Выпускная квалификационная работа на тему: использование цен опционов для выявления эффекта публикаций рекомендаций аналитиков (стр. 3 )

Как мы видим для всех трех спецификаций в среднем среднее значение скачка волатильности при публикации прогноза доминируется высоким стандартным отклонением, что делает результат незначимым.

В большей части случаев эффект от публикации прогноза во всех трех спецификациях статистически незначимо отличается от нуля. Такой результат был получен при анализе индуцированной волатильности компаний Apple (AAPL), Home Depot (HD), Intel Corporation (INTC), International Business Machines (IBM), Microsoft (MSFT), Micron Technology (MU), Oracle (ORCL), Texas Instruments (TXN), Amgen (AMGN), KLA Tencor (KLAC).

Однако для некоторых бумаг публикация прогноза аналитика действительно приводила к положительному и статистически значимому скачку волатильности. В случае компании Altera (ALTR) фиктивная переменная dum в первой спецификации модели (уравнение 13) была незначима, однако во второй и третьей спецификациях (уравнение 14 и 15 соответственно) коэффициенты при фиктивных переменных thres и thres*l были значимы на 10% и 5% уровне значимости соответственно. При этом высокая экстремальность прогноза и тот факт, что прогноз выпустило крупное аналитическое агентство усиливали эффект от публикации на волатильность, что соответствует первоначальным гипотезам данной работы. В случае компании Applied Materials (AMAT) коэффициенты при фиктивных переменных значимы и положительны во всех трех спецификациях. Это позволяет сделать вывод, что для данной компании любая публикация прогноза аналитика приводит к положительному и статистически значимому скачку волатильности. При этом эффект от публикации прогноза возрастает в случае экстремального прогноза и увеличивается еще сильнее в случае, если экстремальный прогноз был выпущен крупным аналитическим агентством, что соответствует начальным гипотезам данной работы. В случае компании Cisco systems (CSCO) коэффициенты при фиктивных переменных dum и thres*l в первой и третьей спецификации статистически незначимы, однако коэффициент при переменной thres во второй спецификации является значимым на 5% уровне значимости и положительным. Это означает, что публикация лишь экстремальных прогнозов приводит к значимым и положительным скачкам индуцированной волатильности акций CSCO. Необычным результатом является то, что при публикации экстремального отчета крупным аналитическим агентством, эффект на волатильность статистически незначим. Такой результат с одной стороны может быть объяснен малым количеством экстремальных прогнозов, выпущенных крупными аналитическими агентствами, для данной акции за рассматриваемый период. Так, например, лишь пять раз за период с 2001 до 2005 крупное аналитическое агентство выпускало для акций компании Cisco прогноз будущей стоимости, который бы отличался от текущей цены акции более чем на 50%. При малом количестве наблюдений публикации экстремальных прогнозов крупными аналитическими агентствами могли совпасть с другими событиями, например общим падением волатильности на рынке, или падением волатильности сразу после объявления финансовой отчетности компании.

Необычные результаты были получены при исследовании индуцированных волатильностей акций компаний Dell Computer (DELL), Novellus Systems (NVLS), Wal-Mart (WMT). Для компании Dell коэффициенты при фиктивных переменных в первой и второй спецификации (уравнение 13 и 14) статистически незначимы, однако коэффициент при фиктивной переменной thres*l значимо меньше нуля на 10% уровне значимости. Значимое отрицательное значение коэффициента противоречит изначальным гипотезам модели и означает, что в случае компании Dell публикация экстремального прогноза крупным агентством приводит к падению волатильности. Похожие результаты были получены для волатильности акций NVLS и WMT. В случае этих бумаг коэффициент при фиктивной переменной dum в первой спецификации статистически незначимо отличался от нуля, однако коэффициенты при переменных thres и thres*l оказались отрицательными и значимыми на 5% уровне значимости. Таким образом, для компаний NVLS и WMT в течение рассматриваемого периода такие события, как публикация экстремального прогноза и публикация экстремального прогноза крупным аналитическим агентствам, в среднем приводили к отрицательным скачкам индуцированной волатильности. С одной стороны, отрицательный скачок может быть вызван какими-либо особенностями данных компаний, в связи с которыми инвесторы снижают свою оценку риска при публикации прогноза аналитика. С другой стороны, такой результат может быть вызван и техническими особенностями данных, например, малым количеством опубликованных прогнозов для данных акций и их совпадением с периодами падения волатильности на рынке. Например, для за период с 2001 по 2005 был выпущен всего один экстремальный прогноз по компании Wall Mart, и он был выпущен крупным аналитическим агентством.

Более подробные результаты регрессионного анализа рассматриваемых моделей для каждой акции приведены ниже, в то время как подробное исследование причин получения описанных результатов и тестирования устойчивости модели проводится в следующей части.

Altera (ALTR)

При исследовании индуцированной волатильности акций компании Altera регрессионный анализ основных моделей показал, что первые две авторегрессионные компоненты, для прошлого дня и недели, значимы и положительны на 5%-ом уровне значимости во всех спецификациях модели. Аналогичный вывод можно сделать о коэффициенте при VIX и компоненте MA(1) – плавающее среднее первого порядка. Незначимыми во всех спецификациях модели оказались константа и авторегрессионная компонента месяца (IV_M). Все представленные коэффициенты регрессий являются лучшими линейными безошибочными оценками (BLUE), а F - и t-тесты для них применимы, так как ряд индуцированный волатильности акций компании Altera стационарен и не требует дальнейшей обработки. Как видно из высоких значений коэффициентов детерминации, все три спецификации обладают высокой объясняющая силой, в то время как статистики Дурбина-Вотсона близкие к 2 исключают возможность автокоррелированности случайного члена.

