Показатели экономической активности

Промышленное производство (Industrial production) - ежемесячно

Сцепленная мера изменения в производстве заводов, энергоносителей и других. Также оценивает производственную мощность страны и насколько в полной мере эта мощность используется (использование производственных мощностей - «capacity utilization»). Производственный сектор занимает четверть экономик важнейших мировых валют. Поэтому крайне важно увидеть уровень «здоровья» заводов и насколько их мощность максимизируют.

Данные по датам макроэкономических объявлений были взяты на сайте Бюро трудовой статистики США (Bureau of Labor Statistics) [66], сайте Совета управляющих Федеральной резервной системы США [68], и затем проверены на Bloomberg Economic Calendar [67].

Прогнозы Bloomberg [67] были использованы для определения средних рыночных ожиданий показателей макроэкономики.

Поскольку важно правильно составить выборку, минимизировав вероятность смещения оцениваемых переменных из-за наличия в исследуемом периоде других важных экономических событий, выборка была «вычищена» от «шума», и в итоге составила 175 элементов за четырехлетний период времени (с 1 января 2009 года по 1 февраля 2014).

3.2 Первые результаты

Сначала был осуществлен стандартный анализ и построена регрессия в виде

=--b+--

Где зависимая переменная - это разница логарифмов цен индекса ММВБ за событийное окно [-1;+1], а независимая переменная - это стандартизированный новостной шок, который возник в ответ на выход информации.

Таблица 1. Регрессионный анализ влияния макроиндикаторов

Здесь CPI - индекс потребительский цен, UR - уровень безработицы, IP - промышленное производство. Уровень значимости: 5%.

Исходя из результатов, российский рынок продемонстрировал совсем небольшую ответную реакцию на объявления макроиндикаторов. Коэффициенты близки к нулю, и показатель не превысил 18%. Уровень безработицы и промышленное производство имеют влияние на ММВБ. Этот результат совпадает с результатами Rigobon, Sack (2005), Becker(1995) и показывает, что новости об условиях бизнеса хорошо влияют на фондовые рынки.

В то же время воздействие информации об индексе потребительских цен не существенно влияют на поведение фондового рынка России. Такой же результат был получен Belgacem [14] при изучении реакции французского рынка на американские макроиндикаторы. Теоретически, согласно Модели стандартной оценки (Standard valuation model) позитивный шок в уровне инфляции благоприятно воздействует на ставки, но, поскольку, такая новость не сообщает об экономическом росте, позитивный шок в инфляции не должен влиять на будущие денежные потоки.

Следовательно, можно подтвердить гипотезу о том, что объявления о показателях макроэкономики США играют роль для инвесторов российского фондового рынка при оценке акций. Как бы там ни было, степень весомости этих объявлений нельзя переоценивать.

3.3 Результаты событийного анализа

Дальнейший эмпирический анализ требовал определить характер поступившей новости (является ли информация «хорошей» или «плохой») и выявления зависимости между типом новости и реакцией фондового индекса.

Для реализации событийного анализа был выбран оценочный период 5 дней [-7; - 4]. Событийное окно [-1;+1]. Для вычисления нормальной доходности использовался метод постоянной средней.

Таким образом, была посчитана средняя логарифмированная доходность за оценочный период и вычтена из фактических доходностей за окно события. Для каждого выхода макроэкономической информации была посчитана суммарная избыточная доходность (CAR) и усреднена для данного типа макроэкономического индикатора.

Далее значения CAR были поделены на две группы в зависимости от того, к какому типу информации они относятся - к «хорошему» или «плохому». Cогласно Conrad et.al (2002), кумулятивная избыточная доходность за выбранный временной период будет повышаться из-за выхода позитивных новостей и понижаться при публикации негативных новостей [24].

Исходя из этого, были получены следующие результаты. При позитивном новостном шоке об индексе потребительских цен США суммарная избыточная доходность индекса ММВБ оказывалась ниже ожидаемого уровня. Это означает, что использование информации о CPI США для прогнозирования движения российского фондового индекса приводит к переоценке последнего.

При выходе информации об уровне безработицы выше, чем ожидалось, рынок в значительно большей степени реагирует на «шок», нежели чем на данные об уровне безработицы ниже прогнозируемого. То же самое актуально для промышленного производства, только с обратным эффектом. Если показатель оказывался ниже прогнозируемого, это воздействовало на российский рынок сильнее. Результаты можно соотнести с выводами Parker, Li (2005) [57]: рынки реагируют на плохие новости в большей степени, чем на хорошие. Andersen et al также утверждают, что негативные шоки макроэкономических новостей имеют больший эффект, чем позитивные шоки.

