Волатильность доходности инвестиций на фондовом рынке в странах БРИКС

Колебания доходности от инвестиций в акции (волатильность) делают эти инвестиции рискованными. Этот фактор необходимо учитывать при принятии решений об инвестировании в акции, что определяет актуальность настоящего исследования. Цель исследования - путем анализа волатильности доходности акций стран БРИКС определить наличие рискованности инвестиций в соответствующие страны. Авторы собрали и проанализировали ежедневные доходы пяти индексов, представляющих каждую из стран: Ibovespa (Бразилия), Moex (Россия), Nifty 50 (Индия), Hang Seng Index (HSI, Китай) и FTSE/JSE All Share Index (JALSH, Южная Африка) за период в 14 лет. Для каждой из стран изучена как безусловная, так и условная волатильность доходности от инвестиций в акции, что позволяет получить более четкую и полную картину. Такой глубокий и долгосрочный анализ волатильности доходности развивающихся экономик БРИКС составляет новизну исследования, определившего, что ни одна модель волатильности не может быть признана идеальной для всех экономик. Для изучения доходности всех пяти индексов была применена модель GARCH (1, 1). Результаты исследования указывают на то, что дневные доходности всех изученных индексов гетероскедастичны, что означает наличие различной дисперсии. Сделан вывод, что доходность индексов стран БРИКС отличается высокой волатильностью, в связи чем авторы рекомендуют инвесторам вкладывать средства в индексы с меньшей условной волатильностью.

1. Officer R. R. The variability of the market factor of the New York Stock Exchange. The Journal of Business. 1973;46(3):434–453. DOI: 10.1086/295551

2. Merton R. C. An intertemporal capital asset pricing model. Econometrica. 1973:41(5):867–887. DOI: 10.2307/1913811

3. Engle R. F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica. 1982;50(4):987–1007. DOI: 10.2307/1912773

4. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics. 1986;31(3):307–327. DOI: 10.1016/0304–4076(86)90063–1

5. Engle R. F., Ng V. K. Measuring and testing the impact of news on volatility. The Journal of Finance. 1993;48(5):1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540–6261.1993.tb05127.x

6. Engle R. F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the stock volatility and the Crash of 87: Discussion. The Review of Financial Studies. 1990;3(1):103–106.

7. Zakoian J.-M. Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control. 1994;18(5):931–955. DOI: 10.1016/0165–1889(94)90039–6

8. Nelson D. B. Conditional heteroscedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica. 1991;59(2):347–370. DOI: 10.2307/2938260

9. Glosten L. R., Jaganathan R., Runkle D. E. Relationship between the expected value and volatility of the nominal excess returns on stocks. The Journal of Finance. 1993;48(5):1779–1801. DOI: 10.1111/j.1540–6261.1993.tb05128.x

10. Taylor S. J. Modelling financial time series. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.; 1986. 268 p.

11. Schwert G. W., Seguin P. J. Heteroskedasticity in stock returns. The Journal of Finance. 1990;45(4):1129–1155. DOI: 10.1111/j.1540–6261.1990.tb02430.x

12. Ogum G., Beer F., Nouyrigat G. Emerging equity market volatility: An empirical investigation of markets in Kenya and Nigeria. Journal of African Business. 2005;6(1–2):139–154. DOI: 10.1300/J156v06n01_08

13. Balaban E., Bayar A. Stock returns and volatility: Empirical evidence from fourteen countries. Applied Economics Letters. 2005;12(10):603–611. DOI: 10.1080/13504850500120607

14. Uppal J. Y., Mangla I. U. Market volatility, manipulation, and regulatory response: A comparative study of Bombay and Karachi stock markets. The Pakistan Development Review. 2006;45(4):1071–1083. DOI: 10.30541/v45i4IIpp.1071–1083

15. Dennis P., Mayhew S., Stivers C. Stock returns, implied volatility innovations, and the asymmetric volatility phenomenon. The Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2006;41(2):381–406. DOI: 10.1017/S 0022109000002118

16. Guo H., Savickas R. Average idiosyncratic volatility in G7 countries. The Review of Financial Studies. 2008;21(3):1259–1296. DOI: 10.1093/rfs/hhn043

17. Alberg D., Shalit H., Yosef R. Estimating stock market volatility using asymmetric GARCH models. Applied Financial Economics. 2008;18(15):1201–1208. DOI: 10.1080/09603100701604225

18. Tudor C. An empirical study on risk-return tradeoff using GARCH-class models: Evidence from Bucharest Stock Exchange. In: Proc. Int. conf. on business and economy — ICBE‑2008. (Constanța, 6–8 November, 2008). Constanța; Spiru Haret University; 2008.

