CC BY
40
pISSN 2071-4688 eISSN 2311-8709
Инвестиционная деятельность
ОЦЕНКА ВРЕМЕННЫХ ЭФФЕКТОВ НА РЫНКАХ СТРАН БРИКС Сергей Владимирович ВАТРУШКИН
аспирант факультета экономических наук департамента финансов,
Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики, Москва, Российская Федерация
VSV001@ya.ru
orcid.org/0000-0003-1993-2839
SPIN-код: 4237-3091
История статьи:
Получена 07.02.2018 Получена в доработанном виде 05.03.2018 Одобрена 19.03.2018 Доступна онлайн 27.04.2018
УДК 336.761
G02, G11, G14, G15
Ключевые слова:
фондовый рынок, временные эффекты, эффект дня недели, эффект месяца, эффект квартала
Аннотация
Предмет. Определение временных эффектов на рынках ценных бумаг стран БРИКС. В основе лежит проблема извлечения дополнительной прибыли при формировании инвестиционного портфеля ценных бумаг, которая является первоочередной для каждого портфельного менеджера. Поэтому всегда стоит вопрос о возможности использования знаний, полученных в области исследования временных эффектов, для увеличения общей доходности портфеля без изменения его риска. Представление о временных эффектах и устойчивости их существования дает возможность определить форму рыночной эффективности каждого из фондовых рынков. Цели. Выявление временных эффектов на фондовых рынках стран БРИКС, определение эффективности этих рынков и представление практических рекомендаций по увеличению доходности портфеля ценных бумаг. Методология. Использовались подходы регрессионного и эконометрического анализа с использованием программного обеспечения Microsoft Excel и Gretl. Результаты. Выявлены и оценены пять временных эффектов на фондовых рынках стран БРИКС, определена эффективность этих рынков и даны практические рекомендации по увеличению доходности инвестиционного портфеля. Построена уникальная эконометрическая модель. Устойчивость календарных аномалий оценивалась путем рассмотрения не только общей выборки, но и разбивки на пятилетние подпериоды. Выявленные временные эффекты свидетельствуют о неэффективности фондовых рынков и предполагают возможность извлекать дополнительную прибыль, если учитывать их при построении торговой стратегии. Выводы. Для ряда рассматриваемых индексов характерны временные эффекты, что противоречит гипотезе эффективного рынка, согласно которой котировки финансовых активов формируются независимым образом, что не позволяет извлекать сверхприбыль.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2018
Для цитирования: Ватрушкин С.В. Оценка временных эффектов на рынках стран БРИКС // Финансы и кредит. — 2018. — Т. 24, № 4. — С. 913 — 928. https://doi.org/10.24891/fc. 24.4.913
Введение
Основной гипотезой формирования цен на рынках ценных бумаг является гипотеза эффективного рынка автора Юджина Фама [1], согласно которой существуют три формы рыночной эффективности:
• слабая форма эффективности, если стоимость рыночного актива полностью отражает прошлую информацию, касающуюся данного актива;
• средняя форма эффективности, если стоимость рыночного актива полностью отражает не только прошлую, но и всю доступную публичную информацию;
• сильная форма эффективности, если стоимость рыночного актива полностью отражает всю информацию — прошлую, публичную и инсайдерскую.
Из приведенной классификации ясно, что на фондовом рынке с сильной формой
невозможно построить торговую стратегию, циклическому классу, когда цены на
доходность которой превзойдет доходность финансовые активы зависят от определенного
рынка, так как вся информация уже отражена периода времени. В частности, будут
в ценах. представлены результаты относительно:
Однако на практике были обнаружены повторяющиеся движения котировок в зависимости от определенного периода времени, которые в дальнейшем получили название временных эффектов. Их существование свидетельствует о слабой форме эффективности фондового рынка и потенциально позволяет извлекать сверхприбыль.
В данной статье рассматриваются пять наиболее известных и распространенных временных эффекта: эффект дня недели, эффект смены месяца, эффект месяца, эффект квартала (предновогоднего ралли), эффект внутри квартала.
Задача извлечения дополнительной прибыли при формировании инвестиционного портфеля ценных бумаг является первоочередной для каждого портфельного менеджера. Трейдер выстраивает стратегию торговли с учетом своего представления о формировании цен на рынке ценных бумаг. Поэтому остро стоит вопрос о возможности использования знаний, полученных в области изучения временных эффектов для увеличения общей доходности портфеля без изменения его риска. Более того, с точки зрения расширения научной области знаний четкое представление о временных эффектах и устойчивости их существования дает возможность определить форму рыночной эффективности каждого из фондовых рынков. На основе полученного результата будет построен рейтинг эффективности фондовых рынков стран БРИКС. Это позволит расширить область научных знаний, а также открывает возможности его практического и теоретического применения в смежных областях.
Степень изученности эффекта месяца
В данной статье рассматриваются временные эффекты, относимые к так называемому
• эффекта дня недели, который свидетельствует о неравномерном распределении цен на финансовые активы в зависимости от дня недели. Разновидностями являются эффект понедельника (доходность в понедельник ниже доходности во все остальные дни), эффект конца недели (когда в конце недели наблюдается аномально высокая доходность), эффект пятницы (аномально высокая доходность в пятницу по сравнению с другими днями недели) и т.д.;
• эффекта смены месяца, согласно которому выявлено, что доходность в последние дни месяца выше, чем в первые дни;
• эффекта месяца, который говорит о неравномерном распределении цен на финансовые активы в зависимости от месяца года. Наиболее распространенной разновидностью является эффект января, который предполагает аномально высокую доходность в январе по сравнению с другими месяцами;
• эффекта квартала (предновогоднего ралли), говорящего о неравномерном распределении доходности в зависимости от квартала, если доходность в IV квартале выше, чем во всех предыдущих, то данное явление называют эффектом предновогоднего ралли;
• временного эффекта внутри квартала, свидетельствующего о неравномерном распределении доходностей внутри квартала, а именно предполагается, что доходность в конце квартала выше, чем в остальные периоды квартала.
Гипотеза эффективного рынка пользуется большим вниманием в мировом научном сообществе и является фундаментальной при определении справедливой стоимости активов. Согласно теории Л. Башелье
[2], легшей в основу определения трех форм эффективности рынков, сформулированных упомянутым Ю. Фамой [1], цены формируются аналогично случайному блужданию и учитывают всю имеющуюся на рынке информацию.
В 1980 г. Кеннет Френч [3] впервые вводит понятие эффекта понедельника на фондовом рынке США, изучая индекс Standard & Poor's 500 за период с 1953 по 1977 г. (6 024 наблюдения). Автор предположил, что доходность индекса, рассчитанная
относительно цен от закрытия до закрытия, должна быть одинаковой во все дни согласно гипотезе случайного блуждания цен. Из этого делается два предположения. Первое — о том, что доходность на фондовом рынке формируется только в торговые дни, и, следовательно, она должна быть равномерно распределена с понедельника по пятницу. Согласно второму необходимо учитывать накапливаемую в выходные дни доходность, соответственно, в понедельник она должна быть в три раза выше, чем в другие дни недели за счет выходных дней. Однако полученные результаты отвергли оба предположения, понедельник оказался единственным днем с отрицательной доходностью. Это явление получило название эффекта понедельника.
Данное открытие вызвало широкий резонанс, вследствие чего Р. Рогальски [4], Л. Харрис [5], Р. Ариэль [6], Дж. Лаконишок и С. Шмидт [7], Г. Петтенгиль и Б. Джордан [8], К. Лиано и Дж. Линдли [9], С. Киф и М. Роуш [10] проводят дополнительные исследования, в которых подтверждают неравномерность распределения доходностей в зависимости от определенного периода времени (дня, недели, месяца, года).
Более того, аналогичные временные эффекты находят Б.Дж. Яффе и Р. Вестерфилд [11] для фондовых рынков Европы, Р. Аггарвал и П. Риволи [12] для фондовых рынков Азии, Г. Марретт и А. Уортингтон [13] в Австралии, Д. Мбубулу и Ч. Чипета [14] в ЮАР. В России
изучением временных эффектов занимались М. Курашинов [15], К. МакГоуэн и И. Ибрихим [16].
Помимо этого, Дж. Синглтон и Дж. Уингендер [17] подтверждают существование календарных аномалий для долговых инструментов, Дж. Тэтчер и Л. Бленман [18] — для рынков валют, К. Лиано, Г. Хуан и Б. Гуп [19] — для внебиржевых рынков, Э. Джонстон, У. Кракоу и Дж. Макконнелл [20] — для рынков производных инструментов и А. Редман, Н. Манакян, К. Лиано [21] — для рынков реальных активов.
В качестве основных объяснений причин существования временных эффектов приводятся иррациональное поведение индивидуальных инвесторов (Р. Сиас и Л. Старкс [22]), «залипание» фондовых рынков (А. Абрахам и Д. Айкенберри [23]), неравномерное распределение новостного фона (А. Дамодаран [24]), микроэффекты (Г. Петтенгилл, Дж. Венгендер и Р. Кохли
[25]), психо-поведенческие модели действий индивидуальных инвесторов (Г. Петтенгиль
[26]). Также был ряд публикаций, где разбирается возможность извлечения дополнительной прибыли за счет временных эффектов (Е. Чоу, П. Сяо и М. Солт [27], Е. Миллер, Л. Пратер и М. Мазумер [28]).
Однако при этом нет исследований, посвященных межстрановому анализу временных эффектов на фондовых рынках стран БРИКС, а также построения на основе полученных результатов рейтинга эффективности фондовых бирж.
Исследуемые данные
В качестве исследуемых данных берутся значения основных индексов IBOV, ММВБ, РТС, SENSEX, NIFTY, HSI, SHCOMP, T0P40, которые являются главными для бразильской фондовой биржи (BM&FBOVESPA), российской биржи ПАО «Московская Биржа», Бомбейской фондовой биржи (Bombay Stock Exchange Limited), национальной фондовой биржи Индии (National Stock Exchange of India Limited), корпорации бирж и клиринговых
организаций Гонконга (Hong Kong Exchanges and Clearing Limited), Шанхайской фондовой биржи (Shanghai Stock Exchange) и фондовой биржи Йоханнесбурга, Южная Африка (Johannesburg Stock Exchange Limited), соответственно. Таким образом,
рассматриваются все рынки стран БРИКС.
Комплексный анализ сразу нескольких торговых площадок в рамках построения инвестиционного портфеля позволяет, с одной стороны, диверсифицировать риск, а с другой — учесть особенности формирования эффекта смены месяца для каждой из стран.
Также с целью определения устойчивости рассматриваемого временного эффекта в каждой из стран общая выборка разбивается на пятилетние подпериоды. Все данные берутся с начала публикации данных до 30 июня 2015 г. На рис. 1 проиллюстрированы в виде временной оси периоды изучения каждого из индексов.
Методология исследования
В качестве основного метода используется GARCH (1, 1). Это позволяет определять временные эффекты и учитывать автокорреляцию, гетероскедастичность,
свойственные для временных рядов фондовых индексов.
Использование других двух модификаций моделей с условной гетероскедастичностью GRJ-GARCH (или TGARCH) и EGARCH нецелесообразно, что подтверждают в своей работе Е.А. Федорова и Е.В. Гиленко [29], так как коэффициенты, отвечающие за силу воздействия отрицательных значений прошлого ряда, незначимы.
В качестве объясняемой переменной выступает доходность индекса, которая вычисляется как:
Rt =ln ( I//It _1) -100,
где Rt — общая доходность индекса в день t, рассчитанная как натуральный логарифм доходности от закрытия предыдущего до закрытия текущего дня;
It — значение индекса I на момент закрытия в день t;
It - 1 — значение индекса I на момент закрытия в день t - 1.
При рассмотрении эффекта дня недели в качестве независимых переменных выступают значения доходностей в каждый день недели:
Rt= DMo RMo + DTu RTu + DWe RWe + DThRTh +
+ DFrRFr + Ф R(t _i) + £t,
где Dmo ... Dft — дамми переменная на каждый день недели равная 1, если этот день выпадал на изучаемый день, и 0, если иначе;
Rmo ... Rft — коэффициенты регрессии;
Rt - i — доходность индекса предыдущего дня;
Ф — коэффициент учета автокорреляции временного ряда.
В модели убрана константа в целях избегания полной мультиколлинеарности, при ее сохранении сумма фиктивных переменных была бы равна константе, что говорило бы о линейной зависимости регрессоров.
Тестируется гипотеза о равенстве коэффициентов в каждый из дней недели (постоянная доходность независима от дня недели).
При рассмотрении эффекта смены месяца в качестве независимых переменных выступают значения доходностей первые и последние девять торговых дней месяца.
R= const+D1R1 + D2 R2+D3 R3+D 4 R4 + D5 R5 + + D 6 R6 + D7 R7+ D8 R8+D9 R9+D-9 R-9 +
+ D-8 R-8 + D-7 R-7+D-6 R-6+D-5 R-5+ + D-4 R- 4+D-3 R-3+D-2 R-2+D-1 R-1+£t,
где Di ... D9 — дамми переменная на каждый с 1-го по 9-й торговый день в начале месяца, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый день, и 0, если иначе;
D-9 . D-1 — дамми переменная на каждый с -9 по -1 торговый день в конце месяца, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый день, и 0, если иначе;
R1 ... R-l — коэффициенты регрессии.
Нулевая гипотеза о равенстве коэффициентов вне зависимости от начала или конца месяца. Если она отвергается, то распределение доходностей неравномерно, что говорит о существовании эффекта смены месяца.
GARCH модель для определения эффекта месяца выглядит следующим образом:
R = DhbR Янв.+ D
R„
.. + DMap. RMap. +
+ DAnp. RAnp. + ^МайRМай + ^Июн. RИюл. + + D Авг R Авг + D Сен. RCeH. + Dokt. Rokt. +
(4)
+ DHnafi R
Нояб. ^ояб
+ ^ек. RДeк. +ei
где ДЯнв. ... Dдек. — дамми-переменная равняется 1, если доходность в изучаемый день выпала на определенный месяц года, и 0, если иначе;
Rянв. ... Rдек. — коэффициенты регрессии.
В модели также убрана константа. В случае отклонения нулевой гипотезы о равенстве коэффициентов регрессии в каждый из месяцев, можно утверждать о существовании эффекта месяца.
При рассмотрении эффекта предновогоднего ралли независимыми переменными являются значения доходностей в один из кварталов года.
^ = D 1кв. R1кв. + -°2кв.R2кв. + D3кв.R3кв.+ + D4кв. R4кв. + ^,
где Dl кв. ... D4 кв. — дамми-переменная равняется 1, если доходность в изучаемый день выпала на определенный квартал года, и 0, если иначе;
Rl кв. ... R4 кв. — коэффициенты регрессии.
Нулевая гипотеза о равенстве коэффициентов (постоянная доходность независима от квартала года).
При рассмотрении эффекта внутри квартала в качестве независимых переменных выступают значения доходностей в одной из шести частей квартала, по два периода в каждом месяце. Таким образом, получается:
Rf-DP1 RP1 + DP2 RP2 + DP3 RP3 + DP4RP4 + + DP 5 RP 5 + DP6 RP 6 + 8t ,
где Dpi ... Dp6 — дамми-переменная на каждый из шести периодов внутри квартала, равная 1, если этот день выпадал на изучаемый период, и 0, если иначе;
RP1 ... RP6 — коэффициенты регрессии.
Если нулевая гипотеза о равенстве коэффициентов отвергается, то распределение доходностей в каждый период внутри квартала неравномерно, что говорит о существовании временного эффекта внутри квартала.
Таким образом, с учетом опыта накопленных знаний и для оценки каждого из пяти временных эффектов автором была построена уникальная эконометрическая модель для каждой из рассматриваемых календарных аномалий. При этом устойчивость временных эффектов оценивается не только для общей выборки, но и в разбивке на пятилетние подпериоды.
Результаты исследования и их интерпретация
Результаты оценки для эффектов дня недели, смены месяца, месяца, квартала (предновогоднего ралли), внутри квартала для максимального периода каждого из индексов представлены в табл. 1. Для индекса IBOV бразильской фондовой биржи
(BM&FBOVESPA) характерен эффект конца недели, обратный эффект смены месяца и эффект января.
В России для индекса ММВБ обнаружен эффект конца недели, обратный эффект смены месяца, эффект предновогоднего ралли, обратный эффект внутри квартала. На индексе РТС относительно индекса ММВБ дополнительно обнаружен эффект февраля, но при этом отсутствует эффект предновогоднего ралли.
В Индии также рассматриваются индексы двух фондовых бирж. Для индекса SENSEX индийской фондовой биржи BSE найдены
эффекты конца недели и смены месяца. На национальной фондовой бирже Индии NSE в качестве объекта изучения был выбран индекс NIFTY, где найден обратный эффект среды, эффекты предновогоднего ралли и внутри квартала.
На HSI найдены эффекты конца недели, предновогоднего ралли, обратный эффект внутри квартала. На Шанхайской фондовой бирже изучался индекс SHCOMP, где обнаружены обратный эффект понедельника, эффект четверга, обратный эффект смены месяца, обратный эффект внутри квартала.
Последней рассматривалась фондовая биржа Йоханнесбурга путем изучения TOP-40. На этом фондовом рынке были найдены все изучаемые временные эффекты, а именно обратные эффекты четверга, смены месяца, эффекты декабря, предновогоднего ралли, обратный эффект внутри квартала.
На основании полученных результатов составлена «дорожная карта» временных эффектов стран БРИКС, которая приведена в табл. 2. Ввиду транзакционных издержек получение сверхдоходности представляется маловероятным, однако использовать полученные выводы при принятии торговых решений при прочих равных необходимо.
На основе представленной информации можно сделать выводы и построить рейтинг эффективности рынков стран БРИКС с учетом предположения о зависимости количества выявленных временных эффектов от степени их эффективности:
• индекс SENSEX индийской фондовой биржи BSE Ltd — 2 временных эффекта;
• индексы IBOV, NIFTY, HSI, SHCOMP, которые являются основными для бразильской фондовой биржи BM&FBOVESPA, национальной фондовой биржи Индии NSE, корпорации бирж и клиринговых организаций HKEx (Гонконг), представляющей интересы Китая, Шанхайской фондовой биржи SSE Ltd — по три временных эффекта;
• индексы РТС и ММВБ Московской биржи — по четыре временных эффекта;
• индекс TOP-40 фондовой биржи Йоханнесбурга — пять временных эффектов.
Заключение
В ходе проведенного исследования была достигнута основная цель: выявлены временные эффекты на фондовых рынках стран БРИКС, а также определены эффективности этих рынков и даны практические рекомендации по увеличению доходности инвестиционного портфеля. В качестве объекта изучения выступили бразильская фондовая биржа
(BM&FBOVESPA), российская биржа ПАО «Московская Биржа», индийская фондовая биржа (BSE Ltd), национальная фондовая биржа Индии (NSE), корпорация бирж и клиринговых организаций Гонконга (HKEx), Шанхайская фондовая биржа (SSE) и фондовая биржа Йоханнесбурга (JSE Limited).
Для достижения цели было проведено обобщение ранее полученных результатов в области исследования эффектов дня недели, смены месяца, месяца, квартала (предновогоднего ралли), внутри квартала. В том числе были рассмотрены возможные причины временных эффектов.
С учетом опыта накопленных знаний и для оценки каждого из пяти эффектов автором была построена уникальная эконометрическая модель. Устойчивость календарных аномалий оценивалась путем рассмотрения не только общей выборки, но и в разбивке на пятилетние подпериоды. Чтобы дать рекомендации по повышению доходности инвестиционного портфеля в каждой из стран, необходимо обратить внимание на выявленные временные эффекты в каждой из них.
Согласно концепции эффективного рынка все факторы учтены в ценах акций, поэтому получение сверхприбылей невозможно, а ценообразование полностью описывается функцией соотношения риска и доходности. Однако обнаруженные временные эффекты
свидетельствуют в пользу неэффективности фондовых рынков и предполагают возможность извлекать дополнительную прибыль, если учитывать временные эффекты при построении торговой стратегии. При этом необходимо учитывать, что календарная аномалия может считаться обнаруженной, только если она является устойчивой и способной генерировать сверхприбыль с учетом транзакционных издержек.
Таким образом, велика вероятность того, что выстроить инвестиционную стратегию, основанную только на извлечении прибыли от временных эффектов, не удастся (ввиду транзакционных издержек). Однако принятие во внимание при прочих равных конкретной календарной аномалии позволит понизить вероятность совершения неудачной покупки/продажи, связанной с конкретным временным периодом.
Таблица 1
Результаты оценки временных эффектов стран БРИКС Table 1
The results of evaluation of time effects of the BRICS countries
Показатель IBOV РТС ММВБ SENSEX NIFTY HSI SHCOM TOP4Q~ _1. Эффект дня недели_
Понедельник -0,03 0,15'" 0,13" 0,06" 0,05 0,02 0,07*_0,11'"
Вторник 0,05_0,04 0,06_0,01_0,01 0,06" 0,04_0,05
Среда_0,22"' 0,05 0,03_0,08" 0,18'" 0,11'" 0,08" 0,02
Четверг_0,21''' 0,19''' 0,16''' 0,06' 0,06 0,07''' -0,07'' 0,12'''
Пятница 0,27''' 0,15''' 0,2'''_0,12''' 0,09'' 0,15''' 0,17''' 0,05
J_0,15''' 0,1''' 0,03'' 0,1''' 0,08''' 0,09''' 0,07''' 0,01
_2. Эффект смены месяца_
Const_0,148''' 0,069 0,045 0,068 0,083' 0,094''' -0,034 0,13'''
J_0,281''' 0,423''' 0,443''' 0,221''' 0,2002'' 0,1102' 0,275''' 0,434'''
_2_0,197'' 0,319'' 0,324'' 0,092 0,067 0,158''' 0,216'' -0,1506
_3_0,034 0,103 0,047 -0,021 0,006 0,041 0,192'' -0,135
_4_-0,025 0,304'' 0,274'' 0,068 0,085 0,056 0,095 -0,027
_5_0,183'' 0,124 0,204 -0,035 -0,025 -0,0502 0,214'' -0,092
_6_-0,162'' 0,029 0,025 -0,007 -0,029 -0,042 0,113 -0,077
_-0,051 -0,006 -0,066 -0,012 -0,129 -0,063 0,031 -0,025
_8_-0,033 -0,286'' -0,327'' 0,007 -0,006 -0,094 0,05_-0,066
_9_0,023 0,265' 0,307'' -0,088 -0,064 -0,009 0,023 -0,099
-9_0,028 0,072 0,024 0,052 -0,021 -0,104' 0,168' 0,075
-8_0,029 0,082 -0,026 -0,033 -0,008 -0,017 0,106 0,039
-7_0,029 -0,0007 0,038 -0,099 -0,085 -0,004 0,0209 -0,117
-6_-0,024 -0,0206 -0,077 -0,139' -0,181'' -0,074 0,226''' -0,177''
-5_-0,166'' 0,038 0,134 0,0106 0,032 -0,0501 -0,112 -0,172''
-4_-0,1506' -0,122 -0,105 -0,002 -0,011 -0,053 -0,012 -0,139
-3_0,114 -0,024 0,061 -0,098 -0,127 -0,015 0,176'' -0,152
-2_0,076 -0,035 0,117 0,076 0,134 0,005 0,023 -0,1108
-1_0,079 0,121 0,254' 0,261''' 0,243 0,189''' 0,189'' -0,084
_3. Эффект месяца_
Январь_0,287''' 0,161' 0,186'' 0,019 0,007 0,14''' 0,096 0,07
Февраль 0,253''' 0,347''' 0,376''' 0,066 0,065 0,097'' 0,152'' 0,078
Март_0,15''' 0,035 0,013 0,024 0,0601 -0,049 -0,001 0,007
Апрель_0,227''' 0,102 0,063 0,044 0,015 0,1608'' 0,049 0,015
Май_0,228''' 0,007 0,032 0,087 0,098 0,097'' 0,089 0,079
Июнь_0,058 0,148 0,103 0,154''' 0,153''' 0,042 0,007 -0,011
Июль_0,152''' 0,078 0,037 0,058 0,015 0,162''' 0,0104 0,125''
Август_0,2''' 0,154' 0,111 0,081 0,059 -0,011 0,058 0,087
Сентябрь 0,223''' 0,10005 0,109 0,15''' 0,158'' 0,0405 -0,023 0,126'
Октябрь 0,042 0,202' 0,235''' 0,042 0,088 0,205''' 0,1101' 0,122''
Ноябрь_0,032 0,071 0,073 0,107'' 0,168''' 0,112''' 0,127'' 0,07
Декабрь 0,169''' 0,165' 0,161 0,119'' 0,16''' 0,113''' 0,137'' 0,156''
4. Эффект квартала
I кв. 0,221"" 0,178""" 0,186""" 0,036 0,042 0,064""" 0,071"" 0,054
II кв. 0,17"" 0,094" 0,0701 0,1""" 0,094""" 0,097""" 0,048 0,027
III кв. 0,191""" 0,111"" 0,086" 0,095""" 0,071"" 0,069""" 0,015 0,112"""
IV кв. 0,081"" 0,146""" 0,157""" 0,089""" 0,141""" 0,141""" 0,124""" 0,115"""
5. Эффект внутри квартала
P 1 0,215""" 0,334""" 0,264""" 0,092"" 0,065 0,223""" 0,149""" 0,137"""
P 2 0,135""" -0,028 0,02 -0,007 -0,003 0,118""" -0,016 0,035
P 3 0,184""" 0,178""" 0,117" 0,094"" 0,1103"" 0,119""" 0,118""" 0,133"""
P 4 0,175""" 0,124"" 0,176""" 0,078"" 0,086"" 0,037 0,085"" 0,024
P 5 0,164""" 0,134"" 0,147" 0,101""" 0,127""" 0,011 0,033 0,0404
P 6 0,134""" 0,094 0,0508 0,131""" 0,144""" 0,065"" 0,019 0,1001""
" — 10-процентная значимость. "" — 5-процентная значимость. """ — 1-процентная значимость.
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Таблица 2
«Дорожная карта» временных эффектов стран БРИКС
Table 2
The road map of time effects of the BRICS countries
Показатель 1БОУ ММВБ РТС БЕ^ЕХ
Эффект дня недели Эффект понедельника (в последние годы не наблюдается). Эффект конца недели Эффект конца недели Эффект конца недели Эффект конца недели
Эффект смены месяца Обратный эффект смены месяца Обратный эффект смены месяца Обратный эффект смены месяца Эффект смены месяца
Эффект месяца Эффект января Не обнаружен Эффект февраля Не обнаружен
Эффекта квартала (предновогоднего ралли) Не обнаружен Эффект предновогоднего ралли Не обнаружен Не обнаружен
Эффект внутри квартала Не обнаружен Обратный эффект внутри квартала Обратный эффект внутри квартала Не обнаружен
Итого... 3 4 4 2
Продолжение таблицы
Показатель NIFTY БИСОМ ТОР40
Эффект дня недели Обратный эффект среды Эффект конца недели Обратный эффект понедельника. Эффект четверга Обратный эффект четверга
Эффект смены месяца Не обнаружен Не обнаружен Обратный эффект смены месяца Обратный эффект смены месяца
Эффект месяца Не обнаружен Не обнаружен Не обнаружен Эффект декабря
Эффекта квартала (предновогоднего ралли) Эффект предновогоднего ралли Эффект предновогоднего ралли Не обнаружен Эффект предновогоднего ралли
Эффект внутри квартала Эффект внутри квартала Обратный эффект внутри квартала Обратный эффект внутри квартала Обратный эффект внутри квартала
Итого... 3 3 3 5
Источник: авторская разработка
Source: Authoring
Рисунок 1
Периоды рассмотрения индексов стран БРИКС (1965 — 2016 гг.) Figure 1
BRICS Index Review Periods (1965-2016)
РФ / Московская Биржа / ММВБ
-1-
1 сен. 1995
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Список литературы
1. Fama E.F. The Behavior of Stock-Market Prices. The Journal of Business, 1965, vol. 3S, iss. 1, pp. 34-105. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=1G.1.1.365.946S&rep=rep1 &type=pdf
2. Davis M.H.A. Louis Bachelier's "Theory of Speculation". URL: https://f-origin.hypotoeses.org/wp-content/blogs.dir/l596/files/2G14/12/Mark-Davis-Talk.pdf
3. French K.R. Stock Returns and the Weekend Effect. Journal of Financial Economics, 19SG, vol. S, iss. 1, pp. 55-69. URL: https://doi.org/1G.1G16/G3G4-4G5X(SG)9GG21-5
4. Rogalski R.J. New Findings Regarding Day-of-the-Week Returns over Trading and Non-Trading Periods: A Note. The Journal of Finance, 19S4, vol. 39, iss. 5, pp. 16G3-1614.
URL: https://doi.org/1G.23G7/2327747
5. Harris L. A Transaction Data Study of Weekly and Intradaily Patterns in Stock Returns. Journal of Financial Economics, 19S6, vol. 16, iss. 1, pp. 99-117.
URL: https://doi.org/1G.1G16/G3G4-4G5X(S6)9GG44-9
6. Ariel R.A. A Monthly Effect in Stock Returns. Journal of Financial Economics, 19S7, vol. 1S, iss. 1, pp. 161-174. URL: https://doi.org/1G.1G16/G3G4-4G5X(S7)9GG66-3
7. Lakonishok J., Smidt S. Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety Years Perspective. Review of Financial Studies, 19SS, vol. 1, iss. 4, pp. 403-425.
S. Pettengill G.N., Jordan B.D. A Comprehensive Examination of Volume Effects and Seasonality in Daily Security Return. The Journal of Financial Research, 19SS, vol. 11, iss. 1, pp. 57-70. URL: https://doi.org/10.1111/j .1475-6SG3.19SS.tbGGG66.x
9. Liano K., Lindley J.T. An Analysis of the Weekend Effect within the Monthly Effect. Review of Quantitative Finance and Accounting, 1995, vol. 5, iss. 4, pp. 419-426.
1G. Keef S.P., Roush M.L. Day-of-the-Week Effects in the Pre-holiday Returns of the Standard and Poor's 500 Stock Index. Applied Financial Economics, 2005, vol. 15, iss. 2, pp. 1G7-119. URL: https://doi.org/1G.1GSG/G96G31GG42GGG293164
11. Jaffe J., Westerfield R. The Week-End Effect in Common Stock Returns: The International Evidence. The Journal of Finance, 19S5, vol. 4G, iss. 2, pp. 433-454.
URL: https://doi.org/1G.23G7/2327S94
12. Aggarwal R., Rivoli P. Seasonal and Day-of-the-Week Effects in Four Emerging Stock Markets. The Financial Review, 19S9, vol. 24, iss. 4, pp. 541-550.
13. Marrett G.E., Worthington A. The Day-of-the-Week Effect in the Australian Stock Market: An Empirical Note on the Market, Industry and Small Cap Impacts. International Journal of Business and Management, 2GGS, vol. 3, iss. 1, pp. 3-S. URL: https://research-repository.griffith.edu.au/bitstream/handle/1GG72/22336/5G755_1.pdf;sequence=1
14. Mbululu D., Chipeta C. Day of the Week Effect: Evidence from Nine Economic Sectors of JSE. Investment Analysis Journal, 2012, vol. 41, iss. 75, pp. 55-65.
15. Курашинов М. «Эффект среды», или Национальная черта российского рынка ценных бумаг // Рынок ценных бумаг. 2GG4. № 24. С. 13 — 15.
URL: http://old.rcb.ru/archive/articles.asp?id=4550
16. McGowan C.B. Jr., Ibrihim I. An Analysis of the Day-of-the-Week Effect in the Russian Stock Market. International Business & Economics Research, 2009, vol. 8, iss. 9, pp. 25-30. URL: https://doi.org/10.19030/iber.v8i9.3165
17. Singleton J.C., Wingender J.R. The Nonparallel Weekend Effect in the Stock and Bond Markets. The Journal of Financial Research, 1994, vol. 17, iss. 4, pp. 531-538.
URL: https://doi.org/10.1111/j.1475-6803.1994.tb00163.x
18. Thatcher J.S., Blenman L.P. Synthetic Trades and Calendar Day Patterns: The Case
of the Dollar/Sterling Markets. The Financial Review, 2001, May, vol. 36, iss. 2, pp. 177-200. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=274386
19. Liano K., Huang G.-C., Gup B.E. A Twist on the Monday Effect in Stock Returns: A Note. Journal of Economics and Business, 1993, vol. 45, iss. 1, pp. 61-67.
URL: https://doi.org/10.1016/0148-6195(93)90006-A
20. Johnston E.T., Kracaw W.A., McConnell J.J. Day-of-the-Week Effects in Financial Futures: An Analysis of GNMA, T-Bond, T-Note, and T-Bill Contracts. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1991, vol. 26, iss. 1, pp. 23-44. URL: https://doi.org/10.2307/2331241
21. Redman A.L., Manakyan H., Liano K. Real Estate Investment Trusts and Calendar Anomalies. Journal of Real Estate Research, 1997, vol. 14, iss. 1/2, pp. 19-28.
URL: http://pages.jh.edu/jrer/papers/pdf/past/vol14n01/v14p019.pdf
22. Sias R.W., Starks L.T. The Day-of-the-Week Anomaly: The Role of Institutional Investors. Financial Analysts Journal, 1995, vol. 51, iss. 3, pp. 58-67.
Stable URL: http://www.jstor.org/stable/4479847
23. Abraham A., Ikenberry D.L. The Individual Investor and the Weekend Effect. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1994, vol. 29, iss. 2, pp. 263-277.
URL: https://doi.org/10.2307/2331225
24. Damodaran A. The Weekend Effect in Information Releases: A Study of Earnings and Dividend Announcements. The Review of Financial Studies, 1989, vol. 2, iss. 4, pp. 607-623.
URL: https://doi.org/10.1093/rfs/2.4.607
25. Pettengill G.N., Wingender J.R. Jr., Kohli R. Arbitrage, Institutional Investors, and the Monday Effect. Quarterly Journal of Business and Economics, 2003, vol. 42, iss. 3/4, pp. 49-63.
URL: http://www.academia.edu/21127832/Arbitrage_Institutional_Investors_and_the_Monday_Ef fect
26. Pettengill G.N. An Experimental Study of the 'Blue Monday' Hypothesis. The Journal of Socio-Economics, 1993, vol. 22, iss. 3, pp. 241-257.
URL: https://doi.org/10.1016/1053-5357(93)90011-9
27. Chow E.H., Hsiao P., Solt M.E. Trading Returns for the Weekend Effect Using Intraday Data. Journal of Business Finance and Accounting, 1997, vol. 24, iss. 3, pp. 425-444.
28. Miller E.M., Prather L.J., Mazumder M.I. Day-of-the-Week Effects Among Mutual Funds. Quarterly Journal of Business and Economics, 2003, vol. 42, iss. 3/4, pp. 113-128. Stable URL: http://www.jstor.org/stable/23292843
29. Федорова Е.А., Гиленко Е.В. Сравнительный анализ подходов к оценке календарных аномалий на фондовом рынке // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 5. С. 184—189. URL: http://www.auditfin.com/fin/2008/5/Fedorova/Fedorova%20.pdf
Информация о конфликте интересов
Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
pISSN 2071-4688 eISSN 2311-8709
ASSESSMENT OF TIME EFFECTS IN BRICS MARKETS Sergei V. VATRUSHKIN
Investing
National Research University - Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation
VSV001@ya.ru
orcid.org/0000-0003-1993-2839
Article history:
Received 7 February 2018 Received in revised form 5 March 2018 Accepted 19 March 2018 Available online 27 April 2018
JEL classification: G02, G11, G14, G15
Keywords: stock market, time effects, day-of-the-week effect, month effect, quarter-of-the-year effect
Abstract
Importance This article examines the issues related to the definition of temporary effects in the securities markets of the BRICS countries.
Objectives The article aims to identify temporary effects on the stock markets of BRICS countries, as well as determine the effectiveness of these markets, and provide practical recommendations for increasing the yield of the securities portfolio. Methods For the study, I used the methods of regression and econometric analyses applying Microsoft Excel and Gretl software.
Results The article presents the results of identification and evaluation of five time effects on the stock markets of BRICS countries, as well as determines the efficiency of these markets and gives practical recommendations to increase the yield of the investment portfolio. The revealed temporary effects testify in favor of the inefficiency of the stock markets and assume the possibility to extract additional profit if they are taken into account when building a trade strategy.
Conclusions For a number of the indices considered, temporary effects are typical, which is contrary to the hypothesis of an effective market, according to which the quotations of financial assets get formed in an independent manner, which does not allow to draw an excess profit.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2018
Please cite this article as: Vatrushkin S.V. Assessment of Time Effects in BRICS Markets. Finance and Credit, 2018, vol. 24, iss. 4, pp. 913-928. https://doi.org/10.24891/fc. 24.4.913
References
1. Fama E.F. The Behavior of Stock-Market Prices. The Journal of Business, 1965, vol. 38, iss. 1, pp. 34-105. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?
doi=10.1.1.365.9468&rep=rep1 &type=pdf
2. Davis M.H.A. Louis Bachelier's "Theory of Speculation". URL: https://f-origin.hypo1heses.org/wp-content/blogs.dir/1596/files/2014/12/Mark-Davis-Talk.pdf
3. French K.R. Stock Returns and the Weekend Effect. Journal of Financial Economics, 1980, vol. 8, iss. 1, pp. 55-69. URL: https://doi.org/10.1016/0304-405X(80)90021-5
4. Rogalski R.J. New Findings Regarding Day-of-the-Week Returns over Trading and Non-Trading Periods: A Note. The Journal of Finance, 1984, vol. 39, iss. 5, pp. 1603-1614.
URL: https://doi.org/10.2307/2327747
5. Harris L. A Transaction Data Study of Weekly and Intradaily Patterns in Stock Returns. Journal of Financial Economics, 1986, vol. 16, iss. 1, pp. 99-117.
URL: https://doi.org/10.1016/0304-405X(86)90044-9
6. Ariel R.A. A Monthly Effect in Stock Returns. Journal of Financial Economics, 1987, vol. 18, iss. 1, pp. 161-174. URL: https://doi.org/10.1016/0304-405X(87)90066-3
7. Lakonishok J., Smidt S. Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety Years Perspective. Review of Financial Studies, 1988, vol. 1, iss. 4, pp. 403-425.
8. Pettengill G.N., Jordan B.D. A Comprehensive Examination of Volume Effects and Seasonality in Daily Security Return. The Journal of Financial Research, 1988, vol. 11, iss. 1, pp. 57-70. URL: https://doi.org/10.1111/j .1475-6803.1988.tb00066.x
9. Liano K., Lindley J.T. An Analysis of the Weekend Effect within the Monthly Effect. Review of Quantitative Finance and Accounting, 1995, vol. 5, iss. 4, pp. 419-426.
10. Keef S.P., Roush M.L. Day-of-the-Week Effects in the Pre-holiday Returns of the Standard and Poor's 500 Stock Index. Applied Financial Economics, 2005, vol. 15, iss. 2, pp. 107-119. URL: https://doi.org/10.1080/0960310042000293164
11. Jaffe J., Westerfield R. The Week-End Effect in Common Stock Returns: The International Evidence. The Journal of Finance, 1985, vol. 40, iss. 2, pp. 433-454.
URL: https://doi.org/10.2307/2327894
12. Aggarwal R., Rivoli P. Seasonal and Day-of-the-Week Effects in Four Emerging Stock Markets. The Financial Review, 1989, vol. 24, iss. 4, pp. 541-550.
13. Marrett G.E., Worthington A. The Day-of-the-Week Effect in the Australian Stock Market: An Empirical Note on the Market, Industry and Small Cap Impacts. International Journal of Business and Management, 2008, vol. 3, iss. 1, pp. 3-8. URL: https://research-repository.griffith.edu.au/bitstream/handle/10072/22336/50755_1.pdf;sequence=1
14. Mbululu D., Chipeta C. Day of the Week Effect: Evidence from Nine Economic Sectors of JSE. Investment Analysis Journal, 2012, vol. 41, iss. 75, pp. 55-65.
15. Kurashinov M. ["Wednesday effect", or The national trait of the Russian securities market]. Rynok tsennykh bumag = Securities Market, 2004, no. 24, pp. 13-15. (In Russ.)
URL: http://old.rcb.ru/archive/articles.asp?id=4550
16. McGowan C.B. Jr., Ibrihim I. An Analysis of the Day-of-the-Week Effect in the Russian Stock Market. International Business & Economics Research, 2009, vol. 8, iss. 9, pp. 25-30.
URL: https://doi.org/10.19030/iber.v8i9.3165
17. Singleton J.C., Wingender J.R. The Nonparallel Weekend Effect in the Stock and Bond Markets. The Journal of Financial Research, 1994, vol. 17, iss. 4, pp. 531-538.
URL: https://doi.org/10.1111/j .1475-6803.1994.tb00163.x
18. Thatcher J.S., Blenman L.P. Synthetic Trades and Calendar Day Patterns: The Case
of the Dollar/Sterling Markets. The Financial Review, 2001, May, vol. 36, iss. 2, pp. 177-200. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=274386
19. Liano K., Huang G.-C., Gup B.E. A Twist on the Monday Effect in Stock Returns: A Note. Journal of Economics and Business, 1993, vol. 45, iss. 1, pp. 61-67.
URL: https://doi.org/10.1016/0148-6195(93)90006-A
20. Johnston E.T., Kracaw W.A., McConnell J.J. Day-of-the-Week Effects in Financial Futures: An Analysis of GNMA, T-Bond, T-Note, and T-Bill Contracts. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1991, vol. 26, iss. 1, pp. 23-44. URL: https://doi.org/10.2307/2331241
21. Redman A.L., Manakyan H., Liano K. Real Estate Investment Trusts and Calendar Anomalies. Journal of Real Estate Research, 1997, vol. 14, iss. 1/2, pp. 19-28.
URL: http://pages.jh.edu/jrer/papers/pdf/past/vol14n01/v14p019.pdf
22. Sias R.W., Starks L.T. The Day-of-the-Week Anomaly: The Role of Institutional Investors. Financial Analysts Journal, 1995, vol. 51, iss. 3, pp. 58-67.
Stable URL: http://www.jstor.org/stable/4479847
23. Abraham A., Ikenberry D.L. The Individual Investor and the Weekend Effect. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1994, vol. 29, iss. 2, pp. 263-277.
URL: https://doi.org/10.2307/2331225
24. Damodaran A. The Weekend Effect in Information Releases: A Study of Earnings and Dividend Announcements. The Review of Financial Studies, 1989, vol. 2, iss. 4, pp. 607-623.
URL: https://doi.org/10.1093/rfs/2A607
25. Pettengill G.N., Wingender J.R. Jr., Kohli R. Arbitrage, Institutional Investors, and the Monday Effect. Quarterly Journal of Business and Economics, 2003, vol. 42, iss. 3/4, pp. 49-63.
URL: http://www.academia.edu/21127832/Arbitrage_Institutional_Investors_and_the_Monday_Ef fect
26. Pettengill G.N. An Experimental Study of the 'Blue Monday' Hypothesis. The Journal of Socio-Economics, 1993, vol. 22, iss. 3, pp. 241-257.
URL: https://doi.org/10.1016/1053-5357(93)90011-9
27. Chow E.H., Hsiao P., Solt M.E. Trading Returns for the Weekend Effect Using Intraday Data. Journal of Business Finance and Accounting, 1997, vol. 24, iss. 3, pp. 425-444.
28. Miller E.M., Prather L.J., Mazumder M.I. Day-of-the-Week Effects Among Mutual Funds. Quarterly Journal of Business and Economics, 2003, vol. 42, iss. 3/4, pp. 113-128. Stable URL: http://www.jstor.org/stable/23292843
29. Fedorova E.A., Gilenko E.V. [Comparative analysis of the approaches to estimation of calendar effects in a financial market]. Audit i finansovyi analiz = Audit and Financial Analysis, 2008, no. 5, pp. 184-189. URL: http://www.auditfin.com/fin/2008/5/Fedorova/Fedorova%20.pdf
(In Russ.)
Conflict-of-interest notification
I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
