Динамические Модели Систематического Риска: Сравнение На Примере Индийского Фондового Рынка

В работе исследуется динамическое поведение систематического риска индийских компаний в рамках рыночной модели. Недельные цены закрытия 89 акций и индекса BSE 100 в качестве рыночного портфеля были проанализированы в период с января 2000 г. по декабрь 2013 г. с помощью скользящей регрессии, многомерных GARCH-моделей, полупараметрической регрессии и фильтра Калмана. Согласно результатам для анализируемого периода, в 44 из 89 случаев фильтр Калмана оказался наиболее эффективным методом. В остальных 45 случаях лидерство принадлежит полупараметрическим моделям. Что касается прогнозного периода, то модели GARCH оказались лучшим инструментом прогноза (для 41 из 89 активов), они опередили полупараметрические регрессии (33 из 89) и фильтр Калмана (15 из 89). Более того, анализ динамики систематического риска показал, что при 5%-ном уровне значимости бета 59 и 62 из 89 компаний нестационарны согласно тестам Дикки-Фулера и Филипса-Перрона, и бета процесс только одной бумаги стационарен согласно тесту KPSS.