Эффективность фондовых рынков развивающихся стран Балтийского региона в условиях «тонкой торговли»

Согласно теории, финансовые рынки по мере их эффективности можно разделить на три группы, при этом под эффективностью понимается информационная эффективность рынка. Рынки называются абсолютно эффективными, когда вся имеющая информация на рынке внутренняя, внешняя и инсайдерская информации отражаются в цене актива. При средней форме эффективности цена актива отражает не только историческую информацию, но и публичную, такую как финансовая отчетность, эмитенты и др. В случаях, когда стоимость финансового актива полностью отражает только историческую информацию о ней (история котировок, объем торговли и.т.д.) рынок имеет слабую форму эффективности. Считается, что на эффективных рынках нет возможности получить сверх прибыль.

Эмпирические исследования показали, что фондовые рынки с развитыми рыночными ин­фраструктурами характеризуются информационной эффективностью, в то время как эффек­тивность развивающихся рынков остается спорным моментом. Исследования выделяют ряд причин тому. Одни утверждают, что причинами противоречивых результатов могут быть применяемые методики. Традиционно принято проверять эффективность рынка линейными моделями2, однако динамика доходностей развивающихся рынков не имеют линейную функцию. Другой причиной, называют свойства развивающихся рынков, такие как институ­ционально установленные барьеры для входа в рынок. Более того, страны, с формирую­щимся рынками считаются неэффективными в начальном периоде формирования, и становятся эффективными по мере их институционального развития. В этих целях мы рас­смотрели влияние институционального развития трех фондовых бирж Балтийского региона, а именно влияние интеграции фондовых бирж, присоединение Латвии, Литвы и Эстонии в альянс ОМХ направленный на объединение северно-европейских рынков под своей эгидой.

Для эмпирического исследования были использованы ежедневные доходности трех фондовых индексов Латвии (RIGSEIN), Литвы (LNVILSE) и Эстонии (ESTALSE), начиная со дня открытия торгов, т. е. с 3 января 2000 года по 18 сентября 2009 года. Ежедневная доходность индексов была рассчитана как процентная разница натуральных логарифмов последнего периода от предыдущего. Далее для каждого года была построена модель случайного блуждания "random walk":

random walk

В таблице 1 продемонстрированы основные выводы модели случайного блуждания. Здесь четко прослеживается линейная динамика доходностей за исключением пяти случаев (2003, 2006-2009гг. включительно) из десяти для Эстонии, в 2001 г. для Латвии и в 2004, 2006, 2009гг. для Литвы, где коэффициенты а1 статистически значимы на 5% уровне, показывая наличие предсказуемости в доходностях индекса, следовательно, ценообразование на этих можно рассматривать как неэффективное.

Проверка на наличие нелинейной динамики в доходности индексов проводится при помощи методики Антониу и др., [1] который ввел регрессор а2 в уравнение (2):

регрессор

Модель случайного блуждания («random walk») для стран Балтийского региона, 2000-2009гг

Скорректировав на нелинейность, мы можем видеть совершенно иную картину (таблица 2). Индикаторы линейности (коэффициенты а1) с 95% вероятностью статистически значимы в те же годы, что и в предыдущем анализе, при этом они стали значимы в 2005г. для Эстонии и Латвии и 2000 и 2009 гг. для Литвы.

Таблица 2

Модель случайного блуждания («random walk») для стран Балтийского региона с учетом фактора

Модель случайного блуждания («random walk»)

Коэффициенты α2, указывающие на нелинейность, статистически значимы в 2001 и 2007гг. для Эстонии, в 2001 и 2003гг. для Латвии и в 2000, 2003 и 2009гг. для Литвы. Иными словами, мы наблюдаем ситуацию, где процесс генерирующий доходность на первый взгляд следует случайному блужданию (показания коэффициентов α1), но на самом деле доходности имеют нелинейную динамику. Следовательно, применение линейной модели для исследуемых рынков было бы некорректным.

Далее скорректировав модель на «тонкую торговлю» (таблица 3), мы можем наблюдать, что коэффициент α1 статистический значим на 5% уровне только для Латвии в 2009 году, более того наблюдается изменения знаков коэффициентов в противоположенную сторону с уменьшением их статистической значимости.

Таблица 3

Модель случайного блуждания («random walk»)    

Следовательно, поправка на «тонкую торговлю» привела к уменьшению серийной корре­ляции, указывая на то, что в предыдущих моделях, результаты которых показаны в таблицах 1 и 2, неэффективное ценообразование на рынке имело место вследствие негативного влияния «тонкой торговли».

В таблице 4 проиллюстрированы результаты уравнения (2), т.е. модель с учетом нели­нейности и «тонкой торговли», где все коэффициенты а1 статистически незначимы на 5% уровне. В свою очередь, коэффициенты а2, показывающие наличие «тонкой торговли», статистически значимы лишь в начале исследуемого периода для Эстонии (2001 г.) и Латвии (2001 г., 2003г.), за исключением Литвы, где присутствие «тонкой торговли» наблюдается в 2000 и 2009 году соответственно.

Таблица 4

Модель случайного блуждания («random walk»)

В целом, можно сделать выводы о том, что исследуемые рынки характеризовались информационной неэффективностью, результаты, показанные в таблице 4, позволяют подтвердить ранее приведенные выводы о том, что поправка на «тонкую торговлю» снижает серийную корреляцию доходностей, которая появляется вследствие негативного влияния «тонкой торговли».

Хотелось бы обратить внимание на то, что присоединение стран к Евросоюзу и интеграция их в группу ОМХ, требующая определенного развития как по ликвидности, транспарентности, так и по многим другим параметрам, благоприятно сказалось на фондовых рынках исследуемых стран, снизив влияние «тонкой торговли», которая наблюдается в начальных годах исследуемого периода и практически исчезает к концу периода, свидетельствуя о становлении эффективности рынка.

Для полной уверенности в полученных результатах, а именно для уверенности в том, что полученные нелинейные динамики вызваны «тонкой торговлей», а не премией за риск мы построили спецификацию GARCH-in-mean на каждый год нашей выборки:

GARCH-in-mean на каждый год

Статистическая значимость коэффициента а2 (таблица 5) сигнализирует о том, что нелинейности в динамике доходностей вызваны «тонкой торговлей». Как и ожидалось, в таблице 5 можно легко заметить, что коэффициенты а2 значимы лишь в начальном периоде (Эстония 2000г., Латвия 2001 и 2002гг., Литва 2003 и 2004гг.), в то время как коэффициенты X, показывающие влияние риск-премии, не значимы. Более того, хотелось бы обратить внимание на то, что коэффициент, символизирующий влияние «тонкой торговли» значим лишь в начальных годах исследуемого периода.

Таблица 5

GARCH-in-mean с фактором нелинейности и поправкой на «тонкую торговлю» для стран Балтийского региона, 2000-2009гг

Спецификация GARCH-in-mean еще раз подтвердила выводы сделанные выше о том, что с развитием экономики и институтов финансового сектора рынки Прибалтийского бассейна становятся эффективными.

Представленные результаты позволяют сделать выводы об эффективности фондовых рынков Прибалтийского бассейна в период с 2000-2009 гг. В первую очередь, ключевым моментом является подтверждение присутствия «тонкой торговли» в статистической иллюзии того, что ценообразование неэффективное. Картина структуры доходности иссле­дуемых индексов до поправки на «тонкую торговлю» продемонстрировала как линейную, так и нелинейную зависимость, однако после поправки на «тонкую торговлю» ситуация изменилась в пользу нелинейной динамики. В этой связи, данное исследование соответст­вует предыдущим исследованиями Антониу и др. [1], Сириупоулуса и др. [2], Райхона и др. [3], показавшими, что пренебрежение «тонкой торговлей» в моделировании для формирую­щихся рынков ведет к ошибочному заключению об неэффективности/эффективности исследуемого рынка. Хейнен и Путонен [4], исследовали эффектиность 13 стран Восточной Европпы с транзитной экономикой на период 1997-2008, в результате чего, сделали выводы о тенденции к эффективности исследуемых стран (в.т.ч. Эстония, Латвия, Литва) особенно в конце исследуемого периода. Более того авторы связывают повышение эффективности как следствие благоприятного влияния вступления стран в ЕС. Дорони и Симина [5], в своей работе также отметили, присутствие тонкой торговли в доходностях индексов Венгрии, Польши, Чешской Республики, Словакии, Турции и Литвы, которые аналогично нашему исследованию стали незначимыми после поправки на тонкую торговлю.

Проверка гипотезы эффективного рынка в разрезе институционального развития показывает, что членство Эстонии, Латвии и Литвы в группе ОМХ благоприятно повлияло на их эффективность. Особенно это прослеживается в тестах, где имело место поправка на «тонкую торговлю», где в начальном периоде коэффициенты их статистически значимы почти до 2004 года, после которого значимость коэффициентов имеет тенденцию к снижению. Связывая эти данные с фактами, можно заметить, что ОМХ сформировался в 2003 г. с последующим внедрением торговой площадки в 2004г. Повышение эффективности рынков в результате вступления в такой альянс как ОМХ является закономерным для стран с формирующейся экономикой, поскольку такое членство распахивает двери для большего количества инвесторов, и как следствие, большего количества инвестиционных сделок с большими объемами торгов, которые в свою очередь способствуют сокращению лага между появлением информации и отражением ее на цене до минимального уровня, делая тем самым рынки более эффективными.

 

  1. Antoniou, A., Ergul, N. and Holmes P. (1997) Market efficiency, thin trading and non-linear behavior: Evidence from an emerging market. European Financial Management, 3(2), pp. 175-190.
  2. Siriopoulos, C., Tsotsos, R. and Karagianni, S. (2001) The Impact of Non Linearities, Thin Trading and Regulatory Changes in the Efficiency of an Emerging Capital Market. The Applied Business Research, 17(4), pp. 81­92.
  3. Rayhorn, C., Kabir Hassan, M., Yu, J-S and Janson, K.R., 2007, "Emerging Market Efficiencies: New Zealand's Maturation Experience in the Presence of Non-Linearity, Thin Trading and Asymmetric Information", International Review of Finance, 7 (1-2): 21-34.
  4. Heininen.P and Puttonen.V. "Stock Market Efficiency in the Transition Economies through the Lens of Calendar Anomalies." 3-47.
  5. Dorina.L, Simina.U. " Testing efficiency of the stock market in emerging economies." 827-830.
  6. Досмухамбетова Г.Б. «Методика оценки Гипотезы эффективного рынка (ГЭР) в развивающихся странах», Вестник КазНУ им. Аль-Фараби, Серия экономическая, 2010г., № (5), с. 17
  7. Досмухамбетова Г.Б. «Методика оценки Гипотезы эффективного рынка (ГЭР) в развивающихся странах», Вестник КазНУ им. Аль-Фараби, Серия экономическая (5) cnh-17-21.
  8. Досмухамбетова Г.Б. «Специфика оценки Гипотезы эффективного рынка (ЕМН) в развивающихся странах» // Материалы международной научно-практической конференции посвященной 60-летью Высшего экономического образования в Казахстане «Финансовый механизм повышения инновационной активности в экономики Республики Казахстан.». Часть-2, Алматы -2009, стр.50-51.
Фамилия автора: Г. Б. Досмухамбетова
Год: 2011
Город: Алматы
Категория: Экономика
Яндекс.Метрика