Analysis of factors affecting the excess profitability of mutual funds in Russia for 2015-2022

Abstract

The relevance of the study of financial market instruments is undeniable and well aligned with the achievement of Russia's national development goals until 2030. The subject of this article is the excess return of Russian mutual funds (MF) in the period from 2015 to 2022. The authors analyzed in detail the scientific literature and took as a basis the conclusions and results obtained in previous studies on similar topics. The aim of the study was to find the factors determining the excess return of mutual funds, which is the difference between the return of the funds and the return of the selected benchmark. The study was based on data from Investfunds Internet portal, which provides information on investment assets for a wide range of people. Econometric analysis was conducted based on an unbalanced panel consisting of an average of 185 funds per year. To achieve the objective, we studied already existing econometric models for analyzing excess fund returns and used them to construct a pass-through regression model and a fixed-effects model. Analyzing the performance of mutual funds depending on their parameters will allow investors to get relevant recommendations about which fund should be preferred to buy a share in its portfolio, which corresponds to the scientific novelty of the study. The main conclusion of the study is that using econometric criteria, the fixed-effects model was selected as the best of the constructed models. A notable contribution of the authors to the study of the topic is the identification of the main aspects that investors should pay attention to when choosing a mutual fund, namely funds with a high net asset value, the object of investment of which are stocks and money, and the direction of investment - precious metals.

References

  1. Банк России: [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/42236/rewiew_pif_aif_22Q2.pdf. (Дата обращения: 15.06.2023).
  2. КонсультантПлюс: [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/law/hotdocs/63714.html. (Дата обращения: 15.06.2023).
  3. КонсультантПлюс: [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34237/. (Дата обращения: 15.06.2023).
  4. Никоненко В. А. Паевые инвестиционные фонды как институт коллективного инвестирования // Экономика и бизнес: теория и практика. 2020. №5-3.
  5. Абрамова А., Радыгина А., Чернова М. / Эффективность управления портфелями паевых инвестиционных фондов акций и ее оценка // Экономическая политика. 2019. Т.14. №4. С. 8–47.
  6. Федорова Е.А., Сивак А.Р. Сравнение моделей САРМ и Фамы-Френча на российском фондовом рынке // Финансы и кредит. 2012. №42 (522).
  7. Безсмертная Е.Р., Колганова Е.А. Модификация трехфакторной модели Фамы-Френча и ее применение для оценки эффективности управления портфелями инвестиционных фондов России. Финансы: теория и практика. 2023;27(2):17-27.
  8. Артамонов Н. В., Воронина А. А., Емельянов Н. Л., Курбацкий А.Н. / Оценка влияния доходности государственных облигаций на результативность взаимных фондов на примере США // Прикладная эконометрика, 2020, т. 58, с. 55-75.
  9. Артамонов Н.В., Курбацкий А.Н. Избыточная доходность взаимных фондов в США. Вестник МГИМО-Университета. 2023;16(3):244-262.
  10. Независимый источник данных для частного инвестора в России Investfunds: [Электронный ресурс]. URL: https://investfunds.ru/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  11. Московская Биржа: [Электронный ресурс]. URL: https://www.moex.com/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  12. Галанова А.В., Дукова В.В. Факторы, определяющие избыточную доходность портфеля ценных бумаг паевых инвестиционных фондов // Корпоративные финансы. 2018. №4.
  13. КонсультантПлюс: [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_54399/caf6a29f877d8da1136982ea30df39fa1b5e1306/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  14. Гусаков И.Ю. Оптимизация расчета вознаграждения управляющей компании паевого инвестиционного фонда // Финансовые исследования. 2017. №2 (55).
  15. Управляющая компания Арсагера: [Электронный ресурс]. URL: https://arsagera.ru/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  16. Московская Биржа: [Электронный ресурс]. URL: https://www.moex.com/ru/index/totalreturn/MCFTR/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  17. Kurbatskii, A. (2022), “Active Strategy and Other Key Factors of Mutual Funds’ Performance”, Montenegrin Journal of Economics, Vol. 18, No. 3, pp. 99-107.
  18. Ragnar Frisch, Statistical Confluence Analysis by Means of Complete Regression Systems, Institute of Economics, Oslo University, publ. no. 5, 1934.
  19. Ратникова Т. А. Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал ВШЭ. 2006. №2.
  20. GitHub: [Электронный ресурс]. URL: https://ranalytics.github.io/data-mining/021-Model-Quality-Criteria.html. (Дата обращения: 20.10.2023).
  21. Открытый Журнал: [Электронный ресурс]. URL: https://journal.open-broker.ru/investments/pravila-opredeleniya-stoimosti-chistyh-aktivov/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  22. Павлова Елена Владимировна Паевые инвестиционные фонды: анализ доходности и преимущества деятельности // Вестник НГИЭИ. 2015. №3 (46).
  23. Газпромбанк Инвестиции: [Электронный ресурс]. URL: https://gazprombank.investments/blog/market/fondy-denezhnogo-rynka/. (Дата обращения: 20.10.2023).
  24. Apex Consulting Group: [Электронный ресурс]. URL: https://www.pifconsulting.ru/news/news_679.html. (Дата обращения: 20.10.2023).
  25. Независимый источник данных для частного инвестора в России Investfunds: [Электронный ресурс]. URL: https://investfunds.ru/indexes/224/. (Дата обращения: 20.10.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).