Модели ценообразования на российском фондовом рынке тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Дорофеев, Евгений Александрович

• Дорофеев, Евгений Александрович
• кандидат экономических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Дорофеев, Евгений Александрович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. УПРАВЛЕНИЕ АКТИВАМИ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ И 20 ИХ РЫНОЧНАЯ СТОИМОСТЬ

1.1. Теоретические подходы к определению экономической 20 стоимости компании

1.2. Исследование функции полезности акционера и учет струк- 26 туры собственности российских компаний

1.3. Учет денежных потоков, которыми распоряжаются различ- 32 ные группы акционеров российских компаний

1.4. Инсайдерская рента и низкая капитализация российских 33 компаний

1.5. Рыночные бета-коэффициенты российских компаний и их 36 оценка

1.5.1. Теоретический вывод формулы для бета-коэффициентов 36 российских компаний

1.5.2. Приближенная оценка требуемой инсайдерами доходно- 41 сти российских компаний нефтегазового сектора

1.6. Выводы

ГЛАВА 2. ПОВЕДЕНИЕ ИНВЕСТОРОВ-СПЕКУЛЯНТОВ НА 46 КОРОТКОМ ПЕРИОДЕ ПЛАНИРОВАНИЯ

2.1. Введение

2.2. Модель Фрута-Обстфельда

2.2.1. Введение

2.2.2. Статистический анализ ставки доходности

2.2.3. Вычисление опционального члена и некоторые замеча- 53 ния о зависимости цена-вариация

2.2.4. Сравнение теоретического и фактического индексов РТС

2.3. Спреды котировок на покупку и продажу и ожидания смены 59 рыночных трендов

2.3.1. Введение

2.3.2. Построение модели

2.3.3. Выбор активов РТС и проверка основных гипотез

2.3.4. Результаты статистического анализа и их истолкование

2.3.5. Теоретическая оценка опционов на покупку актива по це- 71 не предложения и продажу по цене спроса: решение модели

ГЛАВА 3. МОДЕЛИ ДЛИТЕЛЬНОГО ПЕРИОДА И ИХ 77 СТАТИСТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА

3.1. Спецификация факторов и результаты регрессионного ана- 79 лиза поведения отдельных активов

3.1.1. Спецификация факторов и их EF-SF классификация

3.1.2. Модель с предопределенными факторами

3.1.3. Результаты регрессионного анализа отдельных активов

3.2. Исследование отраслевых индексов и рекомендации по про- 88 ведению промышленной политики

3.2.1. Основные задачи исследования и описание модели

3.2.2. Результаты регрессионного анализа отраслевых индек- 89 сов и рекомендации по проведению промышленной политики

3.2.3. Результаты факторного анализа 92 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Краткий обзор результатов работы

2. Обсуждение важнейших гипотез и возможные направления 97 дальнейших исследований

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели ценообразования на российском фондовом рынке»

Проблема эффективности ценообразования на российском фондовом рынке или хотя бы возможности несмещенного оценивания доходности его активов встала особенно остро в последнее время, поскольку стремительность роста рынка во второй половине 1997 г. и глубина его падения в 1998 г. оказались недооцененными многими западными инвесторами, что привело их к финансовым потерям и в конечном счете — к решению уйти из России. Под эффективной методикой ценообразования финансовых инструментов автор, следуя Фаме (Fama, Е. (1991), см. также Tobin, J. (1984), WB (1995) и др.), понимает методику, допускающую возможность несмещенного прогнозирования будущих котировок активов. Для этого используется простейшая теоретическая форма несмещенного прогнозирования цен - гипотеза рациональных ожиданий. При этом предполагается, что несмещенные оценки будущих котировок основываются на таких общедоступных данных, как исторические временные ряды цен альтернативных инструментов, а также основные данные финансовой отчетности эмитентов и общедоступные экспертные оценки административного регулирования их деятельности со стороны государственных органов различных уровней. Также предполагается рациональное поведение инвесторов, отвергающих риск.

Именно так определенная эффективность ценообразования дает потенциальному инвестору финансового рынка возможность адекватной оценки инвестиционных проектов той же длительности, что и период прогнозирования цен активов (см. Радыгин, А., Энтов, Р. (1999), а также Baxter, М., Rennie, М. (1999)).

Проблема несмещенного прогноза стоимости акций российских компаний на будущие периоды подразумевает ответы на следующие вопросы: на основе каких общеэкономических факторов может быть сделан эффективный прогноз? Должен ли он строиться с учетом фундаментальных факторов или для этого достаточно лишь технического анализа рыночного поведения активов? Автор, следуя Элтону и Груберу (Elton, E.J., Gruber, M.J. (1995)) называет фундаментальными факторы, определяющие операционные денежные потоки фирм, а факторы, определяющие рыночные предпочтения инвесторов — спекулятивными', в какой степени, помимо общеэкономических переменных, на цены могут влиять такие структурные факторы как обеспечение прав собственников или степень ликвидности рынка? способны ли государственные органы влиять на поведение рынка с целью привлечения средств в активы реального сектора путем изменения каких-либо переменных экономической политики? В какой момент времени следует это делать? Так, например, легко предположить, что смягчение денежной политики в период, когда на рынке превалируют спекулятивные операции с финансовыми инструментами, приведет лишь к дальнейшему расширению таких операций и росту их доходности, тогда как инвестиции в реальный сектор расти не будут, а возможно, будут даже сокращаться. В частности, Милови-дов, В. (1998), а также Махаван и Софианос (Machavan, A., Sofianos, G. (1998)) утверждали, что крупные профессиональные участники рынка ценных бумаг, доминирующие на рынке России, увеличивают объемы спекулятивных сделок в периоды высокой колеблемости цен, а более мелкие агенты уходят с рынка. Российский же рынок, преимущественно контролируемый крупными иностранными инвесторами, отличается исключительно высокой волатильно-стью в периоды изменения регулятивной политики государства (Sachs, J.D. (1997)).

В это же время агенты российского рынка — резиденты проявляют ярко выраженную пассивность в отношении долгосрочных инвестиций на внутреннем фондовом рынке. Фондовый рынок фактически не рассматривается резидентами ни как действенный инструмент привлечения капитальных инвестиций — со стороны потенциальных эмитентов, ни как средство долгосрочных вложений с целью перераспределения прав собственности и получения дивидендной прибыли — со стороны потенциальных инвесторов (см. Илларионов, А. (1998), а также Perotti, Е., Gelfer, S. (1997-98), Kennedy, M.D. (1999)). Как уже сказано выше, фактически в операциях на современном фондовом рынке оказываются заинтересованными исключительно спекулянты, целью которых является извлечение краткосрочной прибыли из-за колебаний цен биржевых инструментов. Данный феномен нуждается в модельном осмыслении с точки зрения поведенческих мотивов инвесторов и оценке его влияния на ценообразование российского фондового рынка в целом. При этом спекулянты, наиболее заинтересованные в подержании ликвидности рынка, оказываются неспособными обеспечить ее в отношении большинства активов, что, в свою очередь сужает спектр рыночных инструментов.

Колебания финансового рынка обычно рассматриваются как следствие общей нестабильной экономической и политической обстановки в стране, которая, в свою очередь, порождает самые разные виды неэффективности рынка, от информационной до операционной и поведенческой. Информационная неэффективность рынка (Ross, S.A. (1976)) может быть связана с неравномерностью поступления различным агентам рынка адекватной информации, операционная связывается обычно с чрезмерно высокими трансакционными издержками на рынке, что, в частности, может связано с регулятивной ролью государства, а поведенческая означает действия, основанные на заведомо нерыночных мотивах (Sachs, J.D. (1997), а также Popov, V. (1998)).

Наблюдая подобные несовершенства, некоторые исследователи финансовых рынков Восточной Европы (см., например, Charemza, W.W. et al. (1999) или Ratkovidova, М. (1998)) предпочли вообще отказаться от изучения рынка России, выдвигая гипотезу о том, что формула рациональных ожиданий типа Модильяни-Миллера (Miller, М., Modigliani, F. (1961))'

Л^а+гУ'ЕИж^,], (1) представляющая собой модель несмещенно прогнозируемого на один период вперед рынка, не имеет места для российского рынка. Здесь:

А, и А,+\ — цены актива в два последовательных момента времени,

Q, — информация, доступная рынку в момент t, г — требуемая ставка доходности.

Отметим, что работы указанных авторов были посвящены изучению фондовых индексов стран Восточной Европы (Phare countries) и не учитывали специфики финансового рынка России, связанной с наличием значительных возможностей арбитража между секторами рынка, а также, что, как представляется, еще более существенно, —

1 Данное равенство для случая непрерывного времени иногда называется гипотезой текущих ожиданий (Local Expectation Hypothesis, LEH) - см. Ramswamv, К., Sundaresan S.M. (1986). особенностей микроструктуры российской корпоративной собственности и распоряжения ею.

В данной работе изучаются инвестиционные стратегии для каждого типа агентов российского фондового рынка с учетом институциональных предпосылок возникновения соответствующего класса инвесторов, его позиции в отношении доступа к контролю за денежными потоками компаний и наличия возможностей альтернативных вложений капитала. Рассматриваются в отдельности стратегические инвесторы в российские корпоративные ценные бумаги, которые, в свою очередь, делятся на "инсайдеров", обычно осуществляющих управление активами и способных распоряжаться значительной долей операционных денежных потоков подконтрольных фирм, вплоть до их отвлечения для инвестирования в сторонние активы (Радыгин, А., Энтов, Р. (1999)), и "аутсайдеров ", не способных распоряжаться денежными потоками фирм и заинтересованных лишь в дивидендных выплатах. Также отдельно изучаются инвесторы-спекулянты, заинтересованные лишь в извлечении прибыли от торговых операций на рынке. Важно отметить, что по принятой автором классификации к инвесторам-"аутсайдерам" относится значительная доля трудовых коллективов компаний, состоящая из работников, которые обладают голосующими акциями, но фактически не оказывают влияние на корпоративный менеджмент, а к "инсайдерам" — администрация предприятий, способная управлять крупными пакетами акций, даже формально ей не принадлежащими. Эти пакеты могут принадлежать либо аутсайдерам, таким, например, как трудовой коллектив, либо связанным с администрацией сторонним инвесторам, являющимся в силу этого инсайдерами.

В реальных сделках по корпоративным ценным бумагам российских эмитентов в настоящее время заинтересованы преимущественно лишь спекулятивные инвесторы-аутсайдеры, и, таким образом, ценообразование российского фондового рынка в основе своей определяется именно их поведением. После этого автор сосредотачивает свое внимание на математическом моделировании ценообразования активов Российской торговой системы (РТС) с учетом сделанного вывода о преимущественно спекулятивном характере заключаемых сделок.

Работа состоит из Введения, глав 1-3, Заключения и шести приложений.

В главе 1 рассматриваются общие модели определения стоимости активов фирмы для инвесторов, имеющих различный доступ к контролю за операционными денежными потоками фирм и к распоряжению ими. Модели строятся на основе релевантных для каждой группы инвесторов денежных потоков и альтернативных издержек, а также учета инвесторами различных групп риска соответствующих операций. Показывается, что к настоящему моменту в России сложилась структура собственности, при которой крупнейшие агенты рынка либо не могут, либо не желают участвовать в торгах акциями российских предприятий из-за высоких альтернативных издержек, а сложившаяся в российской экономике практика распоряжения инсайдерами денежными потоками подконтрольных предприятий приводит к различию оценок собственности разными группами агентов рынка.

На основе балансовых уравнений денежных потоков в главе 1 строятся оценки принадлежащей инсайдерам и аутсайдерам собственности с точки зрения этих групп собственников.

При этом оказывается, что значительная недооценка российских корпоративных активов по сравнению с активами иностранных компаний, имеющих сходные операционные характеристики (см. Радыгин, А., Энтов, Р. (1999), а также Капелюшников, Р. (1999), Kennedy, M.D. (1999) и др.), может быть, по крайней мере частично, объяснена несовершенством служившейся структуры собственности. Стратегические инвесторы (преимущественно инсайдеры), контролирующие основную часть имеющейся собственности и оценивающие ее существенно выше сложившейся на рынке цены, оказываются фактически не заинтересованными в участии в торгах. С одной стороны, это объясняется тем, что, приобретение дополнительной доли собственности уже не приведет к усилению контроля за операционными денежными потоками, распоряжение которыми является основным источником их прибыли. С другой стороны, продажа имеющейся собственности по сложившимся на рынке ценам может привести к потере этого контроля без адекватной компенсации, что также неприемлемо для инсайдеров.

В свою очередь, аутсайдеры, фактически участвующие в торгах на российском фондовом рынке, практически не получают операционного денежного дохода от принадлежащих им активов в силу малости дивидендов, выплачиваемых российскими компаниями; их прибыль образуется лишь в результате спекулятивных сделок с рыночными активами. Поэтому их оценка этих активов, а, значит, в силу их монопольного положения на биржевом рынке, и рыночная капитализация российских компаний оказывается весьма низкой (там же; см. также Миркин, Я.М. (1998)).

В главе приводится модель, позволяющая вывести уравнение линии рынка капитала для инвесторов-инсайдеров и учитывающая наличие в активах последних такого нерыночного актива как право распоряжения денежными потоками подконтрольных компаний. При этом, в частности, доказывается, что требуемая инсайдерами доходность рыночных активов, также находящихся в их портфеле, имеет вид r;=Rf+^-{Rz-Rf), а требуемая ими рыночная «бета» (оценка единичного риска) этих активов имеет вид

Подсчитано, что в период 1996-98 гг. эта доходность и бета-коэффициент оказываются, по крайней мере для крупнейших нефтяных компаний России, ниже, соответственно, доходности

R,=Rf+^2-(Rm-Rf) м и бета-коэффициента требуемых аутсайдерами. Этот факт, в частности, означает, что фактически участвующие, в рыночных торгах инвесторы (аутсайдеры-спекулянты) недооценивают активы российских компаний.

Здесь предполагается, что г-ый рыночный актив приносит среднюю доходность Rh а весь рынок в целом — Rm, a clM и <зм2 — соответственно, ковариация доходности i-ro актива с рынком и вариация доходности рынка. Кроме того, используются обозначения: Rf — доходность "безрисковых" инвестиций, а также crs2 и cr, £— вариация доходности рынка, на котором присутствуют нерыночные активы, и ковариация этой доходности с доходностью /-го рыночного актива.

