CC BY
30Волатильность цен акций на бирже и стадное поведение
со см о см
со
о ш т
X
<
т о х
X
Аль Саади Висам
ассистент кафедры мировых финансовых рынков и финтеха, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова», wesam.alsaady90@gmail.com
В статье объясняется феномен индивидуального поведения инвесторов, наблюдаемое на Московской Бирже, с помощью теории поведенческих финансов - влияние «стадного поведения» инвесторов на цены акций на МосБирже во время российской спецоперации на Украине, и во время относительной экономической стабильности перед её началом, чтобы исследовать: наблюдается ли какое-либо влияние «стадного поведения» в индексе Московской биржи. Данное явление связано с общим стадным эффектом в плане поведенческих аномалий, которые могут условно или явно вызывать пузыри и антипузыри. Исследование охватывает ежедневные наблюдения за индексом Московской биржи с 03.01.2021 по 17.07.2023 с помощью тестов коэффициента дисперсии, BDS и оценки порога вейвлета. Показано наличие поведенческих аномалий на российском фондовом рынке, таких как «финансовые пузыри» и «стадное поведение» во время экономической стабильности и во время финансового кризиса после введения экономических санкций после начала спецоперации. Кроме того, полученные результаты свидетельствуют о важности мониторинга рыночных новостей, что является одним из ключевых факторов ежедневной волатильности цен на российском рынке. Ключевые слова: поведенческие финансы, ценовой шок, стадное поведение, ценовые пузыри, реакция инвесторов, шумовая торговля.
Введение
После введения экономических санкций и ухода иностранных компаний из России увеличилась волатильность цен акций Московской биржи, что в свою очередь повлияло на иррациональное инвестиционное поведение инвесторов, вызывая панические продажи, формируя ценовые пузыри и усиливая «стадное поведение». Стадное поведение — это поведение индивидуумов, действующих коллективно, но фактически децентрализованных. В наиболее общем виде его можно охарактеризовать так: инвестиционная стратегия формируется оператором фондового рынка, не исходя из выводов фундаментального и технического анализа, а как своего рода инвестиционная стратегия, основанная на подражании действиям других, даже вопреки своему собственному анализу. Такое ираци-ональное инвестиционное поведение инвесторов вызвано резко возросшими и слабо прогнозируемыми рисками Московской биржи в анализируемый нами период с 03.01.2021 по 17.07.2023. В этот период традиационные финансовые теории, которые построены на рациональных ожиданиях инвесторов и гипотетически основанные на доступе ко всей доступной информации о рынках, оказываются малопригодными. Так аргументы рациональности поведения каждого трейдера в Лукас Р. [1] и всей доступной информации, полностью отраженной ценами для этих рациональных агентов в Фама Ю. [2], которые уже более 30 лет рассматриваются как основа современной финансовой теории ценообразования активов [3], приходят в противоречие с действительностью поведения инвесторов на российском фондовом рынке. Это вполне соответствует и мировому тренду: ряд исследователей теоретически и эмпирически изучали, и критиковали гипотезу эффективного рынка и рациональность инвесторов, значительно возросшую с 1990-х годов, и предлагали вполне обоснованный противоположный взгляд на иррациональность рынка.
Гипотеза эффективного рынка, как фундаментальная концепция сохраняет свое базовое положение, уступая всё больше поведенческим финансам, которые утверждают, что люди могут быть иррациональными в принятии решений об инвестировании из-за психологических предубеждений. Канеман Д. и Тверски А. [4] - отцы-основатели поведенческих финансов, утверждали, что психологические мотивы, такие как эвристика и предубеждения, могут повлиять на инвестиционные решения в условиях неопределенности. Наиболее распространенными эвристиками являются репрезентативность, привязка, стадность и самоуверенность [3].
По нашему мнению, одним из наиболее важных явлений, которые характеризует поведение инвесторов на российском фондовом рынке является стадное поведение. В этой модели для инвестора, чтобы подражать другим, требуется способность наблюдать и следовать общим тенденциям и именно это имеет жизненно важное значение для успеха инвестирования [5], в тоже время результат рационального принятия решений оказывается не в приоритете [6].
Основные мотивы стадного поведения можно разделить на три группы; подражание действиям других инвесторов как наилучшему подходу в неопределенных обстоятельствах, вознаграждение инвесторов их относительной эффективностью в зависимости от того, находятся ли они в большинстве, и опасность выйти из игры, если они находятся в меньшинстве [8].
