vestreaВестник Российского экономического университета имени Г. В. ПлехановаVestnik of the Plekhanov Russian University of Economics2413-28292587-9251Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2413-2829-2026-5-25-41vestrea-2891Research ArticleМАТЕМАТИЧЕСКИЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫMATHEMATIC, STATISTICAL AND INSTRUMENTAL METHODSПоведенческие индикаторы как опережающие сигналы волатильности российского срочного рынкаBehavioral Indicators as Early Sygnals of Russian Derivatives Market Volatilityhttps://orcid.org/0009-0000-1960-593XМининА. Е.MininA. E.

Алексей Евгеньевич Минин, аспирант факультета информационных технологий

125190, Москва, Ленинградский проспект, д. 80

Alexey E. Minin, Post-Graduate Student of the Faculty of Information Technologies

80 Leningradsky Avenue, Moscow, 125190

minin.2000@yandex.ruМосковский университет «Синергия»РоссияSynergy UniversityRussian Federation202628092026052541Copyright © Минин А.Е., 20262026Минин А.Е.Minin A.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vest.rea.ru/jour/article/view/2891

В статье решается актуальная задача поиска опережающих индикаторов волатильности на российском срочном рынке в условиях его структурной трансформации и беспрецедентного роста активности частных инвесторов. Отмечается, что классические подходы к прогнозированию, основанные на ретроспективных ценовых данных, игнорируют богатый информационный пласт, содержащийся в поведении различных групп участников рынка. Цель исследования – эконометрическая проверка гипотезы о том, что поведенческие паттерны, в частности агрессивность позиционирования розничных инвесторов, обладают прогностической силой для будущей рыночной нестабильности. Исследование основано на анализе официальных данных Московской биржи по открытым позициям во фьючерсном контракте на акции ПАО «Газпром» за период с 2020 по 2025 г. В работе предложена и апробирована методика конструирования двух оригинальных поведенческих индикаторов: индекса консенсуса (направленность) и индекса уверенности (интенсивность). С помощью теста Грейнджера на причинность и построения динамических регрессионных моделей ARMAX была установлена и количественно оценена связь между этими индикаторами и индексом волатильности RVI. Ключевым результатом является эмпирическое подтверждение того, что рост индекса уверенности розничных инвесторов является статистически значимым опережающим сигналом для последующего увеличения волатильности с временным лагом в 3–4 недели. Полученные выводы являются статистически устойчивыми и позволяют характеризовать розничных инвесторов как предикторов нестабильности, в отличие от институциональных участников, которые чаще реагируют на уже свершившиеся изменения. Предложенный индикатор может быть использован для создания систем раннего предупреждения о росте рыночных рисков.

The article deals with the acute task of searching for early indicators of volatility on Russian derivatives market in conditions of its structural transformation and unprecedented growth in private investors’ activity. It was pointed out that classical approaches to forecasting based on retrospective price data usually ignore a rich informational layer located in behavior of different groups of market participants. The goal of the research is to verify econometrically the hypothesis that behavioral patterns, in particular aggressive positioning of retail investors, can have predictive power for future market instability. The research is based on analyzing official data of the Moscow Exchange on open positions in future contracts on Gasprom shares for the period 2020–2025. The paper put forward and tested methodology of building two original behavioral indicators: index of consensus (orientation) and index of confidence (intensity). With the help of Greinger test on causality and building regressive ARMAX models the link between these indicators and RVI volatility index was identified and estimated quantitatively. The key result is empiric confirmation of the fact that rising confidence index of retail investors act as statistically important early signal for successive growth in volatility with the time lag of 3–4 weeks. The obtained findings are statistically sustainable and allow us to characterize retail investors as instability predictors in contrast to institutional participants, who more often respond to completed changes. The proposed indicator could be used for developing systems of early warning of growing market risks.

прогнозирование волатильностиоткрытые позицииповедение инвесторовиндекс RVIvolatility forecastingopen positionsinvestor behaviorRVI indexReferencesАбрамов А. Е., Косырев А. Г., Радыгин А. Д., Чернова М. И. Российский рынок акций в 2021 г. и в начале 2022 г. // Экономическое развитие России. – 2022. – Т. 29. – № 1. – С. 36–42.Abramov A. E., Kosyrev A. G., Radygin A. D., Chernova M. I. Rossiyskiy rynok aktsiy v 2021 g. i v nachale 2022 g. [The Russian Stock Market in 2021 and Early 2022]. Ekonomicheskoe razvitie Rossii [Russian Economic Development], 2022, Vol. 29, No. 1, pp. 36–42. (In Russ.).Аль С. В. Волатильность цен акций на бирже и стадное поведение // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 8. – С. 208–212.Al S. V. Volatilnost tsen aktsiy na birzhe i stadnoe povedenie [Stock Price Volatility on the Stock Exchange and Herd Behavior]. Innovatsii i investitsii [Innovations and Investments], 2023, No. 8, pp. 208–212. (In Russ.).Безсмертная Е. Р. Поведение частных инвесторов на фондовом и срочном рынках в 2022–2023 годах: возможная реакция на изменения денежно-кредитной политики // Экономика. Налоги. Право. – 2022. – Т. 15. – № 1. – С. 63–71.Bezsmertnaya E. R. Povedenie chastnykh investorov na fondovom i srochnom rynkakh v 2022–2023 godakh: vozmozhnaya reaktsiya na izmeneniya denezhno-kreditnoy politiki [The Behavior of Private Investors in the Stock and Futures Markets in 2022–2023: A Possible Reaction to Changes in Monetary Policy]. Ekonomika. Nalogi. Pravo [Economy. Taxes. Law], 2022, Vol. 15, No. 1, pp. 63–71.Валишвили М. А. Настроения инвесторов на финансовом рынке: когнитивные искажения и индикаторы оценки // Фундаментальные исследования. – 2025. – № 4. – С. 80–86.Valishvili M. A. Nastroeniya investorov na finansovom rynke: kognitivnye iskazheniya i indikatory otsenki [Investor Sentiment in the Financial Market: Cognitive Biases and Assessment Indicators]. Fundamentalnye issledovaniya [Fundamental Research], 2025, No. 4, pp. 80–86. (In Russ.).Комаровская Н. В. Способы измерения экономической неопределенности // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. – 2024. – № 6. – С. 82–104.Komarovskaya N. V. Sposoby izmereniya ekonomicheskoy neopredelennosti [Ways of Measuring Economic Uncertainty]. ETAP: ekonomicheskaya teoriya, analiz, praktika [ETAP: Economic Theory, Analysis, Practice], 2024, No. 6, pp. 82–104. (In Russ.).Минин А. Е. Оценка влияния санкционного давления на спекулятивную активность на валютном рынке фьючерсов // Цифровые модели и решения. – 2025. – Т. 4. – № 3. – С. 43–54.Minin A. E. Otsenka vliyaniya sanktsionnogo davleniya na spekulyativnuyu aktivnost na valyutnom rynke fyuchersov [Assessing the Impact of Sanctions Pressure on Speculative Activity in the Currency Futures Market]. Tsifrovye modeli i resheniya [Digital Models and Solutions], 2025, Vol. 4, No. 3, pp. 43–54. (In Russ.).Пьянзина И. М. Рынок фьючерсов: объекты и субъекты рынка, особенности регулирования // Парадигмы социальных и экономических процессов России и тенденции их трансформации : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции (Новороссийск, 21 марта 2024 г.). – Краснодар : Индивидуальный предприниматель Алзидан Махер, 2024. – С. 341–345.Pyanzina I. M. Rynok fyuchersov: obekty i subekty rynka, osobennosti regulirovaniya [Futures Market: Objects, Subjects, and Regulation Specifics]. Paradigmy sotsialnykh i ekonomicheskikh protsessov Rossii i tendentsii ikh transformatsii: sbornik materialov Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (Novorossiysk, 21 marta 2024 g.) [Paradigms of Social and Economic Processes in Russia and Trends in Their Transformation. Collection of Materials from the All-Russian Scientific and Practical Conference (Novorossiysk, March 21, 2024)]. Krasnodar, Individualnyy predprinimatel Alzidan Makher, 2024, pp. 341–345. (In Russ.).Родионов Д. Г., Пашинина П. А., Конников Е. А. Модель влияния информационной среды финансового рынка на основные параметры финансовых активов // Экономические науки. – 2022. – № 213. – С. 74–84.Rodionov D. G., Pashinina P. A., Konnikov E. A. Model vliyaniya informatsionnoy sredy finansovogo rynka na osnovnye parametry finansovykh aktivov [Model of the Influence of the Information Environment of the Financial Market on the Main Parameters of Financial Assets]. Ekonomicheskie nauki [Economic Sciences], 2022, No. 213, pp. 74–84. (In Russ.).Семеко Г. В. Влияние массмедиа на финансовый сектор: эффекты, возможности, риски // Социальные новации и социальные науки. – 2024. – № 4 (17). – С. 9–24.Semeko G. V. Vliyanie massmedia na finansovyy sektor: effekty, vozmozhnosti, riski [Impact of Mass Media on the Financial Sector: Effects, Opportunities, Risks]. Sotsialnye novatsii i sotsialnye nauki [Social Innovations and Social Sciences], 2024, No. 4 (17), pp. 9–24. (In Russ.).Симонов П. М., Ахуньянова С. А. Сравнительный анализ методик AR-GARCH и p-адического прогнозирования волатильности финансового рынка // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». – 2019. – Т. 14. – № 1. – С. 69–92.Simonov P. M., Akhunyanova S. A. Sravnitelnyy analiz metodik AR-GARCH i p-adicheskogo prognozirovaniya volatilnosti finansovogo rynka [Comparative Analysis of ARGARCH and p-adic Methods for Forecasting Financial Market Volatility]. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya «Ekonomika» [Perm University Herald. Economy], 2019, Vol. 14, No. 1, pp. 69–92. (In Russ.).Теплова Т. В., Соколова Т. В., Томтосов А. Ф., Бучко Д. В., Никулин Д. Д. Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка // Журнал Новой экономической ассоциации. – 2022. – № 1 (53). – С. 53–84.Teplova T. V., Sokolova T. V., Tomtosov A. F., Buchko D. V., Nikulin D. D. Sentiment chastnykh investorov v obyasnenii razlichiy v birzhevykh kharakteristikakh aktsiy rossiyskogo rynka [The Sentiment of Private Investors in Explaining the Differences in the Trade Characteristics of the Russian Market Stocks]. Zhurnal Novoy ekonomicheskoy assotsiatsii [Journal of the New Economic Association], 2022, No. 1 (53), pp. 53–84. (In Russ.).Файзулин М. С. Информационная энтропия и гетерогенное поведение инвесторов на российском фондовом рынке // Финансы и бизнес. – 2024. – Т. 20. – № 2. – С. 27–52.Fayzulin M. S. Informatsionnaya entropiya i geterogennoe povedenie investorov na rossiyskom fondovom rynke [Information Entropy and Heterogeneous Investor Behavior in the Russian Stock Market]. Finansy i biznes [Finance and Business], 2024, Vol. 20, No. 2, pp. 27–52. (In Russ.).Файзулин М. С. Сентимент и стадное поведение частных инвесторов: кластерный анализ российского фондового рынка // Финансовый журнал. – 2024. – Т. 16. – № 4. – С. 95–113.Fayzulin M. S. Sentiment i stadnoe povedenie chastnykh investorov: klasternyy analiz rossiyskogo fondovogo rynka [Sentiment and Herd Behavior of Private Investors: A Cluster Analysis of the Russian Stock Market]. Finansovyy zhurnal [Financial Journal], 2024, Vol. 16, No. 4, pp. 95–113. (In Russ.).Baur D. G., Smales L. A. Trading Behavior in Bitcoin Futures: Following the “Smart Money” // Journal of Futures Markets. – 2022. – Vol. 42. – N 7. – P. 1304–1323.Baur D. G., Smales L. A. Trading Behavior in Bitcoin Futures: Following the “Smart Money”. Journal of Futures Markets, 2022, Vol. 42, No. 7, pp. 1304–1323.Özaydın O., Çankaya S., Benabess N. Returns and Volatilities of Cotton Futures Markets: Impacts of Participants' Contract Positions // Journal for International Business and Entrepreneurship Development. – 2022. – Vol. 14. – N 2. – P. 206–225.Özaydın O., Çankaya S., Benabess N. Returns and Volatilities of Cotton Futures Markets: Impacts of Participants' Contract Positions. Journal for International Business and Entrepreneurship Development, 2022, Vol. 14, No. 2, pp. 206–225.Proskurin O. Does the CFTC Report Have Predictive Power: Machine Learning Approach // The Journal of Financial Data Science. – 2021. – Vol. 3. – N 3. – P. 139–151.Proskurin O. Does the CFTC Report Have Predictive Power: Machine Learning Approach. The Journal of Financial Data Science, 2021, Vol. 3, No. 3, pp. 139–151.Shojaie A., Fox E. B. Granger Causality: A Review and Recent Advances // Annual Review of Statistics and Its Application. – 2022. – Vol. 9. – P. 289–319.Shojaie A., Fox E. B. Granger Causality: A Review and Recent Advances. Annual Review of Statistics and Its Application, 2022, Vol. 9, pp. 289–319.Steiner M. E. Assessing the Influence of Futures Trader Positions on Stock Market Returns: Insights from COT Financial Futures Data : Master Thesis. – Linz, 2025.Steiner M. E. Assessing the Influence of Futures Trader Positions on Stock Market Returns: Insights from COT Financial Futures Data. Master Thesis. Linz, 2025.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.