Оценка временных эффектов на рынках ценных бумаг (межстрановой анализ) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат наук Ватрушкин Сергей Владимирович

• Ватрушкин Сергей Владимирович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Ватрушкин Сергей Владимирович

Введение

Глава 1 Теоретические основы определения, оценки и объяснения причин существования временных эффектов

1.1 Определение, классификация и первые открытия временных эффектов на рынках ценных бумаг

1.2 Международные исследования временных эффектов

1.3 Выявление временных эффектов на других рынках активов

1.4 Методологические основы для объяснения временных эффектов

1.5 Обзор гипотез, опровергающих существование временных эффектов

Глава 2. Методология оценки временных эффектов на рынках ценных бумаг стран БРИКС

2.1 Обзор и основные особенности фондовых рынков стран БРИКС

2.2 Описание и анализ собранных данных стран БРИКС

2.3 Методология выявления и оценки временных эффектов стран БРИКС .... 86 Глава 3. Исследование временных эффектов на рынках ценных бумаг стран БРИКС

3.1 Оценка эффекта дня недели на рынках ценных бумаг стран БРИКС

3.2 Оценка эффекта смены месяца на рынках ценных бумаг стран БРИКС

3.3 Оценка эффекта месяца на рынках ценных бумаг стран БРИКС

3.4 Оценка эффекта предновогоднего ралли на рынках ценных бумаг стран БРИКС

3.5 Оценка эффекта внутри квартала на рынках ценных бумаг стран БРИКС

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Список иллюстративного материала

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка временных эффектов на рынках ценных бумаг (межстрановой анализ)»

Введение

Основной гипотезой формирования цен на рынках ценных бумаг является гипотеза эффективного рынка (Efficient Markets Hypothesis - EMH) автора Юджина Фама (E. F. Fama) [65], согласно которой существует три формы рыночной информационной эффективности:

• слабая форма эффективности, если стоимость рыночного актива полностью отражает прошлую информацию, касающуюся данного актива (общедоступная в настоящий момент времени информация о прошлом состоянии рынка, прежде всего по динамике курсовой стоимости и объемах торговли финансовым активом);

• средняя форма эффективности, если стоимость рыночного актива полностью отражает не только прошлую, но и публичную информацию (текущая информация, которая становится общедоступной в настоящий момент времени, преставленная в прессе, отчётах компаний, выступлениях государственных служащих, аналитических прогнозах и т. д.);

• сильная форма эффективности, если стоимость рыночного актива полностью отражает всю информацию - прошлую, публичную и внутреннюю (инсайдерская информация).

Из приведённой выше классификации становится понятно, что на фондовом рынке с сильной формой эффективности невозможно построить торговую стратегию, доходность которой превзойдет доходность рынка, так как вся информация уже отражена в ценах на рыночные активы.

Однако на практике были обнаружены повторяющиеся движения котировок в зависимости от определенного периода времени (дня, недели, месяца, квартала, года), так называемые временные эффекты (time effects), существование которых говорит о слабой форме эффективности фондового рынка и позволяет извлекать дополнительную прибыль от инвестиционного портфеля без увеличения его риска.

В работе рассматриваются пять наиболее известных и распространённых временных эффектов: эффект дня недели (day-of-the-week effect), эффект смены месяца (turn-of-the-month effect), эффект месяца (month-of-the-year effect), эффект квартала / предновогоднего ралли (quarter-of-the-year effect / Santa Claus rally), эффект внутри квартала (week-of-quarter effect).

Сначала будут выявлены временные эффекты на фондовых рынках пяти стран Бразилии, России, Индии, Китая, Южно-Африканской Республики (БРИКС) при помощи тестирования значений индексов на специально разработанной автором эконометрической модели. Далее дана оценка стабильности существования временных эффектов. На основе полученных результатов проведен межстрановой анализ фондовых рынков. Более того будут представлены практические советы по формированию инвестиционного портфеля, которые помогут при прочих равных увеличить доходность при сохранении риска.

Актуальность исследуемой темы. Задача извлечения дополнительной прибыли при формировании инвестиционного портфеля ценных бумаг является первоочередной для каждого портфельного менеджера. Трейдер выстраивает стратегию торговли с учётом своего представления будущего формирования цен на рынке ценных бумаг. Поэтому остро стоит вопрос о возможности использования знаний, полученных в области изучения временных эффектов, для увеличения общей доходности портфеля без изменения его риска.

В 2012 году был сформирован альянс бирж стран БРИКС с целью упрощения доступа иностранных инвесторов к их рынкам и увеличению ликвидности национальных площадок. В альянс вошли бразильская фондовая биржа (BM&FBOVESPA), российская биржа ПАО «Московская Биржа», индийская фондовая биржа (Bombay Stock Exchange Limited - BSE Ltd), ранее известная как Бомбейская фондовая биржа, корпорация бирж и клиринговых организаций Гонконга (Hong Kong Exchanges and Clearing Limited - HKEx), представляющая интересы Китая, и фондовая биржа Йоханнесбурга, Южная Африка (Johannesburg Stock Exchange Limited - JSE Limited).

Комплексное рассмотрение сразу нескольких торговых площадок в рамках построения инвестиционного портфеля позволяет, с одной стороны, диверсифицировать риск, а с другой - учесть временные эффекты, характерные для каждой из стран, с целью максимизации доходности мультинационального портфеля.

В работе, с целью углубления исследования с точки зрения межстранового анализа временных эффектов, дополнительно рассматриваются национальная фондовая биржа Индии (National Stock Exchange of India Limited - NSE) и Шанхайская фондовая биржа (Shanghai Stock Exchange - SSE).

До настоящего времени нет работ, посвящённых межстрановому анализу фондовых рынков стран БРИКС на предмет выявления и оценки устойчивости временных эффектов, характерных для каждой из стран. Такое исследование могло бы существенно облегчить построение и одновременно с этим повысить эффективность инвестиционного портфеля ценных бумаг.

Более того, с точки зрения расширения научной области знаний, чёткое представление о временных эффектах и устойчивости их существования позволит в определенной степени судить об информационной эффективности каждого из рассматриваемых фондовых рынков. Также открываются возможности практического и теоретического применения полученных результатов в смежных областях научного знания.

Учитывая вышесказанное, а также отсутствие в рамках проведенных исследований единой сформированной научной точки зрения относительно календарных аномалий на рынках ценных бумаг, исследование приобретает особую актуальность. Более того, предполагается использование полученных результатов в рамках построения стратегии биржевой торговли.

Степень разработанности проблемы. Гипотеза эффективного рынка пользуется большим вниманием в мировом научном сообществе и является фундаментальной при определении справедливой стоимости активов. Согласно теории Л. Башелье, легшей в основу определения трех форм эффективности

рынков Ю. Фамы, цены формируются аналогично случайному блужданию и учитывают всю имеющуюся на рынке информацию.

Впервые выявленный К. Френчем эффект понедельника вызвал широкий резонанс, вследствие чего Р. Рогальски, Л. Харрисон, Д. Курси и Э. Дил, Р. Ариэль, Лаконишок и Шмидт, Г. Петтенгиль и Б. Джордан, К. Лиано и Дж. Линдли, Киф и Роуш проводят дополнительные исследования, в которых подтверждают неравномерность распределения доходностей в зависимости от определенного периода времени (дня, недели, месяца, квартала, года), что противоречит гипотезе эффективного рынка.

Более того, аналогичные временные эффекты находят М. Теобальд и

B. Прайс, Б. Солник и Л. Бускет, Дж. Гардезабал и М. Регалюз, Дж. Яффе и Р. Вестерфилд для фондовых рынков Европы, Р. Аггарвал и П. Риволи, Т. Чоудри, К. Като, К. Чуквуогор-Нду, П. Сафибаниард и В. Примчасвади, К. Брукс и Г. Персанд, С. Пошиквале - для фондовых рынков Азии, Г. Марретт и А. Уортингтон в Австралии, Д. Мбубулу и Ч. Чипета - в ЮАР. В России изучением временных эффектов занимались Курашинов, Брюков, Кантолинский, Федорова, МакГоуэн и Ибрагимов.

Помимо этого, М. Гиббонс и П. Гесс, М. Фланнери и А. Протопападакис, Синглтон и Уингендер, С. Джордан и Б. Джордан подтверждают существование календарных аномалий для долговых инструментов, Дж. МакФалан, Р. Петтит и

C. Санг, Дж. Тэтчер и Л. Бленман - для рынков валют, Д. Кейм и Р. Стамбаг, С. Линн и Л. Локвуд, К. Лиано, Г. Хуан и Б. Гуп - для внебиржевых рынков, Т. Чемберлен, С. Чунг и К. Кван, Э. Джонстоном, У. Кракоу и Дж. Макконнелл -для рынков производных инструментов и К. Болл, В. Торус и А. Цоэгль, К. Ма и П. Гебель, А. Редман, Н. Манакян, К. Лиано - для рынков реальных активов.

В отдельной категории идут исследования С. Кима, К. Ко и С. Ли, З. Арсада и Дж. А. Кутса, Е. Чоу, П. Сяо и М. Солта, У. Комптона и Р. Кункеля, Е. Миллера, Л. Пратера и М. Мазумера посвященные определению возможностей извлечения дополнительной прибыли за счет временных эффектов.

Однако при этом нет исследований, посвященных межстрановому анализу временных эффектов на фондовых рынках стран БРИКС, а также нет показателя, позволяющего судить об информационной эффективности рассматриваемых фондовых бирж. Помимо этого, в данной работе будут приведены практические рекомендации по увеличению доходности портфеля ценных бумаг.

Объект исследования - фондовые рынки стран БРИКС. Предмет исследования - определение временных эффектов на рынках ценных бумаг.

Цель исследования заключается в выявлении временных эффектов на фондовых рынках стран БРИКС на основе результатов межстранового анализа, а также в представлении условного показателя информационной эффективности этих рынков и указании практических рекомендаций по увеличению доходности портфеля ценных бумаг.

Для достижения поставленной выше цели необходимо решить следующие задачи:

1) обобщить результаты, полученные в области исследования временных эффектов;

2) построить эконометрическую модель по выявлению и определению устойчивости существования временных эффектов;

3) выявить эффект дня недели, эффект смены месяца, эффект месяца, эффект квартала (предновогоднего ралли), эффект внутри квартала на индексах фондовых рынков стран БРИКС;

4) определить устойчивость существования временных эффектов на рассматриваемых рынках ценных бумаг;

5) провести сравнительный межстрановой анализ полученных результатов для стран БРИКС;

6) разработать рекомендации по увеличению доходности портфеля ценных бумаг.

Информационной базой данных являются ежедневные биржевые котировки цен индексов бразильской фондовой биржи (BM&FBOVESPA), российской биржи ПАО «Московская Биржа», индийской фондовой биржи

(BSE Ltd), национальной фондовой биржи Индии (NSE), корпорации бирж и клиринговых организаций Гонконга (HKEx), Шанхайской фондовой биржи (SSE), фондовой биржи Йоханнесбурга (JSE Limited), информационные материалы агентств Reuters, Bloomberg.

Основной методологической базой являются подходы регрессионного и эконометрического анализа с использованием программного обеспечения Microsoft Excel и Gretl.

Теоретической базой исследования являются труды зарубежных и отечественных авторов в области изучения ценовых аномалий на фондовых рынках, а также разработка стратегий по максимизации доходности портфеля ценных бумаг.

Гипотеза исследования состоит в том, что котировки финансовых активов определяются ожиданиями и поведенческими характеристиками экономических агентов, в результате чего формируются независимым образом, что не позволяет извлекать сверхприбыль. Отсюда следует независимость формирования динамики цен на рыночные активы от определенного периода времени.

Ввиду вышесказанного нулевой гипотезой является отсутствие рассматриваемых временных эффектов, невозможность извлечения сверхприбыли и как следствие высокая степень информационной эффективности фондовых рынков стран БРИКС.

Научная новизна исследования заключается в разработке новой методики выявления временных эффектов стран БРИКС, позволившей дать рекомендации при формировании инвестиционного портфеля рассматриваемых стран на основе полученных результатов. К наиболее важным результатам, характеризующим научную новизну исследования, относятся следующие:

1. уточнено экономическое понимание временных эффектов с точки зрения формирования распределения доходностей на рынках ценных бумаг;

2. выявлены временные эффекты (эффект дня недели, эффект смены месяца, эффект месяца, эффект квартала (предновогоднего ралли), эффект внутри квартала на фондовых рынках стран БРИКС;

3. определена устойчивость существования каждого из рассматриваемых временных эффектов на фондовых рынках стран БРИКС путем их оценки не только для общей выборки, но и в разбивке на пятилетние подпериоды;

4. определены возможности по увеличению доходности мультинационального инвестиционного портфеля при торговле на фондовых рынках стран БРИКС путем избегания дней с прогнозируемой отрицательной доходностью и увеличения объема инвестиций в дни с наибольшей доходностью.

Теоретическая и практическая значимость работы. Представленная в настоящей работе эконометрическая модель дает возможность выявить временные эффекты и определить устойчивость их существования.

Полученные выводы относительно календарных аномалий позволяют выстраивать торговую стратегию с учётом временных эффектов на фондовых рынках рассматриваемых стран, а также в некоторой степени судить об информационной эффективности фондовых рынков стран БРИКС.

Представленный комплекс теоретических и практических методов может быть внедрен портфельными менеджерами при осуществлении торговой деятельности, что позволит повысить доходность портфеля без увеличения его риска.

Разработанная методика и полученные результаты могут быть использованы для расширения области научного знания в последующих работах, посвященных временным эффектам и оценке эффективности фондовых рынков, понимания причин формирования временных эффектов, появление которых не обусловлено фундаментальными факторам, а также для принятия мер по их устранению.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертации представлены в виде докладов на 2 конференциях: 11-й межвузовской научной конференции «Современное состояние, инструменты и тенденции развития фондового рынка» (Москва, 2014); 12-й межвузовской научной конференции

«Современное состояние, инструменты и тенденции развития фондового рынка» (Москва, 2015). Ключевые результаты и положения диссертационного исследования обсуждались также на научных семинарах магистерской программы «Финансовый инжиниринг» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 6 работах, общий объем которых составляет 3,498 п.л., из которых 3 опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России, общим объемом 1,747 п.л.

Структура работы отражает решение ключевых задач, поставленных в научном исследовании. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы из 158 наименований и 35 приложений. Объём диссертации составляет 194 страницы, включая 8 таблиц.

Глава 1. Теоретические основы определения, оценки и объяснения причин

существования временных эффектов

1.1 Определение, классификация и первые открытия временных эффектов

на рынках ценных бумаг

Под временными эффектами (календарными аномалиями) на рынках ценных бумаг понимаются устойчивые повторяющиеся движения котировок в зависимости от определенного периода времени (дня, недели, месяца, года). За время существования фондового рынка инвесторы неоднократно пытались выявить такие закономерности, так как предположение о сохранении связи между временными периодами и значениями котировок в будущем позволяет получить безрисковую прибыль.

Однако существование временных эффектов противоречит гипотезе эффективного рынка, согласно которой цены на финансовые активы во времени формируются подобно случайному блужданию и не зависят от выхода новостей и инсайда, так как вся информация уже учтена в ценах бумаг.

Основные положения теории случайного колебания цен на рынках ценных бумаг были сформулированы в 1900 году Луи Башелье (L. Bachelier) [24], что легло в основу определения Юджина Фама (E. F. Fama) [65] слабой, средней и сильной форм информационной эффективности.

Существование временных эффектов говорит о слабой эффективности рынков. На сегодняшний день представлено большое количество гипотез, утверждающих существование разных ценовых аномалий на фондовых рынках. В данной диссертации рассматриваются временные эффекты, относимые к так называемому циклическому классу, когда цены на финансовые активы зависят от определенного периода времени. В частности, будут представлены результаты относительно:

• эффекта дня недели, который свидетельствует о неравномерном распределении цен на финансовые активы в зависимости от дня недели. Разновидностями являются эффект понедельника (доходность в

понедельник ниже доходности во все остальные дни), эффект конца недели (когда в конце недели наблюдается аномально высокая доходность), эффект пятницы (аномально высокая доходность в пятницу по сравнению с другими днями недели) и т.д.;

• эффекта смены месяца, согласно которому доходность в последние дни месяца выше, чем в первые;

• эффекта месяца, который говорит о неравномерном распределении цен на финансовые активы в зависимости от месяца года. Наиболее распространённой разновидностью является эффект января, который предполагает аномально высокую доходность по сравнению с другими месяцами;

• эффекта квартала (предновогоднего ралли), говорящего о неравномерном распределении доходности в зависимости от квартала, если доходность в 4-м квартале выше, чем во всех предыдущих, то данное явление называют эффектом предновогоднего ралли;

• временного эффекта внутри квартала, свидетельствующего о неравномерном распределении доходностей внутри квартала, а именно: предполагается, что доходность в конце квартала выше, чем в остальные периоды.

В 1980 году Кеннет Френч (Kenneth R. French) [70] впервые вводит понятие эффекта понедельника на фондовом рынке США, изучая индекс Standard and Poor's 500 (S&P 500) за период с 1953 по 1977 годы (6 024 наблюдения). Автор предположил, что доходность индекса, рассчитанная относительно цен от закрытия до закрытия, должна быть одинаковой во все дни, согласно гипотезе случайного блуждания цен. Из этого делаются два предположения. Первое - о том, что доходность на фондовом рынке формируется только в торговые дни и, следовательно, она должна быть равномерно распределена с понедельника по пятницу. Согласно второму, необходимо учитывать накапливаемую в выходные дни доходность, соответственно, в понедельник она должна быть в три раза выше, чем в другие дни недели за счет выходных дней. Однако полученные результаты

отвергли оба предположения - понедельник оказался единственным днём с отрицательной доходностью. Это явление получило название эффекта понедельника.

Неравномерное распределение цен на финансовые активы в зависимости от дня недели отмечалось и ранее. Первые наблюдения данного явления были сделаны на рынке США еще в 30-х годах прошлого века. Фред Келли (Fred C. Kelly) [92] отмечает в своей книге, что худшим днём для покупок на рынке ценных бумаг является понедельник. Примерно в те же годы М. Филдс (M. Fields) [66] находит, что наилучшим днем для инвестирования является суббота, то есть последний день недели (на тот момент фондовые рынки США работали шесть дней в неделю). После публикации вышеупомянутых исследований долгое время временные эффекты не изучались, но в 60-х годах XX века М. Осборн (M. Osborne) [118] возвращается к рассматрению данной темы, подтверждая наиболее низкую доходность в понедельник. В 1966 году А. Меррилл (A. Merrill) [112] обнаруживает эффект конца недели для индекса Dow Jones 30 Industrial Average (DJIA) за период с 1952 по 1965 годы. Он определил, что положительная доходность характерна для 43% понедельников и примерно 50% других дней недели кроме пятницы - в пятницу рост наблюдается в 64,6% случаев.

В 1973 году вышла статья «Поведение рыночных цен в пятницу и понедельник» («The Behavior of Stock Prices on Fridays and Mondays») Фрэнка Кросса (Frank Cross) [52], в которой рассматриваются доходности индекса Standard & Poor's Composite Stock (S&P Composite) по понедельникам и пятницам за период с 2 января 1953-го по 21 декабря 1970 года, всего 844 наблюдения. Фрэнк Кросс приходит к выводу, что большинство дней индекс рос в пятницу (523 дня рост, 313 дней снижение и 8 дней без изменения) и снижался в понедельник (333 дня рост, 501 день снижение и 10 дней без изменения индекса). Он также говорит, что наибольшее среднее значение роста индекса наблюдается в пятницу, а наименьшее - в понедельник.

К моменту написания статьи Ричардом Рогальски (Richard Rogalski) [130] в 1984 году уже накопилось большое количество научных трудов,

подтверждающих существование эффекта понедельника в США. Однако Р. Рогальски (R. Rogalski) [130] впервые разделяет общую доходность на торговую и внеторговую для индексов S&P Composite с 2 января 1979-го по 30 апреля 1984-го и DJIA с 1 октября 1974-го по 30 апреля 1984 года. По результатам исследования он приходит к выводу, что наблюдаемый эффект понедельника является внеторговым эффектом, а рассчитываемая отрицательная доходность от закрытия в пятницу до закрытия в понедельник на самом деле является результатом отрицательной доходности от закрытия в пятницу до открытия в понедельник, что получает название эффекта выходных.

Двумя годами позже выходит статья Лоуренса Харрисона (Lawrence Harris) [78], где автор более детально рассматривает торговую доходность, изучая внутридневные значения индекса за каждые 15 минут на Нью-Йоркской фондовой бирже (New York Stock Exchange - NYSE) c 1 декабря 1981-го по 31 января 1983 года (15 млн транзакций за 296 дней). Столь детальное изучение внутридневной доходности позволило еще раз подтвердить существование эффекта дня недели и прийти к выводу о том, что доходность в понедельник отличается от доходностей в другие дни недели только в первые 15 минут, в оставшийся дневной торговый период динамика цен такая же, как и в другие дни недели.

Таким образом, Харрисон (Harris) [78] вносит точность в результаты, полученные Рогальски (Rogalski) [130]. Кроме того, он добавляет переменную капитализации компании и приходит к выводу о том, что для крупных компаний эффект понедельника принадлежит к внеторговому периоду, а для компаний с малой капитализацией отрицательная доходность в понедельник накапливается в течение дня.

Используя лабораторный рыночный эксперимент, где вводятся торговые перерывы, Д. Курси и Э. Дил (D. Coursey and E. Dyl) [51] подтверждают эффект конца недели. Цены в дни до торговых перерывов были значительно выше, чем в другие. В то же время Дж. Боард и К. Сатклифф (J. Board и C. Sutcliffe) [28] впервые говорят об ослабевании эффекта выходных на американском рынке для выборки с 1962-го по 1986 годы.

Р. Ариэль (R. Ariel) [16] в статье «Ежемесячный эффект на рынке ценных бумаг» («A Monthly Effect in Stock Returns») находит эффект смены месяца на основании данных доходностей индекса с весами центра исследований цен ценных бумаг (Center for Research in Security Prices value-weighted index -CRSP VW) и равновзвешенного индекса центра исследований цен ценных бумаг (Center for Research in Security Prices equally-weighted index - CRSP EW). Данные охватывают период с 1963-го по 1981 годы. Автор обнаруживает, что средняя доходность акций положительна в течение нескольких дней до смены и во время первой половины месяца и неотличима от нуля во второй половине месяца. При этом эффект смены месяца не зависит от других известных календарных аномалий, таких как эффект января, эффект дивидендов, эффект размера компаний.

Этот же автор [17] в статье «Высокие цены акций до выходных: выявление и определение возможных причин» («High Stock Returns Before Holidays: Existence and Evidence on Possible Causes») делает упор на изучение эффекта праздников на основе данных индексов CRSP EW, CRSP EW с 1963-го по 1982 годы, а также почасовых значений для DJIA. В статье показано, что рынок имеет тенденцию к росту перед закрытием. Более трети заработка за изучаемый период было получено за 8 торговых дней, которые ежегодно выпадают перед праздниками.

Также Р. Ариэль (R. Ariel) [17] сравнивает доходности в предпраздничные дни с другими временными эффектами. Гипотеза о связи эффекта января с эффектом праздников не подтверждается, и повышенную доходность января нельзя объяснить эффектом праздников, также не найдены связи эффекта дня недели и малых компаний с эффектом праздников.

Лаконишок и Шмидт (Lakonishok and Smidt) [99] рассматривают индекс DJIA с 2 января 1897-го по 11 июня 1986-го, то есть почти за 90 лет. Окончание торгов по субботам в 1952 году служит удобной точкой для естественного разделения данных. Период до 1952 года разделен на 4 подпериода, примерно по 14 лет. Второй крупный подпериод разделен на 3 подпериода примерно по 12 лет.

Таким образом, 90-летний период состоит из 10 подпериодов. На основе этих данных они изучают эффект смены месяца, эффект дня недели, эффект праздников, эффект дивидендов.

В результате Лаконишок и Шмидт находят устойчивые временные эффекты на рубеже недели, месяца, года и вокруг праздников. Особенно важным авторы считают открытие значительно более высокой по сравнению с другими месяцами доходности во второй половине декабря.

Г. Петтенгиль и Б. Джордан (G. Pettengill and B. Jordan) [124] рассматривают зависимость эффекта дня недели от нахождения дня в начале или в конце месяца на основании данных индексов S&P 500 и S&P для акций малых компаний (S&P for small-firm securities). В результате на S&P 500 обнаружена значительно большая доходность в первой половине месяца, при этом эффект дня недели сохраняется для каждой недели месяца. Для S&P акций малых компаний положительная доходность обнаружена только в первой части месяца. Аналогичное исследование проводят К. Лиано и Дж. Линдли (K. Liano and J. Lindley) [100] на основании данных CRSP VW и CRSP EW с января 1963-го по декабрь 1992 года. Для периода 1982-1992 не существует эффекта понедельника для взвешенного индекса, а эффект выходных и ежемесячный эффект существуют и не зависимы друг от друга.

Также рассматривая эффект понедельника совместно с эффектом смены месяца на основе данных индексов NYSE, Nasdaq, S&P Composite, К. Ванг, Ю. Ли и Дж. Ериксон (K. Wang, Y. Li and J. Erickson) [147] утверждают, что эффект понедельника характерен для последних двух недель месяца. Средняя доходность первых двух недель месяца незначимо отличается от нуля.

Авторы дают несколько предположительных объяснений этому. Первое связано с корреляцией между понедельником и пятницей. Второе объяснение связано с истечением сроков опционов на акции (в третью пятницу месяца), что может приводить к снижению доходности в следующий понедельник. Обе гипотезы не находят подтверждения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ватрушкин Сергей Владимирович, 2017 год

Список литературы

1. Брюков В. В. Самые доходные дни и месяцы в году // Все о финансовых рынках. - 2006. - С. 46-50.

2. Кантолинский М. И. Ценовые аномалии на российском фондовом рынке: факторный анализ и прогнозирование // 2010. Кандидатская диссертация.

3. Курашинов М. Эффект среды, или национальная черта российского рынка ценных бумаг // Рынок ценных бумаг, № 20. - 2004. - С.13-15.

4. Левагин И. В., О. В. Польдин. Тестирование календарных эффектов на российском фондовом рынке на основе моделей с условной гетероскедастичностью / Препринты. Нижегородский филиал НИУ ВШЭ. Серия P1 "Научные доклады лаборатории количественного анализа и моделирования экономики". - 2010.

5. Польдин О. В. Статистическое тестирование эффекта дня недели и эффекта месяца на российском финансовом рынке // В кн.: Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 32-й международной научной школы-семинара им. академика С.С.Шаталина, Вологда, 5-10 октября 2009 г. / Под общ. ред.: В. Г. Гребенников, И. Н. Щепина, В. Н. Эйтингон. Т. 2. Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета. - 2009. - С. 363-366.

6. Федорова Е. А. Календарные аномалии на российском фондовом рынке // Современная конкуренция, №5. - 2007. - С. 126-134.

7. Федорова Е. А., Е. В. Гиленко. Сравнительный анализ подходов к оценке календарных аномалий на фондовом рынке // Аудит и финансовый анализ, №5. - 2008. - С. 184-189.

8. Abdullah R., N. Baharuddin, N. Shamsudin, W. Mahmood and Z. Sahudin. The day of the week effect on Bursa (Bourse) Malaysia shariah-compliant market // Interdisciplinary Journal of Research in Business, 1 (4). - 2011. - pp. 29-36.

9. Abraham A. and D. Ikenberry. The Individual Investor and the Weekend Effect // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 29, No. 2. - 1994. - pp. 263277.

10. Admati A. R. and P. Pfleiderer. Divide and Conquer: A Theory of Intraday and Day-of-the-Week Mean Effects // Review of Financial Studies, 2. - 1989. - pp. 189-224.

11. Aggarwal R. and P. Rivoli. Seasonal and Day-Of-The-Week Effects in Four Emerging Stock Markets // Financial Review, Vol. 24, Issue 4. - 1989. - pp. 541550.

12. Agrawal A. and K. Tandon. Anomalies or Illusions? Evidence From Stock Markets in Eighteen Countries // Journal of International Money and Finance, 13 (1). - 1994. - pp. 83-106.

13. Al-Loughani N. and D. Chappell. Modelling the day-of-the-week effect in Kuwait stock exchange: a non-linear GARCH representation // Applied Financial Economics, 11 (4). - 2001. - pp. 353-359.

14. Al-Rjoub S. The daily return pattern in the Amman stock exchange and the weekend effect // Journal of Economic cooperation, 25 (1). - 2004. - pp. 99-114.

