Поведенческие аномалии на российском долговом рынке

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

Глава 1. Экономическая природа и виды поведенческих аномалий

Глава 2. Идентификация аномалий на реальных данных

2.1 Понятие чрезмерной уверенности на рынке

2.2 Агрессивность инвестора как разновидность эффекта уверенности

Глава 3. Понятие чрезмерной и недостаточной реакции

3.1 Особенности реакции в контексте индекса долговых бумаг

3.2 Особенности реакции в контексте бумаг корпоративного сектора

3.3 Использование модели для прогноза

Заключение

Список литературы

Приложение



Введение

Современный финансовый анализ невозможно представить себе без использования сложнейшего математического аппарата, интегральных и дифференциальных уравнений, а также многих других методов, заимствованных из смежных с математикой наук. Однако не все аналогии с физикой и точными дисциплинами оказываются применимы к процессам, за которыми стоят определенные экономические события, в которых, как правило, участвуют субъекты экономики - люди. В конце 20 века в финансовом анализе выделяется новый раздел - поведенческие финансы, который был призван дать научное обоснование явлением на финансовом рынке, которые не были объяснены рациональным подходом.

Поведенческие финансы как раздел экономической теории изначально использовался экономистами для объяснения мгновенных ценовых эффектов, которые выбивались из пригодного для математического анализа ряда, однако позднее элементы поведенческой теории используются для объяснения стоимости активов в среднесрочной перспективе.

Темой данного исследования является выявление поведенческих аномалий, встречающихся на российском долговом рынке, основная цель работы - количественно продемонстрировать поведенческие аномалии или их отсутствие, объяснить их характер и предложить стратегии, позволяющие монетизировать иррациональные решения других участников рынка.

Стоит подчеркнуть актуальность данной темы: прикладной характер работы обусловлен возможностью последующего усовершенствования торговых стратегий с учетом поведенческих эффектов, господствующих на рынке. Необходимо отметить новизну работы - большая часть исследований в области поведенческих финансов посвящена рынку акций и фьючерсов, проявление поведенческих аномалий на рынке продуктов с фиксированной доходностью - мало изученная область.

Объектом исследования являются иррациональные действия участников рынка, возникающие в ответ на рыночные события. Предмет исследования - различные поведенческие эффекты, такие как «чрезмерная уверенность», «быстрая диспозиция» сверх- и недостаточная реакция - этим аномалиям по убеждению автора подвержены игроки на российском рынке, что в значительной степени влияет на решения, принимаемые ими, и, соответственно, на ценовой процесс. Практические задачи, стоящие перед исследователем в данной работе: разработать методику анализа долгового рынка с точки зрения поведенческих эффектов, указать логические взаимосвязи и предложить математические структуры по прогнозированию на основе поведенческих аномалий.

В ходе подготовки работы был проанализирован большой объем разнообразной тематической литературы. Среди фундаментальных работ, изученных в ходе подготовки исследования, хотелось бы отметить Investor Psychology in capital Markets: Evidence and Policy applications, написанную K.Daniel, D.Hirshliefer, S.Hong Teoh; а также Behavioral portfolio Theory авторства H. Shefrin, M. Statsman и «Does the stock market overreact?» W.De Bondt, R. Thaler как основополагающие работы в области поведенческой теории.

Идеи практического приложения теории и идентификации поведенческих эффектов продиктованы более поздними работами, среди которых хотелось бы выделить Short-term patterns in government bond returns following market shocks: International evidence авторства K.Kassimatis, S.Spyrou, E.Galariotis, где рассматривается влияние поведенческих аномалий на долговой рынок ценных бумаг и The Stock Price Overreaction Effect: Evidence on Nasdaq Stocks, написанную Yulong Ma, Alex P. Tang и Tanweer Hasan, где изучены основные подходы к поиску взаимосвязи между поведенческими аномалиями и последующими рыночными реакциями.

Методология исследования - анализ данных с помощью эконометрики: в основном в работе использован регрессионный анализ, а также другие методы обработки данных и подготовки их к линеаризации. Инструменты эконометрического анализа использованы в работе как для проверки гипотез и выявления зависимости меду рыночными явлениями, так и для прогнозирования будущих значений показателя и построении торговых стратегий.

Реальные данные, используемые для расчетов в работе, взяты из различных источников: терминала Bloomberg, сайтов cbonds.ru и finam.ru, торговой платформы Московской биржи MOEX Trade Info.

Практические выкладки, подготовленные с помощью программ Excel, Eviews и Mathcad, можно увидеть в основной части работы. Подробные результаты и расчетные значения приведены в приложении к данному исследованию.



Глава 1. Экономическая природа и виды поведенческих аномалий

Конечной целью любой науки является предсказывание результата на основании имеющихся данных; и финансовая наука, целью которой является предсказание будущей цены актива, не является исключением.

Инструментарий финансовой науки принято делить на фундаментальный и технический анализ. Фундаментальный анализ подразумевает оценку реальных показателей для фирмы или рынка: выручку, доход на акцию, чистый долг к прибыли и другие; технический анализ исходит из предпосылки, что ряд котировок цены актива не является порождением случайным генератором чисел, а изменяется согласно определённому математическому процессу, которой может быть выявлен на исторических данных и спроецирован в будущее.

Центральным термином финансовой науки считается гипотеза об эффективности рынка, согласно которой котировка ценной бумаги учитывает всю имеющуюся на текущий момент информацию и инвестор, активно чередующий короткие и длинные позиции не может получить положительную доходность в силу существования транзакционных издержек.

Считается, что для развитых рынков гипотеза по крайней мере в слабой трактовке выполняется, однако существует много исследований, которые, тем не менее, доказывают, что для некоторых финансовых процессов можно предсказать движение цены на основе имеющейся информации и тем самым получить положительную доходность. Одним из объяснений этого отклонения от гипотезы эффективного рынка стали поведенческие эффекты.

В середине 70-х годов впервые появляются исследования, оспаривающие концепцию эффективного рынка и инвесторов, поступающих исключительно рационально.

Центральным исследованием такого рода являются работы Дэниела Канемана и Амоса Тверски, которые выдвинули гипотезу об иррациональном поведении в силу неверного восприятия и обработки информации человеком. Психология, согласно их исследованиям, играла большую роль во времена перегревания экономики, создания пузырей и финансового краха. В работах Канемана и Тверски впервые изучается не как «инвесторы должны вести себя» а «как инвесторы в действительности себя ведут». Tversky, A., Kahneman, D., 1973. Availability: a heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology 5, pp. 228-230.

В рамках поведенческих финансов как науки найдено огромное количество психологических эффектов, которые с разных точек зрения призваны объяснять те или иные решения участников рынка.

