CC BY
19
УДК 336.76(477)
С. В. Ляшенко,
м. Донецьк
ОЦ1НКА ЯКОСТ1 УКРАШСЬКИХ ФОНДОВИХ 1НДЕКС1В
Сфера застосування фондових iндексiв постшно розширюеться. Сто рошв тому вони розраховувалися як проста середня арифметична щн визначеного набору акцiй i призначалися лише для характеристики стану окремих ринкових сегментов. Сьогодн формули та методики розрахунку фондових iндексiв ускладнили-ся, iндекси почали використовувати як базисний актив для похвдних фiнансових iнструментiв, тому пост-iйно висуваються вищi вимоги до точност та надiйностi iндексiв. Варiацiйно-коварiацiйний метод розрахунку VaR (value at risk) може розв'язати проблему ощнки щнового ризику, який створюе невизначенiсть вiдносно майбутньо! вартостi фшансового iнструмента; дозво-ляе з досить високою точнiстю розраховувати оч!ку-ван втрати в режимi часу, близького до реального, для торпвельних портфелiв великих фiнансових шсти-тупв. Обраний метод — унiверсальний у реал!зацл: для оцiнки ризику фiнансового активу необхвдна лише регулярна (щоденна) iнформацiя про ринкову вартiсть його поточно! позицл.
Високо! актуальност набувае проблема аналiзу взае-мозалежност фондових шдекав. 1ндекси ринков, що розвиваються, як, наприклад, украшсьш, дуже чуттев! до змш у свгтових щдексах, тому необхвдно виявляти ступшь ще! залежносп, чому й присвячена ця робота.
Дослiдженнями з ще! тематики займаеться неба-гато украшських учених. В. Ляшенку належить грун-товне досл!дження фондових iндексiв та рейтинлв, В. Кучеренко характеризуе ПФТС (1ндекс Першо! фон-дово! торпвельно! системи), М. Назарчук визначае взаемозв'язок м!ж фондовими iндексами та показни-ками розвитку економiки Украши [8; 9; 4]. Щкавими е роботи росшських вчених, зокрема, автокорелящй-ний аналiз Б. Альохша, дослiдження чиннишв впливу на фондов! iндекси окремих галузей економiки М. Але-ксенково! [1], визначення особливостей поведшки фондових шдекав в 1997 р. Боровикова В. [4]. Актуаль-ним для Украши е досл!дження якост фондових !ндекс!в бшоруського вченого А. Бельзецького [2; 3]. Бшьшого розвитку досл!дження повед!нки фондових !ндекс!в здобули в крашах Заходу. Так, використан нами методики дослщження VaR(value at risk) та VAR (vector autoregression) зустр!чаються у багатьох грун-товних досл!дженнях з анал!зу фондового ринку. Перший рекомендуеться використовувати для ощнки ри-зикованост активу (акцп, обл!гацп, шдексу тощо)
[6 — 10], а другий — для ощнювання зв'язку м!ж змшою вартост будь-яких актив!в або !х залежносп ввд економ!чних показнишв [10 — 17].
Укра!на не може знаходитися осторонь глобаль-них процеав, е членом ВТО, частка зовшшньо! торпвл! у ВВП перевищуе 60%. Щ процеси ввдображаються i на укра!нському фондовому ринку, який стае все бшьш залежним ввд настрою шоземних !нвестор!в. Щ настро! формуються в першу чергу тд впливом динам!^ фондових !ндекс!в !нших краш
Таким чином, метою ще! роботи е вияв залежносп украшського фондового ринку в!д свгтових тен-денщй. Для анал!зу обрано росшський !ндекс ММВБ та американський !ндекс Доу Джонс.
У бшьшосп кра!н е декшька фондових !ндекс!в. Деяк !ндекси, що репрезентують одну крашу, мають свою спещал!защю, як, наприклад, NASDAQ, або е ¡ндексами р!зних б!рж, як ММВБ та РТС у Роси. В Укрш'ш також е декшька фондових !ндекав, як роз-раховуються р!зними агентствами. Мета цього роздь лу — визначити !ндекс, який найбшьш точно ввдобра-жае укра1нський фондовий ринок, для того щоб зас-тосувати саме цей !ндекс у майбутньому анал!зг
Для того, щоб ощнити яшсть укра1нських фондових !ндекс!в, використано поняття еталонного фондового шдексу. Для його реконструкцп використо-вуеться метод латентних показнишв. Складовою час-тиною цього методу е розрахунок власних вектор!в i власних значень ковар1ацшно! матриц! фондових щдекыв. Для !х визначення використано процедуру Jacobi за допомогою програмного забезпечення MS Excel та VBA [3].
