<<
>>

Аномальная доходность на бирже ММВБ

Рыночная модель

Для анализа влияния рекомендаций в данной работе рассматриваются значения аномальной доходности, рассчитанные для периода 31 день, который центрирован вокруг даты события, то есть даты публикации пересмотра по рекомендации.

Помимо средней аномальной доходности рассматривается кумулятивная аномальная доходность в течение трехдневного периода, центрированного вокруг даты события. Это позволяет принять во внимание возможные задержки в публикации пересмотров по рекомендациям на ленте Интерфакс, а также то, что отчеты могут рассылаться отдельным инвесторам раньше даты официальной публикации.

В таблице 3.4. представлены результаты вычислений средней аномальной доходности, а также кумулятивной аномальной доходности на бирже ММВБ в зависимости от количества дней, прошедших со дня пересмотра (повышения или понижения)

рекомендации или оставшихся до этого дня. В таблице также указаны соответствующие t-статистики по дням. Для вычислений использовалась рыночная модель оценки доходности.

Таблица 3.4. Биржа ММВБ: средняя (AR) и кумулятивная (CAR) аномальные доходности в зависимости от даты публикации рекомендации (рыночная модель)

Повышение рекомендации Понижение рекомендации

День AR CAR t AR CAR t
-15 0,14% 0,14% 1,702 ** 0,06% 0,06% 0,701
-14 -0,11% 0,04% -1,376 * 0,12% 0,18% 1,425 *
-13 -0,01% 0,02% -0,156 0,05% 0,23% 0,503
-12 0,00% 0,02% 0,027 0,11% 0,34% 1,115
-11 -0,17% -0,14% -2,042 * 0,04% 0,38% 0,507
-10 -0,10% -0,24% -1,198 0,02% 0,40% 0,245
-9 0,07% -0,18% 0,794 0,05% 0,46% 0,615
-8 -0,10% -0,28% -1,233 0,29% 0,74% 2,799 ***
-7 0,06% -0,22% 0,698 0,32% 1,07% 3,385 ***
-6 0,13% -0,09% 1,508 * 0,00% 1,07% 0,025
-5 -0,02% -0,11% -0,284 0,07% 1,14% 0,801
-4 0,12% 0,01% 1,402 * 0,15% 1,29% 1,607 *
-3 -0,11% -0,10% -1,405 * 0,13% 1,42% 1,394 *
-2 0,20% 0,10% 2,295 ** -0,15% 1,27% -1,687 *
-1 0,16% 0,27% 1,546 * -0,30% 0,96% -3,217 ***
0 0,64% 0,91% 6,302 *** -0,50% 0,46% -5,741 ***
1 0,40% 1,31% 4,266 *** -0,26% 0,20% -2,858 **
2 0,34% 1,65% 3,200 *** -0,10% 0,10% -1,163
3 0,03% 1,68% 0,401 -0,26% -0,16% -3,251 ***
4 0,15% 1,84% 1,790 ** -0,01% -0,17% -0,058
5 -0,05% 1,79% -0,645 -0,21% -0,38% -2,774 ***
6 0,00% 1,79% -0,001 -0,14% -0,52% -1,692

Повышение рекомендации Понижение рекомендации

День AR CAR t AR CAR t
7 -0,11% 1,68% -1,431 * -0,09% -0,61% -1,090
8 0,10% 1,78% 1,096 -0,29% -0,90% -3,548 ***
9 -0,09% 1,69% -1,207 0,02% -0,88% 0,210
10 -0,05% 1,64% -0,619 0,07% -0,80% 0,698
11 0,07% 1,70% 0,824 -0,01% -0,81% -0,106
12 0,17% 1,88% 1,964 * -0,11% -0,93% -1,388 *
13 0,06% 1,94% 0,724 -0,18% -1,11% -1,949 **
14 -0,02% 1,92% -0,207 -0,02% -1,13% -0,226
15 -0,04% 1,88% -0,474 -0,12% -1,24% -1,262

Уровень значимости: *=10%, **=5%, ***=1%

Как можно видеть из таблицы 3.4., в день публикации пересмотра по рекомендации в информационной ленте Интерфакс существует статистически значимая средняя аномальная доходность, отличная от нуля, как в случае повышения рекомендации, так и в случае понижения рекомендации.

При повышении рекомендации средняя аномальная доходность составляет 0,64% (t = 6,3) в день публикации и 0,40% (t = 4,3) на следующий день.

Следующие три дня также наблюдается положительная аномальная доходность, хотя только на второй день после публикации она статистически значима на уровне 1%. Значения t-статистики как в день пересмотра, так и на следующий день очень высокие.

В целом в течение трехдневного окна событий вокруг даты пересмотра рекомендации аномальная доходность (CAR) кумулятивно увеличивается на 1,21%.

При понижении рекомендации средняя аномальная доходность составляет -0,50% (t = -5,7) в день публикации и -0,26% (t = -2,9) на

следующий день. Следующую неделю отрицательная аномальная доходность сохраняется, хотя статистическая значимость есть только в течение трех дней. Значения t-статистики как в день пересмотра, так и на следующий день очень высокие. Важно также отметить, что в день, предшествующий пересмотру публикации, также наблюдается статистическая значимость на уровне 1% (t = -3,2) при средней аномальной доходности -0,3% в этот день.

В целом в течение трехдневного окна событий вокруг даты пересмотра рекомендации аномальная доходность (CAR) кумулятивно снижается на -1,07%.

На графике 3.1. показана динамика кумулятивной аномальной доходности для окна событий продолжительностью тридцать дней вокруг даты публикации.

Как можно видеть, кумулятивная доходность по акциям растет при повышении рекомендации в течение нескольких дней до изменения рекомендации и в течение нескольких дней после. В результате накопленная доходность доходит до уровня 2%.

