Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Инвестирование arrow Инвестиции

Сила информации и формирование цен на инвестиционные активы: от гипотезы эффективности рынков к теории адаптивных ожиданий

Поскольку инвестор стремится получить бо́льшую отдачу на вложенные средства, то его интересует, на основе чего можно "переиграть рынок", т.е. получить бо́льшую доходность, чем та, которая соответствует на рынке заданному уровню риска. Ответ может быть дан на основе ценности информации о качестве актива, возможностях актива генерировать денежные выгоды с определенной вероятностью. Если приход информации на рынок запаздывает, то одни инвесторы могут знать "истинную" цену, а другие нет. Именно владение информацией позволит получить бо́льшую доходность.

Значимость информации для получения сверхдоходиости подчеркивается понятием эффективного рынка, введенного Ю. Фама в 1970 г.[1]

По мнению Фама, разные рынки обладают разной формой информационной эффективности, что дает возможность для выстраивания инвестиционных стратегий. В задачу аналитика входит тестирование рынков па эффективность (проведение проверок на возможность систематического выигрыша за счет использования той или иной информации).

Под эффективностью рынков понимается информационная эффективность, т.е. способность цен активов отражать имеющуюся на рынке информацию[2].

На эффективном рынке цены активов полностью отражают всю возможную информацию об этих активах. Чтобы это было так, на рынке не должно быть транзакционных издержек по поиску информации, запаздывания информации, асимметрии. Так как это представление о финансовом рынке очень далеко от реальности, вводятся более слабые предположения об информационной эффективности.

Практическим следствием теории эффективности рынка капитала является утверждение, что никакая активная стратегия инвестирования (подбора ценных бумаг в портфель или определения удачного времени покупки-продажи) не позволит "обыграть" рынок[3]. Как наилучший результат, денежные выгоды от активных стратегий могут покрыть издержки на поиск и обработку информации.

Сопоставление результатов работы сторонников активных и пассивных стратегий подтверждает этот тезис и демонстрирует, что выигравших нет. В среднем активные стратегии проигрывают пассивному держанию акций (комиссия за управление пассивными фондами измеряется несколькими десятыми долями процента), выигрыш скорее связан с везением, чем с удачно выстроенной стратегией[4]. Большое количество исследований о неудачах активного управления привело к расцвету пассивных и индексных фондов во всем мире начиная с 1980-х гг.

Исторический экскурс

Гипотеза Ю. Фама[5] получила название информационной эффективности рынков капитала (efficient market hypothesis, ЕМН). Особое значение в формировании цен на финансовые активы она придает "силе информации". Часто в литературе можно встретить сокращенное название гипотезы – рыночная эффективность. Гипотеза эффективности опирается на ряд жестких предположений о движении информации и транзакционнных издержках. Так, предполагается, что движение информации поступательно (безфрикционно), эта информация моментально находит отражение в цене активов, которые торгуются без транзакционных издержек. ЕМН игнорирует эффекты ликвидности, не рассматривает вопросы налогообложения инвесторов.

Гипотеза 1970-х гг. предполагала наличие на рынке трех форм эффективности: слабой, полусильной (средней) и сильной. Рынок капитала рассматривался как эффективный (сильная форма), если в цене активов на нем мгновенно отражалась вся доступная информация и возникали условия для "честной игры" (fairgame), в которой нельзя выигрывать (обыгрывать рынок) систематически. В средней и слабой форме эффективности, имея конкурентные преимущества в доступе к информации, можно обыгрывать рынок (других игроков).

Слабая форма эффективности подчеркивала, что невозможно предсказать будущую динамику цен и соответственно получать систематические выигрыши на основе прошлой ценовой информации. В средней форме подчеркивалось отсутствие возможности выигрыша через использование только публичной информации. Преимущество получают те участники рынка, которые владеют закрытой (приватной) информацией об активе. При сильной форме эффективности даже непубличная и частная информация не позволят получить систематический выигрыш.

К 1990-м гг. стало понятно, что тестирование гипотезы эффективности в первоначально предложенной трактовке Ю. Фама невозможно из-за проблемы "совместного теста" (joint-hypothesis). Проблема состоит в том, что тестирование эффективности рынка возможно только при наличии адекватной модели рыночного равновесия, однако ранее предложенные равновесные модели (САРМ или трехфакторная модель Фама – Френча) предполагают наличие рыночной эффективности, т.е. могут тестироваться только при предположении об эффективности. Таким образом, аналитик не может тестировать гипотезу эффективности на исторических данных, не будучи уверенным, что в данный момент рыночное ценообразование было равновесным, т.е. эффективным. Обратное утверждение про рыночное равновесие аналогично. Для проверки гипотезы требуется одновременный тест (joint test) на эффективность.

В 1991 г. Ю. Фама предложил несколько иную трактовку рыночной эффективности, увязанную с направлениями исследования реакции фондового рынка на приходящую новую информацию и оценкой величины "избыточной доходности" по сравнению со справедливым уровнем. Таким образом, предположение об эффективности сместилось в область влияния вновь приходящей информации на поведение инвесторов.

Слабая форма эффективности стала ассоциироваться с тестами на предсказуемость динамики рыночных цен акций. Классические модели ценообразования финансовых активов (например, САРМ или трехфакторная модель Фама – Френча), которые формируют будущую доходность на базе широкого набора информации, поддерживают эту форму эффективности. Средняя форма эффективности акцентирует внимание на скорости и качестве обработки рынком вновь приходящей информации. Используемый метод – событийный анализ {event studies), который впервые был предложен Ю. Фама для описания реакции рынка надивидендные выплаты. Степень влияния частной информации позволяет говорить о сильной форме эффективности рынка. Тесты на влияние непубличной информации на получаемую доходность (tests for private information) позволяют оценивать качество аналитической работы (с точки зрения создания новой информации). Исследования реакции рынка на прогнозы аналитиков помогают выявлять наличие новой информации и оценивать силу этой информации на тех или иных рынках.

ЕМН объединяет два ключевых утверждения, характеризующих рынок: во-первых, конкуренция усиливает зависимость между издержками и отдачей. Во-вторых, изменения цен происходят вследствие появления новой информации на рынке. Таким образом, гипотезу эффективных рынков можно сформулировать так: отдача от использования информации на рынке соответствует затратам на получение этой информации. В связи с тем что на эффективном рынке информация распределяется равномерно, выигрыш отдельного участника не будет отличаться от выигрыша его коллег-инвесторов. ЕМН при этом не утверждает, что никто не должен реагировать на информацию. Если при появлении новой информации на рынке инвесторы перестают изменять свои портфели, то рынок прекращает двигаться к эффективности, потому что не совершается действий, позволяющих инкорпорировать новую информацию в цены. Если инвесторы оперируют на рынках с высокой конкуренцией, это означает, что средний инвестор не сможет получить аномально крупный выигрыш, но это не означает, что он перестает реагировать на информацию.

Для проверки рынков на слабую форму эффективности достаточно, чтобы ряд данных не был коррелирован, т.е. коэффициент автокорреляции стремился к нулю. В основном проверка слабой формы проводилась с помощью тестов Runs test и Durbin – Watson test. Если распределения ряда данных (доходностей активов или котировок фондовых индексов) являлось случайным, то делался вывод об эффективности рынка в слабой форме. Гипотеза может проверяться и на основе технического анализа, когда тестируются наиболее известные торговые стратегии, основанные на рыночной истории. Если эти стратегии показывают невозможность получения свсрхдоходности, делается вывод о слабой форме эффективности. Однако при рассмотрении торговых стратегий, которые использует малое количество инвесторов, выяснилось, что рынок может быть неэффективен относительно этих стратегий.

Направления исследовательской работы. Примеры тестирования гипотезы эффективности рынков

Существует ряд академических работ, которые направлены на выявление информационной эффективности отдельных рынков (например, в слабой и средней форме), а также на ее измерение. Методы, которые предлагаются в работах по измерению эффективности, можно условно разделить на две большие группы: это расчеты коэффициента Херста, позволяющего оценить трендоустойчивость ряда, и применение теории информации. Во втором случае рассчитывается показатель энтропии Шеннона (или модифицированный коэффициент Шеннона) и используется STSA (symbolic time series analysis).

Первые тесты на выявление слабой формы эффективности американского рынка акций проведены Ю. Фама и К. Френчем. Одним из примеров сопоставительного тестирования рынков на выявление слабой формы эффективности является исследование А. Уортингтона и X. Хиггс[6] 2003 г. Авторы протестировали 16 развитых рынков (Австрия, Бельгия, Дания, Финляндия, Франция, Германия, Греция, Италия, Ирландия, Нидерланды, Норвегия, Португалия, Испания, Швеция, Швейцария и Великобритания) и четыре развивающихся рынка (Чехия, Венгрия, Польша и Россия). Исследование ежедневных данных значений основных страновых индексов за период доступной истории по 2003 г. проводилось методами параметрической и непараметрической статистики: расчет коэффициентов сериальной корреляции, проведение теста серий. Кроме того, на временны́х рядах значений приростов индексов проводились тесты Дики – Фуллера, Филипса – Перрона и KPSS[7] для проверки рядов на стационарность. Для проверки временны́х рядов на наличие гетероскедастичности проводился тест многовекторной дисперсии. Тесты сериальной корреляции показали, что фондовые индексы следующих стран подчиняются процессу случайного блуждания: Германия, Ирландия, Португалия, Нидерланды, Великобритания. Тест многовекторной дисперсии указал на несоответствие процессу случайного блуждания значений индекса в Нидерландах. Таким образом, среди развитых стран только Германия, Ирландия, Португалия и Великобритания соответствуют критериям с точки зрения анализа как автокорреляции, так и гетероскедастичности. Следовательно, поведение индексов этих стран соответствует процессу случайного блуждания, и данные страны характеризуются слабой формой эффективности рынка. При этом фондовые рынки Франции, Финляндии, Нидерландов, Испании и Норвегии не соответствуют в полной мере критериям случайного блуждания. Из развивающихся рынков по оценкам авторов только фондовый рынок Венгрии является эффективным в слабой форме.

Р. Гупта и П. Басу (R. Gupta, Р. Ba.su) проверяли, соответствует ли поведение фондовых индексов двух основных бирж Индии (Bombey Stock Exchange, National Stock Exchange) процессу случайного блуждания в период с 1991 по 2006 г. Они пришли к выводу, что наблюдается корреляция значений индексов, а следовательно, становится возможным прогнозирование будущих значений индекса на основе предыдущих. Методология исследования включала в себя проведение теста серий и теста LOMAC[8]. Отличие последнего от более популярного теста Дарбина – Уотсона заключается в проверке автокорреляции наивысших порядков. Результаты исследования говорят о том, что индийский фондовый рынок не является эффективным в слабой форме. Этот вывод подтверждает положение о том, что степень эффективности развивающихся рынков ниже, чем развитых.

К. Хассан, В. Аль-Султан и Дж. Аль-Салеем (К. Hassan, W. Al-Sultan,J. Al- Saleem) исследовали информационную эффективность фондовых рынков стран Персидского залива на примере рынка ценных бумаг Кувейта. Отличие данной работы от подобных исследований заключается в том, что институциональные факторы были включены в анализ. Анализ строился на ежедневных данных по фондовому индексу, поступающих с национальной фондовой биржи (Kuwait Stock Exchange) за период с 1995 по 2000 г. Для анализа применялась модель GARCH, построенная на натуральных логарифмах первых разностей значений индекса. В нелинейную модель были введены такие характеристики развивающихся рынков, как премия за риск, варьирующаяся в зависимости от времени, и низкая торговая активность участников рынка. Результаты исследования указывают на несоответствие фондового рынка Кувейта слабой форме рыночной эффекта вности.

В работе Г. Милиеска представлен анализ информационной эффективности фондового рынка Литвы[9], в работе А. Мобарек, К. Кизи – рынка Бангладеш[10], в работе А. Акуна, К. Пинто – рынка Чили[11]. В работе Ю. Наливайского и И. Иванченко с помощью метода Ирвина[12] показано, что российский рынок был неэффективным в период с 1 сентября 1995 г. по 24 сентября 1999 г. на базе индекса РТС[13], а в работе Е. Алифановой[14] на основе массивов ежедневных значений фондовых индексов РТС и ММВБ за 10-летний период 1995–2005 гг. и 1998–2005 гг. показано, что российский рынок не может быть признан эффективным в слабой форме.

