2. Рынок реагирует на "плохие" новости сильнее в случае, если текущий уровень на стадии подъема, то есть коэффициент чувствительности при плохих новостях растет при переходе из нижнего квинтиля на высший.

3. Не наблюдается ясная зависимость реакции рынка на "хорошие" новости от состояния рынка, поэтому авторы склонны полагать, что реакция рынка на "хорошие" новости в среднем одинакова.

4. Асимметричность реакции рынка на "плохие" и "хорошие" новости возрастает по мере роста состояния рынка. Среднее состояние рынка является исключением, поскольку рынок реагирует одинаково как на "хорошие", так и на "плохие" новости.

Табл.2. Реакция рынка на "хорошие" и "плохие" новости в зависимости от его состояния

Источник: Солодухина, А.В. Влияние корпоративных новостей на рыночную стоимость компаний/ А.В. Солодухина, Д.В. Репин // Корпоративные финансы. -2009. - №1(9) . - С.41-69.

В таблице приставлены значения коэффициентов чувствительности для "хороших" () и "плохих" () новостей и соответствующая t - статистика.



Рис. 1. Изменение реакции рынка на "хорошие" и "плохие" новости

Источник: Солодухина, А.В. Влияние корпоративных новостей на рыночную стоимость компаний/ А.В. Солодухина, Д.В. Репин // Корпоративные финансы. -2009. - №1(9) . - С.41-69.

1.4.3 Тип акции - "гламурные" акции и акции стоимости

В число самых продолжительных дискуссий в финансовой среде входит вопрос ценообразования акций роста, или "гламурных" акций, и акций стоимости. Под акциями стоимости подразумевают акции компаний, характеризующиеся высоким значением денежного потока, доходов или балансовой стоимости на акцию. Соответственно, акции, для которых эта величина относительно мала, называют акциями роста, или "гламурными" акциями.

В ранних эмпирических работах Басу [Basu, 1983] и Статтман [Stattman, 1980] представили достаточно интересные выводы по наблюдениям, которые состояли в том, что свердоходность акций стоимости больше свердоходности гламурных акций.

Фама и Френч [Fama, French, 1992, 1993, 1995, 1996] приводят доказательства того, что обнаруженная разница сверхдоходности есть не что иное, как премия за риск. Однако имеется иная позиция Лаконишок, Шляйфер и Вишны [Lakonishok, Shleifer, Vishny, 1994], состоящая в том, что рынок оценивает гламурные акции и акции стоимости неэффективно.

Скиннер и Слоан [Skinner, Sloan, 2002] провели исследование, включив наблюдения до объявления финансовых результатов в выборку. Таким образом, была учтена реакция рынка как движение цен до объявления доходов компании. Оказалось, что различие в доходностях двух типов акций объясняется доходностью до объявления. Выборка, использованная Скиннером и Слоаном, включает 103.274 наблюдений, состоит из квартальных данных об объявлении финансовых результатов компаний и ценах акций и охватывает временной ряд с 1984 по 1996 гг.

В работе были протестированы следующие гипотезы:

1. после объявления плохих неожиданных новостей для гламурных акций будет наблюдаться асимметрично большая отрицательная доходность;

2. разница в доходности между двумя видами акций возникает во время объявления плохих новостей;

3. появление асимметричной разницы доходности двух типов акций происходит около даты объявления новостей.

Результат проделанной работы вкратце сформулирован ниже. Средняя квартальная сверхдоходность акций, для которых новости о финансовых результатах были неожиданно негативными в текущем квартале, растет в абсолютном выражении от нижнего квинтиля к верхнему (см. табл. 3).

Табл. 3. Реакция рынка на новости в зависимости от типа акций

Источник: Солодухина, А.В. Влияние корпоративных новостей на рыночную стоимость компаний / А.В. Солодухина, Д.В. Репин // Корпоративные финансы. -2009. - №1(9) . - С.41-69.

Согласно таблице, средняя сверхдоходность монотонно убывает, начиная с 0,66% для акций стоимости и заканчивая -0,58% для гламурных акций. Незначительный разрыв в сверхдоходностях в интервале одного года переходит в значение 5,05%. Важно заметить, что реакция на плохие новости (-5,04%) соответствует по абсолютному значению хорошим новостям (5,5%), и при этом асимметрична по отношению к нейтральным новостям (-1,63%). Объяснение, данное этому феномену авторами, состоит в том, что частота объявляемых плохих новостей-сюрпризов (47,8%) больше, чем хороших (40,2%). Следовательно, первая гипотеза не была отвергнута.

Чтобы проверить гипотезу о формировании разницы в доходности между двумя видами акций за период объявления плохих новостей, авторы проводят анализ рынка на различных интервалах: fullret, prepet, postret, aret. Подобный подход дает возможность определить, в какой именно момент возникает разница между сверхдоходностями разных типов акций и что является причиной.

По данным исследований Скиннера [Skinner, 1997] и Соффера [Soffer et al., 2000], более 75% всех предварительных финансовых новостей входят в промежуток 14 дней до и 14 дней после конца отчетного квартала. Среди этих новостей присутствуют и объявления компаний неожиданно негативного характера, что объясняется стремлением сообщить такие новости заранее. Следовательно, интервал preret считают очищенным от объявлений финансовых результатов; интервал postret включает как объявление, так и предварительное сообщения компании. Интервал aret представляет собой короткий промежуток около даты объявления. Предположение подтвердилось: худшие результаты акций роста собраны в 31-дневном интервале, за которым следуют новости о квартальных финансовых результатах компании (интервал postret).

Заметим, что день официального объявления результатов (интервал aret) характеризуется небольшой реакцией, которая вызвана стремлением объявить плохие новости заблаговременно. Следовательно, основная доля реакции на новости приходится на предшествующий объявлению период, при этом официальные новости не содержат для рынка практически никакой важной информации.

Для проведения анализа асимметричной реакции разницы доходности двух типов акций на новости была построена эмпирическая зависимость квартальной сверхдоходности от ошибки ожиданий инвесторов. Ошибка ожидания (FE, Forescast error) получается из отношения рассчитанной величины сюрприза к стоимости акции на конец последнего месяца в отчетном квартале ():



Рис. 2. Кривые реакции рынка на новости - сюрпризы для двух типов акций. Источник: Солодухина, А.В. Влияние корпоративных новостей на рыночную стоимость компаний / А.В. Солодухина, Д.В. Репин // Корпоративные финансы. -2009. - №1(9) . - С.41-69.

На рисунке можно заметить, что функция является симметричной для акций стоимости. В случае как хороших, так и плохих сюрпризов абсолютное значение роста сверхдоходности одинаково и достигает наибольшего значения порядка 5%.

Характер зависимости в случае акций роста не такой, а именно: в случае хороших новостей наблюдается резкий рост сверхдоходности и достижение максимума порядка 10%. Если же новости плохие, то сверхдоходность падает асимметрично сильно и достигает значения порядка 17%.

1.4.4 Реакция местных и иностранных инвесторов на выход новости

Изучение реакция местных и иностранных инвесторов представляет большой интерес. Какая реакция у местных и иностранных инвесторов на поступающие новости?

В исследованиях Френча и Потерба [French, Poterba, 1991], Шиллера, Кона-Йа и Тсутсуй [Shiller, Kon-Ya, Tsutsui, 1991], авторы проследили склонность местных инвесторов к инвестированию в отечественный капитал, оправдывая такие действия высокой доходностью.

Исследователи Дорнбуш и Парк [Dornbusch, Park, 1995], Раделет и Сакс [Radelet, Sachs, 2000] полагают, что иностранные инвесторы сильно реагируют на местные новости, и это в результате приводит к оттоку и притоку капитала на рынок и в целом к дестабилизации в экономике.

Большое количество исследований основано на предположении, что местные инвесторы лучше осведомлены о "домашнем" капитале, чем иностранные инвесторы, поэтому реакция инвесторов на публичные новости о местных компаниях различается.

Авторы Цзя, Ванг и Сионг [Jia, Wang, Xion, 2013], для исследования степени реакции местных и иностранных инвесторах, авторы воспользовались акциями разных компаний, например, акция "А" китайской компании, которая обращается внутри Китая, и акция "Н" компании, котируется в Гонконге. В эмпирической части данного исследования авторы воспользовались методом событийного анализа (event study).

Сравнивались ежедневные доходности акций "А" и "Н" на выход новостей об объявлении прибыли и о прогнозе аналитиков касательно прибыли. При проведении анализа рассмотрению подлежат переменная асимметрии информации и аргумент "согласен-не согласен".

Согласно первому аргументу, местные инвесторы лучше осведомлены о "домашних" активах, и как следствие менее чувствительны к выходу новостей. Второй аргумент свидетельствует о том, что местные и иностранные инвесторы реагируют по-разному на выход различных новостей (известно, что доверие между людьми основано на социально-культурных факторах, влияющих на проведение экономических сделок).

На основании данного исследования следует вывод, что местные и иностранные инвесторы имеют различные уровни доверия к информации, поступающей от местных и иностранных источников.

Исследователи пришли к тому, что реакция иностранных инвесторов на информацию о прибылях компании и на прогнозы иностранных аналитиков довольна сильная, а местные инвесторы, напротив, сильнее реагируют на прогнозы местных аналитиков.

1.4.5 Тип события

Помимо рассмотренных выше факторов, являющихся важными для инвесторов при принятии решений, выделяют новости, реакция на которые у инвесторов тоже не менее сильная. К ним относят новость об инвестиционной, финансовой и операционной деятельности компании в частности: проведение сделок слияний и поглощений (M&A), процесс обратного выкупа акций, новости об изменениях в законодательстве страны, информация о смене генерального директора, изменение дивидендной политики, новость о публичном размещении акций на рынке (IPO) и т.д.

Известно, что новости воздействуют определенным образом на рыночную стоимость компании, которая зависит от типа сообщаемого события. Ролл [Roll, 1988] в своей работе анализировал реакцию рынка на публичные новости отдельно по компаниям.

Похожие исследования проводились на агрегированных данных, в результате чего авторы выявили, что новости хоть и влияют на изменение доходности акций, но оно довольно слабое. К таким исследованиям относят работы Шверта [Schwert, 1981], Митчелла и Мулерина [Mitchell and Mulherin, 1994].

Ролл [Roll, 1988] показал, что при классификации новостей по типу события, можно получить некоторый порядок поведения доходности. Исследования такого рода стали очень популярными и получили широкое распространение. На сегодняшний день выделяют множество исследований, изучающих реакцию рынка на определенные события в краткосрочном, долгосрочном периоде и на разных выборках. К таким событиям относят публичное размещение акций (IPO), дивидендная политика, сделки M&A и т.д.

Рассмотрим, например, исследование Чирковой Е.В., Чувствиной Е.В. Краткосрочная реакция рынка на трансграничные приобретения российских металлургических компаний Е. Чиркова, Е. Чувствина "Экономический журнал ВШЭ", № 1, 2013 Данная работа посвящена изучению избыточной доходности трансграничных и внутренних сделок, проводимых российскими металлургическими компаниями.

Исследования более ранних работ показали, что на коротком окне трансграничные сделки демонстрируют небольшую по величине положительную избыточную доходность. Напротив, трансграничные сделки российских металлургических компаний показали отрицательную избыточную доходность, которая по модулю, значительно выше показателей более ранних работ для трансграничных сделок и сделок слияний и поглощений на развивающемся рынке.

Авторы получили более высокие мультипликаторы для трансграничных сделок, чем для внутренних сделок, причиной этому может служить краткосрочная отрицательная реакции рынка на подобные сделки. Оценки эффективности трансграничных и внутренних сделок осуществлялась методом накопленной избыточной доходности. В исследовании расчет избыточной доходности осуществляется по подвыборкам: приобретение финансово неблагополучных компаний, приобретение стабильных компаний и компаний из стран Европы и иных регионов. Авторы выявили, что рынок отрицательно реагирует на приобретения, связанные с финансово неблагополучными компаниями, а также компаниями не из Европы.

