Investment Strategies of Russian Investors under the Exposure to News Shocks: Event Study Methodology

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Новостные публикации затрагивают все сферы нашей жизни. Особый интерес для исследования представляет изучение рынка ценных бумаг в виде акций. Для него характерна высокая волатильность, которая в определенной мере связана с новостными публикациями.

Проблема изучения реакций на новостные шоки связана со сложностью отслеживания эффекта от прочтения новостей, а не на сами события. Для того чтобы определить реакции в виде действий, которые предпринимают пользователи в Интернете при чтении новостей, необходимо рассматривать короткий промежуток времени как до, так и после наступления события. Этот эффект в явном виде наблюдается на рынке ценных бумаг, где для инвесторов важно в короткие сроки принять решения о покупке и продаже акций после публикации новостей [Brogaard J. et al.,2022].

Начиная с 2019 года, на отечественном финансовом рынке наблюдается активный рост цифровизации на фоне снижения ключевой ставки и, соответственно, ставок по депозитам¹. На фоне этого непрерывно растет доля частных инвесторов, участвующих в торгах на Московской бирже². Также можно видеть рост волатильности на рынке акций Московской биржи в связи с началом специальной военной операции и уходом иностранных инвесторов, ранее ответственных за существенную долю в объеме торгов на фондовом рынке³. Все это говорит о необходимости изучения стратегий поведения инвесторов в текущих экономических условиях.

Целью данной работы является объяснить воздействие новостных шоков на стратегии поведения инвесторов.

1. В рамках данной цели поставлены следующие задачи:
2. Выявить особенности поведения инвесторов на рынке ценных бумаг;
3. Определить влияние новостных шоков на поведение инвесторов;
4. Провести межотраслевой анализ изменений инвестиционных стратегий на Московской бирже под влиянием новостных шоков;
5. Охарактеризовать инвестиционные стратегии инвесторов при воздействии шоков.

Объектом исследования является спрос на акции компаний, размещенные на Московской бирже, в зависимости от отрасли, а предметом—новостные шоки, влияющие на поведение инвесторов на бирже.

В данной работе используются как качественные, так и количественные методы исследования. К первым относятся синтез и анализ научной литературы, сравнительный и статистический анализ. Ко вторым—проведение событийного анализа на основе данных, полученных из открытых источников: Финам, Московской Биржи и РИА Новости⁴—с помощью языка программирования R и программы Gretl.

УЧЕТ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ИНВЕСТОРОВ В НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЕ

Отраслевая диверсификация как инвестиционная стратегия инвесторов

В рамках данной работы рассматривается инвестиционная стратегия частных инвесторов. Она подразумевает совокупность инвестиционных решений, которые принимаются инвестором, [Теплова Т.В., 2008]. Как пишут в статье [Гаврилина Д. Н., Огарева А. С., 2021], при выборе стратегии инвестирования участники рынка ставят перед собой две цели: увеличение ожидаемой доходности и сокращение потенциальных потерь. Диверсификация активов предполагает перераспределение рисков между ними. В случае возникновения рыночной неопределенности данный метод позволяет минимизировать потери, которые в меньшей степени скажутся на портфеле инвестора. В качестве одной из стратегий инвесторов, которую выделяют в научной литературе, можно назвать отраслевую диверсификацию. Она предполагает при формировании инвестиционного портфеля использование ценных бумаг компаний из разных отраслей. Данный подход объясняется тем, что у каждой отрасли наблюдается различная чувствительность к шокам. Как отмечается в работе [Теплова Т.В., 2008], компании, принадлежащие отраслям электроэнергетики и коммунального хозяйства, слабо реагируют на макроэкономические изменения. Компании из финансовой сферы чувствительны к инфляционным изменениям. Отраслевой анализ при выборе объекта инвестирования позволяет учитывать специфические отраслевые характеристики, а также различную чувствительность к неопределенности, что в совокупности ведет к достижению стратегических целей инвестирования.

