (size): 30% компаний с высокой капитализацией выделены в группу «big», 30% с малой капитализацией - в группу «small». Характеристики двух подвыборок представлены в табл.7 и табл.8.

Табл. 7. Суммарная статистика 2010-2015, big

	mark cap	dpt	ln r	ln dg
Mean	3715708	-2.9664	0.0816	-0.0060
Max	8114570	-1.1793	0.3175	0.1512
Min	2317821	-5.2506	-0.2927	-0.2944
Std. Dev.	1679661	1.2686	0.1615	0.1073	...

Подобные документы

• Оценка доходности акций

  Расчет текущей доходности акций, прогнозируемой полной доходности за период владения. Оценка пакета акций с учетом премии. Средняя доходность акции за анализируемый период. Определение изменчивости (рискованности). Цена обыкновенной акции предприятия.
  
  контрольная работа [44,0 K], добавлен 13.09.2012
  

• Дивиденты и доходность акций

  Дивиденды на размещенные акции и цена пакета акций. Портфель ценных бумаг. Дивидендная ставка по акции. Определение конечной доходности пакета акций в процентах годовых, текущей доходности облигации, стоимости купонной облигации и ее номинальной цены.
  
  курсовая работа [17,7 K], добавлен 06.09.2011
  

• Влияние выкупа акций на цену акций на развивающихся рынках

  Анализ существующих методов выкупа акций. Основополагающие работы по оценке влияния выкупа на цену акций. Анализ законодательства стран BRIC как ключевого фактора, который может повлиять на разницу в результатах между развитыми и развивающимися рынками.
  
  курсовая работа [396,6 K], добавлен 14.07.2016
  

• Оценка доходности инвестиций банка

  Виды акций коммерческих банков: обыкновенные и привилегированные. Основные факторы, влияющие на их доходность, критерии оценки данного показателя. Анализ дивидендной доходности акции на примере обыкновенных акций исследуемого банка, пути увеличения.
  
  курсовая работа [194,3 K], добавлен 11.05.2016
  

• Анализ доходности акций на примере обыкновенных акций ОАО "Сбербанк России"

  Оценка доходности инвестиций в акции. Рассмотрение видов акций коммерческих банков: обыкновенных и привилегированных. Понятие доходности и её расчёт. Характеристика эмитента ценной бумаги ОАО "Сбербанк России". Анализ доходности акции данного банка.
  
  реферат [109,4 K], добавлен 07.11.2014
  

• Инвестиционный анализ акций

  Расчет текущей, прогнозируемой полной (конечной) доходности акции. Эквивалентная рублевая доходность за период владения акцией в долларах США. Расчет цены покупки акции, которая не котируются на фондовой бирже, доходным подходом. Оценка пакетов акций ОАО.
  
  контрольная работа [70,7 K], добавлен 20.09.2015
  

• Исследование эффекта размера на рынках капитала стран БРИКС

  Доходность обыкновенных акций публичных компаний фондовых рынков стран БРИКС: России, Индии, Китая, ЮАР и Бразилии. Эффект размера и параметры сверхприбыли арбитражного портфеля, построенного на основании доходности обыкновенных акций на рынках капитала.
  
  дипломная работа [2,4 M], добавлен 13.09.2017
  

• Закономерности развития рынка акций на примере ОАО "Газпром"

  Сущность рынка ценных бумаг. Понятие акции как ценной бумаги, её характеристика и классификация. Цена и доходность акций, методы анализа рынка акций. Спред-анализ рынка акций ОАО "Газпром". Проблемы и перспективы развития фондового рынка в России.
  
  курсовая работа [2,5 M], добавлен 29.01.2011
  

• Инвестиционные свойства обыкновенных акций и их оценка

  Акция как основной вид долевых бумаг. Основные критерии классификации акций. Общая характеристика обыкновенных акций и их виды. Понятие доходности акций и факторы, влияющие на ее изменение, дивиденды. Инвестиционная привлекательность обыкновенных акций.
  
