Анализ влияния цены NGFO и WTISPOT на цены акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, AKSEN, ARCLK, CCOLA, VESTEL, KRDMD и YATAS

Аннотация. Данная статья представляет собой обзор исследований по поводу влияния цен и их зависимость от стоимости нефти на мировых фондовых рынках. Приведены основные исследования и достигнутые результаты в области влияния цен на акции и зависимость от уровня цен на нефть.
В работе представлено эконометрическое исследование относительно выбора предложений на рынке ценных бумаг позволяет выявить основную специфику изменения цен на акции в период с 13.05.2012 по 01.12.2019. В статье использованы методы оценки влияния цены NGFO при помощи статистической программы Gretl с учетом отбора основных корелляционных признаков матрицы цены. Из 13-ти предложенных моделей исследований, только одна модель показала свою статистическую незначимость. Была представлена и проанализирована подробно парная линейная модель зависимости цены на акцию CCOLA и ее зависимость от цен на NGFO. По результатам эконометрического моделирования были построены линейные регрессионные модели зависимости цен на акции от цены NGFO и WTISPOT. Среда GRETL позволяет оценивать ситуацию в эконометрической среде и строить прогноз по полученным моделям зависимости цен на акции и делать соответствующие выводы.
Ключевые слова: акции, корелляция, критерии выбора, среда GRETL, условии выборки, прогноз цены на акцию, фондовый рынок, цена на нефть.
Введение
В современных условиях фондовый рынок играет важную роль в рыночной экономике. На фондовом рынке происходит перераспределение и привлечение капитала, что необходимо для развития реального сектора экономики. Экономический рост невозможен без инвестиций, которые привлекаются и на фондовом рынке. Инвестиции на фондовом рынке должны основываться на комплексном подходе к изучению рыночной ситуации и объектов инвестирования. При реализации комплексного подхода необходимо обращать внимание не только на традиционные методы технического и фундаментального анализа отдельных ценных бумаг на рынке, но и оценивать влияние внешней конъюнктуры и общего состояния мирового финансового рынка на стоимость акций. Используя построение эконометрических моделей индексов в зависимости от факторов глобального финансового рынка, можно рассчитать количественные характеристики этой взаимосвязи. Данные модели предоставят аналитическую информацию для построения сценарных прогнозов, планирования и реализации долгосрочной инвестиционной стратегии на российском фондовом рынке.
Проблематика исследования состоит в выявлении динамики поведения роста либо падения уровня цен на акции в зависимости от стоимости нефти. Исследования в данной области очень важны для поддержания и стабилизации экономики в случае возникновения обвала цен либо высокого уровня подъема котировок на акции, так как влияют на экономическую ситуацию, которую необходимо стабилизировать и направлять в нужное русло. Растущее беспокойство по поводу потрясений, связанных с ценами на нефть, вызвало множество исследований в этой области. Макроэкономические факторы, связанные с ценами на нефть, связаны с фондовым рынком. Рост цен на нефть часто указывает на инфляционное давление в экономике, которое ведет к будущему процентных ставок и инвестиций.
Теория взаимосвязи цены на нефть, на газ и цен на отраслевые индексы и акции (2 стр.)
На сегодняшний день невозможно представить конкурентоспособную рыночную экономику без развитого рынка акций. Это площадка для перераспределения и привлечения капитала. Капитал, привлеченный компаниями на рынке акций, направляются ими в долгосрочные инвестиционные проекты, создавая основу для экономического роста. В свою очередь, инвесторы на рынке акций стремятся разместить свой капитал с оптимальным для себя соотношением риска и доходности. Выбирая объект для инвестирования, необходимо опираться на комплексный подход к оценке инвестиционной привлекательности. Он должен включать в себя не только традиционные технический и фундаментальный анализ, но и оценку общей рыночной ситуации, внешних условий. Для осуществления такой оценки в качестве инструментария предлагается использовать эконометрические модели отраслевых индексов рынка акций в зависимости от факторов конъюнктуры мирового финансового рынка. Такие модели позволят инвесторам разрабатывать долгосрочные стратегии управления капиталом на рынке акций. 
