CC BY
34Evaluation of speculation in the market of non-ferrous metals by means of elasticities Shevelev I. (Russian Federation)
Оценка биржевых спекуляций на рынке цветных металлов посредством
коэффициентов эластичности.
Шевелев И.М. (Российская Федерация)
Шевелев Илья Михайлович / Shevelev Iliya - ассистент кафедры, кафедра экономики,
Березниковский филиал ПНИПУ, г. Березники
Аннотация: описывается динамика цен на цветные металлы за 2009-2014 годы по данным Лондонской товарной биржи. Для анализа изменений цен используются коэффициенты дуговой эластичности. Показано, что дуговая эластичность по цене для меди, алюминия, никеля, олова, свинца и цинка может принимать положительные значения и значения меньшие минус единицы. Это свидетельствует о том, что существенная волатильность цены объясняется поведением биржевых игроков, а не потребностями реального производства в металлах.
Abstract: the dynamics of prices for non-ferrous metals for the 2009-2014 years, according to the London Stock Exchange. To analyze the changes in the prices used arc elasticity coefficients. It is shown that arc elasticity costs for copper, aluminum, nickel, tin, lead and zinc may assume positive values and negative values are smaller than unity. This suggests that a substantial price volatility, explains the behavior of speculators, not the needs of actual production in the metals.
Ключевые слова: цветные металлы, цены, дуговая эластичность по цене, волатильность, биржевые спекуляции.
Keywords: non-ferrous metal prices, arc price elasticity, volatility, stock market speculation.
В современных рыночных условиях ключевыми факторами, влияющими на цены цветных металлов, являются не только спрос, и уровень их запасов, но и масштаб спекуляций данными активами на Лондонской бирже [1,2]. Так, в «сытые» докризисные годы уровень спекулятивных перепродаж в год мог достигать в десять раз больших объемов, чем объем сделок реального сектора, отражающий реальный спрос мировой конъюнктуры на данный вид биржевых товаров [3].
При такой большой доле спекулятивной составляющей возникает своеобразная обратная связь, когда волатильность цены, сама зависящая от доли биржевых спекуляций, начинает существенно влиять на количество заключаемых сделок. При этом рост или падение числа сделок начинает все больше увеличивать или уменьшать цены, гипертрофированное изменение которых снова стимулирует заинтересованность или безразличность к ним биржевых игроков.
Как известно, влияние изменения цены на количество потребляемого товара может быть измерено при помощи коэффициентов эластичности по цене, который показывает относительное изменение объема спроса под влиянием изменения цены на один процент [4,5].
Для подсчета коэффициентов эластичности по цене каждого конкретного вида металла рассматривались цены и объемы сделок, которые рассчитывались в среднем за неделю в период с 01.01.2009 по 31.10.2014. Таким образом, всего рассматривалось 305 значений по каждой переменной.
На основании недельных данных была посчитана дуговая эластичность [6], то есть показатель средней реакции спроса на изменение цены:
ED
AQ/Q
AP/P
(1)
где AQ = Q2 -Q, AP = P2 -р, Q = (Q2 + Q)/2, P = (P2 + р)/2.
Здесь следует уточнить тот факт, что объем сделок по какому-то виду металла, используемый для подсчета коэффициентов эластичности, не совсем есть спрос на данный металл, так как величина каждой сделки не известна. Однако при оценке спекулятивной составляющей важна именно заинтересованность игроков к тому или иному металлу, то есть то, как количество заключаемых сделок реагирует на изменение цены.
Далее по недельным дуговым коэффициентам эластичности, были рассчитаны коэффициенты дуговой эластичности в среднем за месяц. Всего получилось 70 значений (табл. 1 - 6, рис.1 - 6).
Таблица 1. Эластичность алюминия по цене
Al янв фев март апр май июнь июль авг сен окт ноя дек
2009 -0,39 -0,27 -0,05 -0,05 0,31 1,03 1,65 2,05 0,98 0,91 0,26 -0,80
2010 -1,11 -1,18 -0,65 -0,68 -0,26 0,39 0,49 0,53 0,79 0,35 0,36 -0,32
2011 -1,13 -2,01 -2,30 -1,87 -2,39 -2,47 -1,90 -0,82 -1,26 -0,72 -1,17 -1,00
2012 -1,26 -1,19 -0,87 -0,38 -0,20 0,61 1,10 1,83 1,63 1,96 1,53 1,52
2013 1,50 1,70 1,89 1,16 1,43 1,46 1,47 1,12 1,67 1,75 0,94 1,08
2014 0,93 0,82 0,88 1,08 0,74 0,42 -0,54 -0,53 -0,49 -0,75
Рис.1. Эластичность алюминия по цене
Таблица 2. Эластичность меди по цене
Cu янв фев март апр май июнь июль авг сен окт ноя дек
2009 -1,60 -1,57 -1,58 -1,03 -0,78 -0,95 0,06 0,30 0,08 -1,06 -1,63 -1,14
2010 -1,13 -1,17 0,13 0,17 0,03 0,27 0,56 0,14 0,08 0,10 0,02 -1,42
2011 -1,37 -1,39 -1,19 -1,03 -1,04 -1,14 -0,77 -0,51 -0,90 -0,80 -1,25 -0,92
2012 -1,26 -1,53 -1,66 -1,51 -1,26 -1,20 -0,77 -1,04 -1,08 -0,88 0,07 0,19
2013 0,12 0,07 0,11 0,14 0,16 -0,64 -0,58 -0,82 -0,55 -0,99 -0,60 0,07
2014 0,12 0,12 0,14 0,46 0,47 0,63 0,46 0,39 1,05 0,63
3
2
-3 Л----------------------------------------------------
Рис.2. Эластичность меди по цене
Таблица 3. Эластичность никеля по цене
Ni янв фев март апр май июнь июль авг сен окт ноя дек
2009 1,02 0,76 0,39 0,23 0,79 -0,45 0,12 -0,02 0,09 0,30 -0,27 0,45
2010 0,65 0,98 -0,10 -0,58 -1,34 -0,95 -1,38 -1,40 -0,19 -0,18 -0,44 -0,91
2011 -0,76 -0,34 -1,02 -0,78 -0,34 -0,58 -0,04 0,67 1,00 1,23 0,63 1,08
2012 -0,69 -1,50 -2,21 -2,81 -1,60 -0,61 -0,41 1,20 1,99 2,83 1,87 1,85
2013 1,48 0,30 0,16 0,25 0,82 1,57 2,37 2,44 2,63 2,53 2,22 -0,05
2014 0,00 -0,27 -0,92 -1,59 -1,87 -0,35 -0,03 0,13 0,84 1,80
Рис.3. Эластичность никеля по цене
Таблица 4. Эластичность олова по цене
Sn янв фев март апр май июнь июль авг сен окт ноя дек
2009 2,91 1,93 1,10 0,76 0,98 0,45 0,39 1,28 1,92 1,96 1,57 1,89
2010 0,97 1,09 0,62 0,48 0,94 -0,28 -0,17 -0,80 -0,86 -0,44 -1,37 -0,59
2011 -0,12 0,33 0,44 -0,40 -0,28 -0,06 -0,11 0,86 1,55 2,40 2,22 2,22
2012 2,13 1,18 0,58 -0,80 -1,52 -0,91 -1,71 -1,43 -1,03 -0,46 -0,82 -1,17
2013 -1,00 -1,91 -1,99 -1,11 -1,39 -2,04 -0,74 -0,36 0,22 -0,35 0,35 1,03
2014 0,31 -0,27 -0,24 -0,09 -0,02 -0,14 0,44 0,57 0,55 0,56
з -1-----------------------------------------------------
Рис.4. Эластичность олова по цене
Таблица 5. Эластичность свинца по цене
Pb янв фев март апр май июнь июль авг сен окт ноя дек
2009 0,17 0,25 -0,48 -0,58 -1,00 -1,91 -1,69 -1,94 -1,72 -1,86 -0,78 -0,31
2010 -0,55 -0,65 -0,57 0,13 -0,94 -0,36 -0,76 -0,62 0,09 -0,81 -0,42 -0,32
2011 0,45 -0,46 -0,67 -0,12 0,10 0,45 0,13 0,63 -0,22 -0,18 -0,34 -0,76
2012 0,26 0,31 1,21 0,05 -0,38 -0,75 -0,95 -0,64 -2,59 -0,97 -1,82 -0,75
2013 -0,54 -0,27 0,55 0,60 0,16 0,10 0,14 0,16 -0,70 -0,02 -0,31 0,26
2014 -0,15 -0,14 -0,12 -0,26 -0,09 -0,12 0,12 0,22 0,44 0,89
3
3
Рис.5. Эластичность свинца по цене
Таблица 6. Эластичность цинка по цене
Zn янв фев март апр май июнь июль авг сен окт ноя дек
2009 0,29 0,26 0,91 -0,07 0,32 0,40 -0,06 0,44 -0,11 0,49 0,87 0,83
2010 1,00 0,30 1,44 0,93 -0,15 0,71 0,57 -0,02 -0,48 -0,02 0,63 -0,38
2011 -0,16 1,16 0,86 1,37 0,88 1,43 1,03 0,53 0,68 0,89 0,93 1,19
2012 0,98 1,37 1,40 0,30 -0,23 -0,36 -0,13 -0,07 -0,23 0,47 -0,20 0,67
2013 0,49 0,77 0,83 1,02 1,42 -0,10 -0,07 -0,69 -1,62 -1,93 -1,57 -0,33
2014 -1,18 -0,67 -0,59 -0,23 -1,00 -1,18 -0,33 -0,44 -0,73 -0,73
Несомненный интерес представляет то, что согласно получившимся расчетам эластичность объемов заключаемых сделок по цене принимает положительные значения, то есть при увеличении цены потребители начинают покупать больше, при падении - меньше. При этом, как известно, согласно закону спроса потребители при высоких ценах приобретают товары и услуги в меньшем объеме, чем при более низких [6].
Противоречие можно объяснить как раз тем, что в данный момент рынок цветных товаров является не только реальным, но и спекулятивным, а поэтому спрос, который в нашем случае отражает количество заключенных сделок, ведет себя не «классически».
Механизм здесь, по-видимому, таков.
Все биржевые игроки делятся на тех, кто играет на повышение, то есть быков, и на тех, кто играет на понижение, то есть медведей. При повышении цены, когда на рынке преобладают быки, количество сделок растет, при понижении - падает. Так как быков в данный момент на рынке конкретного металла значительно больше, чем остальных, то уменьшение или увеличение сделок, связанное с интересами «реального» спроса и «медвежьей» составляющей, перекрывается значительным ростом или падением количества заключенных сделок со стороны быков - эластичность становится положительной.
Из экономической теории известно, что для товаров первой необходимости и товаров, не имеющих замены, значение эластичности находится в диапазоне от нуля до единицы. Безусловно, цветные металлы, как реальный товар, необходимый в промышленности для каждого конкретного вида производства, особенно в такой краткосрочной перспективе, как месяц, являются такими товарами.
При этом, когда значение коэффициента эластичности по цене находится в пределах от нуля до единицы, возможны два варианта.
Первый вариант заключается в том, что на рынке данного металла преобладает «реальный» спрос и количество «реальных» заключаемых сделок подавляет количество спекулятивных - спрос ведет себя «классически».
Суть второго варианта может быть объяснена тем, что в этот временной интервал доля спекулянтов, которые играют либо на повышение, либо на понижение может быть по-прежнему больше доли реального спроса. Однако, по-видимому, в данный момент времени они просто уравновешивают друг друга, то есть, например, число пришедших быков равно числу ушедших медведей.
Когда же коэффициент эластичности по цене принимает значения меньше минус единицы, это означает, что от данного спекулятивного товара начинают быстро отказываться и что данный вид товара, скорее всего, имеет замену, а это может быть лишь в том случае, когда на рынке превалирует медвежий спрос. При понижении цены с рынка данного металла, как спекулятивного товара начинают уходить быки, при этом падение цены привлекает все больше медведей, значительно по модулю повышая эластичность по цене.
Обобщая вышесказанное, можно сказать, что спрос, как объем сделок, состоит из трех частей. Первая часть - «бычий» спрос, ведущий себя не «классически», вторая и третья часть - «реальный» и «медвежий» спрос, ведущий себя «классически»:
Q = Q5 + QP + Qrn
где Q - бычий спрос, Q - реальный спрос, Q - медвежий спрос.
Значения, которые будут принимать коэффициенты эластичности по цене при доминировании разных видов спроса в данный промежуток времени, отражены в таблице 7.
Таблица 7. Разные виды спроса
«Неправильный» спрос О Л На рынке преобладают быки
«Правильный» спрос -1 < eD < о На рынке преобладает «реальный» спрос и / или медведи и быки уравновешивают друг друга
«Правильный» спрос - ю < EDP < -1 На рынке преобладают медведи
Далее было подсчитано, какую долю составляют месяцы, в которых спекулятивная составляющая доминировала над реальным уровнем спроса на цветные металлы в период с 2009 по 2014 (табл.8):
Таблица 8. Доля спекулятивной составляющей
Металл Быки (кол-во месяцев) Медведи (кол-во месяцев) Итого спекулятивная составляющая (кол-во месяцев) Реальный спрос (кол-во месяцев) Доля спекулятивной составляющей, %
Алюминий 38 13 51 19 72,86
Медь 30 25 55 15 78,57
Никель 35 10 45 25 64,29
Олово 35 11 46 24 65,71
Свинец 24 7 31 39 44,29
Цинк 38 5 43 27 61,43
Диаграмма, показывающая расстановку металлов по убыванию доли месяцев, в которых доминировали спекулянты, представлена на рисунке 7.
Рис. 7. Расстановка металлов по убыванию спекулятивной доли
Таким образом, в данной работе была осуществлена попытка количественно оценить долю времени, в течение которого на финансовом рынке соответствующего цветного металла преобладала спекулятивная составляющая.
До мирового финансового кризиса количество сделок реального сектора могло составлять в отдельные моменты лишь десятую часть от общего числа сделок. После кризиса из-за значительно сократившегося объема денежной массы, вращающейся, в том числе, и на рынке цветных металлов, доля спекулятивных сделок по-прежнему превышала долю реальных сделок. Но она значительно уменьшилась и составляла в среднем 60 - 80 %.
Известно, что среди всех рынков цветных металлов, рынок меди является наиболее спекулятивно ориентированным [7]. Цена на медь может использоваться в качестве своеобразного усредненного индикатора конъюнктурных колебаний не только на финансовом рынке цветмета, но и на рынках других биржевых товаров. Поэтому неудивительно, что наибольшая доля спекулятивной составляющей среди цветных металлов наблюдается у меди и равняется почти 4 / 5.
Проявленный интерес биржевых игроков к другим цветным металлам связан прежде всего с особенностью групповой динамики их цен друг с другом, а именно с их взаимосогласованностью [8]. То есть спекулянты, играющие на повышение, при росте цен на медь ожидают роста цен и других металлов, а значит, начинают вкладывать в них деньги. Спекулянты, играющие на понижение, соответственно поступают наоборот.
В дальнейшем, зная за 2007 - 2008 годы примерный объем сделок реального сектора по конкретному металлу и считая, что в перегретой мировой экономике уровень перепродаж был в 9 -10 раз большим, а также зная аналогичные показатели в кризисные годы, можно предположить, что в нормально растущей мировой экономике уровень спекуляций будет находиться где-то посередине между 80% и 90%.
Таким образом, оценивая спекулятивную составляющую в формировании цен на цветные металлы на уровне ~85%, можно более точно прогнозировать их динамику, нежели только по величине спроса на металлы в промышленности.
Литература
1. Бурчаков В.А., Толмачев А.И. Анализ факторов, влияющих на конъюнктуру рынков минерального сырья // - Горный информационно-аналитический бюллетень (Научно-технический журнал). - 2010. - №7. - с. 41 - 45
2. Юркова Т.И. Экономика цветной металлургии. - Красноярск: Гос. ун-т цветных металлов и золота, 2004. - 114 с.
3. Объем спекуляций на LME вырос на 22% // Сайт компании «Арсенал» новости от 12.01.2009г. Режим доступа: www url: http://arsenal.dn.ua/news/gmk/20090112-0819.news
4. Смагин Б.И. К вопросу об интерпретации коэффициентов эластичности // - Вестник Мичуринского Государственного аграрного университета. - 2014. - №3. - с. 79 - 81
5. Глуховский Н.Г. Некоторые аспекты прикладного применения коэффициента эластичности спроса // -Вестник Новосибирского Государственного аграрного университета. - 2006. - №4. - с. 100 - 110
6. Мэнкью Н.Г. Принципы экономикс. - СПб: Питер Ком, 1999. - 784 с.
7. Рынок меди останется в 2011 году одним из самых спекулятивно ориентированных // Сайт компании «Арсенал» новости от 24.02.2011г.Режим доступа: www url: http://arsenal.dn.ua/article/20110224-0924.article
8. Шевелев И.М., Черный С.А. Анализ корреляции цен металлов на Лондонской бирже // -Фундаментальные исследования. - 2014. - №3, ч.4. - с.810 - 816
