Нормальность под вопросом: особенности фактического распределения доходности российских акций на современном этапе

В условиях трансформации российского финансового рынка на фоне роста неопределенности на глобальных финансовых рынках особое значение приобретает точность оценки справедливой стоимости и риска финансовых инструментов. Необходимым условием релевантности оценок является использование корректных предпосылок о характеристиках фактического распределения доходности.
Целью исследования является выявление особенностей фактического распределения доходности российских акций на современном этапе на основе статистического анализа параметров распределения доходности акций на различных финансовых рынках и эконометрического анализа детерминант уровня соответствия эмпирического распределения нормальному закону. С помощью статистических тестов продемонстрирована некорректность предпосылки о нормальности эмпирического распределения для доходности российских и зарубежных акций. Модель со случайными эффектами, построенная на панельных данных, свидетельствует о негативном влиянии роста инфляции и военных конфликтов на близость фактического распределения доходности акций к нормальному. Уровень нормальности исторического распределения доходности акций на рынке РФ в 2014–2024 гг. при прочих равных условиях (в том числе в условиях отсутствия военных конфликтов) соответствовал таковому для других развивающихся рынков и был выше, чем на рынках развитых стран.

1. Берзон Н.И., Дорошин Д.И. Особенности применения показателей эффективности финансовых инвестиций // Финансы и кредит. 2012. № 14. С. 21–33.

2. Akaike H.A New Look at the Statistical Model Identification // IEEE Transactions on Automatic Control. 1974. Vol. 19. P. 716-723. http://dx.doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705.

3. Anderson T.W., Darling D.A. A test of goodness of fit // Journal of the American Statistical Association. 1954. Vol. 49. P. 765–769. https://doi.org/10.2307/2281537.

4. Black F., Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities // Journal of Political Economy. 1973.Vol. 8. P. 637–654.

5. Blattberg R., Gonedes N. A Comparison of the Stable and Student Distributions as Statistical Models of Stock Prices // Journal of Business. 1974. Vol. 47. P. 244–280.

6. Breusch T., Pagan A. A Simple Test for Heteroscedasticity and Random Coefficient Variation // Econometrica. 1979. Vol. 47. P. 1287–1294. http://dx.doi.org/10.2307/1911963.

7. Fama E. The Behavior of Stock Market Prices // Journal of Business. 1965. Vol. 38. P. 34– 105. https://doi.org/10.1086/294743.

8. Jarque C.M., Bera A.K. Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals // Economics Letters. 1980. Vol. 6. No. 3. P. 255–259. https://doi.org/10.1016/0165-1765(80)90024-5.

9. Harris D. E. The Distribution of Returns // Journal of Mathematical Finance. 2017. Vol. 7(3). P. 769–804. https://doi.org/10.4236/jmf.2017.73041.

10. Kolmogorov A.N. Foundations of Probability Theory. Berlin: Julius Springer, 1933.

11. Levene H. Robust Tests for Equality of Variances // Stanford University Press. 1960. Vol. 2. P. 278–292.

12. Mandelbrot B. The Variation of Certain Speculative Prices // Journal of Business. 1963. Vol. 36. P. 394–419. https://doi.org/10.1086/294632.

13. Schwarz G. Estimating the Dimension of a Model // Annals of Statistics. 1978. Vol. 6. P. 461–464. http://dx.doi.org/10.1214/aos/1176344136.

14. Smirnov N. Table for Estimating the Goodness of Fit of Empirical Distributions // Annals of Mathematical Statistics. 1948. Vol. 19. P. 279–281. http://dx.doi.org/10.1214/aoms/1177730256.

15. Vasileiou E. Value at Risk (VaR) Historical Approach: Could It Be More Historical and Representative of the Real Financial Risk Environment? // Theoretical Economics Letters. 2017. Vol. 7. P. 951–974. https://doi.org/10.4236/tel.2017.74065.