Развитие инструментария оценки стоимости ценных бумаг тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Юдаков, Сергей Геннадьевич

• Юдаков, Сергей Геннадьевич
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Юдаков, Сергей Геннадьевич

Введение

1. Теоретические аспекты оценки стоимости ценных бумаг.

1.1 .Рынок ценных бумаг, его цели и функции

1.2.Фундаментальный анализ в оценке стоимости ценных бумаг

1.3.Технический анализ, его содержание и методы

2. Практика использования существующих методов оценки стоимости ценных бумаг.

2.1.Анализ факторов, влияющих на стоимость ценных бумаг

2.2. Характеристика методов оценки стоимости ценных бумаг

2.3. Использование технического анализа для оценки стоимости ценных бумаг, особенности его применения

3. Разработка рекомендаций по совершенствованию методов оценки стоимости ценных и прогнозирования цены

3.1.Результаты исследования взаимосвязи макроэкономической волатильности и волатильности фондового рынка

3.2.Факторный метод анализа стоимости ценных бумаг и формирование инвестиционного портфеля

3.3. Определение будущей стоимости ценных бумаг на основе прогноза ставки рефинансирования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие инструментария оценки стоимости ценных бумаг»

Актуальность темы исследования обусловливается действием целого ряда объективных факторов, в числе которых необходимо выделить возникновение интереса к фондовому рынку со стороны широкого круга непрофессиональных инвесторов, активное развитие российского фондового рынка с 1998 по 2008 г., увеличение степени интеграции отечественного фондового рынка в мировую финансовую систему. Так, значение ключевого индекса отечественного рынка ценных бумаг — индекса РТС, который характеризует общее развитие российского фондового рынка, увеличилось с 64,24 (на 01.09.1998 г.) до 2 487,92 (на 19.05.2008 г.). Эта тенденция была обусловлена повышением инвестиционной привлекательности отечественных эмитентов. Вместе с тем необходимо отметить существенное сокращение стоимости их ценных бумаг в связи с мировым финансовым кризисом в 2008-2009 гг., что косвенно свидетельствует о сильной зависимости российского фондового рынка от мировой финансовой системы. Как неотъемлемый элемент национальной экономической системы фондовый рынок также подвержен влиянию экономических, политических и социальных факторов, исследование которых необходимо при прогнозировании его будущего состояния.

Кроме перманентного роста стоимости ценных бумаг российских компаний в докризисный период, следует отметить активное развитие рыночной инфраструктуры и новых форм взаимодействия инвесторов, брокеров и торговых площадок. Работа в условиях развивающегося и неустойчивого рынка должна быть основана на формализованных подходах к анализу поступающей информации, что обусловливает потребность в инструментах анализа. По разным оценкам, в настоящее время существует от 100 до 190 различных инструментов анализа ценных бумаг, тем не менее, лишь немногие из них можно использовать не только для ретроспективного анализа, но и для определения будущей стоимости активов. Традиционно используются два вида анализа стоимости ценных бумаг фундаментальный и технический, иногда применяется их комбинация. Фундаментальный анализ основывается на доступной информации об эмитенте и макроэкономической ситуации, технический — на графиках поведения цен. При этом нередко получаемые результаты имеют прямо противоположные значения, в связи с чем возникает проблема выбора метода оценки.

Сказанное выше обусловливает актуальность темы исследования как в теоретическом, так и в практическом отношении. Кроме того, актуальность исследования обусловлена: а) недостаточной разработанностью теоретических положений и методического инструментария оценок стоимости ценных бумаг; б) появлением интереса к инвестированию в ценные бумаги со стороны широкого круга инвесторов, не являющихся банками, брокерами, инвестиционными компаниями, негосударственными пенсионными фондами.

Степень разработанности проблемы. Значимость проведения исследований по заявленной теме диссертации подтверждается наличием широкого спектра научных публикаций, освещающих те или иные аспекты проблемы. Необходимо отметить дискуссионность самой постановки вопроса возникновения финансового рынка как института. Теоретические взгляды на сущность финансового рынка отражены в работах зарубежных (Дж. Хикс, Д. Фридмана и Дж. Руст, М. Рутерфорд, Ф. Хайек, Дж. Ван Хорн и др.) и отечественных (Б. И. Алехин, Я. М. Миркин, С. В. Смирнов, Э.Е. Тихонов, И.Н. Юдина и др.) авторов. Исследуемая проблема имеет многоаспектный характер. При изучении степени ее разработанности учитывались научные труды не только непосредственно относящиеся к заявленной теме, но и связанные с исследованием проблем экономической теории: инвестиций, экономического роста, взаимозависимости макроэкономических систем отдельных стран и мировой экономики и т.д. Теории анализа стоимости активов, обращающихся на финансовых рынках (в частности акций), посвящены работы целого ряда учёных. Впервые понятие «анализ ценных бумаг» появилось в 1934 г. после выхода в свет одноименной работы Б. Грэма и Д. Додда. В это время фундаментальный анализ отражал в основном финансовые показатели, доходы и дивиденды компании, а также состояние экономики страны. Дж. Гитман, развивая теорию анализа ценных бумаг, применяет понятие внутренней стоимости, которая может совпадать с рыночной, быть ниже или выше ее. В этом случае объектом инвестирования будут являться неоцененные ценные бумаги. А. Шарп, М. Бэйли и В. Александер в своих работах отождествляют основу фундаментального анализа с будущими денежными потоками от актива. М. Томсетт оппонирует указанной точке зрения и делает акцент на изучении финансовой отчетности предприятия для прогнозирования доходов.

Изучая известные теории анализа стоимости активов, обращающихся на финансовых рынках, нельзя не отметить также труды ученых, которые в своих исследованиях основываются на «технических» факторах. Так, А. Элдер делает упор на идею, что рынок со своим движением цен отражает психологию участников — инвесторов и спекулянтов. По мнению С. Акелиса, корректный результат в прогнозировании дает сравнение текущей динамики цен с динамикой цен в прошлом. Образцовой в среде сторонников технического подхода считается точка зрения Дж. Мэрфи, который строит свой анализ на трех переменных: цене, объеме и открытом интересе.

Вместе с тем большинство публикаций указанных авторов посвящено лишь отдельным аспектам проблемы фондового рынка в целом. Указанные направления анализа достаточно полно раскрывают составляющие данной проблемы, но не отражают частные вопросы прогнозирования стоимости ценных бумаг и соответствующего ему инструментария.

Таким образом, актуальность и недостаточная разработанность указанной проблемы, особенно применительно к реалиям современной российской экономики, предопределили выбор темы диссертационного исследования, его цель и задачи.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является обоснование теоретических положений, а также разработка методических и практических рекомендаций по развитию инструментов оценки стоимости ценных бумаг.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

- изучить и уточнить экономическое содержание рынка ценных бумаг;

- исследовать современные теоретические представления о фундаментальном и техническом анализе, используемые для оценки стоимости ценных бумаг;

- установить преимущества и недостатки различных инструментов, применяемых в прогнозировании стоимости фондовых активов;

- выявить основные факторы, влияющие на рынок ценных бумаг в современной экономике;

- проанализировать используемые в практике методы анализа стоимости ценных бумаг;

- исследовать методы технического анализа рынка ценных бумаг, а также выявить особенности их применения;

- обосновать взаимосвязь макроэкономической волатильности и волатильности фондового рынка, предложить новый метод оценки фондового рынка с точки зрения инвестирования;

- обосновать эффективность использования факторного метода анализа стоимости ценных бумаг;

- разработать методику определения будущей стоимости ценных бумаг исходя из прогноза ставки рефинансирования Федеральной резервной системы США.

Объект исследования. Объектом исследования в работе является рынок ценных бумаг, представляющий собой часть финансового рынка, на котором осуществляются операции купли и продажи ценных бумаг и идет непрерывный процесс определения их стоимости в результате влияния фундаментальных факторов и технического состояния рынка.

Предмет исследования. Предметом исследования являются теоретические и методические аспекты оценки стоимости ценных бумаг.

Область исследования. Диссертация соответствует специальности 08.00.10. — Финансы, денежное обращение и кредит Паспорта специальностей ВАК (экономические науки). Содержание работы соответствует п. 4.1 «Теоретические основы организации и функционирования рынка ценных бумаг и его сегментов» и п. 4.9 «Расширение инвестиционных стратегий на рынке ценных бумаг».

Теоретическая и методологическая основа диссертационного исследования. Теоретической основой диссертации являются являются фундаментальные и прикладные исследования отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, финансового рынка, рынка ценных бумаг, методов оценки стоимости ценных бумаг. В работе использовались также материалы международных, всероссийских, региональных научно-практических конференций по данной проблеме.

Методологической основой диссертационного исследования служат принципы системного анализа, позволяющего отразить сущность, элементы и причинно-следственные связи явлений и систем. В процессе диссертационного исследования широко использовались такие методы научного познания, как абстракция, детализация и обобщение, структурно-уровневый и сравнительный анализ, метод аналогий, статистический и экспертный анализ, экстраполяция.

Информационно-эмпирическую базу исследования составили законодательно-нормативные акты Российской Федерации, статистические данные государственных органов, а также аналитическая информация Федеральной службы государственной статистики, Центрального банка, Министерства экономического развития, Министерства финансов, Федеральной службы по финансовым рынкам, Московской межбанковской валютной биржи, Российской торговой системы и другие. Исследование рынков ценных бумаг в международном контексте основывается на данных общедоступных глобальных источников: Всемирного банка, Международного валютного фонда, Чикагской Торговой Биржи, Федеральной резервной системы США, Standard and Poors Emerging Markets Database, World Federation of Exchanges и других.

