+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Статистический анализ риска неликвидности при проведении операций с долевыми инструментами фондового рынка

Купить электронную версию статьи

т. 20, вып. 9, сентябрь 2021

Получена: 23.07.2021

Получена в доработанном виде: 04.08.2021

Одобрена: 15.08.2021

Доступна онлайн: 30.09.2021

Рубрика: АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО КАПИТАЛА

Коды JEL: G11, G12, G17

Страницы: 1774–1794

https://doi.org/10.24891/ea.20.9.1774

Коротких В.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных технологий и математических методов в экономике, докторант кафедры экономического анализа и аудита, Воронежский государственный университет (ВГУ), Воронеж, Российская Федерация 
korotkikh@econ.vsu.ru

https://orcid.org/0000-0001-9029-7466
SPIN-код: 4006-4540

Предмет. Ликвидность финансового инструмента характеризует возможность его быстрой продажи по указанной цене и сопутствующих издержках, не превышающих те, что сложились в текущих рыночных условиях. Недостаточное внимание к риску ликвидности долевых инструментов может в значительной степени снизить эффективность торговых операций. В связи с этим разработка специальных статистических методов оценки и анализа риска ликвидности является востребованным и актуальным направлением исследований.
Цели. Совершенствование методологии и методики статистической оценки и анализа риска операций с инструментами фондового рынка.
Методология. Исследование основывается как на известной методологии статистического анализа риска на фондовом рынке, так и на авторских разработках (расчет показателя неликвидности инструмента, формирование фактора риска неликвидности). Информационную базу составили данные о результатах торгов акциями, торгуемыми на секции фондового рынка Московской биржи с уровнем листинга не ниже третьего, с января 2011 г. по май 2021 г., а также данные бухгалтерских (финансовых) отчетностей эмитентов. Применялись такие методы научного исследования, как анализ и синтез, индукция и дедукция, а также методы сравнения и группировок.
Результаты. Разработан торгуемый фактор, отражающий риск неликвидности в виде самофинансируемого спред-портфеля. Проведена сравнительная оценка подверженности недиверсифицируемому риску неликвидности портфелей финансовых инструментов, сформированных в соответствии с градациями известных ценовых аномалий на фондовом рынке.
Выводы. Установлено, что фактор неликвидности учитывается в цене и доходности инструментов фондового рынка. Для неликвидных инструментов характерно наличие дополнительной положительной премий за риск. Для ликвидных инструментов статистически значимых премий выявлено не было. Предложенный подход к совершенствованию методологии статистического анализа рисков путем формирования фактора неликвидности позволил повысить объективность картины влияния рисков на результаты операций с инструментами фондового рынка и в дальнейшем может быть усовершенствован.

Ключевые слова: хеджирование, портфель, ценовые аномалии, размер, стоимость

Список литературы:

  1. Amihud Y., Mendelson H. Asset pricing and the bid-ask spread. Journal of Financial Economics, 1986, vol. 17, iss. 2, pp. 223–249. URL: Link90065-6
  2. Brennan M.J., Chordia T., Subrahmanyam A. Alternative factor specifications, security characteristics, and the cross-section of expected stock returns. Journal of Financial Economics, 1998, vol. 49, iss. 3, pp. 345–373. URL: Link00028-2
  3. Franzoni F., Nowak E., Phalippou L. Private equity performance and liquidity risk. The Journal of Finance, 2012, vol. 67, iss. 6, pp. 2341–2373. URL: Link
  4. Hongtao Li, Novy-Marx R., Velikov M. Liquidity Risk and Asset Pricing. Critical Finance Review, 2019, vol. 8, iss. 1-2, pp. 223–255. URL: Link
  5. Pontiff J., Singla R. Liquidity Risk? Critical Finance Review, 2019, vol. 8, iss. 1-2, pp. 257–276. URL: Link
  6. Hasbrouck J., Seppi D.J. Common factors in prices, order flows, and liquidity. Journal of Financial Economics, 2001, vol. 59, iss. 3, pp. 383–411. URL: Link00091-X
  7. Huberman G., Halka D. Systematic liquidity. Journal of Financial Research, 2001, vol. 24, iss. 2, pp. 161–178. URL: Link
  8. Lo A.W., Wang J. Trading volume: Definitions, data analysis, and implications of portfolio theory. Review of Financial Studies, 2000, vol. 13, iss. 2, pp. 257–300. URL: Link
  9. Eisfeldt A.L. Endogenous Liquidity in Asset Markets. The Journal of Finance, 2004, vol. 59, iss. 1, pp. 1–30. URL: Link
  10. Когденко В.Г. Особенности анализа компаний цифровой экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 3. С. 424–438. URL: Link
  11. Лаптева Е.А., Безаев И.И. Статистико-эконометрическая оценка риска // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 2. С. 365–378. URL: Link
  12. Сапожникова Н.Г. Обесценение активов и риски корпораций // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. 2020. № 2. С. 105–115. URL: Link
  13. Ушакова Н.В., Васин А.С., Фатуев В.А. Исследование факторов, влияющих на уровень совокупного риска владельцев обыкновенных акций // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. Вып. 6. С. 1111–1123. URL: Link
  14. Endovitsky D.A., Davnis V.V., Korotkikh V.V. Adaptive trend decomposition method in financial time series analysis. The Journal of Social Sciences Research, 2018, no. S3, pp. 104–109. URL: Link
  15. Endovitsky D.A., Davnis V.V., Korotkikh V.V. On two hypotheses in economic analysis of stochastic processes. Journal of Advanced Research in Law and Economics, 2017, vol. 8, iss. 8, pp. 2391–2398. URL: Link.09
  16. Fama E.F., French K.R. Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 1993, vol. 33, iss. 1, pp. 3–56. URL: Link90023-5
  17. Fama E.F., French K.R. Choosing factors. Journal of Financial Economics, 2018, vol. 128, iss. 2, pp. 234–252. URL: Link
  18. Fama E.F., French K.R. Size, value, and momentum in international stock returns. Journal of Financial Economics, 2012, vol. 105, iss. 3, pp. 457–472. URL: Link
  19. Asness C.S., Frazzini A. The devil in HML’s details. Journal of Portfolio Management, 2013, vol. 39, iss. 4, pp. 49–68. URL: Link
  20. Hanauer M.X., Windmüller S. Enhanced Momentum Strategies (August 14, 2019). URL: Link
  21. Ozornov S. Validity of Fama and French model on RTS Index. Review of Business and Economics Studies, 2015, vol. 3, iss. 4, pp. 22–43. URL: Link
  22. Amihud Y. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects. Journal of Financial Markets, 2002, vol. 5, iss. 1, pp. 31–56. URL: Link00024-6
  23. Brown A. Did the Financial Crisis Kill Fama-French? Wilmott, 2020, iss. 109, pp. 16–18. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 20, вып. 9, сентябрь 2021

Другие номера журнала