  контрольная работа [54,4 K], добавлен 07.01.2012
  

• Реакция доходности корпоративных облигаций на объявления о дивидендных выплатах

  Характеристика существующих исследований влияния новостей на доходность корпоративных облигаций. Применение метода событийного анализа для проверки состоятельности гипотез, выдвинутых в данных исследованиях, по отношению к российскому рынку облигаций.
  
  дипломная работа [800,9 K], добавлен 28.10.2016
  

• Права держателей акций и доходность облигаций

  Сущность акции как эмиссионной ценной бумаги. Права владельцев обыкновенных акций, условия их дополнительного выпуска. Способы получения дохода от облигации, зависимость ее цены от процентной ставки и уровня инфляции. Расчет текущей доходности облигации.
  
  реферат [80,5 K], добавлен 11.07.2011
  

• Особенности оценки привилегированных акций

  Оценка и сущность привилегированной акции. Особенности оценки рыночной стоимости пакетов акций. Права владельцев привилегированных акций и их влияние на рыночную стоимость этих акций. Прогнозирование денежных потоков. Определение ставки дисконтирования.
  
  реферат [29,9 K], добавлен 11.09.2010
  

• Фундаментальный анализ акций на примере акций ОАО "Роснефть"

  Понятие и классификация акций. Значение анализа рынка ценных бумаг для инвесторов. Определение справедливой стоимости денежного потока акций. Расчет и оценка финансовых показателей ОАО "Роснефть", фундаментальный анализ акций, оценка прибыли компании.
  
  курсовая работа [502,2 K], добавлен 22.12.2014
  

• Акции, их виды и классификация

  Сущность акции - эмиссионной ценной бумаги, которая дает право на управление компанией и получение части прибыли в виде дивидендов. Преимущества привилегированных акций. Реквизиты, которые должны содержать бланки акций согласно нормативным документам.
  
  реферат [54,5 K], добавлен 09.06.2015
  

• Ценные бумаги предприятия

  Понятие, виды и принципы ценной бумаги. Фундаментальные требования к оформлению ценных бумаг. Сущность, виды и обязательные реквизиты акций, их характеристика. Режим выплаты дивидендов. Разновидности акций по инвестиционным качествам и видам эмитентов.
  
  контрольная работа [31,4 K], добавлен 24.12.2010
  

• Банковские операции с акциями и облигациями

  Совокупная сумма подоходного налога за весь срок владения облигацией. Определение совокупной доходности по привилегированным акциям. Эффективность сделки купли-продажи векселя для банка при учете по простым учетным ставкам. Доходность каждого вида акций.
  
  контрольная работа [37,0 K], добавлен 23.12.2009
  

• Рынок акций "второго эшелона"

  Экономическая сущность акций "второго эшелона". Анализ состояния рынка акций "второго эшелона" в России. Повышение рейтинга акций "второго эшелона" среди игроков биржевого рынка. Оптимизация долевого соотношения акций в модельных портфелях инвесторов.
  
  курсовая работа [477,9 K], добавлен 20.08.2012
  

• Инвестиционная привлекательность акций банков

  Аспекты исследования инвестиционной привлекательности акций. Анализ данного понятия и его основных показателей. Оценка инвестиционной привлекательности акций ПАО "Сбербанка", ПАО "ВТБ 24". Пути повышения инвестиционной привлекательности акций эмитентов.
  
  курсовая работа [402,1 K], добавлен 14.03.2016
  

• Активы и активные операции исследуемого банка

  Характеристика операций, осуществляемых коммерческими банками. Зарубежный опыт в управлении активными операциями коммерческого банка. Многосторонние лизинговые сделки. Размеры выплат дивидендов. Анализ финансовой отчетности на примере АО "Темiрбанк".
  
  дипломная работа [381,1 K], добавлен 28.07.2009
  

• Акции и их обращение на рынке ценных бумаг

  Историческое развитие акций в России, их виды и особенности, эмиссия и обращение. Состояние рынка акций в Российской Федерации на современном этапе, его крупнейшие эмитенты. Влияние мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. на российский рынок акций.
  
  курсовая работа [262,2 K], добавлен 22.05.2012
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам