CC BY
16УДК: 336.7
МОДЕЛЬ ВЗАИМОСВЯЗИ СТОИМОСТИ АКЦИЙ ЗОЛОТО - И НЕФТЕОБЫВЮЩИХ КОМПАНИЙ С УЧЁТОМ БУДУЩИХ
ОЖИДАНИЙ
(НА ПРИМЕРЕ АКЦИЙ ПАО «ПОЛЮС» И ПАО «РОСНЕФТЬ»)
Протасова С.К., студентка
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: sopka26@mail. ru Научный руководитель: Богомолов А.И., к.т.н., доцент Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: aibogomolov@fa. ru
Аннотация. Нефть и золото являются активами, играющими важную роль в экономике. В статье выявляется отрицательная корреляция цен на золото и нефть. Установленная взаимосвязь может быть полезна для участников финансовых рынков для принятия обоснованных инвестиционных решений. В связи с этим рассматривается взаимосвязь цен на акции золото- и нефтедобывающих компаний на примере акций ПАО «Полюс» и ПАО «Роснефть» их динамика, роль и влияние на финансовые рынки. Автором выдвигается гипотеза, что цены на акции «Роснефть» меняются в зависимости от изменений цены на акции «Полюс». Для проверки гипотезы построена эконометрическая модель и проведена проверка её качества и адекватности с помощью регрессионного анализа. Выяснилось, что хотя и имеется слабая отрицательная корреляционная связь между этими двумя финансовыми инструментами, основное влияние на формирование сегодняшней цены на акции ПАО «Роснефть» и акции ПАО «Полюс» оказывают ожидаемые будущие цены на эти акции.
Ключевые слова:финансовый рынок, акции ПАО «Полюс», акции ПАО «Роснефть», эконометрическая модель, f-лаговые переменные.
MODEL OF INTERRELATION OF GOLD AND OIL PRODUCING COMPANIES' STOCK PRICES WITH REGARD TO FUTURE
EXPECTATIONS (BY THE EXAMPLE OF «POLYUS» AND «ROSNEFT» SHARES)
Protasova S.K., student
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: sopka26@mail.ru Supervisor of studies: Bogomolov A.I., Cand. of Tech. Sciences, Associate Professor Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: aibogomolov@fa.ru
Annotation. Oil and gold are assets that play an important role in the economy. The article reveals a negative correlation between gold and oil prices. The established correlation can be useful for financial market participants to make informed investment decisions. In this regard, we consider the relationship between the prices of shares of gold and oil companies on the example of the shares of «Polyus» and «Rosneft», their dynamics, role and impact on financial markets. The author puts forward the hypothesis that the prices of «Rosneft» shares change depending on the changes in the price of «Polyus» shares. To test the hypothesis econometric model was built and tested its quality and adequacy with the help of regression analysis. It turned out that although there is a weak negative correlation between these two financial instruments, the main influence on the formation of the current price of shares of «Rosneft» and «Polyus» have the expected future prices of these shares.
Key words: financial market, «Polyus» shares, «Rosneft» shares, econometric model, f-lag variables.
Сегодня все больше людей выходят на биржу для торговли ценными бумагами, товарами, валютой, различными производными
рыночными инструментами. Таким образом трейдеры и инвесторы стремятся преумножить свой капитал, а для стабильного получения
прибыли им необходимо качественно изучать активы, которыми они торгуют.
Особенно важными и наиболее торгуемыми активами на рынках являются нефть и золото, играющие важную роль в экономике.
Целью данной работы выступает определение связи цен на акции золото- и нефтедобывающих
компаний на примере акций ПАО «Полюс» и ПАО «Роснефть».
Нефть является наиболее продаваемым сырьем в мире, из которого производятся топливо и нефтепродукты. Цена на нефтяные фьючерсы определяется спросом и предложением на рынке, однако на ценообразование влияют также многие другие факторы, среди которых политическая
обстановка, стихийные бедствия, политика ОПЕК в отношении объемов нефтедобычи, изменение запасов в нефтехранилищах [1]. От цен на нефть в значительной степени зависят экономики стран-нефтедобытчиков. Одной из них является Россия, где 40-50% доходов государства зависят от нефти в последние годы [2] (рис.1).
