Индекс голубых фишек является ценовым не взвешенным композитным индексом, который рассчитывается как среднее арифметическое по ценам акций 15 крупнейших российских компаний, которые обращаются на московской фондовой бирже.

Индексы акций второго эшелона состоят из ценных бумаг, которые входят в состав расчета индексов широкого рынка, но не вошедшие в состав основных индексов (индекс ММВБ и РТС). Акции второго эшелона являются высоко рискованными, которые находятся на широком интервале доходности и убытков. Риск и доходность по бумагам такого рода уравновешивают друг друга.

В состав индекса акций широкого рынка входят акции 100 компаний, которые были отобраны по критериям ликвидности, капитализации и доли акций, находящейся в свободном обращении (free-float), и на основе которого рассчитываются другие индексы московской фондовой биржи. В состав индекса входят акции, коэффициент free-float которых составляет не менее 5%.

Для расчета средних избыточных доходностей (AAR) будут использованы дневные исторические данные индекса ММВБ и дневные цены закрытия акций пятидесяти компаний, которые входят в состав индекса ММВБ.

В исследовании будут использованы акции российских компаний, котирующиеся на российской фондовой бирже, поскольку большое количество исследований посвящено изучению американского рынка, реже европейского и отечественного рынка. Число исследований, анализирующих российский фондовый рынок, невелико, поэтому данная работа представляет интерес.

Немало важно отметить, что реакция российского фондового рынка на поступающую информацию будет сильнее и заметнее. Поэтому можно считать, что результаты исследования будут ярко выраженными.

Исторические данные индекса ММВБ и цены акций компаний предоставлены на сайте finam.ru, investing.com, finanz.ru и на finance.yahoo.com. В исследовании рассматриваемый период равен трем года с 01.01.2013-31.12.2015 гг.

Целью практической части данной выпускной работы является выявление "избыточной" и "недостаточной" реакции фондового рынка на поступающую новость.

Вспомним, что следует понимать под "избыточной" и "недостаточной" реакцией фондового рынка.

"Недостаточная" реакция (underreaction) возникает, когда участники рынка реагируют на новость с опозданием; тогда цена акции постепенно изменяется и достигает адекватного значения через некоторый промежуток времени.

"Избыточная" реакция (overreaction) или "дрифт" (drift) возникает в случае, если участники рынка реагируют на новость слишком сильно, и в таком случае цена акции изменяется очень резко, но через некоторый промежуток времени корректируется и достигает справедливого значения.

Психологические особенности обуславливают систематическое явление избыточной и недостаточной реакции. Участники рынка обычно консервативны и полагаются слишком сильно на предыдущий опыт, и как следствие, они недостаточно реагируют на новость. С другой стороны, необычная и нашумевшая новость захватывает внимание людей и становится более значимой в процессе принятия решения, формирует новую точку зрения. В результате чего возникает эффект избыточной реакции. Цены, в таком случае, могут отклониться от их справедливого значения, по крайней мере, временно.

На рисунках представлены примеры недостаточной и избыточной реакции фондового рынка на новости.

Рис. 4. "Недостаточная" и "избыточная" реакция рынка

Для достижения поставленной цели были сформулированы соответствующие гипотезы исследования. Рассмотренный обзор литературы, посвященный влиянию новостей на цены акций и их волатильность, позволяет нам сформулировать гипотезы исследования. Проверка данных гипотез будет осуществлена в настоящей главе.

Для обнаружения эффекта overreaction или underreaction мы будем проверять одновременно две гипотезы.

Во-первых, гипотезу о том, что фактическая избыточная доходность в день события (средняя избыточная доходность в день события) отличается от прогнозного значения избыточной доходности в день события, полученной по тренду, построенному по предыдущим 20-ти дням до события.

Во-вторых, гипотезу о том, что фактическая избыточная доходность в день события (средняя избыточная доходность в день события) отличается от прогнозного значения избыточной доходности в день события, полученной по тренду, построенному по последующим 20 дням после события.