Ряд наиболее изученных эффектов, аномалий или, иначе говоря, поведенческих реалий рынка хотелось бы осветить подробно.

Со стороны инвесторов:

Многие инвесторы интересуются и инвестируют только в хорошо знакомые активы. Частично это объясняется восприятием «незнакомых» активов как более рисковых и менее доходных. Инвесторы не только менее склонны изучать и инвестировать в такие активы как сырьевые продукты, высокорисковые облигации, недвижимость, но и нередко игнорируют более привлекательные бумаги в пользу менее привлекательных по доходности, но знакомых. Среди инвесторов также очень распространен эффект home bias, наиболее ярко проявляющийся в США, а также некоторых странах Европы: индивидуальные инвесторы и фонды доверительного управления более склонны инвестировать в бумаги резидентов своей страны. Kent Daniel, David Hirshleifer, Siew Hong Teoh Investor psychology in capital markets: evidence and policy implications pp.15-34

Большая часть инвесторов на рынке относятся к категории рискофобов, для которых негативная эмоциональная составляющая от потери суммы гораздо более значительна, чем положительная эмоциональная составляющая, связанная с приобретением эквивалентной суммы. Odean, T., Are investors reluctant to realize their losses? Journal of Finance 53, 1998a. pp. 1775-1798. Этим объясняется, что индивидуальные инвесторы и профессиональные участники рынка более склонны продавать те бумаги, которые выросли чем те, которые потеряли в цене.

Часто встречающийся эффект на рынке - экстраполяция прошедшего финансового результата в будущее. Наибольший приток средств в фонды доверительного управления приходится на те фонды, которые продемонстрировали крайне высокую доходность в течение периода времени. Эмпирические исследования показывают, что после притока средств эти фонды в редких случаях остаются среди ведущих по доходности.

Одно из объяснений исключительно больших объемов сделок на финансовом рынке - чрезмерная уверенность и агрессивность инвестора. Активные инвесторы зарабатывают меньше при прочих равных условиях из-за комиссионных расходов. Особенно ярко этот эффект иллюстрирует электронная торговля - торговать через интернет начинают те инвесторы, кто смог заработать, торгуя через брокера (консультанта), сверхуверенные инвесторы считают, что обязаны своим успехом знаниям отрасли, а не удаче.

Несмотря на автоматизацию торговли, ошибки инвесторов и процессинговых систем ощутимый фактор, который препятствует рыночной эффективности. К таким ошибкам можно отнести неисполнения опционов в деньгах в день экспирации. Другой ошибкой инвестора часто считается выбор пенсионного фонда или плана. Процент людей, активно интересующихся управлением пенсионных средств и меняющих управляющих крайне мал. Объясняется это тем, что предлагаемые по умолчанию программы воспринимаются как рекомендация и, таким образом, инвестор упускает более интересные с точки зрения доходности способы размещения средств.

Со стороны аналитиков:

Смещенная оценка будущей цены и прогнозов - довольно частое явление на рынке. Согласно наблюдениям Womack, рекомендация покупать встречается чаще, чем рекомендация продавать в соотношении 7 (!) к одному. Womack, K.L., 1996. Do brokerage analysts' recommendations have investment value? Journal of Finance 51, p. 137-144. Позитивные оценки встречаются чаще на горизонте 12 месяцев и выше, в то время как негативные оценки тяготеют к краткосрочным периодам, что в основном продиктовано ожиданием выхода финансовых результатов. Stickel, S.E., The anatomy of the performance of buy and sell recommendations. Financial Analysts

Journal 51, 1995 pp.25-39.

Смещенная оценка прогнозов также является следствием того, что текущие финансовые коэффициенты и соотношения закладываются в прогноз будущей цены актива.

Вышеописанные эффекты или смещенные оценки участниками рынка событий - вполне логичные психологические эффекты, в рамках данного исследования представляют интерес с точки зрения влияния на цену актива. Существуют разные взгляды на проявление поведенческих эффектов в оценивании стоимости актива: отражение эффекта в премии за риск, в разности межу рыночной и бухгалтерской стоимостью, соотношением между доходностью в краткосрочном и долгосрочном периодах. Для ряда активов характерна положительная автокорреляция доходности в краткосрочном периоде (дни и недели) и отрицательная автокорреляция на более длинных горизонтах в несколько лет. В силу чрезмерной уверенности участник рынка значительнее реагирует на частные сигналы рынка и с выходом информации, не подтверждающей его ожидания, происходит коррекция позиций.

Наличие поведенческих эффектов, как концепция оспаривающая существование информационной эффективности на финансовом рынке возвращает к вопросу субъективизма в оценке рыночных сигналов. Как и кем определяется является ли новость в отношении актива важной или незначительной? Согласно исследованиям, когда в прессе всплывают ссылки на "устаревшие" новости или незначительным событиям уделяется слишком много внимания, это также влияет на цены активов. Купер и Рэшес приводят интересный случай - в 2000-2001 годах многие американские компании изменили свой тикер в торговых системах, прибавив к названию компании dot.com. Rashes, M.S., 2001. Massively confused investors making conspicuously ignorant choices (MCI-MCIC).Journal of Finance 56, p. 1911-1928. Несмотря на то что в большинстве из них не произошло никакой переориентации бизнеса в сторону интернет технологий, акции компаний пошли резко вверх. Кроме того, Фама вводит термин "нездоровая боязнь рецессии", который проявляется, когда новостные агентства проводят аналогии с прошедшими кризисными событиями или изменениями ключевой ставки. Fama, E.F., 1998. Market efficiency, long-term returns and behavioral finance. Journal of Financial Economics 49, p. 290-301.

Также стоит отметить, что статистически связь между новостным потоком и такой оценкой реакции на него как волатильность можно объяснить лишь в редких случаях. Первое исследование, доказывающее этот тезис, вышло еще в 1984 году и касалось изменчивости цены на фьючерсы на апельсиновый сок. Позднее экономистами Феиром и Истоном были найдены статистические подтверждения этой гипотезе на других рынках. Феир анализировал выборку, составленную из котировок на фьючерс S&P 500 на 5-минутных отрезках с 1982 по 1999 годы, и согласно его исследованию, лишь малый процент значительных изменений показателя связан с выходом новостей по компаниям, входящим в индекс. Fair, R., 2000. Events that shook the market. Working paper, Yale University. Согласно работе Истона, на длинных временных горизонтах выход финансовой отчетности или аналитики по финансам компании может объяснить изменение волатильности активов соответствующей компании лишь в 60% случаев. Easton, P., Harris, T., Ohlson, J., 1992. Aggregate accounting earnings can explain most of security returns. Journal of Accounting and Economics 15, p. 119-129.

