CC BY
18УДК 339.72 ББК 65.05 JEL C13, G15
Влияние глобального фондового рынка на российский нефтегазовый сектор
до и во время пандемии
Егорова Елена Николаевна, кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник,
Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)
Адрес: Нахимовский проспект, 47, 117418, Москва, Россия
E-mail: [email protected]
Scopus Author ID 7101668595
РИНЦ ID 705927
ORCID ID 0000-0002-7097-0825
Вигриянова Мария Сергеевна, научный сотрудник, Центральный экономико-
математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)
Адрес: Нахимовский проспект, 47, 117418, Москва, Россия
E-mail: [email protected]
РИНЦ ID 773304
ORCID ID 0000-0001-8585-7465
Аннотация: Исследованы зависимости фондовых индикаторов РТС и нефтегазового сектора российского фондового рынка от динамики индикаторов глобального фондового рынка и его нефтегазового сектора. Поведены экспериментальные расчеты и выявлены основные факторы, влиявшие на динамику этого рынка в 2006-2019 гг. (до пандемии) и в 2020-2021 гг. (во время пандемии). Расчеты проведены как в целом по динамике индекса РТС, так и по котировкам акций крупнейших компаний ПАО «ЛУКОЙЛ», НК «Роснефть» и ПАО «Газпром».
Ключевые слова: фондовые рынки, фондовые индексы, фондовые индикаторы, индекс РТС, глобальный нефтяной сектор, российские нефтегазовые компании, статистическая зависимость, пандемия, статистический анализ, ПАО «ЛУКОЙЛ», НК «Роснефть», ПАО «Газпром».
The Impact of the Global Stock Market on the Russian Oil and Gas Sector before and during the Pandemic
Elena N. Egorova, PhD, leading researcher, Central Economics and Mathematics Institute of
Russian Academy of Sciences (CEMI RAS)
Address: 47, Nakhimovsky prospect, Moscow, 117418, Russia
E-mail: [email protected]
Scopus Author ID 7101668595
RINC ID 705927
ORCID ID 0000-0002-7097-0825
Maria S. Vigrianova, researcher, Central Economics and Mathematics Institute of Russian Academy of Sciences (CEMI RAS)
Address: 47, Nakhimovsky prospect, Moscow, 117418, Russia
E-mail: [email protected]
RINC ID 773304
ORCID ID 0000-0001-8585-7465
Annotation: The statistical dependencies of the RTS stock indicators and the oil and gas sector of the Russian stock market on the dynamics of the indicators of the global stock market and
its oil and gas sector are studied. The experimental calculations were carried out and the main factors influencing the dynamics of this market in 2006-2019 (before the pandemic) and in 20202021 (during the pandemic) were identified. Calculations were carried out both on the dynamics of the RTS index and on the stock quotes of the largest companies of PJSC LUKOIL, NK Rosneft and PJSC Gazprom.
Key words: Stock Markets, Global Stock Indexes, Stock Indicators, RTS Index, Global Oil Sector, Russian Oil and Gas Companies, Statistical Dependence, Pandemic, Statistical Analysis, PJSC LUKOIL, NK Rosneft, PJSC Gazprom.
Введение
В последние десятилетия в силу глобализации мировой экономики стало едва ли не аксиомой утверждение, что глобальный фондовый рынок оказывает всё большее влияние на национальные фондовые рынки. Однако в наших предшествующих работах [1-3] на основе исследования экономико-статистическими методами макроэкономических трендов и ориентиров инвесторов на фондовых рынках стран БРИК и Германии в 2006-2019 гг., а также влияния на эти рынки глобальных ресурсного и технологического секторов в комплексе с ценами на нефть и другими показателями, было показано, что это влияние не всегда однозначно и в разные периоды времени его роль существенно изменяется, особенно в годы политических кризисов и торговых войн. Кроме того, процесс глобализации и наличие тесных связей между показателями фондового рынка влияет на предпочтения инвесторов при приобретении ценных бумаг тех или иных компаний. Одними из первых исследования таких предпочтений выполнили Вернер де Бондт и Ричард Тейлер [4], затем Т. Одеан [5], Р. Вермерс [6], Д. Нофзингер и Р. Сайес [7].
