УТВЕРЖДЕНО Решением Бюро Совета Научного Фонда ГУ-ВШЭ от «30» января 2008 г., протокол № 1 ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ на выполнение исследовательского проекта «Структурные сдвиги и эффективность российского фондового рынка» № 08-04-0043 по конкурсу Научного Фонда ГУ-ВШЭ «Учитель-Ученики» 2008-2009 гг. 1. Основание для проведения работы Работа выполняется на основании решения Совета Научного Фонда ГУ-ВШЭ (протокол от 27.11.2007 г. № 2) в соответствии с результатами конкурса «Учитель-Ученики» 2008-2009 гг.. 2. Направление совместных исследований – Экономика 3. Исполнители работы Руководитель проекта – Гельман Сергей Викторович, доцент МИЭФ Контактная информация о руководителе: раб. тел.: +7 495 7729590 *2295; моб. тел.: +7 916 7791275; эл. почта: [email protected] (Для со-рукооводителя информация предоставляется аналогично) Исполнители: Исполнители старше 30 лет: нет Исполнители моложе 30 лет: из них: – аспиранты нет – студенты: Брызгалова Светлана Александровна, студентка 1 курса магистратуры МИЭФ ГУВШЭ, тел.8 926 545 9549, эл.почта: [email protected]. Мешалкина Анна Николаевна, студентка 1 курса магистратуры МИЭФ, тел.8 905 757 8891, эл.почта: [email protected]. Салдакеева Ольга Вениаминовна, студентка 1 курса магистратуры МИЭФ ГУ-ВШЭ, тел.8 926 178 9857, эл.почта: [email protected]. Смирнова Галина Германовна, студентка 1 курса магистратуры МИЭФ ГУ-ВШЭ, тел.8 916 017 5922, эл.почта: [email protected]. Федосеев Виталий Игоревич, студент 1 курса магистратуры МИЭФ ГУ-ВШЭ, тел.8 905 710 2828, эл.почта: [email protected]. Состав исполнителей проекта может изменяться в течение срока его выполнения. 4. Актуальность исследований В свете постоянно меняющихся экономических и политических событий, которые сопутствуют становлению институтов фондового рынка (особенно в России), несомненно, происходят изменения, поэтому исторические оценки теряют свою практическую ценность. Мы считаем, что эти изменения можно объяснить поведением различных групп инвесторов, обладающих различной информацией и предпочтениями. В зависимости от конкретного распределения инвесторов на группы и микроструктуры рынка возникают процессы, которые могут быть описаны разными регрессионными моделями. Мы предполагаем, что спецификация авторегрессионной модели зависит от состава групп (соотношения типов различных инвесторов внутри одной группы относительно другой), и это соотношение может меняться, если рассматриваемый диапазон времени достаточно велик. Мы считаем, что история российского фондового рынка является достаточно длинной (порядка 12 лет), в силу чего при оценке моделей необходимо учитывать возможность структурных сдвигов. В своей работе мы проводим комплексный анализ структурных изменений российского фондового рынка за всю историю его существования. В исследовании проводится идентификация моментов структурных сдвигов и объяснений изменений через экономические, геополитические и социальные факторы, что имеет огромное практическое значение для участников рынка. Особое внимание мы уделяем рассмотрению динамики изменений ковариационных и автоковариационных матриц, поскольку эти характеристики считаются практически всегда статичными, в то время как именно они отличаются чрезвычайной волатильностью во времени, при этом имеет смысл рассматривать их как постоянно меняющийся во времени объект. Также в работе осуществляется 1 качественный и количественный анализ влияния структурных сдвигов на эффективность российского фондового рынка и изменения ожиданий инвесторов, тестируется робастность моделей портфельной оптимизации. Выявление факторов, приведших к структурным изменениям, позволит выработать конкретные рекомендации по более полному хеджированию от рисков, повышению эффективности рынка и выбору оптимальной модели построения портфеля ценных бумаг. Синтез фундаментальных методик исследования эффективности фондового рынка с разработками по структурным сдвигам и имитационному моделированию позволит провести более целостный (по сравнению с уже существующими исследованиями) анализ эффективности российского фондового рынка. 5. Цель, задачи и исходные данные (или информационная база) исследований Цели: 1. Проанализировать структурные изменения на фондовом рынке и их влияние на - эффективность рынка; - адекватность применения существующих методов портфельной оптимизации; 2. Выработать рекомендации участникам Российского фондового рынка для - повышения эффективности рынка; - выбора наиболее оптимальной модели построения портфеля ценных бумаг. Из поставленных целей вытекают следующие задачи исследования: 1. Постоянная смена динамики российского фондового рынка, его восприимчивость как к внутренним, так и к внешним шокам, усиление процесса интеграции фондового рынка в российскую и мировую экономические системы, несомненно, указывают на вероятную смену структурных характеристик Российского фондового рынка, то есть изменяет его исторические параметры, что вносит неопределенность и влияет на получение адекватных результатов анализа существующей ситуации. В силу чего, во-первых, в качестве одной из главных задач своей работы мы определили проверить наличие структурных сдвигов с помощью различных моделей, выявить шоки и моменты времени, проанализировать процесс их распространения, получить количественные оценки. 2. Для достижения поставленных целей мы планируем получить не только количественные оценки, но и провести качественный анализ событий, что позволит нам понять природу наблюдаемых структурных сдвигов и выработать рекомендации для изменения оптимального поведения участников на российском рынке ценных бумаг. 3. С целью получения более емких результатов данное исследование будет проведено на трех уровнях: рынка, отрасли, компании. Таким образом, мы ставим задачу получения групп отдельных факторов, определяющих изменения не только в целом по российскому фондовому рынку, но на каждом из рассматриваемых уровней. 4. Наша задача заключается в проверке робастности моделей построения портфеля ценных бумаг, построенных не только посредством классических однопериодных методов (например, метод Марковитца (Markowitz H.M., 1952), Шарпа (Sharpe W., 1966), метод ожидаемой полезности), но и более современных (многопериодные модели класса «mean-variance»; модели, связанные с теорией управления или модели, базирующиеся на стохастическом исчислении, примеры таких моделей можно найти в Korn R., Korn E. (2001), Merton, R. C. (1990) и Elton Е., Gruber M.J., Brown S.J., Goetzmann W.N. (2006)), причем в основе анализа будет применен метод симуляции. Для реализации данной задачи нами будут написаны специальные алгоритмы. Какие модели будут адекватно реагировать на шоки, свойственные российскому фондовому рынку? Какой алгоритм даст доходность выше рыночной (если такое возможно, то имеет смысл говорить о рыночной неэффективности)? На все эти вопросы мы дадим ответы по окончании проведения нашего исследования. Более того, ставим задачу выработать рекомендации по выбору оптимальной модели построения портфеля ценных бумаг на российском фондовом рынке. 5. Наконец, мы ставим задачу оценить эффективность российского фондового рынка на базе комплексного применения современных эконометрических методов, что позволит не только усовершенствовать результаты, но и значительно их расширить (как мы ожидаем). Как следствие проведения количественного и качественного анализа фондового рынка анализа мы разработаем рекомендации относительно того, как увеличить эффективность и стабильность российского фондового рынка. Исходные данные. В качестве исходных данных нами будет использоваться открытая информация по курсам акций российских компаний, которые торгуются на российских фондовых биржах, в частности, РТС и ММВБ. Охваченный в исследовании период – это период с момента 2 появления в России торговых площадок: РТС (с сер.1995 г.) и ММВБ (с сер.1997 г.) по настоящее время (2007 г.). Для выявления возможных факторов структурных сдвигов мы будем использовать информационную систему Bloomberg, информационные базы данных по российским компаниям (СКРИН, РБК и др.), новостные ленты, статистическую информацию различного рода (сборники Росстата и др.). Также мы будем пользоваться информацией по динамике курса российской валюты, стоимости нефти и других переменных, которые будут выявлены нами в качестве возможных факторов структурных шоков. Предполагается также использование данных опроса участников рынка (анкетирование), которое планируется провести среди непосредственных участников фондового рынка. Для анализа возможности хеджирования от рисков на фондовом рынке полезными будут данные по итогам торгов деривативами (например, сайт http://www.derex.ru/). 6. Новизна работы в сравнении с имеющимися в данной области исследованиями Теоретическая. Будет построена теоретическая модель, в рамках которой временная зависимость доходностей акций (ARMA-GARCH, FIGARCH, ARFIMA, ARCH-MH) будет объясненена составом инвесторов на фондовом рынке, и проведена оценка ее адекватности. В результате мы сделаем выводы о возможном составе инвесторов на российском фондовом рынке в различный период времени, характеризующийся различными факторами, формирующими среду российского фондового рынка. Методологическая. В отличие от предыдущих исследований, в нашей работе будут использоваться не только классические инструменты обнаружения и анализа структурных сдвигов (Andrews, D.W.K.,1993, Bai, J., Perron, P., 2003) а также вероятностной смены режимов (regimeswitching: Gray (1996), etc.), оценки степени эффективности рынка (Fama E., 1970), но и имитационное моделирование, что значительно расширит возможности направления исследования и обогатит результаты исследования. Нами будет создана графическая имитационная среда для проверки робастности моделей портфельной оптимизации при условии различных моделей ценообразования финансовых активов (в т.ч. для фрактальных моделей и моделей, учитывающие структурные сдвиги). Синтез различных методик также представляет собой инновацию в изучении данного рода проблем на российском фондовом рынке. Эмпирическая. Предыдущие исследования по российскому фондовому рынку либо рассматривали достаточно короткий промежуток времени (Rockinger and Urga, 2000, Abrosimova N., Dissanaike G., Linowski D., 2002), либо представляли собой частичный анализ (Наливайский В., Иванченко И., 2004, Лимитовский М., Нуреев С., 2005, Anatolyev S., 2005), в то время, как при условии более полного методологического подхода мы будем рассматривать финансовые ряды на протяжении всей истории российского фондовго рынка. Кроме того, в предшествующих работах относительно отечественного рынка не уделено должного внимания исследованию структурных сдвигов и их последствий на нем, в нашей же работе это является главным предметом исследования. Также наша работа примечательна тем, что мы проводим анализ на разных уровнях функционирования фондового рынка (макроуровень, отраслевой и уровень отдельных компаний). a. b. c. d. 1) 7. Методология исследований В работе рассматриваются отдельно временные ряды для совокупных индексов российского фондового рынка, отраслевые индексы и конкретные наиболее значимые компании. Для этих временных рядов строятся модели: ARMA-GARCH, методы оценки которой представлены в Bollerslev T. 1987, Hamilton J.D., 2000. FIGARCH, основываясь на методологии Baillie, R.T., Bollerslev, T., Mikkelsen, H.O, 1996. ARFIMA, основываясь на методологии Galbraith, J.W., Zinde-Wals, V., 2001. ARCH-MH (ARCH with exogenous explanatory variables), основываясь на методологии P.Gronke and G. Brehm, 2002. Далее для каждой модели проводятся тесты на выявление структурных сдвигов (Andrews, D.W.K.,1993, Kokoszka and Leipus (1998, 2000), Inclan and Tiao (1994) , sequential sup-LR algorithm Bai J. and Perron, P. (2003), Gelman S. and Burhop C. (2007)): с известным временем сдвигов, т.е. для проверки, вызвали ли значимые фундаментальные события структурные сдвиги; 3 2) 3) с неизвестным временем сдвигов, т.е. для определения моментов времени сдвигов. С вероятностной структурой перехода из одного режима в другой (Markov-Switching: Gray (1996), Wilfling, B. (2002), Gelman and Wilfling (2007)) Вторая часть нашего исследования касается проверки методов портфельной оптимизации (Markowitz H., 1952, Sharpe W., 1966, Korn R., 1997, Pliska S.R., 1986, Cox J.C., C.F. Huang, 1989, Karatzas I., J.P. Lehoczky, S.E. Shreve, 1987, Merton R.C., 1969): на реальных данных. Проверятся устойчивость найденных стратегий во времени; на сымитированных данных с помощью найденных ранее оценок моделей ARMAGARCH, FIGARCH, ARFIMA, ARCH-MH с отсутствием и присутствием случайных структурных сдвигов. Предполагается также возможность построения алгоритмов для предсказания шоков (например, по выявлению аттракторов в фазовом пространстве) совместно с выработкой корректировки портфеля с участием деривативных инструментов для хеджирования от возможных негативных последствий структурных сдвигов (конкретные структуры применяемых синтетических производных инструментов будут зависеть от результатов анализа структурных сдвигов). Завершением исследования является комплексная оценка степени эффективности фондового рынка, которая будет включать в себя различные подходы (начиная от стандартных тестов, описанных в Fama, E., 1970, Balvers R.J., T. F. Cosimano and B. McDonald, 1990, Beechy, M., D. Gruen and J. Vickery, 2000, Bollerslev, T., and Hodrick, R.J., 1999, и заканчивая применением имитационного моделирования), которые в существенной степени будут опираться на результаты анализа структурных сдвигов на рынке. 8. Ожидаемые результаты исследований, форма их представления и предполагаемое использование результатов исследований в деятельности ГУ-ВШЭ – в 2008 г Будет сформулирована теоретическая модель, в рамках которой временная зависимость доходностей акций (ARMA-GARCH, FIGARCH, ARFIMA, ARCH-MH) будет объяснена составом инвесторов на фондовом рынке и проведена оценка ее адекватности. В заключении модели мы сделаем выводы о возможном составе инвесторов на российском фондовом рынке в различный период времени, характеризующийся различными факторами, формирующими среду российского фондового рынка. Будут проведены оценки параметров моделей ARMA-GARCH, FIGARCH, ARFIMA, ARCHMH и т.д. по данным российского фондового рынка на уровнях рынка в целом, отраслей и отдельных компаний. Для использования фрактальных моделей рынка первоначально будет проведено подробное исследование наличия структур подобного типа на фондовом рынке России (предварительный анализ показал их наличие). Затем в полученных моделях будет проведен анализ структурных сдвигов, будет проведена классификация факторов, вызывающие эти сдвиги, и оценена существенность влияния различного уровня событий, новостей и информационных потоков на изменение параметров моделей. Также в рамках проведенного анализа будет сделан предварительный вывод об эффективности российского фондового рынка по методологии Fama, E., 1970, Balvers R.J., T. F. Cosimano and B. McDonald, 1990, Beechy, M., D. Gruen and J. Vickery, 2000, Bollerslev, T., and Hodrick, R.J., 1999. Более того, будут частично реализованы предложенные алгоритмы портфельной оптимизации в рамках графической игровой имитационной среды с целью дальнейшего тестирования их эффективности. Форма предоставления результатов: выступления на научных конференциях, возможны публикации в русских и международных журналах. – в 2009 г. Будет построена модель, в рамках которой временная зависимость доходностей акций объясняется составом инвесторов на фондовом рынке, а также проведено ее эмпирическое тестирование. Будут получены оценки как робастности, так и эффективности моделей портфельной оптимизации на эмпирических и симулированных данных в контексте российского фондового рынка. Будет предпринята попытка построения модели предсказания структурных шоков на базе аттракторов фазового пространства. Будут оценены структурные сдвиги в корреляциях, автокорреляциях временных финансовых рядов, а также рассмотрены финансовые ряды как непрерывно меняющиеся процессы. Будут сформулированы предложения и рекомендации по совершенствованию эффективности, увеличения стабильности российского фондового рынка. 4 Форма предоставления результатов: выступления на научных конференциях, публикации в международных журналах. Результаты исследований могут быть использованы в дальнейших работах по изучению фондового рынка России, а также при обучении студентов по направлению «Финансы». 9. Функции «молодых» участников в представленном проекте, научный результат этого проекта для молодого участника коллектива (научная статья, самостоятельная или в соавторстве, доклад на научной конференции, соавторство в аналитической записке для государственных органов и т.д.) Функции в представленном Профессиональные знания Научные проекте и навыки, приобретаемые результаты в ходе работы над проектом Брызгалова Поиск структурных сдвигов Изучение продвинутых Доклады на Светлана с помощью коинтеграции и моделей портфельной конференциях, метода главных компонент, оптимизации научные публикации анализ фрактальности (многопериодные модели, рынка, имитационное модели в непрерывном моделирование с времени), разработка применением в методики тестирования тестировании эффективности рынка на эффективности и базе имитационного робастности моделей моделирования и с учетом портфельных инвестиций, смены параметров модели рассмотрение финансовых во времени, изучение рядов как непрерывно фильтров Кальмана меняющихся процессов Мешалкина Разработка теоретической Изучение поведенческих Доклады на Анна модели, описывающей моделей инвесторов, конференциях, поведение инвесторов на исследование факторов, научные публикации фондовом рынке, ее влияющих на структурные эконометрическое сдвиги тестирование; качественный анализ структурных сдвигов Салдакеева Выявление и анализ Изучение системного Участие в Ольга факторов, приведших к моделирования фондового конференциях и структурным сдвигам на рынка, методов оценки его научные публикации фондовом рынке, анализ эффективности, анализ последствий структурных факторов сдвигов, выработка рекомендаций Смирнова Выявление и анализ Изучение системного Участие в Галина факторов, приведших к моделирования фондового конференциях и структурным сдвигам на рынка, методов оценки его научные публикации фондовом рынке, анализ эффективности, анализ последствий структурных факторов сдвигов, выработка рекомендаций Федосеев Выявление структурных Изучение продвинутых Участие в Виталий сдвигов во временных рядах моделей портфельной конференциях и российского фондового оптимизации, разработка научные публикации рынка, также построение методики тестирования рекомендаций для эффективности рынка на хеджирования от возможных базе имитационного негативных последствий, моделирования и с учетом фрактальный анализ рынков смены параметров модели во времени 5 10. Общий объем финансирования проекта Всего 1 400 000 руб., в том числе в 2008 г. 700 000 руб. в 2009 г. 700 000 руб. Объемы финансирования распределяются по годам одинаково, не менее 50% от объема финансирования по статье «Заработная плата» в рамках общего объема финансирования по проекту должно ежегодно выделяться молодым участникам коллектива. Неизрасходованные в первый год выполнения проекта средства автоматически переходят на следующий год. Финансирование проектов происходит в четыре этапа. 1-ый этап – с 10 января 2008 года до 15 октября 2008 года в объеме, равном 60 % от утвержденного Советом Фонда (протокол от 27.11.2007 г. № 2) объема финансирования проекта на 2008 год; 2-ой этап - до 15 декабря 2008 года в случае предоставления промежуточного научного отчета по первому этапу проекта в объеме, равном 40 % от утвержденного Советом Фонда или Бюро Совета Фонда объема финансирования проекта на 2008 год; 3-ий этап – с 10 января 2009 года до 15 октября 2009 года в случае положительной экспертизы промежуточного научного отчета в объеме, равном 60 % от утвержденного Бюро или Советом Научного Фонда объема финансирования проекта на 2009 год; 4-ый этап – до 15 декабря 2009 года в случае положительной экспертизы итогового научного отчета в объеме, равном 40 % от утвержденного Бюро или Советом Фонда объема финансирования проекта на 2009 год. 11. Основные условия и требования к выполнению работы Результаты поддержанного проекта подлежат опубликованию (выпуску в свет). Опубликованными результатами поддержанного проекта являются вышедшие или принятые к печати монографии, сборники, научно-практические пособия, статьи в ведущих российских и зарубежных изданиях и иные способы выпуска в свет результатов поддержанного проекта. Авторы, входящие в состав коллектива поддержанного проекта, при опубликовании результатов исследований в рамках проекта должны упомянуть о поддержке своих исследований Научным Фондом. Результаты итогового научного отчета (публикации) по проекту в обязательном порядке публикуются на сайте Научного фонда ГУ-ВШЭ. Исполнители проекта представляют промежуточные и итоговые результаты проекта (в форме докладов и презентаций) на ежегодной школе-семинаре для «молодых» участников проектов «Учитель - ученики», организуемой ежегодно в ноябре после представления отчета и проведении его экспертизы. В обсуждении проектов участвуют эксперты и координаторы Научного Фонда ГУ-ВШЭ. На завершающем этапе реализации проекта в обязательном порядке проводится обсуждение результатов проекта на научных семинарах в ГУ-ВШЭ в рамках выбранного направления исследований (это могут быть постоянно действующие семинары отдельных подразделений ГУ-ВШЭ, в том числе и семинар под руководством Ясина Е.Г.) и/или вне ГУ-ВШЭ. С целью привлечения заинтересованной аудитории Дирекцией корпоративного портала ГУ-ВШЭ и Научным Фондом ГУВШЭ может быть оказана информационная поддержка мероприятия. Руководитель работ, доцент ________________ (Гельман С. В.) подпись 6