Тональность новостей как фактор, обуславливающий реакцию инвесторов на фондовом рынке

В исследовании [Федорова Е. А., Рогов О. Ю., Ключников В. А. 2018] авторы изучают влияние тональности новостей на фондовый индекс нефтегазовой отрасли Российской Федерации. Анализ был проведен на выборке из 8,5 млн новостей из иностранных источников. Авторы выявили взаимосвязь между тональностью новостей и индексом МосБиржи для российских нефтегазовых компаний. Индекс МосБиржи растет под воздействием позитивных новостей и падает при негативных. Обратный эффект наблюдается при влиянии иностранных публикаций. По предположению исследователей, Россия является экспортером нефти, позитивные мировые новости касаются стран-импортеров, что, в свою очередь, приводит к падению цен российских акций. Отмечается, что на негативные новости российский фондовый рынок реагирует более медленно, чем на позитивные.

В статье [Афанасьев Д. О., Федорова Е. А., Рогов О. Ю., 2019] проводят текстовый анализ влияния тональности иностранных новостей на курс российского рубля. Авторы выявили, что волатильность рынка нефти представляет собой один из самых значимых факторов, который влияет на значение рыночного курса рубля к доллару США. Увеличение цены приводит к укреплению курса рубля. Также обнаружено, что тональность новостей отражается в обменном курсе. На фоне позитивных новостей о бизнесе происходит укрепление рубля, а иностранные публикации в средствах массовой информации (СМИ) не сказываются на значениях курса.

О том, как сильно влияют на рынок ценных бумаг новости, рассуждают в статье [Федорова Е. А. и др., 2022]. В работе новости были разделены на два источника—официальный (РБК) и неофициальный (публикации компаний в своих каналах). С помощью VAR модели была проведена оценка 143 тысяч публикаций в период с 2011 по 2020 гг. Для определения тональности публикаций был использован словарь EcSentiThemeLex. Авторы показали, что публикации в социальных сетях значимо влияют на ценообразования активов. За весь период исследования все большую роль в формировании волатильности стоимости ценных бумаг стали играть публикации в Твиттере и микроблоги, чем официальные новости.

В статье [Tetlock P. C., 2007] исследуют взаимосвязь между медиа-контентом и волатильностью фондового рынка.

Автор взял за основу публикации в журнале The Wall Street Journal и с помощью программы General Inquirer проводит оценку публикаций за период с 1984 по 1999 год. Новостные заголовки оцениваются по Гарвардскому психосоциальному словарю, а также методом факторного анализа.

Отмечается, что в стандартных регрессиях, которые предсказывают изменение доходности акций США при влиянии фактора пессимизма, результаты получаются значимыми. Подтверждается достоверность рассматриваемой взаимосвязи.

Негативные новости в средствах массовой информации приводят к снижению уровня рыночных цен, а также увеличению объемов торгов. Влияние отрицательного медиа контента на цены особенно сильно сказывается на акциях небольших компаний. На данных не удалось подтвердить гипотезу о том, что снижение цен наступает сразу после публикации новостей с негативной окраской. Исследование показало, что снижение рыночной доходности происходит рассеянно в течении торгового дня после новостного шока. Также доходность после негативных публикаций имеет свойство восстанавливаться из отрицательных значений в положительные в течении нескольких дней рыночных торгов. Автор заключил по результатам проведенной работы, что пессимистичное настроение в публикациях слабо предсказывает волатильность рынка.

Таким образом, в рамках изучения реакции инвесторов на новостные шоки, в первую очередь, было важно выявить ключевые предпосылки поведения инвесторов. На основе синтеза и анализа научной литературы автором были систематизированы следующие поведенческие аспекты инвестирования: при формировании инвестиционного портфеля инвесторы обращают внимание на необходимость отраслевой диверсификации, а также на учет рисков инвестирования, усиливающихся при росте неопределенности. Также было выявлено, что инвесторы более остро реагируют на негативные новости, чем на позитивные и обращают внимание на тип новостей. На основе этих выводов будет предложено определение новостных шоков, их систематизация и проверка на отраслевых данных.