Однако определить, какие новости об уровне безработицы в США являются хорошими и плохими для российского фондового индекса не удалось. Эксперты рынка утверждают, что в последние годы реакция инвесторов на выход любых новостей об уровне безработицы (неважно, ниже или выше фактическая безработица прогнозируемого уровня) является непредсказуемой. С одной стороны, инвесторы ждут фактических доказательств восстановления экономики США после финансового кризиса. С другой стороны, ФРС ведет много споров о необходимости мер стимулирования экономики и есть вероятность, что они подают своего рода сигнал для инвесторов, что скоро начнется осуществление сворачивания программы, поставляющей дешевую ликвидность. Поэтому низкий уровень безработицы может явиться плохой новостью для рынков.

Было получено, что новости о промышленном производстве и уровне безработицы оказывают влияние на рынок, но степень воздействия крайне не высока. Влияние информации об инфляции стремится к нулю.

Если ожидаемый уровень индекса потребительских цен выше ожидаемого, это является негативным шоком для российского рынка. Однако получены неоднозначные результаты для того, чтобы сделать вывод какое направление отклонения показателей безработицы и промышленного производства является «хорошей» и «плохой» новостью для индекса ММВБ.

В итоге получено, что линейная зависимость фондового рынка от макроиндикаторов США является не настолько существенной, как ожидалось.

Заключение

В данной работе было исследовано влияние новостных шоков на фондовый рынок. В последнее время в зарубежной литературе появляется все больше научных работ на данную тему, которая актуальна для проверки эффективности рынка, а также выявления степени интеграции между различными финансовыми рынками.

Помимо этого, актуальность выражена тем фактом, что поведение игроков различных рынков не однородно, и поэтому исследования вокруг данной проблематики позволяют эмпирически повысить достоверность тех или иных выводов.

Посредством проведения эмпирического анализа стандартным методом и методологией событийного анализа выявлена слабая линейная зависимость индекса ММВБ от макроэкономических объявлений США. Предыдущие исследования объясняют слабое прямое воздействие новостей их одновременным влиянием на разные компоненты котировок акций.

В связи с полученными результатами, предлагаются следующие рекомендации для дальнейших исследований. В работе были использованы дневные данные, но в последнее время в зарубежной литературе применяют более частотные данные (например, 5-минутные). Авторы утверждают, что использование таких финансовых данных приводит к более существенным результатам, нежели использование каждодневных цен закрытия индекса, поскольку финансовые рынки с большой скоростью реагируют на новости [57].

Помимо этого, крайне полезно включить в исследование более широкий объем макроэкономических индикаторов, которые охватывают различные аспекты экономики. В зарубежной литературе применяют более 5 макроэкономических индикаторов [14].

Позитивным фактом является то, что в последние годы появляется больше возможностей для исследования российского рынка. Ранее ограниченный объем данных не позволяли проводить серьезный анализ рынка России. Сейчас эта проблема сводится к нулю, поскольку расширяется база эмпирических материалов для анализа и обработки информации, тестирования различных гипотез.

Список литературы

[1] Асатуров К.Г. Теплова Т.В. Сухорукова К.И. Эффект перетекания волатильности на фондовых рынках (часть 2) // Управление финансовыми рисками. 2012. №4 (32). С. 254-266.

[2] Окулов В.Л. Исследование эффективности российского рынка акций: реакция рынка на публикацию прогнозов аналитиков // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия Менеджмент. 2010. Вып.3. С. 3-22. URL: http://www.vestnikmanagement.spbu.ru/archive/pdf/475.pdf

[3] Погожева А.А. Событийный анализ как способ тестирования эффективности рынка // Российское предпринимательство. - 2013. - №7 (229). - c. 64-68. - URL: http://www.creativeconomy.ru/articles/28581/

[4] Погожева А.А. Оценка информационной значимости рекомендаций аналитиков на фондовом рынке // Проблемы современной экономики: сборник материалов XII Международной научно-практической конференции, 2013. - С. 30-35. URL: http://www.hse.ru/data/2013/08/02/1291076868/ПОГОЖЕВА % 20А % 20% 20Автореферат % 20-%20 для % 20 рассылки % 20v % 202.pdf

[5] Теплова Т.В. Влияние дивидендных выплат на рыночную оценку российских компаний: эмпирическое исследование методом событийного анализа на российских и зарубежных торговых площадках // Аудит и финансовый анализ. - 2008. - №2, стр. 1-15

[6] Теплова Т.В. Асатуров К.Г. Сухорукова К.А. // Эффект перетекания волатильности на фондовых рынках (Часть 1). Корпоративные финансы. - 2012. - №03 (31). - С. 190-198. URL: http://www.hse.ru/data/2012/09/25/1245516797/UFR_3_2012_t(1).pdf

[7] Чуркин Г.В. Реакция фондового рынка на выход ключевых макроэкономических статистических показателей практически отсутствует // Управление экономическими системами.URL: http://www.uecs.ru/logistika/item/2739-2014-02-05-06-49-53

[8] Яворская А.В. Оценка влияния кросс-листинга на рыночную стоимость российских компаний // Корпоративные финансы. №3 (27). 2013. C.50-59. URL: http://ecsocman.hse.ru/hsedata/2013/11/16/1333976780/CFj27_p50-59_Yavorskaya.pdf