title: Nonmarketable assets and capital market equilibrium under uncertainty
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бухвалов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бокучава Лаша Зурабович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bokuchava Lasha
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор физико-математических наук, профессор А.В. Бухвалов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor A.V. Bukhvalov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:21:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:21:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 027868
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/5061
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе автор обращает особое внимание на модель, разработанную Дэвидом Майерсом (1972), который расширил модель CAPM путем добавления в нее эффекта от неторгуемого актива. Майерсом была исследована роль доходности человеческого капитала как прокси для неторгуемого актива. Расширенная модель Майерса предполагает, что, поскольку человеческий капитал любого индивидуального инвестора является уникальным, ковариация между рыночным портфелем и выплатами человеческому капиталу будет иметь влияние на оптимальный вес рыночного портфеля, таким образом, ковариация объясняет, почему инвесторы держат различные портфели в реальности.
  Основной целью этого исследования является проверка значимости модели CAPM с неторгуемыми активами на российском рынке.
  Следующие задачи выполняются для реализации конечной цели исследования:
  1.	Анализ теоретических и эмпирических работ, касающихся традиционной CAPM;
  2.	Анализ теоретических и эмпирических работ, касающихся CAPM с неторгуемыми активами
  3.	Разработка методики расчета разницы между традиционной мерой риска по CAPM и мерой риска Майерса
  4.	Сбор данных о 50 наиболее ликвидных акциях крупнейших российских компаний. Компании дополнительно поделены на 10 различных сегментов экономики, чтобы точнее оценить влияние доходности на человеческий капитал по различным классам активов;
  5.	Регрессионный анализ для оценки меры риска для соответствующих классов активов;
  6.	Расчет различия между показателями риска Майерса и традиционной CAPM, чтобы проверить, приводят ли эти различия к значительным отклонениям в окончательных оценках доходности рискованных активов в России;
  7.	Интерпретация результатов и ограничения подхода.
  В отличие от традиционной модели CAPM, расширенная модель предполагает, что не все инвесторы держать одинаковый портфель рыночных активов. Это означает, что каждый инвестор владеет портфелем активов, который решает его личную (и, возможно, уникальную) портфельную проблему.
  Эмпирический анализ САРМ с неторгуемыми активами показал значительную разницу оценок моделей для сектора Инноваций. Бета предсказанная расширенной моделью на 9.2% выше, чем традиционная бета. К сожалению, исследованию не удалось доказать обоснованность модели для других секторов компаний и для рынка в целом, что может быть связано с ограничениями, указанными в работе. Эти ограничения включают в себя: 1) споры о способе определения человеческого капитала, 2) противоречие использования человеческого капитала в качестве прокси, и 3) несовершенство данных на российском фондовом рынке.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, the author pays special attention to the model developed by Mayers (1972), who challenged the assumption of marketability of all assets by introducing the effect of nonmarketable assets. Mayers examined the role of returns to human capital as a proxy for nonmarketable asset. Mayers’ extended model suggests that since any individual investor’s human capital is unique, the covariance between the market portfolio and payoffs to human capital will have an impact on the optimal weight of the market portfolio, therefore, the covariance explains why investors hold different portfolios in reality. 
  This research aims to understand whether the CAPM with nonmarketable assets has meaningful implications in the Russian market.
  The following objectives are met to realize the ultimate goal of the paper:
  1.	Theoretical and empirical background of the traditional Capital Asset Pricing Model are covered;
  2.	Theoretical and empirical background of the CAPM model with nonmarketable assets are covered;
  3.	Methodologies for the calculation of differences between the Mayers and SLM risk measures are derived;
  4.	The data on 50 most liquid stocks of Russia’s largest companies is obtained. The companies are further segmented into 10 different sectors of economy to precisely evaluate the effect of returns to human capital on different classes of assets;
  5.	Regressions are run to estimate risk measures for respective classes of assets;
  6.	Differences between the Mayers and SLM risk measures are calculated to check whether this differences lead to significant deviations in final estimations of the required returns on risky assets in Russia;
  7.	Interpretation of results and limitations of the approach are elaborated.
  Contrary to the SLM model, the expanded model implies that not all maximizing investors hold the identical (except for scale) portfolio of marketable assets. It implies that each investor holds a portfolio of marketable assets that solves his personal (and possibly unique) portfolio problem and, therefore, allows investors to maintain unique portfolios.
  Empirical analysis of the CAPM with nonmarketable assets has shown significant difference of the estimates of the models for Innovations sectors. The beta predicted by extended model is 9.2% higher than the SLM beta. Unfortunately, the research has failed to prove the validity of the model for other sectors of companies and for the market in general, which may be attributable to the limitations stated in the paper. These limitations include: 1) the quarrels about the way to define human capital, 2) the controversy of using human capital as a proxy, and 3) the imperfection of data on Russian stock market.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Неторгуемые активы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рынки капитала
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Инвестор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Доходность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модель оценки долгосрочных активов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CAPM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ММВБ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Nonmarketable assets
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Capital markets
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Investor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Return
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Capital asset pricing model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CAPM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MICEX
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Nonmarketable assets and capital market equilibrium under uncertainty
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нерыночные активы и равновесие на рынке капитала в условиях неопределенности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Bokuchava_Lasha_MCF2016.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5061/1/Bokuchava_Lasha_MCF2016.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,07 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_Advisor_Bokuchava.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5061/2/reviewSV_Scientific_Advisor_Bokuchava.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 15,77 kB
resources.filename: reviewSV_Reviewer_recenziya_Lasha__Bokuchava.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5061/6/reviewSV_Reviewer_recenziya_Lasha__Bokuchava.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 48,5 kB
resources.filename: reviewSV_Bokuchava_L_mag_rec.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5061/7/reviewSV_Bokuchava_L_mag_rec.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 48,5 kB