В работе показывается, что на российском фондовом рынке обращается лишь незначительная доля акций российских компаний, значительно меньшая, нежели на более развитых рынках. При этом, в частности, компании нефтегазового сектора России оказываются значительно недооцененными по сравнению с аналогичными по масштабам денежных потоков и запасов сырья зарубежными фирмами. Данное наблюдение косвенно подтверждает тот факт, что в настоящее время ценообразование на российском рынке ценных бумаг лишь в малой степени определяется поведением стратегических инвесторов, и в основном зависит от краткосрочных спекулятивных операций, проводимых миноритарными аутсайдерами-спекулянтами, недооценивающими активы компаний.

Наконец, отметим, что в главе 1 не учитывается тот факт, что значительная доля товарооборота российских компаний, и нефтегазовых особенно, осуществляется в форме бартера и иных неденежных форм расчетов. Учет неденежных форм платежей сильно бы усложнил модель и ее эконометрические оценки и потому был опущен. Автор склонен предполагать, что в силу асимметрии выгод от неденежных форм расчетов между собственниками истинная величина "недооценки" российских компаний открытым рынком может оказаться на самом деле выше вычисленной в главе 1.

Главы 2 и 3 посвящены изучению равновесных моделей поведения инвесторов-спекулянтов рынка РТС, соответственно, на коротком и длительном горизонте планирования. Случаи короткого и длительного горизонтов планирования в работе изучаются отдельно в силу того, что предполагается, что краткосрочные инвестиции производятся преимущественно инвесторами-спекулянтами, получающими прибыль от частого обновления состава своих портфелей в зависимости от доходности инструментов различных секторов рынка, которая рассматривается как единственный переменный фактор, определяющий принятие инвестиционных решений короткого периода. В свою очередь, долгосрочное инвестирование предполагает также учет возможных колебаний в будущем таких медленно меняющихся факторов, влияющих не только на требуемую доходность активов, но и на их операционные денежные потоки, как, например, совокупный спрос на продукцию отечественной промышленности или уровень цен. Такой подход позволяет исследовать как влияние на цены рынка различных факторов ликвидности и операционной эффективности рынка, особенно важных в коротком периоде планирования инвестиций, так и зависимость цен об общеэкономических переменных в длинном периоде.

Таким образом, в коротком периоде, как предполагается в дальнейшем, инвесторы не меняют своих ожиданий относительно поведения требуемой ставки доходности2. При этом величина операционных денежных потоков считается совершенно предсказуемой. Напротив, в длительном периоде изучаются колебания всех параметров; при этом инвесторы вынуждены учитывать как риски, порождаемые быстро меняющимися спекулятивными, так и медленно колеблющимися фундаментальными факторами.

На протяжении глав 2 и 3, в отличие от главы 1, где предполагается асимметрия инвесторов, рынок считается вполне конкурентным, а объемы сделок каждого из его участников малыми по сравнению с общим объемом торгов. Соответственно, каждый из агентов имеет возможность принимать самостоятельные, не зависящие от поведения иных агентов, инвестиционные решения, рассматривая при этом все параметры рынка как заданные экзогенно.

Глава 2 посвящена изучению поведения рынка в коротком периоде, причем основное внимание уделяется влиянию краткосрочного арбитража между секторами российского финансового рынка (межрыночного арбитража) и низкой ликвидности рынка на цены активов. При этом статистическая близость построенных в главе ex ante оценок и их наблюдаемых ex post цен трактуется как свидетельство значительных арбитражных возможностей, что означает операционную эффективность рынка (Fama, Е. (1991)).

В параграфе 2.1 для изучения поведения в коротком периоде инвесторов, не ожидающих изменения рыночной ситуации, автор использует модель Фрута-Обстфельда (Froot, К.A., Obstfeld, М. (1991)):

2 Устойчивость ожиданий относительно поведения ставки альтернативной доходности может рассматриваться как определение короткого периода принятия финансовых решений (см. Бригхем, Ю., Гапенски, Л. (1997), стр. 9-10). pt = рГ + в^ + в\2).

Здесь: jPpv — член, выражающий приведенную стоимость ожидаемых денежных потоков (PV-член — см. Miller, М., Modigliani, Г. (1961));

Bf] — член, выражающий величину порожденной исключительно спекулятивными ожиданиями агентов рынка и не зависящей от фундаментальных переменных составляющей цены ("пузырь " — см. Obstfeld, М., Rogoff, К. (1998), стр. 198); gw — член, представляющий собой стоимость воображаемого опциона инвестора на право выбора момента инвестирования в рисковый актив (Froot, К.А., Obstfeld, М. (1991), см. также Dixit, А.К., Pindvck, R.S. (1994) и др.). При этом предполагается, что инвестиции осуществляются только в момент, когда накопленная к соответствующему времени информация окажется достаточной для принятия соответствующего решения.

Формула Фрута-Обстфельда, являющаяся представлением решения уравнения Модильяни-Миллера (1), позволяет разложить индекс РТС на три составляющие, зависящие различным образом от краткосрочной доходности альтернативных инструментов, причем каждую из них оказывается возможно вычислить отдельно, используя статистические данные. Сумма трех переменных сравнивается с истинной величиной индекса РТС. Полученный при этом высокий уровень соответствия показывает, что лежащие в основе вычисления членов разложения формулы равновесного поведения в коротком периоде оказываются так же значимыми для российского, как и для более развитых рынков. В частности, показывается, что значения фундаментальных переменных играют роль в поведении активов РТС даже в коротком периоде.

В параграфе 2.2 изучается особое поведение инвесторов, опасающихся скорого изменения рыночных трендов, — подобная ситуация типична для любого высокорискового рынка. В параграфе впервые в российской литературе предлагается модель, показывающая, что ведущие себя конкурентно агенты рынка могут использовать ликвидность активов и связанные с ней спреды котировок на покупку и продажу активов (bid-ask-спреды) в качестве инструмента хеджирования возникающих рисков.

Модель основывается на определении экономической стоимости инвестиций рыночного агента в произвольный актив и в альтернативные инструменты с учетом не только порождаемых активом операционных денежных потоков, но и воображаемых опционов на продажу актива в произвольный момент времени по цене спроса и на его покупку по цене предложения. Данный подход позволяет не только учесть преимущественно спекулятивный характер биржевых сделок российского рынка, но и смоделировать ликвидность активов через bid-ask-спреды, рассматриваемые как барьеры на вход-выход с рынка актива на рынки альтернативных инструментов. Предложенная модель оказывается применимой для оценки ликвидности любых финансовых рынков, что подчеркивает ее теоретическую ценность.

В параграфе 2.2 доказан, в частности, следующий результат: Экономическая стоимость инвестиций в альтернативные инструменты V и в актив F, с учетом опционов, соответственно, на покупку актива по цене предложения и продажу его по цене спроса, удовлетворяет системе дифференциальных уравнений

P2F" + pJ>F'-rF = 0 и \<j2P2V" + \iPV'-rV + D = О с краевыми условиями

F{P.)+(\ + Aa)P.=V{P.), F(p')+{l-Ah)P' =V(P'\

Г(Л)+1 + Ла=Г(/>), г(/>*)-м-лл=г(/>'), F(+oo) = 0, F(o) = Dj г, с плавающими границами Р. и Р'. Приведенная система дифференциальных уравнений с соответствующими краевыми условиями имеет единственное решение, удовлетворяющее неравенству 0 < Р, <Р' < +оо.

