Прогноз котировок акций ПАО "Газпром" на основе корреляционно-регрессионной связи

Прогноз котировок акций ПАО "Газпром" на основе корреляционно-регрессионной связи

Автор: Теньковская Л.И.

Журнал: Вестник Пермского университета. Серия: Экономика @economics-psu

Рубрика: Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Статья в выпуске: 1 т.18, 2023 года.

Бесплатный доступ

Введение: научное исследование, касающееся прогнозирования котировок акций крупной российской энергетической компании ПАО «Газпром», является актуальным, поскольку определяет перспективы инвестирования в фондовый рынок Российской Федерации. Основная идея представленной научной работы заключается в том, чтобы найти наиболее доходную и привлекательную для вложения денежных средств российскую компанию и из множества факторов выбрать индикаторы, оказывающие влияние на ее акции.

Цены на природный газ, валютная пара usd/rub, денежный агрегат м2 в россии, котировки акций пао «газпром», тенденции, корреляционно-регрессионный анализ, прогноз, инвестиции, фондовый рынок, экономика россии

Короткий адрес: https://sciup.org/147246882

IDR: 147246882   |   DOI: 10.17072/1994-9960-2023-1-25-52

Список литературы Прогноз котировок акций ПАО "Газпром" на основе корреляционно-регрессионной связи

  • Шуранова А. А., Петрунин Ю. Ю. Энергети-ческий кризис 2021–2022 гг. в отношениях России и Европейского Союза // Государственное управ-ление. Электронный вестник. 2022. № 90. С. 74–89. http://doi.org/10.24412/2070-1381-2022-90-74-89
  • Боровский Ю. В., Шишкина О. В. Приоритет-ные цели энергетической политики ЕС // Совре-менная Европа. 2021. № 3. С. 117–127. http://doi.org/ 10.15211/soveurope32021117127
  • Масленников А. О. Мировой и региональные рынки природного газа после COVID-19 // Мировая экономика и международные отношения. 2020. Т. 64, № 10. С. 74–83. http://doi.org/10.20542/ 0131-2227-2020-64-10-74-83
  • Сафрончук М. В., Соколова М. А. Методы ценообразования на мировом рынке природного газа // Экономика и управление: проблемы, решения. 2019. Т. 6, № 2. С. 100–105.
  • Ершова Е. В. Ценообразование на сжиженный природный газ как фактор глобализации ми-ровой торговли природным газом // Baikal Research Journal. 2016. Т. 7, № 4. С. 118–126. http://doi.org/ 10.17150/2411-6262.2016.7(4).18
  • Кондратов Д. И. Вызовы для России на мировом рынке природного газа // Экономика. Налоги. Право. 2022. Т. 15, № 1. С. 35–44. http://doi.org/ 10.26794/1999-849X-2022-15-1-35-44
  • Аксютин О. Е., Ишков А. Г., Романов К. В., Грачев В. А. Роль природного газа в реализации целей устойчивого развития // Газовая промышленность. 2018. № 7. С. 102–114.
  • Носков В. А. Мировой рынок природного газа: макрорегиональные особенности и роль Рос-сии // Вестник Самарского государственного эконо-мического университета. 2020. № 9 (191). С. 9–16. http://doi.org/10.46554/1993-0453-2020-9-191-9-16
  • Ульченко М. В. Перспективы поставок российского арктического природного газа в страны Азиатско-Тихоокеанского региона // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2020. № 1 (67). С. 79–91. http://doi.org/10.37614/2220-802X.1.2020.67.007
  • Шумилин О. В. Исторические временные ряды официального курса доллара США по отношению к российскому рублю (1990–2019) // Эко-номическая безопасность личности, общества, госу-дарства: проблемы и пути обеспечения: материалы ежегодной Всерос. науч.-практ. конф. Санкт- Петербург, 2021. С. 238–242.
  • Третьякова Г. В., Казаченко А. А., Лы- онг Н. Л. В. Перспективы использования национальных валют в международных расчетах с уча-стием России и Китая // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2022. № 58. С. 190–207. http://doi.org/10.17223/19988648/58/12
  • Поливач А. П. Юань и рубль в экономике стран Центральной Азии // Россия и новые государства Евразии. 2020. № 4 (49). С. 87–102. http://doi.org/10.20542/2073-4786-2020-4-87-102
  • Минакир П. А., Изотов Д. А. Мировые деньги во времени и пространстве: удар по доллару или удар долларом? // Пространственная экономика. 2022. Т. 18, № 1. С. 7–33. http://doi.org/ 10.14530/se.2022.1.007-033
  • Федотов Д. Ю. Девальвация национальной валюты и экономическая безопасность государства // Финансы и кредит. 2021. Т. 27, № 11 (815). С. 2442–2464. http://doi.org/10.24891/fc.27.11.2442
  • Болданова Е. В. Зависимость финансового состояния компаний нефтегазового комплекса от внешних факторов // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2021. Т. 10, № 3 (36). С. 75–78. http://doi.org/10.26140/anie-2021-1003-0016
  • Казанцев С. В. О некоторых негативных последствиях антироссийских санкций и направ-лениях их парирования // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2020. № 2. С. 65–73. http://doi.org/10.24411/2071-6435-2020-10013
  • Голубева Т. В., Стадник Я. В. Россия и санкции // Актуальные проблемы общества, экономики и права в контексте глобальных вызовов: матери-алы XII Междунар. науч.-практ. конф. М., 2022. С. 223–226.
  • Кондукторов А. С. Замещение доллара США рублем РФ при оплате российского экспорта: финансово-правовой механизм реализации и последствия для денежно-кредитной политики // Lex russica (Русский закон). 2022. Т. 75, № 2. С. 24–33. http://doi.org/10.17803/1729-5920.2022.183.2.024-033
  • Манушин Д. В. Мировая санкционная эко-номика, санкции, контрсанкции и новая мировая валюта // Russian Journal of Economics and Law. 2022. Т. 16, № 2. С. 345–369. http://doi.org/10.21202/ 2782-2923.2022.2.345-369
  • Афанасьева О. Н. Денежно-кредитная по-литика: денежная масса и инфляция в различных странах // Экономика устойчивого развития. 2022. № 1 (49). С. 112–117. http://doi.org/10.37124/ 20799136_2022_1_49_112
  • Matres J. O. G., Le T. V. The Impact of Money Supply on the Economy: A Panel Study on Selected Countries // Journal of Economic Science Research. 2021. Vol. 4, iss. 4. P. 48–53. https://doi.org/ 10.30564/jesr.v4i4.3782
  • Chaitip P., Chokethaworn K., Chaiboonsri Ch., Khounkhalax M. Money Supply Influencing on Economic Growth-Wide Phenomena of AEC Open Region // Procedia Economics and Finance. 2015. Vol. 24. P. 108–115. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00626-7
  • Zulkhibri M. Causal link between money, output and prices in Malaysia: An empirical re- examination // Applied Econometrics and Interna-tional Development. 2007. Vol. 7, no. 1. 10 p. URL: https://ssrn.com/abstract=1249962 (дата обращения: 12.10.2022).