В целях стабилизации мирового фондового рынка и предотвращения обвала экономики мировых участников торгов необходимо постоянно отслеживать ситуацию и предвидеть возникающие угрозы для устойчивости финансового положения и стабилизации экономики в целом. Так как на рост цен сегодня влияют не только политическая и экономическая ситуация, но и внешние и внутренние факторы воздействия, поэтому необходимо вовремя проводить анализ рыночной ситуации на нефтегазовом рынке и предвидеть возможные угрозы либо положительную динамику.
Согласно проведенным исследованиям экспертов по изучению взаимосвязи цен на нефтепродукты с отраслевым индексами на акции, стало ясно что что изменение линейной стоимости цены на нефть оказывают положительное существенное влияние на реальную доходность акций нефтегазовых корпораций в краткосрочной перспективе [Diaz, E.M., Gracia, F.P., 2016]. Результаты также свидетельствуют о том, что волатильность мировых цен на нефть, как правило, более значительна для фондовых рынков, чем волатильность национальных цен на нефть.
Мнения многих финансистов в области изучения финансовых потоков и прогнозирования ситуаций на нефтяном рынке имеют разную точку зрения например: по мнению Джонса и Коула [Jones C., Kaul G, 1996] между ценой на нефть и доходностью акций имеется отрицательное влияние, так как в процессе кризиса, либо влияния извне наблюдается шоковое состояние финансового рынка, которое действует на денежные потоки. По мнению финансиста Пери Cадорского [Sadorsky, P., 1999] цены на нефть играют важную роль в доходности акций. Его исследования говорят о том, что доходность нефтегазовых запасов чувствительна к нескольким факторам риска. Результаты векторной авторегрессии показывают, что и цены на нефть, и волатильность цен на нефть играют важную роль в влиянии на реальную доходность акций. Динамика нефтяных цен объясняет большую долю ошибки прогноза в реальной доходности акций, чем в процентных ставках. Имеются также свидетельства того, что потрясения, связанные с волатильностью цен на нефть, оказывают асимметричное воздействие на экономику.
В недавнем исследовании Мухаммада Сураджо Сануси и Фаруха Ахмада [Sanusi, M.S., Ahmad, F., 2016] анализируются определяющие факторы доходности нефтяных и газовых акций Великобритании с использованием многофакторной модели ценообразования на активы. Их результаты говорят о том, что шок цен на нефть оказывает влияние на доходность акций нефтегазовых компаний. Нефть и газ является одним из важнейших секторов любой экономики, и оценка стоимости нефтегазовых компаний становится довольно сложной из-за волатильности цен на сырую нефть. Рост и снижение цен на нефть, разложенные по отдельным позициям, оказывают большее влияние на доходность акций нефтяных компаний, чем обычные каротажные изменения цены, которые показывают наличие асимметричного эффекта.
С помощью оценки данных результаты полной выборки указывают на значительное положительное влияние изменений цен на нефть на доходность акций компаний за тот же период, в то время как запаздывающие изменения цен на нефть оказывают значительное негативное влияние на доходность акций компаний. Кроме того, аналогичные выводы подтверждаются при проведении отраслевого анализа;
Рост цен на нефть передает положительный сигнал на фондовом рынке, который повышает доходность акций на уровне фирм. В отличие от негативных шоков, на доходность акций существенно влияют положительные шоки цен на нефть.
Рост цен на нефть, как правило, повышает доходность акций компаний. Как следствие, снижение цен на нефть либо несущественно, либо негативно сказывается на отраслях и акциях. Ожидаемой причиной запаздывающей отрицательной зависимости может стать рост себестоимости производства. Постоянный рост цен на нефть подталкивает производственные издержки, которые, в свою очередь, повышают цены на продукты, такое инфляционное давление на экономику снижает покупательную способность потребителей. После этого фирмы сокращают производство, что противно финансовому заработку компании и передает отрицательный сигнал на фондовых рынках. Как показывает действитель-ность инвесторы снижают объемы торгов акциями, которые снижают доходность акций на фондовых рынках. Волатильность цен на нефть создает неопределенность и оказывает существенное влияние на рост и доверие инвесторов. В этом и заключается специфика влияния роста цен на нефть и стоимость акций.
Методология (Методы исследования)
Сегодня для изучения зависимости изменений цен на акции применяются эконометрические модели. Данные исследования в данной работе представлены в среде GRETL используя корреляционные методы и методы статистического анализа. Анализ парных моделей основан на методе наименьших квадратов, по результатам которого сделаны тесты на проверку выполнимости условий Гаусса-Маркова средствами Gretl. В исследовании применялись коэффициенты по критериям для выборки Фишера и Стьюдента для выбора наиболее эффективных показателей и определения прогнозов влияния цен на ации.
Обзор литературы (Литературный обзор минимум 10 литератур. 5 литератур из базы СКОПУС)
В последнее время исследователи в большом количестве фокусируют внимание на соотношение колебаний цен на нефть по доходности фондового рынка особенно секторам. Реакция нефтяной прибыли варьируется от нефтедобывающих и менее нефтедобывающих секторов.
Элиасиани Е и др., Дегианнакис С. и др., Мойя-Мартинес и др. [Elyasiani E, Mansur I, Odusami B.,2011] [Moya-Martínez P, Ferrer-Lapeña R, Escribano-Sotosc F., 2014] [Degiannakis S, Filis G, Floros C., 2013], подтвердили, что нефтедобывающий и финансовый сектор демонстрируют неблагоприятную тенденцию во время ценовых изменений на нефть, в то время когда ситуация в нефтяном секторе является благоприятной. Дегианнакис и др. (2013) выдвинули гипотезу об изменяющейся во времени корреляции между нефтяными ценовыми изменениями и фондовыми индексами 10 европейских секторов. По их мнению, нефтяные шоковые потрясения в основном вызваны изменениями со стороны предложения, которые напрямую влияют на запасы, а не со стороны спроса. Исследователи считает, что совокупные фондовые индексы имеют такое же значение, как и промышленные фондовые индексы. Более того, их исследование показало, что колебания цен на нефть со стороны предложения положительно влияют на фондовые индексы, в частности, на нефтегазовый сектор, однако колебания цен на нефть со стороны спроса не оказывают влияния на фондовые индексы, однако агрегированные фондовые индексы демонстрируют заметное движение вверх и вниз.
В своем исследовании, относительно роста цен на нефть на испанском фондовом рынке, Мойя-Мартинес и др. [Moya-Martínez P, Ferrer-Lapeña R, Escribano-Sotosc F., 2014] утверждает, что цена на нефть играет незначительную роль в доходности акций Испании, тогда как Капорели и др., [Caporale GM, Ali FM, Spagnolo N , 2015], Хуанг C. и др. [Huang S, An H, Gaoa X, Huanga X., 2015] и Фан К. и Жахан-Парвар [Fan Q, Jahan-Parvar MR, 2012] подтвердили значительную взаимосвязь между ценами на нефть и доходностью на уровне отрасли.
Caporale et al. (2015) прогнозирует двумерную VAR-GARCH-модель для оценки влияни волатильности цен на нефть на котировки акций с использованием 10-ти еженедельных данных промышленных индексов в Китае. Совокупность шоков со стороны спроса во всех случаях, кроме было установленных показали, что потребительские услуги, финансовый и нефтегазовый секторы подвергаются негативному влиянию от колебаний спроса. Финансовые и нефтегазовые сектора также отреагировали негативное отношение к изменениям со стороны предложения, делая вывод о том, что отраслевые запасы варьируются в зависимости от нефти. движение цен.
Дегианнакис С. [Degiannakis S,  Filis G, Floros C., 2013], обнаружил асиммет-ричное соотношение между ценой нефти и доходностью на уровне европейской промышленности. Недавно Тейхейра Р и др. [Teixeira R, Madaleno M, Vieira E., 2016] обнаружили применимость цены на нефть к доходности португальских акций и, кроме того, сообщили о значительном асимметричном влиянии цены на нефть на акции отдельных компаний.
В целом, в вышеприведенной литературе делается вывод о неспособности CAPM, TFM и макроэкономических переменных прогнозировать доходность акций.
Садорский П [Sadorsky, P., 1999] использовал векторную регуляцию, предполагая, что цены на нефть играют жизненно важную роль в воздействии на экономическую деятельность. Он также обнаружил, что колебания цен на нефть связаны с волатильностью доходности акций. Прогнозируемые результаты говорят о том, что позитивные колебания цен на нефть снижают реальную доходность акций, а реальная волатильность акций положительно влияет на добычу и процентные ставки. Исследователь уделяет больше внимания колебаниям цен на нефть, влияющим на индекс фондового рынка. Данные представленные выше, доказывают, что фирмы принадлежат к разным отраслям промышленности и каждая отрасль имеет разную интенсивность в зависимости от потребности в нефти.
Сиддики Р. [Siddiqui, 2004] исследуя фондовый рынок Пакистана предположил, что показатели фондового рынка определяются многими макроэкономическими факторами. Так, он применил регрессию к ценам на нефть, обменному курсу и влиянию иностранных инвестиций на индекс фондового рынка Пакистана KSE. Он сделал вывод о корреляции между ценой на нефть, пакистанской рупией к доллару США и иностранными портфельными инвестициями с индексом KSE100. В исследовании была выявлена положительная связь между ценой на нефть и показателями фондового рынка.
Конг и др. [Kang W, Ratti R, Yoon K.H., 2015] исследовали влияние цен на нефть на китайскую фондовую биржу и сделали вывод о существенном влияние цены на нефть на производственные и связанные с нефтью компании. Они также пришли к выводу, что волатильность цен на нефть увеличивает спекуляцию в горнодобывающей и нефтехимической отраслях, вызывающую рост доходности акций.
Фан и Джахан-Парвар [Fan Q, Jahan-Parvar MR, 2012] использовали дезагрегированные данные для оценки влияния цен на нефть и доказали, что они в значительной степени предсказывают доходность акционерного капитала, что подтверждается другой литературой [Driesprong G, Jacobsen B, Maat B, 2008]
Они включали сорок девять отраслевых показателей доходности в США. Нефтяной эффект, измеряемый как процентное изменение спотовых цен на нефть, не предсказывает доходность на отраслевом уровне, как и колебания цен на нефтяные фьючерсы. Только пятая часть отраслевых доходов прогнозируется на основе изменения цен на нефть в соответствии с их исследованием.
Дхаoу и Храйф [Dhaoui A., Khraief N.,2014] внесли свой вклад в изучение влияния цены на нефть на запасы восьми развитых стран. Модель EGARCH-in-M была использована для обоснования нефти влияние на цены акций. Они обнаружили отрицательную связь между нефтяными ценовыми изменениями и доходностью акций. Они обосновали результаты, полагая, что рост цен на нефть вызывает экономический кризис и трудности для промышленного производства и, следовательно, снижает доходность предприятий.
Результаты исследования
Рассмотрим зависисмость между ценами с помощью программы Gretl. Исходные данные представлены недельными ценами на NGFO и WTISPOT и ценами акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, AKSEN, ARCLK, CCOLA, VESTEL, KRDMD и YATAS с 13.05.2012 по 01.12.2019.
Посредством статистической программы Gretl оценим:
влияние цены NGFO на цены акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, AKSEN, ARCLK, CCOLA, VESTEL, KRDMD и YATAS;
влияние цены WTISPOT на цены акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, AKSEN, ARCLK, CCOLA, VESTEL, KRDMD и YATAS.
В первую очередь необходимо проанализировать корреляционную связь между признаками. На рис. 1 представлена корреляционная матрица цены NGFO с ценами акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, AKSEN, ARCLK, CCOLA, VESTEL, KRDMD и YATAS.
Корреляционная матрица ярко отражает то, что цены акций не имеют сильной зависимости от цены NGFO (коэффициенты корреляции менее 0,6), зато имеют сильную взаимозависимость друг от друга: чем краснее ячейка корреляционной матрицы, тем сильнее зависимость между ценами акций.
Цены акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, VESTEL, KRDMD и YATAS сильно коррелируют между собой, цены акций AKSEN и ARCLK слабо коррелируют со всеми, а цена CCOLA слабо коррелирует с остальными ценами акций, но наиболее сильно с ценой NGFO.
Стоит также отметить, что между ценами акций TUPRS и TRKCM наблюдается полная коллинеарность.
Рис. 1. Корреляционная матрица цены NGFO с ценами акций
Анализ парных моделей зависимости цены акций от цены NGFO проводился с помощью метода наименьших квадратов, по результатам которого сделаны тесты на проверку выполнимости условий Гаусса-Маркова средствами Gretl:
гетероскедастичность остатков – Вайта;
автокорреляцию остатков – Дарбина-Вотсона;
нормальность распределения остатков.
Исследуемые 13-ть парных моделей обладают гетероскедастичностью остатков, автокорреляцией остатков и у большинства из них остатки не подчиняются нормальному закону распределения.
Результаты моделирования представим в таблице 1.
Таблица 1.
Парные линейные модели цен акций от цены NGFO
Y Уравнение регрессии Значимость b Значимость модели R2
XU050 Y = 98062 - 5092,27 NGFO да да 0,073
XUSIN Y = 127458 - 12511,2 NGFO да да 0,140
FROTO Y = 64,734 - 9,267 NGFO да да 0,170
SASA Y = 5,725 - 1,085 NGFO да да 0,089
TUPRS Y = 125,272 - 19,82 NGFO да да 0,164
TRKCM Y = 125,272 - 19,82 NGFO да да 0,164
TOASO Y = 28,409 - 3,929 NGFO да да 0,197
AKSEN Y = 3,009 - 0,058 NGFO нет нет 0,003
ARCLK Y = 23,748 - 2,68 NGFO да да 0,165
CCOLA Y = 17,475 + 6,355 NGFO да да 0,350
VESTEL Y = 12,873 - 2,278 NGFO да да 0,287
KRDMD Y = 2,41 - 0,221 NGFO да да 0,031
YATAS Y = 5,985 - 1,157 NGFO да да 0,110

Таким образом, видно, что лишь одна модель является статистически не значимой по критерию Фишера, как и ее коэффициент по критерию Стьюдента. Величина R2 у всех моделей не превышает 0,4 (40%), что говорит о невысокой доли объясненной моделями дисперсии в общей дисперсии цен на акции.
Также стоит отметить, что с помощью теста Рамсея обнаружена нелинейность большинства моделей, что можно увидеть на полях корреляции (где Y – цены NGFO, а Х – цены на акции), представленных на рис. 2.
Все модели, за исключением цены на акцию CCOLA от цены NGFO, имеют отрицательную зависимость, что видно из таблицы 1 и рис. 2.
Рис. 2. Поле корреляции цены NGFO от цен на акции
Проанализирована более подробно парная линейная модель зависимости цены на акцию CCOLA от цен на NGFO (рис. 3).
Уравнение модели: CCOLA = 17,475 + 6,355 NGFO
Уравнение статистически значимо, как и его коэффициенты. В остатках модели обнаружена гетероскедастичность, т.к. по тесту Вайта p-значение < 0,05, автокорреляция, т.к. p-value статистики Дарбина-Вотсона is "very small", а остатки модели распределены по нормальному закону распределения, т.к. p-значение = 0,643 > 0,05.
Модель линейна, поскольку в тестах на нелинейность p-значение > 0,05, следовательно нулевая гипотеза о линейности модели принимается.
Модель показывает, что при увеличении цены на NGFO на 1 ед. цена на акцию CCOLA растет в среднем на 6,355 ед.