Полученные результаты были применены для исследования статистических данных российского фондового рынка. При этом было обнаружено неэффективное поведение рынка, выраженное в "стадном" поведение инвесторов, желающих быстро вложить или изъять свои "горячие деньги" с рынка актива в периоды, соответственно, ожидания роста или падения его цены, может привести к тому, что его фактическая цена оказывается близкой к соответствующим котировкам bid или ask, и рыночный тренд действительно переменится3.

3 Подобная ситуация обычно действительно приводит к смене трендов - см. Колби, Р., Мейерс, Т. (1998), стр. 17.

В данном случае эффект координации действий агентов приводит к тому, что ожидания цены актива (с учетом смены тренда) могут оказаться несмещенными даже в условиях неустойчивого поведения рынка. Результаты, полученные в параграфе, показывают, что, хотя инвесторы способны предвидеть смену трендов, для большинства российских активов равновесные оценки стоимости активов оказываются все же более смещенными в условиях "паники", нежели в спокойной обстановке. При этом величина смещения оказывается положительно зависящей от ликвидности активов.

В частности, поведение цен наиболее ликвидных активов РТС в той или иной мере отвечало теории рациональных ожиданий, в то время как иные акции имели либо большую, либо меньшую вариацию в зависимости от величины своих операционных денежных потоков. Более того, для наиболее ликвидных "голубых фишек" Российской торговой системы (РТС) смещение равновесных оценок стоимости активов, с учетом рыночных спредов как инструментов хеджирования рисков, оказалось вовсе статистически незначимым.

При этом цены "голубых фишек второго ряда", как оказалось, были меньше подвержены колебаниям, чем следовало ожидать согласно теории, а наиболее низколиквидных акций РТС, напротив, — значительно больше.

В главе 3 изучается случай длительного горизонта планирования.

Ставится задача выделения экономических переменных, влияющих на колебания цен российского фондового рынка, для чего используется т.н. модель арбитражной теории ценообразования (APT), согласно которой (см. Ross, S. (1976)) равновесная цена /-го рыночного актива выражается формулой

Здесь Pj обозначает цену актива, Ij — текущее значение /-го рыночного индекса (фактора), b,j обозначает коэффициент чувствительности цены актива к колебаниям фактора, a aj — среднее значение не объясненной колебанием факторов ценовой составляющей. £/ — случайный остаток (предполагается, что он имеет центрированное гауссов-ское распределение). Отметим, что и более современные исследования рынков NYSE, а N

2) также Лондонской фондовой биржи и бирж стран Восточной Европы также в большинстве своем базировались на теории APT, но при этом предполагалось более сложное поведение остатков регресии (2) (см. Balduzzi, P., Kallal, Н. (1997), Yu. Li (1998), Ratkovicova, М. (1998) и др.)

При этом статистическая значимость равенства (2) при некоррелированных остатках регрессии, в частности, означает слабую эффективность рынка на длительном интервале планирования. Более того, сама регрессионная зависимость позволяет сделать определенные выводы относительно влияния государства на поведение фондового рынка. Значимость же индивидуальных коэффициентов b указывает на возможность влиять на поведение того или иного актива, меняя соответствующий фактор. Тем не менее, не существует общего теоретического метода для выбора факторов регрессии

В параграфе 3.1 приводится список применяемых автором факторов, их строгое определение, а также результаты регрессионной оценки (2) для ведущих активов РТС на интервале времени с января 1997 по июнь 1998 г. Изучаются /^-коэффициенты, нормированные средним значением цен активов, что, в частности, позволяет сравнить степень зависимости различных активов от тех или иных факторов, и обсуждаются экономические причины такой зависимости для активов различных отраслей российской экономики.

В параграфе, в частности, показывается, что следующий набор факторов: 1) объем ВВП России, 2) индекс цен (CPI), 3) индекс РТС, 4) средний индекс цен ГКО/ОФЗ и 5) курс иностранной валюты (USD) является достаточным для значимой на 1%-ном уровне регрессионной зависимости (2) для 24 ведущих по капитализации активов РТС. При этом коэффициент детерминации R2 оказывается не менее .87 для всех этих активов, что доказывает определяющее значение данных факторов для ценообразования на российском фондовом рынке. Отметим, что в приведенном наборе факторов присутствуют как чисто спекулятивные факторы, такие как индексы РТС и цен ГКО/ОФЗ, а также курс доллара, так и фундаментальные: объем ВВП и индекс цен.

4 В данной работе автор использовал набор факторов, предложенный Макелрой и Бурмейстером (Bur-meister, Е., McElrov, М. (1987-88)) для рынка NYSE. При этом была проведена соответствующая адаптация набора факторов для российского рынка — см. ниже.

В параграфе 3.2 на основе того же регрессионного уравнения изучается поведение отраслевых индексов акций РТС (взвешенных средних цен акций отрасли). В данном случае, с целью проследить динамику влияния экономических факторов на поведение отраслевых индексов, анализ проводится для каждого из шести 3-месячных периодов полуторагодового промежутка времени. Особое внимание уделяется колебаниям регрессионных коэффициентов и степени их значимости в различные периоды времени. При этом доля вариации индексов, объясняемая фундаментальными факторами, рассматривается как мера эффективности возможного государственного вмешательства на рынок активов соответствующей отрасли в каждом периоде. В свою очередь, степень статистической значимости фундаментальных факторов используется для объяснения значения отраслей при формировании соответствующей экономической переменной. В частности, удается обнаружить различную зависимость индексов нефтегазового и энергетического секторов РТС от таких фундаментальных факторов, как ВВП и CPI. Так, например, зависимость индекса нефтегазовой промышленности от индекса цен была в целом слабо отрицательной (незначимой), однако осенью 1997 г. она была значимой и положительной. Для электроэнергетики же, напротив, эта зависимость была постоянно отрицательной и значимой всюду, кроме осени 1997 г. Этот феномен можно объяснить тем, что тарифы на электроэнергию подвергались постоянно более жесткому контролю, чем на энергоносители, и это соотношение сохранялось и осенью 1997 г., в период общего относительного смягчения контроля за ценами.

Наконец, параграф 3.3 посвящен тестированию выбранного множества факторов с помощью факторного анализа временных рядов цен различных акций РТС по методу главных компонент. Необходимость такой проверки вытекает из того факта, что результаты параграфов 3.1-3.2, хотя и подтверждают значимость представленного набора факторов для ценообразования на рынке РТС, не позволяют сделать вывод о том, что не найдется иного набора экономических переменных с еще лучшими свойствами.

Для решения этой проблемы выделяются 3 главные компоненты временных рядов 24 изученных акций РТС и исследуется их корреляционная зависимость от колебаний основных макроэкономических переменных России.

Результаты параграфа 3.3 позволяют сделать вывод, что выбор факторов был сделан более или менее удачно. При этом, в частности, доказывается, что и спекулятивные, и фундаментальные факторы играют важную роль в процессе ценообразования активов РТС.

