Реально дешевые акции: 5 перспективных бумаг стоимостью до $15 :: Новости :: РБК Инвестиции
Apple и Microsoft сегодня — символы роста на рынке, но когда-то эти акции стоили меньше $15. Директор аналитического департамента «Фридом Финанс» Вадим Меркулов расскажет о дешевых компаниях с большим потенциалом
Viatris — крупнейший производитель дженериков на рынке США. Компания была образована путем слияния двух крупных игроков: Mylan и Upjohn — дочерней структуры Pfizer. Широкая продуктовая линейка Viatris включает как дженерики, так и брендированные препараты, компания характеризуется хорошей географической диверсификацией, присутствием на всех основных мировых рынках: в США, Европе, Японии, Австралии, Новой Зеландии, а также в Китае и других развивающихся странах.
Дженерик (generic drug) — лекарственное средство, которое является копией оригинального препарата другой компании.
Сейчас есть все основания полагать, что Viatris продемонстрирует сильные финансовые результаты по итогам 2021 года. Основные драйверы роста выручки — ослабление влияния пандемии на бизнес в развитых регионах и возможное усиление спроса на препараты от тромбоза в связи с прогрессом глобальной прививочной кампании. По итогам первого квартала 2021 года эмитент заявил о внедрении стратегии по оптимизации затрат, что, на наш взгляд, окажет позитивное влияние на показатели рентабельности и прибыли Viatris.
В долгосрочной перспективе рост бизнеса компании будет поддерживаться благодаря повышенному вниманию властей США к проблеме удорожания рецептурных препаратов. С целью повышения конкуренции на фармацевтическом рынке правительство США намерено стимулировать производство дженериков и биоаналогов, создавая для компаний — производителей этой продукции более комфортные регуляторные условия.
Акции Viatris торгуются по привлекательной цене с точки зрения анализа ключевых мультипликаторов . Перспектива очередной ротации капитала из акций «роста» в компании «стоимости» может подогреть интерес инвесторов к бумагам Viatris. Целевая цена на горизонте 12 месяцев составляет $18, сейчас бумаги торгуются выше $14.
Theravance Biopharma специализируется на создании медикаментов, предназначенных для борьбы с патологиями различных органов. В частности, в ее портфеле уже есть препараты для лечения респираторных заболеваний, которые были разработаны и выведены на рынок в партнерстве с крупными компаниями.
В течение третьего квартала 2021 года эмитент планирует опубликовать данные клинических испытаний препарата ampreloxetine для лечения нейрогенной ортостатической гипотензии. Результаты второй фазы продемонстрировали значимое улучшение состояния пациентов на фоне приема препарата. В случае успешного завершения более масштабной третьей фазы испытаний компания намерена подать заявку на одобрение ampreloxetine в Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA).
Фото: Steve Lagreca / Shutterstock
Если регулятор разрешит промышленное производство и продажу ampreloxetine, это станет важным этапом развития компании, поскольку препарат является первым лекарственным средством, которое было полностью самостоятельно разработано Theravance. Кроме того, в этом случае ampreloxetine станет крупнейшим источником дохода компании, поэтому уверенные результаты третьей фазы могут значительно повлиять на цену акций эмитента.
Сейчас бумаги Theravance Biopharma торгуются на привлекательных уровнях для покупки. Целевая цена на горизонте 12 месяцев составляет $16,5 (сейчас — $13,45).
«Грошовые» акции набирают популярность. Чем опасны такие инвестицииПереход компании на «электрические рельсы» вместе с другими лидерами автопрома (например, Volkswagen и General Motors), а также усиление спроса на электромобили способствуют росту операционных и финансовых показателей Ford, что также окажет позитивное влияние на котировки. В долгосрочной перспективе ставку на компанию можно сделать также с точки зрения перспективного сегмента беспилотников.
Ford заключил партнерское соглашение с Argo AI и Lyft по разработке автономных транспортных средств. Это сотрудничество, возможно, позволит вывести использование беспилотников на массовый уровень уже к концу текущего года. Наша целевая цена по акциям компании на горизонте 12 месяцев составляет $16 за бумагу (сейчас — $13,8).
Разработчик мобильных игр Zynga характеризуется уверенными долгосрочными перспективами органического и неорганического роста (путем слияний и поглощений). За первый квартал 2021 года чистая выручка (основной показатель для разработчиков игр) компании увеличилась на 69%, до $720 млн, что превысило как общерыночные ожидания, так и прогнозы менеджмента. Zynga отразила в отчете рекордные продажи мобильных игр, в частности Words With Friends, Empires & Puzzles
Средняя ежемесячная аудитория сервиса составляет более 160 млн, и ее существенные темпы роста обусловлены сделками по слиянию и поглощению игровых компаний Rollic и Peak. В настоящее время большая часть аудитории пользуется играми компании бесплатно, что заметно по крайне низкой чистой выручке, приходящейся на одного пользователя — около $0,2. Как следствие, мы отмечаем значительный потенциал для монетизации лояльной аудитории, в том числе за счет рекламы.
Разработчик игры Hero Wars привлек $50 млн перед выходом на биржуОдин из мировых лидеров по производству цемента Cemex характеризуется уверенными перспективами роста в средне- и долгосрочной перспективе. Мы полагаем, что мексиканская компания, имеющая производственные мощности в 20 юрисдикциях (включая страны Северной Америки), станет одним из основных бенефициаров очередного стимулирующего пакета Байдена, поскольку законопроект подразумевает масштабное строительство дорог, мостов и других инфраструктурных объектов в США.
Фото: Shutterstock
Как следствие, спрос на цемент и связанные продукты значительно повысится. Мексиканская компания, характеризующаяся присутствием не только в США, но и в Европе, Азии и Африке, нацелена на усиление вертикальной интеграции вблизи растущих метрополисов. Так, в апреле Cemex приобрела плавучий экскаватор для своего карьера Rogätz около Берлина. Мы полагаем, что повышение независимости от посредников и третьих сторон окажет позитивное влияние на маржинальность бизнеса и рентабельность.
Еще один план Байдена на $1 трлн близок к одобрению. Какие акции выиграютТаким образом, на данный момент Cemex находится в крайне благоприятных условиях ввиду восстановления экономик, а также благодаря стимулирующим вливаниям от правительств. Это подтверждает и динамика котировок: по данным Refinitiv, стоимость бумаг с марта прошлого года выросла почти в пять раз и превысила $8. Однако, по нашему мнению, акции Cemex все еще сохраняют значительный потенциал к дальнейшему росту. Целевая цена на горизонте 12 месяцев составляет $10,4.
Мнение авторов, статьи которых публикуются в разделе «Мнение профи», может не совпадать с позицией редакции.
Лицо, выпускающее ценные бумаги. Эмитентом может быть как физическое лицо, так и юридическое (компании, органы исполнительной власти или местного самоуправления). Расчетный показатель. Позволяет оценить уровень недооцененности или переоцененности активов рынком. Считается как отношение показателя, содержащего рыночную стоимость актива (капитализация, цена акции, стоимость бизнеса) с отчетным финансовым показателем (выручка, прибыль, EBITDA и др.). Недооцененность или переоцененность актива оценивается при сравнении значения мультипликатора с мультипликаторами конкурентов. Фондовый рынок — это место, где происходит торговля акциями, облигациями, валютами и прочими активами. Понятие рынка затрагивает не только функцию передачи ценных бумаг, но и другие операции с ними, такие, как выпуск и налогообложение. Кроме того, он позволяет устанавливать справедливое ценообразование. ПодробнееСловарь терминов | Luminor
Акция – ценная бумага, которую выпускает (эмитирует) предприятие (эмитент), чтобы получить дополнительные финансовые средства на дальнейшее улучшение своей деятельности или финансирование новых проектов. Для владельца акций это подтверждение того, что ему принадлежит доля собственности или капитала предприятия, и он является совладельцем данного предприятия, также обладающим правом на дивиденды или другие доходы предприятия.
Облигация, или долгосрочная долговая ценная бумага (вложение на срок более года),выпускается государством, самоуправлением или предприятием. За данный заем владелец облигации получает заранее установленный доход.
Долговая расписка – ценная бумага краткосрочного вложения (до 12 месяцев), которую государство, самоуправление или предприятие продает с дисконтом (ниже номинальной стоимости), а по истечении срока инвестор получает полную номинальную стоимость.
Долговая ценная бумага подтверждает обязательства выдавшего ее лица перед владельцем ценной бумаги и гарантирует владельцу ценной бумаги периодический доход по предварительно зафиксированной ставке, а также дает право через определенное время получить номинальную стоимость ценной бумаги.
Эмитировать – выпускать ценные бумаги.
Дивиденды – часть чистой прибыли акционерного общества, получаемая акционером.
Инвестиционный фонд – объединение средств инвесторов в инвестиционных финансовых инструментах с целью извлечения прибыли из роста стоимости инвестиции.
Прибыльность – отдача от инвестиции за определенный период. Источниками прибыльности могут быть дивиденды, отдача капитала и прирост стоимости капитала. Годовая ставка прибыльности измеряется в отношении к первоначальной сумме инвестиции и является средним геометрическим, а не простым средним арифметическим значением.
Средневзвешенная цена – сумма объемов сделок, выполненных во время одной торговой сессии, разделенная на количество ценных бумаг, проданных в данных сделках.
Риск – неопределенность вероятности наступления какого-либо события в будущем.
Диверсификация рисков – размещение инвестиций в нескольких ценных бумагах или других финансовых инструментах для того, чтобы в долгосрочной перспективе избежать существенного влияния колебаний цен отдельных ценных бумаг на инвестиции.
Ценная бумага – финансовый инструмент, подтверждающий обязанность или право лица или предприятия по отношению к другому лицу или предприятию.
Подверженность колебаниям – показатель, характеризующий изменение цены финансового инструмента и демонстрирующий степень риска использования долгового финансового инструмента в течение определенного периода.
Alpha – показатель, характеризующий уровень принятого фондом риска по отношению к рынку. Alpha – это сверхдоход, полученный фондом по сравнению с эталонным индексом после выравнивания рисков. Чем больше Alpha, тем более высокую прибыльность сумел генерировать фонд в отношении к взятому на себя риску. Минимальное значение Alpha, позволяющее считать его положительным, равно 0.
Beta отражает чувствительность финансового инструмента к изменениям на финансовых рынках, а также то, насколько большой риск взял на себя фонд по сравнению с эталонным индексом. Beta более 1 означает дополнительный риск. Это означает, что на растущем рынке стоимость фонда имеет возможность расти больше, чем эталонный индекс, а на падающем рынке и уменьшаться больше, чем эталонный индекс.
Показатель Шарпа демонстрирует, окупилась ли инвестиция в подверженный колебаниям фонд по сравнению с безрисковыми инвестициями после выравнивания рисков. Чем выше коэффициент Шарпа, тем лучше доходность фонда по сравнению с безрисковыми инвестициями. Если коэффициент Шарпа отрицательный, то в выбранный период с учетом риска фонда безрисковые инвестиции обеспечили лучшую отдачу.
Ошибка отслеживания демонстрирует, насколько прибыльность фонда отличается от прибыльности эталонного индекса. Чем больше ошибка отслеживания, тем больше размещение средств фонда отличается от эталонной структуры. Это означает, что фонд более независим, активнее управляется. Если ошибка отслеживания меньше 1%, размещение средств фонда очень тесно связано со структурой эталонного индекса.
Информационный коэффициент демонстрирует, насколько большую дополнительную прибыль по сравнению с эталонным индексом обеспечил управляющий фондом с учетом взятого на себя риска. Положительный информационный коэффициент свидетельствует о том, что взятый на себя риск управляющим окупился.
Инфляция – макроэкономический показатель, отражающий общее повышение со временем уровня цен и, соответственно, уменьшение покупательной способности. Инфляция – один из крупнейших рисков, способный оказать существенное влияние на инвестиции и их ценность в будущем. Важно следить за прибыльностью инвестиций, чтобы она регулярно и в долгосрочной перспективе превышала инфляцию.
Ликвидность – показатель, который характеризует возможность быстро обратить конкретный финансовый инструмент в деньги по рыночной стоимости.
Номинальная стоимость – изначальная стоимость финансового инструмента, установленная эмитентом.
Рыночная капитализация (англ. market capitalization) – совокупная стоимость финансовых инструментов, рассчитанная на основе текущей рыночной (биржевой) цены.
Коэффициент цены / прибыли (англ. PE ratio, P/E) – финансовый показатель, равный отношению рыночной стоимости акции к годовой прибыли, полученной на акцию.
Процентная ставка (для долговых ценных бумаг) – ставка, которую эмитент обещает выплатить владельцу финансового инструмента. Выражается в процентах от номинальной стоимости облигации. Термин также может использоваться как обозначение выплаты процентов держателю облигаций.
Привилегированная акция – вид акций, владельцы которых имеют право на получение дивидендов до владельцев простых акций. В случая банкротства компании, привилегированные акционеры имеют право на выплату из активов компании раньше, чем простые акционеры. Большинство привилегированных акций имеют фиксированную ставку выплаты дивидендов, в то время как обыкновенные акции обычно не имеют. Владельцы привилегированных акций, как правило, не имеют права голоса, в свою очередь владельцы обыкновенных акций – имеют.
Корреляция – статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин. В понятии инвестиций, корреляция измеряет взаимность роста двух или более финансовых инструментов, например, сравнивая свою позицию в конкретной акции с тем, как движется общий рыночный индекс.
Коэффициент расходов на управление (MER) – это показатель расходов инвестиционной компании, необходимых для управления инвестиционным фондом. Коэффициент операционных расходов определяется в годовом исчислении путем деления годового показателя операционных расходов фонда на среднее значение стоимости активов под управлением в долларовом выражении.
Комиссия за управление – комиссия, которая включает в себя все комиссии и платы, взимаемые за управление активами фонда. В эти затраты не входят транзакционные и операционные издержки.
Текущие расходы – общие расходы управляющего фондом по управлению активами и все прочие расходы, в соответствии с проспектом фонда. Комиссия взимается при расчете стоимости единицы фонда.
Текущая доходность – это сумма купонных платежей за год, делённая на текущую рыночную стоимость облигации. Текущая доходность представляет собой упрощенный показатель, позволяющий инвестору определить потенциальную доходность от момента покупки облигации до ее погашения. Показатель не отражает общую доходность облигации в течение всего её срока.
Доходность к погашению (YTM) – прибыльность, или процентная ставка, которую инвестор заработает как с основной части, так и с оплачиваемых купонов, купив облигацию по данной рыночной цене и держа ее до дня погашения.
Luminor Investor
Армия женщин-трейдеров, холодная война и жизнь до 115 лет. Saxo Bank представил «шокирующие прогнозы» на 2022 год
Банк публикует такие прогнозы уже 19 лет и отмечает, что это «маловероятные события, которые могут оказать значительное влияние на финансовые рынки, если они воплотятся в реальности».
Главный экономист и директор по инвестициям банка Стин Якобсен, представляя прогнозы, назвал их главной темой революцию. Он отметил, что общество и экономика страдают от неравенства, а нынешняя система не в состоянии решить проблему, поэтому «вопрос не в том, произойдет ли у нас революция, а скорее в том, когда и как».
«Практически все должно измениться, если мы хотим добиться нулевых выбросов, уменьшения неравенства, стабильной энергии и, что важно, повышения производительности», ― отметил Якобсен. Он пояснил, что революцию следует рассматривать в более широком определении: не как «физическое свержение правительств», а как моменты, вызывающие «изменение мышления, поведения и отказ от неустойчивого статус-кво».
По словам Якобсена, некоторые области требуют больше свободы от правительств, в частности, он выступил за смягчение денежно-кредитной политики. В других областях, наоборот, нужно более жесткое регулирование, например, в борьбе с неравенством, слишком мощными монополиями и опасностями «гиперфинансовой экономики».
Молодежи нужны «более светлые перспективы», а сотрудничество между странами следует укреплять, отметил Якобсен.
По прогнозу Saxo Bank, в 2022 году среди лидирующих в военном отношении стран начнется массовая гонка гиперзвуковых вооружений, так как ни одна из них не захочет чувствовать себя отстающей.
Из-за противостояния в гиперзвуковых и космических технологиях между США и Китаем усилится соперничество «на всех фронтах», предрекает датский банк. Другие крупные державы с передовыми военными технологиями, в том числе Россия, Индия, Израиль и страны Евросоюза присоединятся к этому противостоянию.
Это приведет к разрушению доктрины, согласно которой начинать ядерную войну бессмысленно из-за гарантированного уничтожения обеих сторон. Скорость и маневренность гиперзвуковых технологий вселяют уверенность в том, что превосходящая оборона одной из сторон может полностью предотвратить атаку и даже создать новые возможности для нанесения первого удара.
По версии Saxo Bank, в следующем году женщины-трейдеры, устав от отсутствия изменений, создадут «армию Reddit» и начнут скоординированное наступление на компании, нарушающие гражданские права, чтобы заставить их отказываться от расизма, сексизма, эйджизма и абьюза.
Женщины-трейдеры запустят продажи акций «патриархальных» компаний, а средства будут направлять в компании с наилучшими показателями представленности женщин менеджменте и руководстве.
Saxo Bank также предсказывает падение популярности Facebook, которая превратится в «платформу для бумеров». Все больше молодых людей уходит из Facebook в знак протеста против доступа компании к личным данным пользователей ради получения прибыли. По прогнозу Saxo Bank, в 2022 году инвесторы поймут, что Meta (новое название Facebook) стремительно теряет молодую аудиторию, и следовательно, потенциал и прибыльность. Meta «в отчаянии» попытается приобрести Snapchat или TikTok, но ей не удастся вернуть молодежь, прогнозирует банк.
В результате стоимость компании упадет на 30%, и ее призовут выделить свои активы в отдельные организации, что разрушит «монополистические мечты» основателя Facebook Марка Цукерберга.
Saxo Bank предрекает 33-процентное падение акций музыкального сервиса Spotify. По версии банка, это произойдет из-за появления в 2022 году сервиса на базе NFT (невзаимозаменяемых токенов), благодаря которому музыканты смогут распространять музыку без посредников в виде Spotify и Apple Music и не отдавать этим платформам большую часть своих доходов.
Согласно еще одному прогнозу, ученые в 2022 году создадут «коктейль» из методов лечения, регулирующий процессы на клеточном уровне, что позволит увеличить среднюю продолжительность жизни на 25 и более лет. На этот показатель также повлияет сокращение и даже устранение большинства заболеваний благодаря редактированию ДНК.
Saxo Bank также прогнозирует начало конституционного кризиса в США и 15-процентную инфляцию в стране, альянс Индии с арабскими государствами и паузу в борьбе с глобальным потеплением.
Кризис в США, коктейль долголетия и крах Facebook
03 декабря 2021, 05:45
Датский Saxo Bank продолжает шокировать пророчествами
В следующем 2022 году крупнейшие страны мира начнут гонку вооружений, Соединенные Штаты ждут трудности, а политики откажутся от борьбы с загрязнением климата. Об этом говорится в опубликанном в четверг, 2 декабря, прогнозе от датского Saxo Bank.
Банк ежегодно публикует свои прогнозы уже 19 лет. Они привлекают внимание инвесторов не к основным трендам, а к маловероятным событиям, которые могут оказать значительное влияние на мировую экономику.
В частности, в прогнозе на следующий год сказано, что политики «сделают неожиданный и противоречивый шаг» – отступят от целей по борьбе с климатическими изменениями и поддержат инвестиции в ископаемое топливо для борьбы с инфляцией и риском социальных волнений.
Как отмечают эксперты банка, сокращение потребления нефти и природного газа ради достижения нулевых выбросов привело к образованию дефицита на рынке и, соответственно, подорожанию энергоресурсов.
Кроме того, в 2022 году начнется массовая гонка гиперзвуковых вооружений среди лидирующих по военному потенциалу стран (США, Китай, Россия, ЕС), поскольку ни одна из них не захочет чувствовать себя отстающей.
Следующие прогнозы направлены на промежуточные выборы в США, которые, по мнению банка, приведут к полномасштабному конституционному кризису. В некоторой степени повторятся события 2020 года, когда страна выбирала Джо Байдена.
К концу 2022 года зарплата американцев начнет расти двухзначными темпами в годовом исчислении, прогнозирует Saxo Bank. Компании будут пытаться найти мотивированных и квалифицированных сотрудников, а те станут все более избирательными. Как следствие, к началу 2023 года инфляция в США превысит 15% впервые со времен Второй мировой войны.
Также банк прогнозирует снижение популярности Facebook со стороны молодежи в знак протеста против использования компанией персональных данных в целях получения прибыли. Попытка Meta вернуть их обратно с помощью «метавселенной» не увенчается успехом.
Новая технология на основе блокчейна поможет авторам в 2022 году вернуть справедливую долю доходов. Используя NFT, а точнее, умные блокчейн-контракты, музыканты смогут распространять музыку непосредственно среди слушателей, отслеживая свои доходы и даже получая оплату в режиме реального времени. Инвесторы воспримут такое развитие событий как «зловещее предзнаменование» для подкастов, фильмов и сферы распространения цифрового контента в целом. В результате акции Spotify в 2022 году упадут в цене на треть.
Также в следующем году группа женщин-трейдеров начнет скоординированную атаку на компании, имеющие слабые показатели в области гендерного равенства, что приведет к сильнейшим колебаниям котировок их акций. Они запустят продажи акций «патриархальных» компаний, а политики по всему миру будут приветствовать и поддерживать это событие.
А прорыв в медицине приведет к продлению средней продолжительности жизни на 25 лет. Это может вызвать этические, экологические и финансовые кризисы. Банк считает, что появится «коктейль» из лечебных средств, регулирующий процессы на уровне клеток, чтобы продлить их жизнь и, следовательно, жизнь всего организма.
Подпишитесь на ежедневную еmail-рассылку от создателей газеты номер 1 в Украине. Каждый вечер в вашей почте самое важное, эксклюзивное и полезное. Подписаться.
6 индикаторов, используемых для оценки акций | Акции
1. Прибыль на акцию (EPS)
Это сумма, которую получила бы каждая акция, если бы компания выплатила акционерам всю свою прибыль. EPS рассчитывается путем деления общей прибыли компании на количество акций.
Пример — Если прибыль компании составляет 200 миллионов долларов, а количество акций составляет 10 миллионов, прибыль на акцию составляет 20 долларов.
EPS может рассказать вам о сравнении компаний в той же отрасли. Компании, которые демонстрируют стабильный, стабильный рост прибыли из года в год, часто со временем опережают компании с неустойчивой прибылью.
2. Отношение цены к прибыли (P / E)
Измеряет соотношение между прибылью компании и курсом ее акций. Он рассчитывается путем деления текущей цены за акцию компании на прибыль компании на акцию.
Пример — Акции компании в настоящее время продаются по 50 долларов за акцию, а ее прибыль на акцию составляет 5 долларов. Это означает, что коэффициент P / E равен 10 (50 долларов, разделенные на 5 долларов).
Коэффициент P / E может сказать вам, является ли цена акции высокой или низкой по сравнению с ее прибылью.
Некоторые инвесторы считают компанию с высоким P / E завышенной. Но иногда компания с высоким P / E сегодня может предложить более высокую доходность и лучший P / E в будущем. Откуда вы знаете? Прежде чем принять решение, вам, вероятно, придется взглянуть на другие показатели.
3. Отношение цены к прибыли к коэффициенту роста (PEG)
Это поможет вам лучше понять соотношение P / E. Он рассчитывается путем деления коэффициента P / E на прогнозируемый рост прибыли компании.
Пример — Акция с P / E 30 и прогнозируемым ростом прибыли в следующем году на 15% будет иметь PEG 2 (30 разделить на 15). Акция с коэффициентом P / E 30, но прогнозируемым ростом прибыли на 30% будет иметь PEG 1 (30, разделенное на 30).
PEG может сказать вам, могут ли акции иметь хорошую стоимость или нет. Чем меньше число, тем меньше вам придется платить, чтобы получить ожидаемый рост прибыли компании в будущем.
4. Отношение цены к балансовой стоимости (P / B)
Сравнивает стоимость, которую рынок оценивает для компании, со стоимостью, указанной компанией в своих финансовых книгах.Он рассчитывается путем деления текущей цены за акцию на балансовую стоимость за акцию. Балансовая стоимость — это текущий капитал компании, указанный в годовом отчете.
В большинстве случаев, чем ниже P / B, тем лучше. Это потому, что вы платите меньше за большую балансовую стоимость.
Если вы ищете акции по хорошей цене с разумным потенциалом роста, вы можете использовать низкий коэффициент P / B в качестве инструмента для определения возможного выбора акций.
5. Коэффициент выплаты дивидендов (DPR)
Измеряет размер дивидендов, выплачиваемых компанией инвесторам, по сравнению с доходом от акций.Он рассчитывается путем деления годовых дивидендов на акцию на прибыль на акцию.
Пример — Если компания выплатила 1 доллар на акцию в виде дивидендов и имела прибыль на акцию 3 доллара, DPR составил бы 33% (1, деленное на 3).
DPR может дать вам представление о том, насколько хорошо прибыль компании поддерживает выплату дивидендов. Более зрелые компании обычно имеют более высокий DPR. Они считают, что выплата дополнительных дивидендов — лучшее использование их прибыли для фирмы и ее акционеров. Поскольку у растущих компаний, вероятно, будет меньше или совсем не будет доходов для выплаты дивидендов, их DPR будет низким или нулевым.
6. Дивидендная доходность
Измеряет доходность дивидендов в процентах от цены акции. Он рассчитывается путем деления годового дивиденда на акцию на цену за акцию.
Пример — По 2 акциям выплачивается годовой дивиденд в размере 1 доллара на акцию. Акции компании A торгуются по 40 долларов за акцию, а акции компании B торгуются по 20 долларов за акцию. Дивидендная доходность компании A составляет 2,5% (1, разделенное на 40), а компании B — 5% (1, разделенное на 20).
Дивидендная доходность может сказать вам, какой денежный поток вы получаете за свои деньги, при прочих равных условиях.
Осторожно
Индикаторымогут помочь вам оценить стоимость акции и потенциал ее роста. Но есть много других факторов, влияющих на цены акций, которые нелегко измерить.
Как индикаторы влияют на рыночные условия — Видео и стенограмма урока
Экономические индикаторы
Экономические индикаторы — это экономические данные, которые используются инвесторами для анализа текущего состояния экономики для прогнозирования тенденций на фондовом рынке.Если экономика здорова, это означает, что она растет, а компании получают прибыль. С другой стороны, если экономические показатели показывают замедление экономического роста, это может означать, что продажи замедлятся, а прибыль упадет. Фактически, некоторые компании могут потерять деньги или даже обанкротиться. Гордон обязательно рассмотрит определенные ключевые экономические показатели, когда они будут опубликованы.
Одним из важнейших экономических показателей является занятость. Гордон знает, что занятость важна для прибыльности бизнеса, поскольку потребительские расходы составляют около двух третей всей экономической активности в Соединенных Штатах.Если люди не работают, они не могут покупать. Если они не могут покупать, предприятия не могут продавать и теряют деньги. Устойчивый низкий уровень занятости говорит Гордону о том, что фондовый рынок может падать в цене, поскольку снижение продаж приводит к снижению доходов. Инвесторы будут менее охотно покупать акции компаний с падающими продажами, и это окажет понижательное давление на цены акций.
Еще один важный экономический индикатор, который внимательно рассматривает Гордон, — это инфляция. Инфляция является мерой повышения общего уровня цен в экономике, а также говорит нам, повышаются или понижаются процентные ставки.Повышение уровня инфляции обычно означает повышение процентных ставок по ссудам. Это делает заимствования более дорогими как для предприятий, так и для потребителей. Потребители могут решить не тратить деньги, что снизит выручку от продаж. Более высокие процентные ставки также сокращают прибыль компании, потому что банкиры получают деньги вместо акционеров. Высокие темпы инфляции могут указывать на то, что фондовый рынок пойдет на юг.
Индекс потребительских цен, или ИПЦ, сообщит Гордону уровень инфляции потребительских товаров, а индекс цен производителей расскажет ему о стоимости товаров промышленного назначения.Повышение цен может побудить потребителей сократить расходы и затруднить производство товаров и услуг для компаний. Это может привести к снижению прибыльности и оказать понижательное давление на рынок.
Гордон также обращает внимание на валовой внутренний продукт страны. Валовой внутренний продукт, или ВВП, измеряет экономический выпуск экономики. Это общая стоимость всех товаров и услуг, произведенных в экономике в течение одного года. Если ВВП растет, значит, экономика растет, а расходы сильны.Это означает, что у компаний будут высокие продажи, что должно увеличить прибыль. Рынок должен позитивно отреагировать и пойти вверх. С другой стороны, если ВВП сократится, это означает, что будут меньше расходов и продажи упадут. Компании будут менее прибыльными и даже могут потерять деньги. Рынок обычно негативно реагирует на сокращение и падение ВВП.
Технические индикаторы
Гордон также может использовать технических индикаторов , которые включают использование математики, графиков и компьютерных программ для анализа таких вещей, как уровни цен, объем торгов и движения цен для прогнозирования тенденций на рынке, вместо того, чтобы смотреть на фундаментальные бизнес-процессы. такие как корпоративная прибыль, общие экономические перспективы и другие бизнес-факторы, которые могут повлиять на бизнес.Давайте посмотрим на некоторые из этих индикаторов.
Если Гордон хочет увидеть, идет ли рынок вверх или вниз, он может использовать индекс роста / падения , который представляет собой разницу между количеством акций, повышающихся в цене, и количеством акций, падающих. Этот индекс дает гораздо лучшую картину движения рынка, чем индекс Dow Industrial Average, который отслеживает только движение 30 акций.
Гордон может предсказать волатильность рынка с помощью индекса абсолютной ширины , который является рыночным индикатором, используемым для определения волатильности рынка.Волатильность — это мера неопределенности в отношении размера изменений рыночной стоимости. Думайте об этом как о противоположности стабильных и предсказуемых цен. Вы можете рассчитать это, вычтя количество падающих акций из количества растущих акций. Абсолютное значение полученной разницы является показателем волатильности рынка. Большое количество означает, что рынок становится более волатильным, и, вероятно, ожидается значительное изменение цен на акции.
Индекс вооружений — это краткосрочный технический индикатор, который сравнивает растущие акции, падающие акции и объем торгов, чтобы попытаться определить настроения рынка.Его также называют торговым индексом или TRIN. Значение меньше 1,0 указывает на то, что рынок является бычьим, а значение больше 1,0 считается медвежьим. Медведь пессимистично относится к фондовому рынку и считает, что рынок падает, в то время как бык настроен оптимистично, полагая, что фондовый рынок растет. Значение единицы указывает на то, что рынок сбалансирован.
Краткое содержание урока
Инвестирование в фондовый рынок представляет как возможности, так и риски. Знания — сила, и умные инвесторы пытаются ограничить свои риски, собирая как можно больше информации перед тем, как совершать сделки.Инвесторы могут использовать индикаторы , чтобы делать прогнозы относительно того, куда движется рынок. Экономические индикаторы , такие как занятость, инфляция и ВВП, не только помогают предсказать, как работает экономика, но также помогают предсказать, будет ли фондовый рынок уменьшаться или увеличиваться в цене. Технические индикаторы также могут предсказывать траекторию движения рынка, но не полагаются на фундаментальные экономические и финансовые данные, а скорее на анализ объема рынка, волатильности и цены среди других факторов.
Результат обучения
После просмотра этого урока вы сможете понять, как экономические и технические индикаторы помогают инвесторам делать прогнозы о будущем рынка.
Крамер разделяет необычные признаки, означающие, что акция готова взорваться.
Технические и фундаментальные факторы — ключевые инструменты Джима Крамера для определения того, когда акция готова к взрыву.
«Обычно, когда акция перекуплена, она созрела для отката, потому что перекупленные акции, когда многие покупатели стремятся принять предложение, имеют тенденцию резко возвращаться после того, как они слишком далеко отошли от своей долгосрочной линии тренда», — сказал ведущий CNBC.
Инвесторы могут определить, является ли акция перекупленной или перепроданной, путем построения графика отношения более высоких закрытий, также известного как индекс относительной силы или RSI. Это импульсный осциллятор, который измеряет направление данной акции и скорость ее движения.
Чтобы найти моменты в траектории отдельной акции, где ее сила выделяется — потенциальный признак ожидаемого движения или изменения импульса — Крамер сопоставляет RSI акции с чем-то еще, например, с относительной силой ее сектора или более широким индексом, а затем измеряет прошлое ценовое действие.
Но и обратное тоже может быть правдой, поскольку акция также может падать настолько быстро, что инвесторы должны ожидать, что она резко откатится, потому что технически она перепродана, говорит ведущий «Mad Money». Эти закономерности являются надежными индикаторами того, что изменение направления вот-вот произойдет, и, как правило, являются точками действия звезд.
Итак, инвесторам, которые обсуждают, стоит ли им покупать акции, и провели все исследования, чтобы обнаружить, что указанная акция перекуплена, Крамер предлагает дождаться неизбежного отката, который почти всегда случается.
Однако некоторые акции могут преодолевать все традиционно измеряемые потолки и оставаться перекупленными неделями.
«Они бросают вызов понятию неизбежного гравитационного притяжения старой линии равновесия и не могут сдерживаться ни одним из различных потолков, с которыми обычно сталкиваются условия перекупленности», — сказал Крамер. «Когда вы заметите эти в высшей степени необычные движения, вы, возможно, сумеете устроить настоящий лунный выстрел».