На основании этих двух гипотез мы делаем вывод о наличии избыточной или недостаточной реакции, или же, напротив, о том, что не наблюдается ни одна из этих реакций.

В случае если нами принимаются сразу две гипотезы, то реакцию следует считать избыточной, если принимаем только вторую гипотезу, то реакцию рынка следует считать недостаточной, и в других случаях реакция не являются ни недостаточной, ни избыточной.

Для проверки этих гипотез будут найдены значения средних по компаниям сверхдоходностей по каждой новости, а затем рассчитаны тестовые статистики, на основании которых и будут проверяться гипотезы. Мы прогнозируем значения избыточной доходности на день события по линейным регрессиям, построенным на указанных выше окнах.

В таком случае при значимом отличии фактической избыточной доходности от предсказанной избыточной доходности по предыдущим дням мы можем заключить, что реакция инвесторов на фондовом рынке в день выхода новости была значительной настолько, что сложившаяся избыточная доходность вышла за пределы тренда, сформировавшегося до выхода новости.

Аналогично при выходе фактического значения избыточной доходности за пределы тренда, сформировавшегося после объявления новости, мы можем заключить, что в реакции инвесторов на новость произошла корректировка. Таким образом, явлению избыточной реакции на новость соответствует случай, когда фактическое значение избыточной доходности выходит как за пределы доновостного тренда, так и посленовостного, поскольку означает, что реакция инвесторов была чрезмерной и потребовала дальнейшей корректировки. В свою очередь, признаком недостаточной реакции на новость будет считаться случай, когда фактическое значение избыточной доходности не вышло за пределы доновостного тренда, то есть реакция инвесторов была незначительной, но при этом вышло за пределы посленовостного тренда, что говорит о последующей коррекции реакции игроков.

3.4 Результаты эмпирического исследования

В данной работе сформулированы две гипотезы исследования. Проверка данных гипотез сможет показать то, как новости оказывает влияние на реакцию фондового рынка, то есть помогут выявить "недостаточную" или "избыточную" реакцию фондового рынка, или же их отсутствие. С помощью метода "событийного окна" (event study) и тестовой статистики проверялись гипотезы:

- гипотеза о равенстве фактической избыточной доходности и избыточной доходности, предсказанной на день события по предшествующим дням,

- гипотеза о равенстве фактической избыточной доходности и избыточной доходности, предсказанной на день события по последующим дням.

Далее вспомним общий алгоритм расчета средних по компаниям сверхдоходностей (AAR):

I. Промежуток времени, на котором рассчитывается AAR. Расчетное окно составило 100 дней [-120;-21], а событийное окно равно 41 дню [-20;20].

II. Реальная доходность акций был посчитана на основе формулы 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.

III. Нормальная доходность будет посчитана на основе рыночной модели. Рыночная модель учитывает рыночный риск и среднее значение доходности по национальному рынку.

,

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

IV. Избыточная доходность рассчитывается как разница между реальной и нормальной доходностью для каждого событийного окна.

V. Среднее значение избыточной доходности по выборке равно сумме избыточных доходностей, деленных на количество компаний;

где - средняя избыточная доходность по компаниям в момент времени ; - свердоходность компании в момент времени

Для выявления избыточного и недостаточного эффекта, событийное окно было разделено на три периода. В рамках этих периодов были посчитаны значения Pre1(предсказанная средняя избыточная доходность в 0 день по периоду (-20;-1)); Fact (фактическая средняя избыточная доходность в 0 день) и Pre2 (предсказанная средняя избыточная доходность в 0 день по периоду (1;20)).

Значения fact, pre1 и pre2 являются нормально распределенными случайными величинами с математическим ожиданием - дисперсией - .

Необходимо ответить на вопрос, какое значение приняла бы AAR, если не было новости. Поскольку AAR наблюдается во времени, у нее можно выявить тренд, который и позволяет спрогнозировать ее на день новости.

Прогнозная избыточная доходность считалась методом МНК, была найдена зависимость AAR от времени.

