Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68

почта: fes@hse.ru 

Руководство
Первый заместитель декана Мерзляков Сергей Анатольевич
Заместитель декана по учебной работе Покатович Елена Викторовна
Заместитель декана по научной работе Веселов Дмитрий Александрович
Факультет экономических наук: Заместитель декана по проектной работе и взаимодействию с партнерами Пильник Николай Петрович
Факультет экономических наук: заместитель декана по международной деятельности Анцыгина Анастасия Леонидовна
Заместитель декана по работе со студентами Бурмистрова Елена Борисовна
Мероприятия
24 февраля – 19 марта
27 февраля, 12:30
28 февраля, 18:45
14 марта, 18:00
Книга
Финансовое моделирование в фирме

Федорова Е. А., Лазарев М., Балычев С. и др.

М.: КноРус, 2025.

Статья
A sentiment-based financial stress index for Russia
В печати

Shchepeleva M., Stolbov M.

Borsa Istanbul Review. 2025. P. 1-10.

Глава в книге
Оценка стоимости компании на основе мультипликаторов

Григорьева С. А.

В кн.: Финансовое моделирование в фирме. М.: КноРус, 2025. Гл. 5. С. 154-174.

Препринт
The Uniform Relationship between Managerial Ability and Bank Loan Quality: Does it hold? Evidence from Quantile Regressions

Zaiane S., Semenova M.

Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2025. No. 96FE2025.

Контакты

109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68

почта: fes@hse.ru 

Руководство
Первый заместитель декана Мерзляков Сергей Анатольевич
Заместитель декана по учебной работе Покатович Елена Викторовна
Заместитель декана по научной работе Веселов Дмитрий Александрович
Факультет экономических наук: Заместитель декана по проектной работе и взаимодействию с партнерами Пильник Николай Петрович
Факультет экономических наук: заместитель декана по международной деятельности Анцыгина Анастасия Леонидовна
Заместитель декана по работе со студентами Бурмистрова Елена Борисовна

Криптоинвесторы получают премию за риск

Доцент ФЭН Виктория Добрынская проанализировала динамику курсов 2000 криптовалют в период с 2014 по 2021 год и изучила взаимосвязь между риском обвала и средней доходностью на криптовалютном рынке. Как оказалось, криптовалюты с более высоким риском обвала, как правило, имеют более высокую среднюю доходность.

Криптоинвесторы получают премию за риск

ISTOCK

Криптовалюты буквально ворвались в нашу жизнь и стали альтернативными инвестиционными активами с огромной потенциальной доходностью, но и с серьёзными рисками обвала. Всего с 2014 по 2021 год общая капитализация рынка криптовалют выросла с 1 млрд до 3 трлн долларов. Самих криптовалют за это время стало более 20 000. Доходность отдельных коинов за одну неделю могла достигать 20 000% и падать до -100%. Столь экстремальная динамика доходности привлекла внимание как медиа, так и исследователей, хотя сама специфика этого рынка делает изучение криптовалют непростой задачей.

Во многих ранних исследованиях даже звучали заявления о пузырях и о мошенничестве на криптовалютном рынке. Сложилось мнение, что крипторынок характеризуется странной динамикой доходности и рисками, которым не подвержены никакие другие активы.

Никто не понимал, что это за инструменты и как на этом рынке происходит ценообразование. Многие думали, что криптовалюты используются только для отмыва денег и оплаты нелегальных операций.

Виктория Добрынская
Автор статьи, доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ

При этом другие исследователи были настроены более оптимистично и пытались применять к криптовалютам модели, объясняющие ценообразование традиционных активов (например, Capital Asset Pricing Model, CAPM), модифицированные с учётом специфики криптовалют. Однако первые эмпирические исследования показали, что доходность криптовалют, как правило, не связана с факторами доходности акций, сырьевых товаров и традиционных валют. Также до сих пор ведутся споры о том, можно ли использовать криптовалюты для диверсификации или хеджирования финансового портфеля, являются ли основные криптовалюты «тихой гаванью».

Важно понять, насколько разные криптовалюты подвержены влиянию риска обвала криптовалютного рынка или рынка акций и компенсируется ли более высокая чувствительность отдельных криптовалют к этому риску их высокой средней доходностью. Другими словами, вопрос в том, как рыночный риск обвала оценивается (и оценивается ли вообще) на криптовалютном рынке и какова премия за этот риск.

Виктория Добрынская изучила риск обвала криптовалют с помощью кросс-секционного анализа для порядка 2000 крупных криптовалют с капитализацией свыше одного миллиона долларов и отдельно для подвыборок более крупных криптовалют с капитализациями более 10 и 100 миллионов долларов в период с 2014 по 2021 год. Исследование опубликовано в журнале International Review of Financial Analysis.

Автор исследовала фактор падения крипторынка, который измеряет системный риск обвала, и оценивала линейную зависимость отдельных криптовалют от этого фактора. Исследование показало, что разные криптовалюты имеют разную чувствительность к фактору падения, а его добавление в стандартную модель ценообразования активов (CAPM) для криптовалют существенно увеличивает её объясняющую способность.

Исследовательница пришла к выводу, что с точки зрения риска обвала криптовалютный рынок работает по тем же законам, что и традиционные финансовые рынки. Основное отличие крипторынка от традиционных рынков лишь в величине премии за риск — она здесь значительно выше.

И если отсортировать криптовалюты по их чувствительности к фактору падения рынка и сформировать портфель с длинной позицией по самым чувствительным криптовалютам и короткой позицией по самым нечувствительным, то такой портфель систематически приносит положительную доходность, которая является компенсацией за риск обвала.

Виктория Добрынская
Автор статьи, доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ

IQ