Какой бы ни была причина, поскольку поведение стада увеличивает системную хрупкость или риск на фондовом рынке, крайне важно оценить, существует ли стадное поведение или нет, и каким образом оно влияет на цены акций.
В настоящем исследовании была предпринята попытка объяснить влияния поведения инвесторов на цены акций на МосБиржи во время российской спецоперации на Украине.
Обзор литературы
В литературе по поведенческим финансам существует ряд исследований, объясняющих мотивацию и тенденции стадного поведения на фондовых рынках. «Стадное поведение» — это модель инвестиционной стратегии, которая имитируют инвестиционные решения других инвесторов и следует за «рыночным шумом». Основные типы инвесторов для изучения поведения стада можно разделить на общерыночное поведение стада, когда объектом изучения является всё инвестиционное сообщество, институциональное поведение стада, когда объектом изучения является институциональные инвесторы, и поведение стада взаимных фондов [9]. В этой статье исследуется стандартный тип поведения всех инвесторов на российском фондовом рынке по отношению к консенсусу рыночных взглядов и более или менее одновременная торговля конкретными акциями, что определяет общерыночное поведение стада.
Одно из первых исследований стадного поведения находим в трудах Шарфштейна Д. С. и Штайна Дж. С. [10]: они изучают мотивацию менеджеров, по которой они в своих инвестиционных решениях следуют за большинством. Согласно их модели, менеджеры подражают другим менеджерам при определенных обстоятельствах, которые можно охарактеризовать как риски инновационного поведения. В этой ситуации, менеджеры игнорируют свои знания, мысли и убеждения; а также результаты анализа и выбирают чужие инвестиционные решения, преобладающие на рынке, боясь получить «черную метку», если выбранная менеджером и отличная от большинства стратегия инвестирования будет убыточной. В зависимости от их инвестиционного решения рынок постоянно обновляет свое восприятие этих менеджеров на основе прибыльности их операций. Риски реализации собственной стратегии гораздо выше, если она принесёт убытки, чем следование «рыночному шуму» в модели «стадного поведения». Снижение риска в последнем случае становится для них важным критерием, поскольку оно включает в себя эффект разделения вины со всеми и полученный убыток будет восприниматься рынком не как плохое управление, а как конъюнктура, от которой пострадали все.
Чтобы проверить наличие стадного поведения, статья Кристи В. Ж. и Хуанга Р. Д. [11], использующая стандартное отклонение доходности в поперечном сечении, является важной вехой в измерении общих действий инвесторов. Они изучают инвестиционное поведение людей на фондовом рынке в различных рыночных обстоятельствах. Они утверждают, что если люди подавляют свои собственные мысли при инвестировании в экстремальные периоды колебаний рынка, они, как правило, сходятся из-за уменьшения стандартных отклонений поперечного сечения (т.е. нелинейные отношения между доходности).
Чанг Е. С. и др. [12] дополняют модель ^ (эту модель предлагали Кристи У.Г. и Р.Д. Хуанг в 1995, использующая абсолютное отклонение поперечного сечения для измерения дисперсии), используя спецификацию нелинейной регрессии, основанную на абсолютном отклонении доходности в поперечном сечении вместо стандартных отклонений. Они также распространяют эту практику как на развитые, так и на развиваю-
щиеся страны для изучения формирования стада. Они показывают, что макроэкономическая информация, а не информация о конкретных фирмах, влияет на поведение людей в инвестировании.
Эспиноса-Мендес К. и др. [13] находят убедительные доказательства того, что (Covid-19) увеличил стадное поведение и шумовую торговлю на европейских рынках капитала, используя широкую выборку бирж DAX 30 (Франкфурт), FTSE 100 (Лондон), FTSE MIB (Милан), CAC 40 (Париж), и Ibex 35 (Мадрид) в течение длительного периода с начала 2000 года до середины 2020 года.
Изучая влияние пандемии (Covid-19) на стадное поведение инвесторов на 49 мировых фондовых рынках, включая развивающиеся фондовые рынки и европейские фондовые рынки PIIGS, Бури Э. и др. [14] показывают тесную взаимосвязь между формированием стада и неопределенностью на фондовых рынках, вызванной недавней пандемией нового ко-ронавируса. Они приходят к выводу о прямой связи между последней пандемией и поведением инвесторов на финансовых рынках, подчеркивая роль рисков стихийных бедствий, таких как (Covid-19), в качестве потенциального фактора поведенческих моделей на финансовых рынках.
Таким образом, периоды финансовых кризисов и экономического давления являются катализаторами появления иррациональных моделей инвестирования среди индивидуальных и институциональных инвесторов, которые отталкивают цены акций от их справедливой стоимости (согласно классической финансовой теории) и мешают регулирующим и законодательным органам сбросить цену до ее пределов и контролировать финансовые кризисы.
Таким образом, как для инвесторов, так и для регуляторов возникает важность анализа поведения инвесторов на Мо-сБиржи в новой экономической ситуации после начала российской спецоперации на Украине.
Данные и методология
В зависимости от того, как воспринимают инвесторы в кризисный период, можно сказать, что реакция инвесторов на российские спецоперации на Украине вызвала волатильность цен акций на МосБиржи.
В данной работе исследовались цены закрытия индекса МосБиржи во время российской спецоперации на Украине, и во время экономической стабильности перед её началом, чтобы выявить: наблюдаются ли элементы стадного поведения в индексе Московской биржи. Это связано с общим стадным эффектом в плане поведенческих аномалий, которые могут условно или безоговорочно вызывать пузыри и антипузыри.
Настоящее исследование охватывает период с 03.01.2021 по 17.07.2023. Выборка включала 586 ежедневных наблюдений за ценой закрытия индекса МосБиржи. Данные взяты с сайта МосБиржи [15].
В этом исследовании получена простая норма доходности акций за каждый день всего периода выборки, как в следующем окончательном выражении:
Rit - M(t-i)
(1)
где Rlt и - Plt- простая доходность и цена закрытия для индекса МосБиржа на день t соответственно. Сравнивая простую формулу возврата с логарифмической формулой возврата, можно найти обоснование предпочтения первой перед второй. Несмотря на то, что распределения простой доходности и логарифмической доходности действительно близки друг к другу (особенно когда значение простой доходности близко к нулю [16], непрерывно сложная доходность не является аддитивной
X X
о го А с.
X
го m
о
2 О
м
CJ
fO CN
0
cs
0Э
01
о
Ш
m
X
<
m О X X
по всему портфелю [17], потому что логарифм суммы не совсем равен сумме логарифма, который является нелинейным преобразованием. Этот математический факт хорошо известен как неравенство Дженсена Т. [18].
Тест коэффициента дисперсии Ло и Маккинли тест был использован для проверки если логарифмы цен акций генерируются случайным блужданием, или из-за иррациональные инвестиции.
Тест Брока, Декерта и Шейнкмана (BDS), тест был использован в данном исследовании для проверки возможности нелинейные отношения между ежедневный доходности индекса МосБирже.
Результаты теста коэффициента дисперсии
В таблице 1 показаны результаты теста VR а также статистические данные теста гомоскедастичности Z(q) и статистические данные теста согласованности гетероскедастичности Z где q представляет собой множители каждой частоты выборки, которые рассчитываются для каждого набора данных для случаев q = 2,4,8, и 16.
Результаты исследования, представленные в таблице 1, свидетельствуют о том, что все коэффициенты дисперсии значительно меньше одного для всех q периодов при 5% уровне значимости. Коэффициент дисперсии меньше единицы предполагает, что ряды доходности имеют отрицательную серийную корреляцию. Таким образом, рынок акций на МосБирже позер пузырь и отрицательный пузырь во всех инвестиционных интервалов до 16 дней.
Основываясь на данных результатах, можно сделать вывод о преобладании спекулятивных операций на рынке акций, котируемых в МосБиржи. Кроме того, можно с уверенностью утверждать, что сохраняется возможность переиграть рынок и получить доходность выше, чем нормальная, которая оценивается по значению индекса МосБирже.
Таким образом, цены на российском рынке акций следуют модели временного равновесия, в которой разброс цен между акциями формирует коридор дисперсии - излишняя самоуверенность формирует заявки инвесторов близко к границам коридора. Ширина коридора показывает максимальные разногласия между инвесторами.
