Формирование портфеля независимым частным инвестором на российском фондовом рынке тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат наук Галустян Микаел Жирайрович

• Галустян Микаел Жирайрович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Галустян Микаел Жирайрович

ВВЕДЕНИЕ

1 ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ АСПЕКТОВ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ НЕЗАВИСИМЫМ ЧАСТНЫМ ИНВЕСТОРОМ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ

1.1 Исследование специфики российского фондового рынка и необходимость ее учета при формировании инвестиционного портфеля

1.2 Основные подходы к учету рисков инвестора на фондовом рынке

1.3 Методы управления портфелем независимым частным инвестором на фондовом рынке с учетом рисков

2 РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАРИЯ ОТБОРА ЦЕННЫХ БУМАГ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ НЕЗАВИСИМОГО ЧАСТНОГО ИНВЕСТОРА С УЧЕТОМ УРОВНЯ ИХ ВОЛАТИЛЬНОСТИ

2.1 Оценка волатильности фондового рынка и отдельных ценных бумаг

2.2 Классификация фондовых рисков для создания инструментария их учета при формировании портфеля независимым частным инвестором при различном уровне волатильности

2.3 Разработка системы отбора ценных бумаг в портфель независимым частным инвестором на основе введенных показателей риска

3 РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ НЧИ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ РОССИИ

3.1 Обоснование выбора данных и эконометрических методов для построения прогнозной модели

3.2 Создание ГГ модели среднесрочного прогнозирования российского фондового рынка для управления рисками независимого частного инвестора

3.3 Апробация предложенной методики на российском фондовом рынке

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Формирование портфеля независимым частным инвестором на российском фондовом рынке»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. За прошедшие тридцать с лишним лет постперестроечного периода в России сформировался и функционирует достаточно крупный развивающийся рынок ценных бумаг. При этом более быстрыми темпами происходит расширение его основного сегмента - фондового рынка, являющегося важнейшим источником финансовых ресурсов страны. Проведенный в работе анализ его состояния показал, что ключевыми отличиями российского фондового рынка от рынков развитых стран являются его относительно низкая ликвидность, неразвитость материальной базы и технологий торговли, а также определенная деформация структуры инвесторов. Последнее заключается в том, что основными игроками российского фондового рынка являются не частные (физические лица), а корпоративные инвесторы.

Подтверждением могут стать данные НАУФОР, согласно которым в конце 2020 г. количество физических лиц - резидентов Московской биржи - составило 8,7 млн чел. В масштабе страны - это незначительная величина - около 6 % населения, в то время как в развитых странах с устойчивыми фондовыми рынками, например, в Японии и США этот показатель составляет 41 % и 53 %, а в развивающихся Индии и Китае - 1,5 % и 11,4 % соответственно [32]. Как показывает мировая практика, привлечение населения в качестве частных инвесторов к работе на фондовом рынке, придает ему достаточную устойчивость, поскольку форс-мажорные обстоятельства влияют на поведение физических лиц меньше, чем на поведение корпоративных инвесторов, обладающих большими инвестиционными портфелями, поэтому в странах с высоким уровнем благосостояния населения и высокой долей частных инвесторов поведение последних во многом определяет позитивную динамику национальных фондовых рынков.

Решение данной проблемы приобретает особую значимость в сложных геополитических и геоэкономических условиях, которые существенно ограничивают возможности страны по привлечению иностранных и национальных корпоративных инвесторов. Основой для мобилизации внутренних финансовых ресурсов является наличие у населения большого потенциала. По данным Росстата

в период с 2013 - 2019 гг. сбережения населения увеличились на треть, при этом в них преобладают вклады (две трети от общего объема сбережений). Порядка 18 -19 % сбережений население хранит в виде наличных и лишь 15 - 16 % - в ценных бумагах, что в условиях снижения ставки по депозитам с 2015 г. открывает более широкие возможности [32].

В то же время за последние два года наблюдается значительный приток частных инвесторов на фондовый рынок России: по данным НАУФОР в 2018 г. объем их инвестиций составил около 2 трлн руб., в 2019 г. - 3,5 трлн руб., в 2020 г. - 6 трлн руб. [32]. Увеличение размеров сбережений, вызванное ростом благосостояния населения, а также проведенные пенсионные реформы стимулируют физические лица вкладывать свои накопления в фондовый рынок. В связи с этим возникает необходимость обезопасить частных инвесторов от финансовых потерь, вызванных негативными изменениями на рынке: поскольку, не имея должного уровня квалификации и опыта, начинающие участники фондового рынка совершают сделки на основе личных оценок и предпочтений, интуиции, высказываний и прогнозов аналитиков различной степени компетентности.

Центральный Банк России в последние годы ведет активную деятельность как в направлении увеличения доли частных инвесторов на фондовом рынке, выраженную, например, в введении индивидуальных инвестиционных счетов и налоговых льгот для их владельцев, так и в направлении защиты неопытных частных инвесторов, разрабатывая различные законопроекты, в том числе о разделении частных инвесторов на квалифицированных и неквалифицированных для ограничения деятельности последних с целью защиты их прав и интересов.

Необходимо отметить, что исследованию, разработке концептуальных положений функционирования фондовых рынков и поведению на них инвесторов было посвящено достаточно много работ российских и зарубежных ученых, практическая реализация которых способствовала расширению и устойчивости этих рынков в том числе за счет применения расчетных механизмов и инструментов, позволяющих снизить степень риска инвесторов при формировании

своих инвестиционных портфелей. Тем не менее проблема привлечения непрофессиональных игроков на фондовый рынок остается нерешенной.

Степень изученности проблемы. При выполнении исследования автор опирался на труды следующих российских и зарубежных ученых:

- по проблемам функционирования фондового рынка - на исследования Н. И. Берзона, В. Б. Дегтярева, О. И. Кашиной, И. А. Колесник, П. Р. Назариева, С. С. Петрова, Ю. В. Семерниной, Р. Т. Ульмаскулова, Е. А. Федоровой., А. А. Шапкина, З. Ф. Шарифьяновой, У. Шарпа и др.;

- по проблемам управления финансовыми рисками - на исследования В. М. Гранатуров., Г. Александера, М. Альберта, А. А. Артамонова, А. М. Астахова, И. Т. Балабанова, К. В. Балдина, Дж. Бэйли, Е. В. Владыкиной, Дж. М. Кейнса, А. А. Кудрявцева, Л. А. Кинаят, И. И. Мазура, М. Мескона, Ф. Х. Найта, Н. Г. Ольдерогге, К. Рэдхэда, В. А. Татьянникова, Г. В. Черновой, Л. Г. Шаршуковой и др.;

- по вопросам экономического моделирования - на исследования К. Бишопа, В. В. Давниса, В. В. Коротких, Т. Кохонена, Й. Накамори, П. Смагта, Г. Хакена, М. Р. Хасана, К. Файфа, С. Хайкина и др.

Принимая во внимание результаты работ этих и других авторов, стоит отметить, что разработанные и предлагаемые биржевые инструменты рассчитаны на опытных инвесторов, владеющих специфическими знаниями, навыками и возможностями. Но они не учитывают особенности участия физических лиц в биржевой торговле, что препятствует росту всего фондового рынка страны.

Поэтому создание методического инструментария формирования инвестиционных портфелей для независимых частных инвесторов, позволяющего снизить риски их биржевой торговли, является весьма актуальным и необходимым, что предопределило цель и задачи исследования.