Наконец, в Заключении подводятся общие итоги исследования и обсуждаются основные предположения и допущения, сделанные в процессе работы, и возможные пути развития и применения полученных результатов.

В частности, в работе показывается, что, несмотря на значительные структурные несовершенства, приводящие к общей недооценке активов, российский фондовый рынок обладал свойством слабой эффективности в течение периода его устойчивого развития (с января 1997 по июнь 1998 г.) Это, в частности, означает, что инвесторы пользовались преимущественно несмещенными оценками доходностей активов и их будущих цен как в коротком, так и в длительном периодах. Соответствующие выводы были сделаны на основе исследования возможностей арбитража между активами фондового рынка РТС и альтернативными финансовыми инструментами, включая облигации ГКО/ОФЗ и иностранную валюту.

Результат оказывается аналогичным результатам исследований, проведенных в последние годы в отношении фондовых рынков стран Восточной Европы зарубежными учеными (см. Ratkovicova, М. (1998), Fiszeder, Р. (1999) и др.). При этом следует отметить, что в данной работе рассматривается более короткий временной интервал, искусственно выбранный для получения статистически значимых результатов (ни один из рынков Восточной Европы не проявлял в такой мере, как рынок России, склонность к смене характера своего поведения), а также преимущественное внимание уделяется фактору межрыночного арбитража.

Также было показано, что даже в случае короткого периода планирования инвестиций на российском фондовом рынке рыночные агенты учитывают влияние фундаментальных факторов, а доходность активов РТС на указанном промежутке времени не могла быть объяснена лишь техническими параметрами рынка. Кроме того, показана отрицательная зависимость индекса РТС от текущей вариации доходности альтернативных инструментов.

В Заключении указывается, что к недостаткам же работы следует, вероятно, отнести тот факт, что основные результаты работы были основаны на использовании двух равновесных моделей: т.н. гипотезы рациональных ожиданий Модильяни

Миллера (Miller, М., Modigliani, F. (1961)) и некоторых ее специальных вариантов для случая короткого горизонта планирования и арбитражной теории ценообразования (APT) для длительного горизонта. Все ограничения и условности, связанные с применением этих моделей, относятся и к данной работе.

В частности, гипотеза рациональных ожиданий предполагает наличие экзогенно заданной "альтернативной" ставки доходности, требуемой всеми инвесторами рынка от того или иного финансового актива. Автору пришлось прибегнуть к нормативному определению требуемой инвесторами доходности либо как ставки доходности государственных облигаций ГКО/ОФЗ, либо темпа роста курса доллара (ср. Баринов, В. И др. (1999)), причем полученные в работе результаты показали, что оценки будущей стоимости активов, сделанные при таком предположении, оказались смещенными. К недостаткам теории LEH следует отнести и то, что она предполагает, по существу, риск-нейтральное поведение инвесторов, что, видимо, является слишком сильным допущением для случая высокорискового российского рынка.

Что же касается модели APT, то выбор регрессионных переменных для нее мог быть неоптимальным, хотя его значимость и была проверена методами факторного анализа. В частности, разумно предположить, что институциональные переменные или факторы, связанные с региональными особенностями, могут быть значимы для поведения активов РТС.

Кроме того, поведение остатков регрессионной зависимости APT может быть более сложным, нежели предполагает регрессия. Например, можно предположить, что модель с ARCH/GARCH-остатками точнее описывает вариацию и приводит к более состоятельным результатам. Тем не менее, обладая достаточно коротким временным рядом данных, автор ограничился стандартным 2-шаговым МНК-анализом уравнения (2) с последующим анализом остатков регрессии на несмещенность, нормальность и некоррелированность.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Дорофеев, Евгений Александрович

Основные результаты работы были основаны на использовании двух равновесных моделей: гипотезы рациональных ожиданий Модильяни-Миллера(2.1) (Miller, М., Modigliani, F. (1961)) и ее частного случая (2.2)-(2.3), названного гипотезой текущих ожиданий (Local Expectation Hypothesis (LEH) — см. Ramaswamy, К., Sundaresan, S.M. (1986)) для случая короткого горизонта планирования и арбитражной теории ценообразования (APT) (3.1) для длительного горизонта. Все ограничения и условности, связанные с применением этих моделей, относятся и к данной работе. В данном подразделе будут перечислены лишь некоторые из них.

В частности, гипотеза рациональных ожиданий предполагает наличие экзогенно заданной "альтернативной" ставки доходности, требуемой всеми инвесторами рынка от того или иного финансового актива. Обычно эта ставка предполагается равной безрисковой, но она не может быть однозначно определена в случае, когда рынок не имеет безрисковых активов. В данной работе автором использовалась в качестве таковой либо ставка доходности государственных облигаций ГКО/ОФЗ, либо темп роста курса доллара (ср. Баринов, В. И др. (1999)), однако результаты применения модели Фрута-Обстфельда показали, что оценки будущей стоимости активов, сделанные при таком предположении, оказались смещенными.

К недостаткам теории LEH (2.1) следует отнести и то, что она предполагает, по существу, риск-нейтральное поведение инвесторов (см. также стр.124). Соответствующее допущение, возможно, является слишком сильным для высокорискового российского рынка.

Эти ограничения теории могут быть ослаблены различным образом. Так, например, было бы достаточно построить модель рыночного поведения инвесторов, придерживающихся какой-либо из распространенных стратегий, что даст возможность точно указать, что является "альтернативной ставкой доходности", либо построить приближение для самофинансируемого безрискового портфеля из активов российского рын

44 ка .

Что же касается модели APT, то выбор регрессионных переменных для нее мог быть неоптимальным, хотя его значимость и была проверена статистическими методами. В частности, разумно предположить, что институциональные переменные или факторы, связанные с региональными особенностями, могут быть значимы для поведения активов РТС. Наконец, поведение остатков регрессии (3.3) может быть более сложным, нежели предполагает МНК-регрессия. Например, модель с ARCH/GARCH-остатками может точнее описывать вариацию и привести к более состоятельным результатам, хотя соответствующий анализ невозможен в отношении достаточно коротких рядов данных.

44 Второй путь может привести к определению равновесной "цены риска" на российском рынке, но автор убежден, что соответствующий портфель определен неоднозначно в силу неполноты рынка, и потому соответствующий метод неприменим.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Краткий обзор результатов работы

Данное исследование было посвящено вопросам ценообразования на российском фондовом рынке. Было показано, что ценообразование на российские корпоративные ценные бумаги в значительной степени зависят от структуры собственности российских эмитентов.

Так, было показано, что основные собственники российских фирм, способные контролировать и распоряжаться операционными денежными потоками эмитентов, оказываются не заинтересованными в проведении активных операций на российском фондовом рынке, несмотря на то, что они оценивают его активы выше, чем те торгуются на рынке. Причиной этого является тот факт, что основным источником дохода для них является использование отвлеченных денежных потоков контролируемых эмитентов для инвестирования в сторонние ценные бумаги. Уже получив контроль за основными денежными потоками, они оказываются не заинтересованными в приобретении дополнительных пакетов акций, и предельная ценность активов фирм для них оказывается существенно ниже средней и ниже рыночной цены активов.

Фактически, в операциях на современном российском фондовом рынке оказываются заинтересованными лишь инвесторы-спекулянты, получающие прибыль лишь от операций купли-продажи фондовых активов и иных финансовых инструментов42. Показано, что именно спекулянты представляют собой основную часть операторов российского рынка, и потому именно их поведение преимущественно влияет на поведение фондового рынка в целом, в частности, на его операционную эффективность.

В работе показано, что российский фондовый рынок обладал свойством слабой эффективности в течение периода его устойчивого развития (с января 1997 по июнь 1998 г.) Это, в частности, означает, что инвесторы пользовались преимущественно несмещенными оценками доходностей активов и их будущих цен как в коротком, так и в длительном периодах. Соответствующие выводы были сделаны на основе исследова

42 Мелкие же акционеры практически не играют роли на современном фондовом рынке, причем их доля в общей структуре собственности компаний имеет слабую тенденцию к убыванию. ния возможностей арбитража между активами фондового рынка РТС и альтернативными финансовыми инструментами, включая облигации ГКО/ОФЗ и иностранную валюту43, причем близость ex ante оценок активов, основанных на безарбитражных принципах ценообразования, и наблюдавшихся ex post цен торгов трактовалась как свидетельство операционной эффективности рынка.

Данный результат аналогичен результатам исследований, проведенных в последние годы в отношении фондовых рынков стран Восточной Европы (см. Ratkovicova, М. (1998), Fiszeder, Р. (1999) и др.), однако следует отметить, что в настоящем исследовании рассматривается более короткий временной интервал, искусственно выбранный для получения статистически значимых результатов (ни один из рынков Восточной Европы не проявлял в такой мере, как рынок России, склонность к смене характера своего поведения — см. рис. 3), а также большее, чем в указанных работах, внимание уделяется фактору межрыночного арбитража.

В случае короткого горизонта планирования автор изучает возможности арбитража между альтернативными финансовыми активами. При этом считалось, что на коротком промежутке времени операционные денежные потоки, порождаемые акциями, меняются мало, и лишь требуемая инвесторами ставка доходности влияет на колебания цен активов. В исследовании использовалась формула Фрута-Обстфельда (2.4) (Froot, К.А. Obstfeld, М. (1991)), с помощью которой были найдены равновесные значения цен акций для случая, когда инвесторы не ожидают скорой смены рыночных трендов.

Теория Фрута-Обстфельда утверждает, что эти цены аддитивно зависят от приведенной стоимости будущих денежных потоков, величины рыночного спекулятивного пузыря и члена, выражающего альтернативные потери, связанные с выбором момента инвестирования. Было обнаружено, что все три составляющие оказались существенными для активов РТС. Это позволяет утверждать, что инвесторы достаточно эффективно работали на рынке, используя как спекулятивные, так и операционные возможности извлечения прибыли. Данный вывод был сделан исходя из высокой (.84) степени соот

43 В некоторых работах (см., например, Ratkovicova, М. (1998)) утверждается, что рынок РТС (как отдельный сектор российского финансового рынка) не обладал свойством эффективности. ветствия между теоретически вычисленным на основе модели и фактическим значениями индекса РТС. В частности, было показано, что даже в коротком периоде процесс ценообразования активов РТС не может быть объяснен лишь техническими параметрами рынка. Кроме того, была показана отрицательная зависимость индекса РТС от текущей вариации доходности альтернативных инструментов.

В то же время было обнаружено, что разность между "теоретическим" и "фактическим" индексами РТС определялась зависимостью между капитализацией рынка РТС и таким экзогенным параметром как объем золотовалютных резервов Центрального банка РФ. Этот результат показывает, что российский финансовый рынок до сих пор сохраняет элементы неэффективного поведения, особенно связанные с влиянием государственных структур.

Также неэффективность поведения рынка была обнаружена при изучении рыночных спредов на покупку и продажу различных групп активов как характеристики ликвидности рынка РТС. Только поведение цен наиболее ликвидных активов РТС в той или иной мере отвечало теории рациональных ожиданий, в то время как иные акции имели либо большую, либо меньшую вариацию в зависимости от величины своих операционных денежных потоков. Цены "голубых фишек второго ряда", как оказалось, были меньше подвержены колебаниям, чем следовало ожидать согласно теории, а относительно низколиквидных акций, напротив, — значительно больше.

В случае длительного горизонта планирования риски, связанные с колебанием операционных денежных потоков, учитывались наряду с рисками, связанными с колебаниями доходности альтернативных инструментов. Использовалась модель арбитражной теории ценообразования (APT) как одна из простейших моделей, дающих возможность выявления общеэкономических факторов, влияющих на колебания цен рынка.

Статистическая значимость регрессионной зависимости APT (3.3) позволила сделать вывод о слабой эффективности поведения рынка РТС в длительном периоде. Параллельно были выделены две важнейшие экономические переменные, влияющие на поведение рынка: ими оказались ВВП и индекс CPI.

При этом влияние факторов на поведение различных активов РТС оказалось сильно неравномерным и зависело от политики государственного регулирования, причем от него зависела также и доля вариации отраслевых промышленных индексов, объясняемая фундаментальными переменными (см. Приложение 3). В частности, нефтегазовая отрасль и сектор телекоммуникаций оказались в наибольшей степени EF-зависимыми, однако степень зависимость нефтегазовой отрасли от экономических переменных, в свою очередь, менялась в зависимости от государственной политики тарифного регулирования.

Значимость коэффициентов зависимости отдельных секторов российской промышленности от регрессионных переменных в различные периоды была использована для выработки некоторых рекомендаций для привлечения новых инвестиций в активы соответствующих отраслей. Так, был сделан вывод, что повышение устойчивости и предсказуемости политики государственного контроля за тарифами нефтегазового сектора может привлечь в него новые инвестиции независимо от поведения иных секторов экономики. В свою очередь, активы электроэнергетической отрасли, оказавшиеся преимущественно спекулятивными, были особенно чувствительны к колебаниям различных переменных; для привлечения новых инвестиций в этот сектор может оказаться достаточным снижения ставок доходности альтернативных инструментов.

2. Обсуждение важнейших гипотез и возможные направления дальнейших исследований

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Дорофеев, Евгений Александрович, 2001 год

1. Автухович, Э.В. и др. Математическая модель экономики переходного периода. М.: ВЦ РАН, 1997.

2. Афанасьев, М., Кузнецов, П. Фоминых, А. Корпоративное управление глазами директората // Вопросы экономики. — 5(1997), стр. 84-101.

3. Баранов, А. Накануне "большого передела" // Нефть России. — 6(1999), стр. 38-43.

4. Баринов, В., Первозванский А., Первозванская, Т. Политика размещения государственного долга и поведение рынка государственных облигаций // РПЭИ Фонда Евразия. — 5(1999).

5. Бригхем, Ю., Гапенски, JI. Финансовый менеджмент. СПб.: Экономическая школа, в 2-ч т., 1997.

6. Бриттан, С. Капитализм с человеческим лицом. СПб.: Экономическая школа, 1998.

7. Дементьев, Н. Финансово-промышленные группы в России. Центральный Экономико-математический институт РАН, доклад на семинаре (октябрь 1998 г.), Москва.

8. Дорофеев, Е.А. Арбитражная теория ценообразования и фактические детерминанты цен РТС // В сб.: Проблемы социального и гуманитарного знания, ЕУСПб, 1(1999), стр. 483-502.

