CC BY
76
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РАБОТЫ НА РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ
Е.К. Яковлева, аспирант
Нижегородский институт управления РАНХиГС при президенте РФ (Россия, г. Нижний Новгород)
Аннотация. В настоящее время одним из важных этапов в процессе инвестирования является выявление факторов, влияющих на курс акций компаний, которые рассматриваются как потенциальные объекты для вложения своих средств. В данной статье были рассмотрены именно такие факторы и объяснено их влияние. В процессе исследования было выявлено, что на курс акций ПАО «Новатэк» влияют такие факторы, как цена нефти марки Brent, грузооборот коммерческого транспорта и добыча полезных ископаемых. Все полученные взаимосвязи понятны и являются достаточно просто объяснимыми.
Ключевые слова: акция, фактор, корреляционно-регрессионный анализ, уравнение регрессии, инвестиционное решение.
Давно доказано, что цены акций не изменяются в хаотичном порядке, а подвержены влиянию определенных факторов. В качестве таких факторов выступают макроэкономические и отраслевые показатели. Они могут как влиять на цены акций компаний, так и не оказывать на них воздействие. Поэтому именно корреляционно-регрессионный анализ призван определить, какие факторы необходимо учитывать при принятии инвестиционного решения в отношении той или иной акции.
В данной статье рассматривается влияние определенного набора факторов на курс акций отдельных компаний. Так, для исследования была выбрана компания ПАО «Новатэк». Данная компания отно-
Далее были построены графики показателей и курса акций для определения вида
сится к нефтегазовому сектору. ПАО «Новатэк» занимается разведкой, добычей, переработкой и реализацией природного газа и жидких углеводородов.
Предварительно был проведен корреляционный анализ отобранных макроэкономических факторов и курса акций выбранной компании. Для всех рассмотренных показателей рассчитывался темп роста. В результате корреляционного анализа для построения регрессионной модели были выбраны следующие факторы, имеющие наибольший коэффициент корреляции: цена нефти марки Brent, добыча полезных ископаемых и коммерческий грузооборот транспорта (таблица 1).
их взаимосвязи. Для всех факторов был определен степенной вид связи.
Таблица 1. Коэффициенты корреляции
Новатэк
Добыча полезных ископаемых 0,67
Коммерческий грузооборот транспорта (без трубопроводного) 0,61
Цена нефти марки Brent 0,62
y = 85,425x°'°352 R2 = 0,4795
108,0 106,0 104,0 102,0 100,0 98,0 96,0 94,0 92,0
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0
Рис. 1. Взаимосвязь курса акций ПАО «Новатэк» и добычи полезных ископаемых
140,0 120,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0 0,0
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0
Рис. 2. Взаимосвязь курса акций ПАО «Новатэк» и коммерческого грузооборота
250
200
150
100
50
о
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0
Рис. 3. Взаимосвязь курса акций ПАО «Новатэк» и цены нефти марки Brent
Таблица 2. Анализируемые данные
Новатэк (Y) Добыча полезных ископаемых (Х1) Коммерческий грузооборот транспорта (без трубопроводного) (Х2) Цена нефти марки Brent (Хз)
янв.08 108,6 100,6 106,6 160,78
фев.08 126,9 102,3 113,7 164,92
мар.08 125,5 99,3 110,0 146,9
апр.08 130,1 100,4 105,5 167,52
май.08 168,1 100,1 105,4 186,38
июн.08 151,8 100,6 103,3 191,51
июл.08 128,6 98,2 103,8 158,82
авг.08 135,4 100,7 102,2 156,63
сен.08 89,4 103,2 100,4 121,05
окт.08 70,2 100,8 99,2 71,98
ноя.08 37,1 98,4 89,4 60,78
дек.08 26,2 97,7 80,9 48,58
янв.09 41,1 96,4 72,6 49,93
фев.09 45,3 94,0 75,3 45,82
мар.09 41,7 98,2 82,3 48,43
В результате была составлена таблица, висимые, были прологарифмированы. Ре-на основе которой проводилось дальней- зультаты произведенных расчетов пред-шее исследование (таблица 2). ставлены в таблице 3.
Для проведения регрессионного анализа все переменные, как зависимая, так и неза-
Таблица 3. Прологарифмированные значения
LN(Y) LN(X1) LN(X2) LN(X3)
янв.08 4,69 5,08 4,61 4,67
фев.08 4,84 5,11 4,63 4,73
мар.08 4,83 4,99 4,60 4,70
апр.08 4,87 5,12 4,61 4,66
май.08 5,12 5,23 4,61 4,66
июн.08 5,02 5,25 4,61 4,64
июл.08 4,86 5,07 4,59 4,64
авг.08 4,91 5,05 4,61 4,63
сен.08 4,49 4,80 4,64 4,61
окт.08 4,25 4,28 4,61 4,60
ноя.08 3,61 4,11 4,59 4,49
дек.08 3,27 3,88 4,58 4,39
янв.09 3,72 3,91 4,57 4,28
фев.09 3,81 3,82 4,54 4,32
мар.09 3,73 3,88 4,59 4,41
апр.09 4,09 3,81 4,59 4,39
Таблица 4. Регрессионная статистика
Множественный R 0,78
R-квадрат 0,60
Нормированный R-квадрат 0,59
Стандартная ошибка 0,28
Наблюдения 94
Далее с помощью пакета анализа Excel указывает на наличии заметной связи ме-был осуществлен регрессионный анализ жду определяющими факторами и иссле-сформированных данных (таблица 4, 5). дуемой переменной.
Как видно из таблицы, коэффициент детерминации (R-квадрат) составил 0,60, что
Таблица 5. Регрессионная статистика
Коэфф-ты Стандартная ошибка t- статистика P- Значение Нижние 95 % Верхние 95 %
Y- пересечение -33,08 7,64 -4,33 0,00004 -48,26 -17,91
LN(X1) 0,21 0,10 2,01 0,05 0,003 0,41
LN(X2) 6,02 1,95 3,09 0,003 2,15 9,89
LN(X3) 1,98 0,58 3,41 0,001 0,82 3,13
В результате было получено уравнение регрессии: A=4,28*1015*X10,21*X26,02*X31,98
Следующим шагом было проведение проверки качества уравнения регрессии на основе использования F-критерия Фишера, которая показала, что уравнение регрессии значимо, так как F наблюдаемое > F табличного (42,87 > 2,