CC BY
92
УДК 336.763
ФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КУРСА
ФОНДОВОГО ИНДЕКСА
Заболотний А.А., соискатель ФБГОУВПО «Норильский индустриальный институт»
ZBAA_88@mail.ru
В статье рассмотрены основы построения факторной модели, приведен алгоритм ее практической реализации, рассмотрены основные факторы, оказывающие влияние на фондовый рынок. Определены критерии отнесения фактора в модель и проведен корреляционно-регрессионный анализ, на основе которого рассчитана степень влияния фактора на прогнозное значение курса фондового индекса. Рассмотрены теоретические основы корреляционного анализа.
Ключевые слова: фактор; показатель; факторная модель; корреляционно-регрессионный анализ; фондовый рынок; рыночный курс; макростатистика.
FACTOR MODEL AS A TOOL FOR PREDICTING THE COURSE OF THE STOCK
INDEX
Zabolotniy A., the applicant, Norilsk Industrial Institute, FBGOU VPO, ZBAA_88@mail.ru
The article covers the basics of building factor model, an algorithm for its implementation, the basic factors affecting the stock market. The criteria for inclusion in the factor model and conducted correlation and regression analysis, which is calculated on the basis of the degree of influence factors on the predictive value of the rate of the stock index. The theoretical basis of the correlation analysis.
Keywords: factor; index; factor model; correlation-regression analysis; stock market; the market rate; macrostatistics.
Характерной особенностью современного этапа развития экономической науки является ее непосредственное воздействие на ускорение темпов инвестиционного развития на основе соединения теоретических исследований с практикой. Активизация экономических исследований, их коренная перестройка объективно предполагает обращение к современным инструментам и, в частности к методам математического моделирования в вопросах прогнозирования курса фондового индекса и определения перспектив его развития. Фондовый рынок в настоящее время набирает обороты и играет значительную роль в экономике страны, о чем свидетельствуют статистические показатели, представленные в Таблице 1 [4].
Циклическое развитие и постоянная изменчивость фондового рынка России обусловливают необходимость постоянного изучения текущей конъюнктуры, выявления основных тенденций ее развития и прогнозирования стоимости ценных бумаг. Следует отметить, что в настоящее время достаточно много внимания уделяется мониторингу основных показателей эффективности деятельности фондового рынка с целью увеличения его инвестиционной привлекательности как со стороны внешних, так и внутренних агентов. Но недостаточная теоритическая и практическая проработанность данного вопроса
предопределили актуальность данного исследования.
В силу того, что в экономике существует достаточно большое количество факторов, влияющих на рыночный индекс фондового рынка в целом и курс ценных бумаг в частности, для более точной оценки прогнозного значения рыночного курса полезны многофакторные модели, которые являются мощным средством управления портфелем инвестиций. Так как факторная модель дает необходимый уровень абстрактности. Она предлагает инвестиционным менеджерам метод, позволяющий выделить в экономике важные факторы и оценить, насколько различные ценные бумаги, присутствующие в инвестиционном портфеле чувствительны к изменениям этих факторов.
При построении факторной модели неявно предполагается, что рыночный курс коррелирован только за счет общей реакции на один или более факторов, определенных в этой модели. При построении факторной модели показатели систематизированы, являются составной частью факторов, влияющих на результативный показатель.
Для детальной разработки факторной модели, прежде всего, определимся с такими понятиями, как «фактор» и «показатель».
Так Ожегов [5] определяет фактор как «причину, движущую
Таблица 1. Достигнутые показатели развития фондового рынка России
Показатель 2008 2011 2012
Капитализация публичных компаний, трлн. руб. 32,3 19,5 84
Соотношение капитализации к [ЗИП, и % 97,8 35,7 130
Биржевая торговля акциями, трлн. руб. 31,4 85 78
Стоимость корпоративных облигаций в обращении, трлн, руб. 1,2 2,8 7,7
Активы паевых инвестиционных фондов, трлн. руб. 0,8 0,56 5,8
Годовой объем публичных размещений акций на внутреннем рынке, по рыночной стоимости, в трлн. руб. 0,7 0,4 !,4
Количество розничных инвесторов на рынке пенных бумаг, млн. человек 0,8 3 8,3
Доля иностранных ценных бума! в обороте российских бирж, % 0 4 4
сила какого-либо процесса, определяющую его характер или отдельные его черты».
Показатель же - это количественно-качественная характеристика социально-экономических явлений и процессов, критерий, измеритель, который позволяет судить о состоянии экономики страны, региона, предприятия и изменении этого состояния, об экономическом развитии, подъеме или спаде [5].
Для практической реализации факторной модели, разработанной автором, необходимо выполнить следующие основные действия/шаги:
1. Определить источник получения информации, от надежности которого зависит достоверность и своевременный учет данных.
2. В зависимости от применяемого типа стратегии на инвестиционном рынке определить период анализируемых данных.
3. Определить основные факторы, оказывающие существенное влияние на динамику фондового курса.
Сформировав информационную базу, содержащую в себе достаточный объем данных необходимых для анализа, инвестор должен понимать экономическое содержание каждого потенциального фактора, влияющего в той или иной степени на инвестиционный рынок. Это необходимо для интерпретации полученных значений. Следует отметить, что необходимо учитывать дату публикации информации и в соответствующем порядке соотносить значения выбранных факторов.
4. Отобрать на основе результатов корреляционно-регрессионного анализа значимые для прогнозирования факторы, оказывающие непосредственное влияние на рынок.
В данной работе для того, чтобы построить факторную модель
автором был проведен корреляционно-регрессионный анализ, посредством которого отобраны факторы, влияющие на рыночный курс фондового рынка ММВБ. Результат корреляционно-регрессионного анализа представлен в таблице 2.
Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой [3, с.16].
Величина коэффициента корреляции изменяется в интервале
- 1 < Г < 1.
При г 1 между двумя переменными существует функциональная связь, при г 1 - прямая функциональная связь.
Если г 0 , то значение случайных величин в выборке некор-релированы; в случае, если система случайных величин имеет двумерное нормальное распределение, то случайные величины будут независимыми.
Если коэффициент корреляции находится в интервале
— 1 < г < О
_ , то между величинами Х и У существует обратная корреляционная связь. Это находит подтверждение и при визуальном анализе исходной информации.
Следует отметить, что значение коэффициента корреляции не зависит от единиц измерения и выбора начала отсчета. Это означает, что если переменные уменьшить (увеличить) в К раз либо на одно и то же число, то коэффициент корреляции не изменится [3, с.57].
В качестве критерия от бора факторов для моделирования
О
Таблица 2. Корреляционный анализ факторов
№ ri/ri Наименование фактора Уровень корреляции Наименование фает ори i-уровисм корреляции в интервале - 0,6: г: 0,6.
i S S'" BRENT 0,92 BRENT (Xi)
2 Золото 0,80 Золото (X:)
3 = и к « 2 я Sa Никель 0,86 Никель (Xj)
4 Газ 0,28 -
5 Z ¡a и < а ï Ш F- ч О ¡I Ё в I £ SnPSÜO (США) 0,68 -
6 D&J (США) 0,77 D&J (США) (Х*>
7 DAX (германия) 0,82 DAX (германия) (Xs)
it CSI 300 (Китай) 0,36 -
9 с Й Hang Seng (Китай) 0,94 Hang Seng (Китай)
10 о < 5 « NASDAQ (США) 0,82 NASDAQ (США) (X;)
11 САС'40 (Франция) 0,39 -
12 EURUSD 0,81 EURUSD (Xs)
13 EURRUB 0,56 -
14 AUDUSD 0,86 AUDUSD (Хч)
15 EURCHF -0.15 -
16 < Е EURC'NY 0,48 -
17 tú Я EURGBP 0,55 -
13 z н £ EURJPY 0,38 -
14 GBPUSD 0,48 -
21) < USDCAD -0,42 USDCAD (Xw)
21 USDCH1- -0,78 USDGHF(Xt()
22 USDCNY -0,71 USDCNY (X:2)
23 USDJPY -0,53 -
24 USDRU13 -0,51 -
25 МАКРОСТАТИСТИКА США США: Ьатовый ценовой индекс потребления, м/м 0,34 -
26 США: 13ВП окончательный, к/к 0,58 -
27 США: Индекс опережающих индикаторов 0,07 -
28 США: Индекс потребительского доверия 0,62 США: Индекс потребительского доверия (Хп)
29 США: Индекс цен производителей, м/м 0,51
30 США: Промышленное производство 0,45 -
31 США: Торговый баланс товаров и услуг -0,42 -
32 США: Уровень безработицы -0.30 -
33 МАКРОСТАТИСТИКА КИТАЯ Китай: ВВП, г/г 0,61 Китай: ВВП (Х,4)
34 Китай: Валютные резервы -0,03 -
35 Китай: Индекс потребительских цен, г/г 0,63 Китай: Индекс потребительских цен (Х!?)
36 Китай: Промышленное производство, г/г 0,68 Китай: Промышленное производство (Х16)
37 Китай: Розничные продажи, г/г 0,00 -
38 Китай: Торговым баланс -0,33 -
39 МАКРОСТАТИСТИКА ЕВРО ЮНЫ Еврозоиа: ВВП пересмотренный, г/г 0,53 -
41) Еврозоиа: Индекс делового климата 0,84 Еврозона: Индекс делового климата (Хи)
41 Еврозона: Ключевая ставка ЕЦБ 0,17 -
42 л в ротона: Торговый баланс 0,24 -
43 Евробона: Уровень безработицы -0,06 -
44 МАКРОСТАТИСТИКА РОССИИ Россия: ВВП, г/г 0,33 -
45 Россия: Денежная база 0,35 -
46 Россия: Золотовалютные резервы 0,19 -
47 Россия: Импорт -0,06 -
48 Россия: Индекс потребительских иен, м/м 0,05 -
49 Россия: Оборот розничной торговли г/г 0,30 -
50 Россия: Промышленное производство 0,64 Россия: Промышленное производство (Х18)
51 Россия:Ставка рефинансирования -0,55 -
52 Россия: Торговый баланс 0,25 -
Продолжение таблица 2
S3 Россия: Уровень безработицы -0,29 -
54 Россия:Экспорт 0,12 -
прогнозного значения фондового курса использован коэффициент корреляции, степень корреляции показателей которых находится в
- 0,6 < г < 0,6
интервале .
Таким образом, автором разработана факторная модель, представленная на рисунке 1, и включает в себя следующие четыре основные группы факторы:
1. Рыночные цены на сырьё (У^
Считается, что российский фондовый рынок сильно зависит от экспортных цен на сырье. Подобную зависимость часто связывают с тем, что российская экономика в значительной мере ориентирована на экспорт. Возникающие из-за значительных объемов сырьевого экспорта притоки и оттоки капитала влияют, в том числе и на фондовый рынок.
2. Фондовые индексы зарубежных стран (У^
Российский фондовый рынок в силу интернационального характера капитала есть составная часть международного фондового рынка независимо от его собственных размеров и специфических особенностей, поэтому подвержен влиянию динамики мировых рынков.
3. Валютные пары
Очень важным фактором является динамика валютных пар, так как она отображает динамику денежных потоков в мире. Увеличившиеся торговые обороты на валютной бирже, в момент падения котировок на фондовой бирже, будут означать, что инвесторы перекладывают свои активы в валюту.
4. Макростатистика (У4)
Для определения тенденции, общей направленности мирового инвестиционного потока на фондовых рынках мира необходимо непрерывно следить и анализировать финансовое состояние ведущих
экономик мира, например, таких как США и Китая, т.к. именно они определяют общую динамику инвестиционного климата в мире.
В количественном выражении данная информация представлена в виде макростатистических данных.
Таким образом, автором проведен анализ внешних факторов и рассчитана степень влияния основных макростатистических показателей на динамику российского фондового рынка.
Построенная факторная модель позволит инвестору разработать модель управления инвестиционным портфелем с использованием инструмента прогнозирования. От выбора наиболее точного инструмента прогнозирования зависит эффективность управления инвестиционным портфелем на фондовом рынке.
Литература:
1. Математическая статистика для экономистов [Текст]: учебник / Никитина Н.Ш. Изд-во «ИНФРА-М», 2001, - 170 с.
2. Е.И. Минакова, С.Ф. Самойлова. Перспективы развития рынка ценных бумаг в России в посткризисный период // [электронный ресурс] - Режим доступа . - URL: http://www.orelgiet.ru/60_20_02_12. pdf (дата обращения 30.03.2013)э
3. Словарь Ожегова. Толковый словарь русского языка // [Электронный ресурс].// http://www.ozhegov.org (дата обращения 02.04.2013)
4. Официальный сайт инвестиционного холдинга «ФИНАМ» [Электронный ресурс].// - URL: www.finam.ru/ (дата обращения 07.04.2013)
5. Официальный сайт Московской межбанковской валютной биржи [Электронный ресурс].// - URL: www.mices.ru/ (дата обращения 07.04.2013)
6. [Электронный ресурс]. - URL: www.quote.rbc.ru/ (дата обращения 07.04.2013)
Рис. 1. Схема факторной модели
