Предмет. Временные ряды, наблюдаемые на мировых фондовых рынках, демонстрируют общие эмпирические свойства. Определенные эмпирические эффекты свойственны и процессам изменения цен на акции российских компаний. Цели. Исследовать эмпирические эффекты на российском фондовом рынке, выявить особенности поведения цен акций и сравнить с эмпирическими свойствами финансовых временных рядов на мировых фондовых рынках. Методология. Анализ произведен с помощью стандартных статистических методов. Необходимые расчеты и визуализация данных реализованы с использованием языка Python. Импорт котировок был осуществлен с информационного ресурса Finam. Результаты. Обнаружено большинство наблюдаемых на многих мировых фондовых рынках эмпирических свойств финансовых временных рядов. Демонстрируется наличие долгосрочной памяти во временных рядах и ненормальный характер распределения доходностей акций российских компаний. Выводы. Российский фондовый рынок по сравнению с развитыми и развивающимися мировыми фондовыми рынками является более подверженным значительным ценовым колебаниям. Стандартные эконометрические модели должны применяться с особой осторожностью, с учетом непредвиденных падений цен на акции. Анализ обнаруженных эмпирических эффектов может быть использован в дополнении к стандартным инструментам риск-менеджмента при описании ожидаемого уровня волатильности.
Ключевые слова: эмпирические свойства, финансовые временные ряды, российский фондовый рынок
Список литературы:
Embrechts P., Klüppelberg C., Mikosch T. Modeling Extremal Events for Insurance and Finance. New York, Springer-Verlag, 1997, 655 p.
Ibragimov R., Walden J. The Limits of Diversification when Losses May Be Large. Journal of Banking and Finance, 2007, vol. 31, iss. 8, pp. 2551–2569. URL: Link
Ibragimov M., Ibragimov R., Walden J. Heavy-Tailed Distributions and Robustness in Economics and Finance. New York, Springer-Verlag, 2015, 119 p.
Cont R. Empirical Properties of Asset Returns: Stylized Facts and Statistical Issues. Quantitative Finance, 2001, vol. 1, no. 2, pp. 223–236. URL: Link
Farmer D., Geanakoplos J. Power Laws in Finance and Their Implications for Economic Theory. Working Paper. Yale University, 2004, pp. 1–44. URL: Link
Gabaix X. Power Laws in Economics and Finance. Annual Review of Economics, 2009, vol. 1, pp. 255–293. URL: Link
Rockinger M., Urga G. A Time Varying Parameter Model to Test for Predictability and Integration in the Stock Markets of Transition Economies. Journal of Business and Economic Statistics, 2001, vol. 19, iss. 1, pp. 73–84. URL: Link
Jondeau E., Rockinger M. Testing for Differences in the Tails of Stock Market Returns. Journal of Empirical Finance, 2003, vol. 10, iss. 5, pp. 559–581. URL: Link00005-7
Fernandes N., Ferreira M.A. Does International Cross-Listing Improve the Information Environment. Journal of Financial Economics, 2008, vol. 88, iss. 2, pp. 216–244. URL: Link
Peresetsky A. What Drives the Russian Stock Market: World Market and Political Shocks? International Journal of Computational Economics and Econometrics, 2014, vol. 4, no. 1/2, pp. 82–95. URL: Link
Korhonen I., Peresetsky A. What Influences Stock Market Behavior in Russia and Other Emerging Countries? Emerging Markets Finance and Trade, 2016, vol. 52, iss. 5, pp. 1210–1225. URL: Link
Анкудинов А.Б., Ибрагимов Р.М., Лебедев О.В. Экстремальные колебания российского фондового рынка и их последствия для управления и экономического моделирования // Прикладная эконометрика. 2017. № 1. С. 75—92.
Субботин А.В. Моделирование волатильности: от условной гетероскедастичности к каскадам на множественных горизонтах // Прикладная эконометрика. 2009. № 3. С. 94—138. URL: Link
Malkiel B.G., Fama E.F. Efficient Capital Markets: А Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance, 1970, vol. 25, no. 2, pp. 383–417. URL: Link
Mandelbrot B. The Variation of Certain Speculative Prices. TheJournal of Business, 1963, vol. 36, no. 4, pp. 394–419. URL: Link
Fama E.F. The Behavior of Stock Market Prices. TheJournal of Business, 1965, vol. 38, no. 1, pp. 34–105. URL: Link
Bollerslev T., Chou R., Kroner K. ARCH Modeling in Finance: A Review of the Theory and Empirical Evidence. Journal of Econometrics, 1992, vol. 52, iss. 1-2, pp. 5–59. URL: Link90064-X
Lobato I., Velasco C. Long Memory in Stock Market Trading Volume. Journal of Business & Economic Statistics, 2000, vol. 18, iss. 4, pp. 410–427. URL: Link
Cutler D.M., Poterba J.M., Summers L.H. What Moves Stock Prices? The Journal of Portfolio Management, 1989, vol. 15, no. 3, pp. 4–12. URL: Link
Arneodo A., Muzy J., Sornette D. Casual Cascade in Stock Market from the “Infrared” to the “Ultraviolet”. European Physical Journal B – Condensed Matter and Complex Systems, 1998, pp. 277–282. URL: Link