Ключевой вывод состоит в том, что коэффициенты дисперсии снижаются с увеличением частоты выборки q. Таким образом, настроения инвесторов играет основной ролл объясни парадигма МосБиржа индекс, это создает серьезные проблемы для инвесторов на МосБержа, когда дело доходит до оценки активов, а также управления финансовыми рисками. Как раз этот Трубилины рыночной парадигмы является основным фактором, разделяющим стадное и антистадное состояние.
Таблица 1
Коэффициенты дисперсии и 1(д) и 1*(д) тестовая статистика
Претды 2 4 8 16
VR(q) 0,4176 0,21225 0,11337 0,06005
Z(q) (1,7579) (1,52224) (1,14135) (1,39239)
z*(q) (14,07432) (10,17558) (7,24342) (5,16048)
*Цифры в скобках отрицательные.
внимания. Это связано с тем, что свойства небольшого образца теста BDS ухудшаются по мере увеличения размера Брока В. А. и др. [19].
Результаты нелинейного теста BDS к ряду ежедневных до-ходностей Московской биржи представлены в таблице 2. Расчетная статистика теста довольно высока, что указывает на то, что нулевая гипотеза о независимом и одинаковом распределении отклоняется на уровне 5%. Этот вывод является дополнительным доказательством эффективности ежедневной доходности Московской биржи и предполагает нелинейность доходности.
Нелинейная корреляция между доходностью индексов была документально подтверждена для рынков развивающихся стран. Опреан С. [20] объяснил наличие нелинейной корреляции тем, что она возникает из-за нелинейных изменений цен акций на этих рынках (пузырь и отрицательный пузырь) из-за иррационального поведения большого числа инвесторов на них.
Таблица 2
^""^-Раамеры выстраивания (m) Доходности m2 m3 m4 тБ
Ежедневный 5,854 0.000 1,758 0.000 3,520 0.000 5,8739 0.000
Источник: составлено автором.
Результаты тестирования BDS
В таблице 2 тест BDS выполняется при различных встроенных измерениях (м) от 2 до 5. Кроме того, на разных расстояниях, например 0,5, 1, 1,5 и 2, где (м) обозначает стандартное отклонение доходности. Результаты с размерами вложения от 2 до 5 заслуживают самого серьезного
Источник: составлено автором.
Оценка порога вейвлета
После применения оценки усадки вейвлета и «мягкого фильтра» для выделения шумовых факторов, влияющих на доходность МосБирже, от других факторов, как показано на рисунке 1, текущее исследование отмечает, что волатильность доходности стала менее грубой.
Оценка порога вейвлета уменьшения вейвлета объясняет часть негативных изменений волатильности индекса МосБирже в результате рациональной реакции инвесторов на новости рынка (De-noised Function на рисунке 1), а часть - в результате шумовой торговли (LogMOEX на рисунке 1).
В то время как оценщик усадки порога вейвлета объясняет положительные изменения в доходности индекса МосБирже шумовой торговлей, вызванной противоположными инвестиционными действиями рыночных спекулянтов и их оптимистичной оценкой близкого роста цены.
В зависимости от вышеизложенного, текущее исследование объясняет парадигму анти-постоянства индекса Мо-сБирже в результате спекулятивных инвестиций в акции. Спекулянты следуют слухам, стадному поведению, вызывают противоречивые результаты и снижают эффективность индекса МосБирж.
В зависимости от вышеизложенного мы предполагаем, что структура МосБирже неустойчива к принудительным продажам, вызванным отклонением цен (шоками). Таким образом, текущая структура индекса МосБирже является рискованной для инвесторов, так как продолжение негативных новостей в течение более длительного периода приведет к вынужденным продажам по стоп-лоссам, тогда доходность акций российских компаний рухнет. Эта кризисная ситуация будет сохраняться на рынке до тех пор, пока инвесторы с более длинных временных горизонтов не выступят в качестве покупателей у дневного инвестора, или пока на рынок не поступит новая информация, мотивирующая дневных инвесторов снова покупать акции российских компаний.
Wavelet Shrinkage Estimator
III 2021
IV
II III Г 2022
De-Noised Function
2023
Рисунок 1. Оценка порога вейвлета индекса МосБирже Источник: составлено автором.
Заключение
В настоящем исследовании анализировалось поведение инвесторов на цены акций на МосБирже во время российской спецоперации на Украине, а также во время относительной стабильности перед её началом (в период с 03.01.2021 по 17.07.2023), чтобы исследовать: существует ли какое-либо стадное поведение в индексе Московской биржи.