Объем — еще один ключевой инструмент, который используют чартисты для поиска разворотных точек.Часто говорят, что объем может быть детектором лжи для инвесторов, чтобы определить, является ли движение реальным или нет. Например, когда небольшое движение происходит на небольшом объеме, техники игнорируют это.
Чартисты используют объем, чтобы определить, начинают ли крупные управляющие капиталом накапливать или распределять акции агрессивным образом.
Техники также измеряют так называемую линию распределения накопления. Это включает в себя график того, закрывается ли акция с повышением при большем объеме в любой день по сравнению с более низким или низким объемом.
Большинство брокерских фирм предлагают такой вид графиков на своих веб-сайтах, и, хотя Крамер считает этот метод несколько загадочным, он доверяет ему, потому что он идет вразрез с общепринятым мышлением и предлагает свежий способ взглянуть на движение акций.
Крамер видел, как это произошло с акциями Monsanto в июле 2012 года. Хотя в то время он не заботился об акциях компании, линия распределения накоплений показывала, что у акций были дни падения с небольшим объемом и дни роста с большим объемом.
Для Крамера это был верный признак того, что больше денег текло в акции, а не из них.
Оказывается, акции Monsanto начали коррелировать с ценой на кукурузу, которая росла из-за нового спроса на этанол, вызванного федеральной ценовой поддержкой. Крамер был слишком озабочен краткосрочными доходами и опасениями по поводу дефицита, чтобы понять, что происходит.
«Сильные шаги могут ускользнуть и часто ускользают от тех, кто сосредоточен только на основных компаниях, а не на самих акциях», — сказал Крамер.
СМОТРЕТЬ: Крамер использует эти индикаторы для определения объема акций
Что такое рыночная капитализация и почему это важно?
Акции представляют собой собственность в компаниях различных размеров. Понимание взаимосвязи между размером компании, потенциальной доходностью и риском имеет решающее значение при создании долгосрочной инвестиционной стратегии. Обладая этими знаниями, вы будете лучше подготовлены к созданию сбалансированного портфеля акций, включающего сочетание рыночной капитализации.
Подбор запасов
Обычно компании делятся на одну из трех широких групп в зависимости от их размера — компании с большой, средней и малой капитализацией. Кэп — это сокращение от рыночной капитализации, которая представляет собой стоимость компании на открытом рынке.
Определения рыночной капитализации могут различаться, поэтому ниже приведены общие рекомендации.
- Большая капитализация: рыночная стоимость 10 миллиардов долларов и более; в целом зрелые, известные компании в устоявшихся отраслях.
- Midcap: рыночная стоимость от 3 до 10 миллиардов долларов; обычно созданные компании в отраслях, которые переживают или ожидают быстрого роста.
- Для компаний с малой капитализацией: рыночная стоимость не более 3 миллиардов долларов; как правило, молодые компании, обслуживающие нишевые рынки или развивающиеся отрасли.
Чтобы рассчитать рыночную капитализацию компании, умножьте текущую цену ее акций на общее количество акций в обращении. Например, если компания выпускает один миллион акций, торгуемых по цене 50 долларов каждая, ее рыночная капитализация составляет 50 миллионов долларов (50 долларов умноженные на 1 000 000 акций).
Оценка риска и потенциальной выгоды
В целом рыночная капитализация соответствует стадии развития бизнеса компании. Как правило, инвестиции в акции с высокой капитализацией считаются более консервативными, чем вложения в акции с малой или средней капитализацией, потенциально представляя меньший риск в обмен на менее агрессивный потенциал роста. В свою очередь, акции со средней капитализацией обычно находятся между большой и малой капитализацией в спектре риска / доходности.
Почему? Компании со средней капитализацией могут находиться в процессе увеличения доли рынка и повышения общей конкурентоспособности.Этот этап роста, вероятно, определит, сможет ли компания в конечном итоге полностью реализовать свой потенциал. Акции со средней капитализацией обычно находятся между большой и малой капитализацией в спектре риска / доходности. Midcap может предложить больший потенциал роста. Следовательно, средние капитальные затраты могут предложить больший потенциал роста, чем большие. Примечание 1
Относительно ограниченные ресурсы компаний с малой капитализацией могут сделать их акции более восприимчивыми к бизнесу или экономическому спаду, а также они могут оказаться уязвимыми для жесткой конкуренции и неопределенностей на неисследованных рынках.С другой стороны, акции с малой капитализацией могут предложить значительный потенциал роста для долгосрочных инвесторов, которые могут выдержать волатильные колебания курса акций в краткосрочной перспективе. Примечание 2
Стандартный метод оценки эффективности инвестиций — это измерение их доходности по сравнению с доходностью индекса, представляющего аналогичные инвестиции. Как и в случае с акциями, индексы бывают всех размеров и форм. Standard & Poor’s (S&P) 500 — самый известный критерий для акций с большой капитализацией.Как следует из их названий, индексы S&P MidCap 400 и S&P SmallCap 600 представляют собой акции со средней и малой капитализацией соответственно. Russell 2000 — еще один известный индекс для акций малой капитализации. Примечание 3
Выбор правильной комбинации
Со временем акции компаний с большой, средней и малой капитализацией по очереди занимали лидирующие позиции на рынке, поскольку на каждую из них по-разному влияют рыночные или экономические изменения. Вот почему многие инвесторы диверсифицируются, поддерживая разные рыночные капитализации в своих портфелях.Когда большие капитализации снижаются в цене, маленькие или средние капитализации могут расти и потенциально могут помочь компенсировать любые убытки.
Чтобы создать портфель с правильным сочетанием акций малой, средней и большой капитализации, вам необходимо оценить свои финансовые цели, устойчивость к риску и временной горизонт. Диверсифицированный портфель, включающий различные рыночные капитализации, может помочь снизить инвестиционный риск в какой-либо одной области и поддержать достижение ваших долгосрочных финансовых целей.
Имейте в виду, что диверсификация не устраняет риск или риск потенциальных потерь.
Footnote 1 Акции компаний со средней капитализацией создают особые риски, включая возможную неликвидность и большую волатильность цен, чем акции более крупных и устоявшихся компаний.Footnote 2 Акции компаний с малой капитализацией несут особые риски, включая возможную неликвидность и большую волатильность цен, чем акции более крупных и устоявшихся компаний.
Сноска 3 S&P 500, S&P MidCap 400, S&P SmallCap 600 и Russell 2000 неуправляемы.Невозможно напрямую инвестировать в индекс. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.
© SS&C. Воспроизведение полностью или частично запрещено, кроме как с разрешения. Все права защищены. Не несет ответственности за любые ошибки или упущения.Автором материала является третье лицо, DST Retirement Solutions, LLC, компания SS&C («SS&C»), не аффилированная с Merrill или какой-либо из ее дочерних компаний, и предназначена только для информационных и образовательных целей. Выраженные мнения и взгляды не обязательно отражают мнения и взгляды компании Merrill или ее аффилированных лиц.Любые предположения, мнения и оценки действительны на дату публикации этого материала и могут быть изменены без предварительного уведомления. Прошлые показатели не гарантируют будущих результатов. Информация, содержащаяся в этом материале, не является советом о налоговых последствиях принятия какого-либо конкретного инвестиционного решения. Этот материал не принимает во внимание ваши конкретные инвестиционные цели, финансовое положение или потребности и не предназначен в качестве рекомендации, предложения или ходатайства о покупке или продаже какой-либо ценной бумаги, финансового инструмента или стратегии.Прежде чем действовать в соответствии с какой-либо рекомендацией, содержащейся в этом материале, вам следует подумать, соответствует ли это вашим интересам с учетом ваших конкретных обстоятельств, и, при необходимости, обратиться за профессиональной консультацией.
Из-за возможности человеческой или механической ошибки со стороны SS&C или ее источников ни SS&C, ни ее источники не гарантируют точность, адекватность, полноту или доступность какой-либо информации и не несут ответственности за какие-либо ошибки или упущения или за результаты, полученные из использование такой информации.Ни при каких обстоятельствах SS&C не несет ответственности за любые косвенные, специальные или косвенные убытки в связи с использованием контента подписчиком или другими лицами.
3633084Недооцененные индикаторы акций: как их найти и получить большую прибыль
Если вы какое-то время инвестируете в акции, то знаете, что зарабатывать деньги на фондовом рынке — дело несложное. Упражнение простое: вы покупаете определенную акцию по определенной цене, а затем продаете ее по более высокой цене. Но когда цены на акции падают ниже цены покупки, что делать? И как узнать правильную цену для покупки акций? Это вопросы, которые часто озадачивают инвесторов.Но один подход, восходящий по крайней мере к книге Бенджамина Грэма «Интеллектуальный инвестор» 1949 года, может помочь вам найти «лучшие» инвестиции с учетом ваших временных рамок, устойчивости к риску и конкретных целей. Он включает выявление «недооцененных акций», которые по той или иной причине продаются по ценам, намного ниже их базовой стоимости. Аутсайдеры фондового рынка
Несколько раз некоторые не очень популярные компании демонстрируют рост продаж и прибыли квартал за кварталом, но цены на их акции не растут.Эти компании остаются незамеченными как трейдерами, так и инвесторами, поэтому их акции доступны по более низким ценам, несмотря на продемонстрированный ими рост. Таким образом, если прибыль компании выросла на 20% за последние три квартала, но цена акций не выросла вообще или только что выросла на 1-10%, это недооцененная акция. Часто цена таких акций в конечном итоге догоняет рост прибыли и продаж компании. Со временем те, кто признал эту недооцененную акцию и инвестировал в нее, наверняка получат финансовую выгоду.
Идея состоит в том, чтобы идентифицировать недооцененные акции раньше, чем это сделает кто-либо другой, потому что, как только они привлекут внимание, их цены обязательно вырастут. Инвесторы могут руководствоваться шестью критериями при поиске недооцененных акций:
Коэффициент низкой цены / прибыли (P / E): Коэффициент P / E рассчитывается как текущая цена акции, деленная на ее прибыль на акцию (EPS) за 12-месячный период. Акция, торгующаяся по 40 рупий за акцию с прибылью на акцию 2, имеет коэффициент P / E, равный 20, в то время как акции, торгующиеся по цене 40 рупий за акцию с прибылью на акцию Re 1, имеют коэффициент P / E 40, что означает, что инвестор платит 40 рупий, чтобы потребовать Re 1 в прибыли.Недооцененные акции обычно имеют более низкий коэффициент PE.
Отставание по отношению к соотношению цены и качества: Цена акций компании может быть ниже, чем у компаний-аналогов по отрасли по нескольким причинам. Один из них — это когда финансовый эксперт проявляет озабоченность по поводу определенных финансовых показателей, а хлыстовая травма заставляет инвесторов распродаться и снизить цену. Цена иногда настолько занижена, что акции становятся недооцененными. Вы можете проверить свой скринер на наличие опции, которая позволяет вам сравнивать отдельные истории курсов акций за разные периоды времени с другими отдельными акциями и фондовыми индексами.
Коэффициент низкой цены / роста прибыли (PEG): Считается более точным, чем просто коэффициент P / E компании, PEG — это оценочная метрика для определения относительного компромисса между ценой акции и прибылью на акцию ( EPS) и ожидаемый рост компании. Он рассчитывается путем деления коэффициента P / E на «темпы роста прибыли». Если соотношение меньше 1 (например, P / E, равное 10, а прогнозируемый рост составляет 15%, получается коэффициент PEG, равный 0,66), инвесторы могут уделять больше внимания прошлым результатам, а не возможностям будущего роста.Однако имейте в виду, что прогнозы роста — это всего лишь прогнозы.
Высокая дивидендная доходность: То, что большинство инвесторов предпочитают игнорировать — если ставка выплаты дивидендов компании превышает таковую у их конкурентов, это может указывать на то, что цена акций упала до статуса «заниженной» (по отношению к выплате дивидендов) . Подумайте, если компания не испытывает финансовых затруднений и будущие выплаты дивидендов кажутся безопасными, возможность получения дивидендов может обеспечить прибыль в краткосрочной перспективе, а также возможность повышения курса акций в будущем.Если вы используете средство проверки акций (см. Ниже), используйте «% дивидендной доходности», чтобы найти недооцененные акции в данной отрасли.
Низкое соотношение рыночной стоимости к балансовой стоимости: Отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости (также называемое соотношением цены к балансовой стоимости) — это показатель финансовой оценки, используемый для оценки текущей рыночной стоимости компании по отношению к ее балансовой стоимости. Рыночная стоимость — это текущая цена всех находящихся в обращении акций (то есть цена, которую, по мнению рынка, стоит компания). Балансовая стоимость — это сумма, которая останется, если компания ликвидирует все свои активы и погасит все свои обязательства.Компания, которая имеет низкую рыночную стоимость по отношению к балансовой стоимости, может иметь ситуацию недооценки. Ключевым моментом является понимание реальной стоимости как материальных активов (земля, здания, денежные средства), так и нематериальных активов (гудвил, интеллектуальная собственность). Например, компания, производящая и продающая чай, также может владеть собственностью. Стоимость собственности, которой владеет компания, потенциально может быть больше, чем стоимость чайного бизнеса, которым она управляет. Инвесторы могут упустить это из виду, и цена акций не будет отражать базовую стоимость активов чайной компании в бухгалтерских книгах.
Однако имейте в виду, что не все эти показатели являются главными факторами, определяющими, является ли акция хорошей стоимостью. Инвестор не может применять единственную меру, чтобы гарантировать, что потенциальные инвестиции недооценены. Если для акции справедливо более одного из этих утверждений, возможно, вы обнаружили рыночную неэффективность, которая является хорошей возможностью для инвестиций.
Границы | Использование E-GARCH для анализа влияния настроений инвесторов на доходность акций в условиях краха фондового рынка
Введение
В июле 2020 года «China Securities Journal» указал, что китайский рынок акций A «необходим и условен для выхода на здоровый бычий рынок», который будет необходим для содействия экономическому восстановлению, привлечения иностранных инвестиций и конкуренции с другими странами.Пекин хочет повторить V-образный отскок, наблюдаемый на фондовом рынке США, в надежде, что результирующий эффект богатства и эмоциональный подъем будут эффективными для решения многих внутренних экономических проблем во время кризиса COVID-19. Текущий бычий рынок в Китае определяется ликвидностью / политикой, когда капитал перетекает из облигаций и банковских депозитов в акции. Без сильной поддержки корпоративных доходов настроения участников рынка будут неустойчивыми. Более того, несколько факторов также являются потенциальными рисками для серьезной волатильности рынка: неутешительные экономические данные во второй половине года, корпоративные доходы во втором квартале и прогнозы на вторую половину года, геополитические риски и потенциальные санкции со стороны Китая. Переговоры о торговой войне в США и / или политические беспорядки в Гонконге, обострение наводнений в Китае и вспышки вирусов второй волны (Feng and Liu, 2020).В отличие от бычьего рынка A-акций 2015 года (обусловленного левериджем и маржинальным финансированием), местные инвесторы до сих пор продолжали хранить средства на рынке, учитывая, что доходность внутренних облигаций Китая и ставки по депозитам упали.
Эпидемия коронавируса влияет на реальный сектор экономики. Gong et al. (2020) отметили плохие квартальные отчеты за 2020 год некоторых листинговых компаний. Из-за воздействия эпидемии на рынок акций категории А краткосрочный рынок резко колебался, прежде чем стабилизироваться. Как долго продлится этот эффект, зависит от развития эпидемии.С фундаментальной точки зрения, несмотря на серьезность эпидемии, ее влияние на реальную экономику ограничено, многие акции имеют «паническое» падение, которое со временем может повернуть вспять. Что касается текущего уровня оценки рынка A-акций, Chen et al. (2019) утверждали, что еще до вспышки эпидемии текущая оценка большинства отдельных акций достигла исторического дна. Однако текущая структура инвесторов на рынке A-акций очень несбалансирована: на розничных инвесторов приходится более 90%, а на учреждения — менее 10%.В то время как институциональные инвестиции сосредоточены на ожиданиях будущего роста котируемых на бирже компаний, розничные инвестиции, как правило, более спекулятивны и подвержены влиянию эмоций. Этот большой объем розничных инвестиций может усилить колебания на рынке акций категории А, когда инвесторы сначала будут чрезмерно оптимистичны, основываясь на слухах о хороших результатах, а затем запаниковать падениями рынка, не желая реинвестировать до тех пор, пока не произойдет восстановление.
Акции China A достигли пика на бычьем рынке в начале 2016 года, и им еще предстоит восстановить эти высоты (Hu and Wang, 2018; Yang, 2018).Резкий рост и падение в 2015 году было вызвано тем, что Центральный банк Китая снизил норму обязательных резервов и процентную ставку в апреле 2014 года, впервые более чем за 2 года. С падением процентных ставок рынок А-акций резко вырос. С июня 2014 года рынок вырастет вдвое менее чем за год. Столь интенсивные спекуляции, в свою очередь, вызвали опасения за перспективы рынка акций категории А. Рынок акций категории А начал стремительно падать в середине июня 2015 года, когда фондовый рынок пережил несколько кризисных дней.Правительство вмешалось, когда индекс Shanghai Composite упал до 4000 пунктов, но это не привело к восстановлению. Рынок все еще был далеко от своего дна, и нередко было падение 1000 акций до установленного правительством дневного лимита. К 2018 году A-акции демонстрировали тенденцию к снижению в течение года из-за таких факторов, как экономический спад, волатильность рынка и сохраняющаяся геополитическая неопределенность (например, процесс Brexit, торговые споры между Китаем и США и другие факторы). Индекс Shanghai Composite упал на 24 пункта.59%, а индекс компонентов Шэньчжэня упал на 34,42%, что стало вторым по величине падением в их истории. В начале 2019 года тенденция к снижению изменилась, но к маю восстановление приостановилось.
Китайскому рынку капитала 40 лет (начало 1981 г.), но он остается незрелым по сравнению с рынками капитала развитых стран. Принимая во внимание, что большинство участников развитых рынков являются институциональными инвесторами (Clark and Monk, 2017), около 70% участников китайского рынка являются индивидуальными инвесторами, и только 30% являются институциональными инвесторами.Нерациональное спекулятивное торговое поведение также более широко распространено на китайском рынке акций A, где инвесторы склонны преследовать краткосрочные взлеты и падения. Кроме того, информация, доступная общественности, очень ограничена, что делает рынок A-акций более уязвимым для слухов. Все эти факторы, как и другие, могут легко вызвать серьезные отклонения в восприятии рынка. Поэтому особенно важно изучить взаимосвязь между фондовым рынком и настроениями инвесторов. Предыдущая литература показала, что настроения инвесторов влияют на цены акций (Renault, 2017; Qadan and Nama, 2018).В последующих исследованиях исследователи также предположили, что настроения инвесторов влияют на стоимость корпоративных облигаций и опционов (Bethke et al., 2017; Seok et al., 2019). Это исследование дополнительно улучшает метод построения индекса настроений инвесторов, добавляя два косвенных индикатора настроений (активность инвесторов ACT и уровень кредитного плеча на фондовом рынке), чтобы посмотреть, как индекс колебаний настроений инвесторов связан с доходностью акций до и после краха фондового рынка.
Традиционные финансовые теории рассматривают инвесторов как в целом рациональных и считают, что рациональные арбитражёры могут противодействовать влиянию иррациональных инвесторов на цены (Daniel and Titman, 1999; Kozak et al., 2018). Основные теории традиционных финансов включают современную теорию портфелей активов Марковица (1952), популярную теорему MM, предложенную Франко и Мертоном (1958), теорию ценообразования капитальных активов (CAPM), предложенную Шарпом (1964), гипотезу эффективного рынка. предложенную Фамой (1970), теорию ценообразования опционов, предложенную Блэком и Скоулзом (1973), и теорию арбитражного ценообразования (APT), предложенную Россом (2013), и т. д. строгая логика и единая аналитическая основа.Однако с 1980-х годов финансовые рынки демонстрируют множество аномалий, которые нельзя объяснить существующими финансовыми теориями, таких как эффект импульса, аномалия недостаточной реакции, аномалия чрезмерной реакции акций малой капитализации и поведение скидок закрытых фондов.
В результате поведенческая теория финансов стала заменять традиционные теории финансов, поскольку она лучше объясняет эти финансовые аномалии. Теория поведенческих финансов использует когнитивную психологию и рассматривает инвесторов как рационально ограниченных с точки зрения познания, эмоций и отношения (Day, 2016; Mushinada, 2020).Поэтому инвесторы неправильно реагируют на рыночный шум и вызывают систематические когнитивные искажения. Теория поведенческих финансов рассматривает, как этот иррациональный шум трейдеров влияет на работу эффективных рынков (De Long et al., 1990; Cuong et al., 2019). Настроение инвесторов (Де Лонг и др., 1990; Кумари и Махакуд, 2016) — один из иррациональных факторов, вызывающих шум в торговле. Таким образом, изучение взаимосвязи между настроениями инвесторов и рыночной доходностью будет способствовать развитию теории поведенческих финансов.Это исследование также может помочь инвесторам принимать более рациональные инвестиционные решения на основе лучшего понимания рыночных правил, а также помочь регулирующим органам в управлении их надзором и выработкой политики.
Пробелы в исследованиях
В последние десятилетия все большее число ученых изучают влияние настроений инвесторов на цены финансовых активов (Zheng, 1999; Kelly and Ahmad, 2018), а также на настроения инвесторов и цены акций (Baker and Wurgler, 2006; Smales , 2017). Но большинство этих исследовательских работ посвящено развитым странам.Соответствует ли ситуация в странах с развивающейся экономикой результатам для развитых стран? Более того, лишь немногие ученые изучали индекс Шанхайской фондовой биржи Китая (SHCOMP) до и после краха фондового рынка. Кроме того, SHCOMP более репрезентативен, чем китайский индекс наблюдения за CCTV, потому что индекс наблюдения за CCTV рассчитывается на основе опроса только 60 компаний по ценным бумагам и консалтинговых компаний в материковом Китае. По мере непрерывного развития рынка капитала влияние этих 60 институтов на рынке будет продолжать ослабевать, поэтому сомнительно, что они могут точно отражать общее настроение рынка.Более того, в прошлом в литературе говорилось только о взаимосвязи между настроениями инвесторов и ценами на акции, но редко упоминалось о том, отличались ли отношения между ними до и после краха фондового рынка от обычных.
Результаты исследований
Этот документ не только улучшает метод построения индекса, добавляя два косвенных индикатора настроения: активность инвестора ACT и уровень кредитного плеча фондового рынка, но также обнаруживает, что коэффициент до краха фондового рынка был меньше, чем коэффициент после краха фондового рынка, при сравнении увеличения в настроениях инвесторов vs.при одинаковом значении повышение настроений оказало меньшее влияние на рыночную норму доходности до краха фондового рынка, чем снижение после краха.
Обзор литературы и гипотезы
Предпосылки исследования
Неоклассическая экономическая теория предполагает, что люди по своей сути рациональны, что информация открыто раскрывается и что рынок эффективно управляется. Другими словами, люди могут использовать имеющуюся информацию для рационального инвестирования и потребления, а рынок ценных бумаг может быстро и точно реагировать на новую информацию.Кроме того, цены на ценные бумаги полностью отражают всю рыночную информацию, при этом рыночная конкуренция заставляет цены на ценные бумаги переходить с нового баланса в ответ на независимую и случайную новую информацию.
Однако в реальном мире гипотеза неоклассической экономической теории является неполной. Цены на ценные бумаги не могут полностью отражать всю информацию на рынке. Новая рыночная информация не может сразу повлиять на рынок ценных бумаг, и реакция инвесторов на эту информацию не может быть рациональной.Неоклассическая экономика игнорирует важные аспекты человеческого поведения и психологии. Например, психологические изменения влияют на принятие решений людьми, включая инвестиционные решения и потребительское поведение. Самые ранние исследования настроений инвесторов были основаны на человеческих психологических факторах (Watson, 1912). После этого поведенческие финансы стали областью исследований, которая превратилась в современную теорию настроений инвесторов. Теория перспектив Канемана и Тверски (1979) фокусируется на поведении инвесторов с психологической точки зрения, предполагая, что розничные инвесторы более восприимчивы к эмоциональным факторам или когнитивным предубеждениям, которые приводят к необоснованному торговому поведению.
Стандартного определения настроений инвесторов не существует. Согласно Бейкеру и Вурглеру (2006), настроение инвесторов определяется как «уверенность в будущих денежных потоках и инвестиционных рисках, не оправдываемая имеющимися фактами». Точно так же Стейн (1996) также определил сантименты как систематическое отклонение ожиданий инвесторов в отношении будущего. Настроения инвесторов стремятся измерить готовность участников рынка инвестировать или ожидания в отношении своих инвестиций. Хотя трейдеры испытывают неоспоримое влияние настроений инвесторов, их измерение представляет собой сложную задачу попытаться количественно оценить чувство (т.е., сантимент). Более того, разные индивидуальные инвесторы могут иметь разные настроения. Несмотря на трудности измерения, общепризнано, что настроения инвесторов являются необходимым компонентом поведения фондового рынка с реальной объяснительной силой. В экономической деятельности настроения являются неопределенным фактором, влияющим на субъективные суждения инвесторов о будущей доходности. Это, в свою очередь, влияет на его инвестиционное поведение и, таким образом, оказывает большое влияние на рынок.
Мнения инвесторов и финансовые активы
Ранние исследования утверждали, что шумные трейдеры не важны для формирования цен на финансовые активы (Fama, 1965; Stephen, 1976; Хренникова, 2016).Talwar et al. (2021) рассмотрели процесс принятия решений инвесторами с точки зрения психологии и отметили, что на отдельных инвесторов могут легко повлиять эмоциональные факторы или когнитивные предубеждения, ведущие к необоснованному торговому поведению. Бейкер и Вурглер (2006) также доказали, что настроения инвесторов могут повлиять на доходность акций. Теория поведенческих финансов рассматривает две силы, определяющие цены на финансовые активы: шумные трейдеры и рациональные арбитражеры. Де Лонг и др. (1990), Грубер (2011) отметили, что трейдеры, преследующие шум, могут быть чрезмерно активными или неактивными, поэтому их поведение может вызвать отклонение цен на акции от их фундаментальных показателей.Нерациональные инвесторы могут слишком остро реагировать на хорошие новости, но они также могут игнорировать плохо сообщаемые плохие новости (Brown and Cliff, 2004; Hirota and Sunder, 2016). Шлейфер и Вишни (1997) предложили теорию ограничения арбитража, которая утверждает, что уровни иррационального инвестиционного поведения и рыночного шума слишком высоки, чтобы их полностью компенсировали арбитражёры. В результате рациональные арбитражеры могут сократить свои позиции или уйти с рынка, тем самым еще больше ослабляя стабилизирующий эффект арбитража и вызывая еще большее отклонение цен на активы от их внутренней стоимости.Следовательно, с точки зрения поведенческого финансирования поведение инвесторов можно объяснить психологическими перспективами и индексами бычьих / медвежьих настроений (Ryu et al., 2017).
Настроение инвесторов относится к инвестиционным намерениям и ожиданиям инвесторов. Чау и др. (2016) определяют такие настроения как причину чрезмерных колебаний допустимого риска, которые являются слишком пессимистичными или слишком оптимистичными по отношению к прогнозам активов. Пессимистичные или оптимистичные настроения могут привести к отклонению цены актива от его внутренней стоимости.Однако эффект трудно измерить количественно, и вопросы (например, насколько высока эта оценка или как быстро она меняется в настоящее время) осложняются широкими различиями в интерпретациях между инвесторами из-за различных факторов, от стиля инвестирования до состояния благосостояния. Де Лонг и др. (1990) и Han et al. (2016) предложили модель шумовой торговли из-за сложности прогнозирования настроения шумных трейдеров. Они считали, что шумные настроения трейдеров всегда присутствуют на финансовом рынке, что создает системный фактор риска, который может начать заметно влиять на цены активов в любое время.
Другие исследователи пытались понять настроения инвесторов, объединив идеи психологии и финансов. Ye et al. (2020) отметили, что настроения возникают, когда инвесторы полагаются на собственное несовершенное понимание рынка и собственную когнитивную психологию. Браун и Клифф (2004) и Харита и Учил (2019) рассматривают настроения инвесторов как отражение личных ожиданий инвесторов в отношении нормы доходности рынка. Например, у инвесторов с высоким оптимизмом более высокие ожидания доходности, чем у пессимистичных инвесторов.Бейкер и Вурглер (2006) и Пикколи и Чаудхури (2018) связали настроения инвесторов с психологической спекулятивной тенденцией. Рост настроений инвесторов повышает интерес к спекулятивной торговле, независимо от различных арбитражных возможностей рассматриваемых акций. Таким образом, такая спекуляция оказывает поперечное влияние на весь рынок.
Подводя итог, мы согласны с тем, что современные инвесторы имеют доступ к такому количеству средств массовой информации о рынке, что это действительно влияет на формирование у них бычьих или медвежьих ожиданий относительно тренда фондового рынка в будущем.В этом текущем исследовании настроений инвесторов используются количественные методы с использованием нескольких косвенных индикаторов для приблизительного определения настроений инвесторов. Обзор литературы показывает, что эти индикаторы делятся на две категории: прямые индикаторы настроений инвесторов, которые также известны как интуитивные индикаторы настроений, и косвенные индикаторы, которые также называются объективными индикаторами настроений.
Индикатор настроения инвесторов: Investors Intelligence Index, Bullish Sentiment Index, TURN
Шесть индикаторов в основном используются учеными для измерения интуитивных настроений инвесторов, особенно в Китае.(1) Индекс разведки инвесторов, или индекс II, обновляется еженедельно с 1964 года и составляется компанией Chartcraft. Ли и др. (2002) и Jitmaneeroj (2017) использовали этот индекс для изучения настроений инвесторов. (2) Индекс дружбы составляется HARDADY. Статистические выборки индекса — это все институциональные инвесторы, включая фонды, страхование, частные акции и основные средства массовой информации. (3) Индекс Haodan публикуется с 1997 года и является первым индексом настроения инвесторов, опубликованным в континентальном Китае.(4) Индекс наблюдения за CCTV содержит данные о частоте как за день, так и за неделю. (5) Индекс бычьих настроений (BSI) был разработан Цуй (2013). (6) Индекс Sina Long Short Index (SinaISI) составляется Sina Finance.
Семь косвенных индикаторов настроений инвесторов в основном используются учеными. (1) Учетная ставка закрытого фонда (CEFD) является наиболее распространенной косвенной переменной, которую используют западные ученые. Нил и Уитли (1998) регрессировали доходность акций компаний с большой и малой капитализацией на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) с 1933 по 1998 год с учётом ставки дисконтирования закрытых фондов за тот же период.Они обнаружили, что дисконт закрытого фонда может предсказать разницу между доходностями разных типов акций. Однако, когда Браун и Клифф (2005) регрессировали нормы доходности акций с большой капитализацией и акций с малой капитализацией за более короткие периоды от 6 месяцев до 3 лет, они обнаружили, что ставка дисконтирования закрытых фондов не может существенно предсказать норму доходности акции. (2) Скорость оборачиваемости (TURN) относится к частоте перехода акций из рук в руки, как показано в данных рыночных транзакций.В то время как объем торгов является абсолютным количественным показателем, скорость оборота — относительным количественным показателем (Lee et al., 2009; Cohen et al., 2016). Бейкер и Стейн (2004) использовали этот индикатор для исследования настроений инвесторов. Они обнаружили, что когда скорость оборота (объем) на рынке увеличивается, это часто происходит из-за того, что на рынке больше доминируют иррациональные инвесторы, что вызывает краткосрочную переоценку рынка, что указывает на то, что будущая норма прибыли может быть низкой. (3) Индекс опережающей-снижающейся линии (ADL) определяется как отношение растущих акций (ADV) к падающим акциям (DEC) за день, как показано в индексе производительности рынка.Браун и Клифф (2005) использовали этот индикатор. (4) Процентная ставка финансирования относится к индексу рыночного левериджа. Финансирование — это сделка по привлечению средств для покупки ценных бумаг. (5) Процентная ставка по ссуде с ценными бумагами, которая также относится к индексу рыночного левериджа, представляет собой поведение сделки по заимствованию и продаже ценных бумаг. Ученые использовали комбинацию индикатора ставки финансирования и индикатора ставки по ценным бумагам для исследования настроений инвесторов (Brown and Cliff, 2004; Chen et al., 2016). (6) Количество новых инвесторов является показателем активности инвесторов и в некоторой степени отражает мнение потенциальных инвесторов, которые еще не вышли на рынок (внебиржевые инвесторы). (7) Индекс настроения инвесторов — это синтетический индекс, созданный Чжаном и др. (2018). Он сочетает в себе скорость оборота рынка и ставку дисконтирования закрытых фондов в качестве объективного индикатора настроений.
