CC BY
6
УДК 338.57.013.22
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЦЕН АКЦИЙ АК «АЛРОСА» (ПАО)
А. В. Силантьева, С. И. Сенашов*
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
*E-mail: sen@sibsau.ru
Моделируются цены на акции АК «АЛРОСА» (ПАО) по 365 данным временного ряда с 21.09.2017 по 20.09.2018 гг. В процессе подбора наиболее подходящей оказалась полиноминальная линия тренда второй степени. Все коэффициенты этого уравнения статистически значимы. Построенная модель позволяет делать прогноз на 10 месяцев с ошибкой, не превышающей 5 %.
Ключевые слова: анализ данных, уравнение регрессии, линия тренда.
ECONOMETRIC ANALYSIS OF PRICES OF SHARES OF PJSC "ALROSA"
A. V. Silantieva, S. I. Senashov*
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
*E-mail: sen@sibsau.ru
We simulate the stock prices of PJSC «ALROSA») at the 365 data time series with 21.09.2017for 20.09.2018 in this article. In the process of selecting the most appropriate were polynominal trend line of the second degree. All the coefficients of this equation are statistically significant. The model allows us to make a forecast for 10 months with an error not exceeding 5 %.
Keywords: data analysis, regression equation, the trend line.
Открытие алмазов в 1954 году в Западной Якутии произвело в мире настоящую сенсацию, ведь раньше считалось, что на территории Советского Союза нет промышленных месторождений этого ценнейшего минерала.
С 1998 года АК АЛРОСА - крупнейший в мире производитель алмазов в каратах, занимаясь также разведкой, добычей и продажей алмазов. На ее долю приходится 27% мировой и 95% российской добычи алмазов. Основная деятельность компании сосредоточена в Республике Саха (Якутия), Архангельской области, а также на африканском континенте.
В 2017 году предприятия Группы АЛРОСА добыли 39,6 миллионов карат алмазов. Выручка АЛРОСА от продажи алмазов в 2017 году составила 4,2 миллиарда долларов, от реализации бриллиантов - 96,9 миллионов долларов.
Объем продаж алмазного сырья в 2017 году составил 41,2 миллиона карат. Рыночная капитализация Компании по итогам 2017 года составила 553 миллиарда рублей (9,6 миллиарда долларов).
Компания обеспечивает стабильно высокую дивидендную и совокупную доходность для акционеров. В рейтинге «Лидеры по созданию стоимости 2018» Boston Consulting Group АЛРОСА заняла 2-е место среди глобальных горнодобывающих компаний с рыночной капитализацией выше 4 миллиарда долларов США по показателю совокупного дохода акционеров (TSR). Среднегодовой совокупный доход акционеров АЛРОСА за период с 2013 по 2017 гг. составил 25,4 % [1].
Для анализа были взяты 365 данных о цене акций ПАО АК «АЛРОСА» за период с 21.09.2017 по 20.09.2018 гг. с сайта Московской биржи [2].
Секция «Информационно-экономические системы»
Опираясь на методики и результаты исследований [3 - 6] были получены следующие ниже результаты.
Итоговая статистика.
Средняя цена 1 акции за 2017--2018 года была равна 87,31 рублей, стандартная ошибка средней - 0,47 рублей. Наиболее часто встречающая цена - 75,5 рублей. Стандартное отклонение показывает разброс данных относительно среднего значения и составило 9,02.
Наименьшая цена за анализируемый период равна 59,7 рублей, а наибольшая - 107,75 рублей. Цена выросла в среднем на 48, 05 рублей.
Показатель асимметрии характеризует отсутствие или нарушение симметрии. В отношении цен акций ПАО АК «АЛРОСА» данный показатель составляет 0,17 и является положительным, то есть это говорит о том, что асимметричность данных незначительна и присутствует левосто-роняя асимметрия.
Эксцесс отрицателен, значит, кривая распределения отличается от нормальной и расположена положе.
Коэффициент вариации для анализируемых данных равен 10,33 %, что говорит об однородности данных.
График частот показывает, что большая часть данных (170) находится выше средней цены, то есть цена за 1 акцию была выше 87,31 рублей.
Наблюдается тенденция роста цен, то есть, несмотря на незначительные понижения цен, в целом цена на акции повышается. Особенно заметен рост цен к концу анализируемого периода, что обусловлено высоким темпом роста цен на алмазы.
Линии тренда.
По данным были построены различные линии тренда.
С экономической точки зрения, более подходящей для прогнозирования, является полиноминальная.
В результате было получено уравнение регрессии:
У1 = 0,0001*^ + 0,0323*? +76.16,
где - стоимость акций в день г; г - номер дня.
Данное уравнение описывает 79% данных и уравнение адекватно опытным данным. Все коэффициенты значимы. Остатки гомоскедастичны.
Остатки регрессии были проверены на автокорреляцию и была выявлена автокорреляция первого порядка. Авторегрессия для остатков имеет вид:
вг = 0,8086*в-,,
где в- остатки.
Затем по новым остаткам уравнения регрессии остатков была проверена на автокорреляцию высших порядков. В результате было установлено, что такая автокорреляция отсутствует. Таким образом, автокорреляция была устранена, а полученное уравнение можно использовать для прогноза.
Окончательное уравнение имеет вид:
У1= 0,0001*^ + 0,0323*г +76.16 + 0,8086*вм
Для прогнозирования уравнение регрессии можно использовать до тех пор, пока ошибка прогноза не превышает 5 %. Следовательно, полученное уравнение регрессии позволило сделать прогноз на 10 месяцев (296 дней).
Библиографические ссылки
1. «Московская биржа» -биржевая группа [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://stocks.investfunds.ru/. - Загл. с экрана (дата обращения: 12.09.2018).
2. Официальный сайт компании АК «АЛРОСА» (ПАО) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.alrosa.ru/. - Загл. с экрана (дата обращения: 15.09.2018).
3. Александрова У.А., Сенашов С.И. Анализ статистики посещаемости сайта типичного красноярского кинотеатра // Материалы X Всероссийской научно-практической конференции творческой молодежи «Актуальные проблемы авиации и космонавтики» 2014. Т.1. №10. С.356.
4. Kovalev V.F., Pustovalov V.V., Senashov S.I. Differential Equations. 1993. Т. 29. С. 1521.
5. Соболь А.С., Сенашов С.И. Соболь А.С., Сенашов С.И. Обработка «больших данных» в телекоммуникационных компаниях // Материалы X Всероссийской научно-практической конференции творческой молодежи «Актуальные проблемы авиации и космонавтики» 2014. Т.1. №10. С. 391.
6. Тимофеев В.Е., Савостьянова И.Л. Анализ изменения объема выпуска штампованных автомобильных колес ООО «КРАМЗ» // Материалы X Всероссийской научно-практической конференции творческой молодежи «Актуальные проблемы авиации и космонавтики». 2014. Т. 1. № 10. С. 392.
© Силантьева А. В., Сенашов С. И., 2019
