+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансовая аналитика: проблемы и решения»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Анализ возможности применения теории арбитражного ценообразования на российском фондовом рынке

Купить электронную версию статьи

т. 12, вып. 3, сентябрь 2019

Получена: 21.11.2018

Получена в доработанном виде: 03.12.2018

Одобрена: 23.12.2018

Доступна онлайн: 30.08.2019

Рубрика: ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Коды JEL: G12

Страницы: 269–283

https://doi.org/10.24891/fa.12.3.269

Михайлусов М.С. студент магистратуры экономического факультета, Российский государственный гуманитарный университет (РГГУ), Москва, Российская Федерация 
aventador-mark@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Оценка фундаментальной стоимости финансовых активов на российском фондовом рынке с использованием теории арбитражного ценообразования.
Цели. Выявить сильные устойчивые корреляционные связи между различными финансовыми активами, обеспечивающими возможность проведения арбитражных сделок. Провести отбор акций на российском фондовом рынке, которые лучше всего подходят для арбитражных операций.
Методология. Проведены тесты на стационарность данных, результаты которых позволили использовать множественный линейный регрессионный анализ, чего требует арбитражная теория ценообразования. Регрессионный анализ помог отобрать компании, движение доходностей акций которых объясняется наиболее полно и точно. В дальнейшем для проверки гипотез были использованы парные коэффициенты корреляции, которые определяли наличие линейной зависимости между уровнем арбитражных возможностей, free-float и коэффициентами бета.
Результаты. Полученные регрессионные модели показали, что наиболее подходящими финансовыми инструментами на российском фондовом рынке для проведения арбитражных сделок оказались обыкновенные акции Сбербанка, ЛУКОЙЛа, Норникеля, Газпрома и МТС. Регрессионные модели, построенные для доходностей акций данных компаний, имели наибольший коэффициент детерминации при адекватном качестве самой модели. Также подтвердилась гипотеза о положительной связи объема акций компаний, находящихся в свободном обращении, и уровня систематического риска с возможностями для проведения арбитражных сделок.
Выводы. Арбитражная теория ценообразования оказалась применима для российского фондового рынка, так как она стремится учитывать несколько заранее неустановленных факторов и минимизировать несистематический риск.

Ключевые слова: арбитражная теория ценообразования, оценка стоимости акций, регрессионный анализ

Список литературы:

  1. Morris J.J., Pervaiz A. Value Relevance and the Dot-Com Bubble of the 1990s. The Quarterly Review of Economics and Finance, 2012, vol. 52, iss. 2, pp. 243–255. URL: Link
  2. Твид Л. Психология финансов. М.: ИК Аналитика, 2002. 376 с.
  3. Gordon M.J. Dividends, Earnings, and Stock Prices. The Review of Economics and Statistics, 1959, vol. 41, iss. 2, pp. 99–105. URL: Link
  4. Sharpe W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. The Journal of Finance, 1964, vol. 19, iss. 3, pp. 425–442. URL: Link
  5. French J. Back to the Future Betas: Empirical Asset Pricing of US and Southeast Asian Markets. International Journal of Financial Studies, 2016, vol. 4, iss. 3. URL: Link
  6. Fama E.F., French K.R. The Cross-Secton of Expected Stock Returns. The Journal of Finance, 1992, vol. 47, iss. 2, pp. 427–465. URL: Link
  7. Федорова Е.А., Сивак А.Р. Сравнение моделей CAPM и Фамы – Френча на российском фондовом рынке // Финансы и кредит. 2012. № 42. C. 42–48. URL: Link
  8. Федорова Е.А., Попов В.Ю., Седых Д.А., Афанасьев Д.О. Оценка эффективности арбитражного ценообразования между Московской биржей и Лондонской фондовой биржей // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 31. С. 2–13. URL: Link
  9. Ross S.A. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing. Journal of Economic Theory, 1976, vol. 13, iss. 1, pp. 341–360. URL: Link90046-6
  10. Воронцовский А.В. Некоторые особенности переноса теоретических знаний в реальную экономику (на примере рынка капитала) // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 5. 2009. Вып. 1. C. 22–36. URL: Link
  11. Криничанский К.В., Горюнова М.А., Безруков А.В. Арбитражное ценообразование на российском фондовом рынке // Журнал экономической теории. 2006. № 1. С. 139–146. URL: Link
  12. Матвеев В.П. Новые тенденции и эффекты деятельности хедж-фондов // Финансовые исследования. 2007. № 3. С. 26–32. URL: Link
  13. Белоусова С., Карачун И., Королько Ю. Факторные модели доходности финансового актива: САРМ и АРТ // Вестник ассоциации белорусских банков. 2012. № 15. С. 21–24. URL: Link
  14. Володин С.Н., Коченков И.А. Статистический арбитраж на российском фондовом рынке // Аудит и финансовый анализ. 2013. № 6. С. 237–244. URL: Link
  15. Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 1979, vol. 74, iss. 366, рp. 427–431. URL: Link
  16. Kwiatkowski D., Phillips P.B., Schmidt P., Shin Y. Testing the Null Hypothesis of Stationarity against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root? Journal of Econometrics, 1992, vol. 54, iss. 1-3, pp. 159–178. URL: Link90104-Y
  17. Облакова А.В., Трегуб А.В., Трегуб И.В Математическая модель динамики абонентов сотового оператора // Лесной вестник. 2009. № 3. С. 135–140. URL: Link
  18. Левин В.С. Исключение автокорреляции во временных рядах инвестиций в основной капитал // Финансы и кредит. 2007. № 17. С. 22–26. URL: Link
  19. Алехин Б.И. Американские горки российского рубля // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. № 23. С. 2–24. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8768 (Online)
ISSN 2073-4484 (Print)

Свежий номер журнала

т. 17, вып. 1, март 2024

Другие номера журнала