Анализ возможности применения теории арбитражного ценообразования на российском фондовом рынке

Статья опубликована в журнале: Финансовая аналитика: проблемы и решения, 2019, Т. 12, № 3, С. 269 – 283

Автор(ы): Михайлусов М.С.

Рубрика: Экономико-статистические исследования

Аннотация

Предмет. Оценка фундаментальной стоимости финансовых активов на российском фондовом рынке с использованием теории арбитражного ценообразования.

Цели. Выявить сильные устойчивые корреляционные связи между различными финансовыми активами, обеспечивающими возможность проведения арбитражных сделок. Провести отбор акций на российском фондовом рынке, которые лучше всего подходят для арбитражных операций.

Методология. Проведены тесты на стационарность данных, результаты которых позволили использовать множественный линейный регрессионный анализ, чего требует арбитражная теория ценообразования. Регрессионный анализ помог отобрать компании, движение доходностей акций которых объясняется наиболее полно и точно. В дальнейшем для проверки гипотез были использованы парные коэффициенты корреляции, которые определяли наличие линейной зависимости между уровнем арбитражных возможностей, free-float и коэффициентами бета.

Результаты. Полученные регрессионные модели показали, что наиболее подходящими финансовыми инструментами на российском фондовом рынке для проведения арбитражных сделок оказались обыкновенные акции Сбербанка, ЛУКОЙЛа, Норникеля, Газпрома и МТС. Регрессионные модели, построенные для доходностей акций данных компаний, имели наибольший коэффициент детерминации при адекватном качестве самой модели. Также подтвердилась гипотеза о положительной связи объема акций компаний, находящихся в свободном обращении, и уровня систематического риска с возможностями для проведения арбитражных сделок.

Выводы. Арбитражная теория ценообразования оказалась применима для российского фондового рынка, так как она стремится учитывать несколько заранее неустановленных факторов и минимизировать несистематический риск.

Ключевые слова: арбитражная теория ценообразования, оценка стоимости акций, регрессионный анализ