Эконометрический анализ стоимости акций ОАО «Газпром» Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2016. Том 2

УДК 330.43:519.2

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТОИМОСТИ АКЦИЙ ОАО «ГАЗПРОМ»

Я. В. Иконникова Научный руководитель - Е. В. Филюшина

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: filyushina@mail.sibsau.ru

Моделируется стоимость акций ОАО «Газпром» по цене открытия по 365 данным временного ряда с 21.10.2014 по 20.10.2015. В процессе анализа тренда не выявлено, данные стационарны. Уравнение авторегрессии показало большую зависимость между ценой предыдущего и текущего дня. Автокорреляции между остатками регрессии нет. Выведенное уравнение описывает 88 % данных.

Ключевые слова: анализ данных, уравнение регрессии, линия тренда.

ECONOMETRIC ANALYSIS OF A «GAZPROM» STOCK VALUE

Y. V. Ikonnikova Scientific Supervisor - E. V. Filyushina

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: filyushina@mail.sibsau.ru

In this article we modeled a value of the Gazprom stock at the opening price of 365 time series data from 21.10.2014 to 20.10.2015. In the process of analysis the trend was not revealed, the data were stable. The equation of auto regression showed high dependence between the price of the previous day and present day. There was no autocorrelation between the remains of regression. The removed equation described 88 % of data.

Keyworld: data analysis, regression equation, the trend line.

Для анализа были взяты данные о стоимости 1 акции ОАО «Газпром» за 12 месяцев [1].

ОАО «Газпром» - российская энергетическая компания, занимающаяся геологоразведкой, добычей, транспортировкой, хранением, переработкой и реализацией газа, газового конденсата и нефти, а также производством и сбытом тепло- и электроэнергии. Крупнейшая компания в России, крупнейшая газовая компания мира, владеет самой протяжённой газотранспортной системой. Является мировым лидером отрасли [2; 3].

В результате проведенного анализа была получена следующая итоговая статистика:

Средняя цена за акцию ОАО «Газпром» за год была равна 144,47 руб., стандартная ошибка средней - 33 копейки. Наиболее часто встречающаяся цена - 144,01 руб. Стандартное отклонение показывает разброс данных относительно среднего значения, т. е. цена колеблется в среднем в пределах от 138,14 до 150,80 руб. Наименьшая цена за этот период равна 129,39 руб., а наибольшая -163,03 руб. Цена выросла в среднем на 33,64 руб.

Асимметрия показывает несимметричность распределения величины, а так как этот показатель положителен и меньше 0,5, значит, асимметричность данных не значительна и есть левосторонняя асимметрия. Эксцесс - положителен и близок к нулю, значит, кривая распределения близка к нормальной и расположена чуть выше.

Коэффициент вариации для данных равен 4,38 %, что говорит об однородности данных, т. е. разброс данных относительно средней невелик, и разные пропорции данных можно обрабатывать одним способом.

Данные были разбиты на 20 групп с длиной интервала = 1,682, и была построена гистограмма частот.

Секция «Информационно-экономические системы»

График частот показывает, что большая часть данных находится выше 144,01 руб. Это значит, что большую часть года цена на акции Газпром была выше 144,01 руб. Кроме того, график частот имеет пикообразную форму, эксцесс положительный, что говорит о скоплении данных в районе одного параметра - 144,53 руб.

Наблюдается тенденция цен сначала к росту, затем к падению, то есть было незначительное повышение цены, но затем цена стала падать.

По данным были построены 5 разных линий тренда, но ни одна из них не оказалась подходящей для прогноза, так как R2 у всех линий очень мал, тренда нет. Множественный R<0,3, т. е. существует очень слабая связь между ценой акции и номером дня. Данные стационарны. Поэтому мы построили уравнение авторегрессии, которое показало нам большую зависимость между ценой вчерашнего и сегодняшнего дня:

у = 0,93yt-1 + 9,35.

Уравнение описывает 88 % данных.

Полученные остатки регрессии были проверены на автокорреляцию. Автокорреляции между остатками не выявлено.

Полученное уравнение можно использовать для прогноза цен [3-6].

Библиографические ссылки

1. Экспорт котировок, МосБиржа акции, АО ГАЗПРОМ : база данных // ФинамФорекс [Электронный ресурс]. URL: http://www.finam.ru/profile/moex-akcii/gazprom/export/ (дата обращения: 21.10.2015).

2. Официальный сайт ОАО «Газпром» [Электронный ресурс]. URL: http://innovation.gov.ru/ node/3511(дата обращения: 25.11.2015).

3. Kovalev V. F., Pustovalov V. V., Senashov S. I. Differential Equations. 1993. Т. 29. С. 1521.

4. Соболь А. С., Сенашов С. И. Обработка «больших данных» в телекоммуникационных компаниях // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. С. 3914.

5. Худяева Т. В., Сенашов С. И. Анализ динамики поступления налогов и сборов по УФНС России по Красноярскому краю // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2013. Т. 1. С. 440.

6. Александрова У. А., Сенашов С. И. Анализ статистики посещаемости сайта типичного Красноярского кинотеатра. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. С. 356.

© Иконникова Я. В., 2016