Научная новизна исследования заключается в обосновании теоретических положений, разработке методических и практических рекомендаций по развитию инструментов оценки стоимости ценных бумаг. Наиболее значимые результаты, отражающие научную новизну, состоят в следующем:

- уточнено содержание понятий «фондовый рынок», определяемый как «рынок носителей капитальной стоимости, инструментов долгосрочных финансовых потоков, обслуживающий процессы формирования и перестройки капитальной структуры»; «финансовый рынок», трактуемый в диссертации как совокупность денежного рынка, на котором обращаются наличные деньги, краткосрочные и долгосрочные кредитные средства (займы и кредиты, предоставляемые банками), средства негосударственных пенсионных фондов и страховых компаний, и рынка ценных бумаг, предоставляющего доступ эмитентам к долгосрочным финансовым ресурсам, находящимся в постоянном движении под влиянием изменяющихся спроса и предложения со стороны хозяйствующих субъектов; «рынок ценных бумаг», под которым понимается механизм трансформации сбережений в инвестиции, адекватный современному этапу экономического развития индустриальных стран (с. 9-13);

- установлены ограничения в использовании методов фундаментального и технического анализа, лежащие в основе принятия управленческих решений об инвестировании в ценные бумаги: средне- и долгосрочный характер прогноза; отсутствие учета цикличности процессов при использовании фундаментального анализа; некорректная трактовка графических представлений, недостаточный объем информации, учитываемой при формировании прогнозов стоимости ценных бумаг в ближайшей и отдаленной перспективе (с. 31-33; 42-47);

- выявлены основные фундаментальные факторы (официальные учетные ставки; уровень ВВП; дефицит торгового и платежного балансов; темп инфляции; уровень безработицы, денежная масса и т.д.) и технические факторы (асимметричность информации, психология, стадия волны роста/падения и др.), влияющие на стоимость ценных бумаг, а также исследованы и установлены причинно-следственные связи между ними, что позволяет прогнозировать поведение активов на рынке ценных бумаг и их стоимость (с. 29-31; 40-42);

- определено влияние макроэкономической волатильности на волатильность фондового рынка; предложен способ оценки поведения фондового рынка в будущем на основании ряда макроэкономических показателей (внутренний валовой продукт, уровень потребительских расходов населения и др.), который позволяет принимать эффективные инвестиционные решения, а также корректировать экономическую политику на макроуровне (с. 115-124);

- разработан теоретико-прикладной подход к факторному анализу, в рамках которого доход от операции с ценными бумагами делится на три составляющие: дивидендный доход, уровень прироста доходов от изменения курсовой стоимости, уровень роста отношения цены к чистой прибыли, что позволяет принимать обоснованные управленческие решения при формировании инвестиционного портфеля акций (с. 128-135);

- установлено влияние ставки рефинансирования на состояние рынка ценных бумаг, заключающееся в увеличении или сокращении свободной денежной массы, а также стоимости денег, что непосредственно влияет на спрос и предложение на рынке ценных бумаг; разработан и предложен способ принятия решения об инвестировании в краткосрочном периоде, исходя из ожиданий участников о возможном изменении учетной ставки (с. 140-149).

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования. Полученные в ходе проведенных исследований результаты имеют определенное значение для развития теории функционирования рынков ценных бумаг, которая дополнена предложенными в работе положениями и выводами (в частности, о взаимозависимости и взаимовлиянии макроэкономической волатильности и волатильности фондового рынка; использовании факторного подхода в анализе и прогнозировании стоимости фондовых активов; моделировании поведения рынка в зависимости от ключевых решений в рамках макроэкономической политики властей США).

Практическая значимость заключается в разработке способов формирования и оценки доходности портфеля ценных бумаг, а также в управлении им исходя из фундаментальных показателей развития экономики страны. Для принятия инвестиционных решений в краткосрочном периоде предложен практический метод прогнозирования стоимости ценных бумаг на основе не ожидаемого участниками рынка изменения ставки рефинансирования США.

Апробация и внедрение результатов исследования. Отдельные положения диссертационного исследования используются в преподавании курсов «Экономическая безопасность», «Рынок ценных бумаг», «Деньги, кредит, банки». Основные его теоретические и практические положения были изложены автором на ХП научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Мордовского государственного университета им. Н. П. Огарева (Саранск, 2007); VII республиканской научно-практической конференции «Наука и инновации в Республике Мордовия (Саранск, 2008); Всероссийской научно-практической конференции «Менеджмент качества и устойчивое развитие в условиях инновационной экономики (Саранск, 2009) и др. Практические рекомендации, предлагаемые в исследовании, могут быть полезны при разработке национальных и региональных программ экономического развития (использование конкретных предложений по прогнозированию фазы циклов рынков ценных бумаг).

Публикации. Основные положения и результаты диссертации изложены в 5 научных работах общим объемом 2, 8 п.л. В изданиях, рекомендованных ВАК РФ, опубликованы 2 статьи.

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Юдаков, Сергей Геннадьевич

Данные выводы являются альтернативой результатам, полученным рядом рыночных аналитиков и могут быть побуждающим мотивом к дальнейшим исследованиям в области прогноза стоимости ценных бумаг. Прогнозные регрессии недостаточно точно определяют будущую стоимость ценных бумаг, поскольку оценивают неустойчивые параметры, как показано у Кэмбелла и Томпсона [94] . Большая часть дохода, получаемого в результате применения нашего подхода, обусловлено комбинированием статистического прогнозирования и текущей рыночной ситуации.

Полученная методика прогноза стоимости ценных бумаг может быть использована в расчетах стоимости капитала в инвестиционных проектах, а также при оценке стоимости компании. В результате проведенных исследований предлагается выбирать коэффициенты дисконтирования (как показатель стоимости капитала) и принимать корпоративные решения (которые зависят, в т.ч. и от стоимости компании) с учетом альтернативных показателей рынка. При осуществлении инвестиций важным является распределение ресурсов во времени. В описанном нами подходе при определении прогнозной стоимости ценных бумаг, вместе с тем, есть и недостаток - он рассчитан на индивидуального инвестора (в отличие от массового). В случае, если достаточно большое количество инвесторов будет следовать нашей методике при принятии инвестиционного решения, это приведет к росту цен на рынке и сделает доход на акцию непредсказуемым.

3.3. Определение будущей стоимости ценных бумаг на основе прогноза ставки рефинансирования

Ставка рефинансирования - это инструмент денежно-кредитного регулирования, с помощью которого Центральный банк воздействует на ставки межбанковского рынка, а также ставки по депозитам юридических и физических лиц и кредитам, предоставляемым им кредитными организациями. В развитой рыночной экономике данный инструмент Центрального банка эффективно влияет на экономику страны. Действие ставки на реальную экономику сказывается с определенным временным лагом. Причина задержки кроется в опосредованном влиянии ставки рефинансирования на субъекты через механизм кредитования. В своей сущности ставка обозначает стоимость денег в экономике. В то же время денежный и фондовый рынки реагируют незамедлительно.

При этом необходимо отметить, что сила и скорость влияния изменения ставки рефинансирования на финансовые рынки находится в прямой зависимости от степени развития рыночных взаимоотношений между хозяйственными субъектами. Российская финансовая система, как и фондовый рынок, на наш взгляд, на данный момент не являются рыночными в том понимании, в каком таковыми являются зарубежные финансовые системы и фондовые рынки. Поэтому мы считаем целесообразным рассмотреть влияние ставки рефинансирования на фондовый рынок в Соединенных Штатах Америки.

Изменение ставки - внесение изменений в монетарную политику, целью которой является влияние на производство, безработицу и инфляцию. Необходимо отметить, что это влияние произойдет через некоторое время, немедленно изменится лишь стоимость денег. Изменения в монетарной политике отражаются на фондовом рынке через изменения в оценке стоимости портфелей ценных бумаг, изменения в стоимости капитала и прочие механизмы. Можно считать сам фондовый рынок независимым источником макроэкономических изменений, на которые стоит реагировать посредством ставки рефинансирования.

Оценить ответное поведение цен на ценные бумаги на действия монетарных властей довольно сложно. Так как, например, фондовый рынок неактивно реагирует на действия, которые участниками рынка ожидаемы. Различия в ожидаемых и непредвиденных действиях важны в понимании их последствий. Для объяснения экономических причин наблюдаемой реакции рынка на изменения политики необходимо оценить, как изменения повлияют на ожидания будущих доходов от ценных бумаг. Сложность в оценке неожиданности заключается в сущности фондового рынка, который предполагается уже отражает в своей стоимости все ожидаемые изменения. Необходим подход, позволяющий отделить неожиданные изменения в монетарной политике, которые могут вызывать ответную реакцию рынка. Это не значит, что фондовый рынок реагирует на политику центрального банка только тогда, когда его действия непредвиденны. В принципе, стоимость ценных бумаг изменится и в случае пересмотра будущей политики банка, которая непосредственно связана с изменяющимися экономическими условиями. Наиболее распространенный рыночный способ определения неожиданности изменения ставки представляет из себя ряд расчетов на основе цены фьючерсов на ставку, которые включают в себя ожидаемую ставку рефинансирования. На наш взгляд следует подробно остановиться на методике расчета вероятности изменения учетной ставки Федеральной резервной системой США.

Фьючерс на процентную ставку является одним из видов финансового фьючерсного контракта. Это соглашение о покупке или продаже установленного количества определенного финансового инструмента в указанный срок в будущем по согласованной цене. Один из главных принципов в торговле финансовыми фьючерсными контрактами — это принцип «расчета наличными». Это означает, что по истечении срока контракта выплачивается лишь разница в ценах (между фьючерсной ценой, по которой был заключен контракт, и текущей ценой спот в момент наступления срока поставки), но не происходит физической поставки данного финансового инструмента. Фьючерс на учетную ставку ФРС торгуется на Чикагской Торговой Бирже (Chicago Board of Trade). Цена данного фьючерса рассчитывается как разница между 100 и средним размером ставки рефинансирования в месяце исполнения фьючерса (например, при ставке 7,25% стоимость фьючерса составит 92,75). В месяц расчетов по контракту цена фьючерса на ставку в этом месяце содержит в себе информацию о двух ключевых компонентах:

- ставка, установленная Федеральной резервной системой (фактически действующая ставка на день рассмотрения цены фьючерса);

- ожидаемая ставка рефинансирования к концу рассматриваемого месяца.

В начале рассматриваемого месяца цена контракта основывается на ожиданиях участников рынка о ставке рефинансирования. С каждым днем другой компонент, фактически действующая ставка в этом месяце, становится более значимым и доминирующем в цене контракта в расчетный день (конец месяца). Таким образом, чем дольше ставка рефинансирования остается неизменной, тем меньше будет эффект от изменения ставки в конечной цене контракта. При этом необходимо отметить, что в расчетах в выходные дни предполагается использование той ставки, которая была в предшествующий выходным дням день.

Вероятность изменения ставки рассчитывается исходя из действующей ставки, ожидаемой ставки, количества дней в месяце с действующей и измененной ставкой. Формула расчета следующая: р = ((100 - PFVT) - FF0) /((FFI - FF0) * ((/и - d) Iт)), где: р - вероятность изменения ставки;

PFUT - текущая цена фьючерса;

FF0 - текущая ставка рефинансирования;

FF1 - предполагаемая ставка рефинансирования; d — день возможного изменения ставки (в месяце); m - количество дней в месяце.

На основании данной формулы можно рассчитать вероятность изменения ставки на 0,25%, 0,5% и 0,75% в сторону снижения текущей ставки рефинансирования на заседании ФРС 18 марта 2008 г.

На 13.03.2008 ставка рефинансирования в США - 3,00%, цена контракта -97,31. Исходя из этого вероятность снижения на 25 базисных пунктов - 295%, на 50 базисных пунктов - 147%, на 75 базисных пунктов - 98%. Значение более 100% говорит о очень большой вероятности изменения ставки при неизменности прочих макроэкономических условий. В остальных случаях значение более 100% может говорить о следующем: возможно изменение ставки до планируемой даты (на внеочередном заседании ФРС) или изменение стоимости фьючерса к дате планируемого заседания ФРС.

На основании вышеприведенных расчетов можно предположить, что рынок на 13 марта 2008 года ожидал, что на ближайшем заседании ФРС 18 марта будет объявлено о снижении ставки на 0,75%.

По состоянию на 20:22 мск (за 1 час до опубликования решения ФРС), 18 марта 2008 г. стоимость фьючерса - 97,44. Исходя из этого вероятность снижения ставки на 1% составляет 104%. Таким образом, за 5 дней серьезно изменилось отношение участников к фондовому рынку. На основании расчетов можно предположить о большем снижении ставки, чем несколько дней назад. Причина такого изменения отношения участников заключается в опасении инвесторов о состоянии финансовой системы США (так, 14 марта крупный (пятый в США) инвестиционный банк Bear Stearns заявил о кризисе ликвидности и обратился с помощью к ФРС и конкуренту J.P. Morgan). По итогам заседания ФРС ставка была снижена на 0,75%, что и предполагалось в течение месяца (за исключением периода 14-18 марта). Эта ситуация показывает как могут меняться настроения инвесторов от текущей рыночной ситуации.

Исходя из вышеприведенных расчетов, можно оценить размер неожидаемого рынком изменения ставки:

А/" =7^7СС-.С-.), гДе

D — а

Ai" - размер неожидаемого рынком изменения ставки; d - день принятии решения ФРС;

D — количество дней в месяце; fl4 - цена фьючерса в текущем месяце.

Соответственно, ожидаемый размер определяется разницей между фактическим изменением ставки и неожидаемым.

Краткий анализ истории (1994-2002 гг.) изменения ставки Федеральной резервной системой и реакции рынка на ее изменения показал особенно сильную реакцию фондового рынка на неожидаемые рынком изменения ставки, используя механизм оценки вероятности изменения ставки через фьючерсы. Так, например, в среднем гипотетическое неожидаемое рынком снижение ставки на 0,25% ассоциируется с увеличением индексов на 1%.

Поведение индексов 18 марта подтверждает теоретическую часть. Рынок открылся ростом. К объявлению решения ФРС рост индекса DJIA составлял более 2,6% (участниками ожидается снижение ставки на 1%, также 18 марта два крупных банка США Goldman Sachs и Lehman Brothers объявляют о меньшем, чем ожидалось снижении прибыли). Объявление о снижении ставки на 0,75% вызывает резкое снижение индексов на 1% (рост 1,6% от закрытия).

Дальнейший анализ действий ФРС приводит к восстановлению индексов в течение часа (более 2,6% роста от закрытия).

Необходимо рассмотреть причину такого поведения фондового рынка. Ставка рефинансирования может влиять на стоимость акций через реальные эффективные ставки на рынке, ожидаемые дивиденды и ожидаемую доходность. Исследования показывают, что реальная эффективная ставка в меньшей степени влияет на стоимость ценных бумаг, то есть наибольшее влияние приходится на доходность ценных бумаг. Механизм такого влияния (повышение стоимости денег) заключается в повышении премии за риск путем снижения стоимости ценных бумаг. Это может происходить по следующим причинам:

1. Дорогие деньги увеличивают расходы инвестора, а также ухудшают финансовое состояние предприятий.

2. Дорогие деньги снижают желание инвестора принимать риск, учитывая возможное снижение потребления в экономике или рост инфляции.

Естественно, что снижение стоимости денег приводит к обратному действию.

Применительно к российским реалиям, следует отметить тот факт, что международные экономика и фондовые рынки остаются одним из ключевых для отечественного фондового рынка, где весомую роль играют иностранные инвесторы, хотя отмеченное влияние уже не так однозначно, как в первые периоды становления биржевой торговли ценными бумагами.

Тем не менее, по-прежнему американская статистика, влияющая на решение ФРС относительно уровня базовой процентной ставки (FFR), определяет движение развивающихся рынков (emerging markets) в краткосрочном периоде, и российский рынок ценных бумаг здесь не является исключением.

Как было отмечено выше, уровень учетной ставки и доходности казначейских облигаций в США является основным ориентиром (benchmark) для процентных ставок на международных финансовых рынках, в частности на рынках развивающихся. Капитал на международных финансовых рынках распределяется исходя из ожиданий инвесторов по доходности и рискам. При стимулирующем (низком) уровне процентных ставок (высоком уровне ликвидности) фонды имеют возможность привлекать доступные ресурсы на развитых рынках и инвестировать их в более рисковые, но более доходные развивающиеся рынки, обеспечивая их положительную динамику.

Обратная ситуация складывается при повышении процентных ставок ФРС. Оно при прочих равных может привести к оттоку средств инвесторов с emerging markets, поскольку увеличивается доходность американских гособлигаций, надежность которых считается максимальной, растет стоимость привлечения капитала и для корпоративного сектора в США. В итоге, инвестиционная привлекательность бумаг, обращающихся на развитых рынках по соотношению «доходность-риск» увеличивается по сравнению с этими показателями развивающихся рынков. Инвесторы пересматривают структуру инвестиционных портфелей, сокращая долю вложений в emerging markets. Помимо этого, увеличивается стоимость заемного финансирования, привлекаемого инвестиционными фондами для осуществления рисковых вложений на более неустойчивых emerging markets, что снижает рентабельность таких операций.

Итак, на инвестиционную привлекательность развивающихся рынков влияет их конкурентные преимущества по сравнению с развитыми рынками по соотношению «доходность-риск». Риски развивающихся рынков существенным образом возрастают в периоды общемировых или региональных экономических кризисов (например, кризис в Азии в 1997 г., российский дефолт в 1998 г.). Резкий или длительный спад на развитых рынках ценных бумамг (прежде всего, на фондовом рынке США) чаще всего воспринимается инвесторами как повышение общего уровня инвестиционных рисков, при котором американские гособлигации становятся «тихой гаванью», а высокорисковые инвестиции в emerging markets могут быть осуществлены лишь при ожидании сверхвысокой доходности.

В качестве индикаторов конъюнктуры международных финансовых рынков используются следующие показатели:

- базовая процентная ставка ФРС;

- динамика американских фондовых индексов (Nasdaq, S&P500);

- доходность 10-летних казначейских гособлигаций (US Treasuries 10);

- спрэд доходности гособлигаций emerging markets к US Treasuries (EMBI+), рассчитываемый JP Morgan как обобщенный индикатор конъюнктуры emerging markets, - премии, требуемой инвесторами за более высокий риск вложений средств в развивающиеся рынки по сравнению с безрисковыми инвестициями в американские гособлигации.

В соответствии с целями настоящего раздела нами была рассмотрена взаимосвязь базовой процентной ставки ФРС и индекса Российской торговой системы (РТС).

Описание базовой процентной ставки ФРС приводилось выше. Индекс РТС рассчитывается как отношение суммарной рыночной капитализации акций, включенных в список для расчета индекса, к суммарной рыночной капитализации этих же акций на начальную дату, умноженное на значение индекса на начальную дату. Расчет рыночной капитализации производится на основе данных о ценах акций и количестве выпущенных эмитентом акций.

Список акций для расчета индекса состоит из акций, отобранных Информационным комитетом РТС на основе экспертной оценки из ценных бумаг, входящих в котировальные листы Фондовой биржи РТС, а также ценных бумаг, не входящих в котировальные листы, но которые могут быть объектом совершаемых в РТС сделок. Все цены выражаются в долларах США. Если оператор устанавливает цену в рублях, то при расчете цены она пересчитывается в доллары США по курсу Центрального Банка Российской Федерации на соответствующий день

Визуальное сравнение графиков индекса РТС и базовой процентной ставки ФРС (рис. 3.12) не выявляет какой-либо устойчивой статистической взаимосвязи между ними в долгосрочном периоде (с 2000 г. по 2008 г.)

Динамика индекса РТС и ставки ФРС США в период 2000-2008 гг.

- индекс РТС (левая икала) -- ставка ФРС США (правая икала)

Рисунок 3.12. Динамика индекса РТС и ставки ФРС США в период 2000 - 2008 годы

Этот эмпирический вывод подтверждает и корреляционный анализ (табл. З.9.). Эконометрический анализ подтвердил положительную (!) корреляционную зависимость индекса РТС от базовой процентной ставки ФРС за период 2001-2008 г. (коэффициент корреляции +0,2). Однако, вывод применим лишь на долгосрочном промежутке времени.

Корреляционная 2000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 пара 2008 год год год год год год год год год год

Индекс РТС -ставка ФРС США +0,2 -0,13 -0,79 -0,09 -0,81 -0,15 +0,94 +0,66 -0,91 +0,61

Отсутствие статистически значимой взаимосвязи индекса РТС и базовой ставки РС в долгосрочной перспективе не исключает ее существования в более короткие периоды.

Общий вывод состоит в том, что выявлена крайне слабая статистическая взаимосвязь российского индекса рынка ценных бумаг и американской учетной ставки в долгосрочном периоде. В то же время во второй половине в отдельные периоды (2001 год, 2003 год, 2007 год) эта связь проявлялась достаточно сильно. На наш взгляд, это объясняется исторически сильной зависимостью российского фондового рынка от спроса нерезидентов (как правило, краткосрочных спекулянтов), которые ориентируются на динамику американской учетной ставки и, соответственно, индексов. Когда на основном рынке ситуация ухудшается, в первую очередь выводят средства с развивающихся рынков. По мере роста и укрепления российского фондового рынка до 2008 кризисного года влияние нерезидентов уменьшалось, ослабевала и его зависимость от американских индексов.

LAST: 99.8425

CHANGE: 0.0000

HIGH: 99.8450

LOW: 99.8425 1/30/2009

Ctl s eeE J

-uf

Ft i

-Г4-+ f

•-■-Г" trJ

Маг

Мау

Jun

Аид Эер

09

Weekly

LAST: 99.8425 CHANGE: 0.0000 HIGH: 99.8460 LOW: 99.8425 1/30/2009

L-- 99.8425

У 99.5000 99.2500 99.0000 98.7500 98.5000 98.2500 98.0000 97.7500 97.5000 97.2500 97.0000 96.7500 96.5000 96.2500 96.0000 95.7500

S

J у i г Д

Л J

V

V —"

V-

V

MarMay JunAug SepNov|09Weekly

Рисунок 3.13. — Динамика стоимости фьючерсов на ставку ФРС США в период март 2008 г - январь 2009 г.

Рассмотрим поведение индекса РТС в описанном выше торговом дне. Поведение индекса РТС 18 марта следующее. Рынок открылся небольшим снижением -0,03%, практически «в ноль». Анализ динамики индексов США приводит к восстановлению индексов к закрытию - рост на 1,4%. То есть, в краткосрочном периоде опосредованно через фондовые индексы США ставка ФРС влияет на стоимость ценных бума фондового рынка России.

Рассмотрим корреляцию индекса РТС со стоимостью фьючерсного контракта. Для этого, построим таблицу значений в случаях, когда ставка снижалась (исследуемый период: 2000-2008 гг.)

Заключение

В любое время актуальным и дискуссионным вопросом является способ определения будущих цен активов. В настоящее время детальное внимание уделяется прогнозированию цены на особый вид активов — инструменты фондового рынка в виде ценных бумаг. Управленческие решения, принимаемые на основе прогнозной стоимости сочетают в себе давние традиции практической деятельности инвесторов с многосторонней проблемой рисков, их адекватной оценкой, минимизацией, хеджированием и гибкой структурой выбора альтернатив.

В исследовании данного вопроса в рамках данной работы использованы законы и подзаконные акты, статистические и аналитические материалы российских государственных структур, бирж, международных финансовых институтов. В современных условиях это особенно актуально для всестороннего анализа, явлений, на которые после событий 2008 года переносится акцент научно-практического интереса.

Активное развитие кредитных отношений и отношений долевой собственности обусловило развитие специализированного рынка — финансового. Ему принадлежит особое место в системе рыночных отношений: свободная от излишнего регулирования экономика нуждается в постоянном использовании потенциальных возможностей финансового рынка - важнейшего источника ее роста. Сбережения трансформируются в производительные инвестиции, при передаче их на платной основе собственникам и менеджерам предприятий для приобретения элементов производства. Такой процесс может быть прямым и косвенным. Если собственный капитал может напрямую использоваться на инвестиции, то заемный должен проделать косвенный путь, опосредуемый финансовым рынком.

Для исследования процессов трансформации необходимо подробно и детально рассмотреть экономическое содержание рынка ценных бумаг. В этих целях была глубоко изучена та теоретическая база, которая наработана отечественными и зарубежными учеными и специалистами в области теории и практики анализа рынков ценных бумаг. Вместе с этим необходимо основное внимание уделить практической компоненте, для чего были использованы материалы по мировым рынкам ценных бумаг и фондовому рынку России, в частности, статистические данные торгов фьючерсными контрактами Чикагской фондовой биржи, итоги сессий Российской торговой системы, Московской межбанковской валютной биржи, сводные индексы зарубежных торговых систем.

Необходимо представлять преимущества и недостатков различных типов анализа в прогнозировании стоимости фондовых активов. Для этого целесообразно проведение верификации фундаментальных и технических факторов как определяющих составляющих прогнозирования финансового рынка. Рациональная трактовка поведения рынка и прогноз его изменений существенно затруднены без полного учета указанных факторов.

Для этого необходимо провести критический анализ используемых теорий и методов, применяемых для принятия решений компаниями и инвесторами. В результате анализа могут быть предложены отдельные рекомендации для совершенствования теории и практики.

Как существенная проблема поднят вопрос эффективности фундаментального анализа. По результатам исследования можно сделать вывод о том, что хотя фундаментальный анализ и предполагает анализ сведений макро-, мезо- и микроэкономического окружения субъектов, конечные его выводы не являются достаточными, а вероятность исполнения полученных прогнозов не поддается оценке. Помимо отмеченного несовершенства фундаментального анализа в ходе построения эффективных моделей для прогнозирования цен на фондовые активы имеется также и другая большая группа проблем практического характера.

Необходимо критически оценивать и применение технического анализа, исходящего из предположения о формализации денежных потоков в графические сочетания без учета особенностей отдельного актива. Сочетания -это доступные к интерпретации субъекта исследования варианты развития рынка. Подобных вариантов конечное количество, они периодически повторяются и работают в отдельных ситуациях и в отдельные временные периоды. В этом есть сходство с большинством фундаментальных концепций.

Можно утверждать, что прогнозы на базе технического анализа не прогнозируют отдельные события рынка, однако они могут предсказывать возможные варианты развития цен. Их отдельная практическая значимость состоит в наличии простых индикаторов, подтверждающих или опровергающих возможных ход развития событий.

Так, при использовании технического анализа не указывается, какой фундаментальный прогноз может оказаться правильным, тем не менее, предполагаются вероятные изменения цен, которые могут служить основой корректировки ранее ожидавшихся исходов. В абстрактной ситуации технический анализ с его отдельными недостатками в целом не уступает и не превосходит фундаментальный в точности. Ценность фундаментального анализа на практике заключается, по большей части, в выявлении расхождений согласованных прогнозов поведения главнейших факторов и их поведения в реальности.

Отдельной частью фундаментального анализа является детальный анализ финансовых и производственных показателей деятельности, оценка менеджмента компании, рассмотрение внешних и внутренних рисков и угроз, а также возможностей развития бизнеса. Этот анализ строится на текущих, а также на прогнозных данных исходя из обоснованных и мотивированных предположений развития ситуации в будущем. Для принятия решения об инвестировании в ценные бумаги той или иной компании помимо определения справедливой стоимости ценных бумаг, необходимо также определение момента инвестирования. При снижающемся тренде привлекательность активов с точки зрения доходности будет постоянно расти, однако с учетом исследуемых в работе факторов волатильности открытие позиции по той или иной бумаге неоправданно. То есть, несмотря на то, что фундаментальный анализ эмитента показывает справедливую стоимость бумаги (теоретически достижимый предел цены на горизонте исследования), он не позволяет определить состояние всего рынка. Для точного выбора момента приобретения актива необходимо провести анализ макроэкономической ситуации, ситуации на рынках прочих активов (например, на рынках сырья, облигаций, недвижимости и т.д.), оценку ожиданий остальных инвесторов.

Несмотря на наличие большого числа актуальных современных методы определения стоимости ценных бумаг, возможно предложить собственные способы прогнозирования курсов и принятия инвестиционных решений. В результате проведенной работы установлены основные фундаментальные и технические факторы, влияющие на стоимость ценных бумаг, исследованы и установлены причинно-следственные связи между ними. Исследования привели к выводу о существенной взаимосвязи макроэкономической волатильности и волатильности фондового рынка. В связи с этим, в работе предложен способ оценки поведения фондового рынка в будущем на основании ряда макроэкономических данных (внутренний валовой продукт, уровень расходов населения).

В области практических рекомендаций разработаны подходы, позволяющие принимать инвестиционные решения при формировании инвестиционного портфеля акций, используя для этих целей факторный анализ.

Показано, что ставка рефинансирования ФРС США является существенным фактором для западных рынков, который должен приниматься во внимание инвестором. Современное развитие финансового рынка позволяет в определенной степени прогнозировать изменение ставки, а, следовательно, предполагать ответное поведение финансового рынка. Исходя из этого, можно принимать определенные действия на фондовом рынке (покупка или продажа ценных бумаг) с целью снижения рисков инвестирования в краткосрочном периоде. Принимая во внимание существенную взаимосвязь зарубежного фондового рынка и отечественного, можно утверждать о значительной степени влияния ставки рефинансирования США на российский фондовый рынок.

Результаты проведенного анализа являются лишь частью более широкого направления научного интереса, фокусирующегося на макроэкономических и финансовых взаимодействиях, прогнозировании, макроэкономической политике. Исходя из этого, выводы исследования могут быть интерпретированы не только как призыв к дальнейшему анализу механизмов определения стоимости ценных бумаг.

Необходимость осуществления и внедрения научных разработок в области прогнозирования стоимости ценных бумаг имеет подтверждение событиями текущего раннего посткризисного или позднего кризисного периода.

Информационные поводы для изменения стоимости ценных бумаг находят немедленное отражение на рынке.

Избыточная ликвидность и ослабление доллара послужили поводом для серьезного роста на товарно-сырьевых рынках и ралли на мировых фондовых площадках. Золото и нефть ставили один за одним годовые рекорды до того момента, пока не стало известно о сложностях с выплатой долговых обязательств Дубая. Опасения по поводу возможного дефолта Dubai World спровоцировали обратный процесс: рост курса доллара по отношению к ведущим мировым валютам и снижение цен на металлы и нефть.

25 ноября 2009 года правительство Дубая объявило о намерении реструктуризировать государственный фонд Dubai World, под контролем которого находятся порты, недвижимость, а также объекты в других сферах бизнеса. Фонд сообщил, что намерен обратиться к инвесторам с просьбой отсрочить погашение его долговых обязательств на шесть месяцев. Мировые фондовые рынки отреагировали на сообщения из Дубая резким падением.

Все это только подтверждает необходимость разработки инструментария способов оценки стоимости ценных бумаг, который позволит учитывать не только информацию, заложенную в рынке (технический анализ) или в финансовой отчетности компаний (фундаментальный анализ), но и ситуацию в экономике страны, а также в мировой экономике.

Представляется, что работа имеет реальную практическую значимость и дает возможность для использования полученных результатов исследования не только профессиональными участниками рынка ценных бумаг, но и любыми инвесторами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Юдаков, Сергей Геннадьевич, 2009 год

1. Алехин, Б.И. Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции / Б.И. Алехин. М.: Финансы и статистика, 1991.- 160 с.

2. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон. -М.: Наука, 1976.-343 с.

3. Батунин, М. Соотношение фондового рынка и рынка ценных бумаг / М. Батунин //Хозяйство и право. 1996. - №5. - С. 111.

4. Белых, Л.П. Основы финансового рынка / Л.П. Белых. М.: ЮНИТИ,1999.-С. 14.

5. Бергер, Ф. Без страха перед .чёрной пятницей / Ф. Бергер, Р. Беер. М.: Интерэксперт; Финстатинформ, 1998. - 269 с.

6. Бронштейн, Е. М. Фрактальный подход к формированию порт-фелей ценных бумаг/ Е. М. Бронштейн, 3. И. Янчушка // Финансы и кредит. 2007. -№ 12 (252). - С. 26-29.

7. Ван Хорн, Дж. К. Основы управления финансами / Мж. К. Ван Хорн М.: Финансы и статистика, 1997. — С. 35.

8. Владимирова, Л. П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие /Л.П. Владимирова. М.: Издательский дом «Дашков и К»,2000.-308 с.

9. Гитман, Л. Мж. Основы инвестирования/ Л.Дж. Гитман, М. Д. Джонк / Пер. с англ. М.: Дело. 1997. - С. 15.

10. Гренджер, К. Спектральный анализ временных рядов в экономике / К. Гренджер, М. Хатанака. М.: Статистика, 1972.

11. Гурвич, Е.Т. Механизмы российского финансового кризиса / Е.Т. Гурвич, А.Д. Андряков М.: РПЭИ, 2000. - 22 с.

12. Евстигнеев, В.Р. Финансовый рынок в переходной экономике / В.Р. Евстигнеев. М.: Эдиториал УРСС, 2000. - С. 5.

13. Замков, О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций / О.О.Замков. М.: ГУ ВШЭ, 2001. - 122 с.

14. Ивасенко, А.Г. Рынок ценных бумаг. Учебное пособие для ВУЗов / А.Г. Ивасенко. М.: Кнорус, 2008. - 272 с.

15. Кендэл, М. Временные ряды. Пер. с англ. Ю.П. Лукашина / М. Кендэл. -М.: Финансы и статистика, 1979. 198 с.

16. Кильдинов, Г.С. Анализ временных рядов и прогнозирование / Г.С. Кильдинов, А. А. Френкель. М.: Статистика. 1973.-432 с.

17. Колмыкова, Л.И. Фундаментальный анализ финансовых рынков / Л.И. Колмыкова. СПб: Питер, 2005. - 288 с.

18. Корникова, Н.В. Обобщенная логнормальная модель динамики значений экономических показателей /Н.В. Корникова, В.В.Корников, Н.В. Хованов // Обозрение прикладной и промышленной математики.- 2005. Том 12. Вып. 1. -С. 159.

19. Криничанский, К.В. Зарубежный опыт прогнозирования рынка ценных бумаг / К.В. Криничанский. Екатеринбург: УрО РАН, 1998. - 56 с.

20. Меньшиков, С. Новая экономика. Основы экономических знаний / С. Меньшиков. М.: Международные отношения, 1999. - С. 282-287.

21. Миркин, Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок / Я.М. Миркин М.: Перспектива, 1995. - 550 с.

22. Найман, Э. Мастер-трейдинг: секретные материалы / Э. Найман. М.: Альпина Паблишер, 2002. - 320 с.

23. Найман, Э.Л. Малая энциклопедия трейдера / Э.Л. Найман. Киев: Вира; Альфа Капитал, 1999. - 236 с.

24. Петере, Э. Хаос и порядок на рынке капитала / Э. Петере. М.: Мир, 2000. -333с.

25. Рынок ценных бумаг и его финансовые институты: Учебное пособие / Под ред. B.C. Торкановского. СПб.: Комплект, 1994. - 421с.

26. Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России / С. Смирнов // Вопросы экономики. 2001. - № 3. - С. 23-42.

27. Сорос, Дж. Алхимия финансов / Дж. Сорос. М.: ИНФРА -М, 1996.-С. 57

28. Тихонов, Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие /Э.Е. Тихонов. Невинномысск, 2006. - 221 с.

29. Федер, Е. Фракталы / Е. Федер. М.: Мир, 1991. - 143 с.

30. Фундаментальный анализ финансовых рынков. СПб: Питер, 2005. - 288 с.

31. Хенан, Э. Анализ временных рядов / Э. Хенан. М.: Статистика, 1964. -215 с.

32. Хенан, Э.Дж. Многомерные временные ряды / Э. Дж. Хенан. М.: Мир, 1986.-346с.

33. Червяков, Н.И. Предсказание фрактальных временных рядов с помощью нейронных сетей / Н.И. Червяков, Э.Е. Тихонов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: Радиотехника. - 2003. - №10. - С.19-24.

34. Шарп, У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэйли. М.: Инфра-М, 1997. - 1058 с.

35. Элдер, А. Основы биржевой игры / А. Элдер. М.: Светочъ, 1996.

36. Эрлих, A.A. Технический анализ товарных и финансовых рынков / A.A. Элдер. М.: ИНФРА-М, 1996. - 176 с.

37. Юдина, И.Н. Финансовая нестабильность и новые вызовы для развивающихся стран: Монография / И.Н. Юдина. Барнаул: изд-во Алтайского ун-та, 2005. - 166 с.

38. Abarbanell, J. S., and Bushee, B. J., Abnormal returns to a fundamental analysis strategy // The Accounting Review. 1998. - № 73. - p. 19-45.

39. Achelis Steven B. Technical Analysis From A to Z. Probus Publishing. Chicago. 278 p.

40. Akhigbe, A., and J. Madura. The Industry Effects Regarding the Probability of Takeovers // The Financial Review. 1999. № 34(3). P. 1-18.

41. Altman, E. I., R. G. Haldeman, and P. Narayanan, Zeta Analysis: A New Model to dentify Bankruptcy Risk of Corporations // Journal of Banking and Finance.- 1977. June. p. 29-54.

42. Analysts' Forecasts and Stock Price Fluctuations // Financial Analysts Journal.-№ 42, pp. 29-39, 55.

43. Andersen, T.G., Bollerslev, T., Christoffersen, P.F., and Diebold, F.X. Volatility and Correlation Forecasting // in G. Elliott, C.W.J. Granger, and A. Timmermann (eds.). Handbook of Economic Forecasting. Amsterdam: North-Holland. pp. 778-878.

44. Ang, Andrew, and Geert Bekaert. Stock return predictability: Is it there? // Review of Financial Studies. 2007. - № 20. - pp. 651—707.

45. Arms, R. Profits In Volume: Equivolume Charting. Marketplace Books , 1999

46. Arnott, Robert, and Peter Bernstein. What risk premium is normal? // Financial Analyst Journal. 2002. - №58, pp. 64—85.

47. Ashley, Richard. Beyond optimal forecasting. Working paper. Virginia Tech. -2006.

48. Asness, Clifford A. The interaction of value and momentum strategies // Financial Analysts Journal. 1997. - №53. - pp. 29-36.

49. Asquith, Paul. Merger Bids, Uncertainty, and Stockholder Returns // Journal of Financial Economics. 1983. - №11. - pp. 51-83.

50. Atiase, R. K. Pre-disclosure information, Firm Capitalization and Security Price Behavior around Earnings Announcement // Journal of Accounting Research. 1985. -pp. 215-235.

51. Baker, Malcolm, and Jeffrey Wurgler. The equity share in new issues and aggregate stock returns // Journal of Finance. 2000. - №55. - pp. 2219—2257.

52. Balduzzi, Pierluigi, and Antonhy Lynch. Transaction costs and predictability: Some utility cost calculations // Journal of Financial Economics. 1999. - №52. - pp. 47—78.

53. Ball, R., and P. Brown. An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers // Journal of Accounting Research. 1964. - №6(2). - pp. 157-178.

54. Barberis, Nicholas. Investing for the long run when returns are predictable // Journal of Finance. 2000. - №55. pp. 225—264.

55. BARRA, United States Equity Model Version 3 (E3), Model Handbook, BARRA Corporation: Berkeley, CA.

56. Barron, O. E., and P. S. Stuerke. Dispersion in Analysts Earnings Forecasts as a Measure of Uncertainty // Journal of Accounting, Auditing and Finance. 1998 (Summer) - pp. 245- 270.

57. Barry, C. B., and S. J. Brown. Differential information and the small firm effect // Journal of Financial Economics. 1984. - №13. - pp. 283-294.

58. Basu, S. Investment performance of common stocks in relation to their price earnings ratios: A test of the efficient market hypothesis // Journal of Finance. 1977. - № 32. - pp 663-682.

59. Beasley, M. S. An empirical analysis of the relation between board of director composition and financial statement fraud // The Accounting Review. 1996. - №71.-pp. 443-465.

60. Beaver, W., P. Kettler, and M. Scholes. The association between market determined and accounting determined risk measures // The Accounting Review. — 1970.-№45. pp. 654-682.

61. Beneish, M. D. Detecting GAAP violation: Implications for assessing earnings management among firms with extreme financial performance // Journal of Accounting and Public Policy. 1997. - №16. - pp. 271-309.

62. Beneish, M. D., and C. R. Harvey. Measurement Error and Nonlinearity in the Earnings-Returns Relation // Review of Quantitative Finance and Accounting. 1998. -№3.-pp. 219-247.

63. Benesh, G.A. and P. Petersen. On the Relation Between Earnings, Changes. -1986.

64. Bernard, V., Thomas, J. Post-earnings-announcement drift: delayed price response or risk premium? // Journal of Accounting Research. 1998. - №27. - pp. 148.

65. Bernard, V., Thomas, J. Evidence that stock prices do not fully reflect the implications of current earnings for future earnings // Journal of Accounting & Economics. 1990. - №13. - pp. 305-340.

66. Bhushan, R. Firm Characteristics and Analyst Following // Journal of Accounting and Economics. 1989. - №11. - pp. 255-274.

67. Bhushan, R. and J.Y. Cho. Acquisitions and the Information Environment of Firms //Financial Review. 1996. - Vol. 31, No. 1 (February). - pp. 105-125.

68. Binsbergen, Jules Van, and Ralph Koijen. Predictive regressions: A present-value approach. Working paper. Duke University. 2008.

69. Black, F., and Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities // Journal of Political Economy. 1973. - №81(4). - pp. 637-654.

70. Bossaerts, Peter, and Pierre Hillion. Implementing statistical criteria to select return forecasting models: What do we learn? // Review of Financial Studies. 1999. -№12.-pp. 405—428.

71. Boudoukh, Jacob, Matthew Richardson, and Robert Whitelaw. The myth of longhorizon predictability // Review of Financial Studies. 2008. - № 21. pp. 1577— 1605.

72. Boudoukh, Jacob, Roni Michaely, Matthew Richardson, and Michael Roberts, 2007, On the importance of measuring payout yield: Implications for empirical asset pricing // Journal of Finance. №62. pp. 877—915.

73. Bradley, Michael, Anand Desai, and E. Han Kim. Synergistic Gains from Corporate Acquisitions and their Division Between the Stockholders of Target and Acquiring Firms // Journal of Financial Economics. 1988. - № 21. - pp. 3-40.

74. Branch, B, and T. Yang. A Test of Risk Arbitrage Profitability. Working Paper University of Massachusetts, Amherst. 2000.

75. Brandt, Michael. Estimating portfolio and consumption choice: A conditional euler equations approach // Journal of Finance. 1999. - №54. - pp. 1609—1646.

76. Brandt, Michael. Portfolio choice problems // in Y. Ait-Sahalia and L.P. Hansen, (eds.). 2004.

77. Brandt, Michael, and Pedro Santa-Clara. Dynamic portfolio selection by augmenting the asset space // Journal of Finance. 2006. - №61. - pp. 2187—2217.

78. Brandt, Michael, and Qiang Kang. On the relationship between the conditional mean and volatility of stock returns: A latent VAR approach // Journal of Financial Economics. 2006. - №72. - pp. 217—257.

79. Breen, William, Lawrence Glosten, and Ravi Jagannathan. Economic significance of predictable variations in stock index returns // Journal of Finance. -1989. № 64. - pp. 1177—1189.

80. Brennan, Michael, Ronald Lagnado, and Eduardo Schwartz. Strategic asset allocation// Journal of Economics Dynamics and Control. 1997. - 21, 1377—1403.

81. Brown C. The Illustrated Guide to Technical Analysis Signals and Phrases. McGraw-Hill; 1 edition, 2004.

82. Brown, L. and M. S. Rozeff. The Superiority of Analyst forecasts as Measures of Expectations: Evidence from Earnings // Journal of Finance. 1978. - № 33. -pp. 1-16.

83. Brown, L., P. Griffin, R. Hagerman, and M. Zmijewski. Security Analysts Superiority Relative to Univariate Time-Series Models in Forecasting Quarterly Earnings // Journal of Accounting and Economics. 1987. - №9 (April), - pp. 61-87.

84. Brown, L., R. Hagerman, P. Griffin, and M. Zmijewski. An Evaluation of Alternative Proxies for the Market's Assessment of Unexpected Earnings // Journal of Accounting and Economics. 1987. - №9 (July). - pp. 159-193.

85. Brown, L.D., G.D. Richardson, and S.J. Schwager. An Information Interpretation of Financial Analyst Superiority in Forecasting Earnings // Journal of Accounting Research. 1987. - Vol. 25, No.l, (Spring). - pp. 49-67.

86. Brown, P., G. Foster and E. Noreen. Security Analysts Multi-Year Earnings Forecasts and the Capital Market // Studies in Accounting Research. -1985. №21. American Accounting Association.

87. Bussiere M., Mulder C. External Vulnerability in Emerging Market Economies: How High Liquidity Can Offset Weal Fundamentals and the Effects of Contagion // IMF Working Paper WP/99/88, Washington, DC. 1999.

88. Campbell, John. Stock returns and term structure // Journal of Financial Economics. 1987. - № 18. - pp. 373—399.

89. Campbell, John. Estimating the equity premium // Canadian Economic Review. -2008.-№41. pp. 1—21.

90. Campbell, John, and Luis Viceira. Consumption and portfolio decisions when expected returns are time varying // Quarterly Journal of Economics. 1999. - №114. - pp. 433—495.

91. Campbell, John, and Robert Shiller. Stock prices, earnings, and expected dividends // Journal of Finance. 1988. - № 43. - p. 661—676.

92. Campbell, John, and Samuel Thompson. Predicting the equity premium out of sample: Can anything beat the historical average? // Review of Financial Studies. — 2008.-№21.-pp. 1509—1531.

93. Campbell, John, and Tuomo Vuolteenaho. Inflation illusion and stock prices // American Economic Review. 2004. - №94. - pp. 19—23.

94. Cavanagh, Christopher, Graham Elliott, and James Stock. Inference in models with nearly integrated regressors // Econometric Theory. 1995. - №11. - pp. 1131— 1147.