Как правило поведенческие эффекты и их влияние на цену актива изучаются на краткосрочных периодах. В соответствии с законами макро- и микроэкономики на длинных горизонтах рынок имеет свойство приспосабливаться и устанавливается новое равновесие, однако некоторыми экономистами тема поведенческих аномалий переложена на теорию бизнес-циклов. Считается, что обвалам американского рынка в октябре 1929 и 1987 годов не предшествовал выход важной с точки зрения рынка информации. В соответствии с концепцией чрезмерной реакции сразу после обвала рынка наблюдается рост акций и активов, которые больше остальных потеряли в цене.

Многие из перечисленных эффектов встречаются в совокупности, ряд из них нельзя оценить количественно; ниже изучены эффекты, обобщающие в себе явления, описанные выше, и дающие возможность количественно оценить их влияние на доходность.

Одна из первых работ, посвященных эффекту чрезмерной реакции, в которой обращается внимание на аномальные взлеты и падения фондового рынка, написана Талером и ДеБондтом в 1985 году. В исследовании рассматриваются акции, ранжированные на основе трех и пятилетней доходности - акции, показывавшие низкую доходность в течение периода, становятся высокодоходными и наоборот. Это наблюдения связывалось с гипотезой о том, что инвесторы придают слишком большой вес прошлым значениям цены и упускают момент, когда среднее значение доходности меняет знак.

Другим интересным преложением теории излишней реакции на фондовом рынке является исследование Лаконишок 1994 года, где автор приходит к выводу, что акции компаний с высокими значениями доход-к цене акции, денежный поток-к цене акции и балансовая стоимость-к рыночной цене, иными словами, недооцененные рынком в прошлых периодах, в будущих периодах должны приносить более высокую доходность инвестору. Lakonishok, J., Shleifer, A., Vishny, R.W., 1994. Contrarian investment, extrapolation and risk. Journal of Finance 49, p. 1555-1578.

Другим поведенческим эффектом, на который хотелось бы обратить внимание, является чрезмерная уверенность. Согласно теории, инвестор склонен, во-первых, переоценивать свои собственные способности и возможности относительно других участников рынка, а во-вторых переоценивать значимость текущего информационного потока. Таким образом, чрезмерная уверенность инвестора делает его агрессивным игроком, побуждает торговать чаще и совершать сделки большего объема. Согласно исследованиям, сверх уверенный инвестор недооценивает риски и выбирает более рискованный бумаги, однако это не всегда приводит к однозначному финансовому результату.

В экономической науке большая часть поведенческих эффектов изучается на примере фондового рынка, так как фондовый рынок ликвиднее, и в силу этого более подвержен влиянию нерациональных решений участников рынка, нежели рынок долговых бумаг. Однако автор работы считает, что ликвидные рынки облигаций в краткосрочном периоде также подвержены влиянию поведенческих аномалий.

Стоит отметить, что ликвидность является ограничением и в силу этого пунктом критики многих экономических теорий, включая в том числе поведенческие финансы. Большая часть исследований посвященных поведенческой теории начинается с выявления шоков на рынке. Противники теории задают вопрос: не является ли шок, идентифицированный сколь угодно сложным способом, лишь отражением недостатка ликвидности на рынке? Ответом на этот вопрос будет безусловное «да»: то, что аналитики и исследователи называют шоком в контексте поведенческих финансов, как правило, объясняется нехваткой ликвидности. В конечном счете неэффективность рынка объясняется недостаточной ликвидностью: при существовании возможности беспрепятственно продать актив график представлял бы плавную линию, а движения цены зависели бы только от новостного потока. Однако к сожалению, финансовый мир не идеален, даже на американском рынке с его огромным оборотом и количеством игроков присутствуют разрывы ликвидности, которые препятствуют справедливому ценообразованию.

Другим пунктом критики поведенческой теории является отсутствие единого подхода к различным рынкам и даже отдельным элементам внутри него. По ряду активов, например, по валютным фьючерсам и акциям (в частности высокотехнологичных и интернет-компаний) средняя волатильность как внутри дня, так и на более длительных отрезках кратно превышает волатильность акций промышленных компаний. Таким образом, традиционные подходы по анализу чрезмерных реакций вряд ли применимы к таким активам.

Поведенческая теория, как она представлена во многих работах и данном исследовании, работает с шоками и «отскоками». Эти понятия подразумевают, что анализируемый актив переживает периоды высокой волатильности. Как известно из экономической теории, периоды высокой волатильности присущи ситуации общего падения рынка: на рынках, показывающих уверенных восходящий тренд, волатильность низкая. Таким образом, еще одним пунктом критики анализа поведенческих аномалий является то, что выводы, полученные в ходе исследования, пригодны лишь для моментов общего падения, кризисных явлений и периодов высокой волатильности, предсказывать перемену знака на восходящем рынке представляется более сложной задачей.



Глава 2. Идентификация аномалий на реальных данных

В рамках исследования хотелось бы обратить внимание на две пары поведенческих эффектов - чрезмерной и недостаточной уверенности, а также сверх и недостаточной реакции. Эти аномалии являются наиболее изученными в литературе и могут быть оценены количественно разными способами.

Многие другие эффекты также представляют научный интерес, однако для их тестирования зачастую требуются персональные данные инвесторов, их портфели, получение которых через открытые источники информации крайне затруднительно.

2.1 Понятие чрезмерной уверенности на рынке

Оценить эффект чрезмерной уверенности участников рынка хотелось бы с помощью постановки и последующей проверки различных гипотез. В соответствии с логикой работы будет осуществлен переход от простых гипотез к более сложным.

Под понятием чрезмерной уверенности на рынке долговых ценных бумаг в литературе понимаются разные состояния. Как уже отмечалось, это агрессивность игроков - скорость реакции на ценовые перемены, а также взаимосвязь между объемом торговли и изменением цен. В действительности насколько связаны объемы торговли и изменчивость или волатильность цен на активы? Классическая теория и логика подсказывают что большие лоты на покупку и продажу при прочих равных условиях способны сдвинуть рынок вверх и вниз соответственно. What's Causing Overreaction? An Experimental Investigation of Recency and the Hot-Hand Effect Theo Offerman and Joep Sonnemans The Scandinavian Journal of Economics, Vol. 106, No. 3, Behavioral Economics (Sep.,2004), pp. 533-550 Однако некоторые приверженцы теории поведенческих финансов утверждают, что на рынке также наблюдается и иная зависимость - на значительные изменения цены инвесторы отвечают увеличением объема торговых операций.

В наиболее примитивном понимании чрезмерная уверенность означает, что предыдущие значения доходности бумаги влияют на текущие объемы торговых операций в этом рынке. Большие скачки цены внутри дня побуждают трейдеров менять позиции, что должно находить отражение в торгуемом объеме.

Для проверки этой гипотезы использованы ежедневные данные по торгам нескольких наиболее ликвидных суверенных долговых бумаг России. Выбраны рублевые облигации федерального займа, по которым проводятся наибольшее количество торговых операций в день. Массив данных представлен ценами закрытия торговых дней на протяжении 3 лет: с 7 марта 2012 по 6 марта 2015 года. Графический анализ рублевой облигации федерального займа с погашением в 2016 году представлен в приложении (Рисунок 1 и 2).

Так как по предположению на текущий торгуемый объем влияют прошлые значения цены, то разумно построить регрессию с учетом лага. Таким образом, в каждом наблюдении зависимая переменная - изменение торгуемого объема на текущую дату, независимая переменная - логарифмированный прирост цены актива на предыдущую дату (-1 день).

Таблица 1

Dependent Variable: VOL_CHANGE(-1)
Method: Least Squares
Sample: 1 541
Included observations: 539
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
LOG_PRICE	-1.91E-05	1.40E-05	-1.359694	0.1745
C	-0.058721	0.080697	-0.727673	0.4671
R-squared	0.003431	Mean dependent var	-0.065390
Adjusted R-squared	0.001575	S.D. dependent var	1.871507
S.E. of regression	1.870032	Akaike info criterion	4.093492
Sum squared resid	1877.900	Schwarz criterion	4.109410
Log likelihood	-1101.196	Hannan-Quinn criter.	4.099718
F-statistic	1.848768	Durbin-Watson stat	2.652585
Prob(F-statistic)	0.174497

Источник: Eviews, автор

Полученную регрессионную модель трудно назвать хорошей с точки зрения процента объясненной дисперсии: R² крайне мал и модель, вообще говоря, не значима на 10 и 5% уровнях.

Для того чтобы убедиться, что вопреки предположению зависимости между временными рядами отсутствует, проведен тест Гранжера на причинно-следственную связь. A Guide to modern econometrics Marno Verbeek Erasmus University Rotterdam John Wiley & Sons, 2004 p.85-96

Идея теста формулируется следующим образом: если доходность бумаги влияет на объем, то изменения доходности должны предшествовать изменениям объема. Таким образом, необходимые условия - доходность оказывает значимый вклад в прогноз объема сделок, предыдущие значения объема сделок не вносят значимый вклад в объяснение доходности.

Таблица 2

Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1/23/2013 3/31/2015
Lags: 2
Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	Prob.
VOL_CHANGE does not Granger Cause LOGP	533	5.81388	0.0032
LOGP does not Granger Cause VOL_CHANGE	0.31333	0.7311

Источник: Eviews, автор

В качестве переменной доходность использована скользящая разность логарифмов цен, изменение объема сделок понимается как соответствующее изменению цен скользящее изменение объема.

В рамках теста Гранжера на выборке не выявлено поведенческих эффектов - пример таблицы, полученной из программы Eviews для ОФЗ 2016 приведен в приложении 1. Согласно парному тесту с временным лагом 2 гипотеза о том, что изменения объема не влекут за собой изменения цены актива, отвергается, в то время как гипотеза о том, что изменения цены не вносят значимый вклад в изменение торгуемого объёма, подтверждается. В целом это согласуется с логикой - резкие скачки торгуемого объема влияют на цену - но опровергает предположение о существовании поведенческой аномалии в рынке.

2.2 Агрессивность инвестора как разновидность эффекта уверенности

Более квалифицированно подойти к проблеме выявления поведенческих эффектов на рынке можно с помощью анализа стакана заявок на покупку и продажу ценных бумаг.

В тематической литературе часто встречается параллельный анализ эффекта уверенности и обратного ему эффекта диспозиции.

В силу эффекта чрезмерной уверенности: если инвестор, который находится в длинной (короткой) позиции по бумаге, получает прибыль, то в следующем периоде он снова встает в длинную (короткую) позицию в более агрессивной манере.

В силу эффекта диспозиции: если инвестор, который находится в длинной (короткой) позиции по бумаге получает прибыль, то в следующем периоде он стремится закрыть позицию и будет продавать (покупать) актив в более агрессивной манере. A test of the different implications of the overconfidence and disposition hypotheses Robin K. Chou, Yun-Yi Wang Journal of Banking and finance Journal of Banking & Finance (2011) p. 2040

Одним из способов оценки агрессивности на рынке является анализ биржевого стакана. Биржевой стакан облигаций ММВБ устроен стандартно: в верхней части стакана представлены заявки на покупку в порядке убывания цены, в нижней части расположены заявки на продажу в порядке возрастания цены, все выставленные заявки в стакане указаны со значением объема.

К сожалению, Московская биржа в рамках основного режима торговли не предоставляет информации о типе трейдера, выставившего заявку или «ударившего в стакан», таким образом, в рамках исследования будет рассмотрено наличие зависимости между растущим (падающим) рынком и агрессивностью игроков.

Оцениваемая выборка представлена котировками одной из самых ликвидных бумаг ОФЗ 25079 (погашение в июне 2015) на протяжении 5 торговых дней, общее количество наблюдений 2234 - равное количеству сделок с бумагой за период.

В выборке сопоставлены книга заявок и книга сделок: каждому значению цены сделки, по времени найдено соответствие из книги заказов. В книге сделок указано направление операции покупка или продажа, согласно информационной справке биржи, - это «направление» закрывшего сделку. Для операции покупка - нужная заявка была в «оффере» в биржевом стакане; для операции продажа - необходимое значение цены заявки в «биде» стакана.

Например, сделке 99.34 buy по времени найдено соответствие из книги заказов offer 99.339. Агрессивность на рынке рассчитывается как модуль разности между ценой сделки и ценой ордера. Движение рынка, как и ранее в исследовании, понимается как разность логарифмов цен.

В данном случае перед тем как составить регрессию, ряд данных анализирован по Гранжеру на наличие мнимой регрессии (таблица 3). Согласно тесту, гипотеза о том, что изменение цены не влияет на показатель агрессивность отвергается, в то время как гипотеза о том, что агрессивность не вносит значимого вклада в изменение цены принимается. Соответственно, можно составить регрессию зависимости агрессивности от изменения цены.

Таблица 3

Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1 2230
Lags: 2
Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	Prob.
LNP does not Granger Cause AGGRESIVENESS	2230	5.24001	0.0056
AGGRESIVENESS does not Granger Cause LNP	0.07678	0.9261

Источник: Eviews, автор

Согласно методу наименьших квадратов, регрессия значима на всех разумных уровнях значимости. Можно сделать следующий вывод - чем больше выражен рост цены, тем больше разница между заявкой и ценой исполнения - тем ниже «агрессивность», если же цена снижается, то агрессивность трейдеров возрастает.



Таблица 4

Dependent Variable: AGGRESIVENESS
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 2 2230
Included observations: 2229 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
LNP	12.32862	1.678709	7.344104	0.0000
C	0.001286	0.000451	2.849848	0.0045
R-squared	0.093325	Mean dependent var	0.001327
Adjusted R-squared	0.091595	S.D. dependent var	0.010857
S.E. of regression	0.010348	Akaike info criterion	-6.300271
Sum squared resid	0.056109	Schwarz criterion	-6.284053
Log likelihood	1658.971	Hannan-Quinn criter.	-6.293921
F-statistic	53.93586	Durbin-Watson stat	1.298134
Prob(F-statistic)	0.000000

Источник: Eviews, автор

Если разделить выборку согласно направлению сделки - покупка или продажа, то средние значения агрессивности рассчитаны как 0,0036 для продажи и 0,0043 для покупки. Это означает что трейдеры на рынке склонны быть более агрессивными, открывая короткую позицию.

В данном параграфе были протестированы классические поведенческие аномалии, встречающиеся на долговом рынке - чрезмерная уверенность и производная от уверенности - агрессивность. Анализ динамики изменения объема и цен на бумаги показал, что изменения цены не побуждают участников количественно менять торгуемые объемы. Что касается параметра агрессивность, то здесь найдена зависимость между изменением цены и «скоростью» исполнения заявки трейдера в терминах цены. Вывод модели: трейдеры более агрессивны - разница между ценой заявки и исполнения ниже на падающем рынке. Объяснить это можно тем, что короткая позиция по бумаге означает возможность маржин колла, соответственно трейдеры склонны закрываться быстрее. Минусом модели, оценивающей агрессивность, стоит отметить то, что выборка из книги заявок и сделок может включать отозванные заявки.



Глава 3. Понятие чрезмерной и недостаточной реакции

Далее хотелось бы перейти к исследованию чрезмерной и недостаточных реакций, как эффектов препятствующих рыночной эффективности.

Как известно, в соответствии с одной из теорий процентных ставок, многие долговые бумаги могут переживать скачки спроса и предложения, которые связаны не с конкретными трендами на рынке или поведенческими аномалиями, а с решениями крупных портфельных инвесторов о реаллокации активов. Это, в свою очередь, может быть продиктовано включением или выключением бумаги из индекса, воспринимаемого рынком как бенчмарк, или с пересмотром рейтинга ведущих кредитных рейтинговых агентств на долговые бумаги компании.

3.1 Особенности реакции в контексте индекса долговых бумаг

Чтобы минимизировать влияние новостных потоков, касающихся бумаг определенных компаний или выпусков с определённым сроком погашения (для суверенных бумаг), можно использовать индекс, который включает наиболее ликвидные бумаги определенной категории и заданной дюрации. Short-term patterns in government bond returns following market shocks: International evidence K. Kassimatis, S. Spyrou, E.Galariotis p.910-920

Для исследования выбраны взвешенные по объемам выпусков индексы облигаций федеральных займов РФ (за исключением еврооблигаций), допущенных к обращению на Фондовой бирже ММВБ и относящиеся к группе ценовых по способу расчета. http://cbonds.ru/indexes/ В рамках работы рассмотрены два индекса, включающие облигации с дюрацией от года до трех (RUGBICP3Y) и от 5 до 10 лет (RUGBICP10Y). Анализируемая выборка представлена 1062 ежедневными значениями индекса с 11.03.2011 по 02.04.2015. Данные получены с сайта cbonds.ru поведенческий аномалия инвестор долговой

Согласно теории, чрезмерная реакция означает, что за положительным (отрицательным) шоком цены в краткосрочном периоде следует корректировка в противоположном направлении - соответственно вниз (вверх). Под недостаточной реакцией понимается немгновенный ответ рынка на новостное событие, подразумевающий что за положительным (отрицательным) шоком цены следует дальнейший рост (снижение) цены актива.

Существует много исследований подтверждающих гипотезу о наличии реакционных эффектов для фондового рынка, в рамках данного анализа же хотелось бы выяснить выполняется ли это для рынка продуктов с фиксированной доходностью, в частности рынка государственного займа.

Выше и далее в работе неоднократно встречается понятие шок. Под этим понятием в рамках исследования понимается новостное событие, оказывающее значительное влияние на стоимость актива, отражающееся в резком, скачкообразном изменении его цены. Реакцией рынка на шок называется доходность последующих за шоком дней.

Для того чтобы определить, как ведет себя индекс на временном промежутке после шока необходимо зафиксировать сам ценовой шок. Для этого существует много методик, согласно одним исследованиям, шоком индекса называется более чем 10% его изменение за один торговый день, согласно другим, шок - 50% изменение индекса за 5 рабочих дней. В данном исследовании выбор сделан в пользу наиболее часто встречающейся в литературе методике по определению «шоков»: значительное положительное (отрицательное) событие соответствует торговому дню, в который индекс выше (ниже), чем скользящее среднее за прошедшие 10 торговых дней плюс (за вычетом) двух стандартных отклонений, также посчитанных на 10-дневном скользящем отрезке. K. Kassimatis, S. Spyrou, E.Galariotis Short-term patterns in government bond returns following market shocks: International evidence International Review of Financial Analysis 17 (2008) p. 910

Изменение индекса в день шока рассчитывается по формуле, далее в работе эта величина называется аномальной доходностью (Abnormal Return) событийного дня:

AR_t=R_t - Mean(R_t-) (1)

Где R_t - значение «доходности» индекса в день шока, а Mean(R_t-) среднее значение доходности индекса на скользящем окне из 10 предшествующих наблюдений (не включающих день шока).

Для периодов 2, 5, 10 дней, следующих за днем шока, рассчитаны кумулятивные аномальные изменения CAR (Cumulative Abnormal Return), а также их средние значения ACAR (Average Cumulative Abnormal Return). Ibidem p. 916

Если игроки рынка облигаций реагируют на всю имеющуюся информацию, то среднее значение накопленной аномальной доходности (ACAR) должно стремиться к нулю. Если же этот показатель отличен от нуля, тут может иметь место чрезмерная или недостаточная реакция. При чрезмерной реакции на событие в последующие дни после выявленного ценового шока можно наблюдать движение в противоположном шоку направлении, так как участники рынка корректируют свои позиции, при недостаточной реакции движение аномальной доходности будет совпадать со «знаком» первоначального события.

Таким образом, для индекса с более длинными облигациями отобрано 26 дней с положительными новостями и 40 с негативными. Сонаправленные шоки цены, происходившие чаще чем одно событие на 10- дневном отрезке времени, считались порожденными одним событием, в качестве которого выбирался сравнительно наиболее масштабный шок.

Средние накопленные значения доходности событийных дней протестированы на значимость; для всех периодов гипотеза о том, что накопленная аномальная доходность (ACAR) равняется нулю отвергается, кроме того, можно заметить, что среднее значение накопленной доходности в дни, последующими за шоковым событием, снижается с ростом временного промежутка анализа и на временном окне t+10 меняет знак, что согласуется с теорией чрезмерной реакции: участники рынка корректируют свои позиции через какое-то время после шока. (Приложение, таблицы 3-8)

В таблице ниже приведены результаты для индекса длинных облигаций, качественно утверждение выполняется и для индекса государственных облигаций с более короткой дюрацией:

Таблица 5

	Позитивный шок	Негативный шок
ARt	1.2%	-1.6%
ACARt+2	0.86%	-1.04%
ACARt+5	0.21%	-0.31%
ACARt+10	-0.15%	0.08%

Источник: автор

Такая динамика средней накопленной доходности для индексов может служить свидетельством присутствия на рынке поведенческих эффектов и в частности чрезмерной реакции. Однако справедливо задать вопрос: насколько связана доходность следующих за шоком дней непосредственно с шоковым событием и как долго после события этот эффект имеет место в действительности?

Так как в ходе анализа средних накопленных доходностей установлено, что вслед за положительным (отрицательным) шоком сначала наблюдается рост (спад), а затем происходит коррекция, предполагается, что инвесторы на данном рынке проявляют недостаточную реакцию в t+2; в t+5 значение индекса после шока меняется в том же направлении, но с уменьшающимся темпом по сравнению с t+2, а в t+10 можно наблюдать изменение знака.

Для проверки этих эмпирических гипотез необходимо составить регрессию следующей модификации:

СAR_t+i=a+bAR_t+e_t (2)

Где СAR_t+i - накопленная аномальная доходность последующих за шоком i дней, не включающая непосредственно день события, AR_t - аномальная доходность дня шока t, e_t - остаток общей дисперсии. В данном случае к ошибке регрессионной модели можно отнести то, что в модели никак не учитывается размер шока. Так как в переменную СAR не входит аномальная доходность дня шока, то можно считать регрессор и регрессант независимыми переменными.

Результаты регрессионного анализа представлены в таблице.

Таблица 6

Индекс облигаций с дюрацией 5-10	Индекс облигаций с дюрацией 1-3
Позитивный шок (26)	Позитивный шок (29)
	CAR t+2	CAR t+5	CAR t+10		CAR t+2	CAR t+5	CAR t+10
a (pv)	0,887 (0,22)	3,82 (0,003)	4,69 (0,02)	a (pv)	-0,19 (0,137)	-0,32 (0,4783)	-0,016 (0,99)
AR (pv)	1,65 (0,0001)	3,58 (0,09)	12,03 (0,06)	AR (pv)	3,18 (0,0000)	7,86 (0,0000)	12,70 (0,0000)
R2	0,48	0,31	0,13	R2	0,88	0,78	0,52
Негативный шок (40)	Негативный шок (36)
	CAR t+2	CAR t+5	CAR t+10		CAR t+2	CAR t+5	CAR t+10
a (pv)	-1,28 (0,0001)	-5,18 (0,0002)	-12,05 (0,0007)	a (pv)	-0,11 (0,31)	-0,72 (0,18)	-2,06 (0,2615)
AR (pv)	1,06 (0,0000)	2,49 (0,0000)	-5,34 (0,0000)	AR (pv)	1,69 (0,0000)	3,63 (0,0000)	-7,38 (0,0017)
R2	0,81	0,57	0,47	R2	0,82	0,48	0,25

Источник: Eviews, автор

В левой части таблицы представлены расчеты коэффициентов регрессии для индекса, включающего бумаги c большей дюрацией с разбивкой по позитивным шокам (в верхней части таблицы) и негативным (в нижней части таблицы). В третьей строке под значениями коэффициентов приведено значение объясненной дисперсии для каждой регрессии. Правая часть таблицы - для индекса включающего бумаги с меньшей дюрацией - представлена аналогично.

Согласно тому, что все построенные регрессии статистически значимы на всех разумных уровнях значимости, из приведенных результатов можно заключить, что накопленная доходность СAR в следующие за ценовым шоком дни может быть рассчитана, базируясь на значении в день шока. Накопленная аномальная доходность в последующие дни положительно зависит от доходности в день шока - это выполняется для всех временных отрезков для позитивных событий и отрезков t+2 и t+5 для негативных шоков; для десятидневного временного отрезка значение бета-коэффициента для негативных шоков отрицательное, что свидетельствует о наличии коррекции в течение 5-10 дней, следующих за шоковым событием.

Жирным шрифтом в таблице помечены бета коэффициенты, гипотеза о незначимости, которых не отвергается на 5% уровне. Стоит отметить, что по мере увеличения временного периода накопления аномальной доходности снижается показатель объясненной дисперсии R², что согласуется с логикой и поведенческой теорией в целом: чем длиннее временное окно для оценки накопленной доходности последующей за шоком, тем меньший вклад вносит «шоковая» доходность в дисперсию этого показателя.

В исследовании поведенческих эффектов на фондовом рынке встречаются работы в которых изучается зависимость торговой активности, а как следствие аномальной доходности от дня недели. Традиционно считается, что по понедельникам активность на рынке ниже и, как следствие, аномальная положительная доходность встречается реже; пятницы же, наоборот, дни высокой торговой активности. Одним из объяснений этого феномена может служить следующее: после выходных участники рынка изучают новостной поток и начинают торговать осторожно, в пятницу же многие стремятся закрыть позиции перед выходными.

В рамках данного исследования протестировать количественное значение аномальной доходности, сгруппировав выборку по дням недели, представляется не корректным в силу небольшого количества наблюдений. Вместо этого разумно проанализировать присутствует ли регрессионная зависимость между днем недели и последующей аномальной доходностью. К регрессионной модели рассмотренной выше добавлена переменная DAYOFWEEK, значение которой соответствует дню недели от 1 до 5, то есть понедельник - 1, пятница - 5. Для всех лагов аномальной доходности после шока и для обоих типов шокового события день недели не вносит значимый вклад в объяснение постериорной доходности. Коэффициент при переменной не значим на всех уровнях значимости (приложение 9-12). Таким образом, гипотеза о том, что день недели, в который произошел шок, может количественно повлиять на доходность последующих за шоком дней, отвергается.