Относительно эффекта публикаций прогнозов аналитиков, мы видим что для волатильности акций компании Altera основные гипотезы данной работы выполняются. Несмотря на то, что фиктивная переменная для прогноза в первой спецификации незначима, фиктивные переменные во второй и третьей спецификации значимы и положительны на 10% и 5%-ом уровнях значимости соответственно. Это означает, что значимый эффект оказывается на волатильность данной компании публикацией только экстремальных прогнозов. Так, в случае публикации такого прогноза, волатильность акции Altera увеличивается в среднем на 0.0119, что при средней волатильности компании в 0.1156 значит, что эффект от публикации достаточно значителен (10.3%). Эффект от публикации экстремального прогноза еще более увеличивается и становится значимым на 5%-ом уровне значимости, если экстремальный прогноз был выпущен крупным аналитическим агентством. В случае такого события волатильность акции увеличивается в среднем на 0.027, что составляет около 23.3% от среднего значения волатильности.

Таким образом, мы видим, что положительный эффект публикации на волатильность существенно усиливается при условии экстремальности прогноза, что означает, что рынок реагирует на публикацию только в случае крупного отклонения прогноза от текущей стоимости акции. Более полные результаты регрессионного анализа основных моделей для акций компании Altera приведены ниже.

ТАБЛИЦА 3

Данные регрессионного анализа волатильности акций Altera

ALTR	Coefficient	Std. Error	Coefficient	Std. Error	Coefficient	Std. Error
C	-0.0023	0.0039	-0.0020	0.0038	-0.0021	0.0039
IV(-1)	0.118046**	0.0600	0.118166**	0.0598	0.105807*	0.0590
IV_W	0.828593**	0.0757	0.830034**	0.0755	0.841316**	0.0751
IV_M	-0.0089	0.0464	-0.0090	0.0464	-0.0085	0.0467
VIX	0.042102**	0.0182	0.039779**	0.0182	0.04085**	0.0182
DUM	0.0017	0.0025	na	na	na	na
THRES	na	na	0.011978*	0.0069	na	na
THRES*L	na	na	na	na	0.027304**	0.0094
MA(1)	0.497559**	0.0439	0.497875**	0.0437	0.510333**	0.0428
R-squared	0.8828		0.8831		0.8836
Adjusted R-squared	0.8822		0.8824		0.8830
Durbin-Watson stat	1.9957		1.9964		1.9997
Akaike info criterion	-4.3714		-4.3737		-4.3784
Schwarz criterion	-4.3402		-4.3425		-4.3472
F-statistic	1408.5860		1412.2740		1419.7720
Prob(F-statistic)	0.0000		0.0000		0.0000

Источник: расчеты автора

Apple (AAPL)

При исследовании волатильности акций компании Apple регрессионный анализ показал, что во всех трех спецификациях из авторегрессионных компонент первая и третья компонента для дня и месяца соответственно положительны и значимы на 5%-ом уровне значимости, в то время как авторегрессионная компонента для недели незначима на любом разумном уровне значимости. Так как для индуцированной волатильности компании Apple нулевая гипотеза о нестационарности была отвергнута на 5%-ом уровне значимости, для коэффициентов всех вышеуказанных компонент применимы стандартные F - и t-тесты. Коэффициент при компоненте MA(1) значим и положителен на 5%-ом уровне значимости для всех спецификаций, в отличие от коэффициента при индексе волатильности VIX, который оказался незначим на любом разумном уровне значимости во всех спецификациях. Данный факт может свидетельствовать об относительной независимости волатильности акций компании Apple от общей ситуации на рынке. Константа значима на 10% уровне значимости лишь в первой спецификации, в то время как во второй и третьей спецификации ее значение статистически незначимо отличается от нуля. Высокий показатель детерминации R^2 позволяет предполагать высокую объясняющая силу всех исследованных моделей, в то время как статистика Дурбина-Ватсона близкая к двум позволяет исключить проблему автокоррелированности случайного члена. Относительно эффекта публикаций прогнозов аналитиков на волатильность акций Apple мы явно видим, что эффект от прогноза незначим во всех трех спецификациях модели. Более полные результаты регрессионного анализа основных моделей для акций компании Apple приведены ниже.

ТАБЛИЦА 4

Данные регрессионного анализа волатильности акций Apple

APPL	Coefficient	Std. Error	Coefficient	Std. Error	Coefficient	Std. Error
C	0.003619*	0.0021	0.0027	0.0020	0.0028	0.0020
IV(-1)	0.779729**	0.0908	0.773054**	0.0912	0.77153**	0.0914
IV_W	0.0510	0.0788	0.0550	0.0793	0.0567	0.0794
IV_M	0.141467**	0.0350	0.143749**	0.0354	0.14273**	0.0355
VIX	0.0018	0.0096	0.0047	0.0096	0.0045	0.0096
DUM	-0.0046	0.0027	na	na	na	na
THRES	na	na	-0.0119	0.0110	na	na
THRES*L	na	na	na	na	-0.0130	0.0155
MA(1)	-0.302115**	0.0884	-0.292995**	0.0885	-0.292199**	0.0887
R-squared	0.7864		0.7860		0.7860
Adjusted R-squared	0.7852		0.7849		0.7848
Durbin-Watson stat	2.0268		2.0289		2.0278
Akaike info criterion	-4.3140		-4.3124		-4.3120
Schwarz criterion	-4.2828		-4.2813		-4.2809
F-statistic	688.3553		686.9982		686.6463
Prob(F-statistic)	0.0000		0.0000		0.0000

Источник: расчеты автора