title: Empirical study of CAPM variations on the Russian stock market
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Okulov, Vitaly L.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kotkov, Alexey
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2014-04-10T10:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2014-04-10T10:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2012
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/1172
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The dissertation presents an empirical validation for CAPM, using Sharpe-Lintner, Black, DCAPM, Entropy variance and CVaR deviation frameworks on the Russian stock market. The author tests five different CAPM-like models on a sample of weekly returns of the Industry portfolios of Russian stocks over the period of 2005-2012. The primary contribution of this study is checking explanatory power of the models and comparing different frameworks with each other. The methodology is based on regression analysis. Sharpe-Lintner model and Black model prove to have low explanatory power for the considered period. The study confirms the feasibility of employing DCAPM and CVaR deviation CAPM selectively since these models display better explanatory power in a specific condition. Corresponding managerial applications and possible directions for future research are provided in conclusions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: English
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.publisher
metadata.value: Master in Corporate Finance, Graduate School of Management, Saint Petersburg State University
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Sharpe-Lintner CAPM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Black model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Downside CAPM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Entropic variation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Conditional value-at-risk deviation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russian stock market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель ценообразования на капитальные активы Шарпа-Линтнера
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель Блэка
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель ценообразования на капитальные активы DCAPM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: энтропия
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CVaR
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: российский фондовый рынок
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Empirical study of CAPM variations on the Russian stock market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Эмпирическая проверка различных вариантов классической модели CAPM для российского фондового рынка
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.type
metadata.value: Thesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.altauthor
metadata.value: Котков, А.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.altabstract
metadata.value: В диссертации описана эмпирическая проверка модели CAPM в форме Шарпа-Линтнера, Блэка, DCAPM, энтропии и CVaR отклонения для Российского фондового рынка. Автор тестирует пять различных моделей ценообразования на активы, используя еженедельные доходности отраслевых индексов российской фондовой биржи РТС-ММВБ за период 2005-2012 гг. Основными задачами данного исследования являются проверка объясняющей способности рассматриваемых модели и сравнение их друг с другом для объяснения поведения инвесторов на рынке и для проверки эффективности рынка. Методика исследования основана на регрессионном анализе. Модель Шарпа-Линтнера и модель Блэка показали низкую объясняющую способность в рассматриваемый период. Также исследование подтверждает возможность выборочного использования DCAPM и CAPM на основе CVaR отклонения, так как эти модели имели лучшую объясняющую способность в определенных условиях. Соответствующие управленческие рекомендации и возможные направления будущего исследований представлены в выводах.
metadata.lang: en_GB
resources.filename: Kotkov_Advisor's Reference.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1172/1/Kotkov_Advisor%27s%20Reference.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 455,04 kB
resources.filename: Kotkov_Referee's Review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1172/2/Kotkov_Referee%27s%20Review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 244,13 kB