,

где t - день, и - оценки свободного члена и угла наклона.

Для расчета тестовой статистики, необходимо найти дисперсии оценок прогнозной средней избыточной доходности и дисперсии фактической средней избыточной доходности.

Дисперсия прогнозной избыточной доходности были посчитаны по следующей формуле:

.

Расчет дисперсии по данной формуле показывает, что чем больше удалено от среднего , тем больше значение дисперсии и тем точность предсказания с помощью линейной регрессии меньше.

Дисперсия для фактического значения посчитана как дисперсия среднего арифметического по всем рассматриваемым компаниям, дисперсия для каждой из которых была найдена аналогичным образом (как спрогнозированной величины).

После расчета дисперсии оценок, были посчитаны тестовые статистики и критические значения. Критическое значение и тестовая статистика необходимы, чтобы принять решение о принятии или непринятии гипотез, описанных выше.

Обратимся теперь к нашим новостным событиям и к реальным данным. В работе была рассмотрена 51 новостная информация, в результате проведенного исследования было получено, что 22 новости из 51 показали недостаточную реакцию, 16 новостей привели к избыточной реакции, 13 новостей не продемонстрировали ни одну из этих реакций (см. приложение № 3).

Далее рассмотрим реальные примеры того, как новости влияют на реакцию рынка.

23 мая 2014 года на пост президента Украины был избран Петр Порошенко. Данное событие не оказало влияния на реакцию фондового рынка, то есть не наблюдалась ни избыточная, ни недостаточная реакция. Об этом свидетельствует полученная тестовая статистика; также это можно увидеть это на нижеприведенном графике (см. граф. 1).

T-статистика (pre1) = 1,550303 < t-Стьюдента = 2, 014103; основная гипотеза о том, что фактическое значение (fact) равно предсказанной средней избыточной доходности (pre1), не отвергается. Уровень значимости 5%.

T-статистика (pre2) = 1,367484465 < t-Стьюдента = 2, 014103; основная гипотеза о том, что фактическое значение (fact) равно предсказанной средней избыточной доходности (pre2), не отвергается. Уровень значимости 5%.

В день совершения события прогнозная средняя избыточная доходность оказалось близкой к фактическому значению, и после новости доходность постепенно начала изменять от величины, которая была близка к предсказанному значению.

Граф. 1. Средняя избыточная доходность на окне [-20,20]

24 ноября 2015 года турецкой стороной сбит российский самолет Су-24 был, по причине нарушения воздушного пространства. Данная новость была недооценена рынком.

T-статистика (pre1) = 1, 11738 < t-Стьюдента = 2, 011741; Нулевая гипотеза не отвергается о том, что фактическое значение (fact) равняется предсказанной средней избыточной доходности (pre1).

T-статистика (pre2) = 3, 762083>t-Стьюдента = 2, 011741; Не отвергается альтернативная гипотеза о том, что фактическое значение (fact) равно предсказанной средней избыточной доходности (pre2).

Прогнозная свердоходность до события оказалось на достаточно близком к фактическому уровню значению, однако после события реакция рынка резко изменилась и в течение некоторого времени происходила коррекция.



Граф. 2. Средняя избыточная доходность на окне [-20,20]

Серия терактов произошла в Париже 13 ноября 2015 года. Данная новость оказало сильное влияние, наблюдается избыточная реакция рынка.

T-статистика (pre1) = 2, 429039 > t-Стьюдента = 2, 011741; Нулевая гипотеза не принимается о том, что фактическое значение (fact) равняется предсказанной средней избыточной доходности (pre1).

T-статистика (pre2) = 12, 83266 >t-Стьюдента = 2, 011741; Не принимается альтернативная гипотеза о том, что фактическое значение (fact) равно предсказанной средней избыточной доходности (pre2).

Прогнозная величина в день выхода новости оказалось на значительном расстоянии от фактического значения, и после новости доходность начала корректироваться в противоположном направления от фактического значения.



Граф. 3. Средняя избыточная доходность на окне [-20,20]

Террористические атаки около опор ЛЭП, произошедшие на территории Херсонской области, привели к обесточению Крыма.

T-статистика (pre1) = 2, 278476> t-Стьюдента = 2, 011741; Нулевая гипотеза не принимается о том, что фактическое значение (fact) равняется предсказанной средней избыточной доходности (pre1).

T-статистика (pre2) = 1, 640546<t-Стьюдента = 2, 011741; Не отвергается альтернативная гипотеза о том, что фактическое значение (fact) равно предсказанной средней избыточной доходности (pre2).

Наблюдается реакция рынка на новость об блэкауте Крыма, прогнозная величина значительно отличается от фактического значения, однако после реакция привела к изменению избыточной доходности до уровня, соответствующего справедливой цене, что не потребовало дальнейшее корректировки (см. граф. 4).



Граф. 4. Средняя избыточная доходность на окне [-20,20]

Вывод, который можно сделать, говорит о значительном отклонении поведения инвесторов на российском рынке от рационального в контексте теории эффективного рынка. Недостаточная реакция свидетельствует о том, что большая часть инвесторов оказалась не в состоянии, верно, оценить поступившую новость, в связи, с чем изменение на рынке произошло с задержкой. В случаях, когда наблюдалась избыточная реакция, игроки на бирже также не смогли верно оценить экономический эффект от случившегося события, в связи с чем были вынуждены скорректировать свое поведение уже через некоторое время после выхода новости.

Такая большая доля новостей, повлекших избыточную и недостаточную реакцию инвесторов, свидетельствует о специфике политических новостей, рассматриваемых в данном исследовании. Такой вывод является довольно интересным и отчасти предсказуемым, поскольку интуитивно представляется верным, что политические новости сложнее оценить с позиции экономических последствий, нежели, к примеру, корпоративные новости.

Заключение

В дипломной работе были изучены и проанализированы эффекты "избыточной" и "недостаточной" реакции рынка на новости.

В ходе работы были решены следующие задачи, сформулированные во введении:

1. была изучена и проанализирована научная литература, посвященная данной тематике исследования;

2. рассмотрены понятия "избыточной" и "недостаточной" реакции;

3. проведен анализ имеющихся моделей влияния новостей на реакцию рынка и выявлены наиболее применимые из них;

4. собраны и описаны данные исследования;

5. осуществлены необходимые расчеты для тестирования гипотез;

6. сформулированы выводы исследования;

Особую значимость в данной работе представляет эмпирический анализ данных эффектов на временном интервале с 2013 по 2015 год.

Эмпирическая часть основывалась на расчете средней избыточной доходности (AAR), которая позволила по-новому оценить явления избыточной и недостаточной реакции на практике. Расчет реальной доходности осуществлялся на событийном окне равным 41 дню, нормальная доходность на расчетном окне равным 100 дням.

С целью выявления реакции рынка на новости, было предложено разделить событийное окно на три интервала. На интервале от (-20;-1) и (1;20) считались прогнозные сверхдоходности (pre1 и pre2) на 0 день (день выхода новости). Далее были сформулированы гипотезы и посчитаны тестовые статистики.

Было выявлено, что из 51-ой новостной информации: 22 новости демонстрируют недостаточную реакцию, 16 новостей показали избыточную реакцию, 13 новостей не продемонстрировали ни одну из этих реакций (ни избыточную, ни недостаточную).

Важно отметить, что проявление нерационального поведения среди инвесторов ощутимо и продолжает расширяться вместе с ростом доступности биржевых торгов, распространения интернета и расширением финансовых рынков.

В рамках данной работы существенную роль играет теория поведенческих финансов, занимающаяся исследованием и анализом нерационального поведения участников рынка, а также непредсказуемых явлений, возникающих на рынке.

Люди, как в области финансов, так и в остальных областях деятельности принимают решения, исходя из сложившихся мнений, стереотипного мышления, эмоций, иллюзий, восприятий и других субъективных поведенческих факторов.