Тем не менее, когда Kim et al. (2014) провели эмпирическое исследование индекса настроений, составленного Investors Intelligence Communications, и пришли к выводу, что настроения инвесторов бесполезны и не оказывают значительного влияния на рыночную доходность в краткосрочной или долгосрочной перспективе.Поэтому потребовались более сложные модели. Браун и Клифф (2005) и Чжан и др. (2018) установили модель VAR для оценки настроений инвесторов и рыночной доходности. Они обнаружили, что настроения инвесторов действительно имеют некоторую предсказательную силу для долгосрочной доходности акций, хотя они согласились с Sot & Statman, что это не относится к краткосрочной доходности. Бейкер и Вурглер (2006) и Бекирос и др. (2016) далее обнаружили, что настроение инвесторов в разрезе может предсказать доходность различных акций. Они указали, что, когда настроения инвесторов были выше (ниже), доходность акций с малой капитализацией, акций с убытками и акций с высокой волатильностью на рынке была ниже (выше), в то время как акции с большой капитализацией, прибыльные по результатам акции акции, по акциям с низкой волатильностью доходность была выше (ниже).Энгл (2001) изучил динамическое влияние институциональных инвесторов на доходность акций, построив модель Маркова-Переключения-GARCH, и обнаружил, что увеличение позиций институциональных инвесторов может изменить волатильную структуру рыночной доходности в краткосрочной перспективе. Другими словами, был проверен вклад институциональных инвесторов в стабильность рынка.
Мнение инвесторов и доходность акций
Исследования показали, что эмоции влияют на доходность акций, а оптимизм и пессимизм инвесторов приводят к колебаниям курса акций (Baker, Wurgler, 2006; Li et al., 2020). Stambaugh et al. (2012) и Renault (2017) обнаружили, что в месяцы, следующие за периодом высокого настроения, стратегия долгосрочных аномалий была более прибыльной, чем после периода низкого настроения. Sun et al. (2016) обнаружили, что во время рецессии настроения инвесторов не могли предсказать доходность акций. Настроения инвесторов также могут изменить восприятие инвесторов, повлиять на их инвестиционные решения и привести к изменению цен на акции (Stambaugh et al., 2012; Sun et al., 2016).
Cheng and Liu (2005) выбрали индекс предпочтений, который представляет настроения инвесторов, а затем использовали модель VAR для анализа настроений инвесторов и доходности фондового рынка.Результаты показывают, что среднесрочный индекс настроений инвесторов имеет большее влияние на волатильность доходности фондового рынка, чем краткосрочные настроения инвесторов. На индекс краткосрочных настроений гораздо больше влияют рыночные колебания доходности.
Альтернативой модели VAR, используемой Cheng и другими, является модель T-GARCH, используемая Fang (2010) и An et al. (2018). Результаты показывают, что, когда рынок работает плохо, чем выше (в отрицательном смысле) индекс настроений розничных инвесторов, крупных инвесторов и институциональных инвесторов, тем ниже дневная доходность Шанхайской фондовой биржи.Когда рынок работает хорошо, тем лучше настроение инвесторов и выше дневная доходность Shanghai Composite Index. Модель T-GARCH показывает, что настроения инвесторов обладают хорошей способностью прогнозировать доходность акций.
Chi et al. (2012) использовали метод расширенного фильтра Калмана для определения индекса настроения инвесторов. Они обнаружили, что настроения инвесторов в значительно большей степени влияют на акции компаний с малой капитализацией, чем на акции с высокой капитализацией. Что касается влияния доходности на настроения инвесторов, то большее влияние будет иметь доходность акций с большой капитализацией.Другой их вывод заключается в том, что колебания настроений инвесторов более предсказывают рыночную доходность, чем сам индекс настроений.
Итак, после того, как инвесторы получают рыночную информацию, они формируют бычье или медвежье ожидание рыночного тренда. В периоды роста настроений ожидания инвесторов относительно перспектив рынка станут более оптимистичными, что будет стимулировать спекулятивную торговлю и увеличить объем рынка. Это в определенной степени будет способствовать общему подъему всего индекса фондового рынка.В периоды снижения настроений инвесторов инвесторы более пессимистичны в отношении перспектив рынка, поэтому спрос на спекулятивные операции слабый, что может привести к дальнейшему падению индекса акций. На основании этого мы предлагаем нашу первую исследовательскую гипотезу:
H 1 : Чем больше изменились настроения инвесторов, тем выше доходность фондового рынка
Эффект левериджа, обычно обсуждаемый в области финансов, создает асимметрию между положительными и отрицательными шоками в общих финансовых временных рядах.Когда долг компании остается неизменным, более низкая цена акций компании соответствует более низкому акционерному капиталу. Следовательно, чем больше размер долга компании / собственного капитала, тем выше остаточный риск компании, связанный с неопределенностью в отношении будущих денежных потоков. Этот эффект от отрицательного шока больше, чем от положительного. Соответственно, мы предлагаем нашу вторую исследовательскую гипотезу:
H 2 : Негативное влияние настроений инвесторов на рыночную доходность больше, чем положительное.
Кроме того, при изучении корреляции между индексом настроений инвесторов и доходностью акций необходимо дополнительно рассмотреть некоторые вопросы. Общая ситуация на фондовом рынке всегда меняется, и факторы, влияющие на доходность акций, очень сложны. Фактически, немалый набор факторов может полностью объяснить поведение рынка. В условиях такой нестабильности рынка остается ли влияние индекса настроений инвесторов на доходность акций постоянным? Принимая во внимание радикальный рост и обвал китайских акций категории А в 2015 году, в рамках выборочного периода, изученного в этой статье, мы также можем уточнить и проанализировать влияние изменений настроений инвесторов на доходность акций до и после этого обвала.Таким образом, мы предлагаем нашу третью исследовательскую гипотезу:
H 3 : Когда рост настроений инвесторов имеет такую же величину, диапазон увеличения рыночной доходности до краха фондового рынка меньше, чем после краха фондового рынка.
Методология
Сбор образцов и данных
Образцы данных, используемые в этой статье, взяты с официального сайта China Securities Depository and Clearing Corporation Limited (CSDC) и Wind Financial Terminal.Промежуток времени — с 1 января 2015 г. по 31 декабря 2018 г. с использованием всех еженедельных данных, всего 1040 наборов данных. Этот временной период выбран потому, что мы считаем, что на 1 января 2015 года широкий рынок продолжал длительную медвежью рыночную тенденцию с 2009 года, когда различные индексы имели тенденцию к снижению. Только в апреле 2015 года, когда центральный банк инициировал свое первое сокращение RRR за более чем 2 года, индекс широкого рынка начал стабилизироваться. Еще два снижения ставок произошли в июне и ноябре того же года.Затем в 2016 году рынок испытал резкий скачок и падение. Наконец, к 2018 году рынок оставался относительно стабильным, без бычьих или медвежьих тенденций в течение года, хотя в начале года на рынке наблюдалось постоянное слияние. Таким образом, если посмотреть на 4-летний рынок в целом, то можно увидеть, что рынок испытал относительно полный цикл бычьего-медвежьего, что повышает надежность анализа и выводов, сделанных в этой статье.
Процесс выбора индикаторов эмоционального агента
Во-первых, мы построили индекс настроений инвесторов.Для построения эффективного индекса настроений инвесторов необходимо выбрать истинный косвенный индекс настроений инвесторов. Следуя стандартной практике, описанной в литературе, мы сначала проверили основные показатели. Этот скрининг учитывает возможное опережение и запаздывание прокси-индикаторов. Бейкер и Вурглер (2006) указывают, что этот эффект запаздывания косвенных переменных настроений инвесторов означает, что эти переменные могут отражать настроения инвесторов в разные периоды. Мы анализируем корреляцию между рыночным индексом и вышеупомянутыми предварительно отобранными косвенными переменными настроений и их соответствующими переменными запаздывания первого порядка.Затем мы берем переменную с наивысшим коэффициентом корреляции в качестве соответствующей конечной прокси-переменной эмоции.
Для проведения последующего эмпирического исследования настроений инвесторов и доходности фондового рынка в данном исследовании в качестве независимой переменной используется синтетический индекс настроений инвесторов SENTIMENT (Baker and Wurgler, 2006). Объясняемая переменная — это доходность фондового рынка. Исходные данные рынка выбираются из составного индекса Шанхайской фондовой биржи (SHCOMP) и текущей доходности Шанхайской фондовой биржи (Fang, 2010).В этой статье выбираются только объективные индикаторы настроений для представления настроений инвесторов на рынке и не используются интуитивно понятные индикаторы.
Интуитивные индикаторы настроения обычно получают из конкретных вопросов в интервью или анкетах; Затем строятся различные индексы для измерения настроений инвесторов на основе статистических результатов ответов инвесторов. Хотя интуитивно понятные индикаторы настроения могут напрямую измерять чувства и ожидания инвесторов, достоверность таких данных все еще подвергается сомнению многими отраслевыми экспертами и учеными.Есть две основные причины. Во-первых, идеи инвестора не всегда могут быть реализованы на практике. Во время собеседований с инвесторами меняется их мнение о будущем. Шум на рынке повлияет на решения инвесторов, и они могут не начать инвестировать в соответствии с мнениями, выраженными в их интервью. Во-вторых, сомнительно, чтобы выборка интервью-опроса была репрезентативной. Например, индекс рынка видеонаблюдения рассчитывается на основе опроса 60 компаний, работающих с ценными бумагами, и консалтинговых компаний в материковом Китае.Однако с постоянным развитием рынка капитала влияние этих 60 институтов на рынке будет продолжать уменьшаться и делать их нерепрезентативными для рыночных настроений. Основываясь на двух вышеупомянутых причинах, мы считаем, что то, что инвесторы в конечном итоге «делают», лучше отражает рыночные настроения, чем то, что они «думают» о своих действиях. Фактически, различные объективные данные о транзакциях на финансовом рынке содержат индикаторы настроений инвесторов. Следовательно, в этой статье используются только эти объективные индикаторы настроений.
Наш комплексный индикатор настроения инвесторов (SENTIMENT) строится следующим образом. Основными индикаторами настроений, которые мы использовали, являются индикаторы эффективности рынка (ARMS), индикаторы рыночной торговли (скорость оборота, TURN), индикаторы рыночной активности (недельная активность инвестора, ACT) и индикаторы рыночного кредитного плеча (соотношение финансового баланса / рыночной стоимости в свободном обращении предмет финансирования, ПЕРЕГОВОР). Вышеупомянутые предварительно выбранные эмоциональные прокси-переменные и соответствующие им переменные запаздывания первого порядка и рыночный индекс затем были проанализированы на предмет индивидуальных корреляций.Как отметили Бейкер и Вурглер (2006), каждая из этих различных косвенных переменных настроений инвесторов может иметь различный эффект опережения и запаздывания; Поэтому мы взяли вышеупомянутые предварительно выбранные эмоциональные прокси-переменные и их соответствующие переменные запаздывания первого порядка и рыночный индекс, а затем проанализировали их по отдельности на предмет корреляций. Затем переменная с наивысшим коэффициентом корреляции была принята в качестве соответствующей конечной прокси-переменной эмоции. На основе этого выбора мы затем используем анализ главных компонентов для построения индекса настроений инвесторов, описанного в этой статье.
Существует множество объективных индикаторов настроений, которые характеризуют настроения инвесторов. Мы ссылаемся на Fang (2010), чтобы разделить индикаторы, отражающие объективные эмоции, на 4 подкатегории: индикаторы эффективности рынка (ARMS), индикаторы рыночных операций (скорость оборота, TURN), индексы рыночной активности (еженедельная активность инвесторов, ACT) и Показатели рыночного левериджа (отношение остатка финансирования к свободной рыночной стоимости объекта финансирования, РЫЧАГ).
Индикаторы рыночной эффективности: ARMS
В дополнение к обращению внимания на рост и падение (диапазон) индекса после закрытия каждого дня, большинство фондовых инвесторов будут обращать внимание на то, сколько акций выросло и сколько упало каждый день, чтобы почувствовать силу и слабость фондового рынка.Одним из наиболее распространенных индикаторов является индекс вакансий (коэффициент количества изменений, ADL), который измеряет количество акций, растущих и падающих каждую неделю, по следующей формуле коэффициента:
ADLt = ADVtDECt (1)Этот коэффициент измеряет количество акций, цена закрытия которых выросла ( ADV т ) или упала ( DEC т ) за неделю т . Когда настроения рынка сильны, энтузиазм инвесторов относительно высок, и фондовый рынок часто показывает общий подъем.Этот подъем означает, что отношение ADL к будет большим. Когда рыночные настроения падают, это в определенной степени подавляет энтузиазм инвесторов. Растущее число падающих акций снизит коэффициент ADL . Однако простая мера количества растущих и падающих акций не учитывает торговый объем соответствующих акций (ОБЪЕМ). С этой целью мы вносим небольшие изменения в выражение индекса линии опережения-спада (ADL), выбирая ARMS в качестве индекса для измерения рыночных показателей и определяя его как:
ARMSt = ADVt / VOLUME_ADVt DECt / VOLUME_DECt (2)Здесь VOLUME_ADV t представляет собой сумму транзакции по растущим запасам, а VOLUME_DEC t представляет собой сумму транзакции по падающим ценам акций за неделю т .
Индикаторы рыночных операций: скорость оборота (TURN)
Скорость оборота относится к частоте, с которой акции покупаются и продаются на рынке в течение единицы времени, поэтому она отражает ликвидность акций. Когда настроения инвесторов высоки, транзакционный спрос ведет к гонке за акциями, которые, вероятно, принесут быструю прибыль. Следовательно, чем активнее запас, тем выше должна быть скорость оборачиваемости. Напротив, когда инвесторы находятся в депрессивном состоянии, их торговля значительно сокращается.Их торговое поведение также будет консервативным, а количество рыночных сделок будет меньше, что приведет к низкой скорости оборота. Следовательно, индекс оборачиваемости фондового рынка может использоваться для отражения силы торгового спроса, а также может использоваться в качестве индикатора для измерения настроения инвесторов. Мы определяем текучесть кадров как:
TURNt = Количество торгуемых (Shanghai A Sharest + Shenzhen A Sharest) Свободно плавающая рыночная стоимость (Shanghai A Sharest + Шэньчжэнь A Sharest) (3)Индекс рыночной активности: недельная активность инвесторов (ACT)
Что касается выбора индикаторов активности инвесторов, Zhang and Yang (2009) выбрали количество вновь открытых счетов в A-акциях.В этой статье используется индикатор недельной активности инвестора (ACT). Это решение вызвано двумя основными причинами. Во-первых, оценка A-акций затруднительна в связи с изменениями, внесенными Комиссией по регулированию ценных бумаг Китая (CSRC) во время тестового периода нашего исследования. В апреле 2015 года CSRC пересмотрела свое «Бизнес-руководство по счетам ценных бумаг», чтобы позволить инвесторам открывать счета A-share в различных 20 различных брокерских фирмах; Затем в следующем году он снова пересмотрел политику, ограничив число до 3. С нашими выборочными данными, охватывающими этот период времени, эти изменения политики приведут к искажению данных об открытии нового счета инвестора.Вторая причина неиспользования индикатора A-share — проблема недоступности данных. В настоящее время CRSC не публикует напрямую еженедельный индекс активности инвестора. Данные, которые CSRC публикует (с еженедельной периодичностью): количество инвесторов на конец периода, количество держателей позиций на конец периода и количество инвесторов, которые участвовали в транзакции в течение периода. . Среди этих трех предоставленных данных количество инвесторов на конец периода аналогично количеству инвесторов, занимающих позиции на конец периода.Мы предпочитаем сосредоточиться на простом количестве инвесторов, потому что короткие позиции также являются проявлением отношения. Таким образом, мы определяем еженедельную активность инвестора (ACT) на основе существующих опубликованных данных:
ACTt = Количество инвесторов, участвующих в сделках в течение PeriodtКоличество инвесторов на конец Periodt. (4)Индикатор рыночного кредитного плеча: баланс финансирования / свободная рыночная стоимость объекта финансирования (кредитное плечо)
На более развитых рынках ценных бумаг объем маржинальной торговли и кредитования ценными бумагами составляет значительную долю от общего объема рыночных операций.Таким образом, эти объемы отражают уровень заемных средств на рынке. До 2010 года на китайском рынке акций A разрешалось только одностороннее длинное позиционирование. С 2010 года длинные и короткие позиции по акциям A можно держать параллельно. Маржинальная торговля А-акциями претерпела четыре больших расширения. В настоящее время существует 948 базовых ценных бумаг, что составляет около 30% от общего количества A-акций в Шанхае и Шэньчжэне. Однако текущая деятельность по кредитованию ценных бумаг по-прежнему ограничена отдельными фирмами, работающими с ценными бумагами. Поскольку у этих фирм есть средства только на местах и небольшое количество акций, остаются фундаментальные проблемы, и рост этого бизнеса идет медленно.За тот же период из 948 целей / субъектов двойного финансирования только 31 акция являлась субъектами финансирования ценных бумаг. Из почти 940 миллиардов юаней двойного финансирования кредитование ценными бумагами составило лишь 3,5 миллиарда юаней (<0,5%). Поскольку это число по существу незначительно, мы учитываем только влияние финансового баланса и определяем уровень левериджа фондового рынка (РЫЧАГ) как:
LEVERAGEt = Финансовый баланс Свободно плавающая рыночная стоимость предмета финансирования.Аналитические процедуры
Для анализа и прогнозирования неустойчивых и асимметричных колебаний урожайности в этой статье используются GARCH (1,1) (Bollerslev, 1986) и E-GARCH (Nelson, 1991).Это две наиболее широко используемые асимметричные одномерные модели условной волатильности для исследования влияния изменений настроений инвесторов на доходность акций. Асимметричные эффекты условной волатильности положительных и отрицательных шоков равной величины могут быть по-разному уловлены с помощью экспоненциального GARCH или EGARCH (McAleer and Hafner, 2014). Что касается GARCH, EGARCH, PGARCH и TGARCH, каждая модель имеет различную цель с методами нормального распределения ошибок для измерения волатильности настроений инвесторов, в частности, с помощью GARCH, ERARCH.Более того, одним из основных преимуществ E-GARCH является логарифм волатильности модели (Mohsin et al., 2019; Salamat et al., 2020). Следовательно, в течение периода оценки не требуется никаких ограничений параметров. При оценке простейшего одномерного GARCH (1,1) программа оценки обычно ограничивает альфа и бета значениями больше нуля. Это идеальный вариант, но в модели EGARCH таких ограничений не требуется.
Изменение индекса настроения инвесторов принимается в качестве объясняющей переменной в эмпирическом анализе, а последовательность доходности Shanghai Composite Index — в качестве объясняющей переменной.Перед моделированием временных рядов и регрессионного анализа обычно необходимо выполнить тест на стационарность, чтобы избежать ложной регрессии. Поэтому мы провели тест стационарности, чтобы убедиться, что временные ряды переменных в модели стабильны. Данные финансовых временных рядов не имеют стабильного среднего значения, но имеют тенденцию быть относительно стабильными на этапах, за которыми следуют резкие колебания. Поэтому простые линейные модели также должны быть протестированы ARCH. Модель ARCH — это статистическая модель для данных временных рядов.Модель описывает дисперсию текущего члена ошибки или члена нововведения как функцию фактического размера члена ошибки в предыдущий период времени.
После теста мы обнаружили, что остаточная последовательность не соответствует требованию независимости OLS, поэтому значение, оцененное OLS, не является несмещенным. Поэтому в данной статье для исправления остатков используется семейство моделей GARCH. Модель GARCH требует, чтобы все коэффициенты были положительными и чтобы степень положительных и отрицательных шоков была согласованной.После тщательного рассмотрения мы выбрали модель E-GARCH. Эта модель была предложена Дэниелом (1991) для решения проблемы асимметричного воздействия положительных и отрицательных шоков на рыночную доходность в области финансового анализа. Поскольку он также решает проблему строгого неотрицательного ограничивающего влияния модели GARCH на параметры, E-GARCH больше подходит для нашего исследования. Конкретные результаты показаны в таблице 1.
Таблица 1 . Коэффициенты корреляции рыночного индекса SHCOMP и восьми основных индикаторов настроений.
«***» означает значимость на уровне 1%. Ясно, что рыночный индекс имеет значительную взаимосвязь со всеми восемью из перечисленных выше переменных, причем каждый коэффициент корреляции намного превышает 0. При сравнении каждой переменной с ее лаговой версией, две из четырех выигрывают от лагового анализа. Таким образом, для этой статьи выбраны четыре индикатора настроения: LagLEVERAGE, ACT, LagTURN и ARMS. Затем мы используем анализ главных компонентов, чтобы взвесить четыре переменные и построить индекс настроений инвесторов (SENTIMENT).Мы реализуем этот процесс с помощью программирования SAS, чтобы получить результаты, показанные в следующей таблице 2:
Таблица 2 . Собственные значения корреляционной матрицы и ее совокупный вклад в дисперсию.
Согласно результатам в таблице 3, мы можем записать факторные выражения первой и второй главных компонент (1),
Prin1 = 0,532LagLEVERAGE + 0,582ACT + 0,571LagTURN + 0,228ARMS (5) Prin2 = -0,716LagLEVERAGE-0,075ACT-0,146LagTURN +0.970 ОРУЖИЕ (6)Затем, в соответствии с весами совокупных вкладов первых двух главных компонентов, взвешивали соответствующие коэффициенты в выражениях Prin 1 и Prin 2 и получали средневзвешенное значение как коэффициент окончательный составной эмоциональный индекс для получения окончательного комплексного индекса настроений (SENTIMENT). Конкретные правила работы следующие.
Таблица 3 .Факторная загрузка первых трех основных компонентов.
Если мы возьмем первые главные компоненты T, выражение главной компоненты будет Prin i = ∑λ ki X i , ( k ≤ T). Также известно, что степень вклада дисперсии главной компоненты k th равна σk2. Таким образом, окончательный индекс эмоционального синтеза выражается так:
. Prin = ∑k = 1Tλk1σk2∑i = 1Tσi2 X1 + ∑k = 1Tλk2σk2∑i = 1Tσi2 X2 +… + ∑k = 1Tλknσk2∑i = 1Tσi2 Xn (7)Ссылаясь на (2), мы наконец получаем выражение индекса настроения инвесторов SENTIMENT, использованное в этой статье:
SENTIMENTt = 0.333LagLEVERAGEt-1 + 0,42ACTt + 0,39LagTURNt-1 + 0,436ARMSt. (8)Описательная статистика
Мы выбираем значение инновационных настроений инвесторов (DSENTIMENT) в качестве объясняющей переменной модели эмпирического анализа, которая определяется за период t как:
DSENTIMENTt = SENTIMENTt-SENTIMENTt-1 (9)Если DSENTIMENT t > 0, то это означает, что вновь созданное настроение инвесторов за период t является положительным (т.е.е., новый оптимизм). Точно так же DSENTIMENT t <0 означает, что вновь созданное настроение инвесторов является негативным (т. Е. Новым пессимизмом).
Необработанные данные независимой переменной основаны на Шанхайском сводном индексе (SHCOMP) с текущей доходностью Шанхайского композитного индекса (RetSHCOMP) в качестве независимой переменной. Кроме того, мы используем логарифмическую норму доходности, чтобы выразить текущую норму доходности. Таким образом, рыночная норма прибыли за период т выражается как:
RetSHCOMPt = lnSHCOMPt-lnSHCOMPt-1 (10)Результаты описательного статистического анализа данных о рыночной доходности сведены в Таблицу 4.
Таблица 4 . Базовая описательная статистика данных о доходности.
Тест стационарности
В этом разделе временной ряд объясненных переменных: { RetSHCOMP t }. Временной ряд независимых переменных: { DSENTIMENT t }. Поэтому сначала мы выполняем тесты на единичный корень для этих двух последовательностей. В этой статье используется метод проверки ADF. В тесте ADF нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза соответственно определяются как:
Здесь нулевая гипотеза H 0 означает, что исходный временной ряд не является стационарным.Затем при выполнении тестов временного ряда {Z} мы проводим следующую регрессию:
Zt-Zt-1 = (ρ-1) Zt-1 + β0 + β1t + β2ΔZt-1 + β3ΔZt-2 + vt (11)Мы реализуем тест стационарности ADF через SAS. Результаты теста для временного ряда объясняющей переменной RetSHCOMP t и объясняющей переменной DSENTIMENT t показаны в таблицах 5, 6.
Таблица 5 .Результаты модульного корневого теста RetSHCOMP.
Таблица 6 . Результаты модульного корневого теста DSENTIMENT.
Таблицы 5, 6 показывают, что временные ряды для двух переменных, исследуемых в первом вопросе, отвергают нулевую гипотезу «H 0 : исходный ряд имеет единичный корень (то есть ряд не является стационарным)». Таким образом, временные ряды { RetSHCOMP t } и { DSENTIMENT t } являются стационарными.
Тестирование модели E-GARCH
После подтверждения того, что оба этих временных ряда являются стационарными, следующим шагом будет создание модели линейной регрессии для изучения влияния изменений настроений инвесторов { DSENTIMENT t } на текущую доходность рынка { РетШКОМП т }. Для этого мы сначала выполняем тест Ljung-Box-Q для возвращаемой последовательности { RetSHCOMP t }.Результаты испытаний представлены в таблице 7.
Таблица 7 . { RetSHCOMP t } результаты серийных испытаний автокорреляции белого шума.
Мы видим, что ни одно из значений статистики Q не может отклонить нулевую гипотезу последовательности белого шума. Следовательно, последовательность рыночной доходности { RetSHCOMP t } приблизительно представляет собой последовательность белого шума без линейной автокорреляции. Поэтому сначала мы построим простую линейную модель OLS [далее именуемую «модель (7)»]:
RetSHCOMP = c + β1DSENTIMENTt + εt (12)Модель линейной регрессии OLS требует, чтобы остаточная последовательность {ε t } была независимой и равномерно распределенной.К сожалению, финансовые временные ряды обычно не имеют стабильного среднего значения. Хотя большинство временных рядов относительно стабильны по этапам, они часто сопровождаются серьезными колебаниями. Поскольку в доходности акций каждого банка есть эффект ARCH, OLS с оценкой HAC не совсем верен (Newey and West, 1987). Поэтому нам необходимо запустить тест ARCH-эффекта (тест множителя Лагранжера) на модели (7). Используемый оценочный индекс — это статистика LM. Тест LM запускает следующую регрессию:
εt2 = β0 + β1εt-12 + β2εt-22 +… + βmε2t-m + et (13)Исходная гипотеза: H 0 , что означает отсутствие эффекта ARCH в остаточной последовательности {ε t } вплоть до порядка м (то есть β 1 = β 2 =… = β м = 0), а альтернативная гипотеза — H a (что не все β равны 0).Результаты LM-теста модели (7) показаны в Таблице 8 ниже.
Таблица 8 . Модель (7) ARCH-тест остатков.
Можно видеть, что значения p , соответствующие статистике LM до запаздывания 12-го порядка, все <1%, что категорически отвергает нулевую гипотезу H 0 . Это означает, что остаточная последовательность { t } действительно имеет эффект ARCH высокого порядка. Следовательно, он не удовлетворяет требованию независимости уравнения линейной регрессии OLS для остаточной последовательности.Мы также знаем, что под эффектом ARCH значение β, оцененное с помощью линейной регрессии OLS, смещено и также неэффективно. Чтобы получить несмещенную оценку β, в этой статье выбирается модель семейства GARCH (1,1) для исправления остатков и улучшения модели (7) в соответствии с процедурой Mohsin et al. (2020), который считает, что модель GARCH (1,1) лучше всего подходит для получения волатильности.
Предполагая, что временной ряд {ε t } следует стандартной модели GARCH (m, s) для временного ряда {ε t }, мы получаем следующее выражение:
{Среднее уравнение: εt = htvt, {vt} Последовательность белого шума с нулевым средним Уравнение дисперсии: ht = a0 + ∑i = 1maiεt-12 + ∑j = 1sβjht-j (14)Со строгими ограничениями модели (9):
с.t. {a0> 0, ai≥0, βj≥0 ∑i = 1max (m, s) ai + βj <1 (15)Наше исследование показало, что основным ограничением модели GARCH являются более высокие требования к коэффициентам в модели. Другая пара проблем заключается в том, что реакция должна быть положительной, а отрицательные финансовые потрясения должны быть симметричными. Фактически, в типичных финансовых временных рядах отрицательные шоки, как правило, сильнее положительных. Эта асимметрия называется эффектом левериджа в финансах. Что касается вопроса о влиянии асимметричных шоков, ученые соответствующим образом расширили традиционную стандартную модель GARCH.Наиболее популярные расширенные модели GARCH включают модель T-GARCH и модель E-GARCH. Модель E-GARCH была предложена Дэниелом (1996). Он не только решает проблему асимметрии положительных и отрицательных шоков рыночной доходности, но также снимает ограничения, согласно которым параметры модели GARCH должны быть неотрицательными. Кроме того, модель EGARCH популярна, среди прочего, потому, что она может учесть как асимметрию, а именно различные эффекты на условную волатильность положительных и отрицательных эффектов равной величины, так и кредитное плечо, которое представляет собой отрицательную корреляцию между шоками доходности и последующими шоками для волатильность (МакАлир, Хафнер, 2014, стр.96.) Mohsin et al. (2020) рассмотрели, как EGARCH (1,1) оценивает влияние кредитного плеча (отрицательный или положительный шок) на непредсказуемость доходности банковских акций. Кроме того, EGARCH (1,1) использует логарифмическую модель условной дисперсии, поскольку логарифмические значения могут быть положительными или отрицательными, что позволяет избежать ограничения модели GARCH в отношении неотрицательных коэффициентов. Поэтому мы используем E-GARCH (1,1). Выражение модели EGARCH текущей ставки доходности рынка (RetSHCOMP) и изменений настроения инвесторов (DSENTIMENT) записывается как:
{Среднее уравнение: RetSHCOMPt = c + β1DSENTIMENTt + εt, где εt = htvt, {vt} Последовательность белого шума с нулевым средним значением Уравнение дисперсии: ln (ht) = a0 + a1 | εt − 1ht − 1 | + ϕ 1ln (ht − 1) + θ 1 εt − 1ht − 1 (16)Здесь, если коэффициент асимметричного эффекта θ 1 значительно ниже 0, это указывает на то, что воздействие шока является эффектом рычага.Кроме того, воздействие толчка асимметрично, если θ 1 ≠ 0. Кроме того, в модели отсутствуют неотрицательные ограничения на другие параметры.
Результаты
После выбора модели E-GARCH (1,1) в качестве схемы модификации модели (7) и областей результатов окончательной регрессии Таблицы 9, 10:
Таблица 9 . Результаты оценки параметров модели (11) (1).
Таблица 10 . Результаты оценки параметров модели (11) (2).
Из приведенных выше результатов следует три наблюдения. Во-первых, модель EGARCH не отвергла нулевую гипотезу о том, что остаточная последовательность представляет собой белый шум, что подтверждает правильность оценки модели. Во-вторых, в уравнении среднего значения коэффициент β значительно выше 0 на протяжении всего периода выборки, что показывает, что существует положительная взаимосвязь между рыночной доходностью (RetSHCOMP) и изменениями настроений инвесторов (DSENTIMENT). Следовательно, когда настроение инвесторов порождает новый оптимизм (пессимизм), рыночная норма прибыли имеет тенденцию соответственно увеличиваться (уменьшаться).Это доказывает, что наша гипотеза H 1 не отвергает нулевую гипотезу и поддерживается. В-третьих, из результатов оценки параметров Модели 11 также видно, что коэффициент асимметричного эффекта θ 1 значительно ниже 0. Это показывает, что за весь период времени с 2015 по 2018 год влияние негативных настроений на рыночная доходность больше, чем влияние положительных настроений, что указывает на то, что на рынке существует эффект кредитного плеча. Как и в случае с Kasman’s et al.(2011), EGARCH оценил влияние левериджа (положительный или отрицательный шок) на непредсказуемость доходности банковских акций. Это доказывает, что гипотеза H 2 подтверждается, при этом негативное влияние настроений инвесторов на рыночную доходность больше, чем позитивное.
Результаты секционной проверки до и после обвала фондового рынка
Исходные данные за 2015 год содержат резкий скачок и обвал на китайском рынке акций. Чтобы проанализировать данные более детально, мы разделим выборку данных (с 2015 по 2018 год) на два временных периода: до и после обвала фондового рынка 12 июня 2015 года.Затем мы строим модель E-GARCH (1,1) последовательности рыночной доходности { RetSHCOMP t } на основе последовательности изменения настроения инвесторов { DSENTIMENT t } на основе (1 , 1) модель для двух указанных периодов времени. Окончательные результаты оценки параметров модели показаны в Таблице 11.
Таблица 11 . Результаты оценки параметров модели (11) до и после обвала фондового рынка.
Из результатов, представленных в Таблице 11, коэффициент β значительно> 0 как до, так и после краха фондового рынка.Это показывает, что рыночная доходность имела положительную корреляцию с изменениями настроений инвесторов. Когда есть положительное (отрицательное) отношение инвесторов к новому интересу, рыночная ставка доходности имеет тенденцию увеличиваться (уменьшаться). Этот результат совпадает с оценочным результатом всего этапа. Кроме того, мы обнаружили, что коэффициент β до краха фондового рынка был значительно меньше, чем после краха. Это означает, что, когда настроение инвесторов увеличивается (уменьшается) на ту же величину, скорость увеличения (уменьшения) рыночной нормы прибыли до краха фондового рынка меньше, чем скорость изменения рыночной нормы прибыли после биржевой крах.Это доказывает, что гипотеза H 3 поддерживается.
Заключение и обсуждение
На фондовом рынке Китая колебания индекса настроения инвесторов оказывают сильное влияние на доходность фондового рынка. В определенной степени это означает, что эффективность китайского рынка ценных бумаг недостаточна, и на функционирование рынка влияют многие другие факторы. Причины этого могут включать несовершенную систему рынка ценных бумаг Китая (Xie, 2016; Zhanga and Yaob, 2016), необходимость усиления надзора со стороны регулирующих органов и уровень профессионализма участников инвестиций.Рынок капитала Китая стремительно развивался в последние годы, увеличивая его рыночную стоимость, объем транзакций и списки компаний. Однако по сравнению с рынками ценных бумаг развитых стран Запада проблемы и недостатки на рынках ценных бумаг Китая очевидны. Будь то с точки зрения законов и правил, рыночных систем или рыночной эффективности, именно из-за этих недостатков настроения инвесторов оказывают такое значительное влияние на доходность китайского рынка ценных бумаг.
Изучение различных факторов, влияющих на доходность акций, прогнозирование и измерение доходности различных типов финансовых продуктов, а также изучение взаимосвязи между риском и доходностью — все это стало важными темами в области финансов. Что касается современной теории инвестиционного портфеля, классическим финансовым теориям не хватает объяснения многих реальных колебаний цен на акции. Академическому сообществу следует усилить анализ многих практических проблем финансового рынка с точки зрения теории поведенческих финансов в странах с развивающейся экономикой, а также усилить полноту теории капитальных активов и систематического развития (Cassetti et al., 2020). Это способствовало бы развитию всей финансовой дисциплины. Сосредоточение внимания на влиянии настроений инвесторов на доходность активов может привести к улучшениям на рынке и к инвестиционной философии инвесторов. Политики, инвесторы и исследователи больше всего заинтересованы в понимании доходности акций и показателей рынка, а также того, как они взаимодействуют с предсказателями доходности. Китайское правительство хочет увеличения притока иностранного капитала и хочет понять его влияние на рынок (Howes et al., 2017). В условиях развивающейся экономики с нестабильной политикой, с быстро меняющейся средой и с рынками, которые еще не полностью развиты, существует широкий спектр объясняющих переменных, которые могут повлиять на доходность китайских акций.
В дополнение к объединению исследований индекса настроений инвесторов, проведенного многими предшествующими исследователями, в этой статье далее строится новый индекс настроений инвесторов, который добавляет два косвенных индикатора настроений: активность инвесторов ACT и уровень рычага на фондовом рынке LEVERAGE.Установлено, что окончательный составленный индекс настроений лучше подходит, чем более широкий рыночный индекс (Shanghai Composite Index). Мы установили вышеупомянутую модель E-GARCH (1,1) на последовательность доходности и на изменения индекса настроения инвесторов, чтобы провести эмпирический анализ этой проблемы. Наше исследование показало, что настроения инвесторов, оптимистичные или пессимистические, оказывают значительное влияние на доходность фондового рынка, указывая на то, что колебания настроений инвесторов являются одним из факторов, влияющих на тенденции цен на фондовом рынке.
Взносы
Это исследование предлагает несколько статей для финансовых исследователей. Хотя предыдущие исследователи изучали взаимосвязь между настроениями инвесторов и их различными предикторами на основе поперечного дизайна (Zhang et al., 2017; Ren et al., 2018), в этом исследовании исследуются два эмоциональных косвенных индикатора: активность инвесторов. (ACT) и уровень кредитного плеча фондового рынка (LEVERAGE). В отличие от предыдущих исследований, которые измеряли настроения инвесторов в определенный момент по движению капитала между рынками (Ding et al., 2017; Lan et al., 2020), в этом исследовании рассматривается рынок ценных бумаг Китая и делается вывод о том, что уровень настроений инвесторов оказывает более заметное влияние. В некоторой степени это означает, что эффективность рынка ценных бумаг Китая недостаточна, и есть еще много других факторов, влияющих на работу рынка. Ввиду того, что влияние настроений инвесторов на рынок ценных бумаг Китая широко распространено, устойчивое и эффективное развитие рынка ценных бумаг Китая требует от регуляторов рынка ценных бумаг совершенствования законодательства и надзора (Abbasi and Riaz, 2016).Кроме того, важно ознакомить инвесторов с инвестиционными концепциями. Кроме того, индекс настроений инвесторов, построенный в этой статье, обеспечивает перспективу управления рисками.
Это исследование также показывает, что, хотя традиционная модель ценообразования основных средств внесла большой вклад в рыночное ценообразование, она все еще несовершенна, и многие ее предположения подвергаются сомнению в различных эмпирических исследованиях. Прежде всего, что касается ценообразования на активы, мы считаем, что для расширения теории финансов необходимо продолжить слияние поведенческих и традиционных финансов, а структура ценообразования на активы должна адаптироваться к различным характеристикам различных рынков капитала.Что касается рынка ценных бумаг Китая, постоянное совершенствование и зрелость неизбежны, но скорость этого процесса жизненно связана с правительственной реформой, введением институциональных законов и повышением уровня образования инвесторов.
Управленческие последствия
Это исследование имеет значение для академического сообщества и последующих исследователей. Во-первых, важными темами исследования являются изучение различных факторов, влияющих на доходность акций, прогнозирование и измерение доходности различных типов финансовых продуктов, а также изучение конкретной взаимосвязи между риском и доходностью.Исходя из современной теории портфеля, были предложены различные модели для изучения рисков и доходности финансовых активов (Guironnet et al., 2016; Li et al., 2018). Однако по мере развития классических финансовых теорий и становления рынка капитала мы обнаруживаем, что результаты исследований классических финансовых теорий не имеют объяснительной силы для многих реальных условий колебаний цен на акции на рынке. Чтобы преодолеть разрыв между теорией и практикой, в этой статье рекомендуется, чтобы, помимо развития классических теорий, академическое сообщество усилило анализ многих практических проблем моделирования финансовых рынков.Этот анализ может рассматривать перспективу возникающих поведенческих теорий финансов и может способствовать интеграции и развитию систем теории капитальных активов. На любом рынке, пока инвесторами являются люди, психология и настроения инвесторов будут продолжать влиять на норму прибыли.
Во-вторых, для участников рынка лучшее понимание влияния колебаний настроений инвесторов может побудить инвесторов к рациональному анализу рынка. В настоящее время на рынке ценных бумаг Китая доминируют частные инвесторы, не имеющие профессиональных, финансовых и информационных преимуществ.Такие инвесторы с большей вероятностью будут слепо спекулировать на краткосрочных восходящих и нисходящих трендах. По сравнению с профессиональными инвестиционными учреждениями их способность анализировать рынок и терпимость к риску невысоки. Лучше поощрять инвесторов делать средне- и долгосрочные инвестиции, чтобы уменьшить иррациональное поведение в инвестиционном процессе (Antony, 2020; Zhang, 2020). Таким образом, на рынке ценных бумаг добавление институциональных инвесторов поможет стабилизировать структуру рынка. Повышение общего качества инвестиций рыночных трейдеров может уменьшить количество шумных трейдеров (Peress and Schmidt, 2020) и приблизить цены на акции к их фактическим значениям.
В-третьих, с точки зрения надзорного агентства, эти агентства также используют различные методы, чтобы направлять участников инвестиций в выработку правильной инвестиционной философии и повышения эмоциональной осведомленности и финансовых знаний инвесторов. Независимо от того, институциональный инвестор или индивидуальный инвестор, все инвесторы всегда должны различать разные отрасли и компании, а также краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные инвестиции, чтобы относиться к каждому по-разному и соответственно. Инвесторы должны сосредоточиться на внутренней стоимости инвестиционных акций, должны быть бдительны в отношении рисков и не должны односторонне стремиться к высокой доходности, игнорируя риски.Индивидуальные инвесторы должны особенно рационально относиться к рынку, стремиться преодолевать человеческие слабости и использовать более комплексные инструменты управления рисками для контроля рисков и своих собственных позиций.
Ограничения и рекомендации для будущих исследований
Эта работа имеет ряд ограничений, которые предполагают возможности для будущих исследований. Во-первых, поскольку бюджет и время исследования были ограничены, в этом исследовании для проверки модели исследования использовались только четыре индикатора эмоциональных агентов.Поскольку китайский рынок ценных бумаг является незрелым развивающимся рынком, в будущих исследованиях необходимо собрать больше данных, чтобы получить адекватную информацию о том, какие различия существуют между поведенческой финансовой теорией стран с развивающейся экономикой и традиционной финансовой теорией устоявшихся западных рынков. Во-вторых, в этой статье рассматривается только влияние изменений настроений инвесторов на доходность фондового рынка. При реальном функционировании фондового рынка изменения доходности фондового рынка, в свою очередь, могут повлиять на настроения инвесторов.Это влияние должно быть двусторонним, и его следует изучить в будущем. В-третьих, в этой статье не рассматриваются переменные макроэкономического цикла для прогнозирования и измерения доходности различных типов финансовых продуктов. Он также не исследует конкретную взаимосвязь между риском и доходностью. В-четвертых, настроения инвесторов со временем меняются в зависимости от условий окружающей среды, что затрудняет определение того, какие именно акции привлекают спекулянтов или арбитражеров. В-пятых, в этом исследовании не обсуждались рациональность и способность фондовых инвесторов выбирать акции.Поскольку некоторые ученые предложили, чтобы инвесторы имели возможность выбирать акции (Li et al., 2016), последующим исследователям все еще необходимо проводить дальнейшее различие между умными инвесторами и розничными инвесторами.
На основе эмпирических результатов этой статьи мы обнаруживаем, что иностранный капитал играет важную роль как на спотовом, так и на фьючерсном рынке Китая. Поэтому мы рекомендуем руководящим органам как можно скорее открыться для иностранных инвестиций, чтобы побудить внутренний финансовый рынок соответствовать международным стандартам.Этот документ также можно использовать в качестве справочного материала для открытия финансовой политики на развивающихся рынках. Кроме того, эмпирические результаты, которые исследовали методы работы с иностранными инвестициями в периоды высокого и низкого настроения для фьючерсных и спотовых рынков, могут быть использованы в качестве справочных для внутренних институциональных юридических лиц и обычных инвесторов. Кроме того, изменение настроений инвесторов является системным фактором, влияющим на доходность акций. Таким образом, настроения инвесторов позволяют предсказать волатильность будущей доходности акций.В этой статье также было обнаружено, что настроения инвесторов на фондовом рынке Китайской Шанхайской фондовой биржи (SHCOMP) будут существенно влиять на волатильность курса акций, причем влияние настроений инвесторов на волатильность в основном происходит через канал вознаграждения.
Вот предложения для последующих исследований. (1) В этом исследовании использовались прокси-переменные настроений с иностранными инвестициями для выявления четырех индикаторов. Мы предлагаем добавить к этим индикаторам настроения индикаторы технического анализа, чтобы посмотреть, может ли это быть более понятным.(2) Что касается влияния индикаторов настроений за рубежом на избыточную доходность и волатильность фьючерсов и спотовых товаров, в данной статье исследуется только рынок в целом. Мы предлагаем, чтобы будущие исследовательские усилия делили рынок на долгосрочные и краткосрочные, чтобы влияние индикатора настроений на длинные и короткие рынки можно было анализировать отдельно, наблюдая за уровнем воздействия, когда настроения чрезвычайно высоки. или очень низкий. (3) Построенный индикатор настроений может в дальнейшем использоваться в качестве модели для прогнозирования, чтобы проверить, обладает ли он способностью прогнозировать избыточную доходность на фьючерсных и спотовых рынках.
Заявление о доступности данных
Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок.
Авторские взносы
Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Примечание издателя
Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно отражают претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.
Список литературы
Аббаси Ф. и Риаз К. (2016). Выбросы CO2 и финансовое развитие в развивающейся экономике: расширенный подход VAR. Энергетическая политика 90, 102–114. DOI: 10.1016 / j.enpol.2015.12.017
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ань, Н., Ван, Б., Пан, П., Го, К., и Сунь, Ю. (2018). Исследование механизма влияния качества воздуха на доходность и волатильность фондового рынка: эмпирический тест из Китая на основе модели GARCH. Finance Res. Lett. 26, 119–125. DOI: 10.1016 / j.frl.2017.12.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Антоний А. (2020). Поведенческие финансы и управление портфелем: обзор теории и литературы. J. Public Aff. 20: e1996. DOI: 10.1002 / pa.1996
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бейкер М., Стейн Дж. (2004). Маркер ликвидности как индикатор настроений. J. Finan. Рынки 7, 271–299. DOI: 10.1016 / j.finmar.2003.11.005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бейкер М. и Вурглер Дж. (2006). Настроения инвесторов и перекрестная доходность акций. J. Finance 61, 1645–1680. DOI: 10.1111 / j.1540-6261.2006.00885.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бекирос, С., Гупта, Р., и Кей, К. (2016). Нелинейный подход к прогнозированию доходности и волатильности акций с использованием индексов настроений инвесторов. Заявл. Экон. 48, 2895–2898. DOI: 10.1080 / 00036846.2015.1130793
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бетке, С., Геде-Трапп, М., Кемпф, А. (2017). Настроения инвесторов, бегство в качество и доходность корпоративных облигаций. Дж.Банковское дело 82, 112–132. DOI: 10.1016 / j.jbankfin.2017.02.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Блэк Ф. и Скоулз М. (1973). Ценообразование опционов и корпоративных обязательств. J. Полит. Экон. 81, 637–654. DOI: 10.1086 / 260062
CrossRef Полный текст
Боллерслев, Т. (1986). Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность, J. Econometr. 31, 307–327. DOI: 10.1016 / 0304-4076 (86)
-1CrossRef Полный текст | Google Scholar
Браун, Г.и Клифф М. (2004). Настроения инвесторов и краткосрочный фондовый рынок. J. Empir. Финансы 11, 1–27. DOI: 10.1016 / j.jempfin.2002.12.001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кассетти, В., Пауэлл, К., Барнс, А., и Сандерс, Т. (2020). Систематический обзорный обзор основанных на активах подходов к укреплению здоровья в сообществах: разработка основы. Glob. Продвижение здоровья. 27, 15–23. DOI: 10.1177 / 1757975919848925
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чау, Ф., Деесомсак, Р., Кутмос, Д. (2016). Имеет ли значение настроение инвесторов? Внутр. Преподобный Finan. Анальный. 48, 221–232. DOI: 10.1016 / j.irfa.2016.10.003
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чен Дж., Кадапаккам П. Р. и Янг Т. (2016). Короткие продажи, маржинальная торговля и включение новой информации в цены. Внутр. Преподобный Finan. Анальный. 44, 1–17. DOI: 10.1016 / j.irfa.2016.01.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чен, Р., Ю, Дж., Джин, К., и Бао, В. (2019). Настроения инвесторов в области интернет-финансирования и доходность. Pacific-Basin Finan. J. 56, 151–161. DOI: 10.1016 / j.pacfin.2019.05.010
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ченг К. и Лю Р. (2005). Исследование взаимодействия настроений инвесторов и фондового рынка. Shanghai Econ. Res. 11: 86–93. DOI: 10.3969 / j.issn.1005-1309.2005.11.012.10.3969
CrossRef Полный текст
Чи, Л., Чжан, Г., Чжуан, X., и Сун, Д. (2012). Индикаторы настроения инвесторов и фондовые рынки: исследование на основе расширенного метода фильтра Калмана. J. Manage. Англ. 126, 132–169. DOI: 10.1080 / 13504851.2011.577003
CrossRef Полный текст
Кларк, Г. Л., и Монк, А. Х. (2017). Институциональные инвесторы на мировых рынках . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. DOI: 10.1093 / oso / 9780198793212.001.0001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Коэн, Г., Блейк, Р. С., Гудман, Д. (2016). Имеет ли значение намерение оборота? Оценка полезности показателя намеренной текучести как показателя фактической текучести. Rev. Pub. Человек. Администратор . 36, 240–263. DOI: 10.1177 / 0734371X15581850
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Куонг, П. К., Нгок, Т. Т. Б., Конг, Б. Т., и Чау, В. Т. К. (2019). Риск шумового трейдера: данные вьетнамского фондового рынка. Hue Univ. J. Sci. Экон. Dev. 128, 5–16. DOI: 10.26459 / hueuni-jed.v128i5C.5083
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Даниэль, Б. М. (1996). Условная гетероскедастичность доходности активов: новый подход. Модель. Волатильность фондового рынка. 59, 37–64. DOI: 10.1016 / B978-012598275-7.50004-1
CrossRef Полный текст
Дэниел К. и Титман С. (1999). Эффективность рынка в иррациональном мире. Финан. Анальный. J. 55, 28–40. DOI: 10.2469 / faj.v55.n6.2312
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Де Лонг, Дж.Б., Шлейфер А., Саммерс Л. Х. и Вальдманн Р. Дж. (1990). Шумит трейдерский риск на финансовых рынках. J. Полит. Экон. 98, 703–738. DOI: 10.1086 / 261703
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дин З., Лю З., Чжан Ю. и Лонг Р. (2017). Влияние колебаний мировых цен на нефть на настроения инвесторов на китайском фондовом рынке. Заявл. Энергия 187, 27–36. DOI: 10.1016 / j.apenergy.2016.11.037
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Энгл, Р.(2001). GARCH 101: использование моделей ARCH / GARCH в прикладной эконометрике. J. Econ. Перспектива. 15, 157–168. DOI: 10.1257 / jep.15.4.157
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фама, Э. Ф. (1970). Эффективный рынок капитала: обзор теории и эмпирических исследований. J. Finance 25, 383–417. DOI: 10.2307 / 2325486
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фанг, Ю. (2010). Эмпирическое исследование влияния настроений инвесторов в ценные бумаги на доходность и волатильность рынка. Business Times 004, 94–96.
