2
Календарь конференций
  • 14 – 16 сентября

    Международная научно-практическая конференция «Эксперимент в хирургии и онкологии»

  • 18 – 21 сентября

    I Всероссийская конференция преподавателей кристаллографии

  • 25 – 26 октября

    Научно-практическая конференция студентов, магистрантов и аспирантов III Молодежные Губеровские чтения "Юго-Восточная Азия: историческое развитие и социально-политическая трансформация"

  • 25 октября

    Шестая ежегодная научная конференция консорциума журналов экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова

  • 13 – 15 ноября

    Международная научная конференция «Добро и зло на Востоке: этика, политика, экономика»

  • 22 – 24 ноября

    Ежегодная Всероссийская научная конференция с международным участием «Наука в вузовском музее»

  • 23 – 25 ноября

    Международная научно-практическая конференция "Государство и право России в современном мире"

  • 23 – 25 ноября

    V Национальный конгресс по регенеративной медицине

Все конференции

Ученые МГУ выяснили, как влияют тематические новости на изменчивость фондового рынка России

Представители НОШ МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» смоделировали волатильность (изменчивость) доходностей ценных бумаг на российском фондовом рынке с учетом поступающих тематических новостных потоков. Авторы провели работу на данных относительно спокойного периода, когда влияние повестки может быть не столь очевидным, но планируют рассмотреть и кризисные времена.

Новостная повестка может значительно влиять на настроения и поведение людей, важна она и для экономики. Публикация, где четко указана компания и есть определенный негативный или позитивный повод, действует довольно очевидным образом, а вот в случае рядового новостного потока по темам, порой даже не связанных напрямую с конкретной фирмой, влияние может быть не столь понятным. Ученые МГУ оценили, как волатильность доходности (точнее, ее компонент) зависит от тематики новостей о финансах и фондовом рынке РФ.

Для анализа был выбран относительно спокойный период функционирования российского фондового рынка. Предлагаемая в работе методология позволяет моделировать воздействие большого числа новостей, посвященных конкретной теме, на высоковолатильную и низковолатильную компоненту.

«В данной работе мы моделируем ошибки, используя два нормальных распределения. Мы дополняем смешанные GARCH модели внешней переменной, отвечающей за тематику новостного фона, с целью оценки его влияния на волатильность фондового рынка России. Пользуясь тем, что применение смешанных моделей предполагает наличие двух компонент волатильности, мы оцениваем влияние тематики новостного фона на каждую из них», — пояснил заведующий кафедрой математической статистики факультета ВМК МГУ Виктор Королев.

Так, для индекса РТС, характеризующего рынок в целом, от новостей зависит только волатильность компоненты, которая описывает «обычное состояние экономики». При этом повышательное воздействие на нее оказывают новости по нефтяной тематике, а также по темам, связанным с курсами валют и фондовым рынком. Для высокотехнологичной компании Яндекс на волатильность обеих компонент оказывает влияние новостной поток об экономике РФ в целом; кроме того, новости фондового рынка влияют на высоковолатильную компоненту. Для компании МТС на обе компоненты влияют новости об экономике России; на высоковолатильную компоненту повышательное воздействие оказывают геополитические новости, а также сообщения о фондовом рынке; низковолатильная компонента зависит от новостей о курсах валют и бирже. Для компании банковского сектора СБЕР новости влияют только на изменение высоковолатильной компоненты, причем это касается нефтяной тематики.

Результат исследования наглядно отображает, что «распространенные» темы составляют привычный для участников рынка новостной фон и слабо влияют на волатильность, тогда как более редко встречающиеся и, следственно, несущие больше новой информации темы влияют на волатильность сильнее. В частности, ученые отметили, что даже большой публикационный поток по «привычным» для участников рынка темам может не оказывать существенного влияния на изменчивость доходностей активов. Поэтому инвесторам не нужно паниковать, видя большое число новостей, например, по экономике России в целом.

«Стоит еще раз отметить, что результаты получены на относительно спокойном новостном фоне (на данных за 2021 год). Повторение предложенной методологии на данных нестабильного периода является логичным направлением развития работы. Возможно, в условиях нестабильности, в том числе новостного фона, "распространенные" новости на "привычные" темы будут оказывать более значимое положительное "успокаивающее" воздействие», — добавила доцент кафедры математических методов анализа экономики экономического факультета МГУ Ольга Клачкова.

Результаты исследования были опубликованы в Вестнике Института экономики РАН.