В результате исследования было установлено, что ОАО "Северсталь" является одним из активных участников в приобретении зарубежных активов. ОАО "Северсталь" заключает сделки, которые низко оцениваются рынком на краткосрочном периоде, по сравнению с трансграничными приобретениями других российских металлургических компаний. Одним из ключевых факторов, объясняющих отрицательную избыточную доходность ОАО "Северсталь, является тот факт, что эта компания чаще других российских металлургических компания склонна приобретать финансово неблагополучные активы.

Интересное исследование в 2011 году было проведено Шамраевой С.А., Ивашковской И.В. Григорьева С.А., Ивашковская И.В. Эффективность международных сделок слияний и поглощений компаний с развивающихся рынков капитала: эмпирический анализ // В кн.: XI международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: В 3 кн. Кн. 3 / Отв. ред.: Е.Г. Ясин. Кн. 3. М. : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2011. С. 532-543. Цель данной работы состояла в оценке эффективности международных сделок слияний и поглощений. Изучив ранние работы, авторы заметили, что метод накопленной избыточной доходности демонстрирует положительную реакцию фондового рынка на объявление новости о слияниях и поглощениях. В выборке участвовали компании с развивающихся рынков БРИК (Бразилия, Россия, Индия и Китай), рассматриваемый период с 2000 года по июнь 2008 года.

В ходе проведения исследования авторы получили следующие выводы:

1. индийские компании из всех стран БРИК придерживаются наиболее активно стратегии международной экспансии;

2. показатели индийских компаний демонстрируют положительную реакцию на объявление сделок слияний и поглощений (+6,65%);

3. реакция рынка на международные сделки является наиболее оптимистичной, чем на национальные сделки;

4. при международном расширении наибольшее влияние в выборке имеют сделки, целью которых является диверсификация бизнеса.

Из вышесказанного следует, что тип события, сообщаемый в новости, воздействует на изменение доходности акций. Тип события отвечает за то, какая будет реакция на рынке - недостаточная или избыточная, а также за силу реакции, которая выражается в сверхдоходности.

1.4.6 Степень распространенности новости

Притамани и Сингал [Pritamani and Singal, 2001] считают, что степень распространенности новости служит неким информационным сигналом. Этот параметр, в совокупности с эффективностью информационного сигнала, задает инициируемое сигналом поведение доходности.

В своем исследовании Хонг, Лим и Штайн [Hong, Lim and Stein, 2000] предположили, что степень распространенности информации влияет на степень реакции рынка, то есть, если информация распространяется медленно, то и реакция доходности акций тоже замедлена и тем самым эффект недостаточной реакции проявляется сильнее.

В качестве замещающей переменной для степени распространенности информации авторы выдвинули:

1. Размер компании, то есть информации для маленьких компаний распространяется медленнее;

2. "Аналитическое покрытие" акций компании, то есть, если акция компании мало привлекает внимание аналитиков, то информация об этих акциях распространяется медленнее;

В выборке участвуют акции NYSE, AMEX и NASDAQ, рассматриваемый период с 1976 по 1996 год. В регрессионном анализе принимается гипотеза для обеих прокси.

Для нас важнее вывод, касающийся аналитического покрытия: реакция рынка на новости компании положительно коррелирует с интенсивностью обозревания аналитиками. Данное явление обусловлено крайне важной ролью аналитиков как распространителей информации на рынке.

Притамани и Сингал [Pritamani and Singal, 2001] полагают, что публичное объявление новости является толчком для продолжения движения доходности акций. Стоит заметить, что мерой высокой степени распространения новости является публичное объявление новости. То есть сильное колебание цены, причиной которого не является выход новости, не ведет к повышенной доходности, по сравнению с теми акциями, изменения которых связано с событиями. Авторы пришли к выводу, что прогнозирование доходностей акций выше для публичных объявлений. Это вопрос также заинтересовал исследователя Чана [Chan, 2003]. В своей работе автор сравнивал реакцию доходностей акций, по которым новости были объявлены, и реакция стоимости акций по которым не было объявлений. В ходе исследования было выявлено, что по акциям, для которых объявлены новости, наблюдается дрифт, в отличие от тех акций, по которым новость не была объявлена, что не противоречит выводам исследования Притамани и Сингала [Pritamani and Singal, 2001].

Акции, по которым объявлены плохие новости, демонстрирует негативное изменение, длящейся до 12 месяцев, напротив, акции, которые сопровождаются хорошими новостями, демонстрируют наименьшее изменение. К тому же те акции, по которым не были объявлены новости в месяц формирования портфеля, демонстрировали возвращение к среднему в следующем месяце. Это свидетельствует о том, что инвесторы склонны реагировать на маловажную информацию.

Полученные результаты о реакции рынка на наличие и отсутствии новостей, соотносятся с исследованиями авторов Дэниэла, Хиршляйфера и Субраманиама [Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam, 1998], Барбериса, Шляйфера и Вишны [Barberis, Shleifer and Vishny, 1998], а также Хонга и Штайна [Hong and Stein, 1999].

Обнаруженные эффекты уменьшаются при удалении из выборки акций с низкой ценой, характеризующихся меньшей ликвидностью. Возможно, это вызвано значительно медленной реакцией на информацию со стороны отдельных инвесторов и транзакционными издержками, из-за которых арбитражеры не могут снизить разрыв между приходом информации и реакцией цены. То, что дрифт чаще всего следует за низкими доходностями, скорее всего, объясняется следующим механизмом: поскольку короткая продажа акций ведет к большим транзакциям, нежели покупка, то недостаточная реакция и дрифт проявляются именно в случае плохих новостей. Кроме того автор указывает, что после плохих событий возникают сильнейшие дрифты, которые наблюдаются последующие месяцы, при условии, что объявления доходов не было.

