Методичні аспекти формування адекватного кошика українських фондових індексів
Анотація
Розглянуто методичні аспекти щодо формування, перегляду та коригування складових індексного кошика українських фондових індексів, зокрема стосовно адекватності відображення реального стану ринкового середовища у тікерних, free-float і вагових компонентах. Проаналізовано сучасну роль біржового фондового індексу в економічному середовищі за функціональними якостями, які він здатний нести, на підставі методології формування. Досліджено залежність фондових індексів від впливу факторів стосовно обмеження аналітичного та прикладного використання, а також напрями подолання цих недоліків. Розглянуто історичну ретроспективу формування основних національних біржових фондових індексів, зміни та перегляду складу індексного кошика ПФТС, установлено поточні проблеми щодо адекватного формування індексного кошика, зокрема волатильність щодо функціонування економічного середовища, тенденції зростання і скорочення у зв’язку з коригуванням індексного кошика, взаємодії національних фондових індексів з іншими характеристиками економічного середовища. Проаналізовано стохастичні особливості функціонування механізму індексного кошика, що дозволяє визначити принципи його формування та напрями вдосконалення. Запропоновано методичні підходи до адекватного формування індексного кошика шляхом імплементації методології адаптивних інвестиційних систем.
Посилання
2. Sitash, T. (2018). Birzhovi indeksy yak indykatory aktyvnosti fondovoho rynku [Stock indexes as indicators of stock market activity]. Zhurnal Yevropeyskoi Ekonomiky, 17(1), pp. 110-125 (in Ukrainian). Available at: http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/31487
3. Matseliukh, N.P. (2019). Indykatory rozvytku fondovykh rynkiv ta vyklyky dlia Ukrayiny [Stock market development indicators and challenges for Ukraine]. Ekonomichnyi Visnyk. Seriia: Finansy, Oblik, Opodatkuvannia, 3. pp. 144-154 (in Ukrainian). DOI: https://doi.org/10.33244/2617-5932.3.2019.144-154
4. Zhykhor, O.B., Neskorodieva, I.I. (2013). Funktsionalni ta klasyfikatsiini aspekty fondovykh indeksiv [Functional and classification aspects of stock indices]. Ekonomika Promyslovosti, 4(64), pp 5-14 (in Ukrainian). Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57762.
5. Chong, E., Han, C., Park, F.C. (2017) Deep learning networks for stock market analysis and prediction: methodology, data representations, and case studies. Expert Systems with Applications, 83, pp. 187-205. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.030.
6. Bai, J., Goldstein, R.S., Yang, F. (2019). The leverage effect and the basket-index put spread. Journal of Financial Economics, 131(1), pp. 186-205. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2018.07.015.
7. Chiang, W.-C., Enke, D., Wu, T., Wang, R. (2016). An adaptive stock index trading decision support system. Expert Systems with Applications, 59, pp. 195-207. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.025.
8. Information reference on the development of the stock market of Ukraine (2014-2018). National Securities and Stock Market Commission of Ukraine (official web-site). Retrieved from: http://ssmsc.gov.ua/fund/analytics.
9. PFTS Index Parameters. PFTS Stock Exchange (official web-site). Retrieved from: http://pfts.ua/en/1-market-data/1-pfts-index
10. Strub, O., Baumann, P. (2018). Optimal construction and rebalancing of index-tracking portfolios. European Journal of Operational Research, 264(1), pp. 370-387. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.06.055.
11. Zaporozhets, M.Yu. (2016). Birzhovi indeksy yak indykator staloho rozvytku ekonomiky v Ukrayini [Stock indexes as an indicator of the state development of the economy in Ukraine]. Ekonomichnyi Visnyk Zaporizhskoi Derzhavnoi inzhenernoi akademii, 5(2), pp. 79-83. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/evzdia_2016_5%282%29_18
12. Gniadkowska-Szymanska, A. (2017). The Impact of Trading Liquidity on the Rate of return on Emerging Markets: The Example of Poland and The Baltic Countries. Financial Internet Quarterly "eFinanse", 13(4), pp. 136-148. DOI: https://doi.org/10.1515/fiqf-2016-0042.
13. Serletis, A., Azad, N.F. (2018). Emerging Market Volatility Spillovers. The American Economist, forthcoming, publ. online Dec 7. DOI: https://doi.org/10.1177%2F0569434518816445.
14. Montenegro, C., Molina, M. (2019). A DNN Approach to Improving the Short-Term Investment Criteria for S&P500 Index Stock Market. In Proceedings of the 2019 3rd International Conference on E-commerce, E-Business and E-Government, pp. 100-104. DOI: https://doi.org/10.1145/3340017.3340027.
15. Thorbecke, W. (2019). Oil prices and the US economy: Evidence from the stock market. Journal of Macroeconomics, 61, pp. 103-137. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2019.103137.
16. Zhao, H., Jin, D. (2018). Dynamic measurement of the liquidity level of the stock market based on the LA-CAPM model. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 35(3), pp. 3021-3034. DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-169657.
17. Guerard, J.B., Markowitz, H., Xu, G., Wang, Z. (2018). Global portfolio construction with emphasis on conflicting corporate strategies to maximize stockholder wealth. Annals of Operations Research, 267(1-2), pp. 203-219. DOI: https://doi.org/10.1007/s10479-016-2380-4.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