Результат вишрювання завжди в!др!зняеться ввд справжнього значення величини, яка вим!рюеться, тому з'являються похибки результату. Похибка фондового !ндексу — р!зниця м!ж його фактичним (роз-рахунковим) та ютинним значениями. Фондов! !ндек-си можуть мютити велику кшьшсть похибок р!знома-нгтного походження та форми. За причиною виник-нення похибки бувають таких титв [4]:
1) теоретичн (недосконалють !ндексно! теори, неправтьнють припущень тощо);
2) похибки !ндексно! формули;
3) похибки вихвдних даних;
4) методичн похибки (похибки бази розрахунку фондового ¡ндексу, шфляцл тощо).
Рис. 1. Схема реконструкци укранського еталонного фондового шдексу
Яшсть фондового 1ндексу — сукупнють власти-востей, як визначають стутнь його придатностг для використання за призначенням. Яюстъ характеризуеть-ся показниками точности, адекватности та надшносп фондового 1ндексу. В основ1 !х обчислення лежить поняття еталонного фондового 1ндексу.
Еталонний фондовий 1ндекс — показник, який об'ективно ввдображае анал1зовану властивють ринку. Поняття «еталонний фондовий 1ндекс» — це теоретична абстракщя, яка використовуеться для дослвд-ження та розробки теоретичних 1 практичних метод1в ощнки якост фондових шдекс1в. Одним 1з таких ме-тод1в е метод латентних показнишв.
Латентний показник — це прихований показник ринкових явищ, як вивчаються. Вш е найближчим до еталонного показника пор1вняно з фондовими 1ндек-сами, як вишрюються безпосередньо на ринку.
Метод латентних показниюв складаеться 1з таких основних етатв: 1) виб1р вихвдно! множини фондових шдекс1в; 2) масштабування фондових шдекс1в;
3) установлення структури зв'язшв м1ж шдексами;
4) розрахунок латентних показнишв; 5) реконструк-щя еталонного фондового ¡ндексу [3].
Схема реконструкци украшського еталонного фондового 1ндексу зображена на рис. 1. Вона складаеться з таких крошв:
Крок 1. Формування вихвдно! множини фондових 1ндекс1в.
Стан украшського фондового ринку характеризуюсь так фондов1 шдекси: PFTS-index, PFTS-Cbonds, РРТ8-СЬопа8/ТЯ, SB50 та КР-Бгавоп. С1м'я PFTS
характеризуе стан 96,4% всього ринку оргашзовано! торпвл1 щнними паперами в Укра!ш [13]. Для анал1зу використовувалися денш значення цих шдекав на момент закриття торпв за перюд 1з 25 липня до 4 ве-ресня 2007 р.
Крок 2. Масштабування фондових 1ндекс1в Для вихвдно! матриц даних визначалися в1дносш змши значень. Схожють динамши 1ндекс1в PFTS-index, SB50 та KP-Dгagon можна прослвдкувати на рис. 1.2. Серед вдекав одше! ам'1 PFTS, щоб зберегти репре-зентатившсть графшу, було вибрано PFTS-index як найстар1ший.
Крок 3. Центрування масштабованих значень фондових 1ндекс1в.
(1)
де иу — центроване значення у -го фондового 1ндексу в момент часу I;
Ху — масштабоване значення у -го фондового ¡ндексу в момент часу I;
X у — середне значення у -го фондового 1ндек-
су.
Крок 4. Розрахунок ковар1ащйно! матриц фондових 1ндекс1в.
1 т
С — ити, (2)
п
де С — ковар1ацшна матриця фондових шдекав; и — матриця центрованих значень фондових 1ндекс1в.
Результата розрахуншв наведет в табл. 1.
Таблиця 1
Ковар1ац1има матриця в1дносних 3mím денних значень укранських фондових ímicucíb
Фондовый шдекс Фондовый ¡ндекс
KP-Dragon PFTS-index PFTS-Cbonds PFTS-Cbonds/TR SB50
KP-Dragon 0,21240 0,09680 0,04640 0,05537 0,06909
PFTS-index 0,09680 0,11952 0,03529 0,03956 0,04784
PFTS-Cbonds 0,04640 0,03529 0,03892 0,03807 0,03418
PFTS-Cbonds/TR 0,05537 0,03956 0,03807 0,03852 0,03826
SB50 0,06909 0,04784 0,03418 0,03826 0,00002
Крок 5. Розрахунок власних BeKTopiB i власних значень коваpiацшноl матриц фондових iндексiв.
CQ = LQ, (3)
де Q = {q1, q2,..., qm } — матриця власних век-
TOpiB;
Л = diag {l, 12,..., 1m } — дiагональна матриця власних значень 1i.
Для визначення власних значень та вектоpiв си-метрично! матpицi найкpащi результати дае метод Якобi. Цей метод дозволяе за допомогою елементар-них ортогональних перетворень (оберти Якобi або пласк оберти) виконати перетворення вихвдно! матриц i привести li до вигляду:
A ® D = VTAV, (4)
де D — дiагональна матриця власних значень;
V — ортогональна матриця власних вектоpiв.
Процедура Jacobi здшснюе порядковий пошук максимального за модулем елемента в правому вер-хньому куп вихвдно! симетрично! матpицi. Зазвичай для цього використовуеться приблизно 6.. .10 циклiв, або 3n ...5n обертгв Якобi. Для виконання проце-дури Jacobi достатньо програмного забезпечення MS Excel.
Результатом процедури Jacobi стала матриця власних вектоpiв Q та дiагональна матриця власних зна-чень Л .
Q-
0.7437 -0.4953 - 0.2531 - 0.2536 - 0.2704
0.5307 0.7483 - 0.2796 0.2639 0.103
0.151 0.378 0.6171 - 0.6123 - 0.2804
0.2743 - 0.1729 0.6383 0.6788 - 0.1631
0.2593 - 0.1479 0.2637 - 0.1741 0.9006
(5)
Л =
0.3359 0 0 0 0
0
0.0614 - 0.0001 0 0
0
-0.0001 0.0435 0.0008 - 0.0008
00 00 0.0008 - 0.0008 0.0005 0 0 - 0.0318
(6)
У матриц Л також виконуетъся сортування власних вектор1в в порядку зменшення вцповцних !м власних значень.
Крок 6. Визначення порядку p базису власних вектор1в, як використовуютъся для формування ла-тентних показниюв.
При цьому для вцсортованих у порядку зменшення власних значень знаходитъся таке мшмально можливе цiле число p << m, для якого виконуетъся умова:
p / m
El El * 0.85 (7)
l=i / ¿=i
У нашому випадку порядок p буде становити 2, адже, 97,04% загально! м1нливосп фондових 1ндекс1в мютиться в перших двох латентних показниках.
На рис. 2 зображений спектр власних значень ковар1ацшно! матриц в1дносних змш фондових шдекав. Власн значення розмщеш в спадному порядку. На цьому ж граф1ку представлена кумулятивна функця Кр, яка вцповцае спектру власних значень. Видно, що на перший власний вектор припадае 82,04%, а на другий — 6,14% загально! м1нливосп вцносних змш фондових 1ндекс1в. 1нш1 власн векто-ри можуть бути виключен при формуванн латентно -го показника, адже на них припадае лише 2,96% за-гально! м1нливосп вщносних змш фондових шдекс1в.
40 35 30 25 20 15 10 5 0 -5
33,59 107,66 % 107,77 %
82,04% 97,04% --------
--
6,14 4,35
0,5 -0,318 -
1 2 3 4 5
120 100 80 60 40 20
к 'Ет
I
О
I-
к
£
5 £
I Власы значення Кумулятивна функця
Номер власного значення
Рис. 2. Спектр власних значень кч)вар1ац1ймоТ матрищ в1дносних змiн денних значень
укранських фондових шдексш
Також можна оц!нити частину загально! дис-персп, яка припадае на кожну головну компоненту. Так, дисперсп вихвдних ряд!в значень ввдносних змш !ндекс!в КР-Бга§оп, РРТ8-т<1ех, РРТ8-СЬопа8, РРТБ-Cbonds/TR та 8Б50 мають так значення: 0,2124; 0,11952; 0,03892; 0,03852; 0,00002 (див. елементи на головш д1агонал1 ковар!ац!йно! матрицi, табл. 1). За-гальна дисперс!я як сума вс!х дисперсш вих!дних ряд!в становить 0,4094 зб!гаеться !з загальною диспераею вихвдних ряд!в даних. Власн значення ковар!ац!йно! матрищ дорiвнюють дисперс!ям в!дпов!дних головних компонент. Загальна дисперсiя, яка становить 0,4094, перерозподшилась на користь двох перших компонентов. Для них сума дисперсш становить 0,3973, що складае 97,04% загально! мiнливостi рядiв даних ви-х!дно! множини фондових iндексiв. Iншi 2,96% м!нли-вост!, швидше за все, пов'язанi з iндивiдуальними вла-стивостями цих iндексiв.
Крок 7. Розрахунок латентних показник!в.
1 = ид, (8)
де 1 — матриця латентних показник!в;
О = Ч 2 V, ЧР ■} — усiчена матриця перших р власних векторiв.
Матриця 1 =
- 0.0253925264211 0.0125964651410 0.0194145721028
- 0.0025671705944
- 0.0040513402282
- 0.0079560477041 0.009320238972
- 0.0058126182477 0.0028862794961 0.0015621474837
(9)
Крок 8. Розрахунок еталонних значень фондових iндексiв.
4 = , (10) де Ае — матриця еталонних центрованих значень фондових iндексiв.
Е; = А, + X,
(11)
де Е, — вектор еталонних значень , -го фондового iндексу;
Ае, — вектор або , -й стовпчик матриц! Ае еталонних центрованих значень фондових iндексiв. За результатами розрахунк!в:
0.9868 0.9799 0.9932 0.9952 0.9958
1.0065 1.013 1.0054 1.0029 1.003
1.0191 1.0053 1.0006 1.0073 1.0071
0.9984 1.001 1.0007 0.9998 1.0001
0.998 0.9984 1.0000 0.9996 0.9999
(12)
Перейшовши ввд масштабованих до абсолютних еталонних значень фондових iндексiв, матимемо таку
матрицю Аае.
9271.091 961.975 103.561 155.663 700.925
9380.997 988.227 105.387 155.847 717.854
9592.433 993.942 105.835 156.905 722.117
9522.797 990.669 104.691 155.748 721.567
9482.565 989.553 104.706 155.644 726.535
(13)
У ц!й матрищ кожному номеру стовпчика ввдпо-ввдають так! !ндекси: 1 — КР-Бга§оп; 2 — РРТБ-т<ех; 3 — PFTS-CЬonds; 4 — PFTS-Cbonds/TR; 5 — ББ50.
Значення еталонного фондового !ндексу е мето-долог!чним !нструментом для досл!дження та ощнки
ае
якост фондових iндексiв за допомогою емпipичних даних.
Дослiдимо украшсьш фондовi iндекси на точнiсть та адекватнють (Табл.2).
Точнiсть фондового iндексу характеризуеться piзницею його дiйсних та розрахункових значень i
оцiнюеться на основi ряду помилок et.
Узагальненим показником точностi фондового iндексу е середня вiдносна помилка [3]:
= eplEc
(14)
де £j — середня ввдносна помилка iндексу за пеpiод часу Т.
Ecp — середне значення еталонного iндексу за пеpiод часу Т.
Ecp =Е Et T,
(15)
t=1
де Et — значення еталонного 1ндексу в момент часу 1.
Результата розрахунку цього показника наведен в табл. 2. Ввдповвдно до цих даних найближчим до еталонного значення е показники фондового 1ндексу PFTS-index. Його середня ввдносна помилка стано-вить 1,11%. Також високий показник наближеност до еталонного значення мають PFTS-Cbonds/TR та Dгagon, 1,19% та 1,14% ввдповвдно. Найбшьшу се-редню ввдносну похибку дае 1ндекс SB50.
Адекватшсть фондового шдексу — стутнь ввдповвдносп ряду послвдовних значень фондового 1ндексу характеру ринкових процеав, як вш ввдобра-жае. Для ощнки адекватности фондового 1ндексу вве-демо коефщент адекватност [4]:
A - 1 /Т(Ё -Ё)2, (16)
де А — коефщент адекватности 1ндексу;
е( — помилка 1ндексу в момент часу 1;
Е1 — значення еталонного щдексу в момент часу 1;
Е — середне значення еталонного ¡ндексу за перюд часу Т.
Мале значення коефщента адекватности завжди сввдчить про низьку адекватнють фондового 1ндексу. Уважаеться, що фондовий шдекс мае ввдображати бшьш шж 75% змш еталонного фондового 1ндексу.
Серед 1ндекс1в обл1гацш найвищий коефщент адекватност для PFTS-Cbonds/TR становить 0,87887, це означае, що 87,887% загально! м1нливосп еталонного фондового шдексу в1дображаеться шдексом PFTS-Cbonds/TR. Цей шдекс характеризуе умовну вартють 1ндексного портфеля, що складаеться з кор-
поративних облiгацiй з термшом до погашення/найб-лижчо! оферти до одного року, при цьому отриман пpоцентнi платежi одразу ж pеiнвестуються в той са-мий iндексний портфель.
Серед iндексiв акцш найвище значення мае PFTS-index. Хоча його коефiцiент адекватност й нижчий за 75%, його можна взяти для аналiзу украшського фондового ринку тому, що е найбшьшим серед юнуючих iндексiв.
Головною метою фундаментального та техшчно-го аналiзу в економiцi е передбачення поведiнки гло-бальних ринков. Специфша глобальних ринков така, що жоден з них не функцюнуе сам по соб^ а е залежним вiд iнших ринков. В аналгтичних дослiдженнях фондового ринку завжди присутня складова свiтового фiнансового ринку, а в до^дженнях фiнансового ринку основними показниками е iндекси фондових та товарних бipж, основнi макpоекономiчнi iндикатоpи, а саме: ВНП (валовий нацюнальний продукт), шдика-тори промислового виробництва тощо. Сам процес передбачення ускладнюеться тим, що аналiтики виму-шенi працювати з «розмитими» й «нечеткими» дани-ми, як вони отримують у виглядi новин i фактiв i як у стввщношеннях мiж собою можуть бути взаемно ней-тральними, кооперуватися або конкурувати. Отже, усi щ умови зводять аналiз до задачi з багатомipними цшя-ми [19].
Частково тдчас аналiзу ринку використовують методи кшьшсного прогнозування, а саме: метод ча-сових pядiв, pегpесiйного аналiзу та ш Хоча щ методи мають величезну обчислювальну потужнiсть, 1х використання в цих умовах обмежене. Це пов'язано з тим, що вони фактично описують майбутне як про-довження минулого. А при таких вихщних даних реп-резентування майбутнього як звичайного продовжен-ня минулого може призвести до прийняття неправиль-них piшень, оскшьки це майбутне iнодi набувае прин-ципово iнших форм та структур [20].
Ввдсутнють унiвеpсальних методiв прогнозу по-роджуе безлiч piшень, яш, в свою чергу, породжують pинковi умови. С багато думок учаснишв ринку, кож-ний з яких вважае, що його прогноз найкращий i е ■пею pушiйною силою, яка дiе на ринок, а перевага одше! групи учаснишв над iншою створюе напрямок руху (trend) на детермшованому пpомiжку часу. Трен-довi уподобання створюють рух, а 1х вiдсутнiсть по-роджуе коливання щни в горизонтальному дiапазонi (sideways, flat). З цього випливае, що тренд враховуе ва фактори, як впливають на ринок. В узагальнено-му виглядi тренди можна умовно роздшити на гло-бальнi та локально Глобальними можна назвати тренди, яш виникають на пiдйомi свгтово! економiки або пiд час кризових пеpiодiв, а також при аналопчних
Таблиця 2. Точшсть та адекватнiсть укршнських фондових шдексш
Показники якосп Фондовi iндeкси
PFTS- index KP- Dragon PFTS-Cbonds PFTS-Cbonds/TR SB50
Точшсть, середня вщносна помилка 1,11% 1,14% 2,75% 1,19% 2,90%
Коeфiцiент адекватносп 0,61658 0,00485 0,337367 0,87887 0,002538
змшах в економiцi держав, як BiA4yTHö впливають на глобальнi ринки (наприклад США, Свросоюз). Такий загальний настрш вiддзеркалюeться на активах емь тенпв фондового ринку i незалежно вiд !х eкономiч-ного стану може вплинути на них будь-яким чином.
Локальнi тренди окремих емттенпв, з одного боку, можна розглядати як наповнення глобальних. Вони можуть прискорюватись, гальмуватись тд впливом глобального тренду i навiть, як виняток, рухатись у зворотному напрямку. З другого боку, 'х можна ана-лiзyвати як окрeмi одинищ, динамша яких залежить лише вiд екож^чних показниюв самого емттента. Гло-бальний тренд — це фактично напрямок руху графiч-ного iндeксy бyдь-якоi' фондовоi' бiржi. Його глобаль защя та вплив на iндeкси шших бiрж, а, можливо, i на eкономiкy держав, буде залежати ввд рейтингу цiei' бiржi в свгтовш eкономiцi. Якщо рейтинг бiржi висо-кий, то ми спостeрiгаeмо його вагомий вплив на тренди iншиx бiрж.
Отже, можна сказати, що тренд бiржi з вищим рейтингом буде глобальним для бiржi з меншим рейтингом. Наприклад, iндeкс Доу-Джонс (Dow Jones) Нью-Йорксько! фондово! бiржi, S&P 500, iндeкс Лон-донско! фондово! бiржi Фуга 100 (FTSE 100), iндeкс Франкфyртськоi' фондовоi' бiржi Ксетра Дакс (Xetra DAX) можуть впливати на iндeкси бiрж Укра'ни. Такий вплив необхвдно враховувати у провeдeннi аналь тичних дослiджeнь та передбачати щ подо. Цей пiдxiд на початку глобального тренду (розвороту тсля па-дiння або вiдкатy) дае можливють купити акдо, як в майбутньому можуть принести вагомий прибуток, а в кризових ситуациях допоможе уникнути небажаних збитшв.
Треба сказати, що аналiз i прогноз у цьому ви-падку пeрeмiщyеться на макроeкономiчний рiвeнь, де до^джуються взаемнi макроeкономiчнi показники, iндикатори розвитку европейсько! та свiтовоi' економш, кризовi явища, полiтичнi поди. Для тдтвердження вищесказаного зробимо спробу проаналiзyвати поди, як призвели до кризи на початку 2008 р. та спробуе-
мо зробити висновок, чи можливо було передбачити розвиток цих подш за допомогою Tie! шформацп, яка була на той час доступна аналгтику.
Передбачення будемо проводит традицшними методами, якими користуються у фундаментальному та техшчному аналiзi. Користуватися будь-якими шши-ми допомiжними методами, яш e в арсеналi кожного аналгтика, ми не будемо, щоб не ускладнювати пояс-нення. Датою початку кризи на основi фундаменталь-них показниюв вважають серпень 2007 р., коли шо-течна криза призвела до проблеми лiквiдностi, зави-щено! волатильностi на свiтових фондових ринках та швидкого зниження курсу резервно! валюти — дола-ра США. Однак, що конкретно дало iмпульс для початку, визначити неможливо. Лише ведомо, що по-милковим було твердження про те, що першими постраждають хедж-фонди. Для вах було нестдаван-кою, коли першими постраждалими стали банки. Нагадало про себе старе правило, що потенцшним дже-релом слабкост всiei' системи e мiжбанкiвський ри-нок i що бавитись з ним ризиковано.
Вiдомо, що динамка пари EUR/USD e вдаворен-ням стану економiки свiту — США та держав Свро-зони. Майже всi держави свiту тдтримують парт-нерськi вiдносини з европейськими i американськи-ми виробниками та постачальниками. Незважаючи на те, що бшьшють аналiтикiв прогнозували пiдсилення американсько! валюти в останньому кварталi 2007 р., цього не сталося. Навпаки, долар втрачав сво! позицп по ввдношенню до всiх основних валют. З поступо-вим нарощуванням додатково! шформаци погляди ана-лiтикiв змiнювались то в один, то в iнший бш. Нако -пичилось багато новин i фактов, як у ствввдношен-нях мiж собою конкурували. Це призвело до невпев-неност учаснишв ринку. Усi були майже одностайт в тому, що швидкого зростання на фондовому ринку не буде. Iмовiрнiше, що буде затяжне коливання щни в горизонтальному дiапазонi або швидкий спад. Якщо так, то необхвдно визначити, коли це ввдбудеться.
Вiдповiдь у такому випадку може дати лише тех-
Рис. 3. Димм^ вдексу S&P 500 [19, c. T8]
Рис. 4. Димм^ вдексу ПФТС [19, c. T9]
Екoнoмiчний вiсник Дoнбaсy № 1 (15), 2009
нчний аналiз. Системно користуючись методами техн-iчного анал!зу, можна вiдчути уподобання та реакцю учасник!в ринку на фундаментальн! факти та новини.
Основн! подi! почалися в середин! жовтня, коли фондовий ринок США почав поступово сповзати, описавши на трендi класичн! три хвилi Еллiота на денному (daily) ф'ючерсному графiку фондового шдексу S&P 500 (рис. 3), який, як вiдомо, розраховуеться на основi цiн на акц!! 500 найбшьших за ринковою капiталiзацieю американських корпорац!й та охоплюе 80% вартост ц!нних паперiв на Нью-Йоркськ!й фон-довiй бiржi. Якщо використати головне правило хви-льово! теорi! та розглядати щ три хвилi як складовi (дрiбнi пiдхвилi) основно! хвил!, то для не!, як бачи-мо на графiку, вiдкат (retracement) сягнув вище 61,8% (число Фiбоначчi 0,618), що дало право зро-бити припущення про зародження нового тренду. Але через деякий промiжок часу на рiвнi Фiбоначчi основно! хвии сформувалася розворотна ф!гура — «подвшна вершина» (double top). Вiрогiднiсть про-довження «ведмежого» тренду (bearish trend) збшьшилась, коли на ньому утворився «трикутник» (triangles), який на п'ятому дотику до його сторш був упевнено пробитий. Пюля пробиття «трикутника» 04.01.08 почалося швидке падшня iндексу S&P 500, який знещнився за два тижнi на 16%.
Отже, як ми бачимо iз результатов аналiзу, була можливють спрогнозувати падiння фондових iндексiв США ввдомими методами аналiзу i завчасно прийняти вiдповiдне рiшення.
А тепер розглянемо, яким чином описан! поди на свгтових ринках вплинули на фондовий ринок Укра!-ни. Спробуемо провести звичайне пор!вняння графiкiв вдексу S&P 500 (рис. 3) та вдексу ПФТС (рис. 4).
Як бачимо з графтв, точка пробиття «трикутника» на графшу шдексу S&P 500 з датою 04.01.08 — це точка початку «ведмежого» тренду графша !ндек-су ПФТС (рис. 4). Отже, можна сказати, що бшьшють емгтенпв, як! входять до iндексного кошика ПФТС, знаходились п!д впливом «ведмежого» тренду фондового ринку США.
З цього випливае висновок, що, аналiзуючи ринок США, ми маемо можливють опосередковано анал!зува-ти фондовий ринок Укра!ни. Таким чином, ми отримуе-мо ще один важливий iнструмент прогнозу. I цей шстру-мент е конче необх!дним для аналпиюв, як! працюють на укра!нському фондовому ринку. Адже в!домо, що для даних котирувань ПФТС в!дсутн! будь-як! !нструменти та програмн! засоби техн!чного анал!зу. Ц! реал!! усклад-нюють прогноз. Без техн!чного анал!зу анал!тику шод! важко в!докремити факти й новини, як! конкурують м!ж собою, i зробити правильний виб!р. Тому опосоредко-ваний анал!з фондового ринку Укра!ни через глобальн!
ринки може полегшити роботу анал!тика та надати результатам досл!дження б!льшо! уваги.
Лiтература 1. Алексеенкова М. В. Факторы отраслевого анализа для российской переходной экономики : Препринт WP2/2001/01 / М. В. Алексеенкова. — М. : ГУ-ВШЭ, 2001. — 34 с. 2. Бельзецкий А. Качество фондовых индексов / А. Бельзецкий // Банковский вестник. — 2006. — № 2. — С. 19—25. 3. Бельзецкий А. Фондовые индексы: оценка качества / А. Бельзецкий.
— М. : Новое знание, 2006. — 310 с. 4. Боровиков В. Некоторые особенности поведения фондовых индексов в 1997 году. [Электронный ресурс] — <http:// www. statsoft.ru> — проверено 27.10.2008. 5. Cpi-на А. М. Теор!я статистики: практикум / А. М. Срша, З. О. Пальян. — К. : Знання, КОО, 1997. — 325 с. 6. Лобанов А. Проблема метода при расчете value at risk / А. Лобанов // Рынок ценных бумаг. — 2000. — № 21. — С. 54 — 58. 7. Лобанов А. Анализ применимости различных моделей расчета value at risk на российском рынке акций / А. Лобанов, А. Порох // Рынок ценных бумаг. — 2001. — № 2. — С. 65 — 70. 8. Лобанов А. А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / А. А. Лобанов, А. В. Чугунов. — М. : Альпина Бизнес Букс, 2006. — 680 с. 9. Бриг-хем Ю. Финансовый менеджмент / Ю. Бригхем, Л. Гапенски. — Т. 1. Спб : Экономическая школа. — 1997. — 568 с. 10. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов / Р. Брейли, С. Майерс. — М. : ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997. — 424 с.
11. Вшьям Г. Грш. «Економетричний анал!з» / Гршг Г. Вшьям. — К. : «ОСНОВИ», 2005. — 1199 с.
12. Eric Zivot. Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics—2002. — 544 с. 13.1ндекс ПФТС [ Электронный ресурс] — <http:// www.pfts.com/uk/shares-indexes/> — проверено 10.10.2008. 14. Russell Davidson and James G. MacKinnon. Foundations of Econometrics — Oxford Press — 1999. — 640 c. 15. G. Box and G. Jenkins Time Series Analysis: Forecasting and Control, 2nd. ed. San Francisco: Holden Day, 1984. — 324 c. 16. VAR Intro — Introduction to Vector Autoregression Models
— Stata User's Manual.[Электронный ресурс] — <www.stata.com>. — проверено 10.10.2008. 17. АНА-Л1ТИКА: Оперативна шформащя щодо стану фондового ринку та ринку цшних папер!в Укра!ни станом на 2008-01-31 [ Электронный ресурс] — <http:// www.ssmsc.gov.ua/8/1> — проверено 27.10.2008. 18. Боровкова В. А. Рынок ценных бумаг / В. А. Бо-ровкова. — СПб. : Питер, 2006. — 320 с. 19. Лит-винчук В. Вплив глобальних ринк!в на фондовий ринок Укра!ни / В. Литвинчук // Економют. — 2008. —
№ 4. — С. 78 — 79. 20. Згуровський М. З. Системна методолопя передбачення / М. З. Згуровський. — К. : Полгтехшка, 2001. — 412 с.
Ляшенко С. В. Ощнка якост украшських фондових шдекав
Сфера застосування фондових iндексiв постшно розширюеться. Високо! актуальност набувае проблема аналiзу взаемозалежност фондових iндексiв. 1ндекси ринков, що розвиваються, як, наприклад, ук-рашсью, дуже чуттевi до змiн у свгтових шдексах, тому необхiдно виявляти стутнь ще! залежносп, чому й присвячена ця робота.
Ключовi слова: фондовi iндекси, реконструкщя iндексу, криза.
Ляшенко С. В. Оценка качества украинских фондовых индексов
Сфера применения фондовых индексов постоянно расширяется. Высокую актуальность приобретает
проблема анализа взаимозависимости фондовых индексов. Индексы рынков, которые развиваются, как, например, украинские, очень чувствительны к изменениям в мировых индексах, потому необходимо обнаруживать степень этой зависимости, чему и посвящена эта статья.
Ключевые слова: фондовые индексы, реконструкция индекса, кризис.
Lyashenko S. V. Estimation of quality of the Ukrainian fund indexes
A purview fund indexes broadens constantly. High actuality is acquired by the problem of analysis of interdependence of fund indexes. Indexes of markets which develop, as, for example, Ukrainian, very sensible to the changes in world indexes, that is why it is necessary to find out the degree of this dependence, to what and this article is devoted.
Key words: fund index, reconstruction of index, crisis.
