Эмпирическая проверка слабой формы информационной эффективности рынка капитала

 

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Исследование - «Эмпирическая  проверка слабой формы информационной эффективности рынка капитала».

Заключение

Список использованной литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Гипотеза эффективности  рынка (ГЭР, Efficient Market Hypothesis — EMH), предложенная экономистами П. Самуэльсоном и Ю. Фамой  в 1960-х годах, была экстенсивно применена  к теоретическим моделям оценки активов и эмпирическим исследованиям  финансовых биржевых цен и позволила  продвинуться в фундаментальном  понимании процессов ценообразования, но в дальнейшем обнаружила многочисленные противоречия и заслужила статус одной из наиболее оспариваемой экономической концепции. После четырех десятилетий исследований и буквально тысячи изданных публикаций ГЭР демонстрирует свойства удивительной эластичности к фактам доказательств и опровержений.

История ГЭР — это в  большей части история тестирования теоретических и математических допущений среднедисперсионного подхода (mean-variance, MV), в рамках которого разработана модель CAPM. Гипотеза эффективности рынка и линейка MV-моделей ценообразования появились практически одновременно и неразлучны в последующих проблемах, главная из которых связана с невозможностью раздельного тестирования ГЭР без равновесной модели (например, CAPM). Совместная гипотеза (joint hypothesis, Фама, Fama 1970, 1991) не позволяет верифицировать персональную несостоятельность гипотезы эффективности. Концепцию MV-ГЭР определяет модель совершенного рынка, связывающая понятия равновесности, арбитража, предсказуемости и транзакционных допущений (комиссий, ликвидности, налогов и т.д.) и модель рационального инвестора и рациональных ожиданий. Наибольшую критику ГЭР вызвали многочисленные эмпирические факты несоответствия допущений модели рационального инвестора и транзакционных издержек. Накопленные противоречия способствовали расширению ограниченного среднедисперсионного подхода до более гибкой и универсальной концепции анализа ценообразования финансовых рынков на основе стохастического дисконтирующего фактора (СДФ, Stochastic Discount Factor — SDF).

Отношения с гипотезой  эффективности у менеджеров инвестиционных домов не сложились с момента первой публикации Фама (Fama 1965): «Придумывайте, что хотите, только не мешайте нам торговать!» Действительно, в интерпретации ГЭР управляющие и аналитики выполняют скорее брокерские функции, нежели определяют справедливые оценки экономических процессов. Формулировка Дженсена (Jensen 1978) остается актуальной по сей день: «Рынок является эффективным в отношении информационного множества Ωt, если невозможно регулярно получать экономическую прибыль, действуя на основе Ωt. Под экономической прибылью мы понимаем скорректированную на риск норму доходности за вычетом всех издержек». Фактически это означает, что управляющие не в силах «побеждать» пассивные инвестиции (buy-and-hold) в определенный расчетный индекс, и тем более в рыночный портфель. Реалистичные уточнения Гроссмана, Стиглица (Grossman and Stiglitz 1981) и Блэка (Black 1986) о стоимости информации, неравномерности ее распределения и обработки между участниками рынка (асимметрия информации, информированные и шумовые торговцы) оставляют неизменным вывод о силе пассивных подходов. Отсутствие логичной теоретической модели мотивации деятельности аналитиков и управляющих создает парадокс, при котором менеджерам и инвесторам выгоднее просто приобретать индексы. Доля пассивных и активных инвестиций влияет на степень рыночной эффективности, и поэтому при нарастании объема индексных пассивных инвестиций появляются рыночные неэффективности, стимулирующие прирост активных исследователей, которые восстанавливают более высокую эффективность биржевого ценообразования.

Государству выгодно регулировать эффективность рыночного ценообразования, чем вмешиваться в кризисные последствия, связанные с относительной неэффективностью биржевых торгов, таких как события 1987 или «интернет-пузырь» 1999—2001 годов. И если раньше экономическая теория пыталась описать рыночное ценообразование, то для ответа на поставленные вопросы требуется создать модель с регулированием заданных свойств ценообразования и необходимыми для этого инструментами. Тесты на предмет присутствия-отсутствия слабой формы эффективности или эффекта «mean reversion» здесь не помогут. В соответствии с классическими канонами теории автоматического управления необходима количественная мера регулируемого процесса — степени эффективности рыночного ценообразования.

Независимо от того, действительно  ли каждый полагает, что рынки эффективны, или даже неэффективны, гипотеза эффективности  рынков и накопленные в ее рамках теоретические знания и опыт эмпирических исследований есть правильная стартовая точка, чтобы начать рассматривать механизмы формирования цен на активы с использованием количественных мер эффективности ценообразования.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Исследование - «Эмпирическая проверка слабой формы информационной эффективности рынка капитала».

Цель исследования - проверка случайности(несущественности) связи между доходностью во времени.,

Объект исследования - ФСК ЕЭСао.

Предмет исследования-динамика фактической доходности акции.

Задача исследования-1.Выбор динамического ряда рыночных курсов.

2.Вычисление фактической  доходности по выбранной акции  за каждый период времени.

3.Формирование сдвинутого  динамического ряда фактической  доходности по выбранной акции.

4.Вычисление ожидаемых  доходностей по ценной бумаге.

5.Вычисление стандартных  отклонений доходности по акции.

6.Вычисление ковариации  между динамическими рядами фактической  доходности(не смещённым и смещённым).

7.Вычисление коэффициентов  корреляции между динамическими  рядами фактической доходности(не  смещённым и смещённым).

8.Проверка гипотезы Но(выявление  вероятности несущественности связи  между доходностью во времени):

    8.1.Вычисление  расчётного значения критерия  Стьюдента.

    8.2.Определение  по таблице критических значений  с двусторонним распределением  статистической значимости, которая и представляет собой вероятность случайности(несущественности) связей.

Метод исследования - встроенные функции Крупноформатные Электронные Таблицы в ЭКСЕЛе.

 

 

 

 

Описание инструментария исследования

Фактическая доходность рассчитывается:

 

Д_j1t=0

P_j1t - фактическая доходность по финансовому активу j за период времени t

j - обыкновенная акция  ФСК  ЕЭС

P_j1t- рыночный курс  финансового актива  j на конец периода времени t

P_j1t-1 - рыночный курс  финансового актива  j на начало периода времени t

Д _j1t- платёж к получению по финансовому активу j за период времени t

В качестве рыночных курсов используется средневзвешенная цена за период времени  t и за период времени t-1.

 

несдвинутый динамический ряд

 

сдвинутый динамический ряд

  - ожидаемая  доходность в интервале времени t=1, ..., n-1

-  ожидаемая  доходность в сдвинутом интервале  времени t=1, ..., n-1

-вычисляется  по аналогии 

²

²

- стандартное  (среднеквадратическое) отклонение  доходности по финансовому активу j в интервале времени t=1, ..., n-1

 стандартное  (среднеквадратическое) отклонение  доходности по финансовому активу j в интервале времени t+1=2, ..., n

Ковариация

 

-ковариация доходности  во времени в несдвинутом и  сдвинутом динамических рядах

 

- коэффициент  корреляции во времени в смещённом  и несмещённом (несдвинутом) рядах

t_j1n-3=

t_j1n-3 - расчётное значение критерия Стьюзена для числа степеней свободы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Вывод:

Слабая форма информационной эффективности на примере акции подтверждается с вероятностью от 0,10998 до 0,75435.

Если принимать во внимание минимальную вероятность, то гипотеза о слабой форме информационной эффективности рынка не подтверждается, а при максимальной вероятности наоборот подтверждается.

 

 

 

 

 

Список использованной литературы:

1. Финансовый менеджмент. Бригхем Ю., Гапенски Л.
2. Информационная эффективность рынков» Ю.Фама,М.Джемсен
3. Теория спекуляций Л.Башелье