• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 57 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Препринт
Lapshin V. A., Kurbangaleev M. Z. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 13/FE/2012.
Добавлено: 18 марта 2013
Препринт
Aleskerov F. T., Keskinbaev A., Penikas H. I. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 04.

Базельский Комитет разработал контр циклический буфер на капитал с целью минимизировать эффекты процикличности банков, т.е. снижение достаточности капитала банков в период спада. Отношение кредитов к ВВП было взято как индикатор, сигнализирующий стадию экономического цикла. Тем не менее, Репуйо и Саурина (2011) доказали, что кредиты к ВВП не настолько качественно отражает стадию экономического цикла, как показатель темпа роста ВВП. Ими была предложена теоретическая модель для расчета буфера капитала, основанной на динамике темпа роста ВВП. Мы расширяем исследование контрциклического буфера капитала в двух направлениях. Во-первых, предложен и обоснован эмпирический критерий для реализации модели Репуйо и Саурины. Во-вторых, параметр контрциклического буфера капитала дифференцирован по кластерам стран, имеющих однородную динамику макроэкономических переменных. В итоге размеры буферов по подходу Базельского комитета и по модели Репуйо и Саурины рассчитаны и сопоставлены.

Добавлено: 9 июля 2012
Препринт
Yury Dranev, Sofya Fomkina. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 12/FE/2012.
  Выбор подходящей модели для оценки затрат на собственный капитал на развивающихся рынках - по-прежнему сложная задача. Неэффективности рынка, ограниченные возможности для диверсификации, а также проблемы с ликвидностью вдохновляют исследователей на поиски характеристик риска за традиционными рамками классической модели ценообразования активов. В течение последних нескольких десятилетий были разработаны различные модели, предлагающие новые способы оценки рисков. Тем не менее, эмпирические тесты этих моделей требует тщательного рассмотрения. Большинство моделей ценообразования активов были разработаны с точки зрения либо симметричного подхода средней и дисперсии, либо одностороннего подхода. Эти модели имеют ряд недостатков при интерпретации отношения инвесторов к движениям цен акций. В связи с чем, мы кратко описываем недавно предложенные энтропийные характеристики риска, которые присваивают больший вес отрицательному движению цен на активы и меньший вес их росту. Целью данного исследования является определение наилучших моделей с точки зрения объяснительной силы доходностей активов на российском рынке капитала. Мы сравним объяснительную силу меры риска на российском фондовом рынке для выборки из 63 акций в период с 2003 по 2012 гг. Эмпирические результаты показывают определенные преимущества энтропийных характеристик риска по сравнению с другими мерами риска в объяснении доходностей российских акций.
Добавлено: 28 февраля 2013
Препринт
Lapshin V. A., Vadim Ya Kaushanskiy. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2014. No. 39.
Добавлено: 30 января 2015
Препринт
Penikas H. I. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 03.
Базельский Комитет по банковскому надзору инициировал дискуссию о наиболее эффективных практиках по предотвращению принятия избыточного риска менеджерами банков. В данной статье предлагается теоретико-игровой подход, описывающий процесс принятия решения менеджером банка, который выбирает уровни риска и усилий. Если уровень риска влияет на разброс будущих значений прибыли, то величина усилий влияет на вероятность положительного результата. Хотя усилия не наблюдаемы для акционеров банка, уровень риска контролируем и может быть измерен такими показателями, как достаточность капитала или уровень финансового рычага. Предполагается, что менеджер является нейтральным к риску; рассматрвиается бинарный исход игры с прибылью или убытком. Начиная с обзей схемы контракта, включающей фиксированную и переменную компоненты вознаграждения, показано, что за счет дифференциации переменной части вознаграждения возможности стимулировать принятие меньших рисков. Более точно, переменная часть вознаграждения (доля от прибыли банка) при принятии малого риска должна быть выше пропорционально большему разбросу исходов, наблюдаемому при принятии высокого риска, чтобы стимулировать менеджера выбирать меньший уровень риска вместо высокого.
Добавлено: 3 мая 2012
Препринт
Semenova M., Andrievskaya I. K. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 07.
Рыночная дисциплина обычно изучается на рынках розничных или корпоративных банковских вкладов. Тем не менее, целый ряд кризисов, в том числе, "кризис доверия" 2004 года, ставят под сомнение эффективность мониторинга и дисциплинирования: рынок МБК одним из первых страдает в периоды финансовой нестабильности, причем он перестает функционировать не только в ответ на ухудшение макроэкономических показателей или межстрановые эффекты «заражения», но и вследствие не связанных с такими изменениями информационных сигналов. Целью данной работы является проверка гипотезы о существовании рыночной дисциплины на российском рыке МБК после финансового кризиса 2008-2009. Мы изучаем как ценовое, так и количественное дисциплинирование. Мы показываем, что единственный функционирующий дисциплинарный механизм - ценовой: более надежные банки занимают по более низким процентным ставкам. Количественный механизм работает лишь для крупнейших заемщиков. В целом же решения о кредитных лимитах основаны не на изменениях рисков контрагентов, а на какой-либо другой информации (репутация, публичные заявления и т.п.), которая может быть не связана с данным банком.
