Традиционные эконометрические модели часто не способны уловить нелинейную динамику цен в периоды перегрева рынка. Цель работы заключается в выявлении количественных характеристик показателя Хёрста, служащих ранними индикаторами формирования пузырей на российском фондовом рынке. Эмпирическая база исследования включает дневные данные индекса МосБиржи и цен акций ПАО «Газпром» и ПАО «Сбербанк» за 2009–2025 гг. Методология базируется на R/S анализе с применением скользящего окна. Результаты ретроспективного анализа показывают, что фазе образования пузыря (2021 г.) предшествовал рост среднего показателя Хёрста до 0,64–0,66, а в момент кризиса 2022 г. произошло резкое его падение. Наибольшие значения показателя Хёрста в 2021–2022 гг. наблюдались у акций Сбербанка, что указывает на повышенную склонность к образованию пузырей у финансовых инструментов с высокой долей частных инвесторов. Полученные результаты могут быть использованы для макропруденциального финансового мониторинга и в системах риск-менеджмента.
Traditional econometric models often fail to capture the nonlinear price dynamics during periods of market overheating. The aim of this work is to identify quantitative characteristics of the Hurst exponent that serve as early indicators of bubble formation in the Russian stock market. The empirical database of the study includes daily data on the Moscow Exchange Index and the stock prices of PJSC Gazprom and PJSC Sberbank for the period 2009–2025. The methodology is based on R/S analysis using a rolling window. The results of the retrospective analysis show that the bubble formation phase (2021) was preceded by an increase in the average Hurst exponent to 0.64–0.66, and during the crisis of 2022, a sharp decline occurred. The highest values of the Hurst exponent in 2021–2022 were observed for Sberbank shares, indicating a higher propensity for bubble formation in financial instruments with a large share of retail investors. The obtained results can be used for macroprudential financial monitoring and in risk management systems.