Цель исследования состоит в разработке научно-методического подхода к формированию фондового портфеля НЧИ, основанного на количественной оценке совокупного риска при разном уровне волатильности фондового рынка и позволяющего увеличить его доходность при различных стратегиях биржевой торговли на фондовом рынке.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи исследования:

1. Выявить специфику российского фондового рынка для более точного её учета НЧИ при формировании фондового портфеля.

2. На основании признака подверженности влиянию волатильности классифицировать фондовые риски НЧИ с целью создания инструментария формирования им фондового портфеля.

3. Построить матрицу учета инволатильных рисков, позволяющую НЧИ учесть их уровень при биржевой торговле.

4. Разработать 1Т-модель среднесрочного прогнозирования прироста индекса МосБиржи, позволяющую НЧИ учесть коволатильные риски при формировании портфеля НЧИ на фондовом рынке.

5. Обосновать и предложить алгоритм работы НЧИ с ценной бумагой при формировании фондового портфеля на основе разработанного инструментария учета фондовых рисков.

6. Провести апробацию предложенного алгоритма управления НЧИ ценными бумагами при формировании фондового портфеля на российском фондовом рынке.

Объектом исследования является функционирование НЧИ на фондовом рынке.

Предметом исследования является портфельная политика НЧИ на фондовом рынке.

Область исследования соответствует п. 6.1 «Теоретические основы организации и функционирования рынка ценных бумаг и его сегментов», п. 6.4 «Теория и методология проблемы портфельной политики в области ценных бумаг», п. 6.6 «Развитие теоретических и практических основ биржевой политики и биржевой торговли» Паспорта специальностей ВАК РФ (экономические науки) 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит (экономические науки).

Теоретическую и методическую основу исследования составили законодательные и нормативные акты по вопросам регулирования биржевых торгов; научные труды российских и зарубежных исследователей, посвященные

проблеме управления рисками фондовых рынков, рекомендации научно -исследовательских учреждений; отчеты компаний, осуществляющих торговую и инвестиционную деятельность на российском рынке ценных бумаг; материалы монографий, информационных агентств, российских и зарубежных интернет-сайтов по инвестиционной тематике, учебная и научная литература, авторефераты и диссертации по управлению рисками и фондовым рынкам.

При обосновании положений диссертации были использованы методы эмпирического исследования, методы анализа и синтеза материала, статистического анализа, экономико-математического моделирования.

Научная новизна исследования заключается в разработке теоретических положений и методических рекомендаций по формированию доходного фондового портфеля НЧИ, позволяющих на основе учета совокупного (коволатильного и инволатильного) риска снизить влияние волатильности фондового рынка и увеличить доходность портфеля при различных стратегиях биржевой торговли на фондовом рынке.

В соответствии с этим элементы научной новизны заключаются в следующем:

1. Выявлена специфика российского фондового рынка, выражающаяся в его повышенной чувствительности к воздействию внешней среды, приводящей к нестабильному характеру волатильности, что вызывает увеличение фондовых рисков и необходимость учета НЧИ ее изменения во времени при формировании фондового портфеля (п. 6.1 Паспорта специальности 08.00.10 ВАК РФ).

2. На основании исследования волатильности фондового рынка и волатильности ценных бумаг выделены две составляющие совокупного риска -коволатильные и инволатильные риски, для каждой из которых разработана система показателей их количественной оценки (показатели волатильности и надежности ценных бумаг соответственно), что позволило создать доступный для НЧИ инструментарий формирования доходного фондового портфеля, включающий трехмерную матрицу инволатильных рисков и 1Т-модель

среднесрочного прогнозирования прироста индекса МосБиржи (п. 6.4 Паспорта специальности 08.00.10 ВАК РФ).

3. Разработана трехмерная матрица инволатильных рисков для оценки надежности ценных бумаг, которая позволяет на основе расчета введенных показателей ликвидности, кредитоспособности и отраслевых форс-мажорных обстоятельств оценить уровень инволатильных рисков ценных бумаг для отбора надежных при первичном формировании фондового портфеля НЧИ (п. 6.6 Паспорта специальности 08.00.10 ВАК РФ).

4. Разработана ГГ-модель среднесрочного прогнозирования прироста индекса МосБиржи на основе метода искусственных нейронных сетей, обладающая свойствами цифровой платформы и отличающаяся от известных моделей способностью к самообучению, позволяющая НЧИ на основе количественной оценки уровня волатильности отобранных в фондовый портфель ценных бумаг учесть коволатильные риски и установить доверительные интервалы его биржевой стратегии при торговле на российском фондовом рынке (п. 6.6 Паспорта специальности 08.00.10 ВАК РФ).

5. Предложен и апробирован на примере акции обыкновенной ПАО Сбербанк алгоритм работы НЧИ с ценной бумагой при формировании фондового портфеля на основе разработанного инструментария учета фондовых рисков, объединяющий свойства фундаментального и технического анализа, включающий в себя первичный отбор НЧИ ценных бумаг в портфель и дальнейшее управление ими, а также учитывающий большинство видов фондового риска, что позволяет НЧИ любого уровня квалификации достигнуть оптимального соотношения доходности к риску как при росте, так и при падении курса ценных бумаг на российском фондовом рынке (п. 6.6 Паспорта специальности 08.00.10 ВАК РФ).

Практическая значимость исследования состоит в том, что разработанная методика формирования фондового портфеля позволит НЧИ осуществлять торговую деятельность на российском фондовом рынке с доходностью, превышающей среднюю ставку банковского депозита, что приведет к расширению фондового рынка страны за счет частных инвесторов и увеличению уровня

вовлеченности населения в инвестирование, а также обезопасит сбережения населения в условиях повышенной неопределенности и волатильности.

Апробация и реализации результатов исследований. Результаты исследований докладывались и обсуждались на 4 международных научно-практических конференциях «Актуальные проблемы экономической науки и практики» (2018, 2019, 2021, 2022 гг.), а также международной научной конференции «International Scientific Conference on Innovations in Digital Economy: SPBPU IDE-2020».

Материалы и результаты исследования используются в процессе преподавания учебных дисциплин «Мировой финансовый рынок» на кафедре «Государственное управление и внешнеэкономическая деятельность» ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет».

По теме диссертационного исследования опубликованы 10 статей общим объемом 3,96 п. л., в том числе 5 статей объемом 2,65 п. л. в изданиях, включенных в Перечень рецензируемых изданий, рекомендуемых ВАК РФ и 1 статья объемом в 0,83 п. л. в издании, рецензируемом Scopus.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 125 источников, и трех приложений. Основной текст диссертации изложен на 1 50 страницах, содержит 30 рисунков и 42 таблицы.

Во введении обоснована актуальность исследуемой проблемы, сформулированы цели и задачи диссертационной работы, научная новизна, практическая значимость.

В первой главе «Исследование теоретико-методологических аспектов формирования портфеля независимым частным инвестором на фондовом рынке» проведен критический анализ теории и практики оценки и управления фондовыми рисками, проанализированы подходы к учету рисков инвестора на фондовом рынке, а также методы управления портфелем независимым частным инвестором на фондовом рынке с учетом рисков.

Вторая глава «Разработка инструментария отбора ценных бумаг для формирования портфеля независимого частного инвестора с учетом уровня их волатильности» включает оценку волатильности фондового рынка и отдельных ценных бумаг, введение классификации фондовых рисков для создания инструментария их учета при формировании портфеля независимым частным инвестором и показателей их количественной оценки, на основании которых разработана система отбора ценных бумаг в портфель независимым частным инвестором.

