Использование корреляционно-регрессионного анализа для работы на рынке ценных бумаг

Автор: Яковлева Е.К.

Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness

Статья в выпуске: 6 (16), 2016 года.

Бесплатный доступ

В настоящее время одним из важных этапов в процессе инвестирования является выявление факторов, влияющих на курс акций компаний, которые рассматриваются как потенциальные объекты для вложения своих средств. В данной статье были рассмотрены именно такие факторы и объяснено их влияние. В процессе исследования было выявлено, что на курс акций ПАО «Новатэк» влияют такие факторы, как цена нефти марки Brent, грузооборот коммерческого транспорта и добыча полезных ископаемых. Все полученные взаимосвязи понятны и являются достаточно просто объяснимыми.

Фактор, уравнение регрессии, корреляционно-регрессионный анализ, инвестиционное решение

Короткий адрес: https://sciup.org/170180207

IDR: 170180207

Текст научной статьи Использование корреляционно-регрессионного анализа для работы на рынке ценных бумаг

Давно доказано, что цены акций не изменяются в хаотичном порядке, а подвержены влиянию определенных факторов. В качестве таких факторов выступают макроэкономические и отраслевые показатели. Они могут как влиять на цены акций компаний, так и не оказывать на них воздействие. Поэтому именно корреляционно-регрессионный анализ призван определить, какие факторы необходимо учитывать при принятии инвестиционного решения в отношении той или иной акции.

В данной статье рассматривается влияние определенного набора факторов на курс акций отдельных компаний. Так, для исследования была выбрана компания ПАО «Новатэк». Данная компания отно-

сится к нефтегазовому сектору. ПАО «Новатэк» занимается разведкой, добычей, переработкой и реализацией природного газа и жидких углеводородов.

Предварительно был проведен корреляционный анализ отобранных макроэкономических факторов и курса акций выбранной компании. Для всех рассмотренных показателей рассчитывался темп роста. В результате корреляционного анализа для построения регрессионной модели были выбраны следующие факторы, имеющие наибольший коэффициент корреляции: цена нефти марки Brent, добыча полезных ископаемых и коммерческий грузооборот транспорта (таблица 1).

Таблица 1. Коэффициенты корреляции

	Новатэк
Добыча полезных ископаемых	0,67
Коммерческий грузооборот транспорта (без трубопроводного)	0,61
Цена нефти марки Brent	0,62

Далее были построены графики показателей и курса акций для определения вида их взаимосвязи. Для всех факторов был определен степенной вид связи.

Рис. 1. Взаимосвязь курса акций ПАО «Новатэк» и добычи полезных ископаемых

Рис. 2. Взаимосвязь курса акций ПАО «Новатэк» и коммерческого грузооборота

Рис. 3. Взаимосвязь курса акций ПАО «Новатэк» и цены нефти марки Brent

Таблица 2. Анализируемые данные

	Новатэк (Y)	Добыча полезных ископаемых (Х 1 )	Коммерческий грузооборот транспорта (без трубопроводного) (Х 2 )	Цена нефти марки Brent (Х 3 )
янв.08	108,6	100,6	106,6	160,78
фев.08	126,9	102,3	113,7	164,92
мар.08	125,5	99,3	110,0	146,9
апр.08	130,1	100,4	105,5	167,52
май.08	168,1	100,1	105,4	186,38
июн.08	151,8	100,6	103,3	191,51
июл.08	128,6	98,2	103,8	158,82
авг.08	135,4	100,7	102,2	156,63
сен.08	89,4	103,2	100,4	121,05
окт.08	70,2	100,8	99,2	71,98
ноя.08	37,1	98,4	89,4	60,78
дек.08	26,2	97,7	80,9	48,58
янв.09	41,1	96,4	72,6	49,93
фев.09	45,3	94,0	75,3	45,82
мар.09	41,7	98,2	82,3	48,43
...	...	...	...	...

В результате была составлена таблица, висимые, были прологарифмированы. Рена основе которой проводилось дальней- зультаты произведенных расчетов пред- шее исследование (таблица 2). ставлены в таблице 3.

Для проведения регрессионного анализа все переменные, как зависимая, так и неза-

Таблица 3. Прологарифмированные значения

	LN(Y)	LN(X 1 )	LN(X 2 )	LN(X 3 )
янв.08	4,69	5,08	4,61	4,67
фев.08	4,84	5,11	4,63	4,73
мар.08	4,83	4,99	4,60	4,70
апр.08	4,87	5,12	4,61	4,66
май.08	5,12	5,23	4,61	4,66
июн.08	5,02	5,25	4,61	4,64
июл.08	4,86	5,07	4,59	4,64
авг.08	4,91	5,05	4,61	4,63
сен.08	4,49	4,80	4,64	4,61
окт.08	4,25	4,28	4,61	4,60
ноя.08	3,61	4,11	4,59	4,49
дек.08	3,27	3,88	4,58	4,39
янв.09	3,72	3,91	4,57	4,28
фев.09	3,81	3,82	4,54	4,32
мар.09	3,73	3,88	4,59	4,41
апр.09	4,09	3,81	4,59	4,39
...	...	...	...	...

Таблица 4. Регрессионная статистика

Множественный R	0,78
R-квадрат	0,60
Нормированный R-квадрат	0,59
Стандартная ошибка	0,28
Наблюдения	94

Далее с помощью пакета анализа Excel был осуществлен регрессионный анализ сформированных данных (таблица 4, 5).

Как видно из таблицы, коэффициент детерминации (R-квадрат) составил 0,60, что

указывает на наличии заметной связи между определяющими факторами и исследуемой переменной.

Таблица 5. Регрессионная статистика

	Коэфф-ты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95 %	Верхние 95 %
Y-пересечение	-33,08	7,64	-4,33	0,00004	-48,26	-17,91
LN(X1)	0,21	0,10	2,01	0,05	0,003	0,41
LN(X2)	6,02	1,95	3,09	0,003	2,15	9,89
LN(X3)	1,98	0,58	3,41	0,001	0,82	3,13

Список литературы Использование корреляционно-регрессионного анализа для работы на рынке ценных бумаг

Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева - 2- е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005.
Эконометрика: Учебник / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. - М.: Юнити, 2007.
Орехова О.Ю. Проблематика определения коэффициента «бета» при оценке бизнеса / О.Ю. Орехова // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2008. - № 10 (10). - С. 74.
Недосекин А.О. Оптимизация модельных фондовых портфелей в условиях существенной неопределенности / А.О. Недосекин // Аудит и финансовый анализ. - 2002.
Наливайский В.Ю. Рейтинговая оценка значимости факторов, влияющих на капитализацию российских корпораций / В.Ю. Наливайский, Т.И. Димиденко // Финансы и кредит. - 2010. - № 32 (416). - С. 43.
Петров В. Методологические аспекты информационного анализа инвестиционных сред и фондовых активов / В.Петров // Рынок ценных бумаг. - 2008. - № 13. - С. 15
Хромов Е.А. Фундаментальный анализ акций / Е.А. Хромов // Финансы и кредит. - 2010. - № 28 (412). - С. 49
Черемушкин С.В. Методология расчета совокупной акционерной доходности / С.В. Черемушкин // Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - №18 (123). - С. 12.

Статья научная