Субъективные факторы, которые определяют нерациональное поведение участников рынка, разделяют на две группы:

ь факторы неверной оценки имеющейся информации;

ь эмоциональные (психологические) факторы;

На деле данные факторы вызывают ряд эффектов, которые возникают на рынке и являются следствие нерационального поведения участников рынка в условиях риска и неопределенности. Одним из таких эффектов относят, рассматриваемый в данной работе, эффект "сверхреакции".

Проявление эффектов нерациональности со стороны подавляющей доли инвесторов приводит к несоответствию между реальным процессом принятия решения игроками на рынках, динамикой цен, распределением доходности и моделями рынка, разработанных в рамках классической теории. фондовый доходность инвестор нерациональный

Порой принимаемые решения участниками рынка являются необдуманными и ошибочными. Поведенческие финансы позволяют вовремя выявить эти ошибки и предотвратить их появление.

При этом осуществляется выявление источников отклонений в поведении игроков и определяется исход подобного нерационального поведения в рамках теории поведенческих финансов.

Таким образом, теорией поведенческих финансов приводится определение поведения основной масса инвесторов, потенциальных угроз и рекомендаций по поведению с целью максимизации выигрыша и роста дохода от проведения сделок на финансовых рынках.

Если понять истинную причину нерационального поведения участников рынка, то можно спрогнозировать и подготовиться к возможным исходам на финансовых рынках, и тем самым постараться избежать негативных последствий нерационального поведения участников рынка. Немало важно уметь и предсказывать действия других участников рынка, чтобы любые отклонения "рационального" и "нерационального" поведения участника рынка играли нам на пользу.

ДеБондт и Талер [De Bondt&Thaler, 1985], Барберис, Шляйфер и Вишну [Barberis, Shleifer, Vishny, 1998] и Хонг и Стейн [Hong, Stein, 1999] получили, что первоначальная реакция ("overreaction" и "underreaction") на новости ведет к сохранению инерции цены.

Гипотеза эффективного рынка предполагает, что на рынке присутствуют рациональные инвесторы, которые мгновенно реагируют на поступление новой информации на рынок, в результате чего цены акций незамедлительно принимают новое значение, отражающее эту новость. Однако в действительности инвесторы получают информацию из разных источников и для их обработки необходимо время.

Представители теории поведенческих финансов выделяют также эффект недостаточной реакции ("underreaction") инвесторов. Данный эффект появляется из-за недостаточной реакции цен акций на корпоративные новости, вызывающую положительную автокорреляцию, которая приводит цену постепенно к справедливому значению.

Исследование Барберис, Шляйфер и Вишну (1998) демонстрирует, что участники рынка недостаточно реагируют на корпоративные новости, касающиеся финансовых результатов компании или же выплаты дивидендов.

Корпоративная новость влечет к движению котировок, аналогичному направлению движения доходности до ее объявления. Данный эффект связан с консервативным поведением инвесторов. Допустим, инвестор ожидает, что темп роста чистой прибыли компании составит 2-3%. Компания объявляет, что темп роста прибыли превзошел ожидания инвесторов и составил 6%.

Инвесторы, чье поведение можно охарактеризовать как консервативное, чаще всего не реагируют на новость мгновенно, препятствуя сильному изменению цены.

В течение следующих дней, месяцев участники рынка понимают, что актив ими был недооценен и своими действиями начинают изменять цену акции вверх. Таким образом, с момента выхода новости цена актива растет в течение некоторого времени (недель или месяцев). Описанное явление в теории поведенческих финансах называется "избыточной" реакцией рынка после объявления новости.

Немало важно сказать о факторах, от которых зависит влияние новостей на реакцию рынка. К таким факторам относят:

1. параметр новости, то есть, какая новость поступает на рынок;

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

3. тип инвесторов, то есть те, кто получает, и будет использовать данную новость;

4. контекст, в котором инвестор воспринимает новость;

Данные факторы определенным образом воздействуют на ожидания и восприятие инвесторов новости (рассматривается психологическая сторона), и как следствие на итоговую реакцию рынка.

Список использованной литературы

1. Балаш В.А., Сидоров С.П., Дате П. "Использование данных новостной аналитики в GARCH моделях" // Прикладная эконометрика. 2013. № 1 (29). С. 82- 96.

2. Баффет, У. Эссе об инвестициях, корпоративных финансах и управлении компаниями. / У.Баффет - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. С. 89-91.

3. Берзон Н.И., Володин С.Н. Оценка финансовых активов по критерию "риск-доходность" с учетом длительности инвестирования // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2010. Т. 14. № 3. С. 311-325.

4. 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.

5. Грэхэм, Б. Разумный инвестор / Б.Грэхэм - М.: Вильямс, 2010. - С. 41-51.

6. Доу, Ш. Психология финансовых рынков: Кейнс, Мински и поведенческие финансы / Ш. Доу // Вопросы экономики. - М., 2010. - № 1. [www.public.ru]

7. Краткосрочная реакция рынка на трансграничные приобретения российских металлургических компаний Е. Чиркова, Е. Чувствина "Экономический журнал ВШЭ", № 1, 2013

8. Кузнецова, Л. Случайные блуждания на эффективных рынках / Л.Кузнецова // Рынок ценных бумаг. - М.,2010. - № 7. Коваленко, А.В. Механизмы взаимовлияния сегментов российского финансового рынка / А.В. Коваленко // Деньги и кредит. - М., 2010. - № 2. [www.public.ru].

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

10. Barberis, N., Shleifer, A., and Vishny, R. (1998), A model of investor sentiment, Journal of Financial Economics, 49 (1998) 307-343

11. Basu, S.,(1983), The relationship between earnings yield, market value, and return for NYSE common stocks: Further evidence, Journal of Financial Economics, 12 (1983) 129- 156.

12. Bruno Biais, Alen Nosi_c and Martin Weber "Overreaction and Investment Choices: An Experimental Analysis", July 16, 2008, P. 39.

13. Chan, L., Jegadeesh, N., and Lakonishok, J. (1997), Momentum strategies, Journal of Finance, 51 (1997), 1681-1713.

14. Chan, L., and Lakonishok, J. (1995), The behavior of stock prices around institutional trades, Journal of Finance 50 (1995), 1147-1174.

15. Chan, W. (2003), Stock price reaction to news and no-news: drift and reversal after headlines, Journal of Financial Economics 70 (2003), 223-260.

16. Conrad, J., Cornell, B., and Landsman, W. (2002), When is bad news really bad news? The Journal of Finance, Vol. LVII, No.6, (2002), 2507-2532.

17. Cutler, D., Poterba, J., and Summers, L. (1991), Speculative dynamics, Review of Economic Studies 58 (1991), 529-546.

18. Daniel, K., Hirshleifer, D., and Subrahmanyam, A. (1998), A theory of overconfidence, self-attribution, and security market under- and over-reactions, Journal of Finance 53 (1998), in press.

19. De Bondt, W., and Thaler, R. (1985). Does the stock market overreact? Journal of Finance 40 (1985), 793-808. 17-52.

20. Fama, E. (1998), Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance, Journal of Financial Economics, 49 (1998), 283-306.

21. Fama, E., and French, K. (1992), The cross-section of expected stock returns, Journal of Finance, 47 (1992), 427-465.

22. Fama, E., and French, K. (1993), Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics, 33 (1993), 3-56.

23. Fama, E., and French, K. (1995), Size and book-to-market factors in earnings and stock returns, Journal of Finance 50 (1995), 131-155.

24. Fama, E., and French, K. (1996), Multifactor explanation of asset pricing anomalies, Journal of Finance, 51 (1996), 55-84.

25. Guojin Gong, Laura Yue Li, Ling Zhou "The Underreaction of Management Earnings Forecasts to Past Earnings Changes", P. 49.