Третья глава «Разработка и апробация методики формирования портфеля независимым частным инвестором на фондовом рынке России» содержит обоснование выбора данных и эконометрических методов для построения прогнозной модели, разработку модели среднесрочного прогнозирования российского фондового рынка для управления рисками независимого частного инвестора, а также апробацию предложенной методики на российском фондовом рынке.

В заключении изложены основные выводы и положения, полученные по результатам исследования, и приведены результаты их практического использования.

1 ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ АСПЕКТОВ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ НЕЗАВИСИМЫМ ЧАСТНЫМ ИНВЕСТОРОМ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ

1.1 Исследование специфики российского фондового рынка и необходимость ее учета при формировании инвестиционного портфеля

Фондовый рынок является частью финансового рынка, представляя собой торговую площадку, на которой происходит совершение сделок с ценными бумагами. Данные бумаги не имеют собственной стоимости, но их ценность определяется стоящими за ними активами. Вопрос соотношения понятий «фондовый рынок» и «рынок ценных бумаг» является дискуссионным: большинство ученых сходятся на том, что фондовый рынок является частью рынка ценных бумаг, не включающую рынок товарных ценных бумаг, доля которого в России довольно мала. В данной работе этот сегмент рынка ценных бумаг не исследуется, в связи с этим речь будет идти именно о фондовом рынке.

Фондовый рынок выполняет ряд важнейших функций в системе рыночных отношений:

- привлекает свободные денежные средства населения в виде инвестиций, которые направляются в развитие производства;

- обеспечивает перелив капитала в быстро прогрессирующие отрасли из отраслей, которые идут на спад;

- привлекает средства для устранения дефицитов федерального и местного бюджетов;

- дает возможность оценить состояние развития экономики страны по собственным фондовым индикаторам;

- оказывает влияние на изменение темпов инфляции [5].

Ключевой целью фондового рынка является привлечение в экономику инвестиций, что требует выполнения ряда условий:

- свобода передвижения капитала;

- высокая ликвидность ценных бумаг, которая обеспечивается большим количеством продавцов и покупателей и небольшими спрэдами - разницами в ценах покупки и продажи;

- наличие удобных и надежных торговых систем, которые смогут обеспечить контакт покупателей и продавцов;

- информационная прозрачность рынка.

История фондовых рынков в России начинается с 1703 г. в Санкт-Петербурге, где по указу Петра Великого сформировалась первая регулярная биржа на территории России. Для проведения торговых сессий было составлено расписание с указанием времени. С появлением в России процентных бумаг на бирже в Санкт-Петербурге проводились и фондовые сделки, но бумаги были одним из товаров. Современный фондовый рынок в России образовался после либерализации экономики в 1991 г.

С этого времени фондовый рынок России прошел через развитие технологической инфраструктуры, а также формирование групп его профессиональных участников. Процесс формирования рынка сопровождался существенными изменениями в государственном законодательстве. По мере накопления опыта за годы функционирования фондового рынка возрастала потребность в создании системы его регулирования, целью которой являлась в первую очередь защита торгующих на нем инвесторов от потери капитала.

Инвесторами на фондовом рынке называют непрофессиональных участников, которые являются важнейшими фигурами наравне с эмитентами. Для того чтобы участвовать в сделках купли-продажи, инвесторы пользуются услугами посредников, то есть профессиональных участников рынка, таким как дилеры, регистраторы, биржи, брокеры и другие.

Н. И. Берзон определяет инвестора как «юридическое или физическое лицо, не являющееся дилером и приобретающее ценные бумаги на основании заключенного с дилером договора» [5].

Согласно Н. И. Берзону, инвесторы различаются в зависимости от цели инвестирования на стратегических и портфельных. К стратегическим инвесторам

он относит, тех, которые приобретают крупный пакет ценных бумаг (как правило акций обыкновенных) с целью управления и контроля над акционерным обществом. В данной работе такие не рассматриваются. К портфельным инвесторам относятся те, кто совершает сделки по ценным бумагам для получения максимального дохода, не ставя перед собой цели управления компанией-эмитентом. Именно этот тип инвестора является объектом данного исследования.

В зависимости от степени риска Н. И. Берзон выделяет следующие виды инвесторов:

- консервативный инвестор - пытается минимизировать риск при стабильном доходе, иногда даже в ущерб доходу;

- умеренно-агрессивный инвестор - стремится совместить низкий уровень рисков с доходностью выше средней;

- агрессивный инвестор - готов принять высокие риски ради получения высоких доходов;

- спекулятивный инвестор - готов пойти на очень высокие риски для получения максимально высокого дохода.

На основании данного критерия классификации в данной работе будет выделено 4 портфеля, на базе которых будет производиться апробация полученных в работе результатов.

По признаку местонахождения инвесторов делят на резидентов и нерезидентов.

В зависимости же от статуса выделяют такие группы инвесторов как: физические лица, корпоративные, коллективные, государство [5].

Изобразим данную классификацию в виде схемы (рисунок 1.1).

Рисунок 1.1 - Классификация инвесторов на фондовом рынке

В зависимости от срока инвестирования инвесторы также разделяются на краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных. Для каждого из них понятия «день», «месяц» и «год» имеют совершенно разный смысл, поэтому важно заранее оговорить обозначения временных периодов, общих для каждого из них.

Введем величину Т, равную среднему количеству дней между открытием и закрытием инвестором позиции. Тогда величину Т для трех временных периодов можно представить в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Величина Т для типов инвесторов

Т, дней Тип инвестора

1 - 7 Краткосрочный (в том числе т1хаёау)

8 - 90 Среднесрочный

> 90 Долгосрочный

Период, за который инвестор совершает сделку, будет далее называться период Т.

Частные инвесторы участвуют в торговле на фондовом рынке с помощью открытых брокерских счетов, индивидуальных инвестиционных счетов (ИИС) и доверительного управления.

При этом самостоятельно принимают решения о совершении сделок на фондовом рынке лишь владельцы брокерских счетов и ИИС, что обосновывает выделение их в обособленную категорию, которую можно назвать «независимые

частные инвесторы» (НЧИ). Таким образом НЧИ - это физическое лицо, являющееся владельцем брокерского или индивидуального инвестиционного счета, которое осуществляет сделки на фондовом рынке за свой счет посредством брокера и полностью самостоятелен в принятии решений об открытии и закрытии счетов, увеличении и уменьшении денежных средств на счете, открытии и закрытии позиций по ценным бумагам на фондовом рынке и другим операциям. НЧИ рассматривает фондовый рынок как инструмент преумножения собственных сбережений в качестве альтернативы банковским вкладам и прочим объектам инвестиций, а не в качестве основного источника дохода.

Важнейшей составляющей деятельности НЧИ является формирование портфеля, которое включает два основных направления: отбор ценных бумаг в портфель и своевременное открытие длинных и коротких позиций по выбранным бумагам. Главным условием при формировании портфеля НЧИ является получение наибольшей доходности при наименьших рисках.

Для достижения выгодного соотношения доходности и рисков НЧИ, как правило, совершают действия, основанные на общих представлениях об эмитентах ценных бумаг, рекомендациях брокерских компаний, предоставляющих доступ к торгам, а также на мнении общественных аналитиков и различном информационном шуме. Данные основания не являются надежными, поскольку брокерские компании и аналитики чаще всего преследуют собственные цели, направленные на покупку НЧИ ценных бумаг, входящих в их сферу интересов, либо на получение высокой суммы комиссии за операции НЧИ. В связи с этим необходимо предоставить НЧИ объективные основания для формирования портфеля.

Для оценки состояния фондовых рынков в разных странах используются различные национальные фондовые индексы, представляющие собой сводные показатели, вычисляемые на основе цен наиболее значимых ценных бумаг. В России основным таким индексом является индекс МосБиржи (MICEX), рассчитанный на основе поведения 50 наиболее ликвидных акций крупнейших

российских эмитентов, виды экономической деятельности которых относятся к основным секторам экономики.

Индекс МосБиржи (до 2011 г. Индекс ММВБ) рассчитывается с 1998 г. и имеет растущий тренд от 0 до 3000 пунктов [53]. Динамику индекса за весь период существования можно условно разбить его на 3 отрезка (рисунок 1.2).

Рисунок 1.2 - Динамика индекса МосБиржи за весь период существования

В период с 1998 г. по 2004 г. наблюдается плавный подъем в 600 пунктов за 7 лет. Этот период характеризуется подъемом российской экономики после кризисов 1990-х гг. в, умеренным ростом цен на нефть, развитием функционирующей рыночной экономики в стране. Кривая графика растет уверенно и с определенной периодичностью: каждый год достигается новый уровень пика, четко прослеживаются линии поддержки и сопротивления. Период сопровождается низкими объемами торгов, капитализацией и волатильностью.

Следующий период достаточно ярко выражен на графике. Он длится с 2005 г. по 2010 г. Данный период сопровождается высокими объемами торгов, волатильностью, большим числом игроков на рынке, в том числе спекулятивных агентов. За 5 лет динамика МосБиржи достигла своего максимума и вернулась обратно к прежним значениям. В период с 2005 г. по 2007 г. наблюдался резкий рост индекса. Это связано с подъемом мировой экономики и, главным образом, с резким ростом цены на нефть. После этого произошел мировой финансовый кризис 2008 г., связанный с ипотечным кризисом в США. В 2008 г. значения индексов

большинства стран мира резко упали до минимальных значений. Это был период шока, массовых банкротств и сокращений. Анализ российского фондового рынка в этот период совершенно несостоятелен, никакие внутренние показатели не играли роли - все решал внешний фон и американский фондовый рынок.

В 2009 г. кризис достиг высшей точки, и мировая экономика начала восстановление. Восстановление у всех стран проходило по-разному. Темпы восстановления российского фондового рынка были невелики, однако к 2010 г. удалось достигнуть значений 2005 г.

Наконец, третий период начинается в 2011 г. и длится до настоящего времени. Это период устойчиво волатильной динамики индекса, которая в последние годы показывает явную тенденцию к росту. Именно этот период будет рассматриваться в дальнейшей работе. Ему свойственны небольшие скачки в динамике, падение цен на нефть и слабая зависимость от внешнего фона. В последние три года наблюдается восходящий тренд.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Галустян Микаел Жирайрович, 2022 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Альгин, А. П. Риск и его роль в общественной жизни / А. П. Альгин. — М.: Мысль, 1989. — 187 с.

Бабуров, Д.В. Управление рисками на российском фондовом рынке: проблемы и перспективы / Д. В. Бабуров, С. А. Гришаева // Наука и экономика. — 2010. — С. 52-56.

Банников, В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (Eviews) / В.А. Банников // Прикладная эконометрика. — 2006. — № 3. — С. 96—129.

4. Басовский, Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка [Текст] / Л.Е. Басовский: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2001. — 260 с.

Берзон, Н. И. Фондовый рынок: Учеб. Пособие для высш. учебн. зав. экон. профиля / Гос. унив. — Высшая Школа Экономики. Высшая Школа менеджмента / Н. И. Берзон, А.Ю. Аршавский, Е.А.Буянова, А.С. Красильщиков. Под ред. Н. И. Берзона — 4—е изд., перераб. и доп. — М.: ВИТА—ПРЕСС, 2009. — 624 с.: ил.

Бланк, И. А. Финансовый менеджмент: Учебный курс / И. А. Бланк. — К: Ника- Центр, Эльга, 2002. — 528 с.

Владыкина, Е. В. Совершенствование методики управления финансовыми рисками на фондовом рынке: дисс. на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.10 / Владыкина Екатерина Владимировна. — Нижний Новгород, 2007. — 24 с.

Воробьев, Н. Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков / Н. Н. Воробьев — М.: Наука, Главная редакция физико—математической литературы, 1985. — 272 с.

9. Галустян, М. Ж. Влияние девальвации на фондовый рынок / М. Ж. Галустян, Ю. М. Филатова // Сборник «Теория и практика современной торговли». — Тула: Тульский филиал РГТЭУ, 2011. — Вып 1. — С. 212-216

10. Галустян, М. Ж. Использование метода главных компонент при отборе факторов для прогнозирования фондового рынка России / М.Ж. Галустян //

Известия ТулГУ. Серия «Экономические и юридические науки». - Тула: Изд-во ТулГУ, 2016. - Вып 2. - Ч.1. - С. 176-183

11. Галустян, М. Ж. О проблемах прогнозирования фондового рынка России в краткосрочном периоде / М.Ж. Галустян // Научные исследования и разработки. - Экономика. - 2018. - №. 6. - С. 84-88.

12. Галустян, М. Ж. Проблемы использования метода наименьших квадратов при оценке и прогнозировании динамики фондовых рынков / М.Ж. Галустян // Известия ТулГУ. Серия «Экономические и юридические науки». - Тула: Изд-во ТулГУ, 2015. - Вып 2. - Ч.1. - С. 88-92.

13. Галустян, М. Ж. Учет динамики дневных отклонений индекса МосБиржи при минимизации рисков краткосрочных операций на российском фондовом рынке / М. Ж. Галустян // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2019. - №. 2. - С. 34-44.

14. Галустян, М. Ж. Формирование портфеля частного инвестора на фондовом рынке / М. Ж. Галустян, И. В. Сычева // Финансы и кредит. - 2020. - Т. 26, № 5. - С. 1151-1169.

15. Галустян, М. Ж. О проблемах прогнозирования поведения индекса ММВБ в краткосрочном периоде / М. Ж. Галустян // Диалектика способов развития экономики России в условиях геополитических вызовов. - 2018. - С. 26-29.

16. Гамбаров, Г. Кривая бескупонной доходности на рынке ГКО-ОФЗ / Г. Гамбаров, И. Шевчук // Банк России, 2006 г. - С. 1 - 23.

17. Герцекович, Д. А. Выбор приоритетных направлений инвестирования на фондовых рынках по модели "Доходность-риск"/ Д. А. Герцекович // Экономика и предпринимательство. - 2018. - № 9 (98). - С. 673-680.

Головачев, С. С. Прогнозирование доходности на фондовом и валютном рынках на основе моделей искусственных нейронных сетей: дисс. кандидата экономических наук: 08.00.10 / Головачев Сергей Сергеевич - Национальный исследовательский университет. - Москва, 2014. - 191 с.

19. Горская, Е.В. Фондовый рынок как источник формирования инвестиции в современных условиях / Е. В. Горская, А. А. Халяпин // Инновационная наука. — 2016. — № 4-1. — С. 130-132.

20. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010—2011. Менеджмент риска. Методы оценки риска. — 70 с.

21. Гранатуров, В. М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения [Текст]: учебное пособие / В. М. Гранатуров. — 3-е изд., перераб. и доп. - Москва: Дело и сервис, 2010. — 207 с.

Давнис, В.В. Модель альтернативных ожиданий и одно из ее приложений в портфельном анализе / В. В. Давнис, В. В. Коротких // Современная экономика: проблемы и решения. — 2014. — №5 (53). — С. 31-46.

23. Давнис, В.В. Об использовании двух гипотез при эконометрическом моделировании стохастических процессов / В. В. Давнис, В.В. Коротких // Современная экономика: проблемы и решения. — 2014. — №7 (55). — С. 30-43.

24. Давнис, В.В. Эконометрические варианты модели (Б,8,1)-рынка/ В. В. Давнис, В.В. Коротких // Современная экономика: проблемы и решения. — 2013. — №10 (46). — С. 154-165.

Дегтярев, В. Б. Прогнозирование бета-коэффициента для управления риском на российском фондовом рынке / Дегтярев, В. Б. // Сервис в России и за рубежом. — 2010. — №3 (18). — С 31-35.

Дубров, А. М. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе / А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев — М.: Финансы и статистика, 1999.

27. Евстигнеев, В.Р. Прогнозирование доходности на рынке акций / В.Р. Евстигнеев. — М.: Маросейка. — 2009. — 192 с.

Егорова, Е. Н. Влияние глобальных ресурсного и технологического секторов на фондовые рынки Китая, Бразилии и Индии / Е. Н. Егорова, М. С. Вигриянова // Российский экономический интернет-журнал. — 2017. — № 3. — С. 14.

Егорова, Е. Н. Влияние секторов глобального фондового рынка на фондовые рынки России и Германии в 2018-2019 годах / Е. Н. Егорова, М. С. Вигриянова // Российский экономический интернет-журнал. — 2019. — № 4. — С. 54.

30. Егорова, Е. Н. Макроэкономические предпочтения инвесторов на фондовых рынках России и Германии в условиях экономической и политической нестабильности в 2017 - начале 2018 г. / Е. Н. Егорова, М. С. Вигриянова // Россия в XXI веке: глобальные вызовы и перспективы развития: материалы седьмого международного форума. - Москва, ИПР РАН, 2018. - С. 60-68.

31. Егорова, Н. Е. Экономико-математический инструментарий прогнозирования фондовых рынков (на примере России) / Н. Е. Егорова, А. Р. Бахтизин, К. А. Торжевский. -М: Российская акад. наук, Учреждение Российской акад. наук Центральный экономико-мат. ин-т РАН (ЦЭМИ). - 2011. - 109 с.

32. Ежегодное исследование активности граждан на фондовом рынке от 24 февраля 2021 г. Национальная ассоциация участников фондового рынка (НАУФОР) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://naufor.ru/tree.asp?n=21226 (дата обращения: 11.04.2021 г.)

33. Звонова, Е. А. Особенности аккумуляции сбережений населения на российском фондовом рынке / Е. А. Звонова // Экономика. Налоги. Право. - 2015. № 2. - С. 40-48.

34. Инвестиционный холдинг Финам [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.finam.ru/education/likbez/diversifikaciya-riskov-chto-eto-prostymi-slovami-20210716-16400/(дата обращения: 22.08.2021 г.)

35. Интернет журнал о инвестициях [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://investim.guru/wiki/volatilnost (дата обращения: 15.12.2020 г.)

36. Использование модели ARIMA для краткосрочного прогнозирования поведения ценовых графиков на валютном рынке Forex [Электронный ресурс]: Портал магистров ДонНТУ. - URL: http://uran.donntu.org/ ~masters/2007/fvti/karpunova/diss/index.html (Дата обращения: 17.01.2020).

37. Касимов, Ю. Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг / Ю. Ф. Касимов // М.: Информ. - изд. дом "Филинъ", 1998. - 140 с.

38. Кашина, О. И. Интеграция российского фондового рынка в систему мировых рынков / О. И. Кашина, М. В. Киселева // Финансово-экономические

проблемы процессов глобализации : сб. ст. по материалам Междунар. науч.-практ. конф. - Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н. И. Лобачевского. - 2010. - С. 96-98.

39. Кейнс, Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег [Текст] / Дж. М. Кейнс; [пер. с англ. Гребенников и др.]. - Москва : ЗАО "Бизнеском", 2013. - 402 с.

40. Колесник, И. А. Взаимосвязь динамики российского фондового рынка и структуры факторов в различных экономических условиях / И. А. Колесник // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2020. - № 1 (183). - С. 108-118.

41. Колесник, И.А. Фондовый рынок России: структура экономических факторов в периоды роста и кризиса / И. А. Колесник // Финансы и кредит. - 2020. - Т. 26. № 6 (798). - С. 1373-1391.

42. Константинов, А. Портфельное инвестирование на российском рынке акций / А. Константинов // Финансист. - 2013. - №8. - С. 28-31.

Коротких, В. В. Исследование механизма формирования доходности фондовых активов с использованием энтропийных мер риска / В. В. Коротких, И. А. Лукин // Современная экономика: проблемы и решения. - 2019. - №2 3 (111). - С. 37-50.

Кропачев, С. В. Диверсификация рисков и увеличение доходности торговой системы на фондовом рынке с применением наращивания позиции / С. В. Кропачев, В. Г. Руссков, Т. С. Скворцова // Экономические проблемы и решения: науч. журн. Красноярск: КрасГУ. - 2006. - № 5. - С. 110-116.

45. Кулик, А. А. Риски и фондовый рынок /А. А. Кулик, С.Д. Захарова, С.В. Пупенцова // Colloquium-journal. - 2019. - № 24-8 (48). - С. 27-28.

46. Куприяновский, В. П. Целостная модель трансформации в цифровой экономике - как стать цифровыми лидерами / В. П. Куприяновский, А. П. Добрынин, С. А. Синягов, Д. Е. Намиот // International Journal of Open Information Technologies. - 2017. - №1. - С. 26-33.

47. Мазаев, Н. Ю. Волатильность на фондовом рынке и её роль для портфельного управляющего / Н. Ю. Мазаев // Управление мегаполисом. - 2015. -№ 5 (47). - С. 86-92.

Бантикова, О. И. Математическое моделирование: исследование социальных, экономических и экологических процессов (региональный аспект): учебное пособие / О. И. Бантикова, В. И. Васянина, Ю. А. Жемчужникова, А. Г. Реннер, Е. Н. Седова, О. И. Стебунова, Л. М. Туктамышева, О. С. Чудинова // под ред. А.Г. Реннера. - Оренбургский гос. ун-т. - Оренбург: ОГУ. - 2012. - 366 с.

Машичев, А. С. Оценка результативности и рисков процессов / А. С. Машичев, С. А. Трошин. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 50 (288). — С. 357-361. — URL: https://moluch.ru/archive/288/65192/ (дата обращения: 28.04.2021).

50. Митрофанов, В.И. Роль частных инвесторов в развитии российского рынка акций / В.И. Митрофанов // Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. - 2016. - № 38. - С. 22-27.

51. Могилевич, Е.О. Анализ динамики фондовых индексов с использованием нечетких моделей Такаги-Сугено[Текст] / Е.О. Могилевич А.С. Шведов // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2017. - № 3. - С. 434-450.

52. Московская биржа [Электронный ресурс]: URL: https://www.moex.com/ (Дата обращения: 10.07.2020).

Московскя Биржа [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.moex.com/ru/index/IMOEX (дата обращения: 13.09.2021 г.)

Московскя Биржа [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www. moex.com/n12352?utm_source=www. moex.com&utm_term=кривая%20б ескупонной (дата обращения: 05.09.2021 г.)

Назариев, П. Р. Зависимость фондового рынка от роста ВВП в развивающихся рынках [Текст] / П. Р. Назариев // Современные научные исследования и инновации. - 2014. - № 12-2 (44). - С. 154-156.

56. Назарова, В. В. Хеджирование инвестиционного портфеля с помощью производных ценных бумаг на биржевые индексы / В. В. Назарова // Актуальные вопросы современной науки. - 2011. - № 20. - С. 281-289.

57. Наумов, А. А. О современном состоянии методов анализа волатильности фондовых рынков/ А. А. Наумов // Theoretical & Applied Science. - 2014. - №2 4 (12).

- С. 175-177.

58. Независимый онлайн журнал для трейдеров_[Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://fortrader.org/economic-forex/indeks-indikatorov.html (дата обращения: 14.08.2024 г.)

59. Обзор российского финансового сектора и финансовых инструментов [Электронный ресурс]: URL: https: //cbr.ru/Content/Document/File/107372/overview_2019. pdf (Дата обращения: 10.07.2020).

60. Овешникова, Л. В. Анализ развития фондового рынка Российской Федерации: прогнозные оценки [Текст] / Л. В. Овешникова, Е. А. Устинов // Экономика и предпринимательство. - 2016. - № 10-3 (75-3). - С. 1034-1041.

61. Онлайн графики акций и форекс [Электронный ресурс] URL://https://ru.tradingview.com (дата обращения: 19.08.2018).

62. Петров, С. С. возможностях прогнозирования доходности финансовых активов на основе анализа биржевых котировок / С. С. Петров, О. И. Кашина // Аудит и финансовый анализ. — 2015. — № 2. — С. 135-140.

Петров, С. С. Исследование котировок на покупку и продажу акций на фондовой бирже в целях совершенствования инвестиционной стратегии [Текст] / Петров С. С., Кашина О. И. // Аудит и финансовый анализ. - 2011. - №5. - С. 220226.

64. Петров, С. С. Краткосрочное прогнозирование цен акций на основе анализа тенденций спроса и предложения на фондовой бирже [Текст] / Петров С. С., Трушанина О. Ю. // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2012. - .№12.

- С. 17-24.

Петров, С. С. О применении мониторинга лимитных заявок на фондовой бирже для активного управления портфелем ценных бумаг [Текст] / Петров С. С., Кашина О. И. // Аудит и финансовый анализ. - 2012. - №5. - С. 273-279.

66. Пирамидинг РЕПО и еще 3 стратегии торговли облигациями http://capitalgains.ru/investitsii/tsennye-bumagi/piramiding-repo-i-eshhe-3-strategii-torgovli-obligatsiyami.html.

67. Платформа финансовых рынков [Электронный ресурс]: URL: https://www.investing.com/ (Дата обращения: 10.07.2020).

68. Поляк, Г. Б. Финансовый менеджмент: учебник / Г. Б. Поляк [и др.]; под редакцией Г. Б. Поляка. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2018. — 456 с. — (Авторский учебник). — ISBN 978-5-9916-4395-5. — Текст: электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/411109 (дата обращения: 12.07.2020).

69. Применение модели ARIMA-GARCH для прогнозирования курса рубля [Электронный ресурс]: Финансовый портал. - URL: https://smart-lab.ru/blog/327500.php (Дата обращения: 18.01.2018).

70. Райс, Т. Финансовые инвестиции и риск / Т. Райс, Б. Койли; Пер. с англ. — Киев: Торгово-издат. бюро BHV, 1995. - 592 с.

71. Ранганатан, Ш. Р. Классификация двоеточием [Текст]: Основная классификация: Пер. с англ. / Под ред. Т. С. Гомолицкой [и др.]; [Гос. ком. Совета Министров СССР по науке и технике. Гос. публ. науч.-техн. б-ка СССР]. - Москва: [б. и.], 1970. - 422 с.

72. Рейтинговое агентство Fitch [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.fitchratings.com/products/rating-definitions (дата обращения: 07.05.2021 г.)

73. Рейтинговое агентство Moody's [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.moodys.com/sites/products/productattachments/2007100000528403.pdf (дата обращения: 15.06.2021 г.)

Рейтинговое агентство АКРА [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.acra-ratings.ru/_(дата обращения: 26.07.2021 г.)

75. Решетникова, Л.Г. Инвестиционный профиль частного инвестора на российском фондовом рынке / Л.Г. Решетникова, Т.В. Буркова// Экономика и предпринимательство. - 2019. - № 2 (103). - С. 769-773.

Рынок ценных бумаг: учебник для академического бакалавриата / Н. И. Берзон [и др.]; под общей редакцией Н. И. Берзона. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2019. — 514 с.

77, Сайт АО «Газета.Ру» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.gazeta.ru/business/2014/03/03/5933417.shtml (дата обращения: 10.09.2018 г.)

Семернина, Ю. В. Специфические особенности дивидендной политики российских компаний / Ю. В. Семернина, А. С. Козлова // Управленец. — 2016. — №6 (64). — С. 68-74.

79. Сербиновский, Б. Ю., Гарькуша, В. Н. Страховое дело/ Б. Ю. Сербиновский, В. Н. Гарькуша — Ростов-на-Дону: Феникс, 2008. — 480 с.

Соколовский, М. В. Управление рисками частных инвесторов на рынке ценных бумаг при использовании систем интернет-трейдинга / М.В. Соколовский, И.В. Целихина // Российское предпринимательство. — 2018. — Т. 19. № 12. — С. 41334142.

Соломенцев, А. С. Краткосрочные стратегии портфельного инвестирования частных инвесторов на российском фондовом рынке / А. С. Соломенцев // Экономика и предпринимательство. — 2019. — № 1 (102). — С. 10971100.

Тараканов, С. И. Инвестиции на российском фондовом рынке подвергаются повышенным рискам / С.И. Тараканов // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. — 2019. — Т. 18. № 1. — С. 90-96.

Татьянников, В. А. Риски инвесторов в условиях повышенной неопределенности российского фондового рынка: дисс. канд. экон. наук: 08.00.10 / В. А. Татьянников. — Екатеринбург: [б. и.], 2001. — 216 с.

Терехова, Е. А. Экономическая оценка рисков [Электронный ресурс]: учебное пособие / Е. А. Терехова, Н. В. Мозолева. — Электрон. текстовые данные. — М.: Российская таможенная академия, 2016. — 100 с. — 978-5-9590-0886-4. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/69853.html

85. Томашенко, А. А. Сущность финансовых рисков на фондовом рынке / А. А. Томашенко // Экономика и предпринимательство. - 2019. - № 6 (107). - С. 894898.

86. Бернстайн, У. Манифест инвестора: Готовимся к потрясениям, процветанию и всему остальному = The Investor's Manifesto. Preparing For Prosperity, Armageddon, And Everything In Between /, У. Бернстайн. — М.: Альпина Паблишер, 2013. - 229 с.

87. Ульмаскулов, Р. Т. Отличия фондового рынка США от Российского фондового рынка [Текст] / Р. Т. Ульмаскулов, З. Ф. Шарифьянова // Символ науки. - 2017. - № 1. - С. 69-72. 47.

88. Управление риском в социально-экономических системах [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.znay.ru/risk/01-05.shtml (дата обращения: 15.02.2021 г.)

89. Фадейкина, Н. В. Риск-менеджмент: теория и практика / Н. В. Фадейкина, И. Н. Демчук. - Новосибирск: Сибирская академия финансов и банковского дела, 2011. - 390 с.

90. Федорова, Е. А. Условная ICAPM: оценка мировых и местных рисков российского фондового рынка и фондовых рынков стран БРИК / Е. А. Федорова // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2011. - № 40. - С. 23-29.