В рамках исследования Т. Тепловой и А. Тетеревой[15] тестировалась гипотеза о рыночной эффективности на базе индекса РТС (с 1 сентября 1995 г.), а также по отраслевым индексам: "Нефть и Газ" (RTSog), "Телекоммуникации" (RTStl) с 2000 г., "Металлы и добыча" (RTSmm) и "Промышленность" (RTSin) с 2003 г., "Потребительские товары и розничная торговля" (RTScr) с 2004 г., "Электроэнергетика" (RTSeu) и "Финансы" (RTSfn) с 2005 г. Использовался тест Бройша – Годфри для проверки гипотезы об отсутствии коррелированности остатков регрессии[16]. Для индекса РТС (приросты логарифма доходности) значение статистики χ2 составляет 0,51, которое меньше, чем критически заданные уровни значимости как для 5%, так и 10%. Следовательно, нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции не отвергается, поведение значений индекса соответствует процессу случайного блуждания, а значит, можно сделать вывод о соответствии российского фондового рынка информационной эффективности в слабой форме. Несмотря на общий вывод о слабой форме эффективности по индексу РТС, исследование Т. Тепловой и А. Тетеревой показало, что эффективность рынка в целом по большей части обусловливается поведением компаний одного сегмента экономики. Методика расчета индекса РТС включает большую долю акций компаний нефтегазового комплекса[17], отраслевой индекс которого демонстрирует слабую форму эффективности. При заданном уровне значимости процессу случайного блуждания подчиняются 5%-ные значения следующих отраслевых индексов: РТС "Нефть и газ"; РТС "Металлы и добыча", РТС "Электроэнергетика", РТС "Финансы". Сектора потребительских товаров, торговли и другие не могут быть охарактеризованы как эффективные.

Долгое время ЕМН была одной из наиболее успешных моделей, объясняющих поведение цен акций и возможности выигрыша на тех или иных рынках. Однако модель не могла объяснить многие аномалии[18], фиксируемые на разных рынках в разные периоды. Модели бихевиористов (снимающие предположение о рациональности поведения инвесторов на рынке) позволяли объяснить ряд аномалий[19].

С начала 2009 г. многие ведущие ученые оказались втянутыми в дискуссию о том, является ли гипотеза эффективных рынков причиной случившегося финансово-экономического кризиса 2008–2009 гг. Экономисты условно разделились на два лагеря: первая группа поддерживает ЕМН, в основном это последователи Ю. Фама (финансовый факультет Чикагского университета и М. Статман[20], Дж. Сигел[21], Р. Болл[22]), вторая группа – бихевиористы (Чалер (Thaler), Вишни (Vishny), Кохран (Cochrane)). Для последних этот финансовый кризис, безусловно, – признание их правоты. Перепалка ведется как на уровне статей в The New York Times и The Wall Street Journal, так и в форме научных дискуссий по результатам исследований[23]. Начало дебатам положил нобелевский лауреат 2008 г. Пол Кругман[24], опубликовав в январе 2009 г. в The New York Times статью, в которой критиковал ЕМН как теорию, не имеющую ничего общего с реальной жизнью, и очень положительно отозвался о подходе сторонников поведенческих финансов. "Как могли экономисты так заблуждаться?" – задает вопрос Кругман. ЕМН повинна в том, что заставила инвесторов верить, что рынки действительно являются эффективными, они закрыли глаза на зреющий крупнейший спекулятивный пузырь. Более того, Кругман обвинил ЕМН в надувании спекулятивного пузыря, так как никто не удосужился проверить, действительно ли рынок каждый раз правильно оценивает активы. По его мнению, не проводилось должной проверки того, что за ценами на активы стоят реальные фундаментальные показатели.

По мнению Р. Болла (R. Ball), финансовый кризис заново напомнил как инвесторам, так и исследователям, что теория – это только теория. Ни одна теория не идеальна. Ни одна теория не может полностью определять мысли и действия индивидов. На рынке всегда найдутся примеры, которые теория не в состоянии объяснить, но с этим приходится мириться, покуда лучшей модели не предложено. На теоретическом уровне у ЕМН есть множество ограничений. Одно из наиболее серьезных ограничений – это то, что ЕМН – модель "чистого обмена" информацией. То есть в теории полностью опускается вопрос о том, кто эту информацию предоставляет, в каком объеме, достоверна ли она и т.д. Теория финансовых рынков, и ЕМН в частности, добилась многого, полностью игнорируя реальные показатели, фокусируясь на монетарном обмене. Но это не может быть верным в полной мере. Реальный сектор и финансовый тесно связаны, и, по мнению Р. Бола, кризис начался именно с реального сектора и отразился на финансовом рынке, поскольку именно он более эффективный. Но эффект от коллапса на финансовом рынке оказался несравнимо больше, чем от проблем в реальном секторе.

Одной из новых теорий, быстро обретающей сторонников, является гипотеза адаптирующихся рынков (adaptive market hypothesis, АМН), выдвинутая Андреем Ло[25]. В этой теории посредством обращения к принципам эволюции животного мира (конкуренции, состязательности, приспособления и естественного отбора) реализуется попытка объединить как результаты ЕМН, так и доводы сторонников бихевиористских теорий. Согласно гипотезе адаптирующегося рынка эффективность рынка определяют эволюционная динамика, а также слабость и нестабильность финансовых институтов и инвестиционных продуктов и, наконец, успех институциональных и индивидуальных инвесторов. Так, АМН отмечает ценность теории ограниченной рациональности, когда индивиды оказываются не способными к оптимизации при принятии решений, что предполагается в рамках неоклассической экономики. Индивиды в силу наличия издержек оптимизации и природной ограниченности в вычислениях выбирают "удовлетворение" (satisficing), которое является альтернативой оптимизации. И тогда можно говорить об ограничениях рациональности, инвесторы делают выбор, который удовлетворителен для них, но необязательно оптимален. Если согласно ЕМН существует тренд к росту эффективности во времени на всех рынках, то АМН утверждает, что движение рынков более сложное, с наличием периодов не только трендового развития, но и цикличности, с фиксацией паники, пузырей, кризисов и других феноменов.

Сторонники АМН предлагают рассматривать ее в качестве новой версии ЕМН, полученной на основе эволюционных принципов. Цены инвестиционных активов отражают доступную информацию в том объеме, в каком эта информация определяется комбинаций рыночных условий и характеристиками рыночных участников. Проводя аналогии с биологией, А. Ло определяет этот набор как окружающую среду и популяции, ее населяющие. В качестве раздельных популяций Ло отмечает пенсионные фонды, ритейлеров, менеджеров хедж-фондов и т.д. Если несколько различных групп будут соревноваться за редкие ресурсы внутри одного рынка, то этот рынок скорее всего будет высокоэффективным. Например, рынок 10-летних американских казначейских облигаций является высокоэффективным и отражает релевантную информацию очень быстро. С другой стороны, рынок, на котором присутствует малое количество игроков, а набор ресурсов достаточно велик, вероятно, будет обладать невысокой степенью эффективности. В качестве примера Ло приводит рынок живописи маслом периода итальянского Ренессанса. Вывод теории АМН – рыночная эффективность не может быть оценена в вакууме, это показатель, который сильно зависит от окружающей среды и ее характеристик. Инвестиционные стратегии подвержены циклам прибыльности и потерь в ответ на изменения рыночной конъюнктуры.