Рис. 1. Нефтегазовые доходы к федеральному бюджету Российской Федерации
Золото является важным активом, выступающим зачастую в качестве резерва. Золотовалютные резервы являются некоторым мерилом стабильности, позволяя обеспечивать финансовую стабильность национальных валют и платежных систем различных государств. Инвесторы обращают особое внимание на золото в неблагоприятные экономические времена, что объясняется его низкой корреляцией к большинству традиционных
активов. Покупая золото, инвесторы таким образом защищают свои средства от нестабильности. Такая политика принимает особую актуальность в периоды высокой волатильности цен на нефть. Также стоит заметить, что золото является устойчивым активом по сравнению с рядом необеспеченных валют. [3] (рис. 2) Это во многом объясняется тем фактом, что добыча золота мало изменялась с годами.
США мкис* Стерлинге»
Рис. 2. Стоимость золота по отношению к валютам с 1900 года.
Проанализируем связь цен на золото и нефть и азиатских рынков. Обратившись к графику на за последние 5 лет. В качестве инструмента для рисунке 3, демонстрирующему цены на золото и сравнения возьмем нефть марки Brent, нефть Brent, мы можем заметить отрицательную являющуюся эталоном топлива для европейских
корреляцию: рост цен на нефть сопровождается снижением цен на золото и наоборот.
Рис. 3. Изменение цен на золото и :
Для инвесторов и трейдеров интерес представляют многие активы на фондовых рынках. В частности, рассмотрим акции российских компаний «Полюс» и «Роснефть» и постараемся обнаружить корреляцию цен и объемов, по которым они торгуются на бирже.
Публичное акционерное общество «Полюс» — крупнейший производитель золота в России и одна из 10 ведущих глобальных золотодобывающих компаний, себестоимость производства на предприятиях которой является одной из самых низких в мире. «Полюс» обладает третьими крупнейшими запасами золота в мире (доказанные и вероятные запасы по международной классификации составляют 61 миллион унций) — фундаментом устойчивого роста производства. Основные предприятия компании расположены в Красноярском крае, Иркутской и Магаданской областях, а также в Республике Саха (Якутия) и включают 5 действующих рудников, золотоносные россыпи и ряд проектов в стадии строительства и развития.
В Российской Федерации акции
ПАО «Полюс» торгуются под тикером PLZL на Московской Бирже с мая 2006 года. Средний объем торгов за 3 месяца (сентябрь - ноябрь 2020 года) составляет 204354 сделок.
Компания «Роснефть» — лидер российской нефтяной отрасли и крупнейшая публичная нефтегазовая корпорация мира. Основными видами деятельности ПАО «НК «Роснефть»
ть марки Brent за 5 лет (2015-2020) являются поиск и разведка месторождений углеводородов, добыча нефти, газа, газового конденсата, реализация проектов по освоению морских месторождений, переработка добытого сырья, реализация нефти, газа и продуктов их переработки на территории России и за ее пределами. Компания включена в перечень стратегических предприятий России.
В Российской Федерации акции
ПАО «Роснефть» торгуются под тикером ROSN на Московской Бирже с июля 2006 года. Средний объем торгов за 3 месяца (сентябрь -ноябрь 2020 года) составляет 6099244, что говорит о высоком интересе продавцов и покупателей к бумагам ПАО «Роснефть».
Акции акционерных обществ «Полюс» и «Роснефть» входят в структуру индекса Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ), включающей акции 50 крупнейших российских холдингов. Индекс отражает общую ситуацию по торговле бумагами российских акционеров в тот ил иной момент времени. Стоит отметить, что по состоянию на момент закрытия торгов на бирже 27.11.2020 акции «Роснефть» занимали 3,55% структуры индекса Мосбиржи, а акции «Полюс» - 2,74%. Такой «вес» позволил акциям компаний занять 7 и 8 позиции соответственно в структуре индекса.
Стоит обратить внимание на изменения внутри индекса Мосбиржи за 2020 год. Цена на акции «Полюса» увеличилась на 106,5%, [4] что объясняется влиянием неблагоприятной
ситуацией, вызванной распространением вируса COVID-19. Золото выступает защитным
активом, поэтому в сложные времена данный инструмент пользуется особым спросом.