Добавлено: 4 декабря 2012
Препринт
Hainsworth R., Karminsky A. M., Solodkov V. M. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 01.
Investors are being encouraged after the global crisis to reduce their dependence on the largest credit rating agencies for risk assessments of companies and securities. Comparing risk assessments from different sources rapidly becomes non-trivial when more than three credit rating agencies are involved. We propose a method for comparing rating scales, and hence constructing correspondence diagrams and tables, thereby treating the rating scales used by different agencies as objects of study. Scales are compared by looking at sets of ratings assigned to similar entities (in this case banks) with the assumption that the risk being measured by each credit rating agency is the same for a given rated entity at a given point in time. Two ratings assigned by two credit rating agencies may differ for two reasons: the two agencies have different opinions about the relative positioning of the rated entity (e.g., issuer or security) with respect to the universe of other rated entities; both agencies position the rated entity with respect to the universe of other rated entities in the same way, but they use different symbols to represent this position. Type 1 differences should disappear when a large number of ratings are considered. The existence of type 2 differences will require a mapping from one rating scale to another. Studying international bank ratings for a five-year period shows that there are type 2 differences for the largest credit rating agencies. A mechanism for constructing mappings between scales could lead to more competition with new credit rating agencies.
Добавлено: 28 августа 2012
Препринт
Dranev Y., Babuskin M. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2014
This work contributes to the literature on exchange-rate exposure in emerging markets. We studied datasets of exchange-listed companies from four BRIC countries and discovered that exchange rate movements in the US dollar and euro affected more than 10% of these firms between 2003 and 2013. The most interesting finding of this research is that stock returns behaved differently with increasing and decreasing currency rates. For capturing the asymmetric relationship of stock and exchange rate movements, we applied a nonlinear dynamic model, which significantly improved our results compared to the empirical findings of simple versions of the Adler Dumas (1984) and Jorion (1990) models. We studied determinants of exposure to positive and negative currency movements separately. Although significant determinants in both cases were mostly similar, their weights were different. For example, the ratio of export sales was asymmetrically correlated to exchange rate exposures for all countries except Russia. For a better understanding of the sources of asymmetry in exchange rate exposure, we separately studied the positive and negative coefficients of currency exposure from the non-asymmetric model. This was never done before and natural in a way that determinants should affect positive and negative currency exposures differently. We found evidence of the contrasting impact of export sales and foreign debt in both cases.
Добавлено: 6 февраля 2014
Препринт
Mikhail E. Mamonov. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2013. No. 19.
Добавлено: 25 октября 2013
Препринт
Mikhail Mamonov, Vernikov A. V. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2015. No. 46.
Добавлено: 15 июня 2015
Препринт
Andreev N. A. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2017. No. WP BRP 59/FE/2017.
В данной работе изучаются свойства ограниченности функции цены в задаче стохастического динамического программирования в рамках гарантированного подхода. Для задачи оптимального управления портфелем приведены экономически обоснованные достаточные условия конечности и равномерной ограниченности функции цены. Полученные результаты могут быть использованы для исследования корректности поставленной задачи и численного решения уравнения Беллмана-Айзекса.
Добавлено: 25 января 2017
Препринт
Lapshin V. A., Sofia Sokhatskaya. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2018. No. WP BRP 73/FE/2018.
Добавлено: 15 декабря 2018
Препринт
Dranev Y., Fomkina S. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2013. No. WP BRP 26/FE/2013 .
We introduce a new asset pricing model to account for risk asymmetrically in a very natural way. Assuming asymmetric investor behavior we develop a utility function similar to a quadratic utility but include a colog measure for capturing risk attitude. Asymmetry in investor preferences follows the asymmetric relationships between asset and market returns in equilibrium. Moreover the local version of the model depends on the characteristics of domestic markets, which is reflected in the different relationship between asset and market returns. We test the model in the Russian and South African markets and show that market premium in the Russian market is higher than in the South African market.
Добавлено: 24 января 2014
Препринт
Zavertiaeva M. A., Parshakov P. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2013. No. 25.
В эпоху экономики знаний нематериальные активы считаются ключевыми драйверами стоимости. Мы предлагаем инструмент для выделения компаний, способных создавать новые знания (в отличие от усвоения знаний). Подобная способность определяет качество нематериальных активов. Для проверки того, являются ли эти способности результатом навыка мы используем бутстрап-подход к инференции. Наши результаты показывают, что только 22% компаний обладают навыками создания знания. Практическая применимость иллюстрируется составлением портфеля компаний, способных к созданию знаний. Этот портфель демонстрирует более высокую доходность, коэффициент Шарпа и меньшую просадку , чем индекс S&P500. 