Полученные выводы соотносятся с двумя идеями: во-первых, реакция инвесторов на достоверную информацию замедленна, тем самым, создавая дрифт, во-вторых, сильная реакция инвесторов на ценовые шоки, ведет к повышению объемов торгов и волатильности на рынке и к возвращению цены к среднему значению.

Таким образом, мы получили целостную и обобщенную картину влияния новостей на рыночную стоимость компаний, изучив эмпирические исследования, гипотезы, методы, посвященные данной тематике.

Было выявлено, что влияние новостей на реакцию рынка зависит от четырех факторов:

1. параметры новости, то есть, какая новость входит на рынок;

2. каналы распространения новости, то есть, каким образом новость поступает на рынок;

3. контекст восприятия новости, то есть, в какой момент новость была объявлена;

4. тип инвесторов, преобладающий в структуре собственности компании.

Менеджмент компании должен брать во внимание, что реакция рынка зависит не только от "знака" новости, то есть "хорошая" или "плохая" новость, но и на характеристики компании, состояние фондового рынка, тип инвесторов, преобладающий в структуре собственности компании, новости конкурентов и многое другое. Немало важно заметить, что для каждой компании эти факторы могут различаться, и их воздействие на итоговое значение рыночной стоимости компании тоже могут разниться.

В следующих главах будут предложены методы оценки избыточной и недостаточной реакции рынка, наиболее оптимальный и эффективный метод, будет нами использован в эмпирической части данной работы.

Глава 2. Анализ методов оценки "избыточной" и "недостаточной" реакции рынка на новости. Обзор литературы

Анализ воздействия новостей на цены акций осуществляется посредством регрессионного анализа и методом событийного окна (event study), чтобы проанализировать влияние новостей на волатильность ценных бумаг применяют различные модификации модели-GARCH.

Рассмотрим далее эти модели подробнее.

2.1 Регрессионный анализ

В своем исследовании Конрад, Корнелл и Ландсман [Conrad, Cornell and Landsman, 2002] выдвинули гипотезу о значимости фондовой биржи. В своем исследовании авторы воспользовались регрессионным анализом. Авторы рассматривают различия, которые могут возникать между поступающими новостями на рынок и изменениями стоимости акций компаний в зависимости от торговой площадки.

Зависимой переменной в модели является величина сверхдоходности, а объясняющими переменными: аномальная доходность ценных бумаг компании, ее размер, дамми-переменная, отвечающая за позитивные или негативные новости, поступающие на рынок.

В статье рассмотрены две торговые площадки NYSE и Nasdaq. Результаты исследования показали, что на обеих площадках наблюдается сильная реакция на плохие новости в хорошие времена. Что касается различий, то на торговой площадке Nasdaq наблюдается сильная реакция на новости, но менее стабильная, к тому же коэффициенты при регрессионных уравнениях для Nasdaq вдвое больше, чем для этих же коэффициентов для NYSE. Это говорит о том, что торговая площадка Nasdaq является наиболее чувствительной к новостям.

Немало важно отметить, что авторы в своем исследовании не смогли найти причину такой повышенной чувствительности одной торговой площадки по сравнению с другой. Данный вопрос представляет интерес для авторов для дальнейшего исследования. Поскольку данный вопрос раскрыт не полностью, да и другие исследования по данной тематике отсутствуют, поэтому данный фактор не будет нами рассматриваться в данной работе.

Рассмотрим работу авторов Цзя, Ванг и Сионг [Jia, Wang, Xion, 2013], для исследования степени реакции местных и иностранных инвесторов, авторы воспользовались акциями разных компаний, котирующихся на Шанхайской и на Гонконгской фондовой бирже.

Авторы в свою модель помимо новости о прибылях (surprise) включили информацию, касающуюся описания компании: рыночные бета, логарифм размера фирмы и логарифм отношения балансовой стоимости к рыночной стоимости (B/M ratio), а также включили в модель ценовой моментум и неликвидность.

Проверка регрессии осуществлялась на основе акций компаний, входящих в состав Шанхайской и Гонконгской фондовых бирж. Авторы рассматривают период с 1 января 2000 года по 30 апреля 2012 года.

На основании данного исследования следует вывод, что местные и иностранные инвесторы имеют различные уровни доверия к информации, поступающей от местных и иностранных источников. Реакция иностранных инвесторов на информацию о прибылях компании и на прогнозы иностранных аналитиков довольна сильная, а местные инвесторы, напротив, сильнее реагируют на прогнозы местных аналитиков.

Авторы получили следующие результаты, что новости влияют на кумулятивную аномальную доходность, коэффициент неликвидности оказался положительным и значимым, а коэффициент при моментуме оказался положительным, но не значим, другие коэффициенты, характеризующие компанию, оказались незначимыми.

2.2 Событийный анализ- EVENT STUDY

Суть метода "событийного окна" состоит в том, чтобы показать то, как объявление новостей оказывает влияние на изменение доходностей разных ценных бумагах компаний. Однако многие исследователи занимаются изучением реакции цен акций на поступающую информацию на рынок.

Данный метод будет использован нами для анализа влияния новостей на цены акций. Впервые эмпирические исследования, проведенные на основе метода "событийного окна", появились в 1933 году. В своем исследовании Дж. Долли [J. Dolley, 1933] провел анализ влияния решения о дроблении акций на рыночную стоимость компании. Выборка включала 95 событий на временном интервале с 1921 по 1931 года. В результате исследования было обнаружено, что доходность акций в 57 случаях выросла, а в 26 случаях снизилась.

Метод Event Study стал набирать большую популярность среди исследователей, например работы Майерса и Бакая [J.H. Myers, A. Bakay, 1948], Эшли [J. Ashley, 1962]. Так, исследование Фамы, Фишера, Дженсена и Ролла [Fama, Fisher, Jensen and Roll, 1969], в котором авторы оценивали изменения котировок после проведения сплита акций.

