Оценка рисков с учетом скорости сходимости к нормальному распределению

В экономической теории и на практике часто используются модели с нормальными распределениями. Но эмпирические исследования показывают, что практическое использование нормального распределения не учитывает проблему возникновения толстых хвостов распределений. В первой главе данной работы приведен обзор научной литературы, посвященной оценке скорости сходимости к нормальному распределению. Так же проанализированы научные работы посвященные гипотезам информационной эффективности фондовых рынков. Во второй главе описаны данные, участвующие в исследовании и методология их анализа. В третьей главе приведены основные результаты, подтверждающие или частично подтверждающие выдвинутые гипотезы. В ходе исследования были выявлена отрицательная взаимосвязь отклонения распределения доходностей биржевых индексов от нормального распределения и эффективности самого фондового рынка. При разумном использовании скорости сходимости к нормальному распределению, вместо нормального распределения, инвесторам удастся значительно улучшить свою оценку рисков и приблизить ее к рыночным. Были выделены две группы стран: первая группа удовлетворяет условиям слабой эффективности и вторая группа: не удовлетворяет. Во время тестирования гипотезы слабой эффективности, была выделена подгипотеза о коинтеграции временных рядов, состоящих из логарифмов доходностей биржевых индексов исследуемых стран. Полученный результат говорит о том, что, несмотря на случайность распределения доходностей индексов этих стран, существует долгосрочная зависимость между ними, которая приводит к совместному их изменению. На основе выдвинутой третьей гипотезе была выявлена отрицательная взаимосвязь между слабой эффективностью фондового рынка и толщиной левого хвоста распределения доходностей на нем. Таким образом, чем толще левый хвост распределения доходностей биржевого индекса – чем выше риск больших потерь на данном рынке, тем выше вероятность того, что он неэффективен.