  • [1] Fama Е. F. Efficient Capital Markets: Review of Theorv and Empirical Work // Journal of Finance. 1970. Vol. 25. Iss. 2. P. 383-417.
  • [2] Предложено несколько определений информационной эффективности. Например, по определению М. Рубинштейна, рынок эффективен в отношении информационного события, если информация не становится причиной изменения инвестиционного портфеля. Если информация не изменяет цену, то рынок эффективен в отношении информации по IO. Фама, но не по М. Рубинштейну. Концепция последнего предполагает не только неизменность цен, но и отсутствие движения активов в портфеле.
  • [3] Модель Гроссмана – Стиглица (Grossman – Stiglitz, 1980) доказывает этот тезис (см.: Grossman S., Stiglitz J. On the Impossibility of Informationally Efficient Markets // The American Economic Review. 1980. Vol. 70(3). P. 393–408).
  • [4] Исследования результатов инвестирования через формирование активных портфелей, как правило, подтверждают этот тезис. Проведено огромное количество исследований, сопоставляющих результаты активного и пассивного инвестирования, например работа Малкиела (Malkiel, 2005). В работе показано, что за прошлые годы крупные фонды акций зарабатывали примерно на 2% меньше, чем дават фондовый рынок, оцениваемый по индексу (8% против 10%). Ежегодно порядка 70–80% фондов нс могут обогнать бенчмарк. Удачливые фонды, обогнавшие индекс, не могут сохранить успех и неизбежно проигрывают, следовательно, выигрыш был связан со случаем, а не умением. Отставание фондов на 2% объясняется комиссией за управление в 1,5% и "проскатьзыванисм при торговле".
  • [5] Ю. Фама с 1968 г. является профессором Чикагского университета (США), входит в редколлегию журнала Journal of Financial Economics.
  • [6] Wortington A., Higgs Н. Weak-form Market Efficiency in European Emerging and Developed Stock Markets. 2003. SSRN; Wortington A., Higgs H. Tests of Random Walk and Market Efficiency in Latin American Stock Markets: An Empirical Note. 2003. SSRN.
  • [7] Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin test.
  • [8] Lo & MacKinlay test.
  • [9] Milieska G. The Evaluation of the Lithuanian Stock Market with the Weak-form Market Efficiency Hypothesis. 2004. Bachelor Dissertation. SSRN, WP.
  • [10] MoharekA., Keaseu K. Weak-form market efficiency of an emerging Market: Evidence from Dhaka Stock Market of Bangladesh. 2004. SSRN.
  • [11] Acuna A., Pinto C. Chilean Stock Market Efficiency: A Dynamic Approach using Volatility Tests // Munich Personal RePEc Archive. 2007.
  • [12] Метод, позволяющий очистить ряд распределения от аномальных точек. Требуется найти отношение модуля разностей последующего и предыдущего уровня значимости ряда и средпеквадратического отклонения ряда. Это отношение сравнивается с пороговым (табличным) значением. Если уровень значимости меньше порогового значения, то ряд не содержит аномальных точек.
  • [13] Налиеайский В., Иванченко И. Исследование степени эффективности российского фондового рынка // РЦБ. 2004. № 15 (270).
  • [14] Алифанова Е. Об эффективности российского фондового рынка // РЦБ. 2008. № 1 (352).
  • [15] Теплова Т. В., Тетерева А. Тестирование развивающихся рынков на слабую форму информационной эффективности: проблемы странового ранжирования // Прогнозирование на финансовых рынках. М.: ГУ–ВШЭ, 2010.
  • [16] Отметим, что тест Дарбина – Уотсона, как и тест серий, позволяет выявить автокорреляцию 1-го порядка, в то время как тест Бройша – Годфри определяет автокорреляцию любого порядка. В данной работе автокорреляция тестом Бройша – Годфри проверялась до 2-го лага. Основная гипотеза теста Бройша – Годфри состоит в отсутствии коррелированности остатков регрессии. Статистика теста Бройша – Годфри асимптотически соответствует распределению 2 со степенями свободы, равному количеству лагов. В данном случае использовались два лага, следовательно, рассматривается распределение 2 с двумя степенями свободы. Таким образом, если проведенный тест показывает значение для распределения 2 меньшее, чем критически заданное для 5%-ного (10%-ного) уровня значимости и степенях свободы, равных двум, то гипотеза об отсутствии коррелированности остатков регрессии не отвергается, следовательно, ряд подчиняется процессу случайного блуждания. Из этого следует вывод об эффективности рыночного сегмента при заданном уровне значимости. Для 5%-ного уровня значимости критическое значение распределения 2 составляет 5,99, для 10%-ного уровня значимости – 4,605.
  • [17] В списке акций, используемых для расчета индекса РТС, действующем по 11 июня 2009 г., доля компаний нефтегазового сектора составляет около 50% (rts.ru/s288).
  • [18] Например, "пятничный эффект", когда цены в пятницу подымаются чаще, чем в другие дни недели; "январский эффект", когда цены на финансовые активы снижаются с середины сентября по конец декабря и резко растут в январе, что приводит к статистической значимости отрицательной доходности в сентябре и максимальной доходности января но месяцам года.
  • [19] Fama Е. Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance //Journal of Financial Economics. 1998. Vol. 49(3). P. 283-306.
  • [20] Statman M. Efficient Markets in Crisis. 2010.WP Series SSRN.
  • [21] Siegel J., Efficient Market Theory and the Crisis // The Wall Street Journal. 2009. Oct. 27.
  • [22] Ball R. The Global Financial Crisis and the Efficient Market Hypothesis: What Have We Learned? 2009. WP Series SSRN.
  • [23] Cochrane John H. Efficient markets today. Talk at the Conference on Chicago Economics in November 2007 (выступление на конференции в Чикаго в ноябре 2007 г.).
  • [24] Krugman Р. How Did Economists Get It So Wrong? //The New York Times. 2009. Sept. 6.
  • [25] La A. The Adaptive Market Hypothesis: Market Efficiency from an Evolutionary

    Perspective // Journal of Portfolio Management. 2004. Vol. 30. P. 15–29.

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы