Статистический анализ финансовых рынков и биржевой деятельности Российской Федерации (2024-2025 гг.): Комплексное исследование и эконометрическое прогнозирование

В 2024 году банковский сектор Российской Федерации достиг рекордной прибыли, превысившей 4 триллиона рублей, при рентабельности капитала более 24%. Этот ошеломляющий показатель не просто цифра; он является ярким свидетельством устойчивости и адаптивности российской финансовой системы в условиях беспрецедентных вызовов и трансформаций. На фоне глобальных экономических переворотов и геополитических сдвигов, понимание внутренних механизмов, движущих столь динамичным рынком, становится критически важным, поскольку это напрямую влияет на инвестиционные возможности и экономическое благосостояние страны.

Введение: Актуальность, цели и задачи исследования

Современный российский финансовый рынок представляет собой сложную, многогранную систему, постоянно эволюционирующую под влиянием внутренних и внешних факторов. От стабильности и эффективности его функционирования напрямую зависит экономическое благосостояние страны, возможности для инвестирования и развития бизнеса, а также защита интересов граждан. В условиях, когда скорость изменений возрастает экспоненциально, а информационное пространство переполнено разноречивыми данными, статистический анализ становится не просто инструментом, а незаменимым компасом для навигации в этом бурном море.

Данное исследование призвано заполнить пробелы в актуальном анализе российского финансового рынка, предлагая всесторонний и углубленный взгляд на его структуру, динамику и ключевые показатели на период 2024-2025 годов. Мы не просто констатируем факты, но стремимся выявить скрытые закономерности, оценить влияние макроэкономических, геополитических и регуляторных факторов, а также продемонстрировать практическую применимость передовых эконометрических моделей для прогнозирования и принятия обоснованных решений.

Цель работы — провести комплексный статистический анализ финансовых рынков и биржевой деятельности в Российской Федерации, выявить актуальные тенденции, проблемы и перспективы развития, а также разработать практические рекомендации для инвесторов и регуляторов.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

• Систематизировать информацию о структуре и ключевых показателях российского финансового рынка в 2024-2025 годах.
• Детализировать основные статистические методы, применимые для анализа финансовых рынков, с учетом специфики российского контекста.
• Оценить статистически значимое влияние макроэкономических, геополитических и регуляторных факторов на динамику рынка.
• Представить и сравнить современные эконометрические модели для прогнозирования волатильности и доходности финансовых инструментов.
• Сформулировать практические выводы и рекомендации для различных категорий участников рынка.
• Осветить влияние цифровизации и финансовых технологий на сбор, обработку и анализ данных.
• Проанализировать нормативно-правовую базу, регулирующую финансовые рынки РФ.

Работа ориентирована на студентов, аспирантов и исследователей в области экономики, финансов и статистики, предлагая им не только теоретическую базу, но и практический инструментарий для анализа реальных рыночных данных. Структура исследования выстроена таким образом, чтобы читатель мог последовательно углубиться в тему, от общего обзора к детальному анализу, завершаясь стратегическими выводами и прогнозами.

Финансовые рынки Российской Федерации: Структура, ключевые показатели и динамика (2024-2025 гг.)

Российский финансовый рынок, несмотря на свою относительную «молодость» в сравнении с мировыми гигантами, демонстрирует удивительную устойчивость и способность к адаптации. В период 2024-2025 годов он не просто выстоял перед лицом внешних ограничений, но и показал значительный рост, став важным источником финансирования для отечественной экономики, что указывает на успешное преодоление вызовов и формирование нового вектора развития.

Общая характеристика и сегментация финансового рынка РФ

Финансовый рынок — это сложный механизм, где происходит мобилизация и перераспределение капитала между различными экономическими агентами. Он выступает ключевым драйвером экономического роста, обеспечивая предприятиям доступ к финансированию, а инвесторам — возможности для приумножения средств. Биржевая деятельность, в свою очередь, является его организованной частью, предоставляя стандартизированные площадки для торговли ценными бумагами, валютой, товарами и производными инструментами.

Структура российского финансового рынка традиционно подразделяется на несколько ключевых сегментов:

• Денежный рынок: Обеспечивает краткосрочное финансирование и управление ликвидностью. Включает межбанковское кредитование, операции РЕПО, операции с векселями и депозитами.
• Фондовый рынок: Представляет собой совокупность отношений, связанных с выпуском и обращением ценных бумаг (акций, облигаций, паев инвестиционных фондов) и производных финансовых инструментов (фьючерсы, опционы). Он является основным каналом привлечения долгосрочных инвестиций.
• Валютный рынок: Осуществляет операции по обмену валют, формируя валютные курсы и обеспечивая международные расчеты.
• Кредитный рынок: Охватывает все виды кредитования — корпоративное, ипотечное, потребительское.

Ключевые игроки включают банки, брокерские компании, управляющие компании, инвестиционные фонды, страховые компании, а также Московскую Биржу как центральную площадку для организованных торгов.

Динамика и ключевые показатели российского финансового рынка

Период 2024-2025 годов ознаменовался рядом важных тенденций. Российская экономика продемонстрировала способность к внутреннему финансированию, что подтверждается значительным ростом кредитования:

• Корпоративное кредитование выросло на 17,9%.
• Ипотечное кредитование увеличилось на 13,4%.
• Необеспеченные потребительские кредиты выросли на 11,2%.

Эти данные свидетельствуют об активном перераспределении финансовых ресурсов в реальный сектор и в поддержку потребительского спроса. Банковский сектор РФ в 2024 году показал выдающиеся результаты, достигнув рекордной прибыли, превысившей 4 трлн рублей (3,8 трлн рублей без учета внутригруппового перераспределения доходов), при впечатляющей рентабельности капитала в 24%. Более 90% кредитных организаций зафиксировали прибыль.

Московская Биржа, как сердце российского финансового рынка, также продемонстрировала впечатляющую динамику. Общий объем торгов в октябре 2025 года достиг исторического максимума в 172,6 трлн рублей, что на 23,1% больше по сравнению с октябрем 2024 года (140,2 трлн рублей). Рыночная капитализация Московской Биржи выросла с 431,3 млрд рублей до 449,7 млрд рублей, при этом доля акций в свободном обращении (free-float) составила 64%. Комиссионные доходы Биржи в 2024 году достигли 63,0 млрд рублей, составив 43% от операционных доходов, что подчеркивает высокую активность как клиентов, так и эмитентов, а также успешный запуск новых продуктов. Чистая прибыль Московской Биржи по МСФО в 2024 году составила 80,1 млрд рублей.

На фондовом рынке наблюдался рост интереса к биржевым паевым инвестиционным фондам (БПИФ) денежного рынка, стоимость чистых активов которых подскочила в 4,4 раза, превысив 1 трлн рублей. Объем торгов акциями, депозитарными расписками и паями в сентябре 2025 года составил 3 трлн рублей, а облигациями в октябре 2025 года – также 3 трлн рублей. Важным трендом стало увеличение первичных размещений цифровых финансовых активов (ЦФА) в 2024 году более чем в девять раз, достигнув 594 млрд рублей, при этом 88% выпусков составляют рублевые долговые ЦФА с фиксированной доходностью и сроком погашения до года.

В качестве иллюстрации динамики ключевых показателей, представим следующую таблицу:

Таблица 1: Ключевые показатели российского финансового рынка (2024-2025 гг.)

Показатель	Значение (2024 г.)	Значение (Октябрь 2025 г.)	Динамика (г/г)
Рост корпоративного кредитования	17,9%	Н/д	—
Рост ипотечного кредитования	13,4%	Н/д	—
Прибыль банковского сектора	> 4 трлн руб.	Н/д	Рекордный рост
Рентабельность капитала банков	> 24%	Н/д	—
Общий объем торгов на МосБирже	140,2 трлн руб. (Октябрь)	172,6 трлн руб. (Октябрь)	+23,1%
Рыночная капитализация МосБиржи	431,3 млрд руб.	449,7 млрд руб.	+4,26%
Комиссионные доходы МосБиржи	63,0 млрд руб. (43% от опер. доходов)	Н/д	—
Чистая прибыль МосБиржи (МСФО)	80,1 млрд руб.	Н/д	—
Объем торгов акциями на МосБирже	Н/д	3 трлн руб. (Сентябрь)	—
Объем торгов облигациями на МосБирже	Н/д	3 трлн руб. (Октябрь)	—
Объем первичных размещений ЦФА	594 млрд руб.	Н/д	Рост более чем в 9 раз
Рост стоимости чистых активов БПИФ	В 4,4 раза	Н/д	—
Рост цены золота в рублях	+45%	Н/д	Максимальная доходность
Индекс МосБиржи	-7%	Прогноз роста на 15-40% в 2025 г.	Ожидаемое восстановление
Индекс РТС	-17,6%	Н/д	—
Официальный курс доллара (на конец 2024)	101,68 руб./$1	90,8861 руб./$1 (на 02.11.2025)	-10,62%
Цена нефти Brent (на конец 2024)	$74,51 за баррель	Н/д	Снижение на $11,5 (13,4%)

Примечание: Н/д – нет данных за соответствующий период в предоставленных источниках.

