Формирование рынка капитала Китая

В статье представлен углубленный анализ становления и развития рынка капитала (сегмент акций и облигаций) Китая. Освещаются факторы, определяющие оценку акций, которые находятся в обращении. В то время как первый фактор выявляет оценку на основе финансовой отчетности компании, второй учитывает текущую рыночную конъюнктуру и настроения инвесторов. Изучая исторические данные, интересно отметить, что с 2000 г. по 2006 г. общая рыночная капитализация акций оставалась стабильной и составила существенные 4 трлн китайских юаней. Однако в 2007 г. произошел значительный сдвиг, когда рыночная капитализация весомо выросла и достигла целых 30 трлн китайских юаней. Этот внезапный рост можно объяснить различными причинами, такими как повышение доверия инвесторов, благоприятные экономические условия и внедрение прогрессивного финансового регулирования. Кроме того, важно отметить, что в том же году индекс Shanghai Composite (ключевой индикатор китайского фондового рынка) достиг беспрецедентного значения в 6 123,04 пункта. Такой показатель продемонстрировал устойчивость и потенциал китайского рынка капитала, а также привлек как внутренних, так и международных инвесторов. Таким образом, анализ, представленный в статье, раскрывает тонкости китайского рынка капитала и механизмы его оценки. В таком анализе устанавливается важность как балансовой, так и рыночной стоимости при определении оценки акций, находящихся в обращении. Кроме того, исторические тенденции подчеркнули устойчивость и уязвимость рынка к внешним шокам, о чем свидетельствуют значительные колебания рыночной капитализации. В целом настоящее исследование помогает понять китайский рынок капитала и его эволюцию с течением времени.

1. Михайлов А.Ю. Нефтегазовые доходы бюджета в 2015 году: прогноз и риски. Финансовый журнал. 2015;2:47–54.

2. Hu G.X., Pan J., Wang J. Chinese capital market: An empirical overview. Working Paper. 2018;24346:1–73. https://doi.org/10.3386/w24346

3. Mikhaylov A. The yield of the carry trade strategy. Finance: Theory and Practice. 2018;22(3):52–63. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2018-22-3-52-63

4. Mikhaylov A., Burakov D., Didenko V. Relationship between Oil Price and Macroeconomic Indicators in Russia. Finance: Theory and Practice. 2019; 23(2):105–116. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2019-23-2-105-116

5. Reus L., Sepulveda-Hurtado G.A. Foreign exchange trading and management with the stochastic dual dynamic programming method. Financial Innovation. 2023;9(1):1–38.

6. Schmitt N., Schwartz I., Westerhoff F. Heterogeneous speculators and stock market dynamics: a simple agent-based computational model. The European Journal of Finance, 2022;28–13(15):1263–1282.

7. Shen H., Cheng X., Ouyang C., Li Y., Chan K.C. Does share pledging affect firms’ use of derivatives? Evidence from China. Emerging Markets Review. 2022;50:100841.

8. Stadnik B. Convexity arbitrage – the idea which does not work. Cogent Economics & Finance. 2022 10(1):2019361.

9. Sun L., Peng J., Dincer H., Yuksel S. Coalition-oriented strategic selection of renewable energy system alternatives using q-ROF DEMATEL with golden cut. Energy. 2022;256:124606.

10. Tracy J.L., Robins R.W. The automaticity of emotion recognition. Emotion. 2008:8(1):81.

11. Vourdas A. Quantum probabilities as dempster-shafer probabilities in the lattice of subspaces. Journal of Mathematical Physics. 2014;55(8):082107.

12. Wang N., Zhou, Q. Does commodity hedging with derivatives reduce stock price volatility? Finance Research Letters. 2022;50:103321.

13. Wang X., Zhong Z.K. Dealer inventory, pricing, and liquidity in the OTC derivatives markets: Evidence from index CDSs. Journal of Financial Markets. 2022;57:100617.

14. Wang X., Lucey B., Huang S. Can gold hedge against oil price movements: Evidence from GARCH-EVT wavelet modeling. Journal of Commodity Markets. 2022;27:100226.

15. Wu X., Dincer H., Yuksel S. Analysis of crowdfunding platforms for microgrid project investors via a q-rung orthopair fuzzy hybrid decision-making approach. Financial Innovation. 2022;8(1):52.

16. Xu X., Yuksel S., Dincer H. An integrated decision-making approach with golden cut and bipolar q-ROFSs to renewable energy storage investments. International Journal of Fuzzy Systems. 2023;25(1):168–181.