Данный метод является широко распространенным и часто используемым методом, который применяется для исследования по любому событию: слияние, поглощение, процесс обратного выкупа акций, новость об изменениях в законодательстве, информация о смене генерального директора и т.д.

Метод Event Study является простым и надежным, не требует сложных математических расчетов, а также результаты получаются статистически значимыми. Преимущество данного метода заключается в том, что метод работает как на панельных данных, так и на временных рядах.

Анализ влияние одного события на изменение цен акций нескольких компаний осуществляется на основе пространственной выборки (cross-sectional aggregation), влияние нескольких событий на изменение цен акций одной компании осуществляется посредством временного ряда (time-series aggregation), влияние ряда новостных событий на изменение цен акций нескольких компаний оценивается на панельных данных (panel data).

Набор инструментов, используемых для оценки влияния событий на стоимость компаний в рамках метода "событийного окна", является обширным, но наибольший интерес представляют три модели:

· метод накопленной избыточной доходности (cumulative abnormal return, CAR);

· метод доходности портфеля-аналога (buy-and-hold abnormal return, BHAR);

· метод календарной сверхдоходности (calendar-time abnormal returns, CTARs).

Наилучшей следует считать ту модель, которая отвечает следующим критериям:

· применимость на коротких окнах событий;

· отсутствие ограничений при выборе метода оценки нормальной доходности;

· низкая вероятность возникновения ошибок при проверке гипотез;

Модель накопленной избыточной доходности (CAR) отвечает всем заданным критериям, поскольку данный метод может быть использован на коротких окнах событий, а также работает с данными, в которых имеются пропуски. Расчет нормальной доходности в рамках модели CAR возможен разными методами, а также данный метод устойчив к ошибкам в исходных данных.

Методы CTARs и BHAR не позволяет оценивать нормальную доходность разными моделями. Метод CTARs не работает для тех выборок, в которых имеются пропуски, а также на коротких окнах событий. Метод BHAR применим в случае, если у анализируемой компании присутствуют пропуски в данных, а также данный метод работает как на коротких, так и на длинных событийных окнах, однако метод не устойчив к ошибкам в исходных данных.

Рассмотрим подробнее метод накопленной избыточной доходности (CAR). Расчет накопленной избыточной доходности осуществляется в несколько этапов.

На первом этапе необходимо определиться с промежутком времени, на котором будет рассчитана реальная и нормальная доходность. Реальная доходность рассчитываться на промежутке времени, на котором зафиксировано влияние всех событий. Нормальная доходность акций рассчитывается на оценочном периоде, на котором, напротив, не зафиксировано влияние различных новостей.

Следует выделить два окна события: короткое окно события (один день до и после события) и длинное окно события (обычно сорок или двадцать торговых дней до или после события).

Использование длинного окна событий целесообразно в случае, если: во-первых, может возникнуть неясность относительно точной даты совершения события; во-вторых, если в исследовании будут участвовать компании с развивающихся рынков, которые являются менее эффективным по сравнению с развитыми компаниями; в-третьих, если будут рассматриваться сделки следующего характера: слияния и поглощения, события, связанные с реструктуризацией или с дивестициями и т.д.

Недостатком использования длинных окон событий является то, что изменение цен акций может быть вызвано иным событием, которое вошло в рассматриваемое окно.

Рассмотрим несколько исследований, в которых авторы приводят расчетные и событийные окна, исходя из новостной информации, поступающей на рынок.

Так, Климарев Н.В. и Студников С.С. (2011) изучили порядка 130 статей, опубликованных в 13 ведущих финансовых журналах с 2000 по 2011 год. Авторы выявили 16 событий и, исходя из типов этих событий, соотнесли их в соответствующие событийные и расчетные окна. Так, для событий, связанных непосредственно с деятельностью компании или, влияющих на ее финансовую деятельность, принято брать событийное окно равным [-1,+3], а расчетное окна [-200, -15].

Так, в работе Карла, Шурга и Валтера [Kerl, Schьrg и Walter, 2013], авторы исследовали влияние публикаций новостей в FTD на изменение цен акций. За расчетное окно авторы приняли интервал равным с [-199, -26], на котором авторы рассчитывали аномальную доходность, на основе рыночной модели, а событийное окно составило 28 дней [-2, +25].

В работе Цзя, Ванг и Сионг [Jia, Wang, Xion, 2013], авторы рассматривали расчетный период равным 355 дням [-365, -10] и три событийных окна: [-1, 1]; [-1,2];[-1,3].

В данной работе будет выбран оценочный период равным 100 дням до начала наступления событийного окна, а событийное окно равным 41 дню, то есть 20 дней до и после события (см. рисунок 1).

Рис. 3. "График событийного окна и оценочного периода в рамках исследования"

На втором этапе будет проведен расчет доходностей акций компаний на основе двух формул. По формуле темпа прироста относительно предыдущего дня для каждого дня событийного окна.



где - реальная доходность акций компаний;

- цена закрытия торгов по акциям компаний за текущий день;

- цена закрытия торгов по акциям компаний за предыдущий день.

Расчет реальной доходности акций может осуществляться методом непрерывного начисления процентов:

Доходность, которая посчитана дискретным начислением, будет выше, чем доходность, посчитанная методом непрерывного начисления. В основе анализа лежат доходности акций компаний, поэтому расчет методом непрерывного начисления приведет к недооценке влияния события. Расчет доходностей акций компаний будет осуществляться на основе ежедневных котировок акций и дискретным методом начисления.

На третьем этапе будет посчитана нормальная доходность акций. Расчет нормальной доходности акций компаний подробно расписан в работе Ивашковской И.В., Шамраевой С.А. и Григориади Е.Е. Ивашковская И.В., Шамраева С.А., Григориади Е.Е. Эмпирический анализ эффективности корпоративной диверсификации на растущих рынках капитала на примере группы БРИК // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2009. Т. 13. № 3. С. 360-382. В исследовании авторы приводят два подхода для расчета нормальной доходности акций: статистический и экономический.

К статистическому подходу относят несколько моделей: модель средней скорректированной доходности, рыночная модель и скорректированная рыночная модель.

Для начала рассмотрим среднюю скорректированную модель. Нормальная доходность рассчитывается по следующей формуле:

где n - количество дней в оценочном периоде;

Модель средней скорректированной доходности предполагает, что средняя дневная доходность ценной бумаги остается неизменной на временном интервале. Эта модель способствует определению будущего изменения доходности акций компаний. Основным недостаток данной модели является то, что модель не берет в расчет иные факторы, влияющие на динамику движения цен акций.

В рыночной модели учитывается рыночный риск и среднее значение доходности по национальному рынку. Формула рыночной модели выглядит следующим образом:

,

где - рыночная доходность на оценочном периоде, - константа, - коэффициент чувствительности акций компаний j к средней рыночной доходности, - статистическая ошибка.

Преимущество использования рыночной модели состоит в то, что сохраняется линейная зависимость между доходностью рынка и доходностью ценной бумаги рассматриваемой компании.

В результате оценки регрессионного уравнения получаем оценки коэффициентов и . С помощью данных коэффициентов находим нормальную доходность акций.



где - это средняя рыночная доходность, которая рассчитывается на основе ежедневного изменения рыночного индекса страны для каждого событийного окна.

Третьей моделью статистического подхода является скорректированная рыночная модель. Данная модель является частным случаем рыночной модели. Эта модель применяется в тех случаях, когда у компании отсутствует непрерывная история котировок, и как результат нет возможности получить адекватные данные за оценочный период. Чтобы получить более точные результаты, оценка коэффициента должна быть равна 0, а оценка коэффициента равна 1. Ожидаемая доходность компаний будет равна средней рыночной доходности, то есть ожидаемое значение доходности акций компаний будет равно средней рыночной доходности.

Далее нами будет рассмотрен экономический подход для расчета нормальной доходности акций. К этому подходу относят модель оценки ценообразования активов (CAPM) и модель арбитражного ценообразования (APT). Использование этих моделей предполагает соблюдение дополнительных условий и предпосылок, что существенно обременяет расчет нормальной доходности.

,

где - ожидаемая доходность; - безрисковая ставка доходности; - коэффициент чувствительности актива к изменению рыночной доходности; - ожидаемая доходность рыночного портфеля; - премия за риск вложения в акции.

где - ожидаемая доходность; - константа; - коэффициент чувствительности j актива к фактору k; - фактор; - статистическая ошибка.

В данной работе расчет нормальной доходности акций будет осуществляться на основе рыночной модели.

На четвертом этапе рассчитывается избыточная доходность. Избыточная доходность рассчитывается как разница между реальной и нормальной доходностью для каждого событийного окна.

Избыточная доходность демонстрирует отклонение реальной доходности от нормальной (ожидаемой) доходности.

На пятом этапе рассчитывается среднее значение избыточной доходности по выборке.

где - средняя избыточная доходность по нескольким кампаниям в момент времени ; - свердоходность компании в момент времени N - это количество компаний в выборке.

Если выход новости оказал влияние на рынок, то можно утверждать, что значение средней избыточной доходности в день поступления новости будет статистически значимым и отличаться от нуля.

На шестом этапе рассчитывается показатель накопленной избыточной доходности по следующей формуле:

,

где - накопленная избыточная доходность на событийном окне;

Кумулятивная накопленная доходность демонстрирует общий накопленный эффект от произошедшего события на событийном окне. Если накопленная избыточная доходность положительна, то произошедшее событие приводит к возникновению стоимости и изменению внешней среды, и это следует расценивать как положительное явление.

На седьмом этапе необходимо сформулировать гипотезы исследования и протестировать данные гипотезы на основе тестовой статистики.

2.3 Анализ влияния новостной аналитики на примере моделей GARCH

Имеется большое количество эмпирических исследований, подтверждающих наличие краткосрочных колебаний финансовых временных рядов. Измерение волатильности во времени осуществляется посредством модели условной гетероскедастичности (ARCH-GARCH модели). Несмотря на то, что модели ARCH-GARCH имеют хорошую предсказательную силу, они не могут объяснить движение волатильности.

Измерение информационных потоков является затруднительным, однако можно оценить их косвенно при помощи прокси-переменных. Необходимо выбрать такую переменную, которая отражает величину поступающей информации на рынок, и тогда колебание волатильности будет объяснено изменениями этой переменной. Например, за прокси - переменную, отвечающую за количество поступающей информации на рынок, можно принять показатель объема торгов.

Альтернативными объясняющими переменными в модели - GARCH могут выступать количество пресс-релизов и новости, касающиеся заданной компании.

Оценка влияния новостей на доходность ценных бумаг может осуществляться различными критериями количества информации:

1. параметр выхода макроэкономических новостей Эдерингтон, Ли [Ederington, Lee, 1993];

2. число публикаций в газетах и отчетах о прибылях и убытках Бери и Хоу [Berry, Howe, 1993];

3. объявление специфических анонсов по определенным ценным бумагам Митчел и Малерин [Mitchel, Mulherin,1994].

Исследователи сходятся во мнении, что объявление новостей оказывает влияние на доходность ценных бумаг, причем влияние различных типов новостей на доходность не является одинаковой Андерсон [Andersen, 1996].

Исследователи, использующие объем торгов в качестве прокси - переменной, отражающей количество поступающей информации на рынок, объясняют это следующим образом. Чем больше новостей поступает на рынок, касающейся некоторой компании, тем самым инвесторам доступно больше новой информации. Новая информация служит некоторым сигналом для пересмотра ожиданий инвесторов. Если ожидания инвесторов по поводу будущего различаются, то это приведет к одновременному увеличению объемов сделок и волатильности.

Существует большое количество работ, подтверждающих наличие положительной корреляции между объемом торгов и волатильностью, например исследование Карпова [Karpoff, 1987].

Как было сказано выше, оценка информационных новостных потоков осуществляется посредством прокси-переменной, тогда как колебание волатильности ценных бумаг может быть объяснена изменениями этой переменной. Расчет GARCH-модели с включением данной экзогенной перемены приведет к ослаблению оцениваемой модели или к ее исчезновению.

В исследовании Ламуро и Ластрапс [Lamoureax, Lastrapes, 1990] в качестве прокси-переменной использовался объем торгов. Авторы рассматривали акции 20-ти компаний США и показали, что включение экзогенной переменной в модель, приводит к сильному снижению GARCH-эффекта. Существует большое количество исследований, использующих аналогичный способ расчета на основе различных ценных бумаг и на разных рынках, однако не во всех исследованиях был сделан вывод об исчезновении GARCH-эффекта.

Например, Шарм [Sharma et al., 1996] анализировал наличие GARCH-эффекта, для этого использовал дневные доходности компаний и объемы торгов на Нью-Йоркской фондовой бирже за 4 года. Авторы получили, что модель - GARCH получается лучше, если не включать объем торгов в качестве прокси-переменной.

Араго и Нето [Arago, Neto, 2005] в своем исследовании используют аналогичный подход для анализа рыночных индексов 9 стран. Авторы получили, что объем торгов не оказывает влияние на GARCH-эффект на уровне индексов стран.

Имеются публикации, подтверждающие выводы исследователей Ламуро и Ластрапса [Lamoureax, Lastrapes, 1990]. Так, в работе Рагунатана и Рекера [Ragunathan, Reker, 1997] был выявлен сильный эффект влияния показателя объемов торгов на волатильность ценных бумаг.

Сравнительно недавно появилась возможность оценить количество информации, поступающей на рынок, инструментами новостной аналитики. Под новостной аналитикой следует понимать измерение как количественных, так и качественных характеристик текстовых новостей и исследование их влияния на финансовые показатели компаний.

Новостные инструменты в числовых показателях позволяет использовать их, как в математических, так и в статистических моделях, а также в механических торговых системах Сидоров [Сидоров и др., 2010].

Крупнейшими базами данных, содержащих информацию о новостной аналитике, являются Thomson Reuters и RavenPack.

Исследовательских работ, анализирующих влияние новостей на волатильность, не так много. Интерес представляет работа Калева [Kalev et al., 2004] и Янссена [Janssen, 2004]. Так, в исследовании Калева за прокси-переменную берется число анонсов по избранным компаниям. Авторы, используя модель-GARCH, получили положительное и сильное влияние выбранных новостей на условную волатильность доходности ценных бумаг на примере Australian Stock Exchange.

Интересна работа Сидорова, Дате и Балаша [Сидоров, Дате, Балаш, 2013]. Авторы в своем исследования рассматривают две прокси-переменные - объем торгов и число новостных событий. Авторами рассматриваются 20 компаний на основе индекса FTSE100. Целью исследования является тестирование предсказательной силы модели -GARCH с включением в нее переменных объема торгов и число новостных событий.

В следующей главе будет проведен эмпирический анализ влияния новостей на изменение доходностей акций, будут выявлены эффекты избыточной и недостаточной реакции рынка на новости, для этого будут сформулированы соответствующие гипотезы и построена модель для их проверки.

Глава 3. Эмпирический анализ российского рынка

3.1 Обзор используемых для исследования событий

Далее необходимо определиться с новостными событиями, которые будут рассматриваться в данной работе. Существует множество работ, в которых проводится анализ влияния различных событий на доходности ценных бумаг.

Выделяют две группы новостей: которые рынком ожидаются и не ожидаются. Исследователи чаще рассматривают события следующего характера: слияние и поглощение (M&A), изменение дивидендной политики, публикация финансовой отчетности, информация о первичном публичном размещении акций, объявления о дивестициях и т.д. Вышеперечисленные события являются ожидаемыми рынком. Информация о точной дате объявления этих событий содержится, например, в базе данных Bloomberg.

Под ожидаемыми новостями чаще подразумеваются экономические релизы: ВВП, уровень инфляции, уровень безработицы, ставка рефинансирования, торговый баланс и т.д. Сами экономические показатели не являются причиной движения котировок. Движение котировок происходит за счет реакции участников рынка. Важную роль играет настроение участников рынка, которые пытаются спрогнозировать изменения в экономической среде, совершая тем самым множество сделок, порой необдуманных. Если ожидания большинства оправдались, то реакция рынка не наблюдается. Хуже обстоят дела, если предположения участников рынка не были оправданы. В таком случае, рынок начинает значительно колебаться.

Влияние новостей на рынке зависит от того, насколько они являются неожиданными для него. Ожидания всегда учитываются в цене акций. Например, прибыль компании оказалось выше ожидаемой, то цена акции, вероятно, возрастет. Если прибыль была ожидаема инвесторами, то цена акции не изменится, поскольку прибыль уже учтена в цене. Иначе говоря, неожиданные новости приводят к движению цены акции.

В данной работе будут рассмотрены события, являющиеся неожиданными для рынка. Данные события оказывают влияние на все компании и на отрасль в целом. Новостные события могут затрагивать разные сферы деятельности общества: социальную, политическую, экономическую, духовную и иные.

Многие склонны считать, что именно неожиданные новости приводят к неприятностям, возникающим у участников рынка. Участники рынка всегда стараются продумать все возможные варианты движения цены, предварительно изучив рынок. Однако он не может заблаговременно предугадать случайные новости ввиду их природы. Случайных новостей никто не ожидает, поэтому и реакция рынка на подобные новости непредсказуема. Данные новости появляются на рынке достаточно редко, но их влияние на цены акций сильное. Например, из-за землетрясения в Японии в марте 2011 года за неделю котировки валютных пар с японской иеной сдвинулись с 700 до 1100 пунктов в одну сторону, а затем в другую сторону.

Новостные шоки также следует относить к "непредсказуемым" событиям. Данный тип новостей ожидается рынком, но определить характер новостей затруднительно. Например, "прямую линию с президентом" следует относить к подобным новостям, потому что заранее предугадать вопросы и ответы, и их возможные последствия затруднительно. К непредсказуемым событиям относят: военные действия, стихийные бедствия, революции, забастовки, митинги и т.д.

Как было сказано, связь между новостями и рынком является непредсказуемой. Публикации или даже заголовок в СМИ могут изменить направление движения цен акций.

При отборе событий может возникнуть проблема субъективности. Каждый день в мире происходит большое количество событий, которые могут повлиять на цены акций. В такой неопределенности исследователь может рассмотреть события, которые не оказывают влияния на фондовый рынок и напротив, упустить из виду те события, которые являются значимыми и влияют на рынок.

В данной работе будут использованы рейтинги информационно-аналитической системы "Медиалогия" Информационно-аналитическая система "Медиалогия" URL: http://www.mlg.ru/company/about/. Система включает базы данных СМИ и автоматизированный модуль сбора данных, который дает возможность совершить поиск и анализ данных, как по количественным, так и по качественным характеристикам на любом временном отрезке. Автоматизированный модуль базируется на принципе вычислительной лингвистики, то есть вся поступающая информация "прочитывается" компьютером.

"Медиалогия" занимается мониторингом и анализом СМИ в режиме реального времени. В базу данных круглосуточно поступает более 31 000 СМИ: газеты, журналы, радио, информационные агентства и 92 млн. источников социальных медиа.

"Медиалогия" ежегодно публикует рейтинг наиболее значимых событий года, основываясь на показателе заметности. В рейтинге новостные события ранжируются по сумме заметности сообщений.

Заметность сообщения - это показатель, который позволяет выделить наиболее значимые события в самых влиятельных СМИ. На то, насколько заметны сообщения, например, в печатных изданиях, также влияют полоса издания, размер публикации, наличие и размер иллюстрации, экспрессивность заголовка и другие параметры.

В приложении № 1 указаны рейтинги событий, опубликованных компанией "Медиалогия" за 2013-2015 годы, которые будут рассмотрены нами в рамках данной работы. В рейтинг вошли события, которые касаются разных сфер деятельности общества: политические, культурные, экономические, социальные, спортивные и т.д. Именно эти события, получившие большую огласку в СМИ и в социальных сетях, оказывают влияние на фондовый рынок. Нами в дальнейшем будет рассмотрено данное влияние.

Немало важно также определить и точное время выхода новости. На официальном сайте Российского информационного агентства "РИА Новости" Российское информационное агентство "РИА Новости" URL: http://ria.ru/ предоставлена информация, по поводу точной даты совершения события. Российское информационное агентство "РИА Новости" является одним из крупнейших информационных агентств мира штаб-квартира, которой находится в Москве.

Исходная выборка включала 55 событий, 15 из которых произошли в 2013 году, 15 событий в 2014 году и 25 событий в 2015 году. Однако четыре новости были исключены из рассмотрения ввиду отсутствия необходимых данных. Таким образом, была проанализирована 51 новость.

В работе будут рассмотрены события, касающиеся разных сфер деятельности общества: экономика, политика, спорт, происшествия, культура и т.д.

2013 год был богат событиями политического, экономического, социального характера, насыщенный год был на и спортивные события, однако не обошлось и без природных катаклизмов. К главным событиям 2013 года относят сирийский конфликт, Евромайдан в Киеве, предоставление политического убежища Эдварду Сноудену и в рамках амнистии по случаю 20-летия Конституции был освобожден экс-глава ЮКОСа Михаил Ходорковский.

С 1 сентября Центральный Банк РФ начал осуществлять деятельность "мегарегулятора" всего финансового рынка, за последние несколько месяцев Банком России были отозваны лицензии у ряда банков по причине нарушения ими федерального законодательства и норматив регулятора.

К главным событиям 2014 года отнесли присоединение Крыма к России, смена власти и силовую спецоперацию на Украине, ведение санкций против России и падение рубля.

17 марта Соединенные Штаты ввели санкции против высокопоставленных российских чиновников. К этим санкциям позже присоседился Евросоюз и Канада. Санкционный список расширился, в него вошли не только отдельные лица, но и организации.

Повышение ключевой ставки с 10,5 до 17% было важным решение Центрального Банка, тем самым Банк России пытался минимизировать девальвационные и инфляционные риски.

2015 год принес большое количество событий, связанных с убийствами, террористическими атаками и военными действиями. Серия террористических актов произошла в Париже, страшная авиакатастрофа российского самолета "Когалымавиа" над Синайским полуостровом. Важнейшие события 2015 года также связаны и с конфронтацией, блокадами, санкциями и уничтожениями.

Борьба с международным терроризмом являлась ключевой темой 2015 года. К концу сентября Россия открыла новый фронт по борьбе с террористической организацией "Исламское государство" и другими экстремистскими организациями. В ходе военных операций был сбит российский бомбардировщик Су-24 РФ турецкой стороной, посчитавшей, что военный самолет нарушил турецкое воздушное пространство. Однако Министерство обороны РФ опровергло данное заявление, сославшись на данные сирийской ПВО. Это стало причиной ухудшения отношений между Турцией и Россией. После чего российской стороной были предприняты санкционные меры против Турции.

Напряженная ситуация сохранялась и на юге-востоке Украины, а также в 2015 году произошел крупнейший со Второй мировой войны миграционный кризис в Европе.

Далее речь зайдет о данных исследования, и будут сформулированы гипотезы исследования.

3.2 Подготовка данных и тестирование гипотез

В данной работе будут рассмотрены новости, влияющие на цены акций пятидесяти компаний, которые входят в состав индекса ММВБ.

Индекс ММВБ - это ценовой, взвешенный по рыночной капитализации композитный фондовый индекс, в состав которого входят акции пятидесяти крупнейших российских компаний, деятельность которых относится к основным секторам экономики. Список эмитентов и их вес пересматривается раз в квартал (см. приложение № 2).

...