Структурные поведенческие эффекты на Московской бирже: от отраслевого анализа к кластерной верификации

Цель: разработка и апробация комплексной методики для выявления и анализа поведенческих искажений на современном российском фондовом рынке, позволяющей идентифицировать структурные закономерности в поведении инвесторов и оценить влияние на них отраслевой принадлежности, волатильности и ликвидности активов.

Методы: исследование основано на количественном анализе дневных торговых данных Московской биржи (01.10.2023–30.09.2025) по стратифицированной выборке из 34 акций. Для количественной оценки поведенческих искажений (эффекта диспозиции и неприятия потерь) рассчитан коэффициент Одина. Для выявления неявных поведенческих паттернов и верификации результатов применен метод кластерного анализа K-means с последующей PCA-визуализацией.

Результаты: установлено, что на российском рынке не наблюдается доминирования одного поведенческого эффекта, а существует структурная поляризация: в «защитных» секторах (нефтегаз, финансы) преобладает неприятие убытков, тогда как в «ростовых» и спекулятивных (IT, золотодобыча) – эффект диспозиции. Подтверждена прямая зависимость между уровнем волатильности и силой эффекта диспозиции. Методом кластеризации выделено восемь устойчивых поведенческих профилей, которые с высокой точностью соответствуют отраслевой принадлежности бумаг, что доказывает системный, а не случайный характер выявленных аномалий.

Научная новизна: заключается в комплексном методологическом подходе, сочетающем традиционный расчет коэффициента Одина с современными методами машинного обучения (кластерный анализ K-means), что позволяет не только проверить гипотезы о секторальной природе поведенческих искажений, но и выявить внутрисекторальную неоднородность. Впервые для финансового сектора выявлена внутриотраслевая неоднородность, обусловленная различиями в ликвидности активов.

Практическая значимость: предложенный подход позволяет инвесторам адаптировать торговые стратегии к поведенческому профилю конкретного сектора и актива. Результаты могут быть использованы регуляторами для разработки мер по защите розничных инвесторов, а также эмитентами и брокерами для более точного понимания своей аудитории и построения эффективных коммуникаций.

1. Ахметов, А. Р., Васютина, А. С. (2024). Выявление эффекта диспозиции в поведении российских розничных инвесторов. Банк России. (Аналитическая записка). https://cbr.ru/content/document/file/170760/analytic_note_20241227_dip.pdf

2. Валишвили, М. А., Обердерфер, С. Я. (2025). К вопросу об (ир)рациональности инвесторов на финансовом рынке. Вестник Алтайской академии экономики и права, (3-1), 19–25. EDN: KQEHWK. DOI: 10.17513/vaael.4022

3. Колмаков, В. В., Полякова, А. Г., Поляков, С. В. (2025). Обоснование подхода розничных инвесторов к формированию портфеля с точки зрения теории поведенческих финансов. Финансы: теория и практика, 29(1), 133–145. EDN: ZJNQBY. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-1-133-145

4. Слесаренко, С. Д., Кладиева, А. И., Бардаков, В. С. (2025). Поведенческие искажения на российском фондовом рынке: эмпирический анализ когнитивных биасов индивидуальных инвесторов. Прогрессивная экономика, 8, 221–233. EDN: SSDYGL. DOI: 10.54861/27131211_2025_8_221

5. Файзулин, М. С. (2025). Поведенческие девиации и фрактальные закономерности на российском фондовом рынке. Journal of Applied Economic Research, 24(3), 1023–1064. EDN: YGMGZQ. DOI: 10.15826/vestnik.2025.24.3.034

6. Цибульникова, В. Ю., Ткаченко, Д. С. (2025). Анализ особенностей поведения частных инвесторов на фондовом рынке с учетом типовых когнитивных искажений. Журнал прикладных исследований, 4, 148–153. EDN: QIWGCX. DOI: 10.47576/2949-1878.2025.4.4.020

7. Щербаков, К. А. (2025). Поведенческие факторы инвестиционных решений: теория и эмпирический анализ: монография. Университет «Синергия». EDN: BQVIFF. DOI: 10.37791/978-5-4257-0680-5-2025-1-80

8. Akin, I., & Akin, M. (2024). Behavioral finance impacts on US stock market volatility: an analysis of market anomalies. Behavioural Public Policy. Advance online publication. https://doi.org/10.1017/bpp.2024.13

9. Aqham, A., Endaryati, E., Subroto, V., & Kusumajaya, R. (2024). Behavioral biases in investment decisions: A mixed-methods study on retail investors in emerging markets. Journal of Management and Informatics, 3, 568–586. EDN: UELVLX. DOI: 10.51903/jmi.v3i3.63