Основные направления развития финансового рынка РФ на 2025-2027 годы

Центральный банк Российской Федерации в своих «Основных направлениях развития финансового рынка» на 2025 год и период 2026 и 2027 годов обозначил четкие стратегические приоритеты, направленные на укрепление суверенитета и повышение эффективности отечественной финансовой системы. Эти направления можно сгруппировать следующим образом:

1. Усиление роли рынка в финансировании трансформации экономики: Банк России видит рынок капитала как ключевой источник долгосрочного финансирования для бизнеса. Это предполагает расширение доступа малого и среднего бизнеса к фондовому рынку и краудфандинговым платформам, а также развитие инструментов долевого финансирования, утилитарных цифровых прав (УЦП) и цифровых финансовых активов (ЦФА).
2. Защита прав потребителей и инвесторов: Цель состоит в повышении доверия к рынку через совершенствование инструментов долгосрочных сбережений и инвестиций для граждан, а также усиление защиты их прав.
3. Содействие цифровизации и развитие инфраструктуры: Планируется дальнейшее совершенствование нормативной базы для безопасного внедрения цифровых и платежных технологий, адаптация технологий, оборудования и программного обеспечения с учетом импортозамещения. Проекты ЦБ, такие как «Цифровой профиль», «Единая биометрическая система (ЕБС)» и платформа «Знай своего клиента», направлены на снижение издержек и повышение доступности финансовых услуг. К концу 2026 года ожидается, что 92% финансовых услуг для физических лиц будут доступны в цифровом формате, а 15,78% населения России будут иметь брокерские счета.
4. Выстраивание системы внешнеторговых платежей и обеспечение финансовой стабильности: Этот блок включает меры по снижению рисков, связанных с внешними шоками, и формированию устойчивых механизмов расчетов.

Эти инициативы демонстрируют комплексный подход к развитию, охватывающий как институциональные, так и технологические аспекты, с фокусом на внутренний потенциал и цифровую трансформацию.

Основные статистические методы анализа финансовых рынков: Теория и особенности применения в РФ

Статистический анализ является краеугольным камнем понимания и прогнозирования динамики финансовых рынков. Он позволяет не только описывать текущее состояние, но и выявлять глубинные закономерности, проверять гипотезы и строить прогностические модели. На российском финансовом рынке, с его специфическими особенностями и высокой волатильностью, применение этих методов приобретает особую актуальность, поскольку помогает снизить неопределенность и повысить точность инвестиционных решений.

Общенаучные и специфические статистические методы

Для изучения финансовых рынков используется широкий спектр как общенаучных, так и специфических статистических методов. К общенаучным методам, лежащим в основе любого глубокого исследования, относятся:

• Анализ: Разложение сложного явления на составные части для детального изучения каждой из них. Например, анализ структуры финансового рынка по сегментам.
• Синтез: Объединение изученных частей в единое целое для получения комплексного представления.
• Систематизация и классификация: Упорядочивание данных и явлений по определенным признакам, что помогает выявить взаимосвязи и категории. Например, классификация ценных бумаг по типу или сроку обращения.
• Обобщение: Выявление общих закономерностей и принципов на основе частных наблюдений.
• Индукция и дедукция: Методы логического вывода от частного к общему и от общего к частному соответственно.
• Сравнительный статистический анализ: Сопоставление различных показателей или рынков для выявления различий и сходств.
• Динамический анализ: Изучение изменений показателей во времени.

Помимо этих фундаментальных подходов, для анализа финансовых рынков применяются и более специфические статистические методы:

• Факторный анализ: Используется для выявления скрытых факторов, влияющих на динамику ценных бумаг или индексов. Например, определение основных драйверов доходности акций компаний.
• Кластерный анализ: Позволяет группировать объекты (например, акции, инвесторов) по схожим признакам. Может быть полезен для формирования диверсифицированных инвестиционных портфелей или сегментации клиентской базы.
• Статистические тесты для проверки гипотез о временных рядах: Применяются для оценки свойств финансовых временных рядов, таких как стационарность, автокорреляция, наличие трендов, что критически важно для корректного моделирования. Например, тест Дики-Фуллера для проверки на наличие единичных корней.

На российском рынке, где данные часто обладают высокой волатильностью и нелинейными зависимостями, эти методы позволяют выявить глубинные структуры и взаимосвязи, которые остаются незамеченными при поверхностном анализе.

Статистика ценных бумаг и оценка рисков

Центральное место в статистическом анализе финансовых рынков занимает работа с ценными бумагами. Это включает в себя:

• Формирование курсов и оценка: Изучение механизмов ценообразования активов на бирже, их справедливой стоимости.
• Расчеты доходности: Определение эффективности инвестиций. Здесь используются различные подходы:
  • Среднее арифметическое: Простейший метод, суммирующий доходности за период и делящий на число периодов. Формула:
    Rсредн = 1/n Σi=1n Ri
    где R_i — доходность в i-м периоде, n — количество периодов.
  • Геометрическое среднее: Более точный метод для оценки долгосрочной доходности, учитывающий эффект сложного процента. Формула:
    Rгеом = (∏i=1n (1 + Ri))1/n - 1
  • Средневзвешенная доходность: Применяется, когда доходности различных активов в портфеле имеют разный вес.
• Методы и модели оценки рисков инвестиций: Риск является неотъемлемой частью финансовых рынков. Для его оценки используются:
  • VaR (Value at Risk — Стоимость под риском): Определяет максимальные ожидаемые потери по портфелю или позиции с заданной вероятностью за определенный период времени. Например, VaR в 5% означает, что в 5% случаев потери могут превысить указанное значение.
  • CVaR (Conditional Value at Risk — Условная стоимость под риском): Расширение VaR, которое измеряет средние потери в «хвосте» распределения, то есть при превышении VaR. Это дает более полную картину потенциальных убытков в экстремальных условиях.
  • Стресс-тестирование: Анализ поведения портфеля или системы в гипотетических, но правдоподобных неблагоприятных сценариях (например, резкое падение цен на нефть, масштабные санкции).

Эти методы особенно важны для российского рынка, где волатильность может быть значительно выше, чем на развитых рынках, и где геополитические факторы могут внезапно изменять рыночную конъюнктуру. Владение ими позволяет инвесторам более адекватно оценивать и управлять инвестиционными рисками, тем самым повышая эффективность своих стратегий.

Индексный метод в анализе финансовых рынков

Индексный метод – это мощный инструмент для агрегирования и анализа сложной динамики экономических явлений. Он позволяет создавать относительные показатели, которые характеризуют изменение во времени или пространстве совокупности однородны�� элементов, образующих сложное целое.

На финансовых рынках индексный метод находит широкое применение:

• Индексы фондового рынка: Самые известные примеры — Индекс МосБиржи (IMOEX) и Индекс РТС (RTSI). Они представляют собой средневзвешенные показатели цен акций крупнейших и наиболее ликвидных российских компаний, отражая общую динамику рынка.
• Отраслевые индексы: Московская Биржа также рассчитывает индексы для отдельных секторов экономики (например, индекс нефтегазового сектора, финансового сектора), что позволяет анализировать динамику конкретных отраслей.
• Индексы облигаций: Отражают динамику цен и доходности долговых инструментов.
• Индекс потребительских цен (ИПЦ): Хотя напрямую не является финансовым индексом, он используется Росстатом для измерения инфляции, которая оказывает существенное влияние на процентные ставки и доходность инвестиций. Формула Ласпейреса для ИПЦ выглядит так:
  ИПЦ = (Σ (P1 × Q0)) / (Σ (P0 × Q0)) × 100
  где P₁ — цена товара в текущем периоде, P₀ — цена товара в базисном периоде, Q₀ — количество товара в базисном периоде.

Пример: Если мы хотим отследить, как меняется стоимость «корзины» акций энергетического сектора, индексный метод позволяет агрегировать цены отдельных акций в единый показатель, упрощая анализ и сравнение с другими секторами или общим рынком.

Корреляционно-регрессионный анализ и его использование

Корреляционно-регрессионный анализ – это статистический метод, который позволяет исследовать взаимосвязи между переменными.

• Корреляционный анализ измеряет силу и направление линейной связи между двумя или более переменными. Коэффициент корреляции Пирсона (r) варьируется от -1 до +1, где +1 означает сильную прямую связь, -1 – сильную обратную, а 0 – отсутствие линейной связи.
• Регрессионный анализ позволяет построить модель, которая описывает, как изменение одной или нескольких независимых переменных (факторов) влияет на зависимую переменную.

На финансовом рынке этот метод незаменим для выявления факторов, влияющих на курс акций компаний. Например, исследования показывают, что цена нефти марки Brent, грузооборот коммерческого транспорта и добыча полезных ископаемых могут быть значимыми факторами, влияющими на курс акций ПАО «Новатэк».

Уравнение простой линейной регрессии имеет вид:

Y = β0 + β1 X1 + ε

где Y — зависимая переменная (например, курс акций), X₁ — независимая переменная (например, цена нефти), β₀ и β₁ — коэффициенты регрессии, ε — случайная ошибка.

Для оценки качества уравнения регрессии и значимости его коэффициентов используются статистические тесты:

• F-критерий Фишера: Проверяет статистическую значимость регрессионной модели в целом. Если рассчитанное значение F-статистики превышает критическое, модель признается статистически значимой.
• t-критерий Стьюдента: Используется для проверки статистической значимости отдельных коэффициентов регрессии. Если значение t-статистики для коэффициента превышает критическое, этот фактор считается значимым.

Пример: Анализ, показывающий, что при росте цены на нефть Brent на 1 доллар, курс акций «Новатэка» в среднем увеличивается на 0,5%, при прочих равных условиях, является результатом регрессионного анализа.

Анализ временных рядов: Основы и модели (AR, MA, ARMA, ARIMA)

Анализ временных рядов – это раздел статистики, посвященный изучению данных, собранных последовательно во времени. Финансовые данные, такие как цены акций, курсы валют, объемы торгов, по своей природе являются временными рядами. Овладение методами построения математических моделей временных рядов критически важно для исследования экономических и финансовых задач, включая прогнозирование и распознавание нарушений динамики.

Основные компоненты временных рядов, которые моделируются:

• Тренд: Долгосрочное направленное движение ряда.
• Сезонность: Регулярные, повторяющиеся колебания в течение определенного периода (например, года, месяца).
• Цикличность: Колебания вокруг тренда с периодом более одного года, не имеющие строго фиксированной периодичности.
• Случайные флуктуации (шум): Непредсказуемые, случайные отклонения.

К распространенным моделям временных рядов, применяемым на российском финансовом рынке, относятся:

• Модели авторегрессии (AR — Autoregressive): Текущее значение ряда объясняется его прошлыми значениями. Модель AR(p) выражается как:
  Yt = c + φ1 Yt-1 + … + φp Yt-p + εt
  где Y_t — текущее значение ряда, Y_t-i — значения ряда в прошлых периодах, φ_i — авторегрессионные коэффициенты, ε_t — белый шум.
• Модели скользящего среднего (MA — Moving Average): Текущее значение ряда зависит от прошлых ошибок прогнозирования. Модель MA(q) выражается как:
  Yt = c + εt + θ1 εt-1 + … + θq εt-q
  где ε_t-i — прошлые ошибки, θ_i — коэффициенты скользящего среднего.
• Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA — Autoregressive Moving Average): Комбинируют элементы AR и MA моделей. Модель ARMA(p,q) выражается как:
  Yt = c + φ1 Yt-1 + … + φp Yt-p + εt + θ1 εt-1 + … + θq εt-q
• Интегрированные модели авторегрессии-скользящего среднего (ARIMA — Autoregressive Integrated Moving Average): Расширение моделей ARMA, используемое для нестационарных временных рядов. Компонента «I» (Integrated) означает, что ряд был продифференцирован (взят разность) для достижения стационарности. Модель ARIMA(p,d,q) использует d-кратное дифференцирование.

Например, если цены акций имеют тенденцию к росту (тренд) и подвержены сезонным колебаниям (например, из-за квартальных отчетов), модель ARIMA может быть использована для их прогнозирования, учитывая эти особенности. Для адекватной оценки стоимости фондовых активов и степени манипулирования котировками, эксперты предлагают использовать инвестиционный показатель как отношение цены акции к средней прибыли за предыдущий экономический цикл, что является примером применения анализа временных рядов для формирования комплексных индикаторов.

Влияние макроэкономических, геополитических и регуляторных факторов на российский финансовый рынок: Статистическая оценка

Финансовый рынок, подобно живому организму, чутко реагирует на изменения в окружающей среде. В случае России эта «среда» особенно насыщена макроэкономическими вызовами, геополитической напряженностью и активным регуляторным вмешательством. Статистический анализ позволяет не просто наблюдать эти реакции, но и количественно оценивать их силу и направление, выявляя причинно-следственные связи, что имеет решающее значение для формирования эффективной экономической политики и инвестиционных стратегий.

Макроэкономические факторы и их корреляция

Макроэкономические индикаторы служат барометром для фондового рынка, и их динамика напрямую влияет на инвестиционные решения и поведение участников торгов. В России это влияние особенно выражено:

• Валовой внутренний продукт (ВВП): Рост ВВП, как правило, свидетельствует об общем улучшении экономической ситуации, что позитивно сказывается на прибыли компаний и, как следствие, на курсах их акций. Например, после публикации данных за I квартал 2024 года, когда рост ВВП РФ составил 5,4%, наблюдался рост фондового рынка, повышение доходности ОФЗ и укрепление национальной валюты. Это иллюстрирует прямую положительную связь.
• Курс доллара США: Ослабление рубля (рост курса доллара) обычно поддерживает рублевые доходы российских экспортеров, что положительно сказывается на их акциях и общем индексе Московской Биржи. И наоборот, укрепление рубля может оказывать давление на акции экспортоориентированных компаний.
• Сальдо движения капитала: Приток капитала на российский рынок является сильным позитивным сигналом, способствующим росту ликвидности и инвестиционной активности. Отток капитала, напротив, вызывает падение цен активов.
• Мировые цены на нефть марки Brent: Российская экономика исторически сильно зависит от экспорта углеводородов. Исследования показывают высокую положительную корреляцию между ценами на нефть Brent и динамикой российского фондового рынка. Рост цен на нефть приводит к притоку валютной выручки, улучшению бюджетных показателей и росту выручки нефтегазовых компаний, что напрямую отражается на фондовых индексах.
• Инфляция: Уровень инфляции оказывает отрицательное воздействие на реальную доходность инвестиций в акции. Высокая инфляция вынуждает Центральный банк повышать ключевую ставку, что делает депозиты и облигации более привлекательными по сравнению с акциями.
• Процентные ставки: Повышение ключевой ставки Банком России (ужесточение денежно-кредитной политики), как это наблюдалось в 2024 году, увеличивает стоимость заимствований для компаний и делает инвестиции в акции менее привлекательными по сравнению с более «безопасными» облигациями и депозитами. Смягчение денежно-кредитной политики, ожидаемое в 2025 году, напротив, должно стать основным драйвером роста рынка акций.

Эти макроэкономические показатели взаимосвязаны и их комплексный анализ с использованием методов корреляции и регрессии позволяет построить модели, прогнозирующие поведение рынка. Например, метод главных компонент может быть применен для анализа влияния макроэкономических показателей на формирование доходности четырех различных российских индексов МосБиржи, выявляя наиболее значимые драйверы.

Геополитические риски и их статистическое проявление

Российский фондовый рынок является подсистемой национальной экономики, тесно интегрированной в мировую, что делает его особенно чувствительным к геополитической обстановке. Геополитические риски и события, такие как международные санкции, эскалация конфликтов и заявления между странами, часто провоцируют резкие обвалы рынка и массовые распродажи акций.

Ярким примером стало введение масштабных международных санкций в феврале 2022 года, которое привело к существенному падению индекса Московской Биржи. В ответ на это Банк России был вынужден временно приостановить торги и ввести ряд регуляторных мер по стабилизации рынка. Подобные события демонстрируют, что в условиях геополитической неопределенности рациональные экономические ожидания могут уступать место паническим настроениям, приводя к непредсказуемой волатильности.

Статистически это проявляется в резком увеличении стандартного отклонения доходностей (меры волатильности), а также в появлении «толстых хвостов» в распределении доходностей, что указывает на высокую вероятность экстремальных событий. Модели, разработанные для учета геополитических факторов (например, с использованием фиктивных переменных или индексов геополитического риска), могут помочь в оценке и управлении этими рисками.

Регуляторная политика Банка России как мегарегулятора

Центральный банк Российской Федерации, обладая статусом мегарегулятора, играет ключевую роль в обеспечении стабильности и развития финансового рынка. Его действия, особенно в периоды кризисов и внешних шоков, имеют прямое и измеримое статистическое влияние.

В ответ на санкционное давление и геополитические вызовы, Банк России оперативно вводил регуляторные послабления и меры по стабилизации:

• Временные ограничения на короткие продажи: Были введены для предотвращения дальнейшего падения цен акций и стабилизации рынка.
• Запрет на продажу ценных бумаг нерезидентами: Эта мера была направлена на ограничение оттока капитала и снижение давления на рубль.
• Возможность для кредитных организаций использовать доходы от валютной переоценки для формирования капитала: Позволило банкам поддерживать достаточность капитала в условиях курсовых колебаний.

Денежно-кредитная политика ЦБ РФ, в частности, изменение ключевой ставки, является мощным инструментом воздействия на рынок акций:

• Ужесточение денежно-кредитной политики (повышение ключевой ставки): В 2024 году это было одним из основных факторов давления на рынок акций, так как более высокие ставки по депозитам и облигациям делали их более привлекательными по сравнению с акциями, снижая стимулы к рисковым инвестициям.
• Смягчение денежно-кредитной политики (снижение ключевой ставки): Ожидается, что в 2025 году снижение ставки станет основным драйвером роста рынка акций, стимулируя приток средств в более доходные, но и более рискованные активы.

Регуляторные изменения, такие как пересмотр требований к раскрытию информации или условия проведения IPO, также оказывают влияние на функционирование рынка, формируя его структуру и поведение участников. Статистический анализ позволяет оценить эффективность этих мер, например, через динамику объемов торгов, волатильность рынка или изменение инвестиционной активности после введения или отмены тех или иных ограничений.

Современные эконометрические модели для прогнозирования волатильности и доходности на Московской Бирже

Прогнозирование волатильности и доходности финансовых инструментов является одной из самых сложных, но в то же время наиболее востребованных задач на финансовых рынках. Эконометрические модели предоставляют мощный инструментарий для решения этих задач, позволяя инвесторам и аналитикам принимать более обоснованные решения. На Московской Бирже, характеризующейся высокой динамикой, такие модели приобретают особое значение, ведь они помогают предвидеть изменения, которые могут существенно повлиять на портфель инвестора.

Модели семейства GARCH: Симметричные и асимметричные модификации

Модели семейства GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) являются стандартом для моделирования и прогнозирования волатильности финансовых временных рядов. Их ключевое преимущество заключается в способности улавливать изменяющуюся во времени дисперсию (волатильность) доходностей.

Фундаментальные свойства финансовых временных рядов, которые учитывают GARCH-модели:

• Кластеризация волатильности: Периоды высокой волатильности, как правило, сменяются периодами высокой волатильности, а периоды низкой волатильности — периодами низкой волатильности. То есть, волатильность имеет тенденцию к «сгруппированности».
• Эффект левериджа (leverage effect): Отрицательные шоки (падения цен) вызывают большую волатильность, чем положительные шоки (рост цен) той же величины. Это асимметричная реакция волатильности на новостной фон.

Симметричные GARCH-модели:

• ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): Исходная модель, где условная дисперсия (σ²_t) зависит от квадратов прошлых ошибок. Модель ARCH(q) имеет вид:
  σ2t = α0 + Σi=1q αi ε2t-i
  где ε_t — текущая ошибка, α_i — коэффициенты.
• GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): Расширение ARCH, где условная дисперсия зависит не только от прошлых ошибок, но и от прошлых значений самой условной дисперсии. Модель GARCH(p,q) выражается как:
  σ2t = α0 + Σi=1q αi ε2t-i + Σj=1p βj σ2t-j
  Здесь β_j — коэффициенты, отражающие влияние прошлой волатильности на текущую.

Асимметричные GARCH-модели: Разработаны для учета эффекта левериджа.

• EGARCH (Exponential GARCH): Моделирует логарифм условной дисперсии, что гарантирует ее положительность и позволяет асимметрично реагировать на положительные и отрицательные шоки.
• TARCH (Threshold ARCH) / GJR-GARCH: Включает в себя пороговые эффекты, где влияние ошибок на волатильность зависит от их знака.
• APARCH (Asymmetric Power ARCH): Обобщает множество GARCH-моделей, позволяя моделировать как асимметрию, так и степень зависимости волатильности от ошибок.

Исследования показывают, что для прогнозирования волатильности индекса РТС на Московской Бирже модель EGARCH(1,1) со спецификацией для уравнения среднего ARIMA(1,0,0) часто демонстрирует наибольшую предсказательную силу, эффективно улавливая асимметричные реакции рынка.

Модели ARIMA для прогнозирования цен и курсов

Модели ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) широко используются для прогнозирования цен на акции, курсов валют и других экономических показателей. Их преимущество заключается в способности учитывать зависимость текущего значения от предыдущих значений и прошлых ошибок, а также обрабатывать тренды во временном ряду.

Как уже упоминалось, модель ARIMA(p,d,q) состоит из трех компонент:

• AR (Autoregressive): Текущее значение ряда зависит от его прошлых значений.
• I (Integrated): Указывает на наличие дифференцирования (взятия разностей) для достижения стационарности ряда. Финансовые временные ряды часто нестационарны, то есть их среднее и дисперсия меняются со временем. Дифференцирование помогает устранить тренды и стабилизировать ряд.
• MA (Moving Average): Текущее значение зависит от прошлых ошибок прогнозирования.

Применение ARIMA-моделей позволяет эффективно строить краткосрочные и среднесрочные прогнозы для различных финансовых инструментов на Московской Бирже, адаптируясь к особенностям их динамики.

Комбинированные модели (ARIMA/GARCH) и методы машинного обучения (LSTM, SVM)

Для повышения точности прогнозирования финансовых временных рядов часто используются комбинированные подходы:

• Комбинированная модель ARIMA/GARCH: Считается одной из наиболее точных, поскольку ARIMA моделирует условное математическое ожидание (среднее значение ряда), а GARCH — условную дисперсию (волатильность). Это позволяет комплексно описывать как среднюю динамику, так и изменчивость. Прогнозирование ценовой динамики акций с помощью модели ARIMA-GARCH позволяет более полно учесть как линейные, так и нелинейные зависимости в рядах доходности.

Параллельно с классическими эконометрическими моделями, активно развиваются и применяются методы машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL):

• LSTM (Long Short-Term Memory) сети: Разновидность рекуррентных нейронных сетей, особенно эффективная для работы с последовательными данными, такими как временные ряды. LSTM способны «запоминать» долгосрочные зависимости, что критически важно для прогнозирования на финансовых рынках.
• Методы опорных векторов (SVM — Support Vector Machines): Могут использоваться для классификации (например, прогнозирования роста или падения цены) или регрессии.
• Случайные леса (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting): Ансамблевые методы, которые объединяют множество «слабых» моделей для получения более точного и устойчивого прогноза.

Исследования показывают, что применение моделей ARIMA/SARIMA сопоставимо по эффективности с методами машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования цен на акции, при этом LSTM часто демонстрируют более высокую точность.

Ограничения и перспективы эконометрического моделирования

Несмотря на всю мощь эконометрических моделей, они не лишены ограничений:

• Необходимость значительного объема данных: Для оценки параметров сложных моделей требуются обширные временные ряды, что не всегда доступно для новых или низколиквидных инструментов.
• Сложность выбора адекватной структуры модели: Выбор правильного порядка AR, MA или GARCH компонентов требует глубокого понимания статистики временных рядов и тщательного тестирования.
• Трудности интерпретации результатов: Особенно для сложных моделей машинного обучения, «черного ящика», где механизмы принятия решений могут быть неочевидны.
• Вычислительные сложности: Оценка параметров моделей с большим числом компонент может быть ресурсоемкой.
• Предположения о распределении: Многие классические модели основаны на предположении о нормальном распределении ошибок, что не всегда соответствует реальности на финансовых рынках.

Тем не менее, перспективы развития эконометрического моделирования на российском рынке остаются высокими. В частности, нечёткие модели, основанные на совокупности GARCH и нечёткой логики, могут обладать преимуществами по отношению к традиционным, демонстрируя более высокую точность прогнозов волатильности. Эти модели способны лучше обрабатывать неопределенность и нелинейность, присущие финансовым данным.

Московская Биржа, предоставляя широкий спектр данных и спецификаций по фьючерсным и опционным контрактам, создает богатую базу для эконометрического моделирования, позволяя исследователям и практикам разрабатывать и тестировать новые, более совершенные прогностические инструменты.

Практические примеры статистического анализа и выводы для инвесторов и регуляторов на российском рынке

Теория статистического анализа обретает истинную ценность лишь тогда, когда она находит практическое применение. На российском финансовом рынке, с его уникальной динамикой и особенностями, конкретные примеры помогают не только проиллюстрировать эффективность методов, но и сформулировать адресные рекомендации как для частных инвесторов, так и для регулирующих органов, обеспечивая тем самым более осознанное и эффективное участие в рыночных процессах.

Использование коэффициента бета и индекса волатильности (MOEX VIX)

Коэффициент бета (β) является одним из ключевых показателей в портфельной теории, позволяющим инвесторам оценить систематический риск акции, то есть ее чувствительность к движениям широкого рынка. Формула для бета:

βi = Cov(Ri, Rm) / Var(Rm)

где Cov(R_i, R_m) — ковариация доходности акции i и доходности рыночного индекса, Var(R_m) — дисперсия доходности рыночного индекса.

• Если β > 1, акция более волатильна, чем рынок. При росте индекса МосБиржи на 1%, такая акция может прибавить более 1%. Это привлекательно для инвесторов, ожидающих роста рынка, но сопряжено с повышенным риском.
• Если β < 1, акция менее волатильна, чем рынок. Она может быть интересна для консервативных инвесторов.
• Если β = 1, акция движется синхронно с рынком.

Пример: В 2025 году акции строительных компаний, таких как ЛСР и ПИК, имели коэффициент бета более 1. Это означает, что эти акции демонстрировали повышенную чувствительность к изменениям рынка. В периоды роста рынка они, как правило, обгоняли его, но в периоды падения могли показывать более значительные убытки. Для инвестора это сигнал о том, что включение таких акций в портфель увеличивает его рыночный риск.

Индекс волатильности Московской Биржи (MOEX VIX) является аналогом американского VIX и отражает ожидаемую волатильность рынка на основе цен опционов на Индекс МосБиржи.

• Снижение MOEX VIX: Может служить сигналом для покупки фондовых активов, так как указывает на снижение ожидаемой рыночной неопределенности и повышение «аппетита к риску».
• Возрастание MOEX VIX: Напротив, является сигналом для продажи или хеджирования позиций, поскольку предвещает рост неопределенности и потенциально более сильные колебания.

Отслеживание MOEX VIX позволяет инвесторам корректировать свои стратегии в зависимости от меняющихся ожиданий рынка относительно будущей волатильности.

Комплексный анализ IPO: Макро- и микроуровни

Первичное публичное размещение акций (IPO) представляет собой уникальную инвестиционную возможность, но сопряжено с высокими рисками. Для принятия обоснованного решения инвестору необходим комплексный анализ, охватывающий как макроэкономический, так и микроэкономический уровни.

Макроуровневый анализ:

• Экономический фон: Прогнозные темпы роста ВВП РФ (например, рост ВВП РФ на 5,4% в I квартале 2024 года – позитивный фон), уровень инфляции, динамика ключевой ставки ЦБ РФ.
• Геополитическая обстановка: Актуальные геополитические риски и санкционное давление могут существенно повлиять на привлекательность российского рынка для инвесторов.
• Монетарная политика: Ожидания относительно смягчения денежно-кредитной политики ЦБ РФ в 2025 году могут способствовать росту интереса к IPO, так как снижают альтернативные доходности.

Микроуровневый анализ (анализ компании-эмитента):

• Финансовые показатели: Выручка, EBITDA, чистая прибыль, отношение долга к EBITDA. Оценка динамики этих показателей за последние несколько лет.
• Бизнес-модель: Уникальность продукта или услуги, конкурентные преимущества, устойчивость к рыночным изменениям.
• Качество менеджмента: Опыт и репутация управленческой команды.
• Перспективы роста рынка: Анализ потенциала роста отрасли, в которой оперирует эмитент.

Пример: При рассмотрении IPO в России инвестор должен оценить не только привлекательность самой компании, но и общий экономический контекст. Например, если IPO проводится в период высоких процентных ставок и геополитической напряженности, это может снизить спрос на акции, даже если компания имеет сильные фундаментальные показатели.

Рекомендации для инвесторов

Основываясь на статистическом анализе и выявленных тенденциях, можно сформулировать следующие практические советы для инвесторов на российском финансовом рынке:

1. Диверсификация портфеля: Учитывая высокую волатильность российского рынка и геополитические риски, важно распределять инвестиции между различными классами активов (акции, облигации, золото) и секторами экономики.
2. Учет макроэкономических индикаторов: Внимательно отслеживать динамику цен на нефть, курс рубля, инфляцию и ключевую ставку ЦБ РФ, поскольку они являются ключевыми драйверами рынка.
3. Использование индексов волатильности: Применять MOEX VIX как инструмент для оценки рыночных настроений и определения оптимальных моментов для входа/выхода из позиций.
4. Комплексный анализ IPO: Не ограничиваться только финансовыми показателями компании, но и проводить глубокий анализ макроэкономического и геополитического фона перед принятием решения об участии в IPO.
5. Долгосрочная перспектива: Российский рынок акций, несмотря на краткосрочные колебания, имеет потенциал восстановления в 2025 году (прогнозируется рост индексов на 15-40%). Инвесторам с долгосрочными целями следует учитывать эту перспективу.

Рекомендации для регуляторов: Развитие инфраструктуры и защита прав

Роль регуляторов, и в первую очередь Центрального банка РФ, является определяющей для устойчивости и развития финансового рынка. На основе проведенного анализа можно выделить следующие ключевые рекомендации:

1. Развитие инфраструктуры финансового рынка:
   • Совершенствование платежных систем: Продолжение работы по развитию Системы быстрых платежей (СПБ) и внедрению цифрового рубля для повышения эффективности и снижения издержек.
   • Развитие торговой и посттрейдинговой инфраструктуры: Внедрение новых технологий для повышения скорости, безопасности и прозрачности операций.
2. Сокращение информационных и регулятивных барьеров:
   • Пересмотр избыточных требований: Устранение бюрократических препятствий для эмитентов и инвесторов.
   • Гармонизация законодательства: Приведение нормативно-правовой базы в соответствие с международными стандартами для повышения инвестиционной привлекательности.
   • Создание «регуляторных песочниц»: Для тестирования новых финансовых продуктов и технологий, что способствует инновациям.
3. Поддержание курса национальной валюты:
   • Использование инструментов денежно-кредитной политики, включая ключевую ставку, и операций на валютном рынке для обеспечения финансовой стабильности и предсказуемости.
   • Проведение политики, таргетирующей инфляцию в сочетании с реальным ростом ВВП, выраженного в долларах США, что целесообразно для российского рынка акций.
4. Выявление недобросовестных практик и защита прав инвесторов:
   • Проведение регулярных исследований и опросов потребителей для выявления таких недобросовестных практик, как навязывание дополнительных услуг, предоставление неполной информации или избыточная реклама.
   • Усиление надзора за процессом IPO, обеспечивая соблюдение правил и защиту прав инвесторов. ЦБ РФ устанавливает требования к раскрытию информации эмитентами и контролирует соблюдение законодательства.
5. Развитие национальной рейтинговой индустрии: Уделение особого внимания прозрачности рейтинговой деятельности для повышения доверия к национальным рейтингам.

Эти меры направлены на создание более справедливого, прозрачного и эффективного финансового рынка, способного привлекать как внутренних, так и внешних инвесторов, и способствовать устойчивому экономическому развитию.

Проблемы и перспективы развития статистического анализа финансовых рынков и биржевой деятельности в России в условиях современной экономической ситуации

Российский финансовый рынок, хоть и демонстрирует устойчивость и адаптивность, сталкивается с рядом системных проблем. Одновременно с этим, он обладает значительным потенциалом для развития, особенно в сфере статистического анализа, который призван стать ключевым инструментом для преодоления вызовов и реализации перспектив.

Специфика российского финансового рынка: «Молодость» и уязвимость

В сравнении с рынками развитых экономик, российский финансовый рынок часто характеризуется «молодостью» и «неопытностью». Эти характеристики делают его более уязвимым и волатильным в условиях санкций и мировых экономических потрясений, требуя от участников рынка особой осторожности и глубокого анализа.

Основные проблемы, вытекающие из этой специфики:

• Ограниченный набор финансовых инструментов: Недостаток длинных инструментов, таких как долгосрочные облигации с фиксированной доходностью, и низкая диверсификация производных финансовых инструментов. Это сужает возможности для инвесторов и ограничивает хеджирование рисков.
• Слабое развитие инфраструктуры: Несмотря на значительные усилия, инфраструктура рынка (торговые системы, клиринг, расчеты) может уступать мировым аналогам по скорости, надежности и технологичности.
• Низкий уровень конкуренции: Высокая концентрация рынка на ограниченном круге крупных игроков и инструментов может снижать его эффективность и инновационность.
• Частые изменения правил формирования пенсионных накоплений: Нестабильность в этой сфере подрывает доверие населения к долгосрочным инвестициям.
• Низкий уровень финансовой грамотности населения: Хотя и наблюдается рост, уровень финансовой грамотности остается ниже среднего по развитым странам, что ограничивает вовлеченность граждан в инвестиционные процессы и их способность принимать обоснованные решения. Это, в свою очередь, замедляет развитие розничного инвестирования и спроса на новые финансовые продукты.

Все эти факторы создают сложности для статистического анализа, требуя более изощренных методов и подходов для получения достоверных результатов и эффективных прогнозов.

Барьеры и пути повышения качества информации

Качество статистического анализа напрямую зависит от качества исходных данных. В России существуют определенные барьеры, влияющие на этот аспект:

• Проблемы в нормативно-правовом регулировании (17,3%): Несовершенство законодательства может создавать пробелы в раскрытии информации или приводить к избыточным требованиям, усложняющим сбор и обработку данных.
• Сложности в финансовом обеспечении (16,9%): Недостаток средств для внедрения современных систем сбора и обработки данных, а также для обучения квалифицированных специалистов.
• Отсутствие финансовых технологий (16,0%): Недостаточное использование передовых технологий для автоматизации сбора, верификации и анализа данных.
• Трудности в развитии информационной инфраструктуры (13,9%): Недостаточная развитость телекоммуникационных сетей и центров обработки данных в регионах.

Пути повышения качества информации:

• Внедрение единых стандартов раскрытия информации: Гармонизация отчетности эмитентов и участников рынка в соответствии с международными практиками.
• Использование независимых верификаторов данных: Привлечение сторонних организаций для подтверждения достоверности публикуемой информации.
• Развитие аналитических инструментов: Создание и внедрение программных решений для более точной оценки активов и индексов.

Повышение качества информации о стоимости фондовых активов и фондовых индексах является фундаментальной задачей для развития статистического анализа, так как только на основе надежных данных можно строить эффективные модели и принимать взвешенные решения.

Стратегические направления развития и автономия рынка

Несмотря на вызовы, российский финансовый рынок обладает значительным потенциалом развития. Банк России и другие регуляторы активно работают над созданием благоприятных условий для его роста:

• Внедрение международных стандартов: Адаптация лучших мировых практик в области финансовой отчетности (МСФО), корпоративного управления и риск-менеджмента. Это повышает прозрачность и инвестиционную привлекательность российского рынка.
• Совершенствование правовой базы: Устранение пробелов в законодательстве, унификация регуляторных требований, создание условий для появления новых финансовых продуктов и услуг. Развитие национального финансового рынка должно следовать принципу приоритета интересов его конечных бенефициаров: граждан и бизнеса.
• Развитие национальной рейтинговой индустрии: Создание конкурентной среды среди рейтинговых агентств, формирование прозрачных методологий оценки и повышение доверия к национальным рейтингам.
• Формирование автономии российского фондового рынка: В условиях геополитической нестабильности наблюдается восходящая тенденция рыночной капитализации, обусловленная трансформацией рынка ценных бумаг и формированием его автономии от мировых финансовых рынков. Снижение зависимости от иностранных инвесторов и переход к преимущественно внутреннему спросу способствует повышению устойчивости и самодостаточности рынка.
• Рост числа клиентов на фондовом рынке: Прогнозируется дальнейший рост числа частных инвесторов, хотя и более умеренными темпами (прогноз роста 16%, 7,5% и 3,5% за 2023-2025 гг. после бурного роста 154%, 82% и 34% за 2020-2022 гг. соответственно). Это создает потенциал для увеличения ликвидности и глубины рынка.

Эти стратегические направления указывают на эволюцию российского финансового рынка в сторону большей зрелости, независимости и ориентации на внутренние источники роста. Статистический анализ в этом контексте становится не просто инструментом измерения, а активным участником процесса трансформации, предоставляя обратную связь и помогая корректировать курс развития.

Цифровизация и развитие финансовых технологий (FinTech) на российских финансовых рынках: Влияние на статистический анализ

Эпоха цифровизации необратимо трансформирует каждый аспект современной экономики, и финансовые рынки не являются исключением. Развитие финансовых технологий (FinTech) в России оказывает глубокое влияние на сбор, обработку и, как следствие, на статистический анализ данных, открывая новые горизонты, но и создавая новые вызовы.

Big Data, машинное обучение и искусственный интеллект в финансовом анализе

Переход к цифровой экономике сделал большие данные (Big Data) неотъемлемой частью финансового анализа. С каждым днем генерируются колоссальные объемы информации — от биржевых котировок и транзакций до новостных лент и социальных сетей. Big Data позволяет:

• Ускорить анализ финансовых потоков: Мгновенная обработка и интерпретация данных, что критически важно для высокочастотного трейдинга и оперативного принятия решений.
• Повысить точность прогнозов: Анализ более широкого спектра факторов и выявление нелинейных зависимостей, недоступных для традиционных методов.
• Выявлять скрытые закономерности: Обнаружение неочевидных корреляций и паттернов, которые могут предсказывать движение рынка.
• Минимизировать риски: Раннее обнаружение аномалий и потенциальных угроз.

Технологии машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) тесно связаны с Big Data, предоставляя инструментарий для ее анализа и обработки. В российском финансовом секторе их применение уже активно и постоянно расширяется:

• Кредитный скоринг: Более точная оценка кредитоспособности заемщиков на основе анализа их цифрового следа.
• Персонализация банковских продуктов: Предложение клиентам индивидуализированных финансовых услуг на основе их поведенческих данных.
• Выявление мошенничества: Автоматизированные системы, способные в реальном времени обнаруживать подозрительные транзакции.
• Анализ рыночных настроений (Sentiment Analysis): Обработка текстовых данных из новостей, социальных сетей для оценки общего эмоционального фона рынка и его влияния на цены активов.
• Оптимизация торговых стратегий: Алгоритмический трейдинг, позволяющий автоматически совершать сделки на основе сложных моделей.

Примеры применения ML/AI на российском рынке включают автоматизацию обработки заявок на кредиты, создание чат-ботов для клиентской поддержки, прогнозирование финансовых рынков и разработку систем обнаружения аномалий. Прогнозируется, что рынок аналитики Big Data в России в 2024 году достигнет 150 млрд рублей, что свидетельствует об уверенном росте и интеграции этих технологий в финансовый сектор.

Новая инфраструктура цифрового финансового рынка и регуляторные подходы

Центральный банк России взял курс на развитие финансовых технологий еще в 2015 году, разработав «Основные направления развития финансовых технологий» и план действий. В результате в стране активно строится новая инфраструктура цифрового финансового рынка:

• Система быстрых платежей (СПБ): Позволяет осуществлять мгновенные переводы денежных средств между счетами физических и юридических лиц по упрощенным реквизитам.
• Цифровой профиль: Единая государственная информационная система, которая содержит сведения о гражданах и позволяет получать финансовые и государственные услуги онлайн.
• Единая биометрическая система (ЕБС): Позволяет удаленно идентифицировать клиентов банков по голосу и лицу, повышая доступность финансовых услуг.
• Цифровой рубль: Проект по созданию третьей формы национальной валюты, который находится в стадии активной разработки и тестирования.

Внедрение Big Data в банковскую деятельность и развитие FinTech направлены на повышение эффективности и улучшение бизнес-процессов, но одновременно создают новые факторы риска, требующие трансформации регуляторных подходов:

• Угрозы кибербезопасности: Увеличение объемов данных и цифровых операций делает финансовый сектор более уязвимым для кибератак.
• Риски утечки и неправомерного использования персональных данных: Необходимость усиления защиты конфиденциальной информации клиентов.
• Алгоритмические риски: Связаны с некорректной работой моделей машинного обучения, способных приводить к неверным решениям и системным сбоям.
• Дезинтермедиация и стирание границ: Развитие FinTech приводит к появлению новых игроков на рынке, что стирает традиционные границы между банковской и небанковской деятельностью, требуя адаптации регуляторной базы.

Трансформация регуляторных подходов предполагает усиление требований к защите данных, разработку этических принципов использования ИИ в финансах и совершенствование механизмов надзора за финтех-компаниями. Банк России активно работает над балансом между инновациями и регулированием.

Проблемы и перспективы развития FinTech

Несмотря на активное развитие, существуют и серьезные проблемы:

• Отсутствие образовательных программ в области цифровой экономики: Является ключевой проблемой в большинстве регионов России. Это приводит к дефициту квалифицированных кадров в сфере анализа данных и ИИ, который, по оценкам, составляет десятки тысяч человек.
• Недостаточное финансирование R&D: Может замедлять разработку собственных передовых технологий.

Однако, перспективы развития FinTech в России выглядят многообещающе:

• Дальнейший рост рынка Big Data: Прогнозы показывают продолжение уверенного роста.
• Расширение применения ML/AI: Интеграция этих технологий во все большее количество финансовых процессов.
• Развитие экосистемы цифровых финансовых услуг: Создание комплексных платформ, где клиенты смогут получать широкий спектр услуг.
• Импортозамещение технологий: Акцент на развитие отечественных решений в области программного обеспечения и оборудования.

Цифровизация и FinTech не просто изменяют инструменты статистического анализа, они переопределяют саму природу данных, их доступность и возможности обработки, открывая новую эру для глубокого и оперативного понимания финансовых рынков.

Нормативно-правовая база регулирования финансовых рынков РФ: Актуальный обзор

Надежное и прозрачное функционирование финансовых рынков невозможно без четкой и всеобъемлющей нормативно-правовой базы. В Российской Федерации эта база представляет собой многоуровневую систему, направленную на обеспечение стабильности, защиту прав участников и стимулирование развития. Фондовый рынок, как и другие сегменты финансового рынка, находится в ведении Российской Федерации согласно статье 71 пункта «ж» Конституции РФ, что подчеркивает его стратегическое значение.

Основные законодательные и нормативные акты

Правовое регулирование финансовых рынков в РФ базируется на целом комплексе федеральных законов, постановлений Правительства и нормативных актов Центрального банка:

1. Федеральный закон от 22 апреля 1996 г. № 39-ФЗ «О рынке ценных бумаг»: Является основополагающим документом, определяющим правовые основы выпуска, обращения и регистрации ценных бумаг, а также регулирующим деятельность профессиональных участников рынка.
2. Федеральный закон от 5 марта 1999 г. № 46-ФЗ «О защите прав и законных интересов инвесторов на рынке ценных бумаг»: Этот закон имеет ключевое значение для формирования доверия к рынку, устанавливая механизмы защиты прав частных и институциональных инвесторов.
3. Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. № 325-ФЗ «Об организованных торгах»: Регулирует деятельность бирж и торговых систем, устанавливает требования к организации и проведению торгов, клирингу и расчетам.
4. Федеральный закон от 27 июля 2010 г. № 224-ФЗ «О противодействии неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»: Этот закон направлен на обеспечение справедливого ценообразования и предотвращение недобросовестных практик, которые могут подрывать доверие к рынку.
5. Законодательные акты, регулирующие смежные области:
   • Валютные операции: Определяют правила проведения валютных сделок и контроля за ними.
   • Управление активами: Регулируют деятельность управляющих компаний и инвестиционных фондов.
   • Ипотечные ценные бумаги: Устанавливают особенности выпуска и обращения этих инструментов.
   • Персональные данные: Обеспечивают защиту конфиденциальной информации участников рынка, что особенно актуально в условиях цифровизации.
   • Консолидированная финансовая отчетность: Устанавливает требования к прозрачности и полноте финансовой информации эмитентов.
6. Постановление Правительства РФ от 29 августа 2011 г. № 717 «О некоторых вопросах государственного регулирования в сфере финансового рынка Российской Федерации»: Определяет общие принципы государственного регулирования, включая разграничение полномочий между различными ведомствами.

Роль Центрального банка РФ в регулировании и надзоре

Центральный банк России является мегарегулятором финансового сектора страны, выполняя обширные функции контроля и надзора. Эта роль включает в себя:

• Лицензирование финансовых организаций: Выдача разрешений на осуществление банковской, брокерской, дилерской, управляющей и депозитарной деятельности.
• Мониторинг деятельности: Постоянное отслеживание операций и финансового состояния поднадзорных организаций.
• Проведение инспекционных проверок: Регулярные или внеплановые проверки для выявления нарушений и оценки рисков.
• Применение мер воздействия за нарушения: Наложение штрафов, приостановление операций, отзыв лицензий в случае выявления несоблюдения законодательства.
• Разработка и утверждение нормативных актов: Издание положений, инструкций и указаний, обязательных для всех участников финансового рынка, например, Положение Банка России от 17.10.2014 № 437-П, которое устанавливает требования к методикам расчета индексов организаторов торговли.

Функции ЦБ РФ направлены на поддержание стабильности финансовой системы, защиту прав потребителей финансовых услуг и инвесторов, а также на предотвращение системных рисков.

Цели и механизмы правовой системы регулирования

Общая цель правовой системы регулирования финансовых рынков заключается в создании условий для эффективного и безопасного функционирования, что включает:

• Развитие финансовых институтов: Стимулирование роста и инноваций в банковском секторе, на рынке ценных бумаг и в других сегментах.
• Повышение их прозрачности и доверия со стороны инвесторов: Требования к раскрытию информации, стандарты корпоративного управления, механизмы борьбы с инсайдерской торговлей.
• Антикризисное регулирование: Разработка механизмов оперативного реагирования на кризисные явления и поддержания ликвидности финансовой системы.
• Повышение устойчивости финансового сектора: Установление нормативов достаточности капитала, ликвидности и других пруденциальных требований.

Эти цели достигаются за счет внедрения стандартов корпоративного управления, требований к раскрытию информации эмитентами, а также разработкой механизмов оперативного реагирования на кризисные явления и поддержания ликвидности финансовой системы. Постоянное совершенствование нормативно-правовой базы является динамичным процессом, адаптирующимся к новым вызовам, таким как цифровизация и геополитическая нестабильность, с целью обеспечения устойчивого и сбалансированного развития российского финансового рынка.

Заключение

Проведенное исследование позволило глубоко погрузиться в сложный и динамичный мир статистического анализа финансовых рынков и биржевой деятельности Российской Федерации в период 2024-2025 годов. Мы увидели, что несмотря на внешние ограничения и геополитическую турбулентность, российский финансовый рынок демонстрирует удивительную адаптивность и потенциал роста, о чем свидетельствуют рекордные прибыли банковского сектора, значительный рост кредитования и увеличение объемов торгов на Московской Бирже.

Актуальность статистического анализа для понимания и прогнозирования динамики этого рынка невозможно переоценить. Мы детально рассмотрели спектр методов – от классических (корреляционно-регрессионный, индексный, анализ временных рядов) до современных эконометрических моделей (ARIMA, GARCH, включая их асимметричные модификации) и передовых методов машинного обучения (LSTM, SVM). Каждый из этих инструментов, примененный с учетом специфики российского рынка, предоставляет уникальные возможности для выявления закономерностей, оценки рисков и формирования обоснованных прогнозов.

Особое внимание было уделено комплексному влиянию макроэкономических (ВВП, инфляция, процентные ставки, цены на нефть), геополитических (санкции, международные события) и регуляторных факторов. Статистический анализ подтвердил высокую корреляцию российского фондового рынка с ценами на нефть и курсом доллара, а также выявил чувствительность к геополитическим шокам. В этой связи, роль Центрального банка РФ как мегарегулятора, активно реагирующего на вызовы через регуляторные послабления и денежно-кредитную политику, оказалась критически важной.

Практические примеры применения коэффициента бета и индекса волатильности MOEX VIX, а также детальный подход к анализу IPO, проиллюстрировали, как статистические индикаторы могут служить надежным компасом для инвесторов. Одновременно были сформулированы стратегические рекомендации для регуляторов, направленные на развитие инфраструктуры, сокращение барьеров, поддержание валютной стабильности и защиту прав инвесторов, что должно способствовать дальнейшему укреплению рынка.

Мы также акцентировали внимание на проблемах, присущих российскому рынку – его «молодости», ограниченности инструментов, слабости инфраструктуры и низком уровне финансовой грамотности населения. Однако, эти вызовы компенсируются перспективами развития, включая внедрение международных стандартов, совершенствование правовой базы, развитие национальной рейтинговой индустрии и, что особенно важно, формирование автономии рынка от мировых влияний.

Наконец, цифровизация и развитие финансовых технологий (FinTech) были представлены как мощнейшие драйверы трансформации, радикально изменяющие методы сбора, обработки и анализа данных. Big Data, машинное обучение и искусственный интеллект не просто ускоряют процессы, но и позволяют выявлять глубинные, ранее недоступные закономерности, предлагая беспрецедентные возможности для повышения точности прогнозов и минимизации рисков. При этом была подчеркнута необходимость адаптации регуляторных подходов к новым вызовам, связанным с кибербезопасностью и алгоритмическими рисками.

Вклад данной работы заключается в закрытии «слепых зон» конкурентных исследований, предоставляя актуальный анализ за 2024-2025 годы, углубленное рассмотрение продвинутых эконометрических моделей с их практическим применением на российском рынке, детальное изучение комплексного влияния факторов и исчерпывающий обзор перспектив развития в условиях цифровизации и новых вызовов.

Таким образом, статистический анализ остается незаменимым инструментом для всех, кто стремится понять, прогнозировать и формировать будущее российского финансового рынка. Дальнейшие исследования могут быть сосредоточены на разработке более сложных гибридных моделей, учитывающих нелинейность и многофакторность рынка, а также на глубоком изучении поведенческих аспектов инвесторов в условиях цифровой трансформации.

Список использованной литературы

1. Банк России представил обзор финансовых инструментов за 2024 год. URL: https://www.cbr.ru/
2. Московская биржа объявляет финансовые результаты 2024 года. URL: https://www.moex.com/
3. Годовой отчет 2024 — Московская Биржа. URL: https://www.moex.com/
4. ЦБ РФ подвел итоги 2024 г. на российском финансовом рынке — КСП Капитал УА ООО. URL: https://kspcapital.ru/
5. Мосбиржа (MOEX): финансовая отчетность за 2024 год — XVESTOR. URL: https://xvestor.ru/
6. Московская биржа 6 марта представит отчетность по МСФО за 2024 год — Финам. URL: https://www.finam.ru/
7. Обзор российского финансового сектора. 2024 год — Аналитика. АРБ. URL: https://arb.ru/
8. Объем торгов на Мосбирже в октябре вырос на 23,1% год к году. URL: https://www.moex.com/
9. Объем торгов Мосбиржи в октябре вырос на 23% год к году — Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/
10. Рынок акций-2025: настрой на восстановление в ожидании смягчения ДКП. URL: https://www.finam.ru/
11. Объем торгов на рынках Мосбиржи повысился в октябре на 23% год к году — Финам. URL: https://www.finam.ru/
12. Рубль укрепляется ко всем основным валютам. ЦБ установил официальные курсы на 2 ноября | Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/
13. ЦБ РФ установил курс евро с 2 ноября в размере 93,3848 руб. — Финмаркет. URL: https://www.finmarket.ru/
14. Тенденции финансового рынка на рубеже 2024–2025. Что делали инвесторы? URL: https://www.finam.ru/
15. Абелев О. для РБК — о перспективных акциях российского рынка на 2025 год. URL: https://www.rbc.ru/
16. Обзор российского финансового сектора — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/
17. Курсы валют ЦБ РФ: курс рубля к доллару, евро, гривне, лире, тенге, юаню, рупии. URL: https://www.cbr.ru/
18. ЦБ снизил официальный курс доллара на 2 ноября до 80,8861 рубля — Финам. URL: https://www.finam.ru/
19. От ужесточения к смягчению? Как будет развиваться экономика в ближайшие три года. URL: https://www.finam.ru/
20. Обзор рисков финансовых рынков — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/
21. Отчетность по МСФО — Московская Биржа. URL: https://www.moex.com/
22. Минфин видит желание российских компаний выходить на рынок капитала — Финам. URL: https://www.finam.ru/
23. «Рынок торгуется с дисконтом»: какие акции могут подорожать в 2025 году и принести инвесторам прибыль | Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/
24. Радужные прогнозы: что покупать на фондовом рынке в 2025 году — Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/
25. Индекс Мосбиржи: прогноз на 2025 год — Финам. URL: https://www.finam.ru/
26. Фондовый рынок вырос. Итоги торгов на Мосбирже — Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/
27. БПИФ денежного рынка «взлетели» в 2024 году. Почему интерес к ним сохранится в 2025-м — Финам. URL: https://www.finam.ru/
28. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2025 год и период 2026 и 2027 годов (разработаны Банком России) — КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/
29. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2025 год и период 2026 и 2027 годов (разработаны Банком России) ᐈ Параграф online.zakon.kz. URL: https://online.zakon.kz/
30. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2024 год и период 2025 и 2026 годов — Налоговый кодекс. URL: https://nalogkodeks.ru/
31. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВОГО РЫНКА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИ — Fintechru. URL: https://fintechru.org/
32. Минфин проведет аукционы по размещению ОФЗ 29 октября — Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/
33. МИНФИН РФ НАДЕЕТСЯ НА СОЗДАНИЕ БЮДЖЕТНОЙ ПОЛИТИКОЙ ПРОСТРАНСТВА ДЛЯ СНИЖЕНИЯ КЛЮЧЕВОЙ СТАВКИ В 2026 Г. — СИЛУАНОВ — Financial One. URL: https://financialone.com/
34. основные направления развития финансового рынка российской федерации — service.garant.ru. URL: https://service.garant.ru/
35. Российские финансы: обзор важнейших событий октября 2025 года. URL: https://www.finam.ru/
36. Минфин хочет повысить привлекательность акций госкомпаний через топ-менеджмент — Новости о нефти и газе в России и мире — OilCapital.ru. URL: https://oilcapital.ru/
37. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение в — РЭУ. URL: https://www.rea.ru/
38. Индексный метод — Финансовый анализ. URL: https://finanaliz.ru/
39. АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
40. статистические методы в анализе и прогнозировании Совершенствовани — Вопросы статистики. URL: https://voprstat.ru/
41. ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ: ТЕНДЕНЦИИ, РИСКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
42. Диссертация на тему «Статистические методы оценки волатильности финансового рынка», скачать бесплатно автореферат по специальности ВАК РФ 08.00.12 — Бухгалтерский учет, статистика — disserCat. URL: https://www.dissercat.com/
43. Финансовые временные ряды: прогнозирование и распознавание нарушений динамики. URL: https://cyberleninka.ru/
44. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯ — Научный портал. URL: https://science-expert.ru/
45. Статистика финансовых рынков — Elibrary. URL: https://elibrary.ru/
46. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РАБОТЫ НА РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ | ЭКОНОМИКА И БИЗНЕС: теория и практика. URL: https://economyandbusiness.ru/
47. Использование корреляционно-регрессионного анализа для работы на рынке ценных бумаг Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
48. Анализ финансово-экономических временных рядов — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/
49. Диссертация на тему «Разработка метода анализа и прогнозирования финансовых временных рядов фондового рынка в условиях нестабильной экономики — disserCat. URL: https://www.dissercat.com/
50. Анализ временных рядов — Факультет экономических наук — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/
51. Фондовый рынок России как источник реальных инвестиций — Государственный университет управления. URL: https://guu.ru/
52. перспективы развития фондового рынка рф в условиях геополитической нестабильности — Научный результат. Экономические исследования. URL: https://research-result.ru/
53. Индекс МосБиржи (IMOEX), график и котировки. URL: https://www.moex.com/
54. О ФИНАНСОВЫХ ИНДИКАТОРАХ — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/
55. Российский рынок вырос на отчетности и корпоративных новостях — Финам. URL: https://www.finam.ru/
56. Применение корреляционно-регрессионного анализа как направление исследовательской деятельности при обучении эконометрике Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
57. Диссертация на тему «Методология статистического изучения фондового рынка в России в условиях перехода к рыночной экономике — disserCat. URL: https://www.dissercat.com/
58. Применение корреляционно-регрессионного анализа в оценке бизнеса сравнительным подходом — Касьяненко Т.Г., Полоско А.С. / Российское предпринимательство / № 20, 2015. URL: https://creativeconomy.ru/
59. Корреляционно-регрессионный анализ в экономике Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
60. Национальная система финансовых и товарных индикаторов — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/
61. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВОГО РЫНКА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИ — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/
62. Анализ эффективности финансового рынка России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
63. Анализ показателей российского финансового рынка Группа компаний ИНФРА-М. URL: https://infra-m.ru/
64. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВОГО РЫНКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
65. ФИНАНСОВЫЙ РЫНОК РОССИИ: ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
66. Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
67. Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок России — ИНП РАН. URL: https://www.ecfor.ru/
68. Влияние макроэкономических факторов на динамику фондового рынка России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
69. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА РОССИЙСКИЙ РЫНОК АКЦИЙ — Elibrary. URL: https://elibrary.ru/
70. Влияние макроэкономических показателей на доходность индексов российской фондовой биржи. URL: https://cyberleninka.ru/
71. Геополитика спровоцировала обвал российского рынка — Investing.com. URL: https://ru.investing.com/
72. Центральный Банк российской Федерации как мегарегулятор российского финансового рынка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
73. Геополитические риски и их влияние на российский фондовый рынок в 2025 году. URL: https://www.finam.ru/
74. ВЛИЯНИЕ ГЕОПОЛИТИКИ НА ДИНАМИКУ РОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
75. Геополитика продиктовала рост российскому рынку 07.08.2025 — Финам. URL: https://www.finam.ru/
76. ПОКАЗАТЕЛИ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ФОНДОВЫЙ РЫНОК В РОССИИ, И РЕГУЛИРОВАНИЕ ЕГО РАЗВИТИЯ — Рамазанов — Цифровая экономика и инновации. URL: https://digec.ru/
77. Регуляторное воздействие Банка России на финансовый рынок в связи с недружественными действиями некоторых иностранных государств и международных организаций — Издательская группа ЮРИСТ. URL: https://lawinfo.ru/
78. ТРАНСФОРМАЦИЯ ФУНКЦИЙ ЦЕНТРАЛЬНОГО БАНКА РФ КАК МЕГАРЕГУЛЯТОРА. URL: https://cyberleninka.ru/
79. Центральный Банк Российской Федерации как интегрированный финансовы — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/
80. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА РОССИЙСКИЙ РЫНОК АКЦИЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
81. Рынок акций РФ может оказаться под давлением в начале основных торгов в четверг — «Велес Капитал» — Финмаркет. URL: https://www.finmarket.ru/
82. Основные макроэкономические показатели для российского рынка — Финам. URL: https://www.finam.ru/
83. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И НЕФТЯНЫХ ЦЕН НА СОСТОЯНИЕ ФИНАНСОВОГО РЫНКА РФ И ЕГО СЕГМЕНТОВ | Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право — Журналы УдГУ. URL: https://journals.udsu.ru/
84. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И НЕФТЯНЫХ ЦЕН НА СОСТОЯНИЕ ФИНАНСОВОГО РЫНКА РФ И ЕГО СЕГМЕНТОВ: ANALYSIS OF THE IMPACT OF MACROECONOMIC FACTORS AND OIL PRICES ON THE STATE OF THE RUSSIAN FINANCIAL MARKET AND ITS SEGMENTS — ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/
85. Российский финансовый рынок: факторы развития и барьеры роста Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
86. Макроэконометрическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
87. Как применять макроэкономический анализ в трейдинге на фондовом рынке? — Финам. URL: https://www.finam.ru/
88. Анализ макроэкономических тенденций. URL: https://cyberleninka.ru/
89. Эконометрическое моделирование рынка ценных бумаг Российской Федерации — Elibrary. URL: https://elibrary.ru/
90. Прогнозирование волатильности фондового индекса РТС с использованием GARCH-моделей — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/
91. Прогнозирование волатильности российского биржевого рынка акций в условиях международных экономических санкций | Глебова | Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. URL: https://finjournal.fa.ru/
92. Моделирование волатильности фондового рынка в период кризиса Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
93. Прогнозирование фондового рынка Российской Федерации с помощью GARCH-моделирования Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
94. Моделирование и прогнозирование волатильности — Mathnet.RU. URL: https://www.mathnet.ru/
95. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ARMA И ARIMA ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ГОРИЗОНТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО ПОДХОДА — Вестник Алтайской академии экономики и права (научный журнал). URL: https://vaael.ru/
96. Демонстрационный файл. URL: https://www.hse.ru/
97. Анализ временных рядов: от основ к моделям ARIMA Джорджа Бокса — Инфостарт. URL: https://infostart.ru/
98. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕНОВОЙ ДИНАМИКИ АКЦИЙ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛИ ARIMA-GARCH Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
99. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕНЫ БАЗОВОГО АКТИВА НА. URL: https://cyberleninka.ru/
100. Эконометрический ликбез: прогнозирование временных рядов — Квантиль. URL: https://quantile.ru/
101. АЛГОРИТМ КОМБИНИРОВАНИЯ МОДЕЛЕЙ ARIMA И GARCH ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БИРЖЕВЫХ КОТИРОВОК : научное издание — СФУ. URL: https://journal.sfu-kras.ru/
102. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОЛАТИЛЬНОСТИ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПРИ ПОМОЩИ М — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/
103. Поведенческие модели участников биржи — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/
104. ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ: АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
105. Сравнительный анализ прогнозных моделей ARIMA и lSTM на примере акций рос — ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/
106. Инструменты фондового рынка — Московская Биржа. URL: https://www.moex.com/
107. Финансовые инструменты срочного рынка ценных бумаг — Московская Биржа. URL: https://www.moex.com/
108. Модели ценообразования опционов — Московская Биржа | Управление рисками. URL: https://www.moex.com/
109. МЕТОД АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ЕГО МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ В ПРОГРАММНОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ | Международный научно-исследовательский журнал. URL: https://research-journal.org/
110. нормативно-правовая база участников финансового рынка (брокеров, дилеров, форекс-дилеров, управляющих, депозитариев). URL: https://cyberleninka.ru/
111. Правовое регулирование финансовых рынков в России — Право Просто РФ. URL: https://pravo.ru/
112. Использование больших данных в финансовом анализе — АПНИ. URL: https://apni.ru/
113. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты. URL: https://cyberleninka.ru/
114. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/
115. правовое регулирование рынка ценных бумаг в российской федерации. URL: https://cyberleninka.ru/
116. ЗАКОНОДАТЕЛЬНЫЕ ОСНОВЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ РОССИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
117. Особенности использования больших данных в финансовом секторе | Черненков | Вестник университета. URL: https://vestnik.guu.ru/
118. Постановление Правительства РФ от 29.08.2011 N 717 «О некоторых вопросах государственного регулирования в сфере финансового рынка Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями). URL: https://www.consultant.ru/
119. Банки, финансовые платформы и Big Data: тенденции развития и направления. URL: https://cyberleninka.ru/
120. Анализ современных тенденций развития финансового рынка в России — Вестник Евразийской науки. URL: https://esj.today/
121. ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВОГО РЫНКА РОССИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
122. ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ФОНДОВОГО РЫНКА РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ — Вестник Алтайской академии экономики и права (научный журнал). URL: https://vaael.ru/
123. Цифровые технологии в финансовой сфере: эволюция и основные тренды развития в России и за рубежом. URL: https://cyberleninka.ru/
124. Российский финансовый рынок 2024: анализ, проблемы, перспективы — АПНИ. URL: https://apni.ru/
125. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2025 год и период 2026 и 2027 годов | Документы ленты ПРАЙМ — Система ГАРАНТ. URL: https://www.garant.ru/
126. FINTECH И ЦИФРОВЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ НА МИРОВОМ ФИНАНСОВОМ РЫНКЕ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
127. Проблемы и перспективы российского финансового рынка в условиях структурных изменений мировой экономики | Глазьев | Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. URL: https://finjournal.fa.ru/
128. Тенденции цифровизации российского рынка финансовых услуг Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
129. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ НА РЫНКЕ FINTECH В РОССИИ — Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: https://fundamental-research.ru/
130. Финансовый рынок России: особенности и тенденции Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
131. Итоги недели за период с 25 октября по 1 ноября — Frank RG. URL: https://frankrg.com/
132. Ищем волатильность: акции с высокими бетами — БКС Экспресс. URL: https://bcs-express.ru/
133. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВОЛАТИЛЬНОСТИ АКЦИЙ РОССИЙСКИХ КОМПА. URL: https://cyberleninka.ru/
134. О балансе между инновациями и регулированием: что обсудили на Форуме ЦИФРАПРАВА — Право РУ. URL: https://pravo.ru/
135. Планируемые IPO в РФ и мире: мониторинг, дорожные шоу и ожидания рынка. URL: https://cyberleninka.ru/
136. Эксперты разошлись во мнениях о перспективах российского рынка в ноябре | ProFinance.Ru. URL: https://www.profinance.ru/
137. Национальный финансовый рынок в современных условиях: функции и структура — Экономика и управление. URL: https://economy.volsu.ru/
138. ФРС снизила ставку, но призвала инвесторов не обольщаться — Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/
139. Рынок акций РФ в четверг поднялся к 2560п по индексу МосБиржи, отыграв недельные потери — Финмаркет. URL: https://www.finmarket.ru/
140. Резго Г.Я. Биржевое дело. Учебник для ВУЗов. М.: Финансы и статистика, 2004.
141. Биржевое дело: Учебник для вузов / Под ред. Дегтярева О.И. М.: Магистр, 2007. 218 с.
142. Биржи. Биржевое дело: Курс лекций / Под ред. Гребник В.В., Шкодинский С.В. М.: Изд. Экзамен, 2008. 144 с.
143. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2001. 480 с.
144. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для вузов / М.Р. Ефимова и др. М.: Финансы и статистика, 2007. 368 с.
145. Мелкумов Я.С. Социально-экономическая статистика: учебно-методическое пособие. М.: ИМПЭ-ПАБЛИШ, 2007. 200 с.
146. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник для вузов / О.Э. Башина и др.; под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. М.: Финансы и статистика, 2008. 440 с.
147. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: учебник. М.: Финансы и статистика, 2007. 480 с.
148. Статистика: учебное пособие / А.В. Багат и др.; под ред. В.М. Симчеры. М.: Финансы и статистика, 2007. 368 с.
149. Статистика: учебник / И.И. Елисеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. М.: Высшее образование, 2008. 566 с.
150. Социально-экономическая статистика: практикум: учебное пособие / В.Н. Салин и др.; под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской. М.: Финансы и статистика, 2009. 192 с.
151. Теория статистики: учебник для вузов / Р.А. Шмойлова и др.; под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2007. 656 с.
152. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики: учебное пособие для вузов / Р.А. Шмойлова и др.; под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2007. 416 с.
153. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник для вузов / под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2009. 656 с.