95. Chan, L. K., J. Lakonishok, and T. Sougiannis. The stock market valuation of research and development expenditures // University of Illinois working paper, June.-1999.

96. Chan, Louis K. C., Y. Hamao, and J. Lakonishok. Fundamentals and stock returns in Japan // Journal of Finance. 1991. - №46. - pp. 1739-1764.

97. Christie, Andrew A. The stochastic behavior of common stock variances: value, leverage and interest rate effects // Journal of Financial Economics. 1982. - №10. — pp. 407-432.

98. Clark, Todd, and Michael McCracken. Test of equal forecast accuracy and encompassing for nested models // Journal of Econometrics. 2001. - №105. - pp. 85—110.

99. Claus, James, and Jacob Thomas. Equity premia as low as three percent? Evidence from analysts' earnings forecasts for domestic and international stock markets // Journal of Finance. 2001. - №56. - pp. 1629—1666.

100. Cleveland, W.S. Robust Locally Weighted Fitting and Smoothing Scatterplots // Journal of the American Statistical Association. 1979 - №74. - pp.829-836.

101. Cochrane, John. The dog that did not bark: A defense of return predictability // Review of Financial Studies. 2008. - №21. - pp. 1533—1575.

102. Connor, Gregory. Sensible return forecasting for portfolio management // Financial Analyst Journal. 1997. - №53. - pp. 44—51.

103. Cragg, J. G. and B. G. Malkiel. Expectations and the Structure of Share Prices. The University of Chicago Press, Chicago and London. 1985.

104. Cudd, Mike, and Rakesh Duggal. Industry Distributional Characteristics of Financial Ratios: An Acquisition Theory Application // The Financial Review. — 2000.-№41.-pp. 105-120.

105. Davis, J. L. The cross-section of realized stock returns: The pre-Compustat evidence // Journal of Finance. 1994. - №49. - pp. 1579-1593.

106. Dempsey, S.J. Predisclosure Information Search Incentives, Analyst Following, and Earnings Announcement Price Response // The Accounting Review Vol. 64 No. -1989. №4,- pp. 748- 747.

107. Diebold, Francis, and Roberto Mariano. Comparing predictive accuracy// Journal of Business and Economic Statistics. 1995. - №13. - pp. 253—263.

108. Dietrich, R. J., and R. S. Kaplan. Empirical analysis of the commercial loan classification decision // The Accounting Review. 1982. - №57. - pp. 18-38.

109. Dodd, Peter, and Richard Ruback. Tender Offers and Stockholder Returns // Journal of Financial Economics. 1977. - № 5. - pp. 351-373.

110. Dopuch, N., R. W. Holthausen, and R. W. Leftwich. Predicting audit qualifications with financial and market variables // The Accounting Review. 1987.-№ 62 (July). - pp. 431-454.

111. Doran, B. Forecasting Error of Value Line Weekly Forecasts // Journal of Business Forecasting. 1994. - №12 (4). - pp. 22-26.

112. Dow, Charles. Scientific stock speculation // The Magazine of Wall Street. -1920

113. Downs, T. W. An Alternate Approach to Fundamental Analysis: The Asset Side of the Equation // Journal of Portfolio Management. 1991. - №17 (no.2).-pp. 6-17.

114. Eddey, Peter H. Corporate Raiders and Takeover Targets // Journal of Business Finance & Accounting. 1991. - №18 (2). - pp. 151-171.

115. Engle, R.F. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica. 1982. - №50. - pp. 9871007.

116. Engle, R.F. and Rangel, J.G. The Spline Garch Model for Unconditional Volatility and Its Global Macroeconomic Causes // Review of Financial Studies, in press. 2008.

117. Engle, R.F., Ghysels, E. and Sohn, B. On the Economic Sources of Stock Market Volatility // Manuscript, New York University. 2006.

118. Fama, E. F., and K. R. French. The cross-section of expected stock returns // Journal of Finance. 1992. - № 47. - pp. 427-465.

119. Fama, Eugene, and G. William Schwert. Asset returns and inflation // Journal of Financial Economics. 1977. - №5. - pp. 155—146.

120. Fama, Eugene, and Kenneth French. Dividend yields and expected stock returns // Journal of Financial Economics. 1988. - № 22. - pp. 3—25.

121. Fama, Eugene, and Kenneth French. Value versus growth: The international evidence // Journal of Finance. 1998. - №53. pp. 1975—1999.

122. Fama, Eugene, and Kenneth French. The equity premium // Journal of Finance. 2002. - № 57. - pp. 637—659.

123. Ferson, Wayne, Sergei Sarkissian, and Timothy Simin. Spurious regressions in financial economics // Journal of Finance. 2003. - №58. - pp. 1393—1413.

124. Foster, F. Douglas, Tom Smith, and Robert Whaley. Assessing goodness-of-fit of asset pricing models: The distribution of the maximal r2 // Journal of Finance. -1997.-№52.-pp. 591—607.

125. Foster, G. Financial Statement Analysis. Prentice Hall. 1986.

126. French Dan W. Security and Portfolio Analysis. Concepts And Managements. Merrill Publishing Company. 558 p.

127. French, Kenneth, G.William Schwert, and Robert Stambaugh. Expected stock returns and volatility // Journal of Financial Economics. 1987. - №19. - pp. 3—30.

128. Fridson, M. S. Financial Statement Analysis: A Practitioner's Guide. New York: John Wiley. 1996.

129. Fried, D. and D. Givoly. Financial Analysts' Forecasts of Earnings: A Better Surrogate for Market Expectations // Journal of Accounting and Economics. 1982. -Vol 4, No. 2.-pp. 85-107.

130. Friedman M. and Schwartz A.J. Money And Business Cycles // Review Of Economics And Statistics. 1963. - № 45. - pp. 32-78.

131. Friedman, Daniel, and Rust, John. The Double Auction Market. Institutions, Theories, and Evidence, Reading: Addison-Wesley. 1993.

132. Ghysels, Eric, Pedro Santa-Clara, and Rossen Valkanov. There is a risk-return trade-off after all // Journal of Financial Economics. 2005. - №76. - pp. 509—548.

133. Gordon, M. J. Dividends, earnings and stock prices, Review of Economics and Statistics. 1959. - №41, May. - pp. 99-105.

134. Goyal, Amit, and Ivo Welch. A comprehensive look at the empirical performance of equity premium prediction // Review of Financial Studies. 2008. -№21.-pp. 1455—1508.

135. Goyal, Amit, and Pedro Santa-Clara, Idiosyncratic risk matters! // Journal of Finance 58.-2003.-pp. 975—1007.

136. Graham B., Dodd D. Security Analysis. The Classic 1934 Edition. McGraw-Hill Companies, 1996. - p. 132.

137. Guo, Hui. On the out-of-sample predictability of stock market returns // Journal of Business. 2006. - № 79. - pp. 645—670.

138. Hamada, R. S. Portfolio Analysis, Market Equilibrium and Corporation Finance // The Journal of Finance. 1972. - №24 (1). - pp. 13-31.

139. Handbook of Financial Econometrics, forthcoming (Elsevier Science, Amsterdam).

140. Harvey, C. R., and A. Siddique. Conditional skewness in asset pricing tests // Journal of Finance. -2000. №55. - pp. 1263-1295.

141. Haugen, R. A. and N. L. Baker. Commonality in the Determinants of Expected Stock Returns // Journal of Financial Economics. 1996. - № 41. - pp. 401-439.

142. Haugen, Robert A., and Terence C. Langetieg. An Empirical Test for Synergism in Merger // Journal of Finance. 1975. - №30 (4). - pp. 1003-1014.

143. Haw, I., K. Jung and W. Ruland. The Accuracy of Financial Analysts' Forecasts After Mergers; Professional Adaptation // Journal of Accounting, Auditing and Finance. 1999. - № 9 (Summer). - pp. 465-486.

144. Hayek, Friedrich. Studies in Philosophy, Politics and Economics, London: Routledge & Paul Kegan. 1967.

145. Hayn, C. The information content of losses // Journal of Accounting and Economics. 1995. - № 20. - pp. 125-153.

146. Heathcotte, B. and Apilado, V.P. The Predictive Content of Some Leading Economic Indicators for Future Stock Voices // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1974. - March.

147. Hicks, John. A Theory of Economic History, Clarendon Press. 1969.

148. Hodrick, Robert. Dividend yields and expected stock returns: Alternative procedures for inference and measurement //Review of Financial Studies. 1992. -№5. - pp. 357—386.

149. Holthausen, R. W., and D. F. Larcker. The prediction of stock returns using financial statement information // Journal of Accounting and Economics. 1992. -№15.-pp. 373-411.

150. Hong, H., T. Lim, and J. Stein. Bad News Travels Slowly: Size, Analyst Coverage, and the Profitability of Momentum Strategies // Journal of Finance. 2000. -№55(1).-pp. 265-295.

151. Ibbotson, Roger, and Peng Chen. Long-run stock returns: Participating in the real economy // Financial Analyst Journal. — 2003. № 59. - pp. 88—98.

152. Inoue, Atsushi, and Lillian Kilian. In-sample or out-of-sample tests of predictability: Which one should we use? // Econometric Reviews. 2004. - № 23. -pp. 371—402.

