Business Machines (IBM)

Так как согласно результатам теста ADF для ряда индуцированной волатильности акций IBM нулевая гипотеза о нестационарности не отвергается, стандартные t-тесты неприменимы для определения значимости коэффициент…

ТАБЛИЦА 19.

Агрегированные данные по коэффициентам фиктивных переменных при пороге 25%.

Источник: расчеты автора.

2) Порог — 75%.

Повышение порога позволяет сконцентрировать исследование на эффекте самых экстремальных прогнозов. Это позволяет нам выделить события, которые согласно начальной гипотезе данной работы, должны иметь наибольший эффект на рынок. Однако повышение порога может снизить количество событий в рассматриваемой выборке, что может отразиться на точности полученных результатов.

ТАБЛИЦА 20.

Описательные характеристики фиктивных переменных при пороге 75%.

Источник: расчеты автора Как видно из агрегированных данных о фиктивных переменных THRES и THRES*L, значения выборочных средних обеих фиктивных переменных по сравнению с порогом в 50% существенно уменьшились. Так, например, среднее количество экстремальных прогнозов в течение рассматриваемого периода уменьшилось на 68% и составило 0.348 (около 1 в год). Максимальное уменьшение количества экстремальных прогнозов наблюдается для компании AMGN — на 90%, в то время как наименьшее уменьшение наблюдается у компании ALTR — 42%. Максимальное количество экстремальных прогнозов наблюдалось у компании MU (около 6 в год). Максимальное уменьшение количества экстремальных прогнозов, выпущенных крупным агентством, наблюдалось у компании TXN (87.5%), в то время как наименьшее падение количества таких событий зафиксировано у компании MSFT (24.9%). Максимальное количество эктремальных прогнозов, выпущенных крупным агентством, наблюдалось снова же у компании MU (3 в год). Среднее же количество таких прогнозов для всех акций составило менее 1 в год. Стоит также заметить, что для нескольких компаний, таких как AAPL, DELL, IBM и WMT, за рассматриваемый период не выходило прогнозов, которые могли бы быть определены как экстремальные по новому определению. Для таких акций оценка модели во второй и третьей спецификации была невозможна. Более подробные результаты приведены в Приложении 4. Таким образом, становиться ясно, что установка слишком высокого порога приводит к существенному уменьшению количества событий, которое может быть недостаточно для точной оценки эффекта публикации прогноза.

Агрегированные данные регрессионного анализа эффекта публикаций на индуцированную волатильность представлен в Таблице. Как видно из данных, размер среднего скачка волатильности в день публикации экстремального прогноза вырос с 0.33 до 0.57, однако это значение незначимо даже при оптимистичной оценке стандартного отклонения среднего значения. Как и для порога в 50%, максимальный скачок при публикации экстремального прогноза совершает индуцированная волатильность компании ALTR. Индуцированная волатильность этой же акции совершает наибольший положительный скачок при публикации экстремального прогноза крупным аналитическим агентством. Размер скачка в обоих случаях достаточно существенный. Учитывая среднюю волатильность акций компании ALTR (0.115 602), скачки в 0.0378 и в 0.0399 составляют около 33% и 34.5% от среднего значения волатильности. Любопытно отметить, что волатильность компании MU показала наибольший отрицительный скачок в дни публикации экстремальных прогнозов. Значение коэффициентов при фиктивных переменных THRES и THRES*L сравнимо практически совпадает по модулю с размером максимальных положительных скачков, демонстрируемых компанией ALTR. При средней волатильности акций MU в 0.167 817 отрицательные скачки в 0.0381 и 0.039 составляют 22% и 23% от среднего значения соответственно. Более подробные результаты регрессионного анализа скачков волатильности акций приведены в Приложении 4.

ТАБЛИЦА 21.

Агрегированные данные по коэффициентам фиктивных переменных при пороге 75%.

Источник: расчеты автора.