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

В научной литературе широко изучено влияние новостных шоков на поведение инвесторов на фондовом рынке. В ряде финансовых исследований активно применяется метод событийного анализа или event study.

Event study [ES]

Событийный анализ—это статистический способ, который позволяет доказать, что определенное событие стало причиной изменения стоимости акций компании [Студников С., 2012]. Под событием подразумевается информационное сообщение, которое оказывает влияние экономических агентов, в том числе инвесторов. Среди преимуществ данного метода исследователи выделяют возможность получения статистически значимых результатов. Он также хорошо подходит для анализа временных рядов.

Процедура проведения event study [Климарев Н. В., Студников С. С., 2011]:

1. Определение точных дат событий

В качестве момента t=0 определяется дата первой новостной публикации о событии

2. Расчет доходности акций компании

Доходности акций компании рассчитываются за выбранный период для исследования по формуле:

$r_{i,t}=\frac{P_{i,t}-P_{i,t-1}}{P_{i,t-1}}$ (1)

где $P_{i,t}$ —цена закрытия акции компании i в день t.

3. Расчет нормальной доходности акций компании и сверхдоходности

Для расчета нормальной доходности используется рыночная модель по формуле:

$r_{i,t}={\alpha }_0+{\alpha }_1*r_{mt}+{\epsilon }_{i,t}$, (2)

где $r_{i,t}$ —доходность акции компании I в момент времени t,

${\alpha }_0,{\alpha }_1$—коэффициенты модели,

$r_{mt}$—рыночная доходность в момент времени t,

${\epsilon }_{i,t}$—случайная ошибка.

После этого проводится оценка доходности методом наименьших квадратов (МНК), и получается нормальная доходность ${\widehat{r}}_{i,t}^{*}$:

${\widehat{r}}_{i,t}^{*}=\widehat{{\alpha }_0}+\widehat{{\alpha }_1}*r_{mt}$ (3)

В работе [Dharen Kumar Pandey, Vineeta Kumari, 2021] выделяют именно такой способ расчета нормальной доходности как наиболее эффективный.

Нормальная доходность вычисляется по данным расчетного окна или estimation window.

Ежедневная сверхдоходность $A{R}_{i,t}$, в свою очередь, определяется по формуле:

$A{R}_{i,t}=r_{i,t}-{\widehat{r}}_{i,t}^{*}$ (4)

4. Определение событийного окна и расчет накопленной сверхдоходности

Событийным окном или event window: $\left\{t_1^{\text{'}};t_2^{\text{'}}\right\}$ называется период, за время длительности которого событие оказало воздействие на значение акций компании, где

$t_1^{\text{'}}$—период времени перед событием

$t_2^{\text{'}}$—период времени после события

Довольно часто в исследования, связанных с использованием ES, для ежедневных данных используют событийные окна $\pm 3 дня,$ $\pm 5 дней,$ $\pm 7 дней,$ $\pm 15 дней.$ Отметим, что event window и estimation window между собой не пересекаются.

Внутри событийного окна проводится суммирование сверхдоходностей, что позволяет рассчитать накопленную сверхдоходность:

$CA{R}_{\left(t_{\mathrm{1,}}{t}_2\right)}={\sum }_{t=t_1}^{t_2}A{R}_{i,t}$ (5)

Также можно рассчитывать среднюю накопленную сверхдоходность:

$CAA{R}_t=\frac{1}{N}*{\sum }_{i=1}^{N}A{R}_{i,t}$ (6)

где N—количество рассматриваемых событий,

$A{R}_{i,t}$—сверхдоходность акций компании i в момент времени t.

5. Проверка гипотезы о равенстве нулю накопленной сверхдоходности

H0: CAR=0

H1: CAR$\ne$0

Гипотеза проверяется через сравнение расчетного значения t-статистики с критическим значением из таблицы распределения Стьюдента.