Фэн З. и Лю Д. (2020). Взгляды на фондовые рынки Китая и Гонконга: акции китайских технологических компаний — своевременные технические корректировки. Рыночная стратегия.
Франко М. и Мертон Х. М. (1958). Стоимость капитала, корпоративные финансы и теория инвестирования. Am. Экон. Ред. 48, 261–297.
Гонг Б., Чжан С., Юань Л. и Чен К. З. (2020). Действие баланса: минимизация экономических потерь при борьбе с новой коронавирусной пневмонией. J. Chin. Править. 5, 249–268. DOI: 10.1080 / 23812346.2020.1741940
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Грубер, М. Дж. (2011). Еще одна загадка: рост активно управляемых паевых инвестиционных фондов. J. Finance 51, 117–144. DOI: 10.1111 / j.1540-6261.1996.tb02707.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гуиронне, А., Аттуйер, К., и Хальберт, Л. (2016). Строительство городов на финансовых активах: финансиализация рынков недвижимости и ее значение для городских властей в районе города Парижа. Городской конюшня. 53, 1442–1464. DOI: 10.1177 / 0042098015576474
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хань Б., Тан Ю. и Ян Л. (2016). Публичная информация и неинформированная торговля: последствия для ликвидности рынка и ценовой эффективности. J. Econ. Теория 163, 604–643. DOI: 10.1016 / j.jet.2016.02.012
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Харита П. Х., Учил Р. (2019). Влияние настроений инвесторов на принятие решений на индийском фондовом рынке: эмпирический анализ. J. Adv. Управлять. Res . 17, 66–83. DOI: 10.1108 / JAMR-03-2019-0041
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хирота, С., Сандер, С. (2016). «Ценовые пузыри без дивидендных якорей: данные лабораторных фондовых рынков», в Behavioral Interactions, Markets, and Economic Dynamics , ред. С. Икеда, Х. Като, Ф. Отаке и Ю. Цуцуи (Токио: Springer), 357 –395. DOI: 10.1007 / 978-4-431-55501-8_13
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хоус, М., Wortley, L., Potts, R., Dedekorkut-Howes, A., Serrao-Neumann, S., Davidson, J., et al. (2017). Экологическая устойчивость: случай неудачи в реализации политики? Устойчивое развитие 9: 165. DOI: 10.3390 / su65
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ху, Дж. П., и Ван, Дж. (2018). Китайский рынок капитала: эмпирический обзор . Рабочий документ NBER № 24346. Национальное бюро экономических исследований, Кембридж, Массачусетс, США. DOI: 10.3386 / w24346
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джитманерой, Б.(2017). Влияет ли настроение инвесторов на соотношение цены и прибыли? Шпилька. Экон. Финансы 34, 183–193. DOI: 10.1108 / SEF-09-2015-0229
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Канеман Д., Тверски А. (1979). Об интерпретации интуитивной вероятности: ответ Джонатану Коэну. Познание 7, 409–411. DOI: 10.1016 / 0010-0277 (79)
-6CrossRef Полный текст | Google Scholar
Касман, С., Вардар, Г., Тунч, Г. (2011).Влияние волатильности процентных ставок и обменного курса на доходность и волатильность акций банков: данные из Турции. Экон. Модель. 28, 1328–1334. DOI: 10.1016 / j.econmod.2011.01.015
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Келли, С., и Ахмад, К. (2018). Оценка влияния новостных настроений в конкретной предметной области на финансовые активы. Система знаний, основанная на знаниях. 150, 116–126. DOI: 10.1016 / j.knosys.2018.03.004
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хренникова, П.(2016). Применение квантового главного уравнения для долгосрочного прогноза цен на активы. Physica A 450, 253–263. DOI: 10.1016 / j.physa.2015.12.135
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ким, Дж. С., Рю, Д., и Со, С. В. (2014). Настроения инвесторов и предсказуемость несогласия. J. Bank. Финансы 42, 166–178. DOI: 10.1016 / j.jbankfin.2014.01.017
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Козак С., Нагель С. и Сантош С.(2018). Интерпретация факторных моделей. J. Finance 73, 1183–1223. DOI: 10.1111 / jofi.12612
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кумари, Дж., И Махакуд, Дж. (2016). Настроения инвесторов и волатильность фондового рынка: данные из Индии. J. Азиатско-Тихоокеанский автобус. 17, 173–202. DOI: 10.1080 / 10599231.2016.1166024
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лань, Ю., Хуанг, Ю., и Янь, К. (2020). Настроения инвесторов и цена акций: эмпирические данные китайских SEO-специалистов. Экон. Модель . 94, 703–714. DOI: 10.1016 / j.econmod.2020.02.012
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, Т. Ю., Ценг, В. К., Лин, К. Х. и Йе, М. Л. (2009). Влияние программы наставничества на текучесть кадров, стоимость, качество и профессиональное развитие. J. Clin. Nurs. 18, 1217–1225. DOI: 10.1111 / j.1365-2702.2008.02662.x
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, В., Цзян, К., и Индро, Д.(2002). Неустойчивость фондового рынка, избыточная доходность и роль настроений инвесторов. J. Bank. Финансы 26, 2277–2299. DOI: 10.1016 / S0378-4266 (01) 00202-3
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, М., Ли, В., Ван, Ф., Цзя, X., и Руи, Г. (2020). Применение BERT для анализа настроений инвесторов на фондовом рынке. Neural Comput. Заявление . 33, 4663–4676. DOI: 10.1007 / s00521-020-05411-7
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, З., Донг, Х., Хуанг, З., и Файллер, П. (2018). Асимметричное влияние на риски виртуальных финансовых активов (VFA) в разных режимах: случай Биткойн. Quan. Финан. Экон. 2, 860–883. DOI: 10.3934 / QFE.2018.4.860
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли З., Ван Ф. и Дун Х. (2016). Являются ли все инвестиционные решения о подписке на новые акции бессмысленными ?: неоднородность инвесторов и поведение в процессе подписки на новые акции. China J. Account.Res. 9, 283–304. DOI: 10.1016 / j.cjar.2016.09.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Макалир, М., Хафнер, К. М. (2014). Однострочный вывод EGARCH. Эконометрика 2, 92–97. DOI: 10.3390 / econometrics2020092
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мохсин М., Найвен Л., Зиа-УР-Рехман М., Насим С. и Байг С. А. (2020). Неустойчивость курсов акций банков и макроэкономические основы в контексте Пакистана: применение моделей GARCH и EGARCH. Oeconomia Copernicana 11, 609–636. DOI: 10.24136 / oc.2020.025
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Mohsin, M., Naseem, S., Muneer, D., and Salamat, S. (2019). Неустойчивость обменного курса с использованием моделей типа GARCH с нормальным распределением: данные из Пакистана. Pac. Автобус. Rev. Int. 11, 124–129.
Google Scholar
Нил Р. и Уитли С. (1998). Предсказывают ли показатели настроения инвесторов доходность? J. Finan.Анальный. 33, 523–547. DOI: 10.2307 / 2331130
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нельсон Б. Д. (1991). Условная гетероскедастичность в доходности активов: новый подход, Econometrica 59, 347–370. DOI: 10.2307 / 2938260
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Newey, W., and West, K. (1987). Простая, положительно полуопределенная, гетероскедастичность и автокорреляционная согласованная ковариационная матрица. Econometrica 55, 703–708.DOI: 10.2307 / 1913610
CrossRef Полный текст
Пересс, Дж., И Шмидт, Д. (2020). Приклеены к телевизору: отвлеченный шум трейдеров и ликвидность фондового рынка. J. Finance 75, 1083–1133. DOI: 10.1111 / jofi.12863
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Пикколи П. и Чаудхури М. (2018). Чрезмерная реакция на экстремальные рыночные события и настроения инвесторов. J. Appl. Экон. Lett. 25:52. DOI: 10.1080 / 13504851.2017.1302052
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кадан, М., и Нама, Х. (2018). Настроения инвесторов и цена на нефть. Energy Econ. 69, 42–58. DOI: 10.1016 / j.eneco.2017.10.035
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рен Р., Ву Д. Д. и Лю Т. (2018). Прогнозирование направления движения фондового рынка с использованием анализа настроений и машины векторов поддержки. IEEE Syst. J. 13, 760–770. DOI: 10.1109 / JSYST.2018.2794462
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рено, Т. (2017). Внутридневные настроения онлайн-инвесторов и модели доходности на фондовом рынке США. J. Bank. Финансы 84, 25–40. DOI: 10.1016 / j.jbankfin.2017.07.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Росс, С. А. (2013). «Арбитражная теория ценообразования капитальных активов» в Справочнике по основам принятия финансовых решений: часть I , ред. Л. К. Маклин и В. Т. Зиемба (Хакенсак, Нью-Джерси: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd), 11–30. DOI: 10.1142 / 9789814417358_0001
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рю, Д., Ким, Х., Янг, Х. (2017). Настроения инвесторов, торговое поведение и доходность акций. Заявл. Экон. Lett. 24, 826–830. DOI: 10.1080 / 13504851.2016.1231890
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Саламат, С., Ликсия, Н., Насим, С., Мохсин, М., Зия-ур-Рехман, М., и Байг, С.А. (2020). Моделирование волатильности криптовалют с использованием моделей GARCH: сравнение на основе нормального распределения и распределения T-ошибок Стьюдента. Устойчивое предпринимательство. Вып. 7, 1580–1596.DOI: 10.9770 / jesi.2020.7.3 (11)
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Сок, С. И., Чо, Х., Рю, Д. (2019). Настроения инвесторов, характерные для конкретной фирмы, и ежедневная доходность акций. North Am. J. Econo. Финансы 50: 100857. DOI: 10.1016 / j.najef.2018.10.005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шарп, У. Ф. (1964). Цены на основные средства: теория рыночного равновесия в условиях риска. J. Finance 19, 425–442. DOI: 10.1111 / j.1540-6261.1964.tb02865.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шлейфер А., Вишни Р. В. (1997). Пределы арбитража. J. Finance 52, 35–55. DOI: 10.1111 / j.1540-6261.1997.tb03807.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Smales, Л. А. (2017). Важность страха: настроения инвесторов и доходность фондового рынка. Заявл. Экон. 49, 3395–3421. DOI: 10.1080 / 00036846.2016.1259754
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Стамбо, Р.Ф., Ю. Дж., Юань Ю. (2012). Вкратце: настроения и аномалии инвесторов. J. Finan. Экон. 104, 288–302. DOI: 10.1016 / j.jfineco.2011.12.001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Сан, Л., Наджанд, М., и Шен, Дж. (2016). Предсказуемость доходности акций и настроения инвесторов: высокочастотная перспектива. J. Bank. Финансы 73, 147–164. DOI: 10.1016 / j.jbankfin.2016.09.010
CrossRef Полный текст
Талвар, М., Талвар, С., Каур, П., Трипати, Н., и Дхир, А. (2021). Повлияло ли финансовое положение на торговую активность розничных инвесторов во время пандемии COVID-19? J. Розничная торговля. Расход. Серв. 58: 102341. DOI: 10.1016 / j.jretconser.2020.102341
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Уотсон, Г. Н. (1912). VII. Теория асимптотических рядов. Philos. Transac. Royal Soc. Лондон A 211, 279–313. DOI: 10.1098 / rsta.1912.0007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Се, Ю.(2016). «Исследование возможности системы регистрации IPO предприятий в Китае», , Международная конференция по экономике, социальным наукам, искусству, образованию и менеджменту, , 2016 г. (Huhhot: Atlantis Press). DOI: 10.2991 / essaeme-16.2016.183
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Йе, Дж., Ли, Д. и Цао, Ю. (2020). Предвзятость иррационального выбора инвесторов на фондовом рынке, основанная на когнитивной психологии: данные по стадному поведению. Ред. Аргентина Cl í n.Псикол . 29:90. DOI: 10.24205 / 0327616.2020.13
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан, Г., Ван, Дж., Го, Х., и Чжан, X. (2018). «Взаимосвязь между настроениями инвесторов и волатильностью фондового рынка: на основе модели VAR», Уханьская международная конференция по электронному бизнесу. Ассоциация информационных систем (Ухань).
Google Scholar
Чжан, К., и Ян, С. (2009). Шумная торговля, колебания настроений инвесторов и доходность акций. Syst. Англ. Теория Прак. 29, 40–47. DOI: 10.1016 / S1874-8651 (10) 60010-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан, В. (2020). Применение мышления толпы и стадного поведения в экономических инвестициях. Revista Argentina Clín Psicol. 29, 328–333. DOI: 10.24205 / 03276716.2020.44
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Zhang, Y., Zhang, Y., Shen, D., and Zhang, W. (2017). Настроения инвесторов и доходность акций: данные провинциального рейтинга телеаудитории Китая. Physica A 466, 288–294. DOI: 10.1016 / j.physa.2016.09.043
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Жанга, С., Яоб, Ю. (2016). Исследование манипулирования ценами на акции в Китае. евро. J. Bus. Экон. Счет. 4, 72–81.
Google Scholar
Чжэн, Л. (1999). Разумны ли деньги? Исследование возможности выбора фонда инвесторами паевых инвестиционных фондов. J. Finance 54, 901–933. DOI: 10.1111 / 0022-1082.00131
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Объем торгов как индикатор рынка
Движение цен акций — не всегда то, что появляется.Под поверхностью движения вверх или вниз могут формироваться тренды или переходить в разворот. Вот почему трейдеры ищут другие признаки энтузиазма, когда хотят подтвердить или опровергнуть ценовой сигнал. Объем торгов, который измеряет количество акций, проданных в течение определенного периода времени, может помочь.
Хотя колебаний торгового объема может быть недостаточно, чтобы выявить изменения в тренде, они могут дать вам представление о том, какая сила стоит за движением. Вот как вы можете использовать индикаторы объема в своей торговле.
Что ищут трейдеры Короче говоря, выше среднего и / или увеличивающийся объем торгов может сигнализировать о том, что трейдеры действительно привержены движению цены, что вы можете видеть на Графике 1 ниже, где линии цены и объема увеличиваются. Напротив, объем ниже среднего и / или снижающийся объем может сигнализировать об отсутствии энтузиазма, что вы можете видеть на Графике 2, где объем снижается, даже когда цена продолжает ползти вверх.
Источник: Charles Schwab & Co.
Бычьи сигналы от объема торговВот несколько распространенных способов использования объема для подтверждения бычьего движения цены, а также пример того, как объем может подорвать ценовой тренд.
Прорыв вверх с объемом выше среднего
Во время восходящего тренда и на боковых рынках цена акции иногда встречается с уровнем сопротивления — точкой, где восходящие тенденции начинают срываться, поскольку давление продаж преодолевает давление покупателей.Когда цена акции пробивает этот уровень, прорыв обычно считается более значительным, если объем высокий или выше среднего. Прорыв, сопровождающийся низким объемом, предполагает, что энтузиазма по поводу этого движения может быть недостаточным.
Источник: Charles Schwab & Co.
Восходящий тренд с увеличением объема
Восходящий тренд в сочетании с увеличением и / или выше среднего объема подразумевает сильный энтузиазм инвесторов по отношению к этой акции или активу, что может привести к большему количеству покупок и даже к повышению цен.
Источник: Charles Schwab & Co.
Восходящий тренд с уменьшающимся объемом
Восходящий тренд без увеличения и / или объема выше среднего предполагает, что энтузиазм инвесторов ограничен. Хотя цена может продолжать расти, многие трейдеры, использующие анализ объема, тем не менее будут искать других кандидатов.
Источник: Charles Schwab & Co.
Вот несколько распространенных способов использования объема для подтверждения медвежьего движения цены, а также пример того, как объем может подорвать ценовой тренд.
Прорыв вниз, сопровождаемый большим объемом
Во время нисходящего тренда и на боковых рынках цена акции иногда достигает уровня поддержки, где нисходящие тенденции имеют тенденцию ослабевать, поскольку давление покупателей преодолевает давление продавцов. Когда цена опускается ниже уровня поддержки, прорыв обычно считается более значительным, если объем высокий или выше среднего. Прорыв, сопровождающийся низким объемом, говорит об отсутствии энтузиазма.
Источник: Charles Schwab & Co.
Нисходящий тренд, сопровождающийся увеличением объема
Нисходящий тренд, сопровождаемый увеличением и / или превышением среднего объема, подразумевает, что инвесторы сомневаются в стоимости акций, что может привести к увеличению продаж и даже снижению цен.