Что же изменилось в условиях пандемии коронавируса нового типа в этом отношении? Как повлияла временная частичная разобщённость экономик на эти процессы и на положение на рынке российских компаний, особенно крупных компаний нефтегазового сектора, удельный вес которых в российских фондовых индексах суммарно составляет более трети?
Методика
На основе экономико-статистического инструментария [8], описанного в цитированных выше работах [1-3], исследованы статистические зависимости фондовых индикаторов нефтегазового сектора российского фондового рынка от динамики показателей глобального фондового рынка и его нефтегазового сектора. Анализ достаточно длинных временных рядов ежедневных котировок и значений на наличие стационарности с помощью расширенного теста Дики-Фуллера [9] и автокорреляции путём построения VAR-модели (тестирования линейной комбинации рядов на долгосрочную стационарность [10]) дало отрицательные результаты [1], что совершенно правомерно, учитывая практическое отсутствие долгосрочных тенденций на фондовом рынке. Это позволяет оценить взаимовлияние показателей посредством серии линейных уравнений корреляции и подбора временных интервалов, в течение которых каждое их них актуально.
Поведены экспериментальные расчеты и выявлены основные факторы, влиявшие на динамику этого рынка в 2006-2019 гг. (до пандемии) и в 2020-2021 гг. (во время пандемии). Расчеты проведены как в целом по РТС, так и по крупнейшим компаниям ПАО «ЛУКОЙЛ», НК «Роснефть» и ПАО «Газпром» [11].
Результаты и обсуждение
Динамика ежедневных котировок акций этих компаний в сравнении с динамикой комплексного показателя фьючерсной цены на нефть USO и индекса S&P500 представлена на рис. 1. Виден рост показателей перед пандемией, их резкое падение в начале пандемии, а затем новый рост, но с локальным кратковременным обвалом в октябре 2020 г. акций ПАО «ЛУКОЙЛ»: по-видимому, отыгрывался резкий подъём за предшествующий период, но
потом всё вернулось на привычную траекторию.
Рис. 1. Динамика индикатора USO, котировок акций НК «Роснефть», ПАО «ЛУКОЙЛ», ПАО «Газпром» и индекса S&P500 в 2006-2021 гг.
Fig. 1. Dynamics of USO indicator, stock prices of NK Rosneft, PJSC LUKOIL, PJSC Gazprom and the S&P500 index in 2006-2021
Зависимость индекса РТС от индикатора фьючерсной цены на нефть USO
Вначале проанализируем связь динамики РТС с динамикой USO [12], то есть оценим влияние последнего показателя на динамику российского фондового индекса в целом. Результаты расчета их взаимной корреляции по временным периодам, установленным в ходе расчетов, представлены в табл. 1, где полужирным выделены периоды статистически значимой зависимости, как и во всех последующих таблицах. На диаграмме 1 результаты за наиболее важный период с сентября 2012 г. по август 2021 г. показаны в виде прямых линий регрессии.
Как видно из табл. 1, в течение всего периода динамика индекса РТС во многом определяется динамикой композитного показателя фьючерсной цены на нефть USO, но бывают периоды, когда корреляция временно пропадает, обычно перед кризисами и во время них при резком обвале или росте волатильности индикатора USO. Так, перед кризисом 2014 г. являвшаяся многие годы тесной и весьма тесной связь заметно ослабла (линии 10 - 13 и 15 на диаграмме 1), а потом вновь восстановилась (линии 16 - 18).
С мая 2019 г. перед пандемией статистическая связь показателей ослабла (линия 25), затем последовало её усиление в январе — феврале 2020 г. (линия 26), после чего связь совершенно прервалась с наступлением турбулентности на фондовом рынке в начале пандемии (линия 26) в марте — середине апреля, когда индикаторы резко обвалились, но не синхронно. Однако затем установилась весьма тесная статистическая связь, которая сохранилась в 2021 г., причем с очень высоким коэффициентом детерминации 0,91 и максимальным за весь срок коэффициентом регрессии (самая «крутая» линия 28). Это
означает очень высокую чувствительность индекса РТС к изменению индикатора USO.
Таблица 1
Зависимость индекса РТС (у) от индикатора фьючерсной цены на нефть USO (х)
№ зависимости на диаграмме 1 Период действия Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (R2)
1 25.04.2006 — 13.12.2006 y = - 7.12x + 2028.85 0.1847
2 14.12.2006 — 18.01.2008 y = 15.82x + 1082.85 0.8459
3 22.01.2008 — 23.06.2008 y = 12.63x + 1024.22 0.8471
4 24.06.2008 — 17.12.2008 y = 22.53x - 411.07 0.9206
5 18.12.2008 — 14.05.2010 y = 68.73x - 1300.75 0.7841
6 17.05.2010 — 28.10.2011 y = 62.35x - 596.18 0.7380
7 31.10.2011 — 13.09.2012 y = 37.37x + 110.47 0.7098
8 14.09.2012 — 04.12.2012 y = 34.89x + 310.59 0.7706
9 05.12.2012 — 13.03.2013 y = 35.55x + 359.86 0.9150
10 14.03.2013 — 23.04.2013 y = 41.00x + 66.83 0.5366
11 24.04.2013 — 30.12.2013 y = - 3.45x + 1508.40 0.0083
12 06.01.2014 — 28.02.2014 y = - 24.76x + 2209.05 0.5848
13 03.03.2014 — 04.08.2014 y = 71.11x -1397.94 0.6385
14 05.08.2014 — 16.12.2014 y = 30.23x + 139.33 0.8852
15 17.12.2014 — 17.03.2015 y = 0.70x + 805.46 0.0003
16 18.03.2015 — 90.10.2015 y = 50.86x + 22.17 0.8475
17 12.10.2015 — 17.02.2016 y = 30.18x + 435.07 0.7410
18 18.02.2016 — 10.05.2016 y = 73.82x + 122.05 0.8182
19 11.05.2016 — 06.07.2016 y = 28.07x + 587.40 0.1757
20 07.07.2016 — 01.11.2016 y = 31.50x + 632.86 0.4659
21 02.11.2016 — 31.01.2017 y = 116.07 + 192.05 0.7976
22 01.02.2017 — 05.04.2018 y = 65.06x + 421.57 0.8291
23 06.04.2018 — 13.11.2018 y = 11.29x + 974.52 0.0436
24 14.11.2018 — 28.05.2019 y = 46.53x + 638.02 0.7609
25 29.05.2019 — 06.01.2020 y = 103.46x + 160.27 0.5486
26 08.01.2020 — 06.03.2020 y = 94.67x + 476.25 0.7951
27 10.03.2020 — 16.04.2020 y = 11.92x + 951.18 0.0152
28 17.40.2020 — 31.08.2021 y = 164.16x + 644.47 0.9136
Показательно, что качественно сходные результаты получила группа турецких ученых, которая провела исследование динамики турецкого фондового индекса ЯВКТШО и индикаторов финансового, промышленного секторов и сферы обслуживания в начале пандемии (февраль - октябрь 2020 г.) с использованием экономико-математических методов. Была выявлена резко негативная краткосрочная реакция этих показателей на сокращение экономики с последующей компенсацией в среднесрочной перспективе [13].
Диаграмма 1. Изменение характера зависимости индекса РТС от USO в 2012-2021 гг.
Diagram 1. Changes in the nature of the dependence of the RTS index on USO in 2012-2021
Зависимость котировок акций ПАО «ЛУКОЙЛ.» от индикатора фьючерсной цены на нефть USO
Похожая, но не совсем идентичная ситуация наблюдалась в отношении котировок акций ПАО «ЛУКОЙЛ» (индекс LKOH). В табл. 2 приведены рассчитанные нами уравнения зависимости LKOH от индекса USO для различных периодов и соответствующая этой таблице диаграмма 2.
Как видим, котировки акций нефтяной компании ПАО «ЛУКОЙЛ» по сравнению с индексом РТС в течение меньшего времени статистически значимо зависят от индикатора USO. При этом изменения в периоды перед и во время пандемии очень похожи.
В табл. 2 и особенно наглядно на диаграмме 2 видны не очень тесная связь между исследуемыми показателями перед пандемией (линия 20), практическое её отсутствие (большой разброс точек) в начале пандемии (линия 21) и резкий рост статистической значимости в периоды пандемии 22 и 23, когда точки как бы густо «облепляют» прямые линии регрессии, которые являются более «крутыми» по сравнению с другими, то есть рост или падение USO ведет к гораздо более значительному росту и падению акций ПАО «ЛУКОЙЛ», чем до пандемии.
Таблица 2
Зависимость котировок акций ПАО «ЛУКОЙЛ» (y) от индикатора USO (x)
№ зависимости на диаграмме 2 Период действия Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (R2)
1 10.04.2006 — 13.06.2007 y = 2.79x - 109.54 0.466
2 02.08.2006 — 17.10.2006 y = 0.89x + 27.01 0.888
3 18.10.2006 — 02.02.2007 y = 0.85x + 40.70 0.558
4 05.02.2007 — 27.06.2007 y = 1.22x + 18.14 0.208
5 28.06.2007 — 22.08.2007 y = 1.40x + 2.23 0.355
6 23.08.2007 — 15.01.2008 y = 0.65x + 40.80 0.606
7 16.01.2008 — 07.05.2008 y = 0.84x + 9.64 0.779
8 08.05.2008 — 20.06.2008 y = - 0.18x + 125.91 0.044
9 23.06.2008 — 17.11.2008 y = 1.07x - 24.31 0.948
10 18.11.2008 — 11.02.2009 y = - 0.14x + 37.35 0.072
11 12.02.2009 — 06.04.2009 y = 1.42x - 3.66 0.799
12 07.04.2009 — 11.06.2009 y = 1.02x + 15.81 0.893
13 15.06.2009 — 29.12.2009 y = 2.19x - 28.55 0.489
14 30.12.2009 — 05.07.2016 y = 0.86x + 27.94 0.756
15 06.07.2016 — 26.10.2018 y = 4.85x + 0.14 0.855
16 29.10.2018 — 03.12.2018 y = 1.29x + 57.94 0.387
17 04.12.2018 — 05.04.2019 y = 6.26x + 10.15 0.912
18 08.04.2019 — 19.11.2019 y = 1.92x + 60.17 0.237
19 20.11.2019 — 06.03.2020 y = 2.04x + 74.81 0.101
20 08.01.2020 — 06.03.2020 y = 6.70x + 26.82 0.742
21 10.03.2020 — 21.04.2020 y = 1.37x + 53.92 0.057
22 22.04.2020 — 08.07.2020 y = 11.91x + 35.87 0.889
23 09.07.2020 — 31.08.2021 y = 10.03x + 27.78 0.876
170
LKOH
Диаграмма 2. Изменение зависимости акций ПАО «ЛУКОЙЛ» от USO в 2006-2021 гг.
Diagram 2. Change in the dependence of PJSC LUKOIL shares on USO in 2006-2021
Зависимость котировок акций НК «Роснефть» от индикатора фьючерсной цены на нефть USO
Как видно из табл. 3 и диаграммы 3, статистически значимая зависимость котировок акций НК «Роснефть» от USO наблюдается в меньшем количестве периодов, чем акций ПАО «ЛУКОЙЛ», и эти периоды не всегда совпадают.
Таблица 3
Зависимость котировок акций НК «Роснефть» (y) от USO (x)_
№ зависимости на диаграмме 3 Период действия Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (R2)
1 20.07.2006 — 04.10.2006 y = - 0.02x + 8.74 0.476
2 05.10.2006 — 19.07.2007 y = 0.01x + 8.02 0.004
3 20.07.2007 — 18.01.2008 y = 0.05x + 5.51 0.710
4 22.01.2008 — 03.10.2008 y = 0.12x - 1.54 0.786
5 06.10.2008 — 05.03.2009 y = 0.01x + 3.06 0.207
6 06.03.2009 — 14.09.2009 y = 0.15x + 0.61 0.606
7 15.09.2009 — 23.11.2011 y = 0.25x - 1.46 0.636
8 25.11.2011 — 21.09.2012 y = 0.14x + 1.52 0.707
9 24.09.2012 — 07.12.2012 y = - 0.41x + 20.88 0.672
10 10.12.2012 — 21.02.2014 y = 0.01x + 7.25 0.001
11 24.02.2014 — 03.02.2015 y = 0.18x - 0.02 0.948
12 04.02.2015 — 03.03.2016 y = 0.11x + 2.34 0.655
13 04.03.2016 — 06.03.2020 y = 0.26x + 2.92 0.270
14 10.03.2020 — 20.04.2020 y = 0.01x + 3.96 0.001
15 21.04.2020 — 31.08.2021 y = 0.96x + 1.88 0.905
10
RÛSN
USO
г
о — 'j —' — v/- С '--*- _ ~ ~ ~ —
Диаграмма 3. Изменение зависимости акций НК «Роснефть» от USO в 2012-2021 гг.
Diagram 3. Change in the dependence of Rosneft shares on USO in 2012-2021.
В табл. 3 выделены полужирным шрифтом периоды 3, 4, 8 и 11, когда связь между LKOH и USO была значимой. Однако перед пандемией и в начале неё коэффициент детерминации падает почти до нуля в марте — апреле 2020 г., а затем повышается до 0,9, тем самым показывая весьма значимую положительную зависимость с самым высоким коэффициентом регрессии за весь период исследования.
Зависимость котировок акций ПАО «Газпром» от индикатора фьючерсной цены на нефть USO, фьючерсного газового композита UNG и показателя « The Henry Hub pipeline»
Данные расчетов, представленные в табл. 4 и на диаграмме 4, показывают похожую зависимость от динамики USO котировок акций ПАО «ЛУКОЙЛ», НК «Роснефть» и ПАО «Газпром», с той непринципиальной разницей в период пандемии, что в апреле — июле 2020 г. коэффициент детерминации в табл. 4 равен 0,7 (строка 16). Это ниже, чем за тот же период в табл. 2 и 3 (около 0,9). На диаграмме 4 также виден резкий рост крутизны линий регрессии в периоды с конца апреля 2020 г. по конец августа 2021 г. Это говорит об усилении чувствительности котировок акций ПАО «Газпром» к росту показателя глобального нефтяного сектора.
Далее исследовалась зависимость котировок акций ПАО «Газпром» от следующих показателей: фьючерсный композит UNG [14] (корзина фьючерсных контрактов на природный газ, торгуемых на биржах США, Европы и ряда других стран) и показатель «The Henry Hub pipeline» (показатель фьючерсной цены на Нью-Йоркской товарной бирже [15]).
Таблица 4
Зависимость котировок акций ПАО «Газпром» (y)
от индикатора фьючерсной цены на нефть USO (x)_
№ зависимости на диаграмме 4 Период действия Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (R2)
1 04.10.2006 — 21.05.2007 y = 0.09x + 6.06 0.167
2 22.05.2007 — 29.11.2007 y = 0.12x + 3.72 0.845
3 30.11.2007 — 18.01.2008 y = 0.08x + 8.04 0.153
4 22.01.2008 — 25.06.2008 y = 0.07x + 6.80 0.807
5 26.06.2008 — 29.10.2008 y = 0.18x - 6.77 0.963
6 30.10.2008 — 19.03.2009 y = 0.05x + 1.98 0.676
7 20.03.2009 — 12.10.2010 y = 0.15x - 0.08 0.631
8 13.10.2010 — 02.11.2011 y = 0.27x - 3.51 0.771
9 03.11.2011 — 17.01.2013 y = 0.19x - 1.51 0.805
10 18.01.2013 — 12.08.2014 y = - 0.01x + 4.52 0.003
11 13.08.2014 — 26.03.2015 y = 0.08x + 0.88 0.936
12 27.03.2015 — 22.02.2016 y = 0.10x + 0.76 0.902
13 24.02.2016 — 13.05.2019 y = 0.05x + 1.68 0.246
14 14.05.2019 — 26.02.2020 y = 0.13x + 2.16 0.095
15 27.02.2020 — 20.04.2020 y = 0.12x + 1.76 0.605
16 21.04.2020 — 13.07.2020 y = 0.30x + 1.77 0.700
17 14.07.2020 — 31.08.2021 y = 0.57x + 0.30 0.901
IS G«P
16
14
12 10 0
g ^ г&Ш ¿л '*
• iSSSr^
п Л-**® LiHS^BBE^- * г1.
Z—M. [тл ** ^Т И |
г MiLrfi^1- 11 т Q и SO
о о> со ^oo^ivo&b.oai^ooKo^ooH'^i; ~ ю л о с
Диаграмма 4. Изменение характера зависимости акций ПАО «Газпром» от фьючерсной цены на нефть USO в 2006-2021 гг.
Diagram 4. Changes in the nature of dependence of PJSC Gazprom shares of the USO oil
futures price in 2006-2021
Таблица 5
Зависимость котировок акций ПАО «Газпром» (у)
от фьючерсного газового композита UNG (х)_
№ зависимости на диаграмме 5 Период действия Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (R2)
1 18.04.2007 — 09.08.2007 y = - 0.004x + 15.57 0.736
2 10.08.2007 — 03.10.2007 y = 0.001x + 9.307 0.070
3 04.10.2007 — 28.12.2007 y = - 0.01x + 23.54 0.532
4 09.01.2008 — 11.02.2008 y = 0.004x + 7.520 0.018
5 12.02.2008 — 03.10.2008 y = 0.01x + 1.45 0.812
6 06.10.2008 — 06.03.2009 y = 0.003x + 1.439 0.640
7 11.03.2009 — 05.05.2009 y = - 0.004x + 6.214 0.309
8 06.05.2009 — 26.08.2009 y = 0.005x + 2.991 0.258
9 27.08.2009 — 29.10.2010 y = 0.005x + 4.391 0.295
10 01.11.2010 — 07.09.2011 y = 0.002x + 6.637 0.000
11 08.09.2011 — 23.11.2011 y = - 0.02x + 7.60 0.098
12 25.11.2011 — 05.03.2013 y = 0.003x + 4.911 0.005
13 06.03.2013 — 14.03.2016 y = 0.03x + 0.85 0.656
14 15.03.2016 — 13.05.2019 y = - 0.003x + 2.374 0.007
15 14.05.2019 — 17.01.2020 y = - 0.08x + 5.18 0.203
16 21.01.2020 — 05.03.2020 y = 0.44x - 2.75 0.581
17 06.03.2020 — 04.05.2021 y = - 0.13x + 4.08 0.379
18 05.05.2021 — 31.08.2021 y = 0.12x + 2.32 0.608
Диаграмма 5. Изменение характера зависимости котировок акций ПАО «Газпром»
от газового композита UNG в 2009-2021 гг.
Diagram 5. Changes in the nature of the dependence of the quotations of PJSC Gazprom
shares from gas composite UNG in 2009-2021
Таблица 6
Зависимость котировок акций ПАО «Газпром» (y) от фьючерсного
газового композита «T ie Henry Hub pipeline» (x)
№ зависимости на диаграмме 6 Период действия Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (R2)
1 04.10.2006 — 11.01.2008 y = - 0.029x + 11.24 0.0003
2 14.01.2008 — 03.10.2008 y = 0.933x + 3.27 0.589
3 23.05.2008 — 25.02.2009 y = 0.486x + 1.032 0.531
4 26.02.2009 — 04.05.2009 y = - 1.05x + 7.85 0.552
5 05.05.2009 — 15.12.2010 y = 0.192x + 4.768 0.088
6 16.12.2010 — 15.12.2011 y = 0.27x + 2.27 0.392
7 16.12.2011 — 17.12.2013 y = - 0.962x + 7.859 0.604
8 18.12.2013 — 27.09.2016 y = 0.027x + 1.154 0.804
9 28.09.2016 — 13.05.2019 y = 0.062x + 2.112 0.026
10 14.05.2019 — 27.02.2020 y = - 0.098x + 3.911 0.008
11 28.02.2020 — 10.12.2020 y = - 0.280x + 3.049 0.215
12 11.12.2020 — 10.05.2021 y = 0.020x + 2.933 0.035
13 11.05.2021 — 31.08.2021 y = 0.317x + 2.675 0.613
Как показали расчеты (табл. 5 и 6 и диаграммы 5 и 6), котировки акций ПАО «Газпром» в большей степени зависят от фьючерсной цены на нефть, чем от композитных показателей фьючерсных цен на газ: коэффициенты детерминации в период пандемии для показателя составляют соответственно около 0,9 и 0,6. Незначимость связи ясно видна на диаграммах 5 и 6, где разброс точек от линий регрессии 9-13 похож на аморфные облака.
Д.5 GA2P
0 * *
пп
3 JÍ Ж* " * & * ш LhJ
—'—ш ♦
нн
с Э N) & ON 00 И О м N
Диаграмма 6. Изменение характера зависимости котировок акций ПАО «Газпром» от газового композита «The Henry Hub pipeline» в 2009-2021 гг.
Diagram 6. Changes in the nature of the dependence of the quotations of PJSC Gazprom shares from the gas composite "The Henry Hub pipeline" in 2009-2021.
Выводы
Расчеты показали, что в течение периода 2006 - начало 2020 г. динамика индекса РТС и котировок акций ПАО «ЛУКОЙЛ» и НК «Роснефть» во многом определялась динамикой композитного показателя фьючерсной цены на нефть USO, но были периоды, когда корреляция временно пропадала, обычно перед и во время кризисов при быстром обвале либо высокой волатильности индексов, как во время кризиса 2014 г.
Перед пандемией и в начале неё коэффициент детерминации статистической связи между фьючерсным композитом USO и РТС, а также между USO и котировками акций ПАО «ЛУКОЙЛ» и НК «Роснефть» упал почти до нуля в марте — апреле 2020 г., а затем повысился до 0,9, тем самым демонстрируя весьма значимую положительную зависимость с самым высоким коэффициентом регрессии за весь период исследования.
Статистическая связь между котировками акций ПАО «Газпром» и индикаторами глобального газового сектора фондового рынка в основном нельзя назвать значимой. Хотя и здесь наблюдается усиление статистической зависимости, но только с мая 2021 г. и при невысоких значениях коэффициента детерминации (около 0,6). Причин здесь видится две: ПАО «Газпром» преимущественно продаёт газ по долгосрочным контрактам и при этом акции данной компании рассматриваются инвесторами преимущественно как часть общего пакета компаний российского нефтегазового сектора.
Заключение
Таким образом, пандемия COVID-19 способствовала резкому росту положительной зависимости нефтегазового сектора российского фондового рынка и отдельных крупных компаний от глобальных индикаторов нефтяного (но не газового) сектора мирового фондового рынка. Также возросла чувствительность индекса РТС и котировок акций крупных нефтегазовых компаний к изменению показателя композитной фьючерсной цены на нефть. Инвесторы, приобретающие акции этих российских компаний, ориентируются во
многом на показатели нефтяного сектора глобального фондового рынка. Это значит, что пандемия значительно усилила процессы глобализации на российском фондовом рынке.
Литература
1. Перминов С.Б., Егорова Е.Н., Вигриянова М.С., Абрамов В.И. Макроэкономические ориентиры фондовых рынков стран БРИК / Препринт # WP/2013/300. — М.: ФГУН ЦЭМИ РАН, 2013. 59 с. ISBN 978-5-8211-0633-9.
2. Егорова Е.Н., Вигриянова М.С. Влияние секторов глобального рынка на фондовые рынки БРИК и Германии. — СПб.: LAP LAMBERT Academic Publishing RU, 2018. ISBN 978613-9-88565-7.
3. Егорова Е.Н., Вигриянова М.С. Влияние секторов глобального фондового рынка на фондовые рынки России и Германии в 2018 - 2019 годах // Российский экономический интернет-журнал. 2019. № 4. http://www.e-rei.ru/Articles/2019/Egorova Vigrianova.pdf
4. De Bondt Werner F.M., Thaler Richard. Does the Stock Market Overreact? // The Journal of Finance. 1985. № 40 (3). Р. 793-805.
5. Odean Terrance. Are Investors Reluctant to realize their Losses? // The Journal of Finance. 1998. № 53 (5). Р. 1775-1798.
6. Wermers Russ. Mutual Fund Herding and the Impact on Stock Prices // The Journal of Finance. 1999. № 54 (2). Р. 581-622.
7. Nofsinger John R, Sias Richard W. Herding and Feedback Trading by Institutional and Individual Investors // The Journal of Finance. 1999. № 54 (6). P. 2263-2295.
8. Статистические исследования выполнялись с помощью пакетов Microsoft Excel и EViews. Источники данных: http://stats.oecd.org, http://www.imf.org, http://www.lifunggroup.com, http://www.gks.ru, http://www.cesifo-group.de, сайты соответствующих бирж и фондов.
9. Wooldridge Jeffrey M. Introductory Econometrics. A modern approach. Mason, Ohio: South-Western Cengage Learning, 2009.
10. Банников В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (EViews) // Прикладная эконометрика. 2006. № 3.
11. Источники данных по индексам и котировкам:
РТС https://www.moex .com/ru/index/RT SI/archive#/from = 2021-10-16&till = 2021-11-15&sort = TRADEDATE&order = desc;
ПАО «ЛУКОЙЛ» https://www.investing.com/equities/lukoil_rts-historical-data;
НК «Роснефть» https://www.investing.com/equities/rosneft rts;
ПАО «Газпром» https://www.investing.com/equities/gazprom_rts.
12. Источник информации: архив котировок USO
https://www.investing.com/etfs/united-states-oil-fund
13. Источник информации: архив котировок UNG
https://www.investing.com/etfs/us-natural-gas-fund
14. Rahman Aydin, ibrahim Halil Polat, Serhat Alpagut, Anil Logun. Cross-Country Analysis of the Impact of Covid-19 on Share Markets // Journal of Applied Economics and Business Research JAEBR, 11(2): р. 80-89 (2021)
15. Источник значений показателя «The Henry Hub pipeline»:
https://www.eia.gov/dnav/ng/hist/rngwhhdD.htm
References
1. Perminov S.B., Egorova E.N., Vigrianova M.S., Abramov V.I. Macroeconomic Targets Stock Markets of the BRIC Countries / Working paper #WP/2013/300. - Moscow, CEMI Russian Academy of Science, 2013. - 59 p. (Rus.). ISBN 978-5-8211-0633-9.
2. Elena Egorova, Mariya Vigriyanova. The Influence of the Global Economics Sectors on the Stock Markets of BRIC and Germany. — Saint-Petersburg: LAP LAMBERT Academic Publishing RU, 2018. — 60 p. (Rus.) ISBN 978-613-9-88565-7.
3. Egorova E.N., Vigrianova M.S.The Influence of the Global Stock Market on the Stock Markets of Russia and Germany in 2018 - 2019 // Russian Economics online-journal. 2019. No 4. http://www.e-rej.ru/Articles/2019/Egorova Vigrianova.pdf
4. De Bondt Werner F.M., Thaler Richard. Does the Stock Market Overreact? // The Journal of Finance. 1985. № 40 (3). P. 793-805.
5. Odean Terrance. Are Investors Reluctant to realize their Losses? // The Journal of Finance. 1998. № 53 (5). P. 1775-1798.
6. Wermers Russ. Mutual Fund Herding and the Impact on Stock Prices // The Journal of Finance. 1999. № 54 (2). P. 581-622.
7. Nofsinger John R, Sias Richard W. Herding and Feedback Trading by Institutional and Individual Investors // The Journal of Finance. 1999. № 54 (6). P. 2263-2295.
8. The statistical studies were carried out using software Microsoft Excel and EViews. Sources: http://stats.oecd.org, http://www.imf.org, http://www.lifunggroup.com, http://www.gks.ru, http://www.cesifo-group.de.
9. Wooldridge Jeffrey M. Introductory Econometrics. A modern approach. Mason, Ohio: South-Western Cengage Learning, 2009.
10. Bannikov V.A. The Vector Models of Autoregression and Correction of Regression Residuals (EViews) // Applied Econometrics. 2006. № 3.
11. Sources: RTS https://www.moex.com/ru/index/RTSI/archive#/from = 2021-10-16&till = 2021-11-15&sort = TRADEDATE&order = desc;
PJSC LUKOIL https://www.investing.com/equities/lukoil rts-historical-data;
NK Rosneft https://www.investing.com/equities/rosneft_rts;
PJSC Gazprom https://www.investing.com/equities/gazprom rts .
12. Source: archive USO https://www.investing.com/etfs/united-states-oil-fund
13. Source: archive of quotes UNG
https://www.investing.com/etfs/us-natural-gas-fund
14. Rahman Aydin, ibrahim Halil Polat, Serhat Alpagut, Anil Logun. Cross-Country Analysis of the Impact of Covid-19 on Share Markets // Journal of Applied Economics and Business Research JAEBR, 11(2): p. 80-89 (2021).
15. Source of the index «The Henry Hub pipeline»:
https://www.eia.gov/dnav/ng/hist/rngwhhdD.htm
