ВЛИЯНИЕ АВИАКАТАСТРОФ НА ДОХОДНОСТЬ АКЦИЙ КОМПАНИЙ АВИАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ

Файзулин Максим Сергеевич

DOI 10.47576/2712-7516_2021_2_1_19 УДК 336.763

ВЛИЯНИЕ АВИАКАТАСТРОФ НА ДОХОДНОСТЬ АКЦИЙ КОМПАНИЙ АВИАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ

Файзулин Максим Сергеевич,

Национальный исследовательский университет, Высшая школа экономики, Россия, г. Москва, e-mail: [email protected]

Статья посвящена исследованию значимости влияния авиакатастроф на доходность акций авиакомпаний. На основе проведенного событийного анализа не была отвергнута гипотеза о значимости новостей об аварии самолетов по отношению к средней избыточной доходности акций авиалиний и авиастроительных компаний. В случае тестирования значимости влияния данного типа новостей на кумулятивную избыточную доходность акций были отвергнуты гипотезы среди двух групп компаний, за исключением корпорации Boeing. Следовательно, это позволило предположить об отсутствии долгосрочного эффекта возникновения авиакатастроф на доходность акций компаний анализируемой отрасли в целом, когда значимость появления событий оказывает долгосрочный эффект на те компании, которые имеют наибольшую долю на рынке.

Ключевые слова: событийный анализ; катастрофа; авиационная отрасль; доходность акций; сверхдоходность.

UDC 336.763

THE INFLUENCE OF AIRCASTERS ON THE YIELD OF SHARES

OF THE AIRCRAFT INDUSTRY

Faizulin Maxim Sergeevich,

National Research University, Higher School of Economics, Russia, Moscow, e-mail: faizulin. maxi@yandex. ru

The article is devoted to the study of the significance of the influence of plane crashes on the profitability of airline stocks. Based on the event analysis, the hypothesis about the significance of aircraft accident news in relation to the average excess returns on airline and aircraft stocks was not rejected. When testing the significance of the impact of this type of news on cumulative excess stock returns, hypotheses among two groups of companies, with the exception of Boeing, were rejected. Consequently, this allowed us to assume that there is no long-term effect of the occurrence of plane crashes on the profitability of stocks of companies in the analyzed industry as a whole, when the significance of the occurrence of events has a long-term effect on those companies that have the largest market share.

Keywords: event analysis; catastrophe; aviation industry; stock returns; super profitability.

Введение

Вопрос влияния техногенных катастроф в различных отраслях экономики на рыночную стоимость компаний является актуальным по причине своей неоднородности и уникальности, которая заключается в неоднозначном проявлении своего эффекта на поведение инвесторов и собственников той или иной компании. Следовательно, изучение влияния подобных событий позволяет тестировать гипотезы об однозначности ока-

зываемого эффекта объявлениями на поведение игроков фондового рынка [9]. В случае отвержения данной гипотезы открывается новый вектор проведения исследований по поиску причин отсутствия реакции агентов на фондовом рынке на объявления подобного характера и объяснения неоднозначного влияния событий, связанных с техногенными катастрофами в реальном секторе.

Влияние новостей на цены и доходность акций компаний подтверждается многими

работами в данной области. Авторы доказывают значимое влияние различных типов объявлений на рыночную реакцию отдельных компаний, где негативные, позитивные новости имеют два различных эффекта по влиянию на доходность акций [6; 13].

Предметом исследования в статье является изучение влияния объявлений об авариях самолетов на доходность котирующихся акций компаний в авиационной отрасли. Изучение данной проблемы является актуальным по причине непредвиденного характера, который исключает возможность утечки информации, увеличивая достоверность оценки рыночной реакции фондового рынка на события подобного типа [17].

Стратегия исследования основана на событийном анализе, который позволяет определить в краткосрочном периоде аномальную доходность акций компаний посредством нахождения кумулятивной избыточной доходности (CAR) на основе ежедневных избыточных доходностей в рамках событийного окна (AR).

Событийный анализ как методика по исследованию зависимостей между появлением различных видов событий и ценовой динамикой акций компаний существует с начала прошлого века. Основной классификацией новостей (событий) является их разделение на финансовые и нефинансовые по широкому спектру отраслей. Исследователи анализировали реакцию рынка США на спли-ты акций [15], реакцию индекса S&P 500 на объявления об уровне прибыли компаний США [14], как цены акций российских нефтегазовых компаний реагируют на объявления о дивидендных выплатах [5], а корпоративные новости на динамику доходности компаний нефтяной отрасли России [3]. Также проводились исследования по анализу влияния новостей на доходность акций среди компаний из различных секторов экономики [24], по изучению ценовой реакции рынка недвижимости [23], здравоохранения [20] онлайн-игр [21], киноиндустрии [2] и «зеленых» компаний на развивающихся рынках [18].

В работах в области исследования ценовой реакции на катастрофы в авиационной отрасли было обращено внимание на коммерческих авиаперевозчиков. Было определено снижение биржевых цен авиакомпаний примерно на 1,5 % в день происшествия.

Стоит отметить, что наибольшее снижение цен наблюдалось во время возникновения авиакатастроф с большим числом человеческих жертв [7; 8]. Подтверждение гипотезы о значимости числа жертв наблюдается и в другой работе, где авторы рассматривают це -новую реакцию на инциденты, разделяя их на различные группы по количество жертв. Был сделан другой вывод о противоположном изменении цен акций конкурирующих авиакомпаний. Однако в случае возникновения аварий с большим количеством жертв снижались цены акций авиаперевозчиков по всей отрасли [16]. Приведенные работы имеют результаты по анализу на основе данных, которые уже устарели относительно настоящего времени и имеют недостаток по причине сильной динамики рынка. На данный момент аварии самолетов могут иметь иной эффект по отношению к доходности акций компаний авиационной отрасли. Следовательно, изучение данной проблемы позволит определить, насколько изменилась чувствительность рынка к возникновению подобных событий в современных экономических условиях.

Объекты и методы исследования

Объектом исследования выступают цены акций компаний авиационной отрасли на момент закрытия торгов на фондовых биржах. В рамках текущего исследования выдвинуты следующие гипотезы:

Ж: Объявления об авариях самолетов снижают доходность акций транспортных авиакомпаний;

H2: Объявления об авариях самолетов снижают доходность акций компаний в отрасли авиастроения.

Первоначальная выборка состояла из 44 событий, связанных с авариями самолетов по всему миру. Была исключена часть событий по причине отсутствия некоторых авиакомпаний в листинге на фондовых биржах среди нескольких стран. Другой причиной фильтрации событий стал отсев инцидентов с незначительными последствиями (отсутствие жертв или техническая неисправность, не повлекшая за собой крушение самолета или серьезные потери среди населения и техники). Подобные события могут создать эффект шума по отношению к наиболее значимым событиям, которые могли бы производить больший эффект на реакцию рынка. Следовательно, это позволило отобрать 12

событий, которые были изучены и протестированы на основе событийного анализа (табл. 1).

Таблица 1 - Перечень данных для оценки влияния аварий самолетов на цены акций компаний авиационной отрасли

(List of data for estimating the impact of aircraft accidents on stock prices of companies in the aviation industry)

security_ticker market ticker event date

BA SPX 10/03/2014

BA SPX 17/07/2014

AIR.PA AEX 24/03/2015

AIR.PA AEX 02/11/2015

BA SPX 21/03/2016

BA SPX 17/04/2018

EMBR3 BVSP 31/07/2018

BA SPX 29/10/2018

BA SPX 11/03/2019

BA SPX 08/01/2020

AIR.PA AEX 22/05/2020

LHAG DAX 24/03/2015

LUV SPX 17/04/2018

AEROMEX S&P BMV 31/07/2018

AFLT MOEX 06/05/2019

PIAa KSE 22/05/2020

Источник: составлено автором на основе Thomson Reuters Eikon [22]

Отобранные объявления были протестированы на значимость каждого события, что позволило определить наиболее успешный вариант оценочного окна длиной 100 дней, где событийное окно было выбрано в размере 21 дня, включая нулевой день как дату по -явления новости об аварии самолета.

Существует несколько способов расчета доходности акций, например с помощью натурального логарифма, на основе цен начала и конца торговых сессий, по ценам закрытия торгов на фондовых биржах. В нашем исследовании расчет данного показателя производится с помощью натурального логарифмирования по причине исключения искажения итоговых показателей доходностей с меньшей амплитудой [1]. Подобная методика расчета текущего показателя встречается в работах Т. В. Тепловой [5], С. В. Уокера [23].

Исходя из предпосылки о том, что большинство компаний авиационной отрасли имеют большую капитализацию и объем выручки, то было принято решение использовать рыночную модель (market model) с использованием значений фондовых индексов в качестве прокси [10; 11]. Подобная предпосылка использования рыночной модели

присутствует в исследовании Берта и Рима, где авторы анализируют эффект объявлений на цены акций рыболовных предприятий [19]. Применение трехфакторной Fama-French model в данном случае оказалось бы излишним, так как дополнительной причиной выбора рыночной модели является ее широкая распространенность в исследованиях с применением событийного анализа. Авторы Дж. Кейбл и К. Холланд, сравнивая значимость различных моделей по оценке избыточной доходности акций, установили предпочтение по отношению к рыночной модели [12]. Расчет ожидаемой доходности на основе рыночной модели имеет следующий вид: = я, +ßiRmf+Birt;

где i?(flijt) - ожидаемая доходность в день t;

Rm tr - доходность прокси (фондового индекса) в период t.

Набор данных охватывает период с 8 октября 2013 по 30 декабря 2020 г. В отношении каждого торгового дня база данных включает в себя тикер акции и ее цену на момент закрытия биржи. Таким образом, совокупная база составляет 1764 строки данных, полученных на основе информационной базы платформы Thomson Reuters Eikon.

Проведение событийного анализа включает в себя нахождение кумулятивной средней избыточной доходности (CAAR) на основе нахождения средних избыточных доходностей (AAR) по всем дням событийного окна. Данные показатели позволяют определить аномалии, которые выражаются в превышении фактической доходности ценных бумаг в момент появления самого события, охватывая ближайшие торговые периоды на фондовой бирже. Это позволяет определить наличие инсайдерской информации на рынке и долгосрочность эффекта события.

В качестве теста на значимость влияния объявления об аварии самолета на стоимость акций компаний был использован T-test по причине большего эффекта в обнаружении значимых показателей в рамках данного исследования:

AAR: г

I __Ii"

где - стандартное отклонение средней избыточной доходности акций компаний.

где SCAAS. - стандартное отклонение кумулятивной средней избыточной доходности акций компаний.

Статистическая и эконометрическая методологии в данной работе были проведены с помощью кода на языке Python, включая набор пакетов: NumPy, Pandas, Matplotlib, Event-study. Визуализация данных была проведена на основе использования MS Excel. Результаты и их обсуждение Ценовая реакция акций изготовителей самолетов и авиакомпаний зависит от причин катастрофы, где может иметь место ошибка персонала, стечение обстоятельств, технические проблемы. Воздействие данных факторов может повлиять на котировки акций самым неожиданным образом, к примеру, снижая доходность акций изготовителя самолетов по причине аварии из-за неисправности двигателя и ростом доходности акций авиакомпаний, пилот которой смог удачно приземлить самолет без потери человеческих жизней.

В текущем исследовании требуется протестировать две гипотезы о влиянии подобных ситуаций на доходность авиакомпаний, разделяя их на две основные группы, указанные в методологии исследования.

За последние семь лет количество крупных авиакатастроф снизилось примерно до уровня 4-5 инцидентов ежегодно (рис. 1).

н 10

I 8

С

>■

О- (2£ О

10

6

■ 4 4

2

1

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Год

приобрело нисходящий тренд по причине ужесточения контролинга и улучшения качества обслуживания самолетов. Заинтересованность компаний проводить регулярную проверку и обновление флота, включая инновационные методы производства авиатехники, основывается на доверии клиентов, инвесторов и собственников предприятий. Следовательно, основанием для оценки поведения участников фондового рынка являются акции компаний, которые имеют почти абсолютную информацию о состоянии данного рынка и отдельно взятых предприятий.

В связи с уменьшением авиакатастроф по всему миру произошло изменение числа жертв в сторону снижения их числа, что означает рост вероятности меньшего числа несчастных случаев в будущем (рис. 2).

Рисунок 2 - Совокупное число жертв в авиакатастрофах с 2014 по 2020 г.

Источник: составлено интернет-данных [4]

автором

на

основе

Рисунок 1 - Количество крупных авиакатастроф с 2014 по 2020 гг.

Источник: составлено автором на основе интернет-данных [4]

Можно предположить, что количество несчастных случаев в авиационной отрасли

С учетом значимости уровня безопасности в авиационном секторе доходность акций компаний должна напрямую зависеть от характера события. Таким образом, в случае возникновения негативной новости инвесторы и собственники на фондовом рынке отражают свое негативное отношение к подобным предприятиям, снижая уровень доверия и рейтинг компании на рынке. Это может стать серьезной угрозой потери рыночной доли и дефолта предприятия в будущем.

Проверить значимость появления новости возможно с помощью событийного анализа по группе компаний, осуществляющих авиационную транспортировку гражданских лиц. Определить первоначальную зависимость избыточной доходности от появления события позволяет следующий график (рис. 3).

8,00% 6,00%

8,00%

^HAAR — CAAR

Рисунок 3 - Динамика избыточной доходности авиалиний

Следует обратить внимание на нулевой день возникновения события, где происходило снижение избыточной доходности акций компаний в отрицательную сторону. Подобная динамика наблюдается со второго по

десятый день. Это позволяет предположить о влиянии события на доходность акций компаний текущей группы. Статистически проверить значимость объявления возможно на основе T-test (см. табл. 2).

Day AAR Std. E. AAR T-stat (AAR) P-value (AAR) CAAR Std. E. CAAR T-stat (CAAR) P-value (CAAR)

-10 -0,011 0,00829 -1,34 0,18 -0,011 0,00829 -1,34 0,18

-9 0,010 0,00829 1,22 0,22 -0,001 0,01173 -0,08 0,93

-8 -0,009 0,00829 -1,06 0,29 -0,010 0,01436 -0,68 0,50

-7 0,000 0,00829 0,01 0,99 -0,010 0,01659 -0,58 0,56

-6 0,006 0,00829 0,74 0,46 -0,004 0,01854 -0,19 0,85

-5 0,006 0,00829 0,72 0,47 0,002 0,02031 0,12 0,91

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

-4 0,000 0,00829 -0,01 0,99 0,002 0,02194 0,10 0,92

-3 0,029 *** 0,00829 3,49 0,00 0,031 0,02346 1,33 0,18

-2 -0,002 0,00829 -0,29 0,77 0,029 0,02488 1,16 0,25

-1 -0,004 0,00829 -0,45 0,65 0,025 0,02623 0,96 0,34

0 -0,022 ** 0,00829 -2,70 0,01 0,003 0,02751 0,10 0,92

1 0,006 0,00829 0,72 0,47 0,009 0,02873 0,30 0,76

2 -0,009 0,00829 -1,09 0,28 0,000 0,02990 -0,01 0,99

3 -0,002 0,00829 -0,19 0,85 -0,002 0,03103 -0,06 0,95

4 -0,001 0,00829 -0,15 0,88 -0,003 0,03212 -0,10 0,92

5 -0,003 0,00829 -0,41 0,68 -0,007 0,03317 -0,20 0,84

6 -0,007 0,00829 -0,86 0,39 -0,014 0,03419 -0,40 0,69

7 -0,009 0,00829 -1,04 0,30 -0,022 0,03519 -0,63 0,53

8 -0,008 0,00829 -1,00 0,32 -0,031 0,03615 -0,85 0,40

9 0,000 0,00829 0,03 0,98 -0,030 0,03709 -0,82 0,41

10 -0,005 0,00829 -0,55 0,58 -0,035 0,03800 -0,92 0,36

Примечание: * - 10% значимость, ** - 5% значимость, *** - 1% значимость. Источник: составлено автором на основе Thomson Reuters Eikon [22]

Полученные результаты теста представляют основание не отвергать гипотезу (Н1) о влиянии аварий самолетов на доходность акций компаний в отрасли авиационной транспортировки гражданских лиц в день появления события. Несмотря на интуитивно

объясняемую динамику (см. рис. 3), где после возникновения аварии происходит снижение избыточной доходности акций компаний с нулевого по десятый день, следует установить наличие других факторов, которые могли бы иметь значимый эффект по отношению к до-

Таблица 2 - Результаты тестирования на значимость событий на избыточную доходность авиалиний (Test results for the significance of events for airlines abnormal return)

ходности акции предприятии данной отрасли. Следовательно, гипотезу (Н1) требуется отвергнуть в случае тестирования на значимость событий для показателя CAAR. Стоит отметить, что за три дня до возникновения несчастных случаев акции авиационных транспортных компаний имели аномальное превышение доходности, что может говорить об инсайдерской информации. Подобный случай достаточно сложно проверить на наличие инсайда со стороны предприятий, так как возникновение аварий самолетов - это

тот тип вероятности, который невозможно предсказать в точности до одного дня. Поэтому можно предположить, что существуют иные факторы, которые могли бы положительно влиять на доходность акций авиационных компаний за несколько дней до появления новостей об авариях самолетов.

Наблюдается схожая динамика среди компаний в секторе авиационного строительства, доходность акций которых имеет отрицательную избыточную доходность в день возникновения события (рис. 4).

Рисунок 4 - Динамика избыточной доходности компаний в отрасли авиастроения

На основе сильного изменения избыточной доходности в отрицательную сторону в нулевой день следует предположить о наличии значимого влияния объявлений на цены акций авиастроительных компаний на мо-

мент закрытия торгов. Проведение тестирования позволит ответить на вопрос о значимости подобных новостей на реакцию рынка (табл. 3).

Таблица 3 - Результаты тестирования на значимость событий на избыточную доходность авиастроительных компаний

(The results of testing for the significance of events for aircraft manufacturers' abnormal return)

Day AAR Std. E. AAR T-stat (AAR) P-value (AAR) CAAR Std. E. CAAR T-stat (CAAR) P-value (CAAR)

-10 0,003 0,00472 0,69 0,49 0,003 0,00472 0,69 0,49

-9 -0,003 0,00472 -0,74 0,46 -0,000 0,00668 -0,04 0,97

-8 -0,005 0,00472 -0,98 0,33 -0,005 0,00818 -0,60 0,55

-7 0,001 0,00472 0,14 0,89 -0,004 0,00944 -0,45 0,65

-6 0,001 0,00472 0,22 0,83 -0,003 0,01056 -0,30 0,76

-5 -0,002 0,00472 -0,48 0,63 -0,005 0,01157 -0,47 0,64

-4 0,002 0,00472 0,34 0,73 -0,004 0,01249 -0,31 0,76

-3 0,003 0,00472 0,59 0,55 -0,001 0,01336 -0,08 0,94

-2 -0,002 0,00472 -0,50 0,62 -0,003 0,01417 -0,24 0,81

-1 0,005 0,00472 1,02 0,31 0,001 0,01493 0,10 0,92

0 -0,014 *** 0,00472 -3,05 0,00 -0,013 0,01566 -0,83 0,41

1 -0,001 0,00472 -0,17 0,86 -0,014 0,01636 -0,84 0,40

2 0,005 0,00472 0,97 0,33 -0,009 0,01703 -0,54 0,59

3 -0,003 0,00472 -0,54 0,59 -0,012 0,01767 -0,67 0,51

4 -0,006 0,00472 -1,25 0,21 -0,018 0,01829 -0,97 0,33

5 -0,008 * 0,00472 -1,80 0,07 -0,026 0,01889 -1,39 0,17

6 0,004 0,00472 0,92 0,36 -0,022 0,01947 -1,12 0,26

7 -0,002 0,00472 -0,42 0,68 -0,024 0,02003 -1,19 0,24

8 -0,000 0,00472 -0,04 0,97 -0,024 0,02058 -1,16 0,24

9 0,005 0,00472 0,98 0,33 -0,019 0,02112 -0,92 0,36

10 0,002 0,00472 0,41 0,68 -0,017 0,02164 -0,80 0,42

Примечание: * - 10% значимость, ** - 5% значимость, *** - 1% значимость. Источник: составлено автором на основе Thomson Reuters Eikon [22]

На основе результатов теста не отвергается гипотеза (H2) о влиянии аварийных случаев на доходность акций авиастроительных компаний в рамках средней избыточной доходности (AAR) в день возникновения аварий. На пятый день подтверждается значимость влияния события по текущему показателю избыточной доходности, где в предыдущие дни после появления события наблюдается отрицательная доходность акций, не включая второй день.

В случае кумулятивной средней избыточной доходности следует отвергнуть гипотезу (H2). Можно предположить, что отсутствие значимости показателя CAAR может свидетельствовать о нейтралитете инвесторов и собственников в данной отрасли на возникающие катастрофы в долгосрочной перспек-

На основе графического анализа определена предполагаемая значимость события в нулевой день на отрицательную избыточную доходность акций Boeing. Данный фактор имеет эффект до 10 дня событийного окна, где наблюдается отрицательный уровень

тиве. Однако графический анализ (рис. 5) свидетельствует о продолжающейся отрицательной избыточной доходности в течение примерно пяти дней после возникновения новостей о несчастных случаях.

Это позволяет выдвинуть новую гипотезу (H3) о влиянии аварий самолетов на акции тех компаний, которые имеют наибольшее количество несчастных случаев. К данной группе следует отнести авиастроительную корпорацию Boeing, самолеты которой присутствовали в 25% всех катастроф, или в 7 из 12 несчастных случаев из анализируемой выборки с 2014 по 2020 г. Поэтому требуется протестировать гипотезу о значимости аварий на доходность акций данной компании (рис. 5).

показателя AAR. Подобная динамика формирует кумулятивную среднюю избыточную доходность на конец данного окна на уровне 5,7 %, что является максимальным значением из всех проведенных расчетов показателя CAAR по предыдущим группам компаний.

Рисунок 5 - Динамика избыточной доходности Boeing

Таблица 4 - Результаты тестирования на значимость событий на избыточную доходность Boeing

(Boeing abnormal return test results)

Day AAR Std. E. AAR T-stat (AAR) P-value (AAR) CAAR Std. E. CAAR T-stat (CAAR) P-value (CAAR)

-10 0,004 0,00473 0,80 0,42 0,004 0,00473 0,80 0,42

-9 -0,004 0,00473 -0,86 0,39 0,000 0,00669 -0,04 0,97

-8 0,000 0,00473 -0,04 0,97 0,000 0,00819 -0,06 0,95

-7 0,003 0,00473 0,54 0,59 0,002 0,00946 0,22 0,82

-6 -0,007 0,00473 -1,43 0,15 -0,005 0,01058 -0,44 0,66

-5 0,007 0,00473 1,46 0,15 0,002 0,01159 0,19 0,85

-4 -0,001 0,00473 -0,28 0,78 0,001 0,01251 0,07 0,94

-3 0,009 * 0,00473 1,93 0,05 0,010 0,01338 0,75 0,45

-2 -0,001 0,00473 -0,26 0,79 0,009 0,01419 0,62 0,54

-1 0,004 0,00473 0,74 0,46 0,012 0,01496 0,82 0,41

0 -0,022 *** 0,00473 -4,67 0,00 -0,010 0,01569 -0,62 0,53

1 -0,006 0,00473 -1,22 0,22 -0,016 0,01638 -0,95 0,34

2 -0,005 0,00473 -1,08 0,28 -0,021 0,01705 -1,21 0,23

3 -0,002 0,00473 -0,41 0,68 -0,023 0,01770 -1,28 0,20

4 -0,003 0,00473 -0,63 0,53 -0,026 0,01832 -1,40 0,16

5 -0,011 ** 0,00473 -2,30 0,02 -0,036 * 0,01892 -1,93 0,05

6 -0,002 0,00473 -0,47 0,64 -0,039 * 0,01950 -1,99 0,05

7 -0,007 0,00473 -1,49 0,14 -0,046 ** 0,02007 -2,28 0,02

8 -0,005 0,00473 -1,05 0,29 -0,051 ** 0,02062 -2,46 0,01

9 -0,003 0,00473 -0,71 0,48 -0,054 ** 0,02115 -2,56 0,01

10 -0,003 0,00473 -0,61 0,54 -0,057 ** 0,02167 -2,63 0,01

Примечание: * - 10% значимость, ** - 5% значимость, *** - 1% значимость. Источник: составлено автором на основе Thomson Reuters Eikon [22]

T-test показал интуитивно объясняемые результаты, которые заключаются в подтверждении значимого влияния возникновения аварий самолетов на избыточную доходность акций Boeing на уровне 5-10 % значимости. Это позволяет не отвергать дополнительную гипотезу (H3) среди показателей AAR и CAAR, поставленную ранее в текущем исследовании. Отрицательные значения CAAR наблюдаются уже в день появления события. Следует предположить, что на небольших компаниях может не отражаться поведение рынка, так как присутствует невысокий интерес к таким компаниям со стороны инвесторов на фондовом рынке.

Заключение

На основе результатов существующего исследования следует сказать о неоднозначной реакции рынка на объявления об авариях самолетов. Гипотеза о влиянии новостей подобного характера не отвергалась в случае анализа самого крупного игрока на рынке авиастроения - Boeing - и средней избыточной доходности по двум группам компаний: авиаперевозчиков и авиастроительных компаний. Были отвергнуты гипотезы о

значимом влиянии аварий самолетов на кумулятивную среднюю доходность акций данных двух групп, что не подтвердило предположения о долгосрочном эффекте подобных ситуаций на доходность акций предприятий авиационной отрасли.

Это позволяет сформировать новый вектор исследований по данной теме, где следо -вало бы провести анализ уже в рамках каждой страны по различным отраслям с целью проверки гипотезы о значимости крупных компаний, разделяя их на основные группы по уровню капитализации и выручки, применяя Fama-French model для оценки ожидаемой доходности. Подобная методология основывается на предположении отсутствия повышенного интереса инвесторов к компаниям с небольшими долями на рынке и их финансовой и производственной слабостью. Учет подобных компаний в общей выборке исследования имеет угрозу искажения данных и появления слабой объясняющей силы эконометрических моделей, где коррелиро-ванность факторов может снижаться по причине отсутствия группировки данных.

Список литературы _

1. Агаев, И.А. Нелинейное моделирование статистических свойств доходностей финансовых инструментов / И. А. Агаев, Ю. А. Куперин // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2006. -№ 8. - С. 1-10.

2. Володин, С.Н. Влияние новостей на стоимость акций компаний киноиндустрии США / С. Н. Володин, Е. Е. Кунина // Вестник Московского университета. - 2017. - № 4. - С. 52-72.

3. Поддубная, К. А. Влияние корпоративных новостей на цену акций компаний нефтяной отрасли в России / К. А. Поддубная // Скиф. Вопросы студенческой науки. - 2017. - № 9. - С. 49-55.

4. Статистика крупнейших авиакатастроф мира 1974-2021. URL: https://forinsurer.com/public/17/01/10/3824 (дата обращения: 10 апреля 2021).

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

6. Agarwal S., 2020. News media sentiments and Stock markets: the Indian perspective. International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, IEEE, pp: 309-313. doi: 10.1109/IEEM45057.2020.9309870.

7. Barnett A., J. Menighetti and M. Prete, 1992. The Market Response to the Sioux City DC10 Crash. Risk Analysis, 12(1): 45-52. doi: 10.1111/j.1539-6924.1992.tb01306.x.

8. Barrett W.B., A.J. Heuson, R.W. Kolb and G.H. Schropp, 1987. The adjustment of stock prices to completely unanticipated events. Financial Review, 22(4): 345-354. doi: 10.1111/j.1540-6288.1987.tb01258.x.

9. Bosch J.C., E.W. Eckard and V. Singal, 1998. The competitive impact of air crashes: Stock market evidence. The Journal of Law and Economics, 41(2): 503-519. doi: 10.1086/467399.

10. Brown S.J. and J.B. Warner, 1980. Measuring security price performance. Journal of financial economics, 8(3): 205-258. doi: 10.1016/0304-405X(80)90002-1.

11. Brown S.J. and J.B. Warner, 1985. Using daily stock returns: The case of event studies. Journal of financial economics, 14(1): 3-31. doi: 10.1016/0304-405X(85)90042-X.

12. Cable J. and K. Holland, 1999. Modelling Normal Returns in Event Studies: A Modelselection Approach and Pilot Study. The European Journal of Finance, 5: 331-341. doi: 10.1080/135184799336993.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

13. Dimpfl T., 2011. The impact of US news on the German stock market—An event study analysis. The Quarterly Review of Economics and Finance, 51(4): 389-398. doi: 10.1016/j.qref.2011.07.005.

14. Engelberg J.E. and C.A. Parsons, 2011. The Causal Impact of Media in Financial Markets. The Journal of Finance, 1: 67-97. doi: 10.1111/j.1540-6261.2010.01626.x.

15. Fama E.F., L. Fisher, M.C. Jensen and R. Roll, 1969. The Adjustment of Stock Prices to New Information. International Economic Review, 10: 1-21. doi: 10.2307/2525569.

16. Ho J.C., M. Qiu and X. Tang, 2013. Do airlines always suffer from crashes? Economics Letters, 118(1): 113-117. doi: 10.1016/j.econlet.2012.09.031.

17. Krieger K. and D. Chen, 2015. Post-accident stock returns of aircraft manufacturers based on potential fault. Journal of air transport management, 43: 20-28. doi: 10.1016/j.jairtraman.2015.01.002.

18. Robinson J., A. Glean and W. Moore, 2018. How does news impact on the stock prices of green firms in emerging markets? Research in International Business and Finance, 45: 446-453. doi: 10.1016/j.ribaf.2017.07.176.

19 Scholtens B. and R. Oueghlissi, 2020. Shocks and fish stocks: The effect of disasters and policy announcements on listed fishing companies' market value. Business Strategy and the Environment, 29(8): 3636-3668. doi: 10.1002/ bse.2601.

20. Shynkevich Y., T.M. McGinnity, S.A. Coleman and A. Belatreche, 2016. Forecasting Movements of Health-care Stock Prices Based on Different Categories of News Articles Using Multiple Kernel Learning. Decision Support Systems, 85: 74-83. doi: 10.1016/j.dss.2016.03.001.

21. Suh C. and B. Lee, 2011. An Analysis of Events in Online Game Industry and Stock Price Reactions. PACIS, AIS Electronic Library, pp: 185.

22. Thomson Reuters Eikon. Финансовая платформа. URL: https://eikon.thomsonreuters.com/index.html (дата обращения: 10.04.2021).

23. Walker C.B., 2016. The Direction of Media Influence: Real-estate News and the Stock Market. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 10: 20-31. doi: 10.1016/j.jbef.2016.02.001.

24. Yu Y., W. Duan and Q. Cao, 2013. The Impact of Social and Conventional Media on Firm Equity Value: A Sentiment Analysis Approach. Decision Support Systems, 55: 919-926. doi: 10.1016/j.dss.2012.12.028.

References _

1. Agaev I.A., Kuperin Yu.A. Nelinejnoe modelirovanie statisticheskix svojstv doxodnostej finansovy'x instrumentov, Upravlenie e'konomicheskimi sistemami: e'lektronnnyj nauchny'j zhurnal, 2006, no. 8, pp. 1-10.

2. Volodin S.N., Kunina E.E. Vliyanie novostej na stoimost' akcij kompanij kinoindustrii SShA, Vestnik Moskovskogo universiteta, 2017, no. 4, pp. 52-72.

3. Poddubnaya K.A. Vliyanie korporativny'x novostej na cenu akcij kompanij neftyanoj otrasli v Rossii, Skif. Voprosy studencheskoj nauki, 2017, no. 9, pp. 49-55.

4. Statistika krupnejshix aviakatastrof mira 1974-2021. URL: https://forinsurer.com/public/17/01/10/3824 (data obrashheniya: 10 aprelya 2021).

5. Teplova T.V. Vliyanie dividendny'x vy'plat na ry'nochnuyu ocenku rossijskix kompanij: e'm-piricheskoe issledovanie metodom soby'tijnogo analiza na rossijskix i zarubezhny'x torgovy'x ploshhadkax, Audit i finansovyj analiz, 2008, no. 2, pp. 1-15.