153. Jarrell, G.A. and A.B. Poulsen. Stock Trading before the Announcement of Tender Offers: Insider Trading or Market Anticipation // Journal of Law, Economics and Organization. 1989. - Vol. 5, No. 2 (Fall). - pp. 225-248.

154. Jarrell, Greg A., and Annette B. Poulsen. The Returns to Acquiring Firms in Tender Offers: Evidence from Three Decades // Financial Management (Autumn). -1989.-pp. 12-19.

155. Jegadeesh, N., and S. Titman. Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency // Journal of Finance. 1993. - № 48. -pp. 65-91.

156. Kahn, Michael N. Technical Analysis. Plain and Simple. Charting the Market In Your Language // Financial Times Prentice Hall. 282 p.

157. Kleinbaum, David G. Logistic Regression: a Self-Learning Text. SpringerVerlag, New York. 1994.

158. Koren, M. and Tenreyro, S. Volatility and Development // Quarterly Journal of Economics. 2007. - №122. - pp. 243-287.

159. Kothari, S. P., and Jay Shanken. Book-to-market, dividend yield, and expected market returns: A time-series analysis // Journal of Financial Economics. — 1997. -№44.-pp. 169—203.

160. Lakonishok, J., A. Shleifer, and R. W. Vishny. Contrarian investment, extrapolation, and risk // Journal of Finance. 1994. - №49. - pp. 1541-1578.

161. Lamont, Owen. Earnings and expected returns // Journal of Finance. 1998. -№53.-pp. 1563—1587.

162. LaPorta, R. Expectations and the cross-section of stock returns // Journal of Finance. 1996. - № 51. - pp. 1715-1742.

163. Lee, C. M. C., and B. Swaminathan. Price momentum and trading volume // Journal of Finance. 2000. - №55. - pp. 2017-2070.

164. Lettau, Martin, and Sydney Ludvigson. Consumption, aggregate wealth and expected stock returns // Journal of Finance. 2001. - №56. - pp. 815—849.

165. Lev, B. and R. Thiagarajan. Fundamental information analysis // Journal of Accounting Research. 1993. - №31. - pp. 190-202.

166. Levine, R. and Zervos, S. Stock Markets, Banks and Economic Growth // American economic Review. — 1998. №88.

167. Levine, R. Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda // Journal of Economic Literature. 1997. - № 35. - pp. 688-726.

168. Lewellen, Jonathan. Predicting returns with financial ratios // Journal of Financial Economics. 2004. - № 74. - pp. 209—235.

169. Linter, J. Distributions of Incomes of Corporations among Dividends, Retained Earnings and Taxes // American economic Review. 1956. - № 46 (1). - pp. 97-113.

170. Lys, T. and S. Sohn. The Association between Revisions of Financial Analysts' Earnings Forecast and Security-Price Changes // Journal of Accounting and Economics. 1990. - №13. - pp. 341-363.

171. Mandelker, G. Risk and Return: The Case of Mergers // Journal of Financial Economics. 1994. - Vol 1. No. 4 (December). - pp. 303-335.

172. Martin, Linda J. And Glenn V. Henderson, Lr. Industry Influence on Financial Structure: A Matter Of Interpretation // Review Of Business And Economic Research. 1984. - №19 (Spring). - pp. 57-67.

173. Merrett A. J., Howe M., Newbould G.D. Equity Issues and the London Capital Market, Longmans. 1967.- First Edition, 8vo - pp. 238.

174. Miller, M.; Modigliani, F. Corporate income taxes and the cost of capital: a correction. // American Economic Review. 1963. - №53 (3). - pp. 433-443. http://www.jstor.org/stable/! 809167.

175. Modigliani, F.; Miller, M. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment // American Economic Review. 1958. - №48(3). -pp. 261-297. http://www.jstor.org/stable/1809766.

176. Murphy John J. Technical Analysis of the Financial Markets: A Comprehensive Guide to Trading Methods and Applications. New York Publishing. 1028 p.

177. National Commission on Fraudulent Financial Reporting. Report of National Commission on Fraudulent Financial Reporting. New York: AICPA. 1987.

178. Nelson, Charles. Inflation and rates of return on common stocks // Journal of Finance. 1976. - №31. - pp. 471—483.

179. Nelson, Charles, and Myung Kim. Predictable stock returns: The role of small sample bias // Journal of Finance. 1993. - №48. - pp. 641—661.

180. Nison S. Japanese Candlestick Charting Techniques, Second Edition, 320 pages.

181. O'Brien Analysts' Forecast as Earnings Expectations // Journal of Accounting and Economics. 1988. - №10. - pp. 53-83.

182. O'Shaughnessy, J. P. What works on Wall Street, Revised Edition, McGraw-Hill, New York.-1998.

183. Ou, J. A., and S. H. Penman. Financial statement analysis and the prediction of stock returns // Journal of Accounting and Economics. — 1998. № 11. - pp. 295-329.

184. Palepu, Krishna G. Predicting Takeover Targets // Journal of Accounting and Economics. 1986. - № 8. - pp. 3-35.

185. Pastor, Lubos, and Robert Stambaugh. Predictive systems: Living with imperfect predictors // Journal of Finance. 2008.

186. Peterson, Donald M. Financial Ratios and Investment Results, Lexington, MA: Lexington Books. -1970.

187. Pham F. Singularités Des Systèmes Différentiels De Gauss-Manin. 1979. -339 p.

188. Pinto, B. and Aizenman, J. Managing Economic Volatility and Crises: A Practitioner's Guide. Cambridge: Cambridge University Press.- 2005.

189. Piotroski, J. Value investing: the use of historical financial statement information to separate winners from losers // Journal of Accounting Research. -2000.

190. Pontiff, Jeffrey, and Lawrence Schall. Book-to-market ratios as predictors of market returns // Journal of Financial Economics. 1998. - № 49. - pp. 141—160.

191. Ramey, G. and Ramey, V.A. Cross-country Evidence on the Link Between Volatility and Growth // American Economic Review. 1995. - №85. pp. 1138-1151.

192. Rappoport P. The Affordable Dividend Approach to Equity Valuation // Financial Analysis Journal. 1986. - №42. - pp. 52-58.

193. Rege, Udayan P. Accounting Ratios to Locate Take-Over Targets // Journal of Business Finance and Accounting. 1984. - №11(3). - pp. 301-312.

194. Reinganum, M. R. The anatomy of a stock market winner // Financial Analysts Journal. 1998. - March/April. - pp. 16-28.

195. Rose, Peter S, and Gary Giroux. Predictiong Corporate Bankruptcy: an analytic and empirical evaluation // Review of business and economic research. 1984. -№19 (spring). - pp. 1-12.

196. Rutherford, Malcolm. Institutions in Economics. The Old and the New Institutionalism Cambridge: Cambridge University Press. 1994.

197. Safieddine, A. and S. Titman. Leverage and Corporate Performance: Evidence from Unsuccessful Takeovers // Journal of Finance. 1999. - № 54 (2). - pp. 547580.

198. Schwager Jack D., Turner Steven C. A Study Guide for Fundamental Analysis, 1st ed. John Wiley & Sons. - 1996. - p. 186.

199. Schwert, G.W. Why Does Stock Market Volatility Change Over Time? // Journal of Finance. 1989. - №44. - pp. 1115-1153.

200. Seyhun, H. N., and M. Bradley. Corporate bankruptcy and insider trading // Journal of Business. 1997. - № 70. - pp. 189-216.

201. Sharpe, W. Capital Asset Prices: A theory of Market Equilibrium // The Journal of Finance. 1964. -№19 (1). - pp. 425-442.

202. Skinner, D. J., and R. G. Sloan. Earnings surprises, growth expectations and stock returns, or, don't let a torpedo stock sink your portfolio, University of Michigan working paper, July. 1998.

203. Sloan, R. G. Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings? // The Accounting Review. 1996. - №71. - pp. 289-315.

204. Stambaugh, Robert. Predictive regressions // Journal of Financial Economics. -1999. №54. - pp. 375—421.

205. Stezler-O'Neill B. Spitzenstrategien fur Privatanleger. — Regensburg. 2000. -pp. 70-71.

206. Taylor A.M.R. The Finite Sample Effects of Deterministic Variables on Conventional Methods of Lag-Selection in Unit-Root Tests // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2000. - № 62. - pp. 293-304.

207. Thomsett, Michael C. Mastering Fundamental Analysis: how to spot trends and pick winning stocks using fundamental analysis / Michael C. Thomsett. Dearborn Financial Publishing 234 p.

208. Torous, Walter, Rossen Valkanov, and Shu Yan, 2004, On predicting returns with nearly integrated explanatory variables, Journal of Business 77, 937—966.

209. Valkanov, Rossen, 2003, Long-horizon regressions: Theoretical results and applications, Journal of Financial Economics 68, 201—232.

210. Welch, Ivo. Views of financial economists on the equity premium and other issues // Journal of Business. 2000. - №73. - pp. 501—537.

211. Wilcox, J. W. The P/B ROE Valuation Model // Financial Analysis Journal. -1984. - January-February. - pp. 58-66.

212. Willers Friedrich. A., Beyer Robert T. Practical Analysis: Graphical and Numerical Methods. Dover Publications. 1948.

213. Williams J. B. The Theory of Investment Value. Fraser Publishing Co. 613 pages

214. Zarnowitz V. and Boschan C. Cyclical Indicators: an evaluation and new leading index // Business Conditions Digest. 1975 (November). - V-XXIV.

215. Zmijewski, M. E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research, Supplement. 1984. -pp. 59-82.