Научный семинар «Эмпирические исследования корпоративных финансов»

Приглашаем Вас на очередное заседание постоянного научного семинара «Эмпирические исследования корпоративных финансов» Школы финансов факультета экономических наук НИУ ВШЭ.
Заседание состоится во вторник 19 сентября 2017 г. в 15:00 по адресу ул. Шаболовка, 26, НИУ ВШЭ, ауд. 3211.

Доклады: 

15:00-16:30 
Предзащита кандидатской диссертации Асатурова Константина Гарриевича на тему «Межвременной систематический риск: определение детерминант и портфельная оптимизация».

Докладчик: Асатуров К.Г. (аспирант, НИУ ВШЭ)

Научный руководитель: профессор Школы финансов, доктор экономических наук Теплова Тамара Викторовна.

Рецензенты: доцент Школы финансов, кандидат физико-математических наук Курочкин Сергей Владимирович, доцент Школы финансов, кандидат физико-математических наук Лапшин Виктор Александрович,  доцент Школы финансов, кандидат экономических наук Родионова Юлия Викторовна.

Данная диссертация посвящена изучению динамических моделей систематического риска применительно к российскому фондовому рынку и их прикладному использованию в рамках портфельной оптимизации. В первой главе работы были оценены и спрогнозированы динамические бета российских компаний и отраслевых индексов  в рамках четырех современных эконометрических подходов. Основной вывод главы заключается в том, что бета по большей части анализируемых активов нестационарна, а значит применение традиционного метода OLS, предполагающего постоянные бета, некорректно для этих бумаг. Во второй части работы анализировались детерминанты систематического риска общего и секторальных индексов российского фондового рынка. Согласно ключевым результатам, локальные, глобальные и секторальные факторы в целом значимо влияют на бета российских индексов. В третьей главе диссертации была предложена модификация стандартной оптимизационной задачи для построения портфеля с возможностью контролировать систематический и специфический риск (портфель с декомпозицией риска). В рамках рассматриваемой выборки было выявлено отсутствие арбитража с помощью построения рыночно нейтрального портфеля. Более того, анализ показал, что портфели с декомпозицией риска превосходят портфель по Марковицу согласно различным показателям эффективности.

16:30-18:00 Предзащита кандидатской диссертации Саркисова Артура Рачиковича на тему «Формирование портфеля акций на фондовом рынке с использованием непараметрических методов»

Докладчик: Саркисов А.Р. (аспирант, НИУ ВШЭ)

Научный руководитель: доцент Школы финансов, кандидат физико-математических наук Буянова Елена Александровна.

Рецензенты: доцент Школы финансов, кандидат физико-математических наук Курочкин Сергей Владимирович, доцент Школы финансов, кандидат экономических наук Столяров Андрей Иванович.

В диссертационном исследовании изучался вопрос эффективности использования непараметрических методов при формировании инвестиционного портфеля на примере российского рынка акций. В работе были разработаны  алгоритмы формирования инвестиционного портфеля акций при помощи трех непараметрических методов: метода деревьев классификаций, метода искусственных нейронных сетей и метода ядерного сглаживания. По результатам проведенного анализа была выявлена крайне высокая эффективность непараметрических методов.  Наилучшие показатели доходности с учетом риска были достигнуты при построении портфелей при помощи метода ядерного сглаживания. Был проведен анализ основных детерминант доходности акций российских компаний, который показал, что переменные моментум, цена на нефть и величина bid-ask spread являются ключевыми в анализе динамики цен акций российских компаний.  Эффективность методов была также успешно проверена при решении задачи максимизации полезности потенциального инвестора и при тестировании алгоритмов на рядах случайного блуждания.  

При необходимости заказа пропуска в здание НИУ ВШЭ, просьба до 16:00 18 сентября направить заявку на e-mail: df@hse.ru указав в теме сообщения «заказ пропуска на НИС 19 сентября» и сообщив свою фамилию, имя, отчество и название организации.

График семинаров Школы финансов см. здесь https://finance.hse.ru/srs