Рис. 3. Парная регрессия цены на акцию CCOLA от цен NGFO
Построен прогноз цены на акцию CCOLA по исследуемой модели на четыре период вперед и представлен на рис. 4. Прогноз показывает 95-ые доверительные интервалы как затемненную область.
Рис. 4. Прогноз цены на акцию CCOLA в зависимости от цены NGFO
Средняя абсолютная процентная ошибка прогноза (MAPE) составила 13%, что характеризует в среднем разброс прогнозных значений относительно реальных данных в размере 13%.
Прогноз показал, что к 29 декабря 2019 цена на акцию CCOLA в зависимости от цены NGFO снизится до 33,71 ед. (от 21,65 до 45,77 ед. с 95% вероятностью).
На рис. 5 представлена корреляционная матрица цены WTISPOT с ценами акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, AKSEN, ARCLK, CCOLA, VESTEL, KRDMD и YATAS.
Корреляционная матрица ярко отражает то, что цены акций не имеют сильной зависимости от цены WTISPOT (коэффициенты корреляции менее 0,7), зато имеют сильную взаимозависимость друг от друга (рис. 5).
Цены акций XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, VESTEL, KRDMD и YATAS сильно коррелируют между собой, цены акций AKSEN и CCOLA слабо коррелируют со всеми, а цена ARCLK менее интенсивно коррелирует с остальными ценами акций, но наиболее сильно с ценой WTISPOT.
Рис. 5. Корреляционная матрица цены WTISPOT с ценами акций
Анализ парных моделей зависимости цены акций от цены WTISPOT проводился с помощью метода наименьших квадратов, по результатам которого сделаны тесты на проверку выполнимости условий Гаусса-Маркова средствами Gretl. Результат представлен в таблице 2.
Таблица 2.
Парные линейные модели цен акций от цены WTISPOT
Y Уравнение регрессии Значимость b Значимость модели R2
XU050 Y = 97105,7 - 222,042 WTISPOT да да 0,133
XUSIN Y = 123477 - 521,268 WTISPOT да да 0,231
FROTO Y = 58,437 - 0,337 WTISPOT да да 0,213
SASA Y = 4,606 - 0,034 WTISPOT да да 0,082
TUPRS Y = 110,111 - 0,694 WTISPOT да да 0,192
TRKCM Y = 110,111 - 0,694 WTISPOT да да 0,192
TOASO Y = 28,943 - 0,19 WTISPOT да да 0,440
AKSEN Y = 2,669 + 0,008 WTISPOT да да 0,055
ARCLK Y = 25,823 - 0,155 WTISPOT да да 0,529
CCOLA Y = 23,987 + 0,198 WTISPOT да да 0,324
VESTEL Y = 11,509 - 0,085 WTISPOT да да 0,385
KRDMD Y = 2,185 - 0,007 WTISPOT да да 0,029
YATAS Y = 4,598 - 0,033 WTISPOT да да 0,085
Исследуемые 13-ть парных моделей являются статистически значимыми по критерию Фишера, как и их коэффициента по критерию Стьюдента, обладают свойствами гетероскедастичности и автокорреляции остатков, а также их остатки не подчиняются нормальному закону распределения.
Коэффициент детерминации R2 является оптимальным (свыше 50%) только у модели зависимости цены на акцию ARCLK от WTISPOT
Проанализирована более подробно парная линейная модель зависимости цены на акцию ARCLK от цен на WTISPOT (рис.6).
Уравнение модели: ARCLK = 25,823 – 0,155 WTISPOT
Уравнение статистически значимо, как и его коэффициенты. В остатках модели обнаружена гетероскедастичность, т.к. по тесту Вайта p-значение < 0,05, автокорреляция, т.к. p-значение статистики Дарбина-Вотсона < 0,05, а остатки модели распределены по нормальному закону распределения, т.к. p-значение = 0,307 > 0,05.
Модель нелинейна, поскольку в тестах на нелинейность p-значение < 0,05, следовательно нулевая гипотеза о линейности модели отвергается.
Модель показывает, что при увеличении цены на WTISPOT на 1 ед. цена на акцию ARCLK снижается в среднем на 0,155 ед.
Рис. 6. Парная регрессия цены на акцию ARCLK от цен на WTISPOT
Построен прогноз цены на акцию ARCLK по исследуемой модели на четыре недели вперед и представлен на рис. 7.
Средняя абсолютная процентная ошибка прогноза (MAPE) составила 17%, что характеризует в среднем разброс прогнозных значений относительно реальных данных в размере 17%.
Прогноз показал, что к 29 декабря 2019 цена на акцию ARCLK в зависимости от цены WTISPOT снизится до 19,21 ед. (от 12,91 до 25,51 ед. с 95% вероятностью).
Рис. 7. Прогноз цены на акцию ARCLK в зависимости от цены WTISPOT
По результатам эконометрического моделирования были построены линейные регрессионные модели зависимости цен на акции от цены NGFO и WTISPOT. Основными выводами является:
наличие положительной зависимости между ценой на акции CCOLA и ценой NGFO;
наличие отрицательной зависимости между ценой на акции ARCLK и ценой WTISPOT;
наличие сильной корреляционной зависимости между недельными ценами на акции XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, VESTEL, KRDMD и YATAS;
наличие гетероскедастичности и автокорреляции в остатках модели.
Избавиться от гетероскедастичности и автокорреляции в остатках модели можно с помощью замены формы аналитической зависимости, введения дополнительных переменных в модель, а также с помощью обобщенного метода наименьших квадратов.
Прогнозирование средствами Gretl методом наименьших квадратов (Ordinary Least Squares) показало, что к концу 2019 года ожидается снижение цен на акции CCOLA и ARCLK.
7. Обсуждение
В данной работе представлен анализ влияния нефтяных цен на уровень стоимости акций позволяет выявить динамику изменения и спрогнозировать положение на рынке.
Данное исследование собой кореляционное исследование волатильности и корреляции на финансовых рынках и отражает эконометрическое моделирование волатильности и корреляции. С помощью модели Маркова можно фиксировать различную динамику как волатильности, так и корреляции в различных режимах. Мы применили модель к индексам фондового рынка в соответствии с уровнем индексов рынка акций.
Нельзя не отметить, что цены на нефтяном рынке подвержены влиянию большого числа политических, экономических и других факторов, а потому их изменения (особенно в условиях нестабильной экономической обстановки) носят слишком сложный характер. Модели анализа временных рядов являются одним из возможных способов получения ориентировочных значений цен в ближайшие периоды времени, более того, появление новой информации может существенно изменить прогноз. Учитывая, что информация о стоимости барреля нефти обновляется с высокой скоростью, полученные прогнозы должны быть пересчитаны с учетом новой информации.
Суммируя полученные результаты корреляционно-регрессионного анализа зависимости отраслевых индексов от цен на нефть, можно сказать, что была выявлена положительная зависимость между ценой на акции CCOLA и ценой NGFO а также сильная корреляционная зависимость между недельными ценами на акции XU050, XUSIN, FROTO, SASA, TUPRS, TRKCM, TOASO, VESTEL, KRDMD и YATAS;; кроме этого система показала наличие отрицательной зависимости между ценой на акции ARCLK и ценой WTISPOT – все это свидетельствует о наличии гетероскедастичности и автокорреляции в остатках модели. Прогнозирование средствами Gretl с помощью метода наименьших квадратов (Ordinary Least Squares) дает прекрасные результаты и динамику которая позволяет распределять финансы и ожидаемые перспективы.
8. Выводы и pекомендации
В экономике корреляционный анализ имеет широкое применение, так как различные экономические показатели каким-либо образом бывают связаны между собой. Например, при работе со статистическими данными, чтобы определить насколько тесна связь между показателями, чтобы определить тип связи и для принятия верных решений используется именно корреляционный анализ. Данный показатель рассчитывается практически во всех науках из-за простоты интерпретации результата. Также, он дает возможность проверить адекватность применяемых мер в отношении конкретного экономического объекта, что очень важно для стран со стремительным развитием экономики.
С помощью самостоятельно разработанной модели выявлено, что зависимость отраслевых индексов от мировых фондовых индексов имеет следующую динамику - при увеличении цены на WTISPOT на 1 ед., цена на акцию ARCLK снижается в среднем на 0,155 единиц.
Данная работа рекомендована дя изучающих специфику работы программы Gretl, а также будет полезна для экономистов и студентов, занятых процессами экономического исследования в области влияния цены на нефть на стоимость акций.
Список литературы:
Кремер Н.Ш. Эконометрика: учебник и практикум для академического бакалавриата / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко; под ред. Н.Ш. Кремера.– 4-е изд., испр. и доп.– М.: Издательство Юрайт, 2018.– 354 с.
Малова А.С. Основы эконометрики в среде GRETL. Учебное пособие / М.: Проспект, 2019.– 112 с.
Милевский А.С. Эконометрика. Продвинутый уровень.: Учебное пособие. – М.: РУТ (МИИТ), 2017. – 207 c.
Орлова И.В. Обучающий компьютерный практикум по эконометрике: учеб. пособие / И.В. Орлова, Л.А. Галкина, Д.Б. Григорович.– Электрон. дан.– М.: Издательство «Прометей», 2018.– 124 с.
Иностранные издания, статьи
Caporale GM, Ali FM, Spagnolo N (2015) Неопределенность цен на нефть и доходность отраслевых акций в Китае: подход, основанный на изменении во времени. China Econ Rev 34:311-321
Degiannakis S, Filis G, Floros C (2013) Доходность нефти и акций: данные по европейским индексам промышленного сектора в изменяющейся во времени среде. J Int Financ Mark Inst Money 26(C):175-191 4
Дауи А, Храйф Н (2014) Эмпирическая связь между ценой на нефть и доходностью фондового рынка и волатильностью: данные международных развитых рынков. Документ для обсуждения
Диас, И.М., Молеро, Х.С., де Грасиа, Ф.П., 2016. Волатильность цен на нефть и доходность акций в странах "Большой семерки". Экономия энергии. 54, 417–430.
Елена Мария Диас, Фернандо Перес де Грасиа*Письма о финансовых исследованиях 000 (2016) 1-6 Потрясения цен на нефть и доходность акций нефтегазовых корпораций.
Elyasiani E, Mansur I, Odusami B (2011) Ценовые шоковые потрясения на нефть и доходность акций нефтяных и газовых корпораций. Energy Econ 33(5):966-974
Фан Q, Jahan-Parvar MR (2012) Доходы и цены на нефть на промышленном уровне США. Int Rev Econ Финансирование 22:112-128
Джонс, Си, Каул, Г., 1996. Нефть и фондовые рынки. J. Финансы 51, 463-491.
Huang S, An H, Gaoa X, Huanga X (2015 год) Выявление многомасштабного воздействия ценовых шоков на сырую нефть на фондовом рынке Китая на отраслевом уровне. Фис A 434:13-24
Канг В, Ратти Р, Юн Хи (2015 г.) Влияние ценовых шоков на соотношение доходности и волатильности фондового рынка. J Int Financ Mark Inst Money 34:41-54
Сиддики Р (2004) Энергетический и экономический рост в Пакистане. Pak Dev Rev. 43(2):175-200
Садорский, П., 1999. Ценовые шоковые потрясения на нефть и активность фондового рынка. Экономика энергетики 21, 449-469.
Сануси М.С., Ахмад Ф., 2016. Моделирование доходности запасов нефти и газа с использованием многофакторной модели ценообразования на активы, включая подверженность ценам на нефть. Финансовая рез. Летт. 18, 89–99.
Moya-Martínez P, Ferrer-Lapeña R, Escribano-Sotosc F (2014) Риск изменения цен на нефть на испанском фондовом рынке: перспективы развития отрасли. Экономика Модель 37:280-290