26. Harrison Hong and Jeremy C. Stein "A unified theory of underreaction, momentum trading, and overreaction in asset markets", the Journal on finance, vol. liv, № 6, December, 1999, P. 42.

27. Hong, H., and Stein, J. (1999), A unified theory of underreaction, momentum trading and overreaction in asset markets, Journal of Finance, 54 (1999), 2143.

28. Hong, H., Lim, T., and Stein, J. (2000), Bad news travels slowly: size, analyst coverage, and the profitability of momentum strategies, Journal of Finance 55 (2000), 265-295.

29. Ikenberry, D., and Lakonishok, J. (1993), Corporate governance through the proxy contest: Evidence and implications, Journal of Business 66 (1993), 405-435.

30. Ikenberry, D., Lakonishok, J., and Vermaelen, T. (1995), Market underreaction to open market share repurchases, Journal of Financial Economics 39 (1995), 181-208.

31. Ikenberry, D., and Ramnath, S. (2002), Underreaction to self-selected news events: the case of stock splits, Review of Financial Studies 15 (2002), 489-526.

32. Ikenberry, D., Rankine, G., and Stice, E. (1996), What do stock splits really signal? Journal of Financial and Quantitative Analysis, 31 (1996), 357-375.

33. Jana Smith Raedy, Philip Shane and Yanhua Yang "Horizon dependent underreaction in financial analysts' earnings forecasts", july 2004.

34. Jegadeesh, N. (1990), Evidence of predictable behavior of security returns, Journal of Finance 45 (1990), 881-898.

35. Jegadeesh, N., and Titman, S. (1993), Returns to buying winners and selling losers: implications for stock market efficiency, Journal of Finance 48 (1993), 65.

36. Kahneman D., and Tversky, A. (1979), Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk, Econometrica, 47 (1979), 263-91.

37. Mitchell, M., and Mulherin, J. (1994), The impact of public information on the stock market, Journal of Finance 49 (1994), 923-950.

38. Pritamani, M., and Singal, V. (2001), Return predictability following large price changes and information releases, Journal of Banking and Finance 25 (2001)

39. Paul Harrison, 1989, "Does the stock market overreact to corporate earnings information?" the Journal of Finance, 44, 1385-1399.

40. Renato Aparecido Aguiar and Roberto Moura Sales "Overreact Analysis in the American Stock Market: A Fuzzy C-means Algorithm Approach" International Journal of Trade, Economics and Finance, Vol.1, No.4, December, 2010, P. 6.

41. Ritter, J. (1991), The long-run performance of initial public offerings, Journal of Finance, (1991), 3-27.

42. Roll, R. (1988), R2, Journal of Finance, 43 (1988), 541-566.

43. Schwert, G. (1981), The adjustment of stock prices to information about inflation, Journal of Finance, 36 (1981), 15-29.

44. Skinner, D. (1997), Earnings disclosures and stockholder lawsuits, Journal of Accounting & Economics 23 (1997), 249-282.

45. Skinner, D., and Sloan, R. (2002), Earnings surprises, growth expectations and stock returns or Don't let an earnings torpedo sink your portfolio, Review of Accounting Studies 7 (2002), 289-312.

46. Stephen J. Larson and Stephen E. "Market overreaction and underreaction for currency futures prices", Minnesota State University, Mankato, January, 2008

47. William McNally, Brian F. Smith and Thomas Barnes "Underreaction, Abnormal Returns and Supply Curve Elasticity: Evidence from Open Market Share Repurchases", September 2002, P. 29.

48. Российское информационное агентство "РИА Новости" URL: http://ria.ru/

49. Информационно-аналитическая система "Медиалогия" URL: http://www.mlg.ru/company/about/

Приложение 1

"Топ-15 событий" 2013 года по версии компании "Медиалогия"

"Топ-15 событий" 2014 года по версии компании "Медиалогия"

"Топ-25 событий" 2015 года по версии компании "Медиалогия"

Приложение 2

Приложение 3

Размещено на Allbest.ru

...