Алексей Маслов. Эконометрический анализ российского рынка ценных бумаг. Цель - pismo.netnado.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Государство на рынке ценных бумаг Код вопроса: 10 1 Участниками биржевого... 3 392.67kb.
Вопросы к экзамену и темы контрольных работ по дисциплине «Рынок... 1 31.05kb.
Типовые задания контрольных работ для студентов заочного отделения... 1 44.41kb.
Темы рефератов по курсу «Рынок ценных бумаг» Вексель и вексельное... 1 31.12kb.
Приложение. Программа дисциплины 71 Методические рекомендации по... 3 609.25kb.
Сообщение о государственной регистрации выпуска ценных бумаг и порядке... 1 93.53kb.
Вопрос №2. Вес 2: к функциям Минфина России на рынке государственных... 1 65.97kb.
Ббк 65. 26 Н20 Найман Э. Л 11 3374.43kb.
Решением Учредительного собрания аувер от 15 октября 1996 г. 1 49.36kb.
Ценообразование в молочнопродуктовом подкомплексе 1 71.8kb.
«Графические способы технического анализа рынка ценных бумаг» 1 84.42kb.
Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистрант... 1 238.3kb.
Урок литературы «Война глазами детей» 1 78.68kb.
Алексей Маслов. Эконометрический анализ российского рынка ценных бумаг. Цель - страница №1/1

Алексей Маслов.

Эконометрический анализ российского рынка ценных бумаг.
Цель – Используя аппарат эконометрического моделирования (GARCH модели) проанализировать российский рынок ценных бумаг
Задачи:

  • Анализ работ по исследуемой тематике (см. Табл.1)

  • Анализ подходов к моделированию динамики доходности ценных бумаг (Табл.1)

  • Построение модели доходности акций российских компаний в рамках ARCH-концепции

  • Классификация российских компаний по результатам анализа


ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ ДОХОДНОСТИ И РИСКА НА РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ ПО РОССИЙСКИМ ДАННЫМ

Bernd Hayo and Ali m. Kutan

the impact of news, oil prices, and international spillovers on russian financial markets


+

-

-одно из первых исследований, рассматривающее влияние показателей: нефть, новости и иностранный рынок на российский рынок ценных бумаг
– Наличие критерия отбора новостей
– Содержательная модель
– Простота

- Простота

- Трудность поиска данных(новостей)



A. Peresetsky
G.Turmuhambetova
G. Urga (*)

the development of the gko futures market in russia emerging markets review, 2001, 2(1): 1-16




-Обзор российского рынка ГКО
-анализ рынка фьючерсов на ГКО и вторичного рынка ГКО:

  1. уровень интеграции двух рынков

  2. различие в доходности




- Отсутствие макроэкономических показателей

Ninon Kohers
Gerald Kohers
Theodor Kohers

emerging stock market volatility: common trends over time (presentation at the 2005 financial management association national meeting

In chicago, illinois.


- Анализ колебания доходности рынков ценных бумаг в развивающихся странах
- Большая выборка (1988-2004)
- Широкомасштабный обзор развивающихся стран (25)
- Обзор различных периодов

- нет содержательной прогнозирующей модели


Alexander Muravyev

the puzzle of dual class stock in russia explaining the price differential between common and preferred shares moscow: eerc, 2004. — pp 1–46.





- Сравнение цен и доходности обычных и привилегированных акций

Выявление и анализ причин различий цен и доходности между ними

- Наличие содержательной эконометрической модели


- минусов не выявлено

Табл.1

Анализ исходных данных:

1) Рассматриваемый период - 03.01.2002 - 30.12.2005


2) Анализируемые показатели (временные ряды)

CLOSED

Значения индекса РТС(закрытие)

SP

Значение индекса S&P’s 500(закрытие)

OIL

Значение цен нефти (URALS LIGHT)

EESR

Цена на акции РАО ЕЭС

GMNK

Цена на акции НОРИЛЬСКИЙ НИКЕЛЬ

MSNG

Цена на акции МОСЭНЕРГО

LKOH

Цена на акции ЛУКОЙЛ

RTKM

Цена на акции РОСТЕЛЕКОМ

SBER

Цена на акции СБЕРБАНК РОССИИ

SIBN

Цена на акции СИБНЕФТЬ

SNGS

Цена на акции СУРГУТНЕФТЕГАЗ

YUKO

Цена на акции ЮКОС
3) Описательная статистика по каждой компании, биржи за период 03.01.2002 - 30.12.2005(Табл.2)
Обозначения: Ежедневная доходность R акции A = первая разность

RA= LN (A)– LN (A(-1)), где А – актив,


например REESR = LOG (EESR) – LOG (EESR(-1))

ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА




Mean

Median

Maximum

Minimum

Std. Dev.

Observations

RCLOSED

0,0014

0,0025

0,096

-0,106

0,018

998

REESR

0,0010

0,0000

0,123

-0,104

0,025

998

RGMNK

0,0016

0,0024

0,166

-0,106

0,023

998

RLKOH

0,0015

0,0017

0,155

-0,170

0,021

998

RMSNG

0,0012

0,0000

0,604

-0,331

0,042

998

ROIL

0,0010

0,0004

0,179

-0,097

0,025

998

RRTKM

0,0009

0,0021

0,179

-0,111

0,023

998

RSBER

0,0028

0,0019

0,094

-0,071

0,019

998

RSIBN

0,0016

0,0000

0,164

-0,136

0,027

998

RSP

0,0001

0,0001

0,056

-0,042

0,011

998

RSNGS

0,0012

0,0010

0,167

-0,154

0,025

998

RYUKO

-0,0009

0,0000

0,313

-0,349

0,050

998

Табл.2
Анализ волатильности доходности компаний: (Табл.3)

Компании

Значение волатильности

1) ЛУКОЙЛ, РОСТЕЛЕКОМ., СБЕРБАНК

постоянное значение волатитильности

2) СУРГУТНЕФТЕГАЗ, СИБНЕФТЬ, РАО ЕЭС, НОРНИКЕЛЬ, РТС

постоянное значение волатильности, но в последний год(04-05) значимое снижение волатильности

3) МОСЭНЕРГО, ЮКОС

сильные изменения волатильности
ГРУППИРОВКА:

Причина

1) ЛУКОЙЛ, РОСТЕЛЕКОМ., СБЕРБАНК стабильно развивающиеся компании, лидеры в своих отраслях

2) Низкая волатильность в последний год связана со стабильным ростом рынка

3) ЮКОС – налоговые претензии к компании, резкие изменения доходности
ОПИСАНИЕ GARCH(p,q) МОДЕЛЬ

Спецификация модели:


Причина применения GARCH(p,q) модели – моделирование остатков для построения доверительных интервалов для прогнозов значений доходности



ТЕСТ ГРАНЖЕРА НА ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННУЮ ЗАВИСИМОСТЬ

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 03/13/06 Time: 23:21

Sample: 1 1000

Lags: 1

Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Probability

RSP does not Granger Cause ROIL

997

0.00409

0.94901

ROIL does not Granger Cause RSP

0.02217

0.88167

RCLOSED does not Granger Cause ROIL

997

6.5E-05

0.99357

ROIL does not Granger Cause RCLOSED

2.89969

0.08891

RCLOSED does not Granger Cause RSP

997

0.35545

0.55118

RSP does not Granger Cause RCLOSED

25.2648

5.9E-07

Табл.4
РЕЗУЛЬТАТЫ GARCH–МОДЕЛИРОВАНИЯ ДОХОДНОСТЕЙ АКЦИЙ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ

1. РАО ЕЭС

REESR = 0 - 0.039ROIL - 0.06ROIL(-1) + 0.109RSP + 1.047RCLOSED - 0.100RCLOSED(-1)

GARCH (1, 1)


  • REESR – ежедневная доходность акций РАО ЕЭС за период 03.01.02-30.12.05

  • – ROIL, ROIL(-1) – ежедневная доходность(изменение цены) нефти(Urals Light) за период 03.01.02-30.12.05

  • – RSP – ежедневная доходность индекса S&P’s 500 за период 03.01.02-30.12.05

  • – RCLOSED, RCLOSED(-1) - ежедневная доходность индекса РТС за период 03.01.02-30.12.05


2. СБЕРБАНК РОССИИ

RSBER = 0.0015 + 0.671RCLOSED + 0.070RCLOSED(-1) + GARCH (1, 1)


3. НОРИЛЬСКИЙ НИКЕЛЬ

RGMNK = 0 + 0.103RSP(-1) + 0.957RCLOSED + GARCH (1, 1)



ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПО МОДЕЛЯМ


Влияние доходности нефти на доходности других активов

Зависимость от доходности индекса

S&P’s 500






Компании

Влияние

Знак

Комментарии

Компании

Влияние

Знак

Комментарии

1

- ЛУКОЙЛ

- СУРГУТ


- РОСТЕЛЕКОМ

- РАО ЕЭС

- МОСЭНЕРГО

- РТС


ЕСТЬ


+

+

-



-

-


- ЛУКОЙЛ, СУРГУТ – нефтедобывающие компании

-РОСТЕЛЕКОМ – причины не выявлены

- РАО ЕЭС, МОСЭНЕРГО - рост цен на нефть ведет к росту издержек, что влияет на цены и доходность акций


- ЛУКОЙЛ

- СУРГУТ


- РОСТЕЛЕКОМ

- РАО ЕЭС

- МОСЭНЕРГО

- НОРНИКЕЛЬ

- РТС


ЕСТЬ


+

+

+



+

+

+


+




2

- СБЕРБАНК

- НОРНИКЕЛЬ


НЕТ




не нефтяной сектор

- СБЕРБАНК

- ЮКОС


- СИБНЕФТЬ

НЕТ








3

- ЮКОС

- СИБНЕФТЬ




НЕТ(при ожидаемом ЕСТЬ)




- ЮКОС – налоговые претензии

- СИБНЕФТЬ -














Предстоят дальнейшие направления исследования:



  1. Рассмотреть различные периоды Построить эконометрической модели для различных периодов

  2. Увеличение количества объясняющих переменных (например – доходность американских 10-летних облигаций, других американских индексов(NASDAQ))

  3. Анализ выравнивания доходности компании и биржи РТС

  4. Возможность применения коинтеграционного анализа к рынку ценных бумаг

  5. Построение прогнозных значений


СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:

1) Bernd Hayo and Ali M. Kutan The Impact of News, Oil Prices, and International

Spillovers on Russian Financial Markets

2) Anatoly Peresetsky, Gauhar Turmuhambetova, Giovann Urga The Development of the GKO Futures Market in Russia, Emerging Markets Review, 2001, 2(1): 1-16

3) Ninon Kohers, Gerald Kohers, Theodor Kohers Emerging stock market volatility: common trends over time, presentation at the 2005 Financial Management Association national meeting

In Chicago, Illinois.

4) Muravyev A.A. The Puzzle of Dual Class Stock in Russia: Explaining the Price Differential between Common and Preferred Shares. — Moscow: EERC, 2004. — pp 1–46.

5) Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. – 6-е изд., перераб. И доп. – М: Дело, 2004. – 576с.

6) Галанова В.А., Басова А.И. Рынок ценных бумаг: - 2-е изд., перераб. И доп. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 448 с.

7) Дробышевский. С.Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей: М.: Ин-т экономики переход. Периода, 2001

8) Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность: - М.: - ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 863 с.

9) Анесянц С.А. Основы функционирования рынка ценных бумаг: Издательство: Финансы и статистика, 2005

10) Маренков Н.Л., Косаренко Н.Н Рынок ценных бумаг в России: Издательство: Флинта, 2005

11) Булатов В.В Экономический рост и фондовый рынок: Издательство: Наука (Москва), 2004


12) Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и упражнениях: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 270 с.