Согласно теории чрезмерной реакции, вслед за значительным изменением стоимости актива происходит коррекция на каком-то временном промежутке. Связан этот факт с тем, что изменение цены, которое является реакцией рынка на новостное событие, только частично отражает в себе фундаментальные факторы, делающие актив дороже или дешевле. Следующая за шоком коррекция доказывает наличие эффектов восприятия информации на рынке.

3.2 Особенности реакции в контексте бумаг корпоративного сектора

Анализ аномальной доходности индекса облигаций в разрезе поведенческих финансов представляет интерес, однако с прикладной точки зрения логичнее обратить внимание поведенческие эффекты, которые проявляются непосредственно на рынке облигаций. В рамках анализа отобраны наиболее ликвидные бумаги эмитентов корпоративного сектора России: это как банки, так и промышленные компании. К сожалению российский рынок корпоративных облигаций крайне неликвиден: рублевых бумаг, с которыми совершается несколько сделок в день на регулярной основе около 20. В данном исследовании представлен анализ с точки зрения поведенческих аномалий некоторых из них.

Как уже доказано выше, поведенческий эффект чрезмерной реакции может быть выявлен на рынке облигаций и, что немаловажно, с помощью инструментов регрессионного анализа можно оценить количественный эффект «отката» рынка последующего за сверхреакцией на шок.

Рассматривая поведение трейдеров на рынке корпоративных облигаций, хотелось бы коротко напомнить из чего складывается доходность долговых ценных бумаг корпоративного сектора. В соответствии с классической теорией - доходность корпоративной бумаги - это доходность сопоставимой по дюрации суверенной облигации плюс премия за риск.

В данной работе именно премия за риск будет пониматься как денежное выражение кредитного риска корпоративного имени. Для того чтобы идентифицировать премию за риск в работе оценен спред доходности между корпоративной бумагой и ОФЗ близкой по дюрации. Шоки, присущие именно определенной компании, а не российскому рынку облигаций в целом, могут быть идентифицированы как раз с помощью анализа спреда. Значительное сближение, как и значительное расхождение спрэдов доходностей корпоративной и суверенной бумаги будут рассматриваться как корпоративные шоки. Выявление шоков спреда производится по уже описанной методике: для каждого значения вычисляется доверительный интервал в два стандартных отклонения от скользящего среднего по выборке. Стандартное отклонение также посчитано по скользящей выборке из 5 прошедших значений кредитного спреда. Таким образом, для каждой бумаги выявлены дни шока. Так как выше использовалась терминология позитивный (фактическое значение доходности выше чем значение верхней границы доверительного интервала) и негативный шок (фактическое значение доходности ниже чем значение нижней границы доверительного интервала), в данном случае к ней также можно прибегнуть, хоть и весьма условно: сближение значений кривых доходности будет восприниматься как положительный шок для компании, расхождение - как негативный.

Логика проста: если спрэд уменьшается, значит сокращается премия за риск, что может восприниматься как позитивный сигнал - возможно, это выход отчетности, в которой основные показатели компании выглядят лучше, чем прогнозные, выплата корпоративного долга или новость о предстоящем размещении по более низкой процентной ставке; если спред расходится, значит рыночные агенты требуют большей компенсации за держание на балансе корпоративной облигации - соответственно ее индивидуальный риск по отношению к суверенной бумаге возрос.

Рисунок 7

Источник: Источник: Bloomberg, автор

Анализ постсобытийной аномальной доходности будет проведен по уже описанной в работе методике с небольшими отличиями.

Регрессор AR - показатель аномальной доходности, рассчитанный как разница между доходностью событийного дня и средним значением по 5 предыдущим наблюдениям по скользящей выборке Регрессант CARA - аномальная доходность первого и второго дней, следующих за днем шока спрэда. The Stock Price Overreaction Effect: Evidence on Nasdaq Stocks Yulong Ma, Alex P. Tang and Tanweer

Регрессионная модель для показателя приведена ниже.

СARA_i=a+bAR_i+e_i; (3)

Слагаемое e_i обозначает стандартную ошибку регрессионной модели.

В первой рассмотренной регрессии проанализировано поведение облигации Газпромбанка со сроком погашения 28.12.2023 и дюрацией 3.08 относительно спрэда с облигацией ОФЗ 26211 с дюрацией 2.94.

Аналогично модели с индексом отдельно оценены позитивные и негативные шоки. Стоит отметить, что в силу специфики рынка российских облигаций в последние месяцы негативных шоков почти в два раза больше, чем позитивных: 63 против 35.

Расчеты регрессии приведены ниже.

Таблица 8

Dependent Variable: CARA Gazprombank positive
Method: Least Squares
Sample: 1 35
Included observations: 35
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
AR01	-0.453376	0.202628	-2.237478	0.0321
C	0.000482	0.045368	0.010631	0.9916
R-squared	0.131723	Mean dependent var	0.002857
Adjusted R-squared	0.105412	S.D. dependent var	0.283697
S.E. of regression	0.268328	Akaike info criterion	0.262231
Sum squared resid	2.375994	Schwarz criterion	0.351108
Log likelihood	-2.589038	Hannan-Quinn criter.	0.292911
F-statistic	5.006307	Durbin-Watson stat	2.769786
Prob(F-statistic)	0.032125

Источник: Eviews, автор

Таблица 9

...

Dependent Variable: CARA Gazprombank negative
Method: Least Squares
Sample: 1 63
Included observations: 63
Variable	Coefficient	Std. Error

Подобные документы

• Инвесторы на рынке ценных бумаг. Теория и практика инвестирования капитала

  Понятие инвестора на рынке ценных бумаг. Приоритетные направления повышения эффективности инвестирования капитала в российские предприятия. Зарубежный опыт участия инвесторов на рынке ценных бумаг и возможности его применения в российской практике.
  
  курсовая работа [943,2 K], добавлен 11.12.2014
  

• Эмитенты на рынке ценных бумаг: их виды и деятельность

  Регистрация ценных бумаг. Этапы эмиссии ценных бумаг. Проспект ценных бумаг как источник информации инвестора об эмитенте. Эффективность функционирования первичного рынка ценных бумаг. Уровни правового регулирования внутренних заимствований РФ.
  
  контрольная работа [25,3 K], добавлен 03.03.2013
  

• Рынок ценных бумаг

  Виды рисков на рынке ценных бумаг. Способы страхования рисков на рынке ценных бумаг. Эмиссия ценных бумаг: требования к информации и порядок осуществления процедуры эмиссии. Обращение ценных бумаг. Разновидности систематического риска в инвестициях.
  
  курсовая работа [29,5 K], добавлен 03.03.2012
  

• Анализ основных видов риска на современном этапе развития рынка ценных бумаг РФ

  Определение и сущность риска на рынке ценных бумаг. Классификация и виды финансовых рисков на рынке ценных бумаг. Операционные риски срочного рынка и алгоритмической торговли. Перспективы и пути совершенствования развития рынка ценных бумаг в России.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.12.2013
  

• Финансовые риски на российском рынке ценных бумаг

  Экономическая природа и классификация финансовых рисков, особенности их проявления на фондовом рынке России. Диверсификация рисков в экономической теории. Финансовые риски на рынках корпоративных и государственных ценных бумаг, факторы их снижения.
  
  курсовая работа [171,4 K], добавлен 18.11.2014
  

• Виды государственных ценных бумаг и их роль в регулировании денежно-кредитной политики страны

  Сущность операций на открытом рынке как элемента денежно-кредитной политики. Виды государственных ценных бумаг, функционирующих на рынке долговых обязательств. Операции с условием совершения обратной сделки. Особенности государственных ценных бумаг.
  
  реферат [33,9 K], добавлен 19.07.2013
  

• Рынок ценных бумаг

  Экономическая сущность и роль ценных бумаг. Финансовые инструменты, используемые на рынке ценных бумаг. Доходность ценных бумаг и модели оценки акций. Принципы оценки стоимости облигаций и индексы на рынке ценных бумаг. Опционы, фьючерсные сделки.
  
  учебное пособие [606,1 K], добавлен 15.01.2009
  

• Управление портфелем краткосрочных государственных ценных бумаг

  Сущность и особенности долговых ценных бумаг. Методики оценки риска ценных бумаг и стоимости разных видов облигаций. Методы формирования портфеля ценных бумаг. Современное состояние и тенденции развития рынка российских государственных ценных бумаг.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 26.02.2010
  

• Саморегулируемые организации на рынке ценных бумаг

  Изучение понятия саморегулируемых организаций на рынке ценных бумаг - добровольного объединения профессиональных участников рынка ценных бумаг, функционирующего на принципах некоммерческой организации. Особенности саморегулируемых организаций России.
  
  контрольная работа [28,9 K], добавлен 20.06.2010
  

• Формирование рынка ценных бумаг в Российской Федерации

  Понятие о рынке ценных бумаг. Место рынка ценных бумаг. Функции ценных бумаг. Составные части рынка ценных бумаг и его участники. Эволюция российского рынка ценных бумаг. Тенденции развития рынка ценных бумаг. Основные проблемы.
  
  курсовая работа [32,9 K], добавлен 05.06.2006
  

• Деятельность инвесторов на рынке ценных бумаг

  Теоретические основы инвестиционной политики и роль инвесторов на современном рынке ценных бумаг. Деятельность инвесторов в РФ. Роль инвестированного капитала в экономике России. Зарубежный опыт участия инвестиционных компаний на рынке ценных бумаг.
  
  курсовая работа [552,3 K], добавлен 15.12.2011
  

• Роль андеррайтинга на рынке ценных бумаг

  Понятие рынка ценных бумаг. Организация и андеррайтинг выпуска ценных бумаг: общее описание. Организатор выпуска ценных бумаг. Банк – организатор андеррайтер выпуска: практика и перспективы. Андеррайтинг, его роль при размещении на рынке ценных бумаг.
  
  контрольная работа [25,1 K], добавлен 12.09.2010
  

• Теория и методология портфельного инвестирования на российском рынке ценных бумаг

  Экономическое содержание портфельного инвестирования на современном финансовом рынке. Основные принципы формирования портфеля ценных бумаг. Пути решения проблемы неэффективности современного российского финансового рынка в рамках портфельного анализа.
  
  автореферат [77,7 K], добавлен 11.12.2009
  

• Проблемы и перспективы ценообразования на рынке ценных бумаг: правовые основы, совершенствование

  Структура рынка ценных бумаг и ее роль в обеспечении справедливого ценообразования. Принципы и практика ценообразования на рынке ценных бумаг. Организационная структура системы государственного регулирования рынка ценных бумаг: субъекты, объекты, задачи.
  
  дипломная работа [68,8 K], добавлен 01.06.2010
  

• Риски на рынке ценных бумаг

  Рынок ценных бумаг и его инфраструктура. Общее понятие риска. Инвестирование на рынке ценных бумаг. Оценка вариантов инвестиционных решений. Снижение удельной стоимости операций. Контроль за формальными требованиями к участникам фондового рынка.
  
  курсовая работа [48,5 K], добавлен 14.01.2014
  

• Рынок ценных бумаг

  Характеристика правовых основ изучения природы, признаков и особенностей ценных бумаг. Классификация активов зависимости от цели инвестора. Сертификат эмиссионной ценной бумаги. Ценная бумага как совокупность имущественных прав на материальные объекты.
  
  контрольная работа [34,1 K], добавлен 01.12.2010
  

• Эмиссия ценных бумаг

  Понятие, теория и практика эмиссии ценных бумаг. Государственная регистрация эмиссии ценных бумаг, юридические процедуры и её законодательное регулирование. Проспект ценных бумаг и источник информации инвестора. Регистрирующий орган и проверка.
  
  реферат [25,2 K], добавлен 22.05.2012
  

• Рынок ценных бумаг. Фондовый рынок Украины

  История рынка ценных бумаг, его структура, организация и функции. Технический и фундаментальный анализ фондового рынка. Спекулятивные и страховые сделки на рынке ценных бумаг. Теория рефлексивности Дж. Сороса. Регулирование рынка ценных бумаг в Украине.
  
  курсовая работа [278,2 K], добавлен 23.05.2009
  

• Лицензирование на рынке ценных бумаг

  Виды предпринимательской деятельности на рынке ценных бумаг, на осуществление которых необходимо получение лицензии, документы, предоставляемые для ее получения. Лицензионные требования и условия, процедура рассмотрения, выдачи, отказа в выдаче лицензий.
  
  курсовая работа [26,2 K], добавлен 21.01.2010
  

• Рынок ценных бумаг

  Изучение экономической сущности ценных бумаг, их роль в инвестиционном процессе. Изучение процедуры эмиссии и ее этапы. Анализ характеристик и особенностей акций, облигаций, векселей, казначейских обязательств, опционов, варрантов и финансовых фьючерсов.
  
  контрольная работа [208,7 K], добавлен 03.05.2015
  

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