Исследование моментум эффекта в динамике цен и объеме торгов акций на российском фондовом рынке

Gervais, S., Kaniel, R. & Mingelgrin, D.H. (2001). “The high-volume return premium”

Доходность стратегий на основе растущего объема торгов снижается при более длительном сроке удержания и формирования портфелей

Данный вывод подтверждается в актуальной работе для всех стратегий, в большей степени для базового моментума



Заключение

В данной работе исследуется взаимосвязь между движением цен и объемов торгов в прошлых периодах для построения торговых стратегий с избыточной доходностью, что противоречит гипотезе эффективных рынков.

Изучение моментум эффекта и влияния объема торгов на будущую доходность имеет продолжительную историю в зарубежных исследованиях. Первые работы по автокорреляции цен датируется с 1970г (Fama, 1970г), базовой работой по портфельному моментуму стала публикация (Jegadeesh and Titman, 1993). Авторы отразили избыточную доходность стратегии и представили метод моделирования портфелей на основе периода наблюдения и удержания с перекрывающимися портфелями (overlapping). Данный метод использован в актуальной работе при построении всех стратегий. В ранних исследованиях доказано существование моментум эффекта на многих развитых и развивающихся рынках, включая Россию. В актуальных работах по моментуму (Asness, Moskowitz, Pederson, 2009) авторы выделяют основной недостаток данной стратегии - покупка акций часто осуществляется в конце основного движения (особенно для портфелей с длительным сроком наблюдения и удержания), а смена рыночного направления приводит к большим убытком по стратегии.

Влияние торгового оборота на будущую доходность исследуется с 1950-х годов (Osborne, 1959) и охватывает преимущественно американский фондовый рынок. Базовым исследованием по данной тематике выбрано современное исследование (Gervais, Kaniel, & Mingelgrin, 2001)., в котором используется построение портфелей на основе динамики торгового оборота. Авторы приходят к выводу, что покупка акций с максимальным ростом торговой активности позволяет получить избыточную доходность в краткосрочном периоде, но в дальнейшем такая доходность быстро угасает. Из других недостатков стратегии можно отметить покупку снижающихся акций на большом объеме и случаи, когда объем не отражает повышенный спрос на актив. Исследования по влиянию торгового оборота на будущую доходность по российскому фондовому рынку не проводились.

На основе ранее опубликованных работ по тематике ГЭР, моментума и объема торгов разработана стратегия работы на российском фондовом рынке, учитывающая в равной степени и прошлое движение цен, и рост торгового оборота по акциям. По эмпирическим наблюдениям, создание комбинированной стратегии может устранить выявленные ранними исследованиями недостатки стратегии моментум и моментума по объему торгов.

В практической части представлены данные, методология исследования и результаты тестирования трех обозначенных стратегий. Работе с данными и учету транзакционных издержек выделен большой фрагмент данной работы. Корректное отражение затрат, связанных с приобретением акций является неотъемлемым условием тестирования торговых стратегий. В большинстве рассмотренных академических работах затраты не учитываются или ограничиваются брокерской комиссией, что снижает их практическую значимость.

Важный момент в данном исследовании по продаже акций без покрытия: портфели с одновременным удержанием длинных и коротких позиций убыточны для всех стратегий и всех вариантов формирования. Возможная причина отрицательных результатов заключается в высокой стоимости маржинального кредитования для участников российского фондового рынка. В дальнейшем рассматривались только портфели с длинными позициями.

Проведенное исследование подтвердило избыточную доходность стратегии моментум в 15 портфелях из 16 (в 10 из 16 после исключения дивидендов), что согласовывается с предыдущими исследованиями - моментум эффект присутствует на российском фондовом рынке. Подтвердились и недостатки стратегии, которые отмечены в базовых работах. К этим недостаткам относятся высокие просадки, запоздалые покупки и плохая результативность во время бокового движения рынка. Моментум показывает хорошие результаты в портфелях с низким периодом формирования и удержания позиции и значительно хуже работает на длинных периодах.

Построение стратегии по динамике объема торгов акций (аналогичной моментуму) на базе формирования портфелей по методике (Jegadeesh and Titman, 1993) ранее не проводилось на российском рынке. Проведенное исследование подтвердило избыточную доходность стратегии покупки акций с наибольшим ростом торгового оборота в 16 портфелях из 16 (8 из 16 после исключения дивидендов). Тем не менее, у стратегии есть существенные недостатки. Это покупка падающих бумаг на большом объеме и не распознавание нерыночного или технического роста торгового оборота («переливание» активов и пересмотр биржевых индексов). В отличие от базового моментума, стратегии лучше работает на средних и длинных периодах формирования и удержания позиций.

Совмещая выводы ранних исследований о преимуществах и недостатках стратегий на основе роста объема торгов, базового моментума и эмпирические наблюдения по рынку, можно предположить, что дополнение базового моментума факторами объема торгов может уменьшить отдельные недостатки каждой стратегии. В комбинированной стратегии рост цены и торгового оборота являются равновесными факторами для отбора акций в портфель. Также вводится дополнительное условия о включение в портфель только тех акций, которые показали рост цены за период наблюдения (для тех периодов, где это возможно).

Результаты тестирования комбинированной стратегии подтвердили данные предположения. Проведенное исследование подтвердило избыточную доходность комбинированной стратегии в 16 портфелях из 16 (14 из 16 после исключения дивидендов). Доходность портфелей стала более равномерной на разных периодах формирования и удержания позиций, существенно отстают только портфели с удержанием в 12 месяцев. Также объединенная стратегия показала доходности выше, чем каждая стратегия в отдельности, что свидетельствуют об эффективности соединения факторов роста цены и торгового оборота в единой стратегии.

Полученные в результате моделирования избыточные доходности стратегий использовались в качестве зависимой переменной при построении линейной регрессии. В качестве объясняющих переменных использованы следующие показатели: доходность широкого рынка российских акций, прокси-переменная на волатильность и прокси-переменная на ликвидность. После построения регрессий получены следующе результаты: избыточная всех стратегий не может быть объяснена премией за риск, связанный с ростом волатильности и снижения ликвидности. Доходность широкого индекса российских акций не объясняет избыточную доходность стратегии моментум и является слабой объясняющей переменной с низким коэффициентом для комбинированной стратегии и моментума по объему торгов.

Моделирование стратегий на основе предыдущего движения цен, объема торгов и совокупности этих факторов позволило получить доходность выше рынка (индекса МосБиржи) для большинства сформированных портфелей. В исследовании учтены все основные транзакционные издержки, сделаны поправки на сплиты и устраняется ошибка выжившего. Совокупность этих факторов может указывать на неэффективность российского фондового рынка, поэтому данная работа предоставляет академический интерес. Получение доходности выше основных бенчмарков придает работе практическую значимость.

Данные, которые используются для построения всех рассматриваемых торговых стратегий, являются общедоступными. Исходя из постулатов ГЭР и работ посвященных угасанию неэффективностей, сверхдоходность таких стратегий должна снижаться со временем. Работы, посвященные изучению моментум эффекта и объема торгов, начали появляться в 50-70хх годах - задолго до формирования фондового рынка в современной истории России. Если бы рынок был полностью эффективным, такие стратегии не должны были становиться прибыльными исходя из их изученности и доступности.

По результатам актуального исследования наблюдается обратный эффект: доходность сверх индекса МосБиржи для портфелей комбинированной стратегии не уменьшается с течением времени. Более того, пиковая месячная доходность стратегии приходится на 2016г - спустя 10 лет после запуска стратегии.

Также в ходе исследования были сделаны наблюдения, которые могут стать основой для будущих исследований:

Продажа без покрытия в формировании портфелей показала себя нерабочим инструментом для получения избыточной доходности. Падение российского рынка чаще происходило быстрее, чем рост, с большим ростом волатильности. Применение такого механического подхода, как в данной работе, дало неудовлетворительный результат, и возможным решением данной проблемы будет введение гибкой системы с учетом волатильности и установлении фиксированных норм доходности и убытка для закрытия позиции

Оптимизации времени удержания позиции. В подходе Джигадеша рекомендуется использовать периоды 3,6,9 и 12 месяцев для формирования и удержания позиции. Это удобно, но нет никаких оснований полагать, что акции должны показать лучшую доходность в последний день удержания позиций. При тестировании стратегий неоднократно наблюдалось, что происходит «пересиживание» прибыли.

Дивидендный фактор.

В разделе «Методология» были приведены наблюдения о снижении стоимости портфелей во время периода получения дивидендов и после него. Более глубокое исследование этого вопроса в совокупности с параметрами комбинированной стратегии может улучшить результаты. Волатильность и ликвидность. Несмотря на отсутствие объясняющей силы по избыточной доходности для данных факторов, разумно включить эти показатели в комбинированную стратегию, как еще одни общедоступные данные



Список литературы

1. Архипов, Захаров, Науменко, Смирнов (2007), “Предпосылки введения количественных мер эффективности для ГЭР”, Препринт Высшей Школы Экономики

2. Микова Е.С., Теплова Т.В. (2013), «Особенности моментум стратегии на российском фондовом рынке», Финансовые исследования, Vol.4, pp. 16-32

3. Akbas, F., W. J. Armstrong, S. M. Sorescu, and A. Subrahmanyam (2015), “Smart Money, Dumb Money, and Capital Market Anomalies,” SSRN Working

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

5. Asness, Moskowitz, Pederson, (2009), «Momentum crashes» NBER Working paper

6. Barberis, Thaler (2003), “A survey of behavioral finance”, NBER working paper № 9222

7. Bernstein (1999), “A new look at the efficient market hypothesis”, The Journal of Portfolio Management, Vol. 25, pp. 1-2

8. Brunnermeier, Nagel, Pedersen (2008), “Carry trades and currency crashes”, NBER working paper

9. Chen, G., Firth, M. & Rui, O. M. (2001). «The dynamic relation between stock returns, trading volume, and volatility», The Financial Review, vol. 38, 153-174

10. Cochrane, J. H., (2011), “Presidential Address: Discount Rates,” The Journal of Finance, 66(4), 1047-1108.

11. Cuthbertson (2005), “Mutual Fund performance: Skill or luck?”, Journal of empirical finance, Vol. 15, pp. 613-634

12. Daniel, Moskowitz (2012), “Momentum crashes”, forthcoming Journal of Financial Economics

13. Daniel, Titman (2012), “Testing factor-model explanations of market anomalies”, Critical Finance Review, Vol. 1, pp. 103-139

14. De Bondt, Thaler (1985), “Does the Stock market overreact?”, The Journal of Finance, Vol. 40, pp. 793-805

15. DeVault, Sias, Starks (2014), “Who are Sentiment Traders? Evidence from Cross-Section of Stock Returns and Demand”, Working paper

16. Edelen, R. M., O. Ince, and G. B. Kadlec (2015), “Institutional Investors and Stock Return Anomalies,” SSRN Working Paper.

17. Fama (1965a), “Random walks in stock market prices”, Financial Analysts Journal, Vol. 21, pp. 55-59

18. Fama (1970), “Efficient capital markets: A review of theory and empirical work”, The Journal of finance, Vol. 25, pp. 383-417

19. Fama (1998), “Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance”, Journal of Financial Economics, Vol. 49, pp. 283-306

20. Fama, E. F. (1970), “Efficient Capital Markets: a Review of Theory and Empirical Work”, The Journal of Finance, Vol. 25(2), pp. 383 - 417.

21. Frazzini, A., and L. H. Pedersen (2014), “Betting against Beta,” Journal of Financial Economics, 111(1), 1-25.

22. Frazzini, Andrea, and Owen A. Lamont (2008), Dumb money: Mutual fund flows and the cross-section of stock returns, Journal of Financial Economics 88, 299-322

23. French (2008), “The Cost of Active Investing”, The journal of finance, Vol. 63, pp. 1537-1573

24. Friedman, Milton. “The Case for Flexible Exchange Rates,” in Essays in Positive Economics. Chicago: University of Chicago Press, 1953

25. George, Hwang (2004), “The 52-week high momentum investing”, The Journal of Finance, Vol. 5, pp. 2145-2176

26. Gervais, S., Kaniel, R. & Mingelgrin, D.H. (2001). “The high-volume return premium”, The Journal of Finance, vol. 51, 877-919.

27. Granger, Timmermann (2004), “Efficient market hypothesis and forecasting”, International Journal of Forecasting, Vol. 20, pp. 15-27

28. Grinblatt, Han (2005), “Prospect theory, Mental accounting and momentum”, Journal of Financial Economics, Vol. 78, pp. 311-339

29. Gromb, Denis, and Dimitri Vayanos (2010), Limits of arbitrage, Annual Review of Financial Economics 2, 251-275.

30. Gromb, Vayanos (2002), “Equilibrium and welfare in markets with financially constrained arbitrageurs”

31. Gromb, Vayanos (2010) “Limits of Arbitrage: The State of the Theory”

32. Harris, L. (1983). «The Joint Dislrihuiion of Speculative Prices and of Daily Trading Volume».Working Paper, University of Southern CA

33. Haugen (2013), “The new Finance”, Prentice Hall, Upper Saddle River

34. Huang, Z. & Heian, J.B. (2001). «Trading-volume shocks and stock returns: An empirical analysis», The Journal of Financial Research, vol. 38, 153-177

35. Jain, Prem C., and Gun-Ho Joh, (1988), «The dependence between hourly prices and trading volume», Journal of Financial and Quantitative Analysis 23, 269-283.

36. Jank, Smajlbegovic (2015), “Dissecting Short-Sale Performance: Evidence from Large Position Disclosures”,

37. Jegadeesh, Titman (1993), “Returns to buying and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency”, Journal of Finance, Vol. 48, pp. 65-91

38. Jegadeesh, Titman (2001), “Momentum”, University of Illinois Working paper

39. Jensen (1978), “Some anomalous evidence regarding market efficiency”, Journal of Financial Economics, Vol. 6, pp. 95-101

40. Karpoff, J. (1987). «The relation between price changes and trading volume: A survey», Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 22, 109 -125.

41. Korajczyk, Sadka (2004), “Are Momentum profits robust to trading costs?”, The Journal of Finance, Vol. 59, pp. 1039-1082

42. Lo, Khandani (2007), “What happened to the Quants in august 2007? Evidence from factors and transactions data”, NBER Working paper

43. Lo, MacKinlay (1999), “A non-random walk down Wall street”, Princeton University Press, Princeton

44. Malkiel (2003), “The efficient market hypothesis and its critics”, The Journal of Economic Perspectives, Vol. 17, pp. 59-82

45. McLean, R. David, and Jeffrey Pontiff (2013), «Does academic research destroy stock return predictability?», working paper

46. Osborne. M. F. M. (1959). «Brownian Motion in the Stock Market». Operations Research, 145-173

47. Pathirawasam, C., Idirisinghe, (2011). «Market Efficiency, Thin Trading and Non-linear Behevior: Emergin Market Evidence from Sri Lanka», E + M Economics and Management, vol.8, 112-122

48. Pesaran (2010), “Predictability of Asset Returns and Efficient Market Hypothesis”, Cambridge Working Papers

49. Pesaran, Timmermann (1995), “The use of recursive model selection strategies in forecasting stock return”, Cambridge working papers in Economics

50. Pisedtasalasai, A. & Gunasekarage, A. (2007). «Causal and dynamic relationships among stockreturns, return volatility and trading volume: Evidence from emerging markets in South-East Asia. Asia-Pacific Financial Markets», vol. 14, 277-297

51. Pontiff, Jeffrey (2006), Costly arbitrage and the myth of idiosyncratic risk, Journal of Accounting and Economics 42, pp. 35-52

52. Samuelson (1965), “Proof that properly discounted prices fluctuate randomly”, Industrial Management Review, Vol. 6, pp. 41-49

53. Schwert (2003), “Anomalies and market efficiency”, University of Rochester

54. Shleifer, Vishny (1997), “The limits of arbitrage”, The Journal of Finance, Vol. 2, pp. 737 - 783.

55. Tirole (1982), “On the possibility of the speculation under rational expectation”, Econometrica, Vol. 50, pp. 1163-1182

56. Vayanos Dimitri, and Paul Woolley (2013), «An institutional theory of momentum and reversal», Review of Financial Studies 26, 1087-114

57. Электронные ресурсы

58. Информационное агентство «Bloomberg», available at: www.bloomberg.com

59. Информационный ресурс «СПАРК», агентство «Интерфакс», available at: www.spark-interfax.ru

60. Сервер раскрытия информации «Интерфакс», available at: www.e-disclosure.ru

61. Публичное акционерное общество «Московская Биржа», available at: http://moex.com/



Приложение 1

Акции компаний, участвующих в выборке при формировании портфелей

Акции	Биржевой тикет
АФК Система	AFKS
Аэрофлот	AFLT
Русагро	AGRO
Акрон	AKRN
Алроса	ALRS
Автоваз	AVAZ
Автоваз привилегированные акции	AVAZP
Башнефть	BANE
Башнефть привилегированные акции	BANEP
Банк Санкт-Петербург	BSPB
Московский кредитный банк	CBOM
Северсталь	CHMF
Дикси	DIXY
Детский мир	DSKY
Рао ЕЭС*	EESR
Рао ЕЭС привилегированные акции *	EESRP
En+	ENPL
Энел Россия (новый тикет)	ENRU
Э.Он Россия (старый тикет)*	EONR
Сафмар	EPLN
ФСК ЕЭС	FEES
Газпром	GAZP
Черкизово	GCHE
Норникель	GMKN
Русгидро	HYDR
Интер-Рао	IRAO
Иркутскэнерго	IRGZ
Калина косметик*	KLNA
Камаз	KMAZ
Красноярскэнерго*	KRNG
Красноярскэнерго привилегированные акции *	KRNGP
Красноярскэнергосбыт	KRSB
Красноярскэнергосбыт привилегированные акции	KRSBP
Красноярская ГЭС*	KRSG
Казаньоргсинтез	KZOS
Казаньоргсинтез привилегированные акции	KZOSP
Лебедянский*	LBDO
Лукойл	LKOH
Лента	LNTA
Лензолото	LNZL
Лензолото привилегированные акции	LNZLP
Ленэнерго	LSNG
Ленэнерго привилегированные акции	LSNGP
ЛСР	LSRG
ММК	MAGN
Мегафон	MFON
Магнит	MGNT
Банк Москвы*	MMBM
Мосбиржа	MOEX
МРСК Центра	MRKC
МРСК Холдинг*	MRKH
МРСК Холдинг привилегированные акции *	MRKHP
МРСК Северного Кавказа	MRKK
МРСК Центра и Приволжья	MRKP
МРСК Сибири	MRKS
МРСК Урала	MRKU
МРСК Волги	MRKV
МРСК Юга	MRKY
МРСК Северо-Запада	MRKZ
Мосэнерго	MSNG
МОЭСК	MSRS
Мосэнергосбыт*	MSSB
Мостотрест	MSTT
Мечел	MTLR
Мечел привилегированные акции	MTLRP
МТС	MTSS
М видео	MVID
НКХП	NKHP
НКНХ	NKNC
НКНХ привилегированные акции	NKNCP
НЛМК	NLMK
НМТП	NMTP
Новатэк	NVTK
ОГК-6*	OGK6
ОГК-1*	OGKA
ОГК-2	OGKB
ОГК-3*	OGKC
ОГК-5*	OGKE
Останкинский МПК	OSMP
Отисифарм	OTCP
Полюсзолото (старый тикет)*	PGIL
Фосагро	PHOR
Фармстандарт*	PHST
ПИК	PIKK
Балтика*	PKBA
Балтика привилегированные акции *	PKBAP
Полюс	PLZL
Полиметалл(старыйтикет)*	PMTL
Polymetal	POLY
ЧЗПСН Профнастил	PRFN
Протек	PRTK
Киви	QIWI
Распадская	RASP
РБК	RBCM
Роллман	RLMN
Роллман привилегированные акции	RLMNP
Русснефть	RNFT
Роснефть Холдинг*	RNHS
Роснефть Холдинг привилегированные акции *	RNHSP
Роснефть	ROSN
Россети	RSTI
Россети привилегированные акции	RSTIP
Ростелеком	RTKM
Ростелеком привилегированные акции	RTKMP
Русал	RUAL
Русал РДР*	RUALR
Сбербанк	SBER
Сбербанк привилегированные акции	SBERP
Седьмойконтинент*	SCON
Селигдар	SELG
Селигдар привилегированные акции	SELGP
Газпромнефть	SIBN
Сильвинит*	SILV
Сургутнефтегаз	SNGS
Сургутнефтегаз привилегированные акции	SNGSP
Северо-Западный Телеком*	SPTL
Северо-Западный Телеком привилегированные акции *	SPTLP
Ростелеком-Сибирь*	STKM
Ростелеком-Сибирь привилегированные акции *	STKMP
Соллерс	SVAV
Трансаэро*	TAER
Татнефть	TATN
Татнефть привилегированные акции	TATNP
ТГК-1	TGKA
ТГК-2	TGKB
ТГК-2 привилегированные акции	TGKBP
Квадра	TGKD
Квадра привилегированные акции	TGKDP
ТГК-5*	TGKE
ТГК-6*	TGKF
Лукойл Экоэнерго (ТГК-8)*	TGKH
ТГК-9*	TGKI
Фортум (ТГК-10)*	TGKJ
ТГК-11*	TGKK
ТГК-14	TGKN
ТНК-ВР*	TNBP
ТНК-ВР привилегированные акции *	TNBPP
Трансконтейнер	TRCN
ТМК	TRMK
Транснефть привилегированные акции	TRNFP
Юнипро	UPRO
Уралкалий	URKA
Ростелеком Урал*	URSI
Ростелеком Урал привилегированные акции *	URSIP
Ростелеком Юг*	UTEL
Ростелеком Юг привилегированные акции *	UTELP
НПК Объединенная вагонная компания	UWGN
Воткинская ГЭС*	VOTG
Воткинская ГЭС привилегированные акции *	VOTGP
РАО ЭС Востока*	VRAO
РАО ЭС Востока привилегированные акции *	VRAOP
ВСМПО-АВИСМА	VSMO
ВТБ	VTBR
Ростелеком Волга*	VTEL
Ростелеком Волга привилегированные акции *	VTELP
Т-плюс*	VTGK
Вимм-Билль-Данн*	WBDF
ЯТЭК	YAKG
Якутскэнерго	YKEN
Якутскэнерго привилегированные акции	YKENP
Яндекс	YNDX
Юкос*	YUKO

*акции перестали обращаться на Московской бирже



Приложение 2

Графические данные избыточной доходности комбинированной стратегии



*Вертикальная шкала представляет собой доходность в процентах, горизонтальная - временной интервал в годах

Размещено на Allbest.ru