Расчетное значение t-статистики определяется по формуле:

$t=\frac{CAR}{\sqrt{{\sigma }^2*\left({\tau }_2-{\tau }_1+1\right)}*\left({\tau }_1;{\tau }_2\right)}$ (7)

где ${\tau }_1;{\tau }_2$ —число степеней свободы.

Если нулевая гипотеза подтверждается на 1% или 5% уровнях значимости, то исследуемое событие не повлияло на изменения стоимости акций компании.

1. Рассмотрим следующие исследовательские вопросы:
2. Выявить реакцию инвесторов на новостные шоки

Выявить, какой стратегии придерживаются инвесторы в различных отраслях в зависимости от новостного шока

Описание новостных данных

В данном исследовании были выбраны 20 наиболее крупных новостных шоков в период с 1 января 2021 года по 31 декабря 2023 года. Данные события были собраны с помощью отчетов⁵ по итогам каждого года официального информационного канала РИА Новости. По данным Министерства Иностранных Дел⁶, РИА Новости относятся к федеральному источнику новостей. В вышеупомянутых отчетах публикуется экспертная оценка самых значимых событий каждого ушедшего года. События были разделены на две тематики: политика и экономика. Тематика события определялась по архивных данным сайта, где указывалась категория «политика» или «экономика». Информация о событиях, которые сопровождались новостной оглаской, указана в Таблице 1.

Таблица 1

Новостные шоки 2021–2023 года

Описание финансовых показателей

В данном исследовании проводится межотраслевой анализ поведения инвесторов на рынке акций, представленных на Московской Бирже (МосБирже). Для этого были отобраны ежедневные данные о ценах акций компаний, которые входят в топ-5 по капитализации в каждой отрасли. Рассматриваемые компании с разделением по отраслям представлены в Таблице 2.

Таблица 2

Распределение компании по отраслям

Источник: Составлено автором на основе данных сайта «Московской Биржи»⁹.

Для исследовательской работы отбирались компании с наибольшей капитализацией в своей отрасли. Ценные бумаги таких компаний обладают более высокой ликвидностью по сравнению с другими. Ликвидность является важным фактором при определении инвестиционной стратегии на фондовой бирже. Отметим, что компании с высокой капитализацией более устойчивы в кризисы, соответственно, инвесторы минимизируют свои потери.

С сайта Финам¹⁰ для каждой компании из Таблицы 2 были выгружены ежедневные значения цен акций за выбранный период. Для анализа динамики цены акций использовалась цена закрытия. Также были выгружены значения индекса МосБиржи, который используется в событийном анализе в качестве рыночного показателя.

В силу того, что по выходным дням торги не проводятся на Московской бирже, и данные о цене акций отсутствуют, то новостные публикации, которые освещались в СМИ в такие дни, переносились на начало ближайшего открытия.

На основе полученных данных строятся значения доходности акций компаний и индекса МосБиржи, которые необходимы для проведения Event Study модели. Помимо этого, создаются столбцы с бинарными переменными, в которых фиксируются дни, когда происходили новостные шоки из Таблицы 1.

В основу исследования оценки влияния новостных шоков на поведение инвесторов на отечественном рынке акций был применен метод событийного анализа.

В ходе исследования автором была подготовлена выборка событий на основе экспертных оценок: выбраны 20 наиболее крупных новостных шоков в период с начала 2021 года по конец 2023 года. Затем выбраны компании-представители ключевых отраслей для межотраслевого анализа, а именно компании с наибольшей капитализацией в своей отрасли.

ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА

В данной главе проводится эмпирическая оценка поведения инвесторов в различных отраслях под действием новостных шоков с помощью событийного анализа Event Study.

Event study

Для проведения событийного анализа были составлены ежедневные значения о доходности акций компаний, затем с помощью рыночной модели (2) была получена нормальная доходность. В качестве показателя рыночной доходности использовалась доходность индекса МосБиржи, составленная на основе ежедневных данных цены закрытия индекса.

Event study проводился для каждой отрасли по отдельности для отслеживания влияния новостей. Этот подход позволяет понять, с одной стороны, как ведут себя инвесторы в рамках определенных отраслей при воздействии политических и экономических новостных шоков, с другой стороны, как ведут себя инвесторы в целом на рынке ценных бумаг. На основе проведенных тестов определяется тональность новостей. Новостной шок носит позитивный характер, если событие привело к росту доходности отраслей. Негативные шоки, в свою очередь, вызвали падение доходности большинства отраслей.

Для всех случаев новостных шоков создавалось событийное окно в 7 дней. Размер такого окна был выбран эмпирически в ходе проведения исследования для более точного определения влияния событий на показатели. Для выявления эффекта от воздействия событий на динамику накопленной сверхдоходности каждой отрасли требовалось более детальное рассмотрение графиков, именно поэтому окна размером в 3 и 5 дней не подходили.

В качестве примера количественной оценки реакции отрасли на событие рассмотрим отрасли «Финансы» и «ИТ», а также новостной шок 15.05.2021—«Движение «Талибан»¹¹ начало наступления». Данное событие было выбрано как показательное, так как в рамках проведенного статистического анализа наблюдались значимые реакция по всем отраслям рынка. В Таблице 3 видна динамика изменения накопленной сверхдоходности CAR в пределах доверительного интервала за 6 дней до события и через 6 дней после события. На восьмой день наблюдений, в день новостного шока отслеживается падение накопленной сверхдоходности на 1,36 п.п. Затем во все последующие дни CAR продолжал снижаться.

Таблица 3

Динамика изменения CAR: Реакция отрасли «Финансы» на информационный шок 15.05.2021

Источник: Составлено автором на основе данных МосБиржи, в расчетах применен язык программирования R.

В Таблице 4 видно, что в день события CAR снизился на 0,56 п.п., а через день после новостного шока значение CAR еще упало на 1,85 п.п.

Таблица 4

Динамика изменения CAR: Реакция отрасли «ИТ» на информационный шок 15.05.2021

Источник: Cоставлено автором на основе данных МосБиржи, в расчетах применен язык программирования R

Таким образом, таблицы 3 и 4 наглядно показывают изменения доходности акций по отраслям при воздействии новостного шока.

Графики, которые иллюстрируют динамику доходности акций компаний, принадлежащих одной отрасли, до и после новостного шока, находятся в Приложении 1. Ввиду большого объема графиков в Приложении 1 представлены результаты оценки влияния 20 новостных шоков только для одной отрасли «Нефть и газ». Данная отрасль была выбрана в качестве базового примера как наиболее чувствительной к воздействию информационных шоков, что подтверждается проведенным ниже событийным анализом. Описание полученных результатов приведено в Таблицах 5–6.

В Таблицах 5 и 6 приведены сгруппированные результаты реакций инвесторов на новостные шоки по каждой рассматриваемой отрасли. Значение «0» в таблицах присутствует, если событие не оказало значимого эффекта или эффект воздействия шока на доходности сложно оценить. Значение «+1» стоит в ячейках таблиц, если событие привело к росту доходности, а значение «-1» стоит, если наблюдалось падение.

Таблица 5

Итоги Event Study

Таблица 6

Итоги Event Study

Таким образом, проведенный событийный анализ показал значимость рассматриваемых новостных шоков. Наиболее чувствительными отраслями к рассматриваемым шокам оказались «Нефть и газ», «Строительные компании» и «Финансы». Менее чувствительной отраслью оказалась «Электроэнергетика». Можно выделить дни шоков, когда в отраслях наблюдалась противоположная динамика изменения доходности. Для одних она росла, а для других она падала: 15.05.2021; 30.09.2022; 22.08.2023. Также стоит отметить, что наибольшая реакция среди всех отраслей была на позитивные шоки, инвесторы вкладывались в акции компаний при воздействии шоков 08.10.2022; 02.04.2023; 24.06.2023; 15.12.23; 18.12.2023.

Исследование новостных шоков по тональности

На основе полученных результатов событийного анализа сформируем разделение шоков по тональности с учетом их тематики. Категоризация новостей представлена в таблице ниже. Новость считается негативной, если количество отрицательных значений больше, чем позитивных в Таблицах 5 и 6. В то время как новость определяется как позитивная, если положительных значений больше, чем отрицательных.

Таблица 7

Тональность новостных шоков по тематикам по результатам событийного анализа

Из Таблицы 7 видно, что из 20 рассматриваемых шоков только 9 из них оказались позитивными в восприятии инвесторов, остальные- негативные.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данном исследовании систематизированы и оценены инвестиционные стратегии российских инвесторов в отраслевом разрезе под воздействием новостных шоков. С учетом волатильности отечественного фондового рынка, постепенно возраставшей по мере роста цифровизации и изменением геополитического ландшафта, данный вопрос является актуальным и обладает теоретической и практической значимостью.

Автором было доказано, что отечественные инвесторы подвержены поведенческим факторам инвестирования за счет постепенного роста количества частных инвесторов на отечественном фондовом рынке и доли их транзакций в общем объеме торгов. К ним относятся учет диверсификации и рисков, изменение инвестиционных стратегий в условиях неопределенности, реакция на новости с учетом их тональности и типа, например, экономические, политические.

Для количественной оценки реакции инвесторов на новостные шоки автором была использована наиболее востребованная методика анализа динамики доходности акций—событийный анализ. Проведенное исследование доказывает, что российские инвесторы учитывают тональность новостей при предъявлении спроса на акции. Наибольший отклик со стороны инвесторов наблюдается на позитивные новости. Можно выделить отрасли, наиболее чувствительные к рассмотренным новостным шокам: «Нефть и газ», «Строительные компании» и «Финансы». Наименьшая реакция была у отрасли «Электроэнергетика». Учет тональности новости позволяет выделить отрасли, которые больше реагировали на позитивные новости: «Нефть и газ», «Электроэнергетика», «Телекоммуникации», «Металлы и добыча», «Потребительский сектор», «Транспорт». Отрасль «Металлы и добыча» в основном реагировала на негативные новостные публикации.

¹ Аналитическая записка Банка России «Новые вызовы для кредитно-денежной политики» https://www.cbr.ru/StaticHtml/File/146496/research_policy_notes_b_6_1.pdf.

² Отчет с сайта Московской Биржи https://www.moex.com/n68762.

³ График динамики индекса волатильности российского рынка по данным InvestFunds https://investfunds.ru/indexes/9699/.

⁴ Новостное агентство РИА Новости входит в аккредитованный перечень МИД СМИ федерального уровня https://www.mid.ru/ru/press_service/journalist_help/mass_media/?TSPD_101_R0=08765fb817ab2000cf1f60c9c28c66829e3f48c4dc7b7bf503df3541c44c972a7fcbef96da1ab91f08b71f1cb91430001a9ddd32dff09a428eb7449d2a791fd1058aebf475e82260040b8257a1f0734124370f8c5ec4a7f1dce2d05623165027.

⁵ Отчеты по итогам года https://ria.ru/20221231/itogi-1842616817.html.

⁶ Новостное агентство РИА Новости входят в аккредитованный перечень МИД СМИ федерального уровня https://www.mid.ru/ru/press_service/journalist_help/mass_media/?TSPD_101_R0=08765fb817ab2000cf1f60c9c28c66829e3f48c4dc7b7bf503df3541c44c972a7fcbef96da1ab91f08b71f1cb91430001a9ddd32dff09a428eb7449d2a791fd1058aebf475e82260040b8257a1f0734124370f8c5ec4a7f1dce2d05623165027.

⁷ Запрещенная в РФ террористическая организация.

⁸ Сайт РИА Новости https://ria.ru.

⁹ Сайт Московской Биржи https://www.moex.com.

¹⁰ Сайт Финам https://www.finam.ru.

¹¹ Запрещенная в РФ террористическая организация.

About the authors

Svetlana S. Yastrebova

Author for correspondence.
Email: ssyastrebova@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-5460-1768

Faculty of Economics, Department of Finance and Credit

References

Supplementary files