Главная  Журналы  Дайджест-Финансы  3(267) - 2023 июль-сентябрь

Использование актива валютного рынка как бенчмарка при оценке инвестиционных рисков на фондовом рынке

т. 28, вып. 3, сентябрь 2023

PDF-версия статьи

Получена: 16.05.2023

Получена в доработанном виде: 18.06.2023

Одобрена: 29.06.2023

Доступна онлайн: 28.09.2023

Рубрика: ЦЕННЫЕ БУМАГИ И ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ

Коды JEL: G11, G14, G17, G32

Страницы: 271–288

https://doi.org/10.24891/df.28.3.271

Предмет. Использование актива валютного рынка как бенчмарка при оценке инвестиционных рисков на фондовом рынке. Сравнение динамики доходности активов фондового и валютного рынков как методологическое основание применения нового алгоритма оценки инвестиционных рисков на практике.
Цели. Доказательство рациональности использования актива валютного рынка как бенчмарка при оценке инвестиционных рисков на фондовом рынке.
Методология. Использованы корреляционный анализ изменения доходности фондовых индексов Германии и Франции, номинированных в евро, и активов российских фондового и валютного рынков, номинированных в рублях, модель CAPM при расчете бета-коэффициентов активов финансового рынка, метод многомерного шкалирования.
Результаты. Доказана рациональность использования актива валютного рынка – юаня КНР как бенчмарка при оценке инвестиционных рисков на фондовом рынке. Проведено сравнение динамики доходности активов фондового и валютного рынков, предложен и проверен на практике новый алгоритм оценки инвестиционных рисков.
Выводы. Необходимо внесение изменения в традиционную модель принятия решений при оценке экономической целесообразности инвестиционных операций, признав рациональным использование актива валютного рынка в качестве бенчмарка при оценке инвестиционных рисков на фондовом рынке.

Ключевые слова: бенчмарк, фондовый индекс, сравнение индексов, юань, бета-коэффициент, инвестиционный портфель

Список литературы:

1. Markowitz H. Portfolio Selection. The Journal of Finance, 1952, vol. 7, iss. 1, pp. 77–91. URL: Link
2. Sharpe W.F. A Simplified Model for Portfolio Analysis. Management Science, 1963, vol. 9, no. 2, pp. 277–293. URL: Link
3. Fama E.F., French K.R. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence. Journal of Economic Perspectives, 2004, vol. 18, no. 3, pp. 25–46. URL: Link
4. Pearson K. Contributions to the Mathematical Theory of Evolution, II: Skew Variation in Homogeneous Material. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 1895, vol. 186, pp. 343–414. URL: Link
5. Jinhua Zhang, Guipu Wang, Cheng Yan. Can Foreign Equity Funds Outperform Their Benchmarks? New Evidence from Fund-Holding Data for China. Economic Modelling, 2020, vol. 90, pp. 11–20. URL: Link
6. Teresa de Dios-Alija, Marta del Río Caballero, Luis Alberiko Gil-Alana et al. Stock Market Indices and Sustainability: A Comparison Between Them. Journal of Sustainable Finance & Investment, 2021. URL: Link
7. Pavlova A., Sikorskaya T. Benchmarking Intensity. The Review of Financial Studies, 2023, vol. 36, iss. 3, pp. 859–903. URL: Link
8. Ashraf D., Khawaja M., Bhatti M.I. Raising Capital Amid Economic Policy Uncertainty: An Empirical Investigation. Financial Innovation, 2022, no. 8, article no. 74. URL: Link
9. Schiffman S.S., Reynolds M.L., Young F.W. Introduction to Multidimensional Scaling: Theory, Methods, and Applications. New York, Academic Press, 1981.
10. Young F.W., Sarle W.S. Exploratory Multivariate Data Analysis. Cary, NC, SAS Institute, Inc., 1982.
11. Young F.W., Hamer R.M. Multidimensional Scaling: History, Theory and Applications. New York, Erlbaum Associates, 1987.
12. Vermeesch P., Lipp A.G., Hatzenbühler D., Caracciolo L., Chew D. Multidimensional Scaling of Varietal Data in Sedimentary Provenance Analysis. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 2023, vol. 128, iss. 3. URL: Link
13. Ryke Nandini, Ambar Kusumandari, Totok Gunawan, Ronggo Sadono. Multidimensional Scaling Approach to Evaluate the Level of Community Forestry Sustainability in Babak Watershed, Lombok Island, West Nusa Tenggara. Forum Geografi, 2017, vol. 31, no. 1. URL: Link
14. Dorado-Morales P., Vilanova C., Garay C.P. et al. Unveiling Bacterial Interactions through Multidimensional Scaling and Dynamics Modeling. Scientific Reports, 2015, vol. 5, article no. 18396. URL: Link
15. Urpa L.M., Anders S. Focused Multidimensional Scaling: Interactive Visualization for Exploration of High-Dimensional Data. BMC Bioinformatics, 2019, vol. 20, article no. 221. URL: Link
16. Билая Н.А., Кораблев А.П., Зеленковский П.С., Чуков С.Н. Эколого-геохимические особенности почв вулканического плато Толбачинский дол // Почвоведение. 2022. № 4. С. 405–414. URL: Link
17. Fisher A.C. Multidimensional Scaling of Sport Personality Data: An Individual Differences Approach. Journal of Sport and Exercise Psychology, 2023, vol. 1, iss. 1, pp. 76–86. URL: Link
18. Meyer E.M., Reynolds M.R. Multidimensional Scaling of Cognitive Ability and Academic Achievement Scores. Journal of Intelligence, 2022, vol. 10, iss. 4, 117. URL: Link
19. Jinsong Tao, McClure S.C., Xiaoxing Zhang et al. A Scientific Writing Pedagogy and Mixed Methods Assessment for Engineering Education Using Open-Coding and Multi-Dimensional Scaling. International Journal of Technology and Design Education, 2020, vol. 30, pp. 413–426. URL: Link
20. Hafezeh Pourdehghan, Azadeh Shahcheraghi, Seyed Mostafa Mokhtabad, Hamid Majedi. Evaluating Visual Preferences of Architects and People Toward Housing Facades, Using Multidimensional Scaling Analysis (MDS). Space Ontology International Journal, 2017, vol. 6, iss. 4, Serial Number 23, pp. 75–85. URL: Link
21. Халафян А.А., Шевченко И.В. Составление и оценка согласованности банковских рейтингов средствами компьютерного анализа // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. Вып. 28. С. 1655–1677. URL: Link
22. Маслихина В.Ю. Позиционирование провинциального региона в российском экономическом пространстве на основе сравнительного анализа // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2019. Т. 15. Вып. 12. С. 2284–2301. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »