Статья посвящена исследованию систематического риска на примере российского фондового рынка. Предлагается проводить оценку риска на основе межвременной динамической бета с использованием современных многомерных моделей DCC-GARCH, GJR-DCC-GARCH, ADCC-GARCH. Исходным материалом были доходности дневных временных рядов индекса MSCI World, основного и восьми отраслевых индексов Мосбиржи в период с 13.12.2019 по 05.06.2024 год. Для построения GARCH-моделей в рядах доходностей были обнаружены гетероскедастичность, стационарность и отклонение от нормального распределения. На основе сравнения моделей с нормальным распределением и распределением Стьюдента на прогностическую точность с использованием техники кросс-валидации и теста Диболта - Мариано была определена модель ADCC-GARCH с нормальным распределением, которая обеспечивает более точный прогноз. В результате сравнения статистического критерия Акаике и логарифма правдоподобия между моделями выявилось, что наиболее точной моделью является GJR-DCC-GARCH. На основе анализа модели ADCC-GARCH было установлено, что наиболее восприимчивы к недавним шокам и негативным новостям являются индексы транспорта и финансов, наименее восприимчив сектор телекоммуникаций. Определено, что наиболее чувствительной условной корреляцией к мировому рынку по модели ADCC-GARCH обладает индекс электроэнергетики, а долгосрочную «память» корреляций имеет индекс транспорта. На основе описательной статистики бета-индексов Мосбиржи и теста Харки - Бера определено, что индекс нефти и газа имеет наименее экстремальные колебания. В результате визуального анализа доходностей индекса MSCI World и индекса Мосбиржи была установлена тенденция снижения корреляции между глобальным и российским фондовым рынком, что говорит о деглобализации экономики России.