91. Федорова, Е. А. Прогнозирование фондового рынка российской федерации с помощью GARCH-моделирования [Текст] / Е. А. Федорова, Д. А. Бузлов // Финансовая аналитика: проблемы и решения, 2013. - №16, С.2-10

Федорова, Е. А. Моделирование волатильности фондового рынка в период кризиса[Текст]/ Е. А. Федорова // Финансовая аналитика: проблемы и решения, 2011. - №37, С. 21-30.

Федорова, Е. А. Анализ зависимости между ценой на нефть, валютным курсом и фондовыми рынками развивающихся стран [Текст]/ Е. А. Фёдорова// Финансовая аналитика: проблемы и решения 2012.-№41.-С. 14-23.

94. Финансовый портал Финам [Электронный ресурс]: URL: https://www.finam.ru/ (Дата обращения: 10.04.2021).

95.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2e издание.: Пер. с ант. / С. Хайкин // М. Издательский дом Вильямс", 2006 - 1104 с.: ил.

96. Чернова, Г. В. Управление рисками: Учеб. пособие: Для студентов, обучающихся по специальностям "Финансы и кредит", "Бух. учет, анализ и аудит", "Мировая экономика" / Г. В. Чернова, А. А. Кудрявцев. - М.: Проспект: ТК Велби. - 2003. - 158 с.

97. Шапкин, А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. [Текст]: Монография//А.С. Шапкин, 2012. - 544 с.

Шапкин, А. С. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций: Учебник/A. С. Шапкин, В. А. Шапкин - М.: Из-во «Дашков и К0». - 2005. - c.165.

99. Шарп, У. Ф. Инвестиции: Пер. с англ. / Уильям Ф. Шарп, Гордон Дж. Александер, Джеффри В. Бэйли. - М.: ИНФРА-М: НФПК NTF", 1997. - Х, 1024 с.

100. Электронный учебник StatSoft [Электронный ресурс] // URL: http://statsoft.ru/hom1e/textbook/default.htm (Дата обращения: 18.01.2018).

101. Al-Hilu, K. (2017), "Investors'behavior in an emerging, tax-free market", Emerging Markets Finance and Trade. - Vol. 53 No. 7. - P. 1573-1588.

102. Bishop, C.M. Neural Networks for Pattern Recognition / C.M. Bishop // Oxford University Press. - 1995. - 483 p.

103. Durre, A. Endorse or fight the Fed model? An international analysis of earnings, stock prices and bond yields, 2004. - 43 p.

104. Filis, G. VAR model training using particle swarm optimisation: evidence from macro-finance data / G. Filis, K. Kentzoglanakis, C. Floros // International Journal of Computational Economics and Econometrics. - 2009. -1(1), P. 9-22.

105. Fyfe, C. Artificial Neural Networks and Information Theory / C. Fyfe // Department of Computing and Information Systems, The University of Paisley, 2000.

106. Galustyan, M. Improving the Profitability of a Private Investor by Mastering Digital Trading Skills in the Face of Digital Transformation of Stock Markets / M. Galustyan, I. Sycheva, S. Smirnova, V. Levina, N. Pianova // Proceedings of the 2nd International Scientific Conference on Innovations in Digital Economy: SPBPU IDE-2020. - 2020. - P. 1-7.

107. Górriz, J. M. Survey of Forecasting Preprocessing Techniques using RNs / J. M. Górriz, J. C. S. Luna, C. G. Puntonet, M. Salmerón // Informática (Slovenia). - 2005.

- 29(1). - P. 13-32.

108. Haken, G. Synergetics, an Introduction: Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry, and Biology", 3rd rev. enl. ed. New York: Springer-Verlag, 1983, P. 405.

109. Hassan, R. Fusion Model of HMM, ANN and GA for Stock Market Forcasting / R. Hassan, B. Nath and M. Kirley // Expert Systems with Applications. - 2007. - P. 171-180.

110. Huang, W. (2005). Forecasting stock market movement direction with support vector machine / W. Huang // Comput. Oper. Res., 32, P. 2513-2522.

111. Jiang, Y., Investor sentiment and stock market response to earnings announcement / Y. Jiang // Management and Service Science (MASS) 2011 International Conference, IEEE, Wuhan. - 2011 - P. 1-4.

112. Kohonen, T. Exploration of very large databases by self-organizing maps / T. Kohonen // Interactional Conference on Neural Networks, Houston. - 1997, vo1. 1. - p. PL1-PL6.

113. Markowits, H. M. Portfolio Selection / H. M. Markowits // Journal of Finance.

- 1952. - № 1. - pp. 71-91.

114. Mergel, I. Defining digital transformation: Results from expert interviews, Government Information Quarterly / Mergel, I. // - 2019. - 36 p.

115. Metawa, N. Impact of behavioral factors on investors' financial decisions: case of the Egyptian stock market / N. Metawa, M. K. Hassan, S. Metawa and M.F. Safa // International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management. - 2019.

- Vol. 12 No. 1, pp. 30-55.

116. Morimune, K. Arima approach to the unit root analysis of macroeconomic time series / K. Morimune, K. Miyazaki // Mathematics and computers in simulation. -1997. - no. 3-6, pp. 395-403.

117. Ortega, L. F. A Neuro-wavelet Method for the Forecasting of Financial Time Series / L. F. Ortega // In Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science. - 2012. - Vol. 1. - P. 6.

118. Pastore, S. Heterogeneous information based artificial stock market / S. Pastore, L. Ponta, S. Cincotti // New Journal of Physics. - 2010. - 12(5), 053035. - P. 12.

119. Peng, L. Decision-making and simulation in multi-agent robot system based on PSO-neural network / L. Peng, H. Y. Liu // In Robotics and Biomimetics 2007 IEEE International Conference. - 2007. - P. 1763-1768.

120. Qi, M. Predicting US recessions with leading indicators via neural network models / M. Qi // International Journal of Forecasting. - 2001. - 17(3), P. 383-401.

121. Railsback, S. F. Agent-based and individual-based modeling: a practical introduction / S. F. Railsback, V. Grimm // Princeton University Press. - 2011. - P. 407413.

122. Sharpe, W. The Sharpe Ratio / W. Sharpe // William Stanford University Reprinted from The Journal of Portfolio Management. - 1994. - 21 (1). - P. 49-58.

123. Theissen, E. An analysis of private investors' stock market return forecasts / E. Theissen // Applied Financial Economics. - 2007. - P. 35-43.

Vial, G. Understanding digital transformation: A review and a research agenda / G. Vial // The Journal of Strategic Information Systems. - 2019. - Vol. 28. - P. 118-144.

125. Yakunina, A. Impact of foreign economic sanctions on the Russian market of bonds denominated in foreign currencies / A. Yakunina, Y. Semernina, S. Yakunin, E. Ermakova // SHS Web of Conferences. - 2019. - №61. - P. 1-7.

Таблица А - Основные показатели фондовых рынков стран мира, 2011 - 2019 гг.

Показатель Страна 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Число компаний, зарегистри рованных на фондовой бирже Китай 2342 2494 2489 2613 2827 3052 3485 3584 3777

Бразилия 366 353 352 351 345 338 335 334 324

Россия 817 292 261 254 251 242 230 221 213

Индия 5112 5191 5294 5541 5835 5820 5615 5065 -

ЮАР 347 338 322 322 316 303 294 289 274

США 4171 4102 4180 4369 4381 4331 4336 4397 -

Нигерия 196 189 188 188 183 169 166 164 180

Капитализа ция фондового рынка в процентах от ВВП Китай 45,06 43,19 41,11 57,29 74,00 65,42 71,18 45,52 59,63

Бразилия 46,97 49,79 41,27 34,36 27,22 42,28 46,45 48,63 64,54

Россия 38,19 37,34 33,55 18,70 28,74 48,42 39,52 34,51 -

Индия 55,25 69,12 61,34 76,42 72,12 68,89 89,65 76,79 75,98

ЮАР 189,48 229,03 257,15 266,35 231,77 321,67 352,85 234,96 300,58

США 100,79 115,56 143,99 151,09 138,34 146,86 165,65 147,89 -

Нигерия 9,51 12,24 15,65 11,04 10,10 7,36 9,91 7,94 9,80

Капитализа ция фондового рынка, млн долл. США Китай 3 412 108 3 697 376 3 949 143 6 004 948 8 188 019 7 320 738 8 711 267 6 324 880 8 515 504

Бразилия 1 228 936 1 227 447 1 020 455 843 894 490 534 758 559 954 715 916 824 1 187 362

Россия 783 555 825 340 770 657 385 927 393 238 622 052 623 425 576 116 -

Индия 1 007 183 1 263 336 1 138 834 1 558 300 1 516 217 1 566 680 2 331 567 2 083 483 2 179 781

ЮАР 789 037 907 723 942 812 933 931 735 945 951 320 1 230 977 865 328 1 056 341

США 15 640 707 18 668 333 24 034 854 26 330 589 25 067 540 27 352 201 32 120 703 30 436 313 -

Нигерия 39 028 56 205 80 610 62 766 49 974 29 792 37 218 31 521 43 922

Окончание таблицы А

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Объем Китай 88,13 58,73 80,11 114,09 355,42 163,00 140,32 94,07 133,37

торгов на Бразилия 31,53 33,74 29,91 26,23 23,30 31,28 31,26 40,80 -

фондовом Россия 27,01 15,40 10,25 7,75 8,57 10,86 9,22 8,81 10,63

рынке, млн Индия 35,40 33,71 28,96 35,83 36,72 35,26 45,60 46,42 43,77

долл. США ЮАР 54,23 57,24 63,35 70,07 73,69 136,08 117,44 80,10 81,04

США 264,50 200,24 199,19 223,65 228,46 225,89 205,18 160,48 108,21

Нигерия 0,94 0,89 1,21 0,90 0,83 0,37 0,59 0,65 0,61

Нигерия 3871,93 4092,80 6227,90 5132,91 4084,89 1509,64 2206,11 2 586 2 717

Коэффицие Китай 195,60 135,97 194,88 199,16 480,29 249,17 197,12 206,6544 223,6562

нт Бразилия 67,12 67,75 72,49 76,33 85,62 73,56 67,02 83,89787 -

оборачивае Россия 70,73 41,23 30,56 41,44 29,83 25,73 23,14 25,54522 -

мости Индия 64,08 48,77 47,22 46,89 50,92 51,18 50,87 60,45161 57,60736

фондового ЮАР 28,62 24,99 24,63 26,31 31,79 38,37 25,74 34,09257 26,96255

рынка, % США 262,43 173,29 138,33 148,03 165,15 94,72 116,08 108,5126 -

Нигерия 9,92 - - 8,18 8,17 5,36 5,87 8,204812 6,185134

Таблица Б - Классификация определений риска по категориям [7]

Категория определения Пример определения Авторы

Обобщенное определение «Риск - 1) возможность опасности, неудачи. 2) действие на удачу в надежде на счастливый исход». Ожегов СИ., Шведова Н.Ю.

Субъективное определение «Риск отражает, с одной стороны, степень неуверенности лиц, принимающих решения, в целесообразности принимаемого решения, а с другой, степень и характер возможной угрозы, связанной с теми или иными последствиями реализации этого решения». Надеев А.Т. Клейнер Г.Б. Тамбовцев В.Л. Качалов Р.М. В.А.Чалый-Прилуцкий

Математическое определение «Под риском понимается вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом». Марковиц Г.

Определение Дж.М. Кейнса «Риск - это дань, уплачиваемая производителем за преимущества глубокой специализации, разнообразие рынков и условий снабжения их сырьем». Кейнс Дж.М.

Ситуативное определение «Риск - это ситуативная характеристика деятельности любого производителя, отображающая неопределенность ее исхода и возможные неблагоприятные последствия в случае неуспеха». Севрук В.Т. Первозванский А.А. Абалкин Л.И.

Таблица В - Классификация инвестиционных рисков В. А. Татьянникова

Название риска Содержание риска

1 2

Систематический (системный, рыночный) риск Систематический риск - составляющая риска, которая постоянно присутствует во всех инвестициях в ценные бумаги и не поддается контролю. Однако следует отметить, что в зависимости от вида выбранного инструмента (акции, облигации, векселя) в структуре систематического риска возможны изменения.

Политический риск Вероятность того, что доходы от инвестирования будут ниже планируемых по причинам политического характера (нелегитимность органов власти, смена политического режима и т.п.)

Отраслевой риск Вероятность снижения действительных доходов в связи со специфическими условиями конкретной отрасли.

Риск несовершенства законодательной базы Предполагаемая вероятность снижения доходов вследствие наличия противоречий в законодательной базе или возможных изменений в законодательстве.

Фондовый риск Риск, обусловленный состоянием рынка ценных бумаг, которое предполагает потери инвесторов в зависимости от колебаний спроса и предложения на ценные бумаги.

Валютный риск Вероятность снижения доходов в результате изменений на валютном рынке

Процентный риск Вероятность получения доходов ниже ожидаемых в силу изменения ситуации в банковской сфере

Инфляционный риск Вероятность падения доходности от инвестирования, вызванная уменьшением покупательной способности денег

Риск инструмента Риск изменения доходности, зависящий от вида выбранного инструмента (акции, облигации, векселя, инструменты срочного рынка)

Риск возникновения чрезвычайных ситуаций Вероятность неблагоприятных последствий в связи с проявлением стихийных сил природы или наличием злого умысла

Несистематический (несистемный) риск Инвестиционный риск, присутствующий в каждой ценной бумаге и поддающийся контролю посредством диверсификации.

Риск предприятия Вероятность отклонения действительных доходов от ожидаемых под влиянием производственных условий компании

Риск ликвидности Вероятность снижения доходов по причине низкой ликвидности ценной бумаги

Операционный риск включает: Риск, возникающий по причине осуществления различных действий (операций) в процессе инвестирования.

а)технологические риски Риски, постоянно присутствующие при проведении операций на конкретной бирже и возникающие в силу организационно-технологических особенностей данной биржи.

Окончание таблицы В

1 2

б)риск системы денежных расчетов Вероятность получения доходов меньше ожидаемых в связи с нестабильной ситуацией в банковской системе в целом или в

в)риск клиринговой системы уВпеорлонятонмоосчтеьнунмыехнбьашнекнаихя. доходов в связи со спецификой используемой процедуры клиринга.

г)риск торговой системы Вероятность несоответствия планируемых и реальных доходов в связи с особенностями торгового процесса.

д)риск системы регистрации прав собственности Вероятность недополучения прибыли в силу особенностей технологии перерегистрации прав собственности, применяемых в депозитарии и/или у регистратора.

е)риски, порождаемые информационной Вероятность несоответствия ожидаемых и полученных доходов в связи с недостатком или использованием неверной информации.

ж)специф ические риски Риски в данном случае проявляют себя в ситуациях вызванных не закономерным течением событий, а ошибочными действиями персонала или непредвиденным отказом технических средств [83].