15. Aly H., S. Mehdian and M. Perry. An analysis of day-of-the-week effects in the Egyptian stock market // International Journal of Business, 9 (3). - 2004. - pp. 301-330.

16. Ariel R. A Monthly Effect in Stock Returns // Journal of Financial Economics, Vol. 18. - 1987. - pp. 161-174.

17. Ariel R. High Stock Returns Before Holidays: Existence and Evidence on Possible Causes // Journal of Finance, Vol. 45, No. 5. - 1990. - pp. 1611-1626.

18. Arsad Z. and J. A. Coutts. Security price anomalies in the London International Stock Exchange: A 60 year perspective // Applied Financial Economics, 7. -1997. - pp. 455-464.

19. Athanassakos G. and M. Robinson. The Day-Of-The-Week Anomaly: The Toronto Stock Exchange Experience // Journal of Business Finance and Accounting, 21. - 1994. - pp. 833-856.

20. Baker H. K., A. Rahman and S. Saadi. The day-of-the-week effect and conditional volatility: Sensitivity of error distributional assumptions // Review of Financial Economics, 17 (4). - 2008. - pp. 280-295.

21. Balaban E. Day-of-the-week effects: New evidence from an emerging stock market // Applied Economics Letters, 2. - 1995. - pp. 139-143.

22. Balaban E. January effect, yes! What about mark twain effect? // Discussion Paper, No. 9509. The Central Bank of the Republic of Turkey. - 1995.

23. Ball C., W. Torous and A. Tschoegl. Gold and the «Weekend Effect» // Journal of Futures Markets, 2. - 1982. - pp. 175-182.

24. Barchelier L. Theory of speculation, Annales Scientifiques de Ecole Normale Superieure 3, English translation by A. J. Boness // Mathematical Finance, 3. -1964. - pp. 17-78.

25. Bell D. and E. Levin. What Causes Intra-week Regularities in Stock Returns? Some Evidence from the UK // Applied Financial Economics, Vol. 8. - 1998. -pp. 353-357.

26. Berumet H., A. Inamlik and H. Kiymaz. The Day of the Week Effect on Stock Market Volatility // Journal of Economics and Finance, Vol. 25, number 2. -2001. - pp. 181-193.

27. Bessembinder H. and M. Hertzel. Return Autocorrelation around Nontrading Days // Review of Financial Studies, 6. - 1993. - pp. 155-189.

28. Board J. and C. Sutcliffe. The Weekend Effect in UK Stock Market Returns // Journal of Business Finance and Accounting, 15. - 1988. - pp. 199-213.

29. Bollerslev T. Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity // Journal of Econometrics, 31 (3). - 1986. - pp. 307-327.

30. Branch B. and D. Echevarria. The Impact of Bid-Ask Prices on Market Anomalies // Financial Review, Vol. 26. - 1991. - pp. 249-268.

31. Brockman P. and D. Michayluk. Individual Versus Institutional Investors and the Weekend Effect // Journal of Economics and Finance, Vol. 29, No. 2. - 1998. -pp. 71-85.

32. Brooks C. and G. Persand. Seasonality in Southeast Asian stock markets: Some new evidence on day-of-the-week effects // Applied Economics Letters, 8. -2001. - pp. 155-158.

33. Brooks R. and H. Kim. The Individual Investor and the Weekend Effect: A Reexamination with Intraday Data // Quarterly Review of Economics and Finance, Vol. 37, No 3. - 1997. - pp. 725-737.

34. Brusa J., P. Liu and C. Schulman. The Weekend Effect, 'Reverse' Weekend Effect, and Firm Size // Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 27, No. 5. - 2000. - pp. 555-574.

35. Chamberlain T., S. Cheung and C. Kwan. Day-of-the-Week Patterns in Future Prices: Some Further Results // Quarterly Journal of Business and Economics, No. 29. - 1990. - pp. 68-88.

36. Chan S., W. Leung and K. Wang. The Impact of Institutional Investors on the Monday Seasonal // Journal of Business, Vol. 77, Num.4. - 2004. - pp. 967-986.

37. Chang E., J. Pinegar and R. Ravichandran. International Evidence on the Robustness of the Day-of the-Week Effect // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 28, No. 4. - 1993. - pp. 487-513.

38. Chen H. and V. Singal. Role of Speculative Short Sales in Price Formation: Case of the Weekend Effect // Journal of Finance, 2. - 2003. - pp. 685-705.

39. Chien C., C. Lee and A. Wang. A Note on Stock Market Seasonality: The Impact of Stock Price Volatility on the Application of Dummy Variable Regression Model // The Quarterly Review of Economics and Finance, Vol. 42. - 2002. - pp. 155-162.

40. Choudhry T. Day of the week effect in emerging Asian stock markets: Evidence from the GARCH model // Applied Financial Economics, 10 (3). - 2000. - pp. 235-242.

41. Chow E., P. Hsiao and M. Solt. Trading Returns for the Weekend Effect Using Intraday Data // Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 24 Nos 3/4. -1997. - pp. 425-444.

42. Choy A. and J. O'Hanlon. Day of the Week Effects in the UK Equity Market: A Cross Sectional Analysis // Journal of Business Finance and Accounting, 16 (1). -1989. - pp. 89-104.

43. Chukwuogor-Ndu C. Day-of-the-week effect and volatility in stock returns: Evidence from East Asian financial markets // The International Journal of Banking and Finance, 5 (1). - 2007. - pp. 153-164.

44. Clare A., M. Ibrahim and S. Thomas. The Impact of Settlement on Day-of-the-Week Effects: Evidence from the Kuala Lumpur Stock Exchange // Journal of Business Finance and Accounting, 25 (3). - 1998. - pp. 401-418.

45. Coats W. Jr. The Weekend Eurodollar Game // Journal of Finance, 36. - 1981. -pp. 649-659.

46. Compton W. and R. Kunkel. A Tax-free Exploitation of the Weekend Effect: A 'Switching' Strategy in the College Retirement Equities Fund (CREF) // American Business Review, 17 (2). - 1999. - pp. 17-23.

47. Compton W. and R. Kunkel. Tax-free Trading on Calendar Stock and Bond Market Patterns // Journal of Economics and Finance, Vol. 24, Iss. 1. - 2000. -pp. 64-79.

48. Condoyanni L., J. O'Hanlon and C. Ward. Day of the Week Effects on Stock Returns: International Evidence // Journal of Business Finance and Accounting, 14. - 1987. - pp. 159-174.

49. Condoyanni L., S. McLeay and J. O'Hanlon. An Investigation of Daily Seasonality in the Greek Equity Market // A Reappraisal of the Efficiency of Financial Markets, 54. - 1989. - pp. 229-257.

50. Connolly R. An Examination of the Robustness of the Weekend Effect // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 24, no. 2. - 1989. - pp. 133-169.

51. Coursey D. and E. Dyl. Price Effects of Trading Interruptions in an Experimental Market // Unpublished manuscript. - 1986.

52. Cross F. The Behavior of Stock Prices on Fridays and Mondays // Financial Analysts Journal, 29. - 1973. - pp. 67-69.

53. Damodaran A. The Weekend Effect in Information Releases: A Study of Earnings and Dividend Announcements // Journal Review of Financial Studies, 2. - 1989. - pp. 607-623.

54. Davidson S. and R. W. Faff. Some additional Australian evidence on the day of the week effect // Applied Economics Letters, 6. - 1999. - pp. 247-249.

55. DeFusco R., G. McCabe and K. Yook. Day of the Week Effects: A Test of Information Timing Hypothesis // Journal of Business Finance and Accounting. 20 (6). - 1993. - pp. 835-842.

56. Demirer T. and M. Karan. An investigation of the day-of-the-week effect on stock returns in Turkey // Emerging Markets Finance and Trade, 38(6). - 2002. -pp. 47-77.

57. Doyle J. and C. H. Chen. The wandering weekday effect in major stock markets // Journal of Banking and Finance, No. 33. - 2009. - pp. 1388-1399.

58. Draper P. and K. Paudyal. Explaining Monday Returns // Journal of Financial Research, 25 (4). - 2002. - pp. 507-520.

59. DuBois M. and P. Louvet. The Day-of-the-Week Effect: The International Evidence // Journal of Banking and Finance, Vol. 20, Issue 9. - 1996. - pp. 14631484.

60. Dyl E. and E. Maberly. A Possible Explanation of the Weekend Effect // Financial Analysts Journal, 44. - 1998. - pp. 83-84.

61. Dyl E. and S. Martin. Weekend Effects on Stock Returns: A Comment // Journal of Finance, No. 40. - 1985. - pp. 347-349.

62. Easton S.A. and R.W. Faff. An investigation of the robustness» of the day-of-the-week effect in Australia // Applied Financial Economics, 4. - 1994. - pp. 99-110.

63. Fama E. F. Efficient capital markets: A Review of Theory and Empirical Work // Journal of Finance, 25. - 1970. - pp. 383-417.

64. Fama E. F. Efficient Capital Markets: II // Journal of Finance, 46. - 1991. - pp. 1575-1617.

65. Fama E. F. The behavior of stock market prices // Journal of Busmess, 38. -1965. - pp. 34-105.

66. Fields M. Stock Prices: A Problem in Verification // Journal of Business, Vol. 4, No. 4. - 1931. - pp. 415-418.

67. Fishe R., T. Gosnell and D. Lasser. Good News, Bad News, Volume and the Monday Effect // Journal of Business Finance and Accounting, 22 (6). - 1993. -pp. 881-892.

68. Flannery M. and A. Protopapadakis. From T-Bills to Common Stocks: Investigating the Generality of Intra-Week Return Seasonality // Journal of Finance, 43. - 1988. - 431-450.

69. Foster F. and S. Viswanathan. A Theory of the Intraday Variations in Volume, Variance and Trading Costs in Securities Markets // Review of Financial Studies, 3. - 1990. - pp. 593-624.

70. French K. R. Stock Returns and the Weekend Effect // Journal of Financial Economics, 8. - 1980. - pp. 55-69.

71. Gardeazabal J. and M. Regulez. A Factor Model of Seasonality in Stock Returns // The Quarterly Review of Economics and Finance, vol. 44. - 2004. - pp. 224236.

72. Gibbons M. and P. Hess. Day Effects and Asset Returns // Journal of Business, 54 (4). - 1981. - pp. 579-596.

73. Glosten L. R., R. Jagannatan, D. E. Runkle. On the Relation between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Returns on Stocks // Journal of Finance, 48. - 1993. - pp. 1779-1801.

74. Gondhalekar V. and S. Mehdian. The Blue-Monday Hypothesis: Evidence Based on Nasdaq Stocks, 1971-2000 // Quarterly Journal of Business and Economics, 42, nos. 3 and 4. - 2003. - pp. 73-92.

75. Gregoriou A., A. Kontonikas and N. Tsitsianis. Does the Day of the Week Effect Exist Once Transaction Costs Have Been Accounted for? Evidence From the UK // Applied Financial Economics, 14 (3). - 2002. - pp. 215-220.

76. Gu A. The Reversing Weekend Effect: Evidence from the U.S. Equity Markets // Review of Quantitative Finance and Accounting, 22 (1). - 2004. - pp. 5-14.

77. Harris L. A Day-End Transaction Price Anomaly // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 24, No. 1. - 1989. - pp. 29-45.

78. Harris L. A Transaction Data Study of Weekly and Intradaily Patterns in Stock Returns // Journal of Financial Economics, 16. - 1986. - pp. 99-117.

79. Hindmarch S., D. Jentsch and D. Drew. A Note on Canadian Stock Returns and the Weekend Effect // Journal of Business Administration, 14. - 1984. - pp. 163172.

80. Hussain F., K. Hamid, R. Akash and M. Khan. Day of the week effect and stock returns: (Evidence from Karachi stock exchange-Pakistan) // Far East Journal of Psychology and Business, 3 (1). - 2011. - pp. 25-31.

81. Jaffe J. and R.Westerfield. Is There a Monthly Effect in Stock Market Returns? // Journal of Banking and Finance, 13. - 1989. - pp. 237-244.

82. Jaffe J. and R.Westerfield. Patterns in Japanese Common Stock Returns: Day of the Week and Turn of the Year Effect // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 20 no. 2. - 1985. - pp. 261-272.

83. Jaffe J. and R.Westerfield. The Weekend Effect in Common Stock Returns: The International Evidence // Journal of Finance, Vol. 40, No, 2. - 1985. - pp. 433454.

84. Jaffe J., R. Westerfield and C. Ma. A Twist on the Monday Effect in Stock Price: Evidence from the U.S. and Foreign Stock Markets // Journal of Banking and Finance, 13. - 1989. - pp. 641-650.

85. Johnston E., W. Kracaw and J. McConnell. Day-of-the-Week Effects in Financial Futures: An Analysis of GNMA, T-Bond, T-Note, and T-Bill Contracts // Journal of Financial and Quantitative Analysis, 26 (1). - 1991. - pp. 23-44.

86. Jordan S. and B. Jordan. Seasonality in Daily Bond Returns // Journal of Financial and Quantitative Analysis, 26 (2). - 1991. - pp. 269-285.

87. Kamara A. New evidence on the Monday seasonal in stock returns // Journal of Business, 70. - 1997. - pp. 63-84.

88. Kato K. Weekly Patterns in Japanese Stock Returns // Management Science, 36. -1990. - pp. 1031-1043.

89. Keef S. and P. McGuinness. Changes in Settlement Regime and the Modulation of Day-of the-Week Effects in Stock Returns // Applied Financial Economics, 11. - 2001. - pp. 361-371.

90. Keef S. P. and M. L. Roush. Day-of-the-week effects in the pre-holiday returns of the Standard and Poor's 500 stock index // Applied Financial Economi cs, 15. -2005. - pp. 107-119.

91. Keim D. and R. Stambaugh. A Further Investigation of the Weekend Effect in Stock Returns // Journal of Finance, 39. - 1984. - 819-835.

92. Kelly F. Why You Win or Lose: The Psychology of Speculation / Boston: Houghton Mifflin. - 1930.

93. Kim C. and J. Park. Holidays Effects and Stock Returns: Further Evidence // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 29, No. 1. - 1994. - pp. 145157.

94. Kim S. W. Capitalizing on the Weekend Effect // Journal of Portfolio Management, 15. - 1988. - pp. 59-63.

95. Ko K. and S. Lee. International Behavior of Stock Prices on Monday: Nineteen Major Stock Markets // International Financial Market Integration. - 1993. - pp. 329-353.

96. Kross W. and D. Schroeder. An Empirical Investigation of the Effect of Quarterly Earnings Announcement Timing on Stock Returns // Journal of Accounting Research, 22 (1). - 1984. - pp. 153-176.

97. Lakonishok J. and E. Maberly. The Weekend Effect: Trading Patterns of Individual and Institutional Investors // Journal of Finance, Vol. 45, No. 1. -1990. - pp. 231-243.

98. Lakonishok J. and M. Levi. Weekend effects on stock returns. A note // Journal of Finance, 37 (3). - 1982. - pp. 883-889.

99. Lakonishok J. and S. Smidt. Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety Years Perspective // Review of Financial Studies, 1 (4). - 1988. - pp. 403-425.

100. Liano K. and J. Lindley. An Analysis of the Weekend Effect within the Monthly Effect // Review of Quantitative Finance and Accounting. 5 (4). - 1995. - pp. 419-426.

101. Liano K., G. Huang and B. Gup. A Twist on the Monday Effect in Stock Returns: A Note // Journal of Economics and Business, No. 45. - 1993. - pp. 61-67.

102. Linn S. and L. Lockwood. Short-Term Stock Price Patterns: NYSE, AMEX, OTC // Journal of Portfolio Management, 15. - 1988. - pp. 30-34.

103. Ma C. A Further Investigation of the Day-of-the-Week Effect in the Gold Market // Journal of Futures Markets, 6. - 1986. - pp. 409-420.

104. Ma C. and P. Goebel. On the Seasonalities of Mortgage-Backed Security Prices // Journal of Real Estate Research, 6 (1). - 1991. - pp. 19-38.

105. Maberly E. Eureka! Eureka! Discovery of the Monday Effect Belongs to the Ancient Scribes // Financial Analysts Journal, Vol. 51, No. 5. - 1995. - pp. 1011.

106. Marquering W., J. Nisser and T. Valla. Disappearing anomalies: A dynamic analysis of the persistence of anomalies // Applied Financial Economics, 16. -2006. - 291-302.

107. Marrett G. and A. Worthington. The Day-of-the-Week Effect in the Australian Stock Market: An Empirical Note on the Market, Industry and Small cap Effects // International Journal of Business and Management. - 2008. - pp. 3-8.

108. Mbululu D. and C. Chipeta. Day of the week effect: Evidence from nine economic sectors of JSE // Investment Analysts Journal, 75. - 2012. - pp. 55-65.

109. McFarland J., R. Pettit and S. Sung. The Distribution of Foreign Exchange Prices Changes: Trading Day Effects and Risks Measurement // Journal of Finance, 37. - 1982. - pp. 693-715.

110. McGowan Jr., C. B. and I. Ibrihim. An analysis of the day-of-the-week effect in the Russian stock market // International Business & Economics Research, 5. -2009. - pp. 25-30.

111. Mehdian S. and M. Perry. The Reversal of the Monday Effect: New Evidence from US Equity Markets // Journal of Business Finance & Accounting, Vol. 28. -2001. - pp. 1043-1065.

112. Merrill A. The Behavior of Prices on Wall Street / Chappaqua, New York: Analysis Press. - 1966.

113. Miller E. M. Why a weekend effect? // Journal of Portfolio Management, 14. -1988. - pp. 43-48.

114. Miller E., L. Prather and M. Mazumder. Day-of-the-Week Effects among Mutual Funds // Quarterly Journal of Business and Economics, 42, nos. 3 and 4. - 2003. - pp. 115-130.

115. Mohamed Khaled Al-Jafari. An Empirical Investigation of the Day-of-the-Week Effect on Stock Returns and Volatility: Evidence from Muscat Securities Market // International Journal of Economics and Finance, 4 (7). - 2012. - pp. 141-149.

116. Najand M. and K. Yung. Conditional Geteroskedasticity and the Weekend Effect in S&P 500 Index Futures // Journal of Business Finance and Accounting, 21. -1994. - pp. 603-612.

117. Nelson D. B. Conditional Heteroscedasticity in Asset Returns: A New Approach // Econometrica, 59 (2). - 1991. - pp. 347-370.

118. Osborne M. Periodic Structure in the Brownian Motion of Stock Prices // Operations Research, Vol. 10. - 1962. - pp. 345-379.

119. Pattel J. M. and M. A. Wolfson. Good news, bad news, and the intraday timing of corporate disclosures // Accounting Review, 57. - 1982. - pp. 509-527.

120. Pena I. Daily seasonalities and stock market reforms in Spain // Applied Financial Economics, 5. - 1995. - pp. 419-423.

121. Pennman S. H. The distribution of earnings news over time and seasonalities in aggregate stock returns // Journal of Financial Economics, 18. - 1987. - pp. 199228.

122. Peterson D. Stock Return Seasonalities and Earnings Information // Journal of Financial and Quantitative Analysis, 25 (2). - 1990. - pp. 187-201.

123. Pettengill G. An Experimental Study of the 'Blue Monday' Hypothesis // Journal of Socio Economics, 33. - 1993. - pp. 241-257.

124. Pettengill G. and B. Jordan. A Comprehensive Examination of Volume Effects and Seasonality in Daily Security Return // Journal of Financial Research, 11. -1988. - pp. 57-70.

125. Pettengill G. and D. Buster. Variations in Return Signs: Announcements and the Weekday Anomaly // Quarterly Journal of Business and Economics, 33. - 1994. -pp. 357-369.

126. Pettengill G., J. Wingender and R. Kohli. Arbitrage, Institutional Investors, and the Monday Effect // Quarterly Journal of Business and Economics, 42, nos. 3 and 4. - 2003. - pp. 49-65.

127. Poshakwale S. Evidence on weak form efficiency and the day of the week effect in the Indian stock market // Finance India, 10 (3). - 1996. - pp. 605-616.

128. Rahman Md. L. Stock market anomaly: Day of the week effect in Dhaka stock exchange // International Journal of Business and Management, 4 (5). - 2009. -pp. 193-206.

129. Redman A., H. Manakyan and K. Liano. Real Estate Investment Trusts and Calendar Anomalies // Journal of Real Estate Research, 14. - 1997. - pp. 19-28.

130. Rogalski R. New Findings Regarding Day-of-the-Week Returns over Trading and Non-Trading Periods: A Note // Journal of Finance, 39. - 1984. - pp. 1603-1614.

131. Rystrom D. S. and E. Benson. Investor psychology and the day-of-the-week effect // Financial Analysts Journal, 45. - 1989. - pp. 75-78.

132. Schatzberg J. D. and P. Datta. The Weekend Effect and Corporate Dividend/Announcements // Journal of Financial Research, 15. - 1992. - pp. 6976.

133. Sias R. and L. Starks. The Day-of-the-Week Anomaly: The Role of Institutional Investors // Financial Analysts Journal, Vol. 51, No. 3. - 1995. - pp. 58-67.

134. Singleton J. C. and J. Wingender. The Monday Effect: A Disaggregation Analysis // Quarterly Journal of Business and Economics, 42, nos. 3 and 4. - 2003. - pp. 91-114.

135. Singleton J. C. and J. Wingender. The Nonparallel Weekend Effect in the Stock and Bond Markets // Journal of Financial Research, 17 (4). - 1994. - pp. 531-538.

136. Smirlock M. and L. Starks. Day of the week effects in stock returns. Some intraday evidence // Journal of Financial Economics, 17. - 1983. - pp. 197-210.

137. Solnik B. and L. Bousquet. Day-of-the-Week Effect on the Paris Bourse // Journal of Banking and Finance, 14. - 1990. - pp. 461-468.

138. Steeley J. A Note on Information Seasonality and the Disappearance of the Weekend Effect in the UK Stock Market // Journal of Banking and Finance, Vol. 25, Issue 10. - 2001. - pp. 1941-1956.

139. Sullivan J. and K. Liano. Market Breadth and the Monday Seasonal in Stock Returns // Quarterly Journal of Business and Economics, 42, nos. 3 and 4. - 2003. - pp. 65-72.

140. Sullivan R., A. Timmermann and H. White. Dangers of Data Mining: The Case of Calendar Effects in Stock Returns // Journal of Econometrics, Vol. 105, Issue 1. - 2001. - pp. 249-286.

141. Sutheebanjard P. and W. Premchaiswadi. Analysis of calendar effects: Day-of-the-week effect on the stock exchange of Thailand (SET) // International Journal of Trade, Economics and Finance, 1 (1). - 2010. - pp. 57-62.

142. Thatcher J. and L. Blenman. Synthetic Trades and Calendar Day Patterns: The Case of the Dollar/Sterling Markets // Financial Review, Vol. 33. - 2001. - pp. 177-200.

143. Theobald M. and V. Price. Seasonality Estimation in Thin Markets // Journal of Finance, Vol. 39. - 1984. - pp. 377-392.

144. Tong W. International Evidence on Weekend Anomalies // Journal of Financial Research, Vol. 23, Issue 4. - 2000. - pp. 495-522.

145. Tori C. Re-examining Return Autocorrelation and Monday Returns // Quarterly Journal of Business and Economics, 42, nos. 3 and 4. - 2003. - pp. 29-48.

146. Ulussever T., I. Guran Yumusak and M. Kar. The day-of-the-week effect in the Saudi stock exchange: A non-linear GARCH Analysis // Journal of Economics and Social Studies, 1 (1). - 2011. - pp. 9-23.

147. Wang K., Y. Li and J. Erickson. A New Look at the Monday Effect // The Journal of Finance, Vol. 52, No. 5. - 1997. - pp. 2171-2186.

148. Wang Y. and M. Walker. An Empirical Test of Individual and Institutional Trading Patterns in Japan, Hong Kong and Taiwan // Journal of Economics and Finance, 24 (2). - 2000. - pp. 178-194.

149. Wingender J. and J. Groff. On Stochastic Dominance Analysis of Day-of-the Week Return Patterns // Journal of Financial Research, 12. - 1989. - pp. 51-55.

150. http : //al goritmus .ru/?p=3513

151. http://english.sse.com.cn/

152. http://forbes.ru/article.php?id=50064

153. http://rts.micex.ru/

154. http : //www. bmfbovespa.com.br/en us/index. htm

155. http : //www.bseindia. com/

156. http : //www. hkex.com. hk/eng/index. htm

157. https://www.jse.co.za/

158. https://www.nseindia.com/

Список иллюстративного материала

Таблица 1. Время приостановки торгов при превышении лимитов отклонения цен

на национальной фондовой бирже Индии..................................................84

Таблица 2. Периоды рассмотрения индексов стран БРИКС............................84

Таблица 3. Эффект дня недели на фондовых индексах стран БРИКС.................94

Таблица 4. Эффект смены месяца на фондовых индексах стран БРИКС.............99

Таблица 5. Эффект месяца на фондовых индексах стран БРИКС....................107

Таблица 6. Эффект предновогоднего ралли на фондовых индексах стран

БРИКС............................................................................................112

Таблица 7. Эффект внутри квартала на фондовых индексах стран БРИКС........116

Таблица 8. Временные эффекты на фондовых индексах стран БРИКС.............120

Приложения

Приложение 1. Эффект дня недели. Бразилия / BM&FBOVESPA / 1ВОУ.

Понед-к Вторник Среда Четверг Пятница R(-l) т а в Ср. зав. перемен.

Индекс lBOV. 03.01.1968-30.06.2015

Коэффициент -0,0348452 0,0549993 0,225604 0,217454 0,277583 0,158528 0,0742475 0,138911 0,855402 0,290137

Ст. откл. 0,0342065 0,0336277 0,0332611 0,0340791 0,0342923 0,00986097 0,00844472 0,00758308 0,0072935

z-стат. -1,0187 1,6355 6,7828 6,3809 8,0946 16,0763 8,7922 18,3185 117,2828

P-знач. 0,30836 0,10194 <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 2332 2347 2359 2321 2328

Среднее значение -0,0288 0,2628 0,3715 0,3813 0,4807

Индекс lBOV. 03.01.1968-30.12.1969

Коэффициент 0,320485 0,0594296 -0,0446271 0,472249 0,119882 0,317595 0,249724 0,32007 0,613906 0,348247

Ст. откл. 0,125532 0,11949 0,117037 0,117997 0,125879 0,0488768 0,0784564 0,0751665 0,0713386

z-стат. 2,5530 0,4974 -0,3813 4,0022 0,9524 6,4979 3,1830 4,2581 8,6055

P-знач. 0,01068** 0,61893 0,70297 0,00006*** 0,34092 <0,00001*** 0,00146*** 0,00002*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 99 100 97 96 98

Среднее значение 0,7183 0,1476 0,0177 0,6654 0,5778

Индекс lBOV. 05.01.1970-30.12.1974

Коэффициент -0,245428 -0,0837468 0,169958 0,171452 0,261962 0,236248 0,387002 0,240986 0,686241 0,079293

Ст. откл. 0,103925 0,101826 0,0980713 0,103264 0,105203 0,0325002 0,0797138 0,0388994 0,0424953

z-стат. -2,3616 -0,8224 1,7330 1,6603 2,4901 7,2691 4,8549 6,1951 16,1486

P-знач. 0,01820** 0,41082 0,08309* 0,09685* 0,01277** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 246 245 242 244 241

Среднее значение -0,1081 -0,1842 0,2321 0,1405 0,3334

Индекс lBOV. 02.01.1975-28.12.1979

Коэффициент -0,142904 -0,015551 0,162574 0,195566 0,21909 0,183285 0,0860223 0,141663 0,815434 0,110950

Ст. откл. 0,0748132 0,0725603 0,0733277 0,0758688 0,0755339 0,0288469 0,0258455 0,0236461 0,0288561

z-стат. -1,9101 -0,2143 2,2171 2,5777 2,9006 6,3537 3,3283 5,9910 28,2586

P-знач. 0,05611* 0,83030 0,02662** 0,00995*** 0,00373*** <0,00001*** 0,00087*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 249 249 248 243 247

Среднее значение -0,1244 0,0444 0,1799 0,2235 0,2345

Индекс lBOV. 02.01.1980-28.12.1984

Коэффициент -0,0962021 -0,0962021 0,457845 0,333874 0,345883 0,393109 0,135732 0,196405 0,771522 0,443458

Ст. откл. 0,0877605 0,0844867 0,0849669 0,0880494 0,0885886 0,0292271 0,0389533 0,0307439 0,0331831

z-стат. -1,0962 -0,9305 5,3885 3,7919 3,9044 13,4502 3,4845 6,3884 23,2505

P-знач. 0,27300 0,35211 <0,00001*** 0,00015*** 0,00009*** <0,00001*** 0,00049*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 244 246 249 245 246

Среднее значение 0,195 0,0373 0,7537 0,6016 0,632

Индекс IBOV. 02.01.1985-28.12.1989

Коэффициент -0,669257 0,45941 1,05022 0,886558 0,92809 0,285301 1,7677 0,167833 0,695554 0,689376

Ст. откл. 0,211447 0,206528 0,205336 0,203428 0,207665 0,0292878 0,525961 0,0306407 0,0585284

z-стат. -3,1651 2,2244 5,1146 4,3581 4,4692 9,7413 3,3609 5,4774 11,8840

P-знач. 0,00155*** 0,02612** <0,00001*** 0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** 0,00078*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 233 250 246 245 246

Среднее значение -0,548 0,5288 1,1767 1,0806 1,1671

Индекс IBOV. 02.01.1990-29.12.1994

Коэффициент 0,265097 1,47124 0,893413 1,23768 1,15483 0,0873623 0,856687 0,103064 0,852648 1,098481

Ст. откл. 0,24716 0,249399 0,251037 0,249257 0,255879 0,0302573 0,253772 0,017716 0,0231192

z-стат. 1,0726 5,8992 3,5589 4,9655 4,5132 2,8873 3,3758 5,8175 36,8804

P-знач. 0,28346 <0,00001*** 0,00037*** <0,00001*** <0,00001*** 0,00389*** 0,00074*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 246 245 247 244 242

Среднее значение 0,4662 1,5372 0,7811 1,5181 1,2239

Индекс IBOV. 02.01.1995-30.12.1999

Коэффициент 0,067949 0,268811 0,33942 0,156029 0,392343 0,0665357 0,192267 0,207363 0,780047 0,111742

Ст. откл. 0,118145 0,115076 0,116103 0,117942 0,115502 0,0301964 0,056795 0,0266461 0,0261277

z-стат. 0,5751 2,3359 2,9234 1,3229 3,3968 2,2034 3,3853 7,7821 29,8552

P-знач. 0,56520 0,01949** 0,00346*** 0,18586 0,00068*** 0,02756** 0,00071*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 247 249 250 240 246

Среднее значение -0,0821 0,3803 0,1196 -0,3295 0,4533

Индекс IBOV. 03.01.2000-30.12.2004

Коэффициент -0,132551 0,123938 0,114939 0,0917231 0,181938 0,0353346 0,0992997 0,0504606 0,922247 0,035174

Ст. откл. 0,116595 0,117102 0,11504 0,114863 0,115704 0,0292653 0,0557959 0,0143351 0,0257076

z-стат. -1,1369 1,0584 0,9991 0,7985 1,5724 1,2074 1,7797 3,5201 35,8745

P-знач. 0,25560 0,28988 0,31774 0,42455 0,11585 0,22728 0,07513* 0,00043*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 248 246 253 248 247

Среднее значение -0,2025 0,0698 0,074 0,0317 0,1991

Индекс IBOV. 03.01.2005-30.12.2009

Коэффициент 0,0525226 0,0423185 0,386306 0,0413926 0,254375 -0,0232927 0,0979595 0,0842315 0,889485 0,079479

Ст. откл. 0,107857 0,104322 0,102739 0,107875 0,109067 0,0301092 0,0316415 0,0154692 0,0194361

z-стат. 0,4870 0,4057 3,7601 0,3837 2,3323 -0,7736 3,0959 5,4451 45,7645

P-знач. 0,62628 0,68500 0,00017*** 0,70119 0,01969** 0,43916 0,00196*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 245 249 253 243 245

Среднее значение -0,0663 0,0666 0,1835 0,0606 0,1419

Индекс IBOV. 04.01.2010-30.06.2015

Коэффициент -0,0004554 -0,0453076 0,016924 0,0529039 -0,0242899 0,00062889 0,0741319 0,0668477 0,895489 -0,020406

Ст. откл. 0,078922 0,0796136 0,0782902 0,078265 0,0795363 0,0281693 0,0266815 0,0146399 0,0236922

z-стат. -0,0058 -0,5691 0,2162 0,6760 -0,3054 0,0223 2,7784 4,5661 37,7968

P-знач. 0,99540 0,56929 0,82885 0,49907 0,76007 0,98219 0,00546*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 275 268 274 273 270

Среднее значение -0,0428 -0,0563 0,003 0,0331 -0,0319

*, **, *** _ значимость на уровнях 10, 5 и 1% соответственно.

Приложение 2. Эффект дня недели. РФ / «Московская Биржа» / ММВБ.

Понед-к Вторник Среда Четверг Пятница R(-l) т а в Ср. зав. перемен.

Индекс ММВБ. 23.09.1997-30.06.2015

Коэффициент 0,139185 0,0648858 0,0372707 0,164906 0,204687 0,0375924 0,0948907 0,126715 0,862114 0,063638

Ст. откл. 0,0573183 0,0557999 0,0557386 0,0553988 0,0577077 0,0164376 0,0139934 0,0116952 0,011378

z-стат. 2,4283 1,1628 0,6687 2,9767 3,5470 2,2870 6,7811 10,8347 75,7705

P-знач. 0,01517** 0,24490 0,50371 0,00291*** 0,00039*** 0,02220** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 842 894 896 894 874

Среднее значение 0,1677 0,028 -0,0804 0,0671 0,1458

Индекс ММВБ. 23.09.1997-30.12.1999

Коэффициент 0,958418 0,158156 -0,363156 0,574445 -0,0964436 0,18808 0,751156 0,23784 0,76216 0,072518

Ст. откл. 0,324868 0,313645 0,306244 0,31815 0,349475 0,0462961 0,28501 0,0410979 0,030597

z-стат. 2,9502 0,5043 -1,1858 1,8056 -0,2760 4,0626 2,6355 5,7871 24,9096

P-знач. 0,00318*** 0,61409 0,23569 0,07098* 0,78257 0,00005*** 0,00840*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 105 118 117 117 111

Среднее значение 0,4698 0,3673 -0,2450 -0,0619 -0,1243

Индекс ММВБ. 05.01.2000-30.12.2004

Коэффициент 0,27265 0,0430647 -0,263411 0,311666 0,313298 0,106258 0,135536 0,0855751 0,887266 0,094056

Ст. откл. 0,12412 0,12052 0,11987 0,121043 0,125349 0,0293623 0,0503082 0,0179819 0,0238287

z-стат. 2,1967 0,3573 -2,1975 2,5748 2,4994 3,6189 2,6941 4,7590 37,2352

P-знач. 0,02804** 0,72085 0,02799** 0,01003** 0,01244 0,00030*** 0,00706*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 238 250 250 252 245

Среднее значение 0,238 0,0096 -0,2631 0,2454 0,2998

Индекс ММВБ. 11.01.2005-31.12.2009

Коэффициент 0,120884 0,0760355 0,230359 0,258649 0,278805 -0,0549211 0,139687 0,146668 0,835187 0,074397

Ст. откл. 0,116364 0,113623 0,109178 0,109996 0,114316 0,0308446 0,0312698 0,0208339 0,0194781

z-стат. 1,0388 0,6692 2,1099 2,3514 2,4389 -1,7806 4,4672 7,0398 42,8782

P-знач. 0,29888 0,50337 0,03486** 0,01870** 0,01473** 0,07498* <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 236 249 252 250 246

Среднее значение 0,091 -0,1274 0,0524 0,1043 0,2533

Индекс ММВБ. 11.01.2010-30.06.2015

Коэффициент 0,0219456 0,0554348 0,074671 0,00249385 0,0969993 0,0174226 0,109615 0,0677664 0,876374 0,009954

Ст. откл. 0,0785258 0,0776016 0,0784828 0,0788441 0,0792766 0,0292594 0,0293596 0,0156976 0,0262425

z-стат. 0,2795 0,7144 0,9514 0,0316 1,2236 0,5955 3,7335 4,3170 33,3953

P-знач. 0,77988 0,47501 0,34139 0,97477 0,22112 0,55154 0,00019*** 0,00002*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 263 277 276 275 272

Среднее значение 0,0537 0,0421 0,0321 -0,0763 0,0193

Приложение 3. Эффект дня недели. Индия / BSE Ltd / SENSEX.

Понед-к Вторник Среда Четверг Пятница R(-1) т а ß Ср. зав. перемен.