ВОЛАТИЛЬНОСТЬ ДОХОДНОСТИ КОМПАНИЙ




03.01.02-30.12.05

01.02-12.04

01.02-12.03

01.02-12.02

01.03-12.05

01.04-12.05

01.05-12.05

Группировка




1-1000

1-751

1-500

1-250

251-1000

501-1000

752-1000

 

REESR

0,025

0,027

0,028

0,027

0,025

0,022

0,0174

2

RGMNK

0,023

0,025

0,022

0,022

0,024

0,024

0,0168

2

RLKOH

0,021

0,021

0,021

0,021

0,021

0,022

0,0224

1

RMSNG

0,042

0,035

0,027

0,024

0,046

0,052

0,0574

3

RRTKM

0,023

0,024

0,025

0,027

0,022

0,022

0,0226

1

RSBER

0,019

0,020

0,020

0,023

0,018

0,019

0,0230

1

RSIBN

0,027

0,029

0,030

0,032

0,026

0,024

0,0195

2

RSNGS

0,025

0,027

0,029

0,026

0,025

0,021

0,0192

2

RYUKO

0,050

0,052

0,027

0,023

0,056

0,065

0,0440

3

RCLOSED

0,018

0,019

0,019

0,019

0,017

0,016

0,0127

2

Табл.3
КОРРЕЛЯЦИЯ МЕЖДУ ДОХОДНОСТЯМИ




RCLOSED

REESR

RGMNK

RLKOH

RMSNG

ROIL

RSBER

RSNGS

RSIBN

RSP

RTKM

RYUKO

RCLOSED

1

0.722060707112

0.702282866824

0.787655255173

0.372558967421

0.0446197307243

0.628107454843

0.798710463228

0.690061305404

0.133909094194

0.0234182540217

0.54097429074

REESR

0.722

1

0.541

0.568

0.365

-0.00039

0.45625135157

0.562837223723

0.469574863158

0.137625329036

0.0343148901227

0.394922512354

RGMNK

0.702

0.54151169217

1

0.557649397195

0.271622051692

0.0687480464977

0.482697069694

0.5477753168

0.459240612085

0.103361276916

0.00532202502765

0.364939474278

RLKOH

0.787655255173

0.56814685633

0.557649397195

1

0.287336170003

0.0686228352712

0.491630439978

0.635230382051

0.499718051214

0.141099129646

0.0479483438985

0.369702030865

RMSNG

0.372558967421

0.365448724967

0.271622051692

0.287336170003

1

-0.0294142871848

0.234388093116

0.291174087203

0.277014610245

0.0711992317383

0.0208253856803

0.169538772106

ROIL

0.0446197307243

-0.000392648549307

0.0687480464977

0.0686228352712

-0.0294142871848

1

0.047695078687

0.0488170527349

0.00155634570843

-0.0307460938527

0.00249559295526

0.00046126397477

RSBER

0.628107454843

0.45625135157

0.482697069694

0.491630439978

0.234388093116

0.047695078687

1

0.448058310732

0.4197057414

0.0681406512493

0.0198682790836

0.324361980546

RSNGS

0.798710463228

0.562837223723

0.5477753168

0.635230382051

0.291174087203

0.0488170527349

0.448058310732

1

0.50080126098

0.118781032639

0.0379406173281

0.353613711474

RSIBN

0.690061305404

0.469574863158

0.459240612085

0.499718051214

0.277014610245

0.00155634570843

0.4197057414

0.50080126098

1

0.109699661303

-0.0430291868047

0.39869595274

RSP

0.133909094194

0.137625329036

0.103361276916

0.141099129646

0.0711992317383

-0.0307460938527

0.0681406512493

0.118781032639

0.109699661303

1

0.0370542500549

0.0639358611842

RTKM

0.0234182540217

0.0343148901227

0.00532202502765

0.0479483438985

0.0208253856803

0.00249559295526

0.0198682790836

0.0379406173281

-0.0430291868047

0.0370542500549

1

-0.0241314682009

RYUKO

0.54097429074

0.394922512354

0.364939474278

0.369702030865

0.169538772106

0.00046126397477

0.324361980546

0.353613711474

0.39869595274

0.0639358611842

-0.0241314682009

1

Табл. 5