19. Bartram S. M., Brown G., Stulz R. M. Why are U.S. stocks more volatile? The Journal of Finance. 2012;67(4):1329–1370. DOI: 10.1111/j.1540–6261.2012.01749.x

20. Wang Y., Wu C. Forecasting energy market volatility using GARCH models: Can multivariate models beat univariate models? Energy Economics. 2012;34(6):2167–2181. DOI: 10.1016/j.eneco.2012.03.010

21. Lim C. M., Sek S. K. Comparing the performances of GARCH-type models in capturing the stock market volatility in Malaysia. Procedia Economics and Finance. 2013;5:478–487. DOI: 10.1016/S 2212–5671(13)00056–7

22. Nalina K. B. Stock market volatility: A case study in Indian stock market. Ph.D. in management science thesis. Mysore: University of Mysore; 2011. 292 p. URL: https://shodhganga.inflibnet.ac.in/handle/10603/15890

23. Campbell J. Y., Lettau M., Malkiel B. G., Xu Y. Have individual stocks become more volatile? An empirical exploration of idiosyncratic risk. The Journal of Finance. 2001;56(1):1–43. DOI: 10.1111/0022–1082.00318

24. Zhang Q., Jaffry S. Global financial crisis effects on volatility spillover between Mainland China and Hong Kong stock markets. Investment Management and Financial Innovations. 2015;12(1):26–34. URL: https://puredev.port.ac.uk/ws/portalfiles/portal/5116715/JAFFRY_2015_cright_IMFI_Global_financial_crisis_effects_on_volatility_spillover.pdf

25. Tamilselvan M., Vali S. M. Forecasting stock market volatility — evidence from Muscat security market using GARCH models. International Journal of Commerce & Finance. 2016;2(1):37–53. URL: https://oaji.net/articles/2017/2748–1485002113.pdf

26. Sharma P., Vipul. Forecasting stock market volatility using Realized GARCH model: International evidence. The Quarterly Review of Economics and Finance. 2016;59:222–230. DOI: 10.1016/j.qref.2015.07.005

27. Moreira A., Muir T. Volatility-managed portfolios. The Journal of Finance. 2017;72(4):1611–1644. DOI: 10.1111/jofi.12513

28. Carvalho D. How do financing constraints affect firms’ equity volatility? The Journal of Finance. 2018;73(3):1139–1182. DOI: 10.1111/jofi.12610

29. Seoane H. D. Time-varying volatility, default, and the sovereign risk premium. International Economic Review. 2019;60(1):283–301. DOI: 10.1111/iere.12353

30. Bollerslev T., Meddahi N., Nyawa S. High-dimensional multivariate realized volatility estimation. Journal of Econometrics. 2019;212(1):116–136. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.04.023

31. Selmi R., Bouoiyour J., Hammoudeh S. Common and country-specific uncertainty fluctuations in major oil-producing countries: A comparative study. Journal of Economic Integration. 2020;35(4):724–750. DOI: 10.11130/jei.2020.35.4.724

32. Kishor N., Singh R. P. Stock return volatility effect: Study of BRICS. Transnational Corporations Review. 2014;6(4):406–418. DOI: 10.5148/tncr.2014.6406

33. Hunzinger C. B., Labuschagne C. C.A., Boetticher S. T. Volatility skews of indexes of BRICS securities exchanges. Procedia Economics and Finance. 2014;14:263–272. DOI: 10.1016/S 2212–5671(14)00711–4

34. Kang S. H., McIver R., Yoon S.-M. Modeling time-varying correlations in volatility between BRICS and commodity markets. Emerging Markets Finance & Trade. 2016;52(7):1698–1723. DOI: 10.1080/1540496X.2016.1143248

35. Boubaker H., Raza S. A. A wavelet analysis of mean and volatility spillovers between oil and BRICS stock markets. Energy Economics. 2017;64:105–117. DOI: 10.1016/j.eneco.2017.01.026

36. Gujarati D. N., Porter D. C. Basic econometrics. New York, NY: McGraw-Hill/Irwin; 2009. 944 p. 37. Mandelbrot B. B. The variation of certain speculative prices. The Journal of Business. 1963;36(4):394–419. DOI: 10.1086/294632