Елена Анатольевна ФЕДОРОВАответственный автор, доктор экономических наук, профессор кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления, главный научный сотрудник института финансово-промышленной политики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация ecolena@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-3381-6116 SPIN-код: 7520-2160
Татьяна Николаевна СЕДАШкандидат экономических наук, доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления, ведущий научный сотрудник института финансово-промышленной политики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация tnsedash@fa.ru https://orcid.org/0000-0003-0067-4323 SPIN-код: 4895-4050
Предмет. Индекс неопределенности экономической политики, фондовый индекс. Цели. Оценить влияние индекса экономической политики (EPU) на фондовый рынок на основе официальных и неофициальных источников информации. Методология. Расчет индекса EPU в данной работе осуществлялся на основе стандартной и модифицированной методологии с включением дополнительных экономических терминов. Суть метода получения индекса заключается в анализе словарного состава новостных публикаций и поиска слов из словарей. Причем индексом является отношение числа найденных слов из словаря к общему числу слов в тексте, таким образом, размер самого текста не имеет значения. Результаты. На основе применения GARCH-моделирования выявлено, что наибольшее влияние на индекс Мосбиржи оказывают колебания цены нефти марки Brent. При этом все переменные индекса EPU (официальные и неофициальные источники) оказались статистически значимыми. Результаты исследования подтвердили гипотезу о влиянии индекса EPU на фондовый рынок. Выводы. Полученные результаты могут быть использованы инвесторами для принятия своевременных инвестиционных решений в зависимости от изменения индекса EPU, что позволит минимизировать негативные последствия изменения экономической неопределенности и обеспечить устойчивость инвестирования в портфель ценных бумаг или инвестиционных проектов (бизнеса) в долгосрочной перспективе.
Ключевые слова: фондовый рынок, текстовый анализ, официальные и неофициальные новости, индекс EPU, GARCH-моделирование
Список литературы:
Baker S.R., Bloom N., Davis S.J. Measuring Economic Policy Uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 2016, vol. 131, iss. 4, pp. 1593–1636. DOI: 10.1093/qje/qjw024
Pástor Ľ., Veronesi P. Political uncertainty and risk premia. Journal of Financial Economics, 2013, vol. 110, iss. 3, pp. 520–545. DOI: 10.1016/j.jfineco.2013.08.007
Gulen H., Ion M. Policy Uncertainty and Corporate Investment. Review of Financial Studies, 2016, vol. 29, iss. 3, pp. 523–564. DOI: 10.2139/ssrn.2188090
Stolbov M., Shchepeleva M. Systemic risk, economic policy uncertainty and firm bankruptcies: Evidence from multivariate causal inference. Research in International Business and Finance, 2020, vol. 52, no. 101172. DOI: 101172. 10.1016/j.ribaf.2019.101172
Brogaard J., Detzel A. The Asset-Pricing Implications of Government Economic Policy Uncertainty. Management Science, 2015, vol. 61, iss. 1, pp. 3–18. DOI: 10.1287/mnsc.2014.2044
Li Liu, Tao Zhang. Economic policy uncertainty and stock market volatility. Finance Research Letters, 2015, vol. 15, pp. 99–105. DOI: 10.1016/j.frl.2015.08.009
Jian Chen, Fuwei Jiang, Guoshi Tong. Economic policy uncertainty in China and stock market expected returns. Accounting & Finance, 2017, vol. 57, iss. 5, pp. 1265–1286. DOI: 10.1111/acfi.12338
Yizhong Wang, Chen C.R., Ying Sophie Huang. Economic policy uncertainty and corporate investment: Evidence from China. Pacific-Basin Finance Journal, 2014, vol. 26, pp. 227–243. DOI: 10.1016/j.pacfin.2013.12.008
Dinh Hoang Bach Phan, Susan Sunila Sharma, Vuong Thao Tran. Can economic policy uncertainty predict stock returns? Global evidence. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 2018, vol. 55, pp. 134–150. DOI: 10.1016/j.intfin.2018.04.004
Wensheng Kang, Kiseok Lee, Ratti R.A. Economic policy uncertainty and firm-level investment. Journal of Macroeconomics, 2014, vol. 39, pp. 42–53. DOI: 10.1016/j.jmacro.2013.10.006
Bordo M.D., Duca J.V., Koch C. Economic Policy Uncertainty and the Credit Channel: Aggregate and Bank Level U.S. Evidence over Several Decades. NBER Working Paper, 2016, no. 22021. DOI: 10.3386/w22021
Canh Phuc Nguyen, Thai-Ha Le, Thanh Dinh Su. Economic policy uncertainty and credit growth: Evidence from a global sample. Research in International Business and Finance, 2020, vol. 51, no. 101118. DOI: 10.1016/j.ribaf.2019.101118
Guangli Zhang, Jianlei Han, Zheyao Pan, Haozhi Huang. Economic policy uncertainty and capital structure choice: Evidence from China. Economic Systems, 2015, vol. 39, iss. 3, pp. 439–457. DOI: 10.1016/j.ecosys.2015.06.003
Ashraf B.N., Shen Y. Economic policy uncertainty and banks' loan pricing. Journal of Financial Stability, 2019, vol. 44, no. 100695. DOI: 10.1016/j.jfs.2019.100695
Antonakakis N., Chatziantoniou I., Filis G. Dynamic co-movements of stock market returns, implied volatility and policy uncertainty. Economics Letters, 2013, vol. 120, iss. 1, pp. 87–92. DOI: 10.1016/j.econlet.2013.04.004
Christou C., Cunado J., Gupta R., Hassapis C. Economic policy uncertainty and stock market returns in PacificRim countries: Evidence based on a Bayesian panel VAR model. Journal of Multinational Financial Management, 2017, vol. 40, pp. 92–102. DOI: 10.1016/j.mulfin.2017.03.001
Phan D.H.B., Iyke B.N., Sharma S.S., Affandi Y. Economic policy uncertainty and financial stability–Is there a relation? Economic Modelling, 2021, vol. 94, pp. 1018–1029. DOI: 10.1016/j.econmod.2020.02.042
Федорова Е.А., Мусиенко С.О., Федоров Ф.Ю. Индекс политической неопределенности для российской экономики: текстовый анализ // Экономическая наука современной России. 2019. № 2. С. 52–64. DOI: 10.33293/1609-1442-2019-2(85)-52-64 EDN: PGOMGR
Афанасьев Д.О., Федорова Е.А., Рогов О.Ю. О влиянии тональности новостей в международных СМИ на рыночный курс российского рубля: текстовый анализ // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2019. Т. 23. № 2. С. 264–289. DOI: 10.17323/1813-8691-2019-23-2-264-289 EDN: MBOIEB
Биджоян Д.С. Модель оценки вероятности отзыва лицензии у российского банка // Финансы: теория и практика. 2018. Т. 22. № 2. С. 26–37. DOI: 10.26794/2587-5671-2018-22-2-26-37 EDN: XMRJFJ