Индекс SENSEX. 03.01.1986-30.06.2015

Коэффициент 0,0686002 0,0175785 0,0836528 0,0613835 0,129205 0,101777 0,0345524 0,0939154 0,897845 0,056417

Ст. откл. 0,0347803 0,0351665 0,0349433 0,0346132 0,0349023 0,0127614 0,00629838 0,00743873 0,00793613

z-стат. 1,9724 0,4999 2,3940 1,7734 3,7019 7,9754 5,4859 12,6252 113,1338

P-знач. 0,04857** 0,61717 0,01667** 0,07616* 0,00021*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 1360 1386 1408 1392 1372

Среднее значение 0,0428 0,0061 0,0801 0,057 0,0975

Индекс SENSEX. 03.01.1986-22.12.1989

Коэффициент -0,241038 -0,0833259 0,0288516 0,249328 0,189455 0,108451 0,176661 0,0575376 0,878718 0,039025

Ст. откл. 0,131568 0,123304 0,116293 0,120616 0,124547 0,035636 0,0915459 0,0191181 0,0466814

z-стат. -1,8320 -0,6758 0,2481 2,0671 1,5212 3,0433 1,9298 3,0096 18,8238

P-знач. 0,06694* 0,49918 0,80406 0,03872** 0,12822 0,00234*** 0,05364* 0,00262*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 145 168 185 173 170

Среднее значение -0,2513 -0,1130 -0,0082 0,277 0,2567

Индекс SENSEX. 01.01.1990-23.12.1994

Коэффициент 0,0608044 0,0282359 -0,143596 -0,0579493 0,51368 0,117307 0,0480175 0,114754 0,884623 0,156204

Ст. откл. 0,114042 0,113389 0,113621 0,1153 0,111598 0,0339833 0,0213976 0,0178452 0,0153786

z-стат. 0,5332 0,2490 -1,2638 -0,5026 4,6029 3,4519 2,2441 6,4306 57,5231

P-знач. 0,59391 0,80335 0,20629 0,61525 <0,00001*** 0,00056*** 0,02483** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 202 205 213 209 204

Среднее значение 0,1939 0,1001 -0,0895 0,12 0,4712

Индекс SENSEX. 02.01.1995-30.12.1999

Коэффициент 0,126898 -0,11418 0,26663 -0,0354004 -0,0721292 0,138807 0,099059 0,0564267 0,907733 0,020119

Ст. откл. 0,103878 0,101582 0,0993666 0,0985292 0,0996005 0,0305313 0,077628 0,0241164 0,0495854

z-стат. 1,2216 -1,1240 2,6833 -0,3593 -0,7242 4,5464 1,2761 2,3398 18,3064

P-знач. 0,22186 0,26100 0,00729*** 0,71938 0,46895 <0,00001*** 0,20193 0,01930** <0,00001***

Кол-во наблюдений 240 239 240 241 241

Среднее значение 0,1206 -0,0754 0,2304 -0,0339 -0,1401

Индекс SENSEX. 03.01.2000-31.12.2004

Коэффициент 0,0662441 0,0968907 0,0354658 0,184287 0,184287 0,0902602 0,109452 0,175341 0,784175 0,016443

Ст. откл. 0,075801 0,0763431 0,0775369 0,0755421 0,078157 0,0306165 0,0343025 0,0286898 0,0352925

z-стат. 0,8739 1,2691 0,4574 2,4395 1,1008 2,9481 3,1908 6,1116 22,2193

P-знач. 0,38216 0,20439 0,64738 0,01471** 0,27097 0,00320*** 0,00142*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 250 251 251 255 245

Среднее значение -0,0339 0,0659 0,1033 0,0187 -0,0452

Индекс SENSEX. 03.01.2005-31.12.2009

Коэффициент 0,134243 0,0707149 0,194409 0,169479 0,200981 0,0914019 0,0603489 0,13581 0,854497 0,078019

Ст. откл. 0,084694 0,0873498 0,0867186 0,0857598 0,086586 0,0307695 0,0182512 0,0222433 0,0216431

z-стат. 1,5850 0,8096 2,2418 1,9762 2,3212 2,9705 3,3066 6,1057 39,4813

P-знач. 0,11296 0,41819 0,02497** 0,04813** 0,02028** 0,00297*** 0,00094*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 247 247 251 244 244

Среднее значение 0,0507 0,0328 0,1338 0,0285 0,1481

Индекс SENSEX. 04.01.2010-30.06.2015

Коэффициент 0,104609 0,00643714 0,081813 0,00040304 0,0682922 0,069147 0,0194991 0,0499946 0,932 0,033810

Ст. откл. 0,0579958 0,0585939 0,058793 0,057972 0,058353 0,0280996 0,00859195 0,0116102 0,0164248

z-стат. 1,8037 0,1099 1,3915 0,0070 1,1703 2,4608 2,2695 4,3061 56,7434

P-знач. 0,07127* 0,91252 0,16406 0,99445 0,24187 0,01386** 0,02324** 0,00002*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 276 276 268 270 268

Среднее значение 0,0802 0,001 0,0689 0,0104 0,0102

*, **, *** _ значимость на уровнях 10, 5 и 1% соответственно.

Приложение 4. Эффект дня недели. Индия / NSE / NIFTY.

Понед-к Вторник Среда Четверг Пятница R(-1) т а в Ср. зав. перемен.

Индекс NIFTY. 06.11.1995-30.06.2015

Коэффициент 0,0575093 0,0191167 0,185924 0,060808 0,0918511 0,0855852 0,0431634 0,106899 0,880328 0,043871

Ст. откл. 0,0389239 0,0397651 0,0399048 0,0391625 0,0395079 0,0154055 0,00797949 0,00959093 0,0101888

z-стат. 1,4775 0,4807 4,6592 1,5527 2,3249 5,5555 5,4093 11,1459 86,4014

P-знач. 0,13955 0,63070 <0,00001*** 0,12049 0,02008** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 979 981 973 979 957

Среднее значение -0,0433 -0,0485 0,2656 0,0156 0,0311

Индекс NIFTY. 06.11.1995-30.12.1999

Коэффициент -0,206209 -0,280265 0,820301 -0,0360713 -0,0193187 0,0881324 0,210701 0,0605119 0,865525 0,039365

Ст. откл. 0,111844 0,112832 0,11418 0,113049 0,113492 0,0334654 0,103164 0,0180559 0,0481533

z-стат. -1,8437 -2,4839 7,1843 -0,3191 -0,1702 2,6335 2,0424 3,3514 17,9744

P-знач. 0,06522* 0,01299** <0,00001*** 0,74967 0,86484 0,00845*** 0,04111** 0,00080*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 206 207 203 210 200

Среднее значение -0,2681 -0,2875 0,8128 -0,0175 -0,0303

Индекс NIFTY. 03.01.2000-31.12.2004

Коэффициент 0,045866 0,114686 0,0894421 0,150173 0,0718138 0,105934 0,106591 0,16677 0,792608 0,021382

Ст. откл. 0,0761361 0,076262 0,0780726 0,0754544 0,0770241 0,0301415 0,0292282 0,0255987 0,0286972

z-стат. 0,6024 1,5038 1,1456 1,9902 0,9324 3,5145 3,6469 6,5148 27,6197

P-знач. 0,54689 0,13262 0,25195 0,04656** 0,35115 0,00044*** 0,00027*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 250 251 251 255 245

Среднее значение -0,0823 0,003 0,2035 0,032 -0,0225

Индекс NIFTY. 03.01.2005-31.12.2009

Коэффициент 0,12446 0,0857017 0,156935 0,178505 0,192131 0,0814985 0,0634034 0,138047 0,853228 0,073036

Ст. откл. 0,0862014 0,0883763 0,08831 0,0861732 0,0878317 0,0312118 0,0190223 0,0220511 0,0211453

z-стат. 1,4438 0,9697 1,7771 2,0715 2,1875 2,6111 3,3331 6,2603 40,3506

P-знач. 0,14879 0,33218 0,07555* 0,03831** 0,02871** 0,00902*** 0,00086*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 247 247 251 244 244

Среднее значение 0,0412 0,0442 0,1013 0,0367 0,1486

Индекс NIFTY. 04.01.2010-30.06.2015

Коэффициент 0,113507 0,00406436 0,0821684 -0,0096114 0,0762993 0,071099 0,0202554 0,0517142 0,930276 0,034609

Ст. откл. 0,0588661 0,0594828 0,0596851 0,0589188 0,0591717 0,0281032 0,00878724 0,0119442 0,0164819

z-стат. 1,9282 0,0683 1,3767 -0,1631 1,2895 2,5299 2,3051 4,3297 56,4424

P-знач. 0,05383* 0,94552 0,16861 0,87042 0,19724 0,01141** 0,02116** 0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 276 276 268 270 268

Среднее значение 0,0839 -0,000004 0,0659 0,0066 0,0188

Приложение 5. Эффект дня недели. Китай / HKEx / HSI.

Понед-к Вторник Среда Четверг Пятница R(-1) m а ß Ср. зав. перемен.

Индекс HSI. 25.11.1969-30.06.2015

Коэффициент 0,023614 0,0613203 0,11343 0,072365 0,158049 0,0969677 0,0443826 0,131283 0,860927 0,04552

Ст. откл. 0,0253 0,0249684 0,025146 0,0251599 0,0255621 0,010211 0,00475924 0,00671442 0,00657423

z-стат. 0,9334 2,4559 4,5109 2,8762 6,1829 9,4964 9,3256 19,5524 130,9548

P-знач. 0,35064 0,01405** <0,00001*** 0,00402*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 2150 2281 2285 2288 2246

Среднее значение -0,0805 -0,0136 0,1266 0,0284 0,1606

Индекс HSI. 25.11.1969-31.12.1974

Коэффициент 0,121062 0,0326013 0,0558654 0,193937 0,129502 0,156125 0,0117981 0,0971384 0,902862 -0,032334

Ст. откл. 0,0762609 0,0761322 0,0760418 0,0770218 0,0790898 0,0294609 0,00664579 0,01710000 0,01662560

z-стат. 1,5875 0,4282 0,7347 2,518 1,6374 5,2994 1,7753 5,6806 54,3055

P-знач. 0,11241 0,66849 0,46254 0,0118** 0,10155 <0,00001*** 0,07585* <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 234 258 255 252 252

Среднее значение -0,3005 -0,2905 0,1864 0,1534 0,2667

Индекс HSI. 02.01.1975-31.12.1979

Коэффициент 0,0430267 0,0197114 0,0103446 -0,0313676 0,206139 0,121839 0,0426025 0,199489 0,795201 0,135005

Ст. откл. 0,0629991 0,0612470 0,0636108 0,0618612 0,0613948 0,0308758 0,01345570 0,03162960 0,02961200

z-стат. 0,683 0,3218 0,1626 -0,5071 3,3576 3,9461 3,1661 6,3071 26,854

P-знач. 0,49462 0,74758 0,87081 0,61211 0,00079***2 0,00008*** 0,00154*** <0,00001*** <0,00001***

Кол-во наблюдений 230 248 250 252 251

Среднее значение 0,1638 0,0252 0,1232 0,1164 0,2376