Результаты использования тестов коэффициента дисперсии, BDS и оценки порога вейвлета показали, что:
• На российском рынке акций преобладают спекулятивные операции.
• Изменения цен акций на российском фондовом рынке напрямую не связаны с макроэкономическими факторами, но, скорее, связаны с типом новостей, распространяемых после определенных событий («шумовой торговли»), и реакцией инвесторов на эти новости.
• На российском рынке существуют устойчивые поведенческие аномалии - финансовые пузыри и стадное поведение, в частности во время экономической стабильности и вовремя финансового кризиса после введения экономических санкций со стороны недружественных стран.
Полученные результаты показывают важность мониторинга рыночных новостей, что является одним из ключевых факторов ежедневной волатильности цен на российском рынке.
Литература
1. Лукас, Р. Э. мл. Ожидания и нейтральность денег/ Р. Э. Лукас // Журнал экономической теории. - № 4. - 1972. - С. 103124. https://doi.org/10.1016/0022-0531 (72)90142-1. (дата обращения: 25.07.2023).
2. Фама, Э.Ф. Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических работ/ Э.Ф. Фама // Финансовый журнал. -Том 25. - № 2. -1970. - С. 383-417. https://doi.org/10.2307/2325487. (дата обращения: 25.07.2023).
3. Константинидис, А. От гипотезы эффективного рынка к поведенческим финансам: могут ли поведенческие финансы стать новой доминирующей моделью инвестирования? / Константинидис А., Катарачия А., Боровас Г., Вутса М.Е. // Научный вестник - Экономические науки. - Том 11. - № 2. - 2012. - С. 16-26. https://ideas.repec.org/a/pts/journl/y2012i2p16-26.html. (дата обращения: 27.07.2023).
4. Тверски, А. Суждение в условиях неопределенности: эвристики и предубеждения: Предубеждения в суждениях раскрывают некоторые эвристики мышления в условиях неопределенности / Тверски, А. Дэниэл К. // Наука. - №185/4157. -1974. - С. 1124-1131.
5. Бикчандани, С. Стадное поведение на финансовых рынках/ С. Бикчандани, С. Шарма // Документы персонала
МВФ. - Том. 47. - № 3. - 2001. - С. 279-310. https://doi.org/10.2307/3867650. (дата обращения: 27.07.2023).
6. Кристи, В. Г. Следуя за Крысоловом: группируются ли индивидуальные доходы по рынку? / В. Г. Кристи, Р. Д. Хуанг // Журнал финансовых аналитиков. - Том. 51. - №4. - 1995. - С. 31-37. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n4.1918. (дата обращения: 27.07.2023).
7. Алтай, Э. Табунство на рынках капитала: анализ стадного движения к рынку на ISE / Э. Алтай // Журнал BRSA Banking and Financial Markets. - Том. 2. - №1. -2008. - С. 2758.
8. Персо, А. Отправка стада с края обрыва: тревожное взаимодействие между стадным поведением и практикой управления рисками, чувствительными к рынку / А. Персо // Journal of Risk Finance. - Том. 2. - №1. - 2000. - С. 59-65. https://doi.org/10.1108/eb022947. (дата обращения: 27.01.2023).
9. Деван, П. Стадное поведение при принятии инвестиционных решений: обзор / П. Деван, К. Дхарни // Журнал экономики, менеджмента и торговли. - Том. 24. - №2. - 2019. - С. 1-12. DOI: 10.9734/jemt/2019/v24i230160. (дата обращения: 27.07.2023).
10. Шарфштейн, Д. С. и Штейн, Дж. К. Стадное поведение и инвестиции / Д. С. Шарфштейн, Дж. К. Штейн // The American Economic Review. - Том. 80. - №3. - 1990. - С. 465-479. https://www.jstor.org/stable/2006678. (дата обращения: 27.07.2023).
11. Кристи, В. Г. Следуя за Крысоловом: группируются ли индивидуальные доходы по рынку? / В. Г. Кристи, Р. Д. Хуанг // Журнал финансовых аналитиков, - Vol. 51. - №4. - 1995. - С. 31-37. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n4.1918. (дата обращения: 27.01.2023).
