С целью проведения анализа реакции российских и иностранных инвесторов на российские новости, появляющиеся в иностранных СМИ, была собрана общая выборка по количественным и качественным характеристикам новостного потока и по две разных выборки на каждую компанию по доходностям депозитарной расписки и индекса FTSE100 и по доходностям российской акции и индекса РТС. Характеристики новостного потока описывались с помощью двух величин: средневзвешенное настроение самой значимой новости за день и уровень ее цитируемости. Данные по новостям выкачивались с сайта самой крупной базы данных новостной аналитики GDELT.

На первом этапе был проведен корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между переменными. На основании корреляционной матрицы подтвердилась гипотеза о наличии отрицательной связи между доходностью депозитарной расписки и цитируемостью экономических новостей, гипотеза об отрицательной связи между цитируемостью политической или экономической новости и ее «настроением»

На следующем этапе осуществляется регрессионный анализ. За наличие или отсутствие новости о событии, касающегося компании эмитента акции/ депозитарной расписки, отвечают три дамми переменные, характеризующие была ли новость положительной, отрицательной или нейтральной. Политические и экономические новости в модели учитываются посредством переменных, характеризующих цитируемость и средневзвешенную оценку «тона» новости.

Таким образом, было проанализировано 20 моделей по 10 компаниям российским эмитентам. По каждой компании было построено по отдельной модели для описания зависимости доходности актива, торгуемого на лондонской бирже и на московской бирже.

По Лондонской бирже все модели оказались значимы. Незначимыми оказались модели по доходности российских акций «Лукойла», «Группы ЛСР», «Газпрома». Это подтвердило нашу гипотезу относительно того, что на новости в иностранных источниках в первую очередь реагируют иностранные инвесторы.

Появление в открытом доступе информации о событии в компании, которое будет потенциально положительно повлиять на стоимость ее активов, оказывает положительное влияние на доходность депозитарных расписок «Сбербанка», банка «ВТБ», АФК «Система», «Роснефти», «Магнита», «Газпрома». Появление же в медиа новостей о неблагоприятных с точки зрения инвесторов событиях в компании сказываются отрицательно на доходностях депозитарных расписок банка «ВТБ», АФК «Система», «Газпрома».

На московской бирже положительные новости оказывают положительное влияние на акции «Сбербанка», «ВТБ», «Роснефти», а отрицательные новости снижают доходности акций АФК «Система» и «Магнита».

Неожиданным результатом стало то, что переменные, характеризующие политические новости не оказались значимыми ни в одной из моделей, не оказалась значимой и переменная, отвечающая за «настроение» экономических новостей на страновом уровне. Тем не менее переменная, характеризующая цитируемость экономических новостей, оказалась значима в моделях по депозитарным распискам «ВТБ», «Сбербанка», «Лукойла», «Фосагро» - данная переменная отрицательно сказывается на доходностях активов. Такой результат соответствует нашей гипотезе о том, что цитируемость новостей негативно сказывается на доходностях активов, из-за более частого упоминания именно отрицательных новостных сообщений.

Наши гипотезы подтвердились только отчасти, однакотот факт, что некоторые из наших гипотез не подтвердились вполне можно объяснить и наличием определенных ограничений в модели.

Главным ограничением является непринятие в расчет фактора внезапности в объявлениях и новостях (Bonfim, 2003), что может сделать результаты менее репрезентативными. Решить данную проблему достаточно сложно, потому что компонент внезапности в большей степени может быть характерен лишь для политических новостей, относительно экономических чаще на рынке присутствуют ожидания и инсайдерская информация. Вторым ограничением будет являться тот факт, что в течение дня может происходить несколько событий и существует множество факторов, оказывающих влияние на доходности. Более того, новости, имеющие место в один день могут быть как положительными, так и отрицательными, разделить эффекты и оценить влияние отдельно положительных и отрицательных новостей невозможно. Все это затрудняет выявление реакции на конкретные новостные события. И, наконец, выбор одной наиболее значимой новости за день может привести к тому, что новость, обладающая более высоким потенциалом для влияния на рынок может быть упущена.

Данные ограничения сильно сужают возможности построенных нами моделей по объяснению связи между доходностями активов российских компаний и новостями. Тем не менее, так как наше исследование напрямую связано с человеческим фактором, решить проблему данных ограничений невозможно, так как поведение инвестора не может быть полностью описано с помощью какой либо модели. В данном случае мы солидарны с Бонфимом, который приходит к выводу, что применение статистических моделей очень слабо применимо в описании человеческого поведения и зачастую не дает адекватных результатов (Bonfim, 2003).

Таким образом, несмотря на то, что в модели присутствует ряд ограничений, тот факт, что между появлением в открытом доступе информации об экономических событиях и положительных или отрицательных событиях в компании и поведением доходности акции или депозитарной расписки существует связь, в данном исследовании подтверждается. Полученные результаты соответствуют результатам, полученным большинством из авторов, изучающих данную тему.

Подобный анализ является важной составляющей объяснения поведения фондового рынка и прогнозирования процесса ценообразования ценных бумаг, так как учитывает факторы, которые формируют ожидания инвесторов и, как следствие, определяют их поведение.



Список использованной литературы

1. Жермен, Л. (1998), «Рыночная эффективность: зеркало информации. Мастерство», Финансы.

2. Сидоров, С., Сергушова, О. и Чебаков, Р. (2010), «Анализ инструментальных стредств новостной аналитики», РИСК:Ресурсыю Информация. Снабжение. Конкуренция, №2, с. 143-147.

3. Тэйлер, Р. (1998), «Человеческое измерение рынков. Мастерство», Финансы.

4. Федорова, Е. (2014), «Влияние Цены на Нефть?на Финансовыи? Рынок России н Кризисныи? Период», Финансы и кредит, № 20 (596), с. 14-22.

5. Федосеева, Е.А.. (2011), «Фондовый рынок в постсоветской России: формирование и факторы курсовой динамики»,Экономическая история, с.60-77.

6. Федотов, Н.А. (2009), «Политические риски российского фондового рынка»,Ежемесячный научный журнал «Вестник РГГУ» , № 1, с. 146-159.

7. Anatolyev, S. (2005), A ten-year retrospection of the behavior of Russian stock returns, Bank of Finland Institute for Economies in Transition: Bofit discussion papers, pp. 1-43.

8. Barber, Brad M., and Terrance Odean. 2000. Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment performance of individual investors. Journal of Finance 55:773-80

9. Barberis, N., Shleifer, A. and Vishny, R. 1998.“A model of investor sentiment”,Journal of Financial Economics, Vol. 49 No.3,pp. 307-343.

10. Basher, S.A. and Sadorsky, P. (2006), “Oil price risk and emerging stock markets”, Global Finance Journal, No 17, pp. 280-292.

11. Beaulieu, M., Cosset, J. andEssaddam, N. (2005),“The Impact of Political Risk on the Volatility of Stock Returns. The Case of Canada”. Journal of International Business Studies, Vol.36 No. 6, pp. 701-718.

12. Bernanke Ben S. and Kenneth N. Kuttner. 2005. “What Explains the Stock Market's Reaction to Federal Reserve Policy?”The Journal of Finance, Vol. 60, No. 3 (Jun., 2005), pp. 1221-1257

13. Berry T. and Howe K. (1994),“Public Information Arrival”,The Journal of Finance, Vol. 49 No. 4, pp. 1331-1346.

14. Bittlingmayer, G. (1998),“Output stock volatility and political uncertainty in a natural experiment Germany 1880-1940”,Journal of finance, Vol.53 No.6, pp. 2243-2257.

15. Bonfim, A.N. (2003), “Pre-Announcement Effects, News, and Volatility: Monetary Policy and the Stock Market”, Journal of Banking & Finance, 2003, Vol. 27(1), pp. 133-151.

16. Boyd, John H. and Hu, Jian and Jagannathan, Ravi, 2002. The Stock Market's Reaction to Unemployment News: 'Why Bad News is Usually Good for Stocks' .

17. Brad M. Barber and Terrance Odean. All That Glitters: The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors. The Review of Financial Studies, Vol. 21, No. 2 (Mar., 2008), pp. 785-818

18. Bradley T. Ewing. Macroeconomic News and the Returns of Financial Companies. Managerial and Decision Economics, Vol. 23, No. 8 (Dec., 2002), pp. 439-446

19. Bremer, M., and Sweeny, R. 1991. “The reversal of large stock-price decreases”. Journal of Finance 46:747-54.

20. Brooks Raymond M., Patel Ajay, Su Tie. 2003. “How the Equity Market Responds to Unanticipated Events”. The Journal of Business, Vol. 76, No. 1 (January 2003), pp. 109-133.

21. Chan, Y.C., Chui, A.C.W. and Kwok C.C.Y. (2001),“The Impact of Salient Political and Economic News on Trading Activity”,Pacific-Basin Finance Journal 9, No.3, pp. 195-217.

22. Cutler, D.M., Poterba, J.M. and Summers, L.H. (1989),“What Moves Stock Prices?”,Journal of Portfolio Management 15, No. 4, pp. 1161-1191.

23. Dann, L.; Mayers, D.; and Raab, R. 1977. “Trading rules, large blocks and the speed of adjustment”. Journal of Financial Economics 4:3-22.

24. De Bondt, W.F.M. andThaler, R. (1984),“Does the Stock Market Overreact?”, The Journal of Finance, Vol. 40 No. 3, pp. 793-805.

25. Ederington, L. H., and Lee, J. H. 1993. “How markets process information: News releases and volatility”. Journal of Finance 48:1161-91.

26. Engle, R.F. (2004), “Risk and Volatility: Econometric Models and Financial Practice”, The American Economic Review, Vol. 94 No. 3, pp. 405-420.

27. Eugene F. Fama. "Stock Returns, Real Activity, Inflation, and Money," manuscript, University of Chicago Graduate School of Business, June 1979.

28. Fama, F. and French, K.R. (1996),“Multiple Explanations of Asset Pricing Anomalies”, Journal of Finance,Vol.51, pp. 55-84.

29. Feldstein, M. 1980. “Inflation and the stock market”. American Economic Review 70 (December): 837-47.

30. Fleming, M., and Remolona, E. 1999. “Price formation and liquidity in the U.S. Treasury market: The response to public information”. Journal of Finance 54:1901-27.

31. Gartzke, Erik, Quan Li, and Charles Boehmer. 2001. “Investing in the peace: Economic interdependence and international conflict”. International Organization 55 (2): 391-438.

32. GDELT - DATA FORMAT CODEBOOK V 1.03 [Online]. Available at: http://gdeltproject.org/[Accessed: 15 мая 2015].

33. Gerald Schneider and Vera E. Troeger. “War and the World Economy: Stock Market Reactions to International Conflicts”. The Journal of Conflict Resolution, Vol. 50, No. 5 (Oct., 2006), pp. 623-645

34. Goriaev, A. andZabotkin, A. 2006.«Risks of investing in the Russian stock market: Lessons of the first decade»,Emerging Markets Review, No. 7, pp. 380-397.

35. Graham, J. R., J. Koski, and U. Loewenstein. 2003. “Information Flow and Liquidity around Anticipated and Unanticipated Dividend Announcements”. The Journal of Business, Vol. 79, No. 5 (September 2006), pp. 2301-2336

36. Hong, H., and Stein, J. 1999. “A unified theory of underreaction, momentum trading, and overreaction in asset markets”. Journal of Finance 54:2143-84.

37. Hong, H.; Lim, T.; and Stein, J. 2000. “Bad news travels slowly: Size, analyst coverage, and the profitability of momentum strategies”. Journal of Finance 55:265-95.

38. Jennings, R., and Starks, L. 1985. “Information content and the speed of stock price adjustment”. Journal of Accounting Research 23:336-50.

39. Kim, S.; M. McKenzie; and R. Faff. 2004."Macroeconomic News Announcements and the Role of Expec- tations: Evidence for US Bond, Stock and Foreign Exchange Markets." Journal of Multinational Financial Management, 14, 217

40. Li, Quan, and David Sacko. 2002. “The (ir)relevance of militarized interstate disputes for international trade”. International Studies Quarterly 46:11-43.

41. L?UBOS? PAмSTOR, PIETRO VERONESI. “Uncertainty about Government Policy and Stock Prices”. The Journal of Finance, Vol. 67, No. 4 (AUGUST 2012), pp. 1219-1264

42. McQueen, G., Roley, V.V. (1993), “Stock Prices, News, and Business Condition”, Review of Financial Studies 6, 683-707.

43. Menachem Brenner, Paolo Pasquariello and Marti Subrahmanyam. 2009“On the Volatility and Comovement of U.S. Financial Markets around Macroeconomic News”. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 44, No. 6 (Dec., 2009), pp. 1265-1289

44. Mitchell, M.andMulherin, H. (1994),“The Impact of Public Information on the Stock Market”,The Journal of Finance, Vol. 49 No. 3, pp. 923-950.

45. Modigliani, F., and Cohn, R. 1979. “Inflation, rational valuation, and the market”. Financial Analysts Journal 35 (March): 3-23.

46. Morgan Kelly. 1997.“Do Noise Traders Influence Stock Prices?”Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 29, No. 3 (Aug., 1997), pp. 351-363

47. Mustafa K. and Nishat, M. 2012. “The arrival of public information and asset price behavior in emerging markets: evidence from stock market in Pakistan”, Savings and Development, Vol. 36 No. 1, pp. 1-24.

48. Niederhoffer, V. (1971),“The Analysis of World Events and Stock Prices”,The Journal of Business, Vol. 44 No. 2, pp. 193-219.

49. Odean, Terrance. 1999. “Do investors trade too much?”American Economic Review 1279-98

50. Olowe Rufus Ayodeji. 2007.“The relationship between stock prices and macroeconomic factors in the Nigerian Stock Market”. African Review of Money Finance and Banking, pp. 79-98

51. Onder, Z.andSimga-Mugan, C. 2004.“How Do Political and Economic News Affect Emerging Markets? Evidence from Argentina and Turkey”,Emerging Markets Finance & Trade, Vol. 42 No. 4, pp. 50-77.

52. Patell, J., and Wolfson, M. 1984. “The intraday speed of adjustment to stock price earnings and dividend announcements”. Journal of Financial Economics 13:223-52.?

53. Pearce, D.K., and V.V. Roley. 1985. "Stock Prices and Economic News." Journal of Business 58, no. 1:49-67.

54. Peresetsky, A.A.(2011),What determines the behavior of the Russian stock market, MRPA Paper, No. 41508.

55. Ranaldo Angelo. 2003 Intraday Market Dynamics Around Public Information Arrivals. AFA 2004 San Diego Meetings.

56. Rangel Jos?e Gonzalo. 2009. Macroeconomic News, Announcements, and Stock Market Jump Intensity Dynamics. Banco de M?exico Working Papers № 2009-15

57. Ross, S.A. (1976),“The arbitrage theory of capital asset pricing”,Journal of economic theory, Vol. 13, pp. 341-360.

58. Russia in world's top 3 recipients of foreign investment for first time - UN 2014 [Online]. Available at:https://www.rt.com/business/russia-top-3-fdi-356/[Accessed: 15 мая 2015].

59. Schwert, G. W. 1981. “The adjustment of stock prices to information about inflation”. Journal of Finance 36 (March): 15-29.

60. Sharpe,W.F. 1964. “Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk”,Journal of finance, Vol. 19 No. 3,pp. 425-442.

61. Snowberg, E., Wolfers, J., and Zitzewitz, E. (2007),“Partisan impact on the economy: Evidence from prediction markets and close elections”,The Quarterly Journal of Economics, Vol. 122 (2), pp. 807-829.

62. Summers, L. H. 1981. “Inflation and the valuation of corporate equities”. National Bureau of Economic Research Working Paper no. 824 (December).?

63. Tetlock, P. (2007),“Giving Content to Investor Sentiment: The Role of Media in the Stock Market”,The Journal of Finance, Vol. 12 No. 3, pp. 1139-1168.

64. Veronesi, P. (1999),“Stock Market Overreaction to Bad News in Good Times: A Rational Expectations Equilibrium model”,The Review of Financial Studies, Vol. 12 No. 5, pp. 975-1007.



Приложения

Приложение 1

SBER_LSE_RETURN	SBER_MSE_RETURN
VTB_LSE_RETURN	VTB_MSE_RETURN
NVTK_LSE_RETURN	NVTK_MSE_RETURN
SSA_LSE_RETURN	SSA_MSE_RETURN
RSNF_LSE_RETURN	RSNF_MSE_RETURN
LKOD_LSE_RETURN	LKOD_MSE_RETURN
LSRG_LSE_RETURN	LSRG_MSE_RETURN
MGNT_LSE_RETURN	MGNT_MSE_RETURN
GZPR_LSE_RETURN	GZPR_MSE_RETURN
PHOR_LSE_RETURN	PHOR_MSE_RETURN



Приложение 2

SBER_LSE_RETURN	SBER_MSE_RETURN
VTB_LSE_RETURN	VTB_MSE_RETURN
NVTK_LSE_RETURN	NVTK_MSE_RETURN
SSA_LSE_RETURN	SSA_MSE_RETURN
RSNF_LSE_RETURN	RSNF_MSE_RETURN
LKOD_LSE_RETURN	LKOD_MSE_RETURN
LSRG_LSE_RETURN	LSRG_MSE_RETURN
MGNT_LSE_RETURN	MGNT_MSE_RETURN
GZPR_LSE_RETURN	GZPR_MSE_RETURN
PHOR_LSE_RETURN	PHOR_MSE_RETURN



Приложение 3

Скрипт по политическим новостям

selectsqldateMonthYear,

Actor2Name,

Actor1Name,

ActionGeo_countrycode,

Goldsteinscale,

NumMentions,

Eventcode

from [gdelt-bq:full.events],

where Year between 2001 and 2015

and Actor1Name IS NOT null and Actor2Name IS NOT null

and Actor1Code='RUSGOV' or Actor2Code='RUSGOV'

andActionGeo_countrycode='RS'

andNumMentions>100

Скриптпоэкономическимновостям

SELECT

sqldateMonthYear,

Actor2Name,

Actor1Name,

ActionGeo_countrycode,

Goldsteinscale,

NumMentions,

Eventcode,

AvgTone

FROM

[gdelt-bq:full.events],

WHERE

Year BETWEEN 2016

AND 2018

AND ActionGeo_countrycode="RS"

AND (actor1name="BUSINESS"

OR actor1name="INVESTOR"

OR actor1name="CENTRAL BANK") and (Eventcode="0211" or Eventcode="0231" or Eventcode="0254" or Eventcode="0311")

ORDERBY

sqldate,

NumMentions

Скрипт по новостям по конкретной компании

public class Main {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class);

private static final String URL = "http://finance.google.ca/finance/company_news";

private static final String QUERY_PARAMETER = "q";

private static final String START_PARAMETER = "start";

private static final String NUM_PARAMETER = "num";

private static final int DEFAULT_NUM = 10;

private static final String FILE_EXTENSION = ".csv";

private static final char CSV_SEPARATOR = ';';

private static final DateFormat CSV_DATE_FORMAT = new SimpleDateFormat("dd.MM.yyyy", Locale.ENGLISH);

public static void main(String[] args) {

logger.info("Inspector Korlyakova 1.0");

String query = args.length>0 ?args[0] : "LON:MMK";

logger.info("Searching for \"{}\"...", query);

int num = Integer.parseInt(System.getProperty("query.num", String.valueOf(DEFAULT_NUM)));

try {

Content content = request(query, 0, num);

if (content == null) {

logger.info("No results found");

return;

}

int total = 0;

logger.info("Articles found: {}", content.getArticles().size());

total += content.getArticles().size();

File file = newOutputFile(query);

logger.info("Output file: \"{}\"", file.getAbsolutePath());

try (OutputStreamWriter writer = new FileWriter(file)) {

writeArticles(writer, content.getArticles());

String next = content.getNext();

while (next != null && !next.isEmpty()) {

content = request(next, num);

if (content == null) {

logger.info("No results found");

logger.info("Total articles: {}", total);

return;

}

logger.info("Articles found: {}", content.getArticles().size());

total += content.getArticles().size();

writeArticles(writer, content.getArticles());

next = content.getNext();

}

logger.info("Total articles: {}", total);

}

} catch (IOException e) {

logger.error("Unexpected error", e);

}

}

private static Content request(String query, int start, int num) throws IOException {

String url = buildUrl(query, start, num);

return request(url, num);

}

private static Content request(String url, int num) throws IOException {

logger.info("Executing request {}", url);

try (CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault()) {

HttpGet request = new HttpGet(url);

Document response = client.execute(request, new JsoupResponseHandler(URL));

if (response == null) {

return null;

}

returnparseContent(response, num);

}

}

private static String buildUrl(String query, int start, int num) {

try {

return URL + '?' + QUERY_PARAMETER + '=' + URLEncoder.encode(query, "UTF-8")

+ '&' + START_PARAMETER + '=' + start

+ '&' + NUM_PARAMETER + '=' + num;

} catch (UnsupportedEncodingException e) {

throw new RuntimeException(e);

}

}

private static Content parseContent(Document document, int num) {

Elements newsMain = document.body().select("#news-main");

Elements news = newsMain.select("div.news");

List<Article> articles = new ArrayList<>(num);

news.forEach(item -> {

String name = Jsoup.clean(item.selectFirst("span.name").text(), Whitelist.simpleText());

String date = Jsoup.clean(item.selectFirst("span.date").text(), Whitelist.simpleText());

String text = Jsoup.clean(item.selectFirst("div.g-c").text(), Whitelist.simpleText());

logger.debug("{}. {}", articles.size() + 1, name);

articles.add(new Article(name, date, text));

});

String next = document.select("#navbartd.nav_b:last-child a").attr("abs:href");

return new Content(articles, next);

}

private static File newOutputFile(String query) {

String prefix;

try {

prefix = URLEncoder.encode(query, "UTF-8");

} catch (UnsupportedEncodingException e) {

prefix = query;

}

File file = new File(prefix + FILE_EXTENSION);

if (!file.exists()) {

return file;

}

inti = 1;

do {

file = new File(String.format("%s (%d)%s", prefix, i, FILE_EXTENSION));

i++;

} while (file.exists());

return file;

}

private static void writeArticles(OutputStreamWriter writer, List<Article> articles) throws IOException {

for (Article article : articles) {

Date date = article.getJavaDate();

writer.write(date == null ? article.getDate() : CSV_DATE_FORMAT.format(date));

writer.write(CSV_SEPARATOR);

writer.write(article.getName());

writer.write(CSV_SEPARATOR);

writer.write(article.getText().replace('\n', ' ').replace("\r", ""));

writer.write('\n');

}

writer.flush()

Размещено на Allbest.ur

...