9. Дорофеев, Е.А. Влияние колебаний экономических факторов на динамику российского фондового рынка // М.: РПЭИ Фонда Евразия, 1999.

10. Дорофеев, Е.А. Принципы ценообразования облигаций с переменным купоном // Экономика и математические методы. — 36(1) (2000), стр. 53-62.

11. Дорофеев, Е.А. Моделирование спредов на покупку и продажу с помощью опционов // В сб.: Финансы и политика корпораций, СПбГУ (2000), стр. 48-71.

12. Капелюшников, Р. Крупнейшие и доминирующие собственники в российской промышленности: свидетельства мониторинга РЭБ // Вопросы экономики. — 10 (1999), стр. 67-87.

13. Клейнер, Г. Механизмы принятия стратегических решений и стратегическое планирование на предприятиях // Вопросы экономики. — 9(1998), стр. 46-65.

14. Ковалев, В.В. Финансовый анализ. М.: ФиС, 1997.

15. Львов, Д.С. Экономическая наука и экономическая политика // Экономист. — 6(1998), стр. 3-9.

16. Львов, Д.С., Гребенников, В.Г., Ерзнкян, Б.А. Институциональные аспекты формирования благоприятного инвестиционного климата. М.: ЦЭМИ, 1998.

17. Макаров, В.Л., Клейнер, Г.Б. Развитие бартерных отношений в России. Институциональный этап II Препринт # WP/99/072. — ЦЭМИ РАН (1999).

18. Миловидов, В. Российский фондовый рынок: глобальные макроэкономические факторы И Рынок ценных бумаг. — 4(1998), стр. 16-21.

19. Миловидов, В. Российский фондовый рынок: глобальные макроэкономические факторы. II // Рынок ценных бумаг. — 7(1998), стр. 36-42.

20. Миркин, Я.М. Программа восстановления фондового рынка. // Рынок ценных бумаг. — 7(1998), стр. 36-42.

21. Мишняков, В. Финансовый рынок в ожидании перемен. II Нефть России. — 10(1999), стр. 32-37.

22. Развитие российского финансового рынка и новые инструменты привлечения инвестиций. Институт экономики переходного периода РАН. М.: 1998, под ред. Р. Энтова.

23. Четвериков, В. Применение математических моделей к исследованию российского рынка корпоративных акций, доклад на семинаре РПЭИ (декабрь 1998 г.), Москва.

24. Колби, Р., Мейерс, Т. Энциклопедия технических индикаторов рынка. М.: Альгшна, 1998.

25. Радыгин, А., Гутник, В., Мальгинов, Г. (1995) Структура акционерного капитала и корпоративный контроль: контрреволюция управляющих? И Вопросы экономики. — 10(1995), стр. 47-69.

26. Радыгин, А., Энтов, Р. Институциональные проблемы развития корпоративного сектора: собственность, контроль, рынок ценных бумаг // М.: ИЭПП, 1999.

27. Радыгин, А.Д., Энтов, P.M., Шмелева, Н.А. Проблемы регулирования рынка корпоративных ценных бумаг // М.: ИЭПП, 1999 г.

28. Радыгин, А.Д., Мальгинов, Г.Н. Анализ проблем и рекомендации по защите прав акционеров (инвесторов) // М.: ИЭПП, 1999 г.

29. Энтов, Р., Радыгин, А. Структура собственности и проблемы корпоративного контроля в российской экономике // М.: ИЭПП, 1999.

30. Ahn, H.J., Сао, С. and Choe, Н. Tick Size, Spread, and Volume // Journal of Financial Intermediation. — 5(1996), pp. 2-22.

31. Alchian A.A., Demsetz H. Production, Information Costs, and Economic Organization // American Economic Review. — 62(6)(1972), pp. 777-795.

32. ASQC/AIAG. Fundamental statistical process control reference manual, Troy, MI: AIAG, 1991.

33. Aukutsionek S., Kapeliushnikov, R., Zhukov, V. Dominant Shareholders and Performance of Industrisl Enterprises // The Russian Economic Barometer. — 1(1998), pp. 8-41.

34. Balduzzi, P., Kallal, H. Risk Premia and Variance Bounds // Journal of Finance. — 52(1997), pp. 1913-1949.

35. Barberis, N., Schleifer, A., Vishny, R. A Model of Investor Sentiment // CRSP WP # 443. — University of Chicago, MI (1996).

36. Baxter, M., Rennie, M., Financial Calculus, Cambridge, 1999.

37. Berry, M., Burmeister, E., McElroy, M. Sorting Out Risks Using Known APT Factors // Financial Analysts Journal. — (1992), pp. 29-42.

38. Blasi J., Kroumova, M., Kruse, D. Kremlin Capitalism: the Privatization of the Russian Economy// Cornell University Press, IT: 1997.

39. Brennan, M.J. The Price of Convenience and the Valuation of Commodity Contingent Claims // In: Stochastic Models and Option Values, Lund, D. and Oksendal, B. eds. NY: North-Holland, 1991.

40. Brennan, M.J., Schwartz, E.S. Finite Difference Methods and Jump Processes Arising in the Pricing Contingent Claims: A Synthesis // Journal of Financial and Quantitative Analysis. — 20(1985), pp. 461-473.

41. Burmeister, E., McElroy, M. APT and Multifactor Asset Pricing Models with

42. Measured and Unobserved Factors: Theoretical and Econometric Issues, Dept. of Economics, University of Virginia and Duke University, 1987.

43. Burmeister, E., McElrov, M. Arbitrage Pricing Theory as a Restricted Nonlinear Multivariate Regression Model: ITNLSUR Estimates // Journal of Business and Economic Statistics. — 6(Jan. 1988), pp. 29-42.

44. Chan, L.K.C., Lakonishok, J. Institutional Equity Trading Costs: NYSE vs. NASDAQ // Journal of Finance. — 52(1997), pp. 713-736.

45. Charemza, W.W., Schields, K. and Zalevska-Mitura, A. Predictability of Stock Markets with Disequilibrium Trading, WP, Dept. of Economics, Central European University, Budapest (1999).

46. Chen, N., Roll, R., Ross, S. Economic Forces and Stock Market // Journal of Business. — 59(1986), pp. 386-403.

47. Connor, G., Korajdzvk, R. Performance Measurement with the Arbitrage Pricing Theory: A New Framework for Analysis // Journal of Financial Economics. — 15(1986), pp. 373-394.

48. Copeland, Т., KoHer, Т., and Murrin, J. Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies. New York: John Wiley & Sons (1990).

49. Cox, J.C., Ingersoll, J.E., Ross, S.A. An Analysis of Variable Loan Contracts // Journal of Finance. — 35(1980), pp. 389-403.

50. Dixit, A.K., Pindyck, R.S. Investment Under Uncertainty. Princeton: University Press, 1994.

51. Dorofeev, E. Modeling the bid-ask spreads: option techniques used // 7th Annual APFA Conference, Shanghai (2000), p.30.

52. Duffie, D. Dynamic Asset Pricing Theory: Princeton University Press, Princeton NJ, 1996.

53. Dynnikova, O.V. Real Appreciation and Output: Russia 1993-1997 H EERC grant report, 1998.

54. Eeckhoudt, L., Gollier, C. Risk: Evaluation, Management and Sharing. Harvester, NY, 1995.

55. Elton, E.J., Gruber, M.J. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis (5th ed.) Wiley, NY, 1995.

56. Elton, E.J., Gruber, M.J. and Blake, С. Fundamental Variables, APT, and Bond Fund Performance II Journal of Financial Economics. — 17(1995), pp. 392-416.

57. Earle, J.S. Post-Privatization Ownership Structure and Productivity in Russian Industrial Enterprises // Stockholm School of Economics and Central European University WP (1998).

58. Estrin, S., Urga, G. Convergence in Output in Transition Economies: Central and Eastern Europe. 1970-1995 // CEPR WP #893 (1997).

59. Fama, E., McBeth, J. Risk, Return, and Equilibrium: Empirical Tests // Journal of Political Economy. — 38(1973), pp. 607-636.

60. Fama, E. Efficient Capital Markets: a Review of Theory and Empirical Work // Journal of Finance. — 25 (1970), pp. 383-417.

61. Fama, E. Efficient Capital Markets II // Journal of Finance. — 46 (1991), pp. 1575-1617.

62. Fiszeder, P. Econometric Analysis of the Warsaw Stock Exchange Processes // Nicholas Copernicus University WP, Warsaw (1999).

63. Flood, R.P., Hodrick, R.J. On Testing the Speculative Bubbles // Journal of Economic Perspectives. — 4(2)( 1990), pp. 85-101.

64. Francis, J.C., Archer, S.H. Implications of Portfolio Analysis. Prentice-Hall, Engl. Cliffs, 1971.

65. Froot, K.A., Obstfeld, M. Intrinsic Bubbles: The Case of Stock Price // American Economic Review. — 5( 1991), pp. 1189-1214.

66. Gaddv, C., Ickes, B.W. To Restructure or Not to Restructure: Informal Activities and Enterprise Behavior in Transition. MI: 1998.

67. Glosten, L. and Harris, L. Estimating the Components of the Bid-Ask Spread // Journal of Financial Economics. — 21(1988), pp. 123-142.

68. Glosten, L. and Milgrom, P. Bid, Ask and Transaction Prices in a Specialist Market with Heterogenously Informed Traders // Journal of Financial Economics. — 14(1985), pp. 71-100.

69. Harris, L. Minimum Price Variations, Discrete Bid-Ask Spreads, and Quotation Sizes // Review of Financial Studies. — 7(1994), pp. 149-178.

70. Hull, J., White, A. The Pricing of Options on Assets with Stochastic Volatilities //

71. Journal of Finance. — 42 (1987), pp. 281-300.

72. Joreskog, K.J. Statistical Estimation in Factor Analysis. Almqvist & Wicksell, Stockholm, 1963.

73. Kennedy, M.D. Cultural Encounters and Claims to Expertise in Postcommunist Capitalism // Center for Russian and East European Studies WP, University of Michigan, Ann Arbor (1999).

74. Krugman, P.R. Trigger Strategies and Price Dynamics in Equity and Foreign Exchange Markets // NBER WP #2459 (1987).

75. Lintner, J. Security Prices, Risk, and the Maximal Gains from Diversification // Journal of Finance. — 12(1965), pp. 587-615.

76. Machavan, A., Sofianos, G. An Empirical Analysis of NYSE Specialists Trading // Journal of Financial Economics. — 48 (1998), pp. 189-210.

77. Miller, M., Modigliani, F. Dividend Policy, Growth and Valuation of Shares // Journal of Business. — 34 (1961), pp. 411-433.

78. Mills, T.C. The Economic Modelling of Financial Time Series. Cambridge University, UK, 1996.

79. Navalkha, S.K. A Multibeta Representation Theorem for Linear Asset Pricing Theories // Journal of Financial Economics. — 46(1997), pp. 357-381.

80. Obstfeld, M., Rogoff, K. Foundations of International Macroeconomics. Cambridge: MIT Press, 1998.

81. Ohlson, J. Earnings, Book Values, and Dividends in Equity Valuation // Contemporary Accounting Research. — 1(1995), pp. 661-687.

82. Perotti, E.C. and Gelfer, S. Investment Financing in Russian Financial-Industrial Groups // CEPR WP( 1998).

83. Polterovich, V.M. Institutional Traps and Economic Reforms // New Economic School WP # 98/004, Moscow, 1998.

84. Ramaswamy, K., Sundaresan, S.M. The Valuation of Floating Rate Instruments // Journal of Financial Economics. — 17(1986), pp. 251-272.

85. Ratkovicova, M. Driving factors of Efficiency of CEE Capital Markets // Dept. of Economics WP, Central European University, Budapest (1998).

86. Rockinger, M., Urga, G. A Time Varying Parameter Model to Test for Predictability and Integration in Stock Markets of Transition Economies // LBS Centre for Economic Forecasting DP No. 09-98, London, UK, Jan. 1998.

87. Rose, P.S. Money and Capital Markets: The Financial System in an Increasingly Global Economy, Homewood: Irwin, 1992.

88. Ross, S.A. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing // Journal of Economic Theory. — (1976), pp. 343-362.

89. Russia Creating Private Enterprises and Efficient Markets. Washington: The World Bank (1995), Lieberman I., Nellis J. et al. eds.

90. Sachs, J. Poland's Jump to the Market Economy // Cambridge: MIT Press, 1995.

91. Sachs, J.D. An Overview of Stabilization Issues Facing Economies in Transition // In: Economies in Transition: Comparing Asia and Eastern Europe, Wing, T.W. et al. eds. — Cambridge: MIT Press (1997), pp.243-256.

92. Samuelson, P.A. Rational Theory of Warrant Pricing // Industrial Management Review. —- 6(1965), pp. 41-50.

93. Sharpe, W.F. A Simplified Model for Portfolio Analysis // Management Science. —9(2) (1964), pp. 277-293.

94. Shleifer A., Vishnv, R. Large Shareholders and Corporate Control // Journal of Political Economy. — 94(1986), pp. 461-488.

95. Shleifer A., Vishnv, R.W.: A Survey on Corporate Governance // DP # 1741. — Cambridge: Harvard Institute of Economic Research (1995).

96. Tobin, J. On the Efficiency of the Financial System // In: Lloyds Bank Review, 153(1984), pp. 1-15.

97. Vasicek, O.A. An Equilibrium Characterization of the Term Structure // Journal of Financial Economics. — 5(1977), pp. 177-188.

98. Williamson, O.E. The Economic Institutions of Capitalism: Firms, Markets, Relational Contracting // NY: Free Press (1985).

99. Woo, T.W. Improving the Performance of Enterprises in Transition Economies // In: Economies in Transition: Comparing Asia and Eastern Europe, Wing, T.W. et al. eds. — Cambridge: MIT Press (1997), pp.299-324.

100. Yuming, Li. Expected Stock Returns, Premiums and Volatilities of Economic Factors II Journal of Empirical Finance. — 5(1998), pp. 69-97.

101. Работа была поддержана Российской Программой экономических исследований Фонда Евразия (грант №98-0341, 1998 г.), а также Международным Научным Фондом экономических исследований им. акад. Н.П. Федоренко при участии ММВБ (1999 г.)