12. Чанг, Э. К. Исследование стадного поведения на фондовых рынках: международная перспектива / Э. К. Чанг, Дж. В. Ченг, А. Хорана // Журнал банковского дела и финансов. - Том. 24. - №10. - 2000. - С. 1651-1679. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(99)00096-5. (дата обращения: 28.07.2023).
13. Эспиноса-Мендес, К. Влияние COVID-19 на стадное поведение на европейских рынках капитала / К. Эспиноса-Мен-дес, Дж. Ариас // Доступно в письме финансового исследования. - 2022 г. - URL: https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101787. (дата обращения: 27.01.2023).
14. Бури, Э. Пандемия COVID-19 и привлечение инвесторов на международные фондовые рынки / Э. Бури, Р. Демирер, Р. Гупта, Дж. Нел // Риски. - Том. 9. - №9. - 2021. - С. 164-168.
15. МосБиржа сайт // Бюллетени финансовых индексов МосБиржа - URL: https://www.moex.com/ru/index/IM0EX/archive/?from=2021-03-01&till=2023-07-17&sort=TRADEDATE&order=desc (дата обращения: 17.07.2023).
16. Мишкольци, П. Заметка о простой и логарифмической отдаче / П. Мишкольци // Прикладные исследования в области агробизнеса и торговли. - Том. 11. - №1. - 2017. - С. 127-136.
17. Брукс, К. (2019). Введение в эконометрику финансов (4-е изд.). Издательство Кембриджского университета.
18. Нидхэм, Т. Наглядное объяснение неравенства Джен-сена / Т. Нидхэм // Американский математический ежемесячник. - Том. 100. - №8.- 1993. - С. 768-771.
19. Брук, В. А. Критерий независимости, основанный на корреляционной размерности / В. А. Брук, Дж. А. Шейнкман, В. Д. Дечерт, Б. ЛеБарон // Econometric Reviews. - Том. 15. - №3. - 1996. - С. 197-235. https://doi.org/10.1080/07474939608800353. (дата обращения: 28.07.2023).
X X
о го А с.
X
го m
о
2 О
м
CJ
20. Опреан, К. Тестирование информационной эффективности финансового рынка в странах с развивающейся экономикой / К. Опреан // Обзор прикладных социально-экономических исследований. - Том. 4. - №2. - 2012. - С. 181-190.
Stock price volatility on the stock exchange and herd behavior Al Saady Wesam
Plekhanov Russian University of Economics
JEL classification: G20, G24, G28, H25, H30, H60, H72, H81, K22, K34
The article explains the phenomenon of individual investor behavior observed on the Moscow Exchange using the theory of behavioral finance - the impact of "herding behavior" of investors on share prices on the Moscow Exchange during the Russian special operation in Ukraine, and during the relative economic stability before it, to explore: whether there is any influence of "herd behavior" in the Moscow Exchange index. This phenomenon is associated with a general herd effect in terms of behavioral anomalies that can conditionally or explicitly cause bubbles and anti-bubbles. The study covers daily observations of the Moscow Exchange Index from 01/03/2021 to 07/17/2023 using tests of the dispersion coefficient, BDS and wavelet threshold estimation. The presence of behavioral anomalies in the Russian stock market, such as "financial bubbles" and "herd behavior" during economic stability and during the financial crisis after the introduction of economic sanctions after the start of the special operation, is shown. In addition, the results show the importance of monitoring market news, which is one
of the key factors in daily price volatility in the Russian market. Keywords: behavioral finance, price shock, herd behavior, price bubbles, investor
reaction, noise trading. References
1. Lucas, R. E. Jr. Expectations and the neutrality of money/ R. E. Lucas // Journal of Economic Theory. - № 4. - 1972. - P. 103-124. https:// doi.org/10.1016/0022-0531(72)90142-1. (Accessed on: 25.07.2023).
2. Fama, E.F. Efficient capital markets: A review of theory and empirical work/ E.F. Fama //The Journal of Finance. - Vol.25. - № 2. -1970. - P. 383-417. https://doi.org/10.2307/2325487. (Accessed on: 25.07.2023).
3. Konstantinidis, A. From Efficient Market Hypothesis To Behavioural Finance: Can Behavioural Finance Be The New Dominant Model For Investing? / A. Konstantinidis, A. Katarachia, G. Borovas, and M.E. Voutsa // Scientific Bulletin - Economic Sciences. - Vol.11. - № 2. - 2012. - P. 16-26. https://ideas.repec.org/a/pts/journl/y2012i2p16-26.html. (Accessed on: 27.07.2023).
4. Tversky, A. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty / Tversky, A. Daniel K. // science. - №185/4157. - 1974. - P. 1124-1131.
5. Bikchandani, S. Herd behavior in financial markets/ S. Bikchandani, S. Sharma // IMF Staff Papers. - Vol. 47. - № 3. - 2001. - P. 279-310. https://doi.org/10.2307/3867650. (Accessed on: 27.07.2023).
6. Christie, W. G. Following the Pied Piper: Do Individual Returns Herd around the Market? / W. G. Christie, R. D. Huang // Financial Analysts Journal. - Vol. 51. -№4. - 1995. - P. 31-37. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n4.1918. (Accessed on: 27.07.2023).
7. Altay, E. Herding in Capital Markets: Analysis of Herding Towards the Market in ISE / E. Altay // Journal of BRSA Banking and Financial Markets. - Vol. 2. - №1. -2008. - P. 27-58.
8. Persaud, A. Sending the herd off the cliff edge: The disturbing interaction between herding and market- sensitive risk management practices / A. Persaud // Journal of Risk Finance. - Vol. 2. - №1. - 2000. - P. 59-65. https://doi.org/10.1108/ eb022947. (Accessed on: 27.01.2023).
9. Dewan, P. Herding behavior in investment decision making: A review / P. Dewan, K. Dharni // Journal of Economics, Management and Trade. - Vol. 24. - №2. -2019. - P. 1-12. DOI: 10.9734/jemt/2019/v24i230160. (Accessed on: 27.07.2023).
10. Scharfstein, D. S. & Stein, J. C. Herd behavior and investment / D. S. Scharfstein, J. C. Stein // The American Economic Review. - Vol. 80. - №3. - 1990. - P. 465479. https://www.jstor.org/stable/2006678. (Accessed on: 27.07.2023).
11. Christie, W. G. Following the Pied Piper: Do Individual Returns Herd around the Market? / W. G. Christie, R. D. Huang // Financial Analysts Journal, - Vol. 51. -№4. - 1995. - P. 31-37. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n4.1918. (Accessed on: 27.01.2023).
12. Chang, E. C. An examination of herd behavior in equity markets: An international perspective / E. C. Chang, J. W. Cheng, A. Khorana // Journal of Banking & Finance. - Vol. 24. - №10. - 2000. - P. 1651-1679. https://doi.org/10.1016/ S0378-4266(99)00096-5. (Accessed on: 28.07.2023).
13. Espinosa-Méndez, C. COVID-19 effect on herding behaviour in European capital markets / C. Espinosa-Méndez, J. Arias // Available at Finance Research Letters.
- 2022. - URL: https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101787. (Accessed on: 27.01.2023).
14. Bouri, E. COVID-19 Pandemic and Investor Herding in International Stock Markets / E. Bouri, R. Demirer, R. Gupta, J. Nel // Risks. - Vol. 9. - №9. - 2021.
- P. 164-168.
15. МосБиржа сайт // Бюллетени фондовых индексов МосБиржа - URL: https://www.moex.com/ru/index/IM0EX/archive/?from=2021-03-01&till=2023-07-17&sort=TRADEDATE&order=desc (Accessed on: 17.07.2023).
16. Miskolczi, P. Note on simple and logarithmic return / P. Miskolczi // Applied Studies in Agribusiness and Commerce. - Vol. 11. - №1. - 2017. - P. 127-136.
17. Brooks, C. (2019). Introductory Econometrics for Finance (4th ed.). Cambridge University Press.
18. Needham, T. A Visual Explanation of Jensen's Inequality / T. Needham // The American Mathematical Monthly. - Vol. 100. - №8.- 1993. - P. 768-771.
19. Broock, W. A. A test for independence based on the correlation dimension / W. A. Broock, J. A. Scheinkman, W. D. Dechert, B. LeBaron // Econometric Reviews.
- Vol. 15. - №3. - 1996. - P. 197-235. https://doi.org/10.1080/07474939608800353. (Accessed on: 28.07.2023).
20. Oprean, C. Testing the financial market informational efficiency in emerging states / C. Oprean // Review of Applied Socio-Economic Research. - Vol. 4. -№2. - 2012. - P. 181-190.
