Определение факторов риска через ошибки следования для биржевых фондов

Данная работа исследует совокупность факторов риска посредством изучения факторов ошибки следования на высокочастотном уровне для биржевых фондов отслеживая основные мировые национальные показатели. Исследование проводится с использованием современных статистических методов обучения и эконометрических техник таких как: анализ premiums/discounts и волатильности посредством обобщенного авторегрессионного условного гетероскедастического моделирования с учетом асимметричных эффектов, если они применимы для конкретного фонда. В работе детально анализируется автокорреляция и проводится проверка ошибок следования на актуальность посредством значимого набора статистических тестов, изучения модели Jensen’s CAPM для каждого фонда для определения их общей эффективности и соответствующих экономических тенденций и алгоритмов, таких как: «выбор лучшего подмножества» вместе с эконометрическими моделями VAR/VEC. Полученные результаты обоснованы фундаментальным выводом факторов риска для проанализированных биржевых фондов (ETFs) и соответствующих оценок объема торгов, месячной / недельной волатильности, изменений капитала и обменного курса, сезонных и экс-дивидендных переменных (dummy variables) и риска в форма стандартного отклонения чистой прибыли фонда. Данные факторы, как правило, могут рассматриваться как “предикторы” в отношении эволюции значительных ошибок следования для высокочастотных финансовых данных, предоставляя инвесторам информацию о пассивно или активно управляемых портфелях и определенном уровне экономической неэффективности национальных бирж, что может позволить определять эффекты от экономических явлений на торговые биржи через данные факторы. Кроме того, некоторые из полученных факторов риска могут быть использованы в качестве исходных данных для алгоритмических торговых стратегий, демонстрирующих значительные возможности систематического арбитража.