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

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

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
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Цифровая премия в ценах российских акций

Купить электронную версию статьи

т. 29, вып. 5, май 2023

Получена: 06.02.2023

Получена в доработанном виде: 03.03.2023

Одобрена: 17.03.2023

Доступна онлайн: 30.05.2023

Рубрика: Рынок ценных бумаг

Коды JEL: G11, G12, G19, D53, E44

Страницы: 1041–1061

https://doi.org/10.24891/fc.29.5.1041

Криничанский К.В. доктор экономических наук, профессор департамента финансовых рынков и финансового инжиниринга, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация 
kkrin@ya.ru

https://orcid.org/0000-0002-1225-7263
SPIN-код: 3366-2850

Гибадуллин Э.И. аспирант департамента финансовых рынков и финансового инжиниринга финансового факультета, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация 
555eskander555@gmail.com

https://orcid.org/0009-0007-9355-2099
SPIN-код: 5595-0899

Предмет. Риск-премия к ценам акций компаний, проходящих цифровую трансформацию бизнеса.
Цели. Разработка методического подхода к оценке цифровой премии в ценах акций российских корпораций для целей составления инвестиционных факторных стратегий с учетом уровня цифровой зрелости эмитентов.
Методология. Основным методом исследования является анализ доходности акций 51 отечественного эмитента из 11 отраслей российской экономики с учетом распределения эмитентов на 2 портфеля в соответствии с их уровнем цифровой зрелости.
Результаты. Составлен оригинальный индекс цифровой зрелости компаний, который позволил ранжировать отечественных эмитентов исходя из их уровня цифрового развития. Он позволяет сравнивать компании по уровню цифровой зрелости и оценивать эффективность цифровой трансформации компаний. Выявлен более высокий уровень доходности акций компаний, прошедших цифровую трансформацию.
Выводы. Предложенный риск-фактор позволяет объяснить причины избыточной доходности акций российских компаний и более точно подходить к ценообразованию. Оценка зависимости цен акций от уровня цифровой зрелости компании выявила статистическую значимость цифровой премии. Боле того, портфель, составленный из акций компаний с более высоким уровнем цифровой зрелости, показывает в среднем на 58% большую доходность в сравнении с портфелем с низким уровнем цифровой зрелости. Выявленные результаты позволяют создавать успешные стратегии факторного инвестирования на рынке коллективных инвестиций.

Ключевые слова: премия за риск, цифровизация, цифровая трансформация, рынок акций, факторное инвестирование

Список литературы:

  1. Kapadia N. The Next Microsoft? Skewness, Idiosyncratic Volatility, and Expected Returns. S&P Global Market Intelligence Research Paper Series, 2006. URL:Link
  2. Pástor L., Veronesi P. Technological Revolutions and Stock Prices. The American Economic Review, 2009, vol. 99, no. 4, pp. 1451–1483. URL:Link
  3. Sommarberg M., Mäkinen S.J. A Method for Anticipating the Disruptive Nature of Digitalization in the Machine-Building Industry. Technological Forecasting and Social Change, 2019, vol. 146, pp. 808–819. URL: Link
  4. Ribeiro-Navarrete S., Botella-Carrubi D., Palacios-Marqués D., Orero-Blat M. The Effect of Digitalization on Business Performance: An Applied Study of KIBS. Journal of Business Research, 2021, vol. 126, pp. 319–326. URL: Link
  5. Гибадуллин Э.И. Теоретические основы влияния цифровизации бизнеса на цену акций компании // Казанский экономический вестник. 2021. № 5. С. 77—85. URL: Link
  6. Цифровые траектории экономики и финансов в XXI веке : монография / под ред. К.В. Криничанского, Б.Б. Рубцова. М.: КноРус, 2023. 232 с.
  7. Cherkasova V.A., Baron A.A. The Impact of the Ownership Structure on the Innovative Activity of Russian Companies // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2021. Т. 37. № 4. C. 570—600.
  8. Абрамов А.Е., Радыгин А.Д., Чернова М.И., Косырев А.Г. Факторное инвестирование в условиях повышенной волатильности финансовых рынков // Экономическое развитие России. 2022. Т. 29. № 2. С. 45—51. URL: Link
  9. Берзон Н.И., Лысенок Н.И. Оценка инвестиционной привлекательности фондовых рынков стран БРИКС // Финансы и бизнес. 2021. Т. 17. № 4. С. 18—31. URL: Link
  10. Буренин А.Н. Финансовые инновации и проблема стабильности рыночной экономики // Экономика и предпринимательство. 2016. № 12-4. С. 519—522. URL: Link
  11. Гибадуллин Э.И. Понятие цифровой премии и анализ рынков // Казанский экономический вестник. 2022. № 2. С. 136—147. URL: Link
  12. Fama E.F., French K.R. A Five-Factor Asset Pricing Model. Journal of Financial Economics, 2017, vol. 116, iss. 1, pp. 1–22. URL: Link
  13. Черкасова В.А., Слепушенко Г.А. Влияние цифровизации бизнеса на финансовые показатели российских компаний // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 2. С. 128—142. URL: Link
  14. Hirshleifer D., Hsu P., Li D. Innovative Efficiency and Stock Returns. Journal of Financial Economics, 2013, vol. 107, iss. 3, pp. 632–654. URL: Link
  15. Petkova R., Zhang L. Is Value Riskier Than Growth? Journal of Financial Economics, 2005, vol. 78, iss. 1, pp. 187–202. URL: Link
  16. Абрамов А.Е., Радыгин А.Д., Чернова М.И. Модели ценообразования акций российских компаний и их практическое применение // Вопросы экономики. 2019. № 3. С. 48—76. URL: Link
  17. Sharpe W. Mutual Fund Performance. Journal of Business, 1966, vol. 39, no. 1, Part 2: Supplement on Security Prices, pp. 119–138. URL: Link
  18. Jobson J., Korkie B.M. Performance Hypothesis Testing with the Sharpe and Treynor Measures. The Journal of Finance, 1981, vol. 36, no. 4, pp. 889–908. URL: Link
  19. Memmel C. Performance Hypothesis Testing with the Sharpe Ratio. Finance Letters, 2003, vol. 1, pp. 21–23. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 10, октябрь 2024

Другие номера журнала