При понижении рекомендации график кумулятивной доходности снижается, начиная с третьего дня до пересмотра. С этого дня накопленная доходность доходит до уровня -2,67% к концу рассматриваемого окна событий.

Рис. 3.1. Биржа ММВБ: кумулятивная аномальная доходность в зависимости от даты публикации рекомендации (рыночная модель)

Итак, как видно из полученных результатов, как повышение, так и понижение рекомендаций ведет к значимому изменению аномальной доходности.

Реакция инвесторов соответствует направлению пересмотра рекомендации - при повышении рекомендации котировки идут вверх, при понижении рекомендации - вниз. Изменение цен акций является статистически и экономически значимым. Хотя абсолютные показатели изменений кажутся незначительными (разброс составляет от -0,5% до 0,64% за торговую сессию), однако они велики в годовом исчислении.

Реакция рынка не является мгновенной и длится более одной торговой сессии, что соответствует выводам зарубежных исследований. Кроме того, аналогично результатам на фондовом рынке США, значимая динамика котировок начинается за один-два дня до пересмотра рекомендации. Объяснений этого явления может быть несколько. Во-первых, это может объясняться особенностью используемой базы данных - хотя Интерфакс предоставляет относительно точные даты публикаций отчетов аналитиков, все-таки

задержка в один-два дня может иметь место в некоторых случаях. Но, принимая во внимание то, что другие исследователи, использующие более совершенные базы данных по другим биржам, пришли к сходным результатам, можно предложить и другое объяснение. Возможно, движение рынка до официальной публикации новости может объясняться тем, что некоторые клиенты банка получают аналитический отчет раньше, чем он становится достоянием общественности, и могут воспользоваться новой информацией прежде остальных участников рынка.

В целом можно отметить, что реакция рынка на повышения и на понижения рекомендаций сопоставима. Большой асимметрии не наблюдается, что может быть связано с примерно равным количеством публикаций рекомендаций на повышение и на понижение. В то время как на фондовом рынке США, где выпуск рекомендаций на покупку происходит гораздо чаще, чем выпуск рекомендаций на продажу, асимметрия является гораздо более выраженной.

Как было указано выше, для объяснения связи между выходом рекомендаций и изменением котировок и объемов торгов Barber и Loeffler (1993) [13]предложили две гипотезы - гипотеза «ценового давления» предполагает, что изменения связаны с поведением так называемых «шумовых» инвесторов, которые реагируют на советы аналитиков и двигают рынок в соответствующем направлении.

Если эта гипотеза верна, то в скором времени действия «сведущих» инвесторов должны привести к возвращению котировок акций к обратному уровню. В свою очередь, гипотеза «распространения информации» предполагает, что аналитические отчеты действительно содержат новую информацию, важную для рынка, на которую рынок

реагирует обоснованно. Если верна эта гипотеза, то котировки не будут демонстрировать откат вскоре после первой реакции.

Таким образом, исходя из того, что котировки не возвращаются на прежний уровень в течение нескольких дней после пересмотра рекомендации, можно сделать вывод о том, что причина возникновения аномальной доходности связана с информационным наполнением аналитических отчетов, а не с влиянием «шумовых» инвесторов, что подтверждает гипотезу «распространения информации».

Модель CAPM

Для расчета аномальной доходности помимо упрощенной рыночной модели была использована модель CAPM. Предполагается, что использование модели CAPM может снизить дисперсию доходности и тем самым повысить достоверность результатов.

Как видно из сравнения графиков кумулятивной доходности для рыночной модели (график 3.1.) и для модели CAPM (график 3.2.), на бирже ММВБ использование обоих моделей дает сопоставимые результаты. Дисперсия аномальных доходностей остается на аналогичном уровне. Уровень t-статистики для дня пересмотра рекомендации также мало отличается. При повышении рекомендации t-статистика чуть больше для рыночной модели (6,3 против 6,1 в модели CAPM), а при понижении рекомендации - наоборот, чуть больше для модели CAPM (-5,7 и -6,2 соответственно).

Рис. 3.2. Биржа ММВБ: кумулятивная аномальная доходность в зависимости от даты публикации рекомендации (модель CAPM)

Такие результаты соответствуют ожиданиям. Использование уточненной модели может несколько скорректировать результаты, однако в целом как t-статистика, так и уровень аномальной доходности остаются на схожем уровне. Это объясняется тем, что выявленные изменения аномальной доходности достаточно велики на интервале одного дня. Так что уточнение риска, свойственного компании, которое может принести применение альтернативной модели, не оказывает значимого влияния на результат.

3.3.

<< | >>
Источник: Погожева Анастасия Андреевна. Оценка информационной значимости рекомендаций аналитиков по российским эмитентам. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2013. 2013

Еще по теме Аномальная доходность на бирже ММВБ:

  1. Аномальная доходность на бирже LSE
  2. Аномальный объем торгов на бирже ММВБ
  3. Аномальный объем торгов на бирже LSE
  4. Анализ доходности
  5. Список иллюстраций
  6. Список таблиц
  7. Влияние тренда фондового рынка
  8. Оглавление
  9. Заключение
  10. Альтернативное определение событий
  11. Список обозначений
  12. Глава 3. Эмпирический анализ влияния рекомендаций аналитиков
  13. Макроэкономические факторы
  14. Заключение по эмпирическому анализу влияния рекомендаций аналитиков
  15. Метод событийного анализа на финансовом рынке
  16. Сравнение с результатами зарубежных исследований
  17. Информационная значимость аналитических отчетов
  18. Критерии эффективности структурированных продуктов, полученные на основе симуляции методом Монте-Карло
  19. Оценка эффективности продуктов с помощью исторической симуляции
  20. Симуляция методом Монте-Карло