Последние научные исследования

Перевод статьи из блога Alpha in Academia

Освещение инфляции в новостных источниках, рынки прогнозов, стоимость облигационных ETF вокруг объявлений FOMC и влияние кривой доходности на рост ВВП

Добро пожаловать в новый выпуск «Последних научных исследований»! После небольшого перерыва я возобновляю еженедельные публикации. Дайте мне знать, если есть какие-то статьи, которые вы хотели бы увидеть в ближайшем будущем. Приступим.

Новости и ожидания по инфляции
Более широкое освещение инфляции приводит к росту инфляционных ожиданий.

Домохозяйства повышают свои инфляционные ожидания, когда видят большее освещение инфляции в СМИ, но только в ответ на инфляционные сюрпризы. Авторы сочетают ежедневные данные по инфляционным ожиданиям с новым инструментом: количеством секунд, в течение которых слово «инфляция» произносится на CNN, Fox или MSNBC, используя даты публикации индекса потребительских цен (CPI) и сюрпризы, чтобы выделить экзогенные колебания в освещении. Увеличение освещения в новостях на одно стандартное отклонение (около 112 секунд) повышает ожидания домохозяйств примерно на 0,12 процентного пункта на пике, причем эффект исчезает через десять дней.

На этом рисунке представлена сглаженная IV-оценка реакции инфляционных ожиданий на увеличение освещения в новостях на 1 стандартное отклонение (112 секунд). Заштрихованная область представляет 90% доверительный интервал, основанный на гетероскедастичности и автокорреляции, согласующихся со стандартными ошибками.

Реакция имеет форму горба, достигая пика через четыре дня после новостного шока, а затем постепенно возвращаясь к исходному уровню. Интересно, что только положительные неожиданности в отношении инфляции вызывают этот эффект. Негативные неожиданности практически не вызывают реакции в ожиданиях, даже несмотря на то, что в этих случаях освещение в СМИ также увеличивается. Эта асимметрия, по-видимому, отражает то, как домохозяйства интерпретируют новости: когда инфляция неожиданно низкая, освещение в СМИ все равно может сигнализировать об опасениях, вызывая противоречивые интерпретации.

Авторы также показывают, что Fox News непропорционально подчеркивает положительные сюрпризы, что значительно способствует повышению инфляционных ожиданий среди аудитории, склонной к республиканцам. Анализ показывает, что примерно 8–12% пикового роста инфляционных ожиданий в середине 2022 года можно отнести на счет освещения в новостях. В штатах, где в основном смотрят Fox, а не CNN, это различие в освещении составляет около 14% партийного разрыва в ожиданиях.

Binder, Carola и Frank, Pascal и Ryngaert, Jane, «Причинно-следственный эффект новостей на инфляционные ожидания» (август 2025 г.). Рабочий документ NBER № w34088, доступен на SSRN

Арбитраж и «киты» на рынках предсказаний
Рынки предсказаний не всегда эффективны, особенно когда арбитраж блокируется реальными трениями.

В данной статье исследуются расхождения в ценах между Polymarket и Kalshi, двумя ведущими рынками прогнозов, в ходе цикла президентских выборов в США 2024 года. Несмотря на то, что торговля ведется на идентичных бинарных событиях, цены на разных платформах часто значительно расходятся, создавая постоянные возможности для арбитража. Авторы показывают, что эти ценовые разрывы не устраняются трейдерами быстро, в основном из-за институциональных и регуляторных барьеров. Polymarket запрещает делать ставки пользователям из США, а Kalshi требует KYC и поддерживает только депозиты в долларах США, что затрудняет трейдерам работу на обеих площадках в больших масштабах.

Рисунок 6. Средний дневной абсолютный спред и общая арбитражная прибыль: на этом рисунке показан средний абсолютный спред между Polymarket и Kalshi и общая дневная прибыль с 23 октября 2024 года по 5 ноября 2024 года. Синяя полоса — средний абсолютный спред в центах. Мы рассчитываем этот спред как среднее значение контрактов DJT и KH. Красная полоса представляет собой общую суточную прибыль в долларах от торговли контрактами DJT и KH, рассчитанную с использованием 5-минутного интервала и без учета арбитражных издержек.

График иллюстрирует взаимосвязь между средними суточными ценовыми разрывами и общей арбитражной прибылью на двух рынках за двухнедельный период. Примечательно, что дни с высокой прибылью, как правило, совпадают с большими абсолютными спредами, что указывает на наличие неэффективности, которую можно использовать. Однако эти возможности сохраняются, поскольку трейдеры сталкиваются с такими препятствиями, как задержки переводов, ограничения капитала и лимиты счетов.

Помимо арбитража, в статье также анализируются сделки «китов» (крупные, внезапные изменения рыночных цен) и делается вывод, что они значительно лучше предсказывают результаты выборов, чем более мелкие сделки. Эти крупные сделки часто происходят с нескольких хорошо капитализированных счетов и последовательно движут цены в правильном направлении.

Нг, Хантер и Пэн, Лин и Тао, Юбо и Чжоу, Дексин, «Ценообразование и торговля на рынках прогнозов» (30 июня 2025 г.). Доступно на SSRN

Неправильная оценка стоимости облигационных ETF
Заседания FOMC могут привести к тому, что торговля американскими облигационными ETF будет значительно отличаться от стоимости их базовых ценных бумаг.

В данной статье рассматривается, как американские ETF с фиксированным доходом, в частности те, которые держат казначейские облигации и облигации агентств, отклоняются от своей чистой стоимости активов (NAV) во время объявлений Федерального комитета по открытым рынкам. Авторы документально подтверждают, что в дни заседаний FOMC, особенно в часы сразу после публикации заявления, эти ETF торгуются с более значительными и устойчивыми премиями или дисконтами по отношению к NAV по сравнению с обычными днями. Эта неверная оценка не связана с устаревшими ценами или неликвидными облигациями, а, по-видимому, обусловлена повышенной волатильностью, объемом торгов и неопределенностью на рынке казначейских облигаций.

На рисунке показано, что в дни объявления FOMC наблюдаются значительные отклонения от NAV в обе стороны, особенно для ETF, владеющих менее ликвидными ценными бумагами. Это отклонение часто начинается в течение 30 минут после публикации и сохраняется в течение нескольких часов, достигая пика, прежде чем вернуться к нормальному уровню. В статье также отмечается, что неверные оценки цены более значительны в периоды высокой неопределенности, например, в периоды повышенного VIX или неожиданных решений ФРС. Эти результаты свидетельствуют о том, что в периоды повышенного внимания к денежно-кредитной политике облигационные ETF могут временно отражать настроения и стресс ликвидности в большей степени, чем фундаментальную стоимость, что ставит под сомнение точность ценообразования и способность ETF служить точными индикаторами рынка облигаций в режиме реального времени.

Сирегар, Дона, Хурвиц, Каталина и Фарук, Омар, Неправильное ценообразование облигационных ETF в связи с объявлениями FOMC. Доступно на SSRN

Кривая доходности и рост ВВП
Премия за срок определяет способность кривой доходности прогнозировать рост ВВП, влияя на то, как банки управляют рисками и предоставляют кредиты.

В данной статье рассматривается, почему наклон кривой доходности позволяет прогнозировать будущую экономическую активность, и утверждается, что этот канал проходит через подверженность банков процентному риску. В частности, когда премия за срок снижается, компенсация, которую банки получают за держание долгосрочных активов по отношению к своим краткосрочным обязательствам, сокращается, что снижает их стимул к предоставлению кредитов. Авторы строят и оценивают структурную модель поведения банков, используя подробные данные балансов американских банков за период с 1997 по 2022 год. В модели банки выбирают, сколько кредитов предоставить, какой риск дюрации нести и как управлять капиталом в ответ на условия процентных ставок.

Анализ показывает, что вариация премии за срок, а не ожидания в отношении краткосрочных ставок, объясняет предсказательную силу кривой доходности. Когда премия за срок падает, банки с большим несоответствием сроков погашения более резко сокращают кредитование, особенно в отношении кредитов с более длительным сроком или более рискованных кредитов. Затем это сокращение кредитования приводит к снижению темпов роста ВВП. В контрфактических симуляциях, в которых банки не осуществляют трансформацию сроков погашения, премия за срок теряет свою прогностическую ценность. Полученные результаты свидетельствуют о том, что наклон кривой доходности прогнозирует состояние экономики не из-за ожиданий рынков, а из-за того, как банки реагируют на изменения в срочной структуре процентных ставок.

Миноу, Камелия, Шнайдер, Андрес и Вэй, Мин, «Почему кривая доходности прогнозирует рост ВВП? Роль банков» (9 июля 2025 г.). Доступно на SSRN

Воспроизведение доходности венчурного капитала
Что, если диверсифицированный портфель венчурного капитала ведет себя как индекс технологических компаний с кредитным плечом?

Используя модель сложных опционов для поэтапного финансирования стартапов, авторы показывают, что доходность венчурного капитала движется в ногу с индексом Nasdaq-100 и что простая позиция Nasdaq с кредитным плечом может точно отслеживать доходность венчурного капитала.

Подавляющее большинство IPO, поддерживаемых венчурным капиталом, регистрируются (проходят листинг) на Nasdaq, что делает Nasdaq релевантным рынком для выхода (exit), а не широким рынком. Недавно вышедшие на биржу компании, поддерживаемые венчурным капиталом, демонстрируют высокую волатильность и бета-коэффициент Nasdaq около 1,4, что закрепляет бета-коэффициенты модели для конкретных этапов и стратегию воспроизведения. Модель, откалиброванная только по безусловным показателям ликвидации и IPO, по-прежнему отражает богатую условную динамику: она объясняет около 39% вариации квартальной активности IPO и 92% вариации доходности.

На этом рисунке сравнивается квартальная вероятность IPO (определенная уравнением (1)) с доходностью фондового рынка за последние 40 лет.

Реализация репликации проста: масштабируйте позицию Nasdaq-100 по бета-коэффициентам модели и переносите позицию по мере созревания портфеля. Этот бенчмарк NDX точно соответствует доходности и показывает четкую картину: доходности до 2000 года примерно соответствуют бенчмарку, а все доходности после 2000 года отстают от него. Как пишут авторы, «доходность венчурного капитала в значительной степени объясняется рыночной опциональностью и концентрированной позицией Nasdaq».

Хиленбранд, Себастьян и Стаффорд, Эрик, «Венчурный капитал как портфель сложных опционов» (12 августа 2025 г.). Доступно на SSRN

История накопления доходности
Можно ли сохранить основную позицию в акциях и при этом добавить диверсификацию?

Авторы утверждают, что да. Они рассматривают накопление доходности как практическую, удобную для инвесторов эволюцию переносимой альфа-доходности, при которой инвесторы сохраняют полную рыночную позицию и накладывают второй поток доходности с низкой корреляцией, такой как CTA.

В статье история сочетается с реальными примерами. В ней выделяется PIMCO StocksPLUS как долгосрочный план, при котором фонд PSLDX приносил 12,38% годовых с августа 2007 года по май 2025 года по сравнению с 10,34% для общей доходности S&P 500 за тот же период. В ней также рассматривается фонд Catalyst Millburn и отмечается, что распродажи акций часто были менее значительными, включая меньший откат с начала года по июнь 2025 года.

Затем в руководстве показано, как реализовать, используя фьючерсы или фонды с эффективным использованием капитала, и почему условные корреляции имеют большее значение, чем долгосрочные средние показатели. Простейшей иллюстрацией является индекс акций плюс CTA, следующий за трендом, каждый из которых нацелен на 100-процентную позицию и ребалансируется ежеквартально. На рисунке ниже показано комбинированное сочетание по сравнению с отдельным индексом акций с 2000 по середину 2025 года и объясняется, почему комбинированный профиль может повысить доходность и одновременно сгладить колебания.

Авторы подчеркивают обычные компромиссы, связанные с использованием кредитного плеча, концентрацией стилей и выбором источников финансирования. «Накопление доходности представляет собой мощную эволюцию в построении портфеля». Их вывод является осторожным и практичным, особенно после нестабильных тенденций 2025 года.

Басницки, Бреннан и Пикеринг, Тим, «Накопление доходности и переносимый альфа-коэффициент, руководство для инвесторов» (7 августа 2025 г.). Доступно на SSRN

Факторы инфляции и прогнозирование
Разделение инфляции на инфляцию товаров и услуг и инфляцию спроса и предложения помогает объяснить всплеск инфляции во время пандемии и быстрое снижение инфляции, а также улучшает среднесрочные прогнозы.

Авторы создают динамическую факторную модель с ограничением знака, которая использует цены и количества из категорий PCE для извлечения общих факторов спроса и предложения на товары и услуги, а также компонент ожиданий и идиосинкратический компонент.

Разграничение товаров и услуг имеет важное значение. В начале 2020 года общий спрос и предложение рухнули и примерно компенсировали друг друга; к середине 2020 года инфляция, вызванная спросом, ускорилась, а в 2021-2022 годах вновь появились ограничения предложения, особенно в сфере услуг.

Ежемесячные данные с марта 1969 года по апрель 2025 года. Черная линия показывает 12-месячную общую инфляцию PCE, а цветные области показывают оценочный вклад инфляционных ожиданий, различных компонентов спроса и предложения, а также идиосинкратического компонента.

Источник: расчеты авторов на основе данных Бюро экономического анализа, Федеральной резервной системы и Мичиганского университета.

Если бы эти факторы были добавлены к стандартной BVAR, то в декабре 2020 года они предупредили бы о быстром и устойчивом росте инфляции, а затем зафиксировали бы дезинфляцию в середине 2022 года, которая удивила многих наблюдателей. Точность прогнозов улучшается примерно на 20 процентов на горизонте от шести до двадцати четырех месяцев как для общей, так и для базовой инфляции PCE. Как отмечают авторы, «первоначальная характеристика Федеральной резервной системы этого эпизода инфляции как «временного» оказалась слишком оптимистичной».

Лейва-Леон, Данило, Шеремиров, Вячеслав, Танг, Дженни и Закрайшек, Эгон, «Факторы инфляции» (август 2025 г.). Рабочий документ ФРБ Бостона № 25-5, доступен на SSRN

Дивиденды как стимул в период рецессии
Стабильные дивиденды выглядят как небольшая премия в хорошие времена и как выплата наличными в период рецессии.

Исследование, основанное на данных о портфельных вложениях Thomson Reuters Global Ownership Holdings, показывает, что многие институциональные инвесторы предпочитают компании, выплачивающие дивиденды, но ребалансируют свои портфели только постепенно после их увеличения, что помогает сохранить дивиденды на стабильном уровне и поддерживать потребление в период замедления роста. Промежуточная модель ценообразования активов, откалиброванная с учетом этих медленно меняющихся предпочтений, точно соответствует совокупному поведению и устойчивости выплат и особенно сильна в период рецессии.

Ключевым механизмом является сдержанная реакция инвесторов на изменения выплат, что снижает стимулы компаний к корректировке и способствует стабильности. Далее в статье дается количественная оценка макроэкономического эффекта: поддержание стабильности дивидендов похоже на выплату небольшой постоянной премии, но в начале рецессии совокупные выплаты значительно возрастают, поддерживая расходы.

По оценкам, рост в период рецессии составляет около десяти процентов от квартальных выплат, что составляет примерно пятнадцать миллиардов долларов в 2023 году. Как говорится в заключении, «сглаживание дивидендов может принимать форму простого страхового контракта». И «во время рецессий страховой договор выплачивает страховое возмещение». Это калиброванная модель для США, которая не учитывает непосредственно нераспределенную прибыль или прирост капитала, поэтому итоговые цифры носят иллюстративный, а не исчерпывающий характер.

Дуглас, Рид, Роль стабильных дивидендов во время рецессий (21 августа 2025 г.). Рабочий документ Управления финансовых исследований № 25-04, доступен на SSRN

Макроэкономические объявления и внутридневной импульс
В Китае макроэкономические новости создают однодневные тренды на рынке акций, которые наиболее сильны, когда новости содержат информацию, относящуюся к конкретным акциям.

В статье задается вопрос, почему внутридневной импульс (моментум) резко возрастает в дни объявления политических решений, а затем тестируется информационный канал. В ней измеряется новостной контент каждой акции с помощью DVAR, простого показателя, который сравнивает дисперсию аномальной доходности акции в коротком окне объявления с близлежащими днями без событий после удаления шести стандартных факторов риска. Более высокий DVAR означает, что объявление добавило больше информации, относящейся к конкретной акции, которую цены еще не полностью усвоили.

Используя данные о котировках акций категории A за период с 2013 по 2023 год, авторы разделили торги на периоды до, во время и после объявления. Они подтверждают, что первые полчаса торгов предсказывают последние полчаса в большинстве дней, и эта связь гораздо сильнее в период объявления. Ключевым результатом является то, что импульс усиливается именно в акциях с более высоким DVAR в течение периода объявления важных новостей, касающихся высших встреч, фискальной и денежно-кредитной политики, что указывает на дополнительную информацию, а не на сам факт события, как движущую силу. На рисунке ниже, взятом из обзора литературы в статье, сравнивается старая точка зрения («макроэкономические дни имеют больший импульс») с механизмом авторов, согласно которому макроэкономические новости добавляют неравномерную информацию по акциям, что затем подпитывает тенденции в тот же день.

Примечание: в предыдущих публикациях в основном упоминается только то, что внутридневная динамика более выражена во время макроэкономических объявлений, без объяснения причин этого явления. В данной статье выдвигается предположение, что макроэкономические объявления приносят дополнительную информацию (DVAR), и именно DVAR объясняет более выраженную внутридневную динамику.

Тесты механизма показывают, что институциональные инвесторы редко корректируют свои позиции, и когда DVAR высок, эти медленные ребалансировки происходят с утра до закрытия, в то время как ритейл инвесторы, «поздно информированные», ослабевают. Результаты получены на основе в основном неплановой политической среды Китая (unscheduled policy environment), поэтому их применимость к плановым режимам может быть ограничена.

Чжан, Сян, Чжан, Кэ, Ли, Юлу и Пан, Чжиюань, «Инкрементальная информация макрообъявлений по акциям и внутридневной импульс». Доступно на SSRN

Побочные эффекты сюрпризов в отчётах о доходах
Новости о прибылях не ограничиваются компанией, которая их сообщает. Они распространяются на близких конкурентов и влияют на их цены.

В статье показан простой способ отслеживания этих побочных эффектов. Он превращает отчет о прибылях каждой компании в короткий текстовый документ, находит ближайших конкурентов, а затем проецирует неожиданные результаты компании на этих конкурентов. Авторы называют это прогнозируемым SUE, который представляет собой сюрприз компании, взвешенный по текстовому сходству. Когда компания публикует отчет, ее акции меняются примерно на 12 базисных пунктов при отклонении на одно стандартное отклонение. Акции ближайших конкурентов меняются примерно на 3 базисных пункта в тот же день и примерно на 2 базисных пункта на следующий день, что показывает, что новости распространяются по связанным компаниям. Разрыв (gap) не закрывается сразу. Доходность колеблется в течение нескольких дней после новостей, прежде чем исчезнуть.

Это показывает, что разрыв сокращается почти до нуля примерно к 20-му дню.

Простой портфель длинных и коротких позиций, построенный на основе прогнозируемого SUE, приносит около 11 процентов в год с коэффициентом Шарпа около 1,75 в выборке. На рыночном уровне агрегирование этих прогнозируемых неожиданностей помогает объяснить многие так называемые аномальные доходности и улучшает прогнозы на следующий день для доходности стиля «стоимость». Как пишут авторы, «дрейф сохраняется в течение примерно 20 дней». Эффект исчезает примерно на 20-й день и зависит от текста отчета о прибылях, поэтому недостаточное освещение может ослабить его.

Чжан, Конг и Хэ, Чжэньчжи и Хэ, Чжэньчжи, «Перекрестные побочные эффекты неожиданных прибылей и аномалий цен на активы» (28 августа 2025 г.). Доступно на SSRN

LLM для валютных рынков
Небольшая точно настроенная LLM читает новости о валютных рынках более точно, чем старые инструменты, и превращает их в торговый сигнал.

Авторы точно настраивают открытую модель Llama 3.1 на новости валютного рынка и классифицируют точку зрения каждой статьи на прошлое и ближайшие несколько дней для валют G10, основных валют развитых рынков. Они комбинируют человеческие метки с удаленными метками, которые являются тегами, выведенными из пятидневных доходностей до или после публикации, чтобы эффективно масштабировать обучающие данные. Устаревшие базовые модели, такие как FinBERT, VADER и словарь Loughran McDonald, не могут разделять прошлое и будущее и требуют агрегирования по предложениям, в то время как точно настроенная модель читает полные статьи и присваивает обе метки напрямую. На небольшом наборе тестовых данных, созданных людьми, точно настроенная версия лидирует как по классификации прошлого, так и будущего. На рисунке 2 отслеживается простой портфель G10 с нулевыми комиссиями, построенный на основе ежедневных сигналов из статей, и показано, что точно настроенная модель является единственным подходом, обеспечивающим стабильную прибыль по всем источникам, причем DailyFX превышает 10% с 2020 года, что свидетельствует об экономической значимости, выходящей за рамки точности.

Рисунок 2: Кумулятивная доходность торговой стратегии G10, основанной на настроениях, сгенерированных различными методами и моделями, с разбивкой по источникам данных.

Авторы прямо заявляют: «Тщательно настроенные LLM обладают большим потенциалом для анализа настроений на валютном рынке». Они также приходят к выводу, что «тщательно настроенная модель Llama генерирует прибыльные торговые сигналы». Основные предостережения заключаются в том, что эффективность зависит от источника новостей и что действительно нейтральные новости по-прежнему трудно классифицировать, поэтому практикующие специалисты должны отслеживать состав источников и сосредоточивать сигналы на четких признаках повышения или понижения курса.

Баллинари, Даниэле и Мали, Джессика, Анализ настроений на валютном рынке с помощью больших языковых моделей (26 августа 2025 г.). Рабочий документ Швейцарского национального банка № 2025-11, доступ на SSRN

Прогнозирование волатильности
Может ли интерпретируемая модель смены режимов превзойти глубокое обучение в прогнозировании рыночной волатильности на следующий день?

В статье сравниваются классические эконометрические модели с популярными моделями машинного обучения для прогнозирования реализованной волатильности индекса S&P 500. В ней тестируются линейные модели HAR и их версии с переключением режимов, которые позволяют динамике меняться в состояниях высокой и низкой волатильности, по сравнению с моделями на основе деревьев и нейронных сетей в период с 1996 по 2023 год. Основной вывод является последовательным: когда в качестве входных данных используется только волатильность прошлых периодов, модели HAR с пороговым значением и плавным переходом, особенно STHAR, превосходят как линейные модели HAR, так и широкий набор моделей машинного обучения по точности прогнозирования и практической применимости.

«Явным победителем с точки зрения достижения наименьших MSPE и QLIKE является модель STHAR». Помимо точности, STHAR обеспечивает лучшие прогнозы риска и высокую реализованную полезность, а ее покрытие VAR (Value at Risk) надежно ближе к целевому значению, что важно для портфелей, которые должны определять размер позиций в соответствии с лимитом риска. Авторы приходят к выводу, что выбор модели должен основываться на фактически имеющихся данных, а не на самой яркой архитектуре, поскольку «модели ML не являются универсальным решением для задач прогнозирования реализованной волатильности».

Kılıç, Rehim, Линейные и нелинейные эконометрические модели против моделей машинного обучения: прогнозирование реализованной волатильности (август 2025 г.). Рабочий документ FEDS № 2025-61, доступен на SSRN

Глобальные новости и доходность акций
Глобальные новости формируют информационную сеть, которая предсказывает доходность акций на следующий день и добавляет информацию, которая отсутствует в местных новостях.

В данной статье исследуется влияние новостных настроений на доходность международных фондовых рынков с использованием обширной коллекции глобальных новостных статей. Авторы проанализировали более 520 миллионов статей из 14 развитых стран, чтобы создать подробные показатели настроений, показывающие, как СМИ одной страны освещают события в другой по многим темам. Используя передовые методы машинного обучения, они разработали стратегии для прогнозирования движений рынка на основе как местных, так и глобальных настроений. Исследование показывает, что настроения в местных новостях страны являются сильным предиктором доходности ее фондового рынка, часто превосходя по эффективности базовые инвестиционные стратегии и снижая риски.

Кроме того, глобальные настроения (новости, распространяющиеся между странами) предоставляют уникальную и ценную информацию, которая значительно улучшает прогнозы рынка, выходя за рамки местных новостей. Исследование отображает глобальную сеть новостей, определяя США в качестве центрального узла, оказывающего широкое влияние на глобальные рынки, наряду с другими ключевыми региональными игроками. Это демонстрирует, как международные фондовые рынки связаны между собой через общие новости и настроения.

Фрейре, Густаво и Моин, Али и Моин, Али и Куайни, Альберто и Субхаг, Амар, Глобальные новостные сети и предсказуемость доходности (30 августа 2025 г.). Доступно на SSRN

Цикличность неопределенности краткосрочных ставок
Циклические колебания неопределенности краткосрочных ставок предсказывают динамику фондового рынка, и этот эффект распространяется на денежные потоки.

В данной статье доказывается, что определенный тип рыночной неопределенности краткосрочных ставок (SRU-short-term interest rate uncertainty) может надежно предсказывать общую доходность фондового рынка. Ключевым выводом является то, что только циклическая составляющая SRU (SRU(c)) обладает предсказательной силой, в то время как ее медленно меняющаяся долгосрочная тенденция (SRU(s)) — нет (см. ниже).

Рисунок 1: SRU и ее локальные ожидаемые значения, изменяющиеся во времени. На рисунке представлены временные ряды SRU и ее локальных ожидаемых значений, изменяющихся во времени, наряду с рецессиями, датированными NBER, за период с декабря 1992 года по сентябрь 2020 года.

SRU(c) отражает быстрые изменения, связанные с экономическими новостями или изменениями в политике. Исследование показывает, что более высокая SRU(c) предсказывает более низкую будущую доходность акций, поскольку повышенная неопределенность часто приводит к увеличению затрат на заимствования и сокращению инвестиций. С практической точки зрения, SRU(c) значительно превосходит другие распространенные предикторы в реальном времени, достигая R2 вне выборки до 14,22% и предлагая существенные экономические выгоды для инвесторов за счет повышения полезности и коэффициента Шарпа. В статье также предполагается, что предсказательная сила SRU(c) в первую очередь обусловлена его способностью прогнозировать будущие денежные потоки, а не дисконтные ставки.

Ю, Дешуй, Хуан, Дифан и Инь, Симин, «Рыночная неопределенность краткосрочных ставок и ожидаемая доходность, изменяющаяся во времени». Доступно на SSRN

Спрос на валюту и кризисы
Кризисы вызывают бегство в «безопасные» валюты, однако тип кризиса влияет на то, какие валюты пользуются спросом.

В данной статье исследуется, как глобальные институциональные инвесторы перераспределяют свои средства между «безопасными» валютами и валютами «финансирования» (используемыми в операциях кэрри-трейд) в периоды рыночного стресса. Анализируя фактические потоки валют и облигаций одного из крупных банков, в исследовании проводится различие между различными типами финансовых кризисов.

В нем делается вывод, что во время широких экономических кризисов, таких как глобальный финансовый кризис 2008 года или пандемия COVID-19, инвесторы, как правило, вкладывают деньги в доллар США (USD), рассматривая его как надежное убежище. Однако в ситуациях, когда операции кэрри-трейд (заимствование в валютах с низкими процентными ставками для инвестирования в валюты с высокими процентными ставками) сворачиваются, как, например, «крах кэрри-трейд» 2024 года или «День освобождения» 2025 года, такие валюты, как японская иена (JPY) и швейцарский франк (CHF), получают значительные притоки.

Исследование подчеркивает, что доллар США сохраняет свою привлекательность в качестве безопасного убежища даже тогда, когда его процентные ставки выше, чем у других валют финансирования, что доказывает, что эти роли являются отличными и важными для понимания глобальных валютных движений.

Cheema-Fox, Alexander и Cuipa III, Edward S. и Greenwood, Robin M., «Бегство в безопасность или бегство от кэрри?» (13 августа 2025 г.). Доступно на SSRN

Распределение инфляционных ожиданий
Хотя медиана инфляционных ожиданий может влиять на будущие темпы инфляции, само распределение также играет важную роль.

В данной работе исследуется, как весь диапазон инфляционных ожиданий, а не только их среднее значение, влияет на фактические темпы инфляции. С помощью специальной статистической модели в исследовании показано, что внезапное повышение типичных (медианных) инфляционных ожиданий может привести к росту общего уровня инфляции на срок до трех лет. Что еще более важно, такие шоки создают постоянный риск значительного роста инфляции, который может сохраняться более шести лет, особенно затрагивая верхние крайние значения распределения инфляции.

В исследовании также рассматривается, как разногласия между людьми по поводу будущей инфляции, измеряемые разбросом (стандартным отклонением) и формой (асимметрией/skewness) их ожиданий, влияют на реальную инфляцию. Усиление разногласий приводит к увеличению риска высокой инфляции, в то время как определенное изменение формы ожиданий может временно подтолкнуть темпы инфляции вверх. Ключевой вывод заключается в том, что понимание полного распределения инфляционных ожиданий имеет решающее значение для политиков, стремящихся поддерживать стабильные цены.

Барралес-Руис, Хосе, Ислам, Азарул, Мохаммед, Микидаду и Пановска, Ирина, «От убеждений к ценам: анализ влияния инфляционных ожиданий на распределение инфляции». Доступно на SSRN

Настроения председателя ФРС и риск банковского кризиса
Настроения председателей Федеральной резервной системы имеют прогностическую силу в отношении риска краха банковских акций

В данной статье исследуется влияние настроений председателей Федеральной резервной системы, выраженных во время пресс-конференций, на будущий риск краха акций американских банков. Используя новый метод измерения настроений, основанный на анализе аудиозаписей пресс-конференций с 2011 по 2023 год с помощью глубокого обучения, авторы исследования пришли к выводу, что нетекстовые эмоциональные сигналы являются мощными предикторами риска падения курса акций.

Основной вывод заключается в том, что более позитивные эмоции в голосе («счастье») председателя ФРС значительно снижают риск обвала курса акций банков в будущем, в то время как негативные эмоции в голосе, такие как «печаль» и «гнев», значительно усиливают его.

Этот эффект является статистически и экономически значимым: даже небольшие изменения в тональности голоса связаны с большими колебаниями риска падения. Авторы устанавливают эту причинно-следственную связь с помощью различных проверок надежности, включая анализ инструментальных переменных и балансировку энтропии.

Исследование также показывает, что влияние не является равномерным: негативные эмоциональные сигналы в основном влияют на крупные банки, в то время как позитивные настроения в основном снижают риск падения для небольших банков. Эти выводы подчеркивают, что в коммуникации центрального банка то, как что-то сказано, может быть столь же важно, как и то, что сказано.

Анастасиу, Димитриос, Кацафадос, Апостолос Г., Онгэна, Стивен Р. Г. и Цомакас, Христос, «За пределами слов: эмоции в голосе председателей ФРС и риск обвала цен на акции банков США» (3 сентября 2025 г.). Исследовательская работа Швейцарского финансового института № 25-72, доступна на SSRN

Акции для инфляционных шоков
Инвесторы могут хеджировать инфляцию с помощью корзины акций, устойчивых к инфляции

В данном исследовании представлен новый статистический метод прогнозирования относительной доходности отдельных акций во время положительных инфляционных шоков путем создания «индекса устойчивости к инфляции» для каждой акции.

Этот метод позволяет избежать статических допущений, учитывая нелинейные, условные взаимосвязи между характеристиками компаний и чувствительностью к инфляции, что позволяет влиянию каждого атрибута варьироваться в зависимости от различных акций и периодов времени. Исследователи определяют устойчивость акций, сравнивая их текущие атрибуты (например, леверидж, дивидендная доходность, прибыльность) с атрибутами акций, которые продемонстрировали уязвимость или устойчивость во время прошлых инфляционных событий, используя расстояние Махаланобиса для измерения сходства.

В тестах вне выборки, охватывающих 65 инфляционных событий в США с 2008 по 2025 год, было установлено, что эти показатели устойчивости надежно предсказывают доходность акций. Портфель «лонг-шорт», построенный на основе факторов этих показателей, продемонстрировал статистически значимую превосходную доходность во время инфляционных шоков.

Этот «фактор устойчивости к инфляции» оставался значимым даже после учета индивидуальных характеристик компаний и секторальной позиции, что свидетельствует о том, что он отражает информацию, выходящую за рамки простой линейной комбинации этих характеристик. Результаты исследования показывают, что инвесторы могут использовать этот адаптивный метод для построения портфелей, которые эффективно страхуют от инфляции.

Czasonis, Megan, Li, Ding, Qiu, Grace (Tiantian), Song, Huili и Turkington, David, «Акции для инфляционных шоков» (10 сентября 2025 г.). Доступно на SSRN

Информация в траекториях коэффициентов ставок
Изменения коэффициентов ставок непосредственно перед событиями имеют информационную ценность

В данном исследовании рассматривается вопрос о том, являются ли окончательные коэффициенты на рынках тотализатора, в частности на японских скачках, достаточной статистикой для прогнозирования результатов, или же траектория коэффициентов содержит дополнительную информацию.

Используя высокочастотные данные о промежуточных коэффициентах с 2004 по 2023 год, исследователи обнаружили, что динамика коэффициентов на позднем этапе, особенно в последние пять минут перед забегом, систематически связана с ожидаемой доходностью. Лошади, коэффициенты на которых резко снижаются непосредственно перед стартом (что указывает на всплеск ставок), как правило, приносят более высокую доходность, чем лошади с идентичными конечными коэффициентами, но с другой траекторией. Этот эффект не наблюдается в более ранних окнах ставок.

Включение этих изменений коэффициентов в последнюю минуту значительно ослабляет хорошо известный эффект «фаворит-аутсайдер» (FLB-favorite-longshot bias), что позволяет предположить, что статические модели, основанные исключительно на окончательных коэффициентах, могут неверно интерпретировать динамику рынка и давать искаженные оценки предпочтений игроков.

Эти выводы предоставляют прямую эмпирическую поддержку информационным объяснениям FLB, согласно которым информированные игроки стратегически откладывают свои ставки, в результате чего окончательные коэффициенты содержат «элемент неожиданности», который не полностью учитывает всю доступную частную информацию.

Достаточны ли окончательные рыночные цены для агрегирования информации? Данные о динамике в последнюю минуту в тотализаторе. Хироаки Ханью, Сюнсуке Исии, Сугуру Отани, Казухиро Терамото

Прогнозирование экстремальной доходности акций
Модели машинного обучения могут помочь в прогнозировании экстремальной долгосрочной доходности акций

В данном исследовании изучается, могут ли широкий набор фундаментальных показателей бухгалтерского учета и рыночных переменных помочь в прогнозировании экстремальной долгосрочной доходности акций, различая между огромными прибылями («ракеты») и серьезными убытками («торпеды»).

Авторы используют двухэтапную структуру машинного обучения, основанную на работе Beneish et al. (2001), сначала выявляя компании, склонные к любым экстремальным результатам, а затем классифицируя их как вероятных победителей или проигравших. Используя 45 предикторов по акциям США, алгоритмы XGBoost и Random Forest демонстрируют высокую прогнозирующую способность, значительно превосходящую традиционные модели.

Ключевым выводом является то, что прогнозы модели имеют значительную долгосрочную экономическую ценность. В тестах вне выборки за 2013–2025 годы портфель прогнозируемых «ракет» приносит стабильно растущую аномальную доходность, скорректированную по пяти факторам Фама-Френча, в то время как прогнозируемые «торпеды» демонстрируют постоянную низкую доходность.

Разница в совокупной аномальной доходности между двумя группами превышает 100% за период в 750 торговых дней (примерно три года). Результаты подтверждают, что систематический анализ фундаментальных показателей, усовершенствованный с помощью современных методов машинного обучения, позволяет успешно выявлять компании, находящиеся на краях распределения доходности в течение длительных периодов.

Ван, Ричард и Лю, И, «Прогнозирование экстремальных доходностей с помощью фундаментальных показателей: подход на основе машинного обучения» (12 сентября 2025 г.). Доступно на SSRN

Влияние розничных инвесторов на волатильность
Действительно ли розничные инвесторы, обсуждающие на Reddit и Twitter, влияют на рынок?

Появление бескомиссионной торговли и онлайн-форумов, таких как r/wallstreetbets на Reddit, дало мелким розничным инвесторам мощный коллективный голос, но действительно ли все эти разговоры приводят к потрясениям на рынке? Это исследование, в котором проанализированы данные за пять лет с 2020 по 2025 год, показывает, что да.

Исследователи обнаружили сильную положительную связь между объемом онлайн-дискуссий на таких платформах, как Reddit и Twitter, и краткосрочной волатильностью фондового рынка. В частности, 10-процентный скачок упоминаний акций в Интернете был связан с увеличением волатильности в среднем на 2,8%. Этот эффект не ограничивался только ажиотажем вокруг мем-акций; он сохранялся в различных рыночных условиях, от ралли 2021–2022 годов, вызванного стимулирующими мерами, до более сдержанной торговли 2023–2024 годов.

Влияние разговоров розничных инвесторов особенно усиливалось во время крупных экономических событий, таких как объявления Федеральной резервной системы, что свидетельствует о том, что «цифровая толпа» стала значительным фактором, влияющим на реакцию рынков на новости. Для инвесторов это означает, что мониторинг настроений в социальных сетях больше не является нишевой стратегией; он становится необходимым для понимания и прогнозирования краткосрочных рыночных рисков.

Сахархиз, Соганд, Влияние онлайн-активности розничных инвесторов на волатильность фондового рынка США (2020–2025) (8 сентября 2025 г.). Доступно на SSRN

Прогнозирование кредитных спредов
Могут ли нефинансовые данные компании, такие как ее оценка управления или настроения в СМИ, лучше прогнозировать риск облигаций, чем ее баланс?

Когда речь заходит о прогнозировании дефолтов по облигациям, традиционные рейтинговые агентства часто отстают от рынка, иногда понижая рейтинги уже после того, как финансовое состояние компании явно ухудшилось. В данном исследовании предлагается более эффективный подход, основанный на использовании моделей машинного обучения, в которые вводится огромный набор из 167 индикаторов, включая 30 новых нефинансовых данных.

Эти нефинансовые показатели охватывают все: от оценок корпоративного управления и качества раскрытия информации до настроений в СМИ и даже характера собственности компании. Результаты поразительны: добавление этих нефинансовых данных более чем вдвое повысило прогнозирующую способность моделей. Фактически, семь из десяти наиболее важных предикторов были нефинансовыми, причем корпоративное управление было самым важным сигналом.

Эти модели эффективно научились выявлять признаки высокого риска, такие как неэффективное управление или растущая информационная асимметрия, задолго до того, как они проявились в финансовой отчетности. Для инвесторов это показывает, что анализ не только цифр, но и «качественных» данных компании дает мощное преимущество в раннем выявлении кредитного риска.

Wu, Yanran, et al. «Прогнозирование кредитных спредов и рейтингов с помощью машинного обучения: роль нефинансовых данных»

Изменение корреляции между облигациями и акциями
Являются ли государственные облигации всегда безопасным убежищем для инвесторов?

Когда-то акции и государственные облигации двигались синхронно, падая в сложные времена. Но на рубеже тысячелетий ситуация изменилась. Облигации начали расти, когда акции падали, став надежным средством хеджирования, которое инвесторы полюбили. Например, во время финансового кризиса 2008 года облигации росли, а акции падали, смягчая удар для всех, кто держал традиционный портфель 60-40. Ключ к этому изменению лежит в том, что движет рынком.

До 2000 года «шоки предложения» (такие как нефтяные кризисы) делали рискованными как акции, так и облигации. После 2000 года «шоки спроса» (изменения в настроениях инвесторов или экономическом оптимизме) стали более доминирующими, в результате чего акции и облигации двигались в противоположных направлениях (рисунок ниже).

Сейчас, когда инфляция вновь набирает обороты, старая положительная взаимосвязь ненадолго вернулась, что вызывает вопросы о том, останутся ли облигации таким же безопасным активом, каким они были в течение последних двух десятилетий. Для инвесторов это означает, что безопасность классического портфеля 60-40 не гарантирована и полностью зависит от преобладающих экономических тенденций.

Кэмпбелл, Джон Й., Пфлюгер, Каролин Э., Пфлюгер, Каролин Э. и Висейра, Луис М., «Совместное движение облигаций и акций» (25 сентября 2025 г.). Доступно на SSRN

Факторы прогнозирования волатильности
Что, если волатильность акций зависит не только от прибыли и процентных ставок, но и от того, за каким «сюжетом» следит рынок?

Волатильность часто рассматривается как загадочная сила, но новые исследования показывают, что она может быть более предсказуемой, чем мы думаем. Анализируя высокочастотные данные по 287 различным рыночным факторам (таким как стоимость, моментум и размер, но в гораздо более широком масштабе), в этом исследовании была построена модель, которая динамически выбирает наиболее влиятельный фактор, определяющий волатильность акций в любой данный момент времени.

Модель значительно превзошла стандартные методы прогнозирования, такие как популярная модель HAR, поскольку она признает, что волатильность определяется не одним статичным источником. Вместо этого различные факторы по очереди играют ведущую роль в зависимости от рыночного режима.

Рисунок 6: Временные ряды долей кластера, отображаемые адаптивными селекторами. Слева: доля акций, модель доходности которых выбирает коэффициент из каждого кластера. Справа: соответствующие доли для модели волатильности HAR-1F с использованием метода оценки свечных элементов, предложенного Ли и др. (2025). Сумма суммируемых областей составляет 100% в день в течение периода Q = 1213 торговых дней.

Интересно, что факторы, которые наилучшим образом предсказывают будущую волатильность акций, редко совпадают с теми, которые предсказывают их будущую доходность (рисунок выше). Это говорит о том, что факторы, определяющие риск и доходность, часто совершенно различны. Для трейдеров и риск-менеджеров это важное понимание: для успешного прогнозирования волатильности необходимо выйти за рамки истории цен на активы, чтобы понять “взаимосвязь между реальными рисками движения денежных средств по облигациям и изменяющимися во времени премиями за риск”.

Чинкветти, Марко и Чинкветти, Марко и Хонг, Сок Янг и Нолте, Ингмар и Нолте (Лехнер), Сандра, Факторы прогнозирования волатильности (18 сентября 2025 г.). Доступно по ссылке

Смягчение последствий кризиса с помощью прямых и венчурных инвестиций
Во время экономических кризисов, альтернативные инвестиции, такие как прямые инвестиции в акционерный капитал и венчурный капитал, не просто обеспечивают капитал, они являются стратегическими ускорителями восстановления.

Когда наступают экономические кризисы и традиционное банковское финансирование иссякает, на первый план выходят прямые инвестиции (PE) и венчурный капитал (VC) как важнейшие антициклические финансовые инструменты жизнеобеспечения. Это исследование показывает, что получаемая прибыль выходит далеко за рамки простого вливания капитала и включает в себя важнейшее стратегическое руководство, совершенствование управления и доступ к жизненно важным сетям.

Фирмы, обеспеченные финансовой поддержкой, демонстрируют удивительную устойчивость, демонстрируя более высокую операционную эффективность, больший рост выручки (в среднем на 12% выше, чем у аналогичных компаний на развитых рынках, не имеющих финансовой поддержки) и превосходное сохранение рабочих мест, сохраняя 90-95% докризисной рабочей силы в течение двух лет. Между тем, стартапы, финансируемые венчурным капиталом, стимулируют непропорционально большие инновации и создание рабочих мест, особенно в устойчивых к кризисам секторах, таких как технологии, здравоохранение и возобновляемые источники энергии.

Общий успех этих стратегий в значительной степени зависит от институциональной мощи на местном уровне: на развитых рынках с надежной нормативно-правовой базой восстановление происходит быстрее, в то время как развивающиеся рынки сталкиваются с более высокими рисками, несмотря на то, что обладают большим потенциалом роста.

Ндукаджи, Адаоби, Прямые инвестиции и венчурный капитал в стимулировании посткризисного восстановления экономики: данные с мировых рынков (01 сентября 2025 г.). Доступно по ссылке

Температурные и инфляционные ожидания
Как повышение глобальной температуры мгновенно меняет ожидания потребителей в отношении долгосрочной инфляции и экономической стабильности?

Исследователи использовали строгую методологию, проведя рандомизированное контрольное исследование (RCT) в рамках крупномасштабного репрезентативного опроса потребителей в еврозоне, чтобы оценить причинно-следственные связи сценариев изменения климата с финансовыми ожиданиями.

Случайным образом распределив респондентов по различным гипотетическим сценариям изменения глобальной температуры, исследователи оценили экономические последствия, которые ощущают домохозяйства. Они обнаружили, что даже незначительное повышение глобальной температуры на 0,5°C приводит к значительному увеличению инфляционных ожиданий на 0,65 процентного пункта на пятилетнюю перспективу.

Этот предполагаемый рост будущих цен потребители в первую очередь объясняют проблемами со стороны предложения, такими как неурожай, рост производственных издержек и сбои в цепочке поставок. Важно отметить, что этот обусловленный изменением климата пессимизм распространен повсеместно, что заставляет респондентов ожидать негативных последствий для макроэкономики, включая снижение темпов экономического роста, рост безработицы, увеличение государственного долга и увеличение налогового бремени.

Примечание: Расчеты авторов основаны на данных опроса потребительских ожиданий ЕЦБ (CES), проведенного в июне 2025 года с использованием специального модуля - статистика, взвешенная по населению. На рисунке показан процент потребителей, ожидающих, что данное изменение среднемировой температуры снизится, не повлияет на цены на товары и услуги (включая продукты питания и энергию) и не повысит их в течение следующих 5 лет.

Хотя потребители осознают пагубные экономические последствия, исследование предупреждает, что центральным банкам “больше знаний об изменении климата может затруднить поддержание ожидаемых цен”, что создает прямую проблему для установления долгосрочных целевых показателей инфляции.

Георгаракос, Димитрис и Кенни, Джефф и Мейер, Юстус и ван Рой, Мартен, Как повышение температуры влияет на инфляционные ожидания? (02 октября 2025 г.). Рабочий документ Нидерландского банка № 843 доступен по адресу

Политика и ставки ФРС
При мониторинге Федеральной резервной системы должны ли инвесторы уделять больше внимания заголовкам новостей, чем официальным заявлениям, анализируемым сложными моделями искусственного интеллекта?

Простой и понятный индекс, количественно оценивающий интерпретацию СМИ позиции центрального банка, неожиданно дает ценную и своевременную информацию об ожиданиях рынка, часто превосходящую показатели, составленные с использованием сложных, современных языковых моделей (LLM). Исследователи создали “Индекс мягкости”, отслеживая относительную частоту использования "голубиных" (уступчивых) и "ястребиных" (ограничительных) выражений в освещении в прессе деятельности Федеральной резервной системы.

Они обнаружили, что этот показатель сильно и существенно коррелирует с показателями финансовых активов. Наиболее примечательно, что более благоприятное значение индекса предшествует снижению доходности казначейских облигаций США по всей кривой. Индекс демонстрирует непосредственную отрицательную зависимость от доходности краткосрочных двухлетних облигаций и выступает в качестве опережающего индикатора доходности пятилетних и десятилетних облигаций на три месяца.

Этот индекс также предвосхищает рост настроений инвесторов и изменение краткосрочных инфляционных ожиданий потребителей. Ключевым выводом является то, что на изменение рыночных цен в значительной степени влияет “интерпретация сообщений центрального банка средствами массовой информации, а не просто улавливание официального тона, что является ключом к прогнозированию реакции рынка”.

Торрес, Диего Хосе и Гарсия, Пилар, и Гарсия, Пилар, анализируя сообщения Центрального банка в прессе (21 января 2025 г.). Рабочий документ Банка Испании № 2505, доступен по адресу SSRN

Рыночная концентрация и взвешивание фондовых индексов
Действительно ли известный эффект размера в равновзвешенных портфелях зависит от стабильности рыночной концентрации?

Показано, что историческая тенденция равновзвешенных фондовых индексов (EW) превосходить свои аналоги, взвешенные по капитализации (CW) (явление, часто связанное с эффектом размера), тесно и аналитически связана со степенью концентрации рынка. Используя стохастическую портфельную теорию (математическую основу для анализа портфельной политики), исследователи точно разделяют относительную эффективность EW на два ключевых элемента: изменение рыночной концентрации (то, насколько сильно несколько акций-гигантов доминируют на рынке) и накапливающуюся выгоду, называемую “избыточным темпом роста”.

Быстрый рост концентрации, подобный тому, который наблюдается с 2016 года на рынке США, негативно сказывается на результатах EW. Однако исследование подтверждает, что индексирование EW по своей сути предполагает обратную ребалансировку, что означает, что она систематически продает относительно выигравших и покупает относительно проигравших во время периодической ребалансировки - процесса, который извлекает выгоду из краткосрочных колебаний цен, известного как “сбор шума”, что приводит к вечно растущим доходам

Для инвесторов это разложение имеет огромное значение, потому что, если рыночная концентрация просто стабилизируется или возвращается к среднему значению (что исторически верно для долгосрочных выборок в США, несмотря на недавний рост), накопленные выгоды от торговли на противоположных рынках достаточно велики, чтобы обеспечить долгосрочное превосходство. Анализ показывает, что “простой стабилизации рыночной концентрации, таким образом, было бы достаточно для восстановления эффекта размера”.

Для инвесторов это разложение имеет огромное значение, поскольку если рыночная концентрация просто стабилизируется или среднереверсируется, что исторически верно для длинных американских образцов, несмотря на недавний рост), накопленные выгоды от контраварийной торговли достаточно сильны, чтобы обеспечить долгосрочное превосходство. Анализ показывает, что "простой стабилизации рыночной концентрации было бы достаточно для возрождения эффекта размера".

Рабо, Гийом и Сивитос, Стаматис и Чжэн, Бан, "Равный вес: противоположный взгляд на торговлю" (02 октября 2025 г.). Доступно по ссылке