10. Cai, L. (2025). Analysis of changes in risk preferences and decision-making of individual investors from the perspective of behavioral finance. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 161, 57–61. EDN: APDOEY. DOI: 10.54254/2754-1169/2025.19883

11. Chauhan, R., & Patel, N. (2024). Unraveling investor behavior Exploring the influence of behavioral finance on investment decision-making. Journal of Economics, Assets, and Evaluation, 1(4), 1–13. EDN: QVBEOL. DOI: 10.47134/jeae.v2i2.292

12. Chen, S., & Ren, F. (2025). Does social media information affect individual investor disposition effect? Evidence from Xueqiu. PLoS ONE, 20(7), e0328547. EDN: DOQYLO. DOI: 10.1371/journal.pone.0328547

13. Cheung, S. L. (2025). A meta-analysis of disposition effect experiments. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4746969

14. Chishti, M. F., Arif, M., Khan, M. A., & Jamil, R. A. (2025). Understanding behavioural biases in investment decisions: Empirical insights from an emerging market. Cogent Economics & Finance, 13(1), 2567499. EDN: GNBVGX. DOI: 10.1080/23322039.2025.2567499

15. Din, S. M. U., Mehmood, S. K., Shahzad, A., Ahmad, I., Davidyants, A., & Abu-Rumman, A. (2021). The impact of behavioral biases on herding behavior of investors in Islamic financial products. Frontiers in Psychology, 11, 600570. EDN: QRCMDU. DOI: 10.3389/fpsyg.2020.600570

16. Falah, F. F., & Haryono, N. A. (2023). The influence of herding, anchoring, disposition, personal income, and financial literacy on Generation Z's investment decision making in Surabaya City. Technium Social Sciences Journal, 45, 210–225. EDN: RYRVQC. DOI: 10.47577/tssj.v45i1.9103

17. Fateye, T. B., Ajayi, A. C., & Peiser, B. R. (2024). Analysis of investors' behavioral biases in the Nigerian stock market. Journal of Financial Studies, 20(1), 89–104. EDN: NWQLAG. DOI: 10.15641/jarer.v9i1.1510

18. Guenther, B., & Lordan, G. (2023). When the disposition effect proves to be rational: Experimental evidence from professional traders. Frontiers in Psychology, 14, 1091922. EDN: LJYRIC. DOI: 10.3389/fpsyg.2023.1091922

19. Gupta, S. (2025). A study on behavioral biases influencing investment decisions among retail investors in Bengaluru City. International Journal of Research and Scientific Innovation, 12(7), 188–199. EDN: KBBBMD. DOI: 10.51244/IJRSI.2025.120700188

20. Gutiérrez-Nieto, B., Ortiz, C., & Vicente, L. (2023). A bibliometric analysis of the disposition effect: Origins and future research avenues. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 37, 100774. EDN: QQDLZO. DOI: 10.1016/j.jbef.2022.100774

21. Hossain, T., & Siddiqua, P. (2024). Exploring the influence of behavioral aspects on stock investment decision-making a study on Bangladeshi individual investors. PSU Research Review, 8(2), 169–183. EDN: KGNYKT. DOI: 10.1108/PRR-10-2021-0054

22. Iqbal, N., et al. (2023). Herding behavior and stock market returns: Evidence from Pakistan. Financial Innovation, 9(1), 1–25. https://doi.org/10.1504/GBER.2025.143096

23. Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651–666.

24. Jolliffe, I. (2002). Principal component analysis. In International encyclopedia of statistical science (pp. 1094–1096). Springer.

25. Kim, C., Meng, Y., Pantzalis, C., & Park, J. C. (2025). Political Geography, Myside Bias, and Retail Investor Behavior. Financial Management. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4557697

26. Kulkarni, M. S., Patil, K. P., & Pramod, D. (2025). The role of robo-advisors in behavioural finance, shaping investment decisions. Cogent Economics & Finance, 13(1), 2571403. EDN: ZASTAE. DOI: 10.1080/23322039.2025.2571403

27. Lisauskiene, N., Darskuviene, V., & Butkus, M. (2024). Passive vs active robo-advisors and disposition effect: Moderating role of gender and financial literacy. Baltic Journal of Economics, 24(2), 239–260. EDN: VIHUZJ. DOI: 10.1080/1406099X.2024.2422673

28. Merkle, C. (2020). Financial loss aversion illusion. Review of Finance, 24(2), 381–413. https://doi.org/10.1093/rof/rfz002

29. Mollaahmetoğlu, E., & Altay, E. (2023). The effect of prospect theory value on asset returns on the Borsa Istanbul. Borsa Istanbul Review, 23(5), 1058–1066. EDN: ZJEHKR. DOI: 10.1016/j.bir.2023.05.005

30. Odean, T. (1998). Are Investors Reluctant to Realize Their Losses? The Journal of Finance, 53(5), 1775–1798. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00072

31. Olanrewaju, A., Dada, A., Alade, E., Jingo, F., & Akalia, R. (2024). Financial forecasting and behavioral analysis: The role of machine learning in predicting stock market trends and investor decisions. Journal of Frontiers in Multidisciplinary Research, 5, 325–343. EDN: IRVGEU. DOI: 10.54660/.IJFMR.2024.5.1.325-343

32. Patiu, L. S., Cayanan, A. S., Dela Cruz, J. P., Dizon, K. L. M., & Vidal, E. A. (2025). Unraveling the investment puzzle: Do behavioral biases and financial literacy matter? Review of Integrative Business and Economics Research, 14(3), 596–612. http://buscompress.com/uploads/3/4/9/8/34980536/riber_14-3_41_s24-279-596-612.pdf

33. Poudel, U., & Poudel, R. L. (2024). Impact of behavioral biases on investment decisions among Millennial investors in Pokhara. Janapriya Journal of Interdisciplinary Studies, 13(1), 220–241. EDN: ZXLYHC. DOI: 10.3126/jjis.v13i1.75585

34. Putranda, M. A. D., & Nahda, K. (2025). The role of financial literacy and demographic variables in influencing behavioral biases. International Journal of Business and Applied Economics, 4(5), 2709–2728. EDN: OCAAVK. DOI: 10.55927/ijbae.v4i5.387

35. Ribeiro, C. O., & Santos, A. T. (2025). Portfolio optimization based on prospect theory. In Proceedings of the 7th International Conference on Finance, Economics, Management and IT Business (FEMIB 2025) (pp. 51–60). SCITEPRESS – Science and Technology Publications. https://doi.org/10.5220/0013331900003956

36. Ridho, W. F., & Kusuma, Y. B. (2023). Investigating the disposition effect among young investors: An integrative literature review on cognitive biases. Jurnal Aplikasi Manajemen dan Bisnis, 3(2), 44–53. https://doi.org/10.5281/zenodo.8045534

37. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65.

38. Saltık, Ö. (2024). Navigating the stock market: Modeling wealth exchange and network interaction with loss aversion, disposition effect and anchoring and adjustment bias. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 9(1), 88–122.

39. Sapkota, M. P., & Chalise, D. R. (2023). Investors behavior and equity investment decision An evidence from Nepal. Binus Business Review, 14(2). EDN: ZEJOJZ. DOI: 10.21512/bbr.v14i2.9575

40. Shandu, P., & Alagidede, I. P. (2024). The disposition effect and its manifestations in South African investor teams. Review of Behavioral Finance, 16(1), 167–185. EDN: AGWEJT. DOI: 10.1108/RBF-01-2022-0027

41. Shashank, G., Pandey, G., & Koolagudi, S. G. (2025). Time based Sentiment Analysis of Financial Headlines using Recurrent Neural Network, 2025 International Conference on Artificial Intelligence and Data Engineering (AIDE), Nitte, India, 2025 (pp. 752–756). https://doi.org/10.1109/AIDE64228.2025.10987536

42. Skwarek, M. (2025). Why do investors behave irrationally in the cryptocurrency and emerging stock markets? SAGE Open, 15(3). EDN: HHISTO. DOI: 10.1177/21582440251361212

43. Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267–276. EDN: JQIDIH. DOI: 10.1007/BF02289263

44. Verma, Sh., Rao, P., & Kumar, S. Do Investors Emotions Contribute to Equity Market Anomalies? Addressing the Empirical Gap Using Machine Learning Models. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4860296

45. Wang, J., Wu, C., & Zhong, X. (2021). Prospect theory and stock returns: Evidence from foreign share markets. Pacific-Basin Finance Journal, 69, 101644. EDN: DVCTWA. DOI: 10.1016/j.pacfin.2021.101644

46. Zhang, X., & Huang, C. H. (2024). Investor characteristics, intention toward socially responsible investment (SRI), and SRI behavior in Chinese stock market: The moderating role of risk propensity. Heliyon, 10(14), e34230. EDN: KFQMPG. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e34230