Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических
наук. ВШЭ. Москва. – 2014. - 184 с. Специальность: 08.00.10-
финансы, денежное обращение и кредит. Научный руководитель:
Курочкин С.В. к.ф.-м.н., доцент.
Целью работы является разработка метода оценки навыков российских
управляющих активами ПИФ-ов к неслучайному опережению бенчмарка для
использования внешними инвесторами при принятии ими решения о
распределении капитала.
Объектом исследования являются российские паевые инвестиционные фонды.
Предмет исследования – навыки управляющих активами ПИФ-ов паевых инвестиционных фондов.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем: впервые для российского финансового рынка предложен инструментарий оценки навыка российских управляющих активами ПИФ-ов к неслучайному (статистически устойчивому) опережениюбенчмарка, что позволяет частично снизить информационную асимметрию, возникающую при выборе инвестором паевого инвестиционного фонда. Оглавление.
Введение.
Теоретические аспекты оценки навыков управляющих активами паевых инвестиционных фондов.
Обобщенный подход.
Атрибуционный подход.
Анализ способностей управляющих к пикингу.
Анализ способностей управляющих к таймингу.
Показатели рейтинговых агентств. Практические аспекты оценки навыков управляющих активами паевых инвестиционных фондов.
Эмпирические исследования эффективности управляющих активами ПИФ-ов.
Законодательные нормы раскрытия информации.
Законодательные нормы раскрытия информации в США.
Законодательные нормы раскрытия информации в России.
Основные проблемы оценки навыков управляющих активами ПИФ-ов.
Проблема отличия «навыка» от «удачи».
Проблема выбора бенчмарка.
Проблема выбора частоты используемых данных. Оценка навыков российских управляющих активами паевых инвестиционных фондов.
Выбор показателя навыка управляющего.
Выбор бенчмарка для оценки российских ПИФов.
Эмпирическая оценка навыков российских управляющих активами ПИФ-ов.
Описание используемой выборки.
Результаты бутстрап-симуляций.
Межстрановые сравнения.
Выбор оптимальной частоты используемых данных.
Заключение. Приложения.
Основные статистические показатели фондов.
Текст программы на языке R.
Альфа фондов акций и показатель навыка.
Альфа фондов облигаций и Показатель навыка.
Частота данных.
Объектом исследования являются российские паевые инвестиционные фонды.
Предмет исследования – навыки управляющих активами ПИФ-ов паевых инвестиционных фондов.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем: впервые для российского финансового рынка предложен инструментарий оценки навыка российских управляющих активами ПИФ-ов к неслучайному (статистически устойчивому) опережениюбенчмарка, что позволяет частично снизить информационную асимметрию, возникающую при выборе инвестором паевого инвестиционного фонда. Оглавление.
Введение.
Теоретические аспекты оценки навыков управляющих активами паевых инвестиционных фондов.
Обобщенный подход.
Атрибуционный подход.
Анализ способностей управляющих к пикингу.
Анализ способностей управляющих к таймингу.
Показатели рейтинговых агентств. Практические аспекты оценки навыков управляющих активами паевых инвестиционных фондов.
Эмпирические исследования эффективности управляющих активами ПИФ-ов.
Законодательные нормы раскрытия информации.
Законодательные нормы раскрытия информации в США.
Законодательные нормы раскрытия информации в России.
Основные проблемы оценки навыков управляющих активами ПИФ-ов.
Проблема отличия «навыка» от «удачи».
Проблема выбора бенчмарка.
Проблема выбора частоты используемых данных. Оценка навыков российских управляющих активами паевых инвестиционных фондов.
Выбор показателя навыка управляющего.
Выбор бенчмарка для оценки российских ПИФов.
Эмпирическая оценка навыков российских управляющих активами ПИФ-ов.
Описание используемой выборки.
Результаты бутстрап-симуляций.
Межстрановые сравнения.
Выбор оптимальной частоты используемых данных.
Заключение. Приложения.
Основные статистические показатели фондов.
Текст программы на языке R.
Альфа фондов акций и показатель навыка.
Альфа фондов облигаций и Показатель навыка.
Частота данных.