  • Palamalai S., Mariappan K., Devakumar C. On the temporal causal relationship between macro-economic variables: Empirical evidence from India // SAGE Open. 2014. Vol. 4, no1. P. 1–14. https:// doi.org/10.1177/2158244014525419
  • Mundell R. A. Capital mobility and stabiliza-tion policy under fixed and flexible exchange rates // Canadian Journal of Economics. 1963. Vol. 29. P. 475–485. https://doi.org/10.2307/139336
  • Herwartz H., Reimers H.-E. Long-run links among money, prices and output: Worldwide evi-dence // German Economic Review. 2006. Vol. 7. P. 65–86. https://doi.org/10.1111/j.1468-0475.2006. 00147.x
  • Глазьев С. Ю., Горидько Н. П., Нижегород-цев Р. М. Критика формулы Ирвинга Фишера и иллюзии современной монетарной политики // Экономика и математические методы. 2016. Т. 52, № 4. С. 3–23.
  • Делягин М. Г. Крах оптимистических иллюзий и отправной пункт экономического оздо-ровления // Российский экономический журнал. 2014. № 1. С. 19–23.
  • Делягин М. Г. Российская инфляция: постановка диагноза: выступление на круглом столе «Экономический рост России» // Научные труды Вольного экономического общества России. 2009. Т. 111. С. 32–36.
  • Tenkovskaya L. I. The Essence of optimism of the economists and investors with regard to the economy of Russia // Journal of Economic Science Research. 2019. Vol. 53, iss. 4. P. 1–9. https:// doi.org/10.30564/jesr.v2i4.1080
  • Nisar T. M., Yeung M. Twitter as a tool for forecasting stock market movements: A short-window event study // The Journal of Finance and Data Science. 2018. Vol. 4, iss. 2. P. 101–119. https:// doi.org/10.1016/j.jfds.2017.11.002
  • Nivorozhkin E., Castagneto-Gissey G. Russian stock market in the aftermath of the Ukrainian crisis // Russian Journal of Economics. 2016. № 2 (1). P. 23–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.ruje.2016.04.002
  • Laopodis N. T. Exchange rate and stock market interactions: Evidence from an emerging economy // Global Business and Finance Review. 2002. Vol. 7, no. 1. P. 49–60.
  • Chen D. Y., Huang B. Financial crises and stock market indices: Markov switching approach // Global Business and Finance Review. 2012. Vol. 17, no. 2. P. 101–120.
  • Huerta D., Perez-Liston D. The impact of hurricanes on investor sentiment and stock market returns // Global Business and Finance Review. 2011. Vol. 16, no. 2. P. 136–149.
  • Celebi K., Hönig M. The impact of macroe-conomic factors on the German stock market: Evi-dence for the crisis, pre- and post-crisis periods // International Journal of Financial Studies. 2019. Vol. 7, no. 2. Article 18. https://doi.org/10.3390/ijfs7020018
  • Nenu E. A., Vintilă G., Gherghina Ş. C. The impact of capital structure on risk and firm perfor-mance: Empirical evidence for the Bucharest stock exchange listed companies // International Journal of Financial Studies. 2018. Vol. 6, no. 2. Article 41. https://doi.org/10.3390/ijfs6020041
  • Metel’skaya V. V. Correlation-and-regression analysis of the influence of macroeconomic factors on capital structure of Russian corporations under crisis conditions // Journal of Innovation and Entre-preneurship. 2021. No. 10. Article 20. https://doi.org/ 10.1186/s13731-021-00160-w
  • Grigoryev L. M., Medzhidova D. D. Global energy trilemma // Russian Journal of Economics. 2020. Vol. 6, no. 4. P. 437–462. https://doi.org/ 10.32609/j.ruje.6.58683
  • Мазур И. К. Использование модели Шарпа в современных условиях российского фондового рынка // Теория и практика современной науки. М., 2022. С. 254–260.
  • Вотчель Л. М., Ивашина Н. С., Ненова Е. А., Чабаненко А. В. Модель прогнозирования доходности корпоративных ценных бумаг // Корпора-тивная экономика. 2018. № 2 (14). С. 18–24.
  • Алжеев А. В., Кочкаров Р. А. Сравнительный анализ прогнозных моделей ARIMA и LSTM на примере акций российских компаний // Финансы: теория и практика. 2020. Т. 24, № 1. С. 14–23. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2020-24-1-14-23
  • Пучков Е. В., Белявский Г. И. Применение локальных трендов для предподготовки временных рядов в задачах прогнозирования // Программные продукты и системы. 2018. № 4. С. 751–756. https://doi.org/10.15827/0236-235X.124.751-756
  • Ломакин Н. И., Дженифер О. Ч., Голодо- ва О. А., Сычева А. В., Кабина В. В. AI-система «пер-септрон» для прогноза финансового результата деятельности предприятия нефтяной отрасли РФ // Фундаментальные исследования. 2019. № 12-1. С. 98–103. https://doi.org/10.17513/fr.42629
  • Лесик И. А. Решение задачи прогнозиро-вания с использованием нейронных сетей прямого распространения на примере построения прогноза роста курса акций // Программные продукты и системы. 2015. № 2. С. 70–74. https://doi.org/ 10.15827/0236-235X.110.070-074
  • Золотова Т. В., Волкова Д. А. Методы ин-теллектуальной обработки данных для коррекции атипичных значений котировок акций // Стати-стика и экономика. 2022. Т. 19, № 2. С. 4–13. http://dx.doi.org/10.21686/2500-3925-2022-2-4-13
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp