An Empirical Analysis of the Russian Financial Markets’ Liquidity and Returns

Полный текст:


Аннотация

Целью работы является исследование возможностей прогнозирования неликвидности и доходности на российских рынках акций и облигаций с помощью макроэкономических переменных, данных по запросам в сети Интернет, глобальных факторов, а также фундаментальных характеристик различных классов активов. Для изучения данного вопроса используются корреляционный анализ, система векторных авторегрессий и тест причинности Грейнджера. Несмотря на структурную нестабильность российских финансовых рынков, переменные микроструктуры рынка влияют друг на друга и подвержены влиянию характеристик других классов активов. Для анализа рынков с высокой степенью волатильности необходимо использовать динамические модели. Доходность акций и облигаций может быть использована для прогнозирования ликвидности и волатильности на российском рынке. В отличие от рынков СШАи Великобритании фактор неликвидности акций не эффективен для прогнозирования доходности на российском рынке. В процессе принятия решений инвесторы на российском рынке в большей степени руководствуются факторами риска, чем показателями индикаторов неликвидности. Срок погашения облигаций на российском рынке имеет значительное влияние на характеристики облигаций и косвенно на переключение инвесторов между классами активов, что соответствует ситуации на рынке США. Увеличение количества интернет-запросов по российскому фондовому рынку может служить индикатором повышения волатильности и неликвидности в будущем, но Google Trends может быть использован только в комбинации с другими инструментами прогнозирования, такими как макроэкономические индикаторы и анализ политической ситуации.

Об авторе

K. Lebedeva
Financial University
Россия


Список литературы

1. Adrian, T. , & Shin, H. S. (2009). Money, liquidity and monetary policy. Staff Report, Federal Reserve Bank of New York, № 360.

2. Agnew, J., & Balduzzi, P. (2005). Rebalancing Activity in 401 (k) Plans. Working Paper, Boston College.

3. Akaike, H. (1969). Fitting autoregressive models for prediction. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 21, 243-247.

4. Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19 (6), 716-723.

5. Amihud, Y., & Mendelson, H. (1986). Asset Pricing and the Bid-Ask Spread. Journal of Financial Economics, 17 (1986), 223-249.

6. Amihud, Y., & Mendelson, H. (1989). The Effect of Beta, Bid-Ask Spread, Residual Risk, and Size on Stock Returns. Journal of Finance, 44 (1989), 479-486.

7. Amihud, Y., Mendelson, H. & Lauterbach, B. (1997). Market microstructure and securities values: evidence from the Tel Aviv Stock Exchange. Journal of Financial Economics 45, 365-390.

8. Amihud, Y. (2002). Illiquidity and stock returns: cross-section and time- series effects. Journal of Financial Markets 5, 31-56.

9. Andersen, T. G. (1996). Return Volatility and Trading Volume - An Information Flow Interpretation of Stochastic Volatility. The Journal of Finance 51 (1), 169-204.

10. Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1952). Asymptotic theory of certain "goodness-of-fi t" criteria based on stochastic processes. Annals of Mathematical Statistics 23, 193-212.

11. Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1954). A Test of Goodnessof-Fit. Journal of the American Statistical Association 49, 765-769.

12. Andrikoupolos, A., & Angelidis, T. (2008). Idiosyncratic risk, returns and liquidity in London Stock Exchange: a spillover approach. International Review of Financial Analysis 19 (3), 214-221.

13. Andrikoupolos, A., Angelidis, T., & Skintzi, V. (2012). Illiquidity, return and risk in G7 stock markets: interdependencies and spillovers. MPRA Paper 40003, University Library of Munich, Germany.

14. Arouri, M., Aouadi, A., Foulquier, P., & Teulon, F. (2013). Can Information Demand Predict Stock Market Liquidity? Google it! IPAG Business School. Working Paper 2013-024.


Дополнительные файлы

Для цитирования: . . Review of Business and Economics Studies. 2015;3(3):5-31.

For citation: Lebedeva K. An Empirical Analysis of the Russian Financial Markets’ Liquidity and Returns. Review of Business and Economics Studies. 2015;3(3):5-31. (In Russ.)

Просмотров: 2


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2308-944Х (Print)