Добавлено: 6 февраля 2014
Препринт
Karminsky A. M., Kostrov A., Murzenkov T. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. WP BRP 06/FE/2012.
В соответствии со вторым Базельским соглашением, улучшение моделей вероятности дефолта – перспективное направление риск-менеджмента. В данном исследовании предложена классификация причин дефолта банков; использованы данные за период с 1998 по 2011 гг., исследовано влияние макроэкономических и институциональных характеристик операционной среды банка на вероятность его дефолта, уделено значительное вниманием тестированию качества построенных моделей. При построении моделей рассматривались допускалась нелинейная связь вероятности дефолта банка и его характеристик, использовалась автоматическая классификация независимых финансовых переменных, принимались во внимание особенности российского банковского сектора. Мы провели сравнение альтернативных моделей вероятности дефолта и наиболее перспективной признали логистическую модель бинарного выбора с использованием квази-панельных данных. В соответствии с нашими результатами: • Существует квадратическая зависимость между достаточностью капитала банка и вероятностью его дефолта. • Гипотеза "too big to fail" опровергается для российского банковского сектора. • Существует отрицательная зависимость между индексом Лернера и вероятностью дефолта банка. Включение в модель макроэкономических и институциональных переменных, а также учет фактора времени существенно улучшают качество модели. По нашему мнению, полученные результаты представляют интерес как для российских регуляторов финансового сектора, так и для коммерческих банков. Также, наш опыт может быть использован исследователями и практиками в развивающихся странах для решения вопросов риск-менеджмента.
Добавлено: 10 декабря 2012
Препринт
Brodsky B. E., Penikas H. I., Safaryan I. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2012. No. 05.
This paper aims at presenting the research results of revealing a structural shift in copula-models of multivariate time-series. A nonparametric method of structural shift identification and estimation is used. The asymptotical characteristics (the probabilities of the I-type and II-type errors, and the probability of the estimation error) of the proposed method are analyzed. The simulation method verification results for Clayton and Gumbel copulas are presented and discussed. The empirical part of the paper is devoted to structural shift identification for multivariate time series of interest rates for Euro-, US Dollar- and Ruble-zones. The empirical application provides strong evidence of the efficiency for the proposed method of structural shift identification.
Добавлено: 28 августа 2012
Препринт
Porshnev A., Lakshina V. V., Редькин И. Е. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2016. No. WP BRP 54/FE/2016.
В работе анализируется возможность использования информации о настроениях пользователей Твиттер для повышения качества прогноза фондового рынка. Для оценки общественных настроений в период с 13.02.2013 по 22.04.2015 используются частоты встречаемости 175 маркеров эмоций (слов, смайлов, аббревиатур). Использование информационных критериев для анализа тренировочной выборке в 421 дней, позволило установить, что среди 17 маркеров эмоций влияющих на показатели фондового рынка по Грейнджеру, шесть предоставляют дополнительную информацию ARMAX-GARCH модели, построенной на основе исторических данных. Исследование модели на тестовой выборке в 100 дней, показал, что два маркера эмоций позволяют повысить точность предсказания движения выбранных активов и уменьшить средне-квадратичную ошибку модели. Анализ влияния эмоциональных маркеров позволил различить маркеры положительно и отрицательно влияющие на динамику доходности
Добавлено: 12 мая 2016
Препринт
Agata Maximovna Poroshina. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2014. No. WP BRP 30/FE/2014 .
В статье обсуждаются вопросы моделирования кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании в России с использованием уникальных данных по ипотечным кредитам регионального представительства Агентства по ипотечному жилищному кредитованию (2008-2012 гг.) и макроэкономической информации. Существенную роль в объяснении ипотечных дефолтов играют не только характеристики заемщиков и параметры ипотечных кредитов, но и макро факторы. Примечательно, что заемщики по ипотечным жилищным кредитам с неподтвержденным доходом характеризуются наименьшей вероятностью дефолта. Это объясняется в основном существующими различиями в уровне реального и декларированного дохода. Полученные результаты робастны в параметрической и полупараметрической спецификации с коррекцией на проблему выборочной селективности
Добавлено: 24 апреля 2014
Препринт
Semenova M., Shapkin A. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2016. No. 57/FE/2016.
Добавлено: 22 октября 2016
Препринт
Anna A. Bykova, Evgeniia V. Kuminova. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2013
Добавлено: 25 ноября 2013
Препринт
Lozinskaia A. M., Ozhegov E. M., Karminsky A. M. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2016. No. 55.
Добавлено: 26 июля 2016