Рис. 4. Лидеры роста и падения Выдвинем гипотезу, что цены на акции «Полюс» и «Роснефть» будут иметь отрицательную корреляцию, которая
наблюдалась при сопоставлении цен на золото и
индекса ММВБ за 2020 год.
нефть (рис. 3). Для предварительной проверки гипотезы сопоставим цены на акции соответствующих компаний (рис.4). Здесь также наблюдается отрицательная корреляция.
Рис. 5. Изменение цен на акции «Полюс» и «Роснефть» за 5 лет (2015-2020).
Выдвинем гипотезу, что цены на акции «Роснефть» меняются в зависимости от изменений цены на акции «Полюс». Воспользуемся данными по недельным ценам закрытия данных акций за два года: с 01.11.2018 по 01.11.2020.
Наша выборка состоит из 25 значений недельный цен закрытия по каждой акции. Примем цены на акции «Полюс» за X, т.е. определяющий показатель, а цены на акции «Роснефть» - за Y соответственно. Получаем линейное уравнение
Y= -0,005*X + 451,19+Е.
600 400 200 0
""#'1%........И.'*
у = -0.005х + 451.19 К2 = 0.2735
0 5000 10000 15000 20000
Рис. 6. График рассеивания величин X и У.
Стоит обратить внимание на график, свидетельствующий о наличии отрицательной корреляции на цены «Полюс» и «Роснефть». Модель является не очень качественной Б= 8,6, хотя и статистически значимой.
Проведем регрессионный анализ для становления аналитического выражения
«Хроноэкономика» № 7(28).Декабрь 2020
www.hronoeconomics. гц
стохастической зависимости между
исследуемыми признаками. С помощью функции «Регрессия» получаем значения регрессионной статистики, дисперсионного анализа и остатков. Число Фишера принимает значение 8,66 и больше критического значения F (4,28), что позволяет сделать вывод о статистической значимости модели и об отсутствии статистически значимых различий частоты исхода в зависимости от наличия фактора риска.
Для того чтобы регрессионный анализ давал наилучшие из всех возможных результаты, случайная ошибка должна удовлетворять определенным условиям, известным как условия Гаусса-Маркова.
1. Модель линейна и имеет вид Y=451,2-0,005*Х+е. Условие линейности выполнено.
2. Среднее значение остатков должно быть приблизительно равно 0. Полученное с помощью функции СРЗНАЧ среднее значение модели равно 1,13687Е-14, что свидетельствует о выполнении данного условия. Модель не имеет систематического смещения, что также подтверждает график остатков:
150
100
S 50
*
со
и 0
О
-50 0
-100
Переменная X 1
Рис. 7. График остатков величины X.
3. В модели должна отсутствовать гетерокедастичность, что проверяется с помощью теста Голдфелда-Кванта. Значение показателя Голдфелда-Кванта находим путем деления выборки на три равных интервала,
получения значений ESS первого и третьего интервалов с помощь функции ЛИНЕИН и деления большего из них на меньшее. Полученное значение GQ равно 1,62 и меньше F критического, что свидетельствует о прохождении теста Голдфелда-Кванта. Гетероскедатичность не обнаружена в нашей модели, она гомоскедатична.
4. Необходимо определить, наблюдается ли в данной модели автокорреляция остатков. Выдвинем гипотезу об отсутствии автокорреляции остатков и проверим ее с помощью теста Дарбина-Уотсона. Значение показателя DW составляет 1,16 и свидетельствует о наличии положительной автокорреляции. Выдвинутая нами гипотеза не подтвердилась.
Для устранения автокоррреляции и улучшения качества модели введём в неё фактор, который играет важную роль в оценке инвесторами будущих значений стоимости актива. Инвестор, предпринимая те или иные действия на рынке, всегда имеет в голове собственную модель ситуации на рынке и собственные прогнозы изменения стоимости актива. Что не может не отражаться и в статистике его стоимости. Так же, как и прошлый опыт инвестора отражается во влиянии лаговых переменных на объясняемую переменную, также и ожидания инвестора отражаются в f-лаговых переменных. С учётом f-лаговой переменной модель будет выглядеть следующим образом:
Yt = a0 + a1*Xt + a2*Yt+1 + et
Эта модель оказывается гораздо более качественной и согласуется с реальным поведением инвесторов на рынка (рис. 8).
Дисперсионный анализ 1
df SS MS F ачимость F
3erpeccnf 2 33143,27 16571,64 577,0383 4/14E-19
Остаток 21 503,0365 23,71341
Итого 23 33746,36
Коэффи циен артная от am и cm и1-Значвни t ижни в 95!, ерхны в 95Ьжни в 95, Срхни е 95,0:
Y-nepecei 12,11613 16,70935 0,725092 0,476398 -22,6339 46,36621 -22,6339 46,36621
Перемен! 0,97266 0,036517 26,63613 1Д4Е-17 0,39672 1,043601 0,39672 1,043601
Перемен! -0,00036 0,000311 -2,76533 0,011531 -0,00151 -0,00021 -0,00151 -0,00021
Рис. 8. Результат дисперсионного анализа модели.
Таким образом, выдвинутая гипотеза о влиянии цен на акции «Полюс» на изменение цен «Роснефть» оказалась ошибочной. Для подтверждения этого обратимся к корреляционному анализу.
В заключение хочется отметить, что отрицательная корреляция цен на нефть и золото не всегда может найти отражение в изменениях цен компаний, работающих в соответствующих отраслях. Инвесторам не стоит рассчитывать на быстрое, спекулятивное получение высокой прибыли от золотодобывающих компаний в периоды падения цен на активы нефтедобытчиков и наоборот. Отрицательная корреляция цен на золото и нефть не является признаком сильной зависимости цен на акции компаний «Полюс» и «Роснефть».
Список используемых источников:
1. Торговля «черным золотом»: как устроен нефтяной рынок [Электронный ресурс]. URL: https://quote.rbc.ru/news/training/5e3d4e0f9a794748f8187f ef (дата обращения: 30.11.2020).
2. Нефть. О влиянии цен на нефть на экономику [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/finance/115237-neft-o-vliyanii-cen-na-neft-na-ekonomiku (дата обращения: 30.11.2020).
3. Золото как стратегический актив [Электронный ресурс]. URL: https://rostsber.ru/publish/precious-metals/gold_2019.html (дата обращения: 30.11.2020).
4. Официальный сайт ПАО «Полюс» [Электронный ресурс]. URL: https://polyus.com/ru/ (дата обращения: 30.12.2020).
5. Официальный сайт ПАО «Роснефть» [Электронный ресурс]. URL: https://www.rosneft.ru/ (дата обращения: 30.12.2020).
6. Индекс Московской Биржи / ММВБ (IMOEX) - состав и компоненты [Электронный ресурс]. URL: https://smart-lab.ru/q/index_stocks/IMOEX/ (дата обращения: 01.12.2020).
7. СычеваМ.А. Взаимосвязь нефтяных котировок и цен на золото // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. №3-2. [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-neftyanyh-kotirovok-i-tsen-na-zoloto (дата обращения: 01.12.2020).
8. Analysis of the relationship between oil and gold prices. / Jana Simakova // ОфициальныйсайтСилезскогоуниверситета. [Электронный ресурс] URL: http://www.opf.slu.ez/kfi/icfb/proc2011/pdf/58_Simakova.p df (дата обращения: 01.12.2020).
9. The gold/oil ratio shows a crisis is inevitable. / Michael Lingenheld // Forbes. [Электронный ресурс] URL: https://www. forbes.com/ sites/michaellingenheld/2015/01/20 /the-goldoil-ratio-shows-a-crisis-is-inevitable/?sh=4f62c0ff2ccd (дата обращения: 01.12.2020).
10. А.Б. Кознов Роль золота в функционировании международного финансового рынка // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2016. №26. [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-zolota-v-funktsionirovanii-mezhdunarodnogo-finansovogo-rynka (дата обращения: 02.12.2020).
11. Богомолов А.И., Невежин В.П. Информационное воздействие как инструмент дестабилизации финансовых систем конкурентных экономик // Экономика и управление: проблемы, решения. 2019. № 2 том 3(86). С. 31-35
12. Богомолов А.И., Невежин В.П. Измерение и анализ детерминированных и случайных экономических процессов// Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. № 5. Том 5. С. 14-20.
VV
«Хроноэкономика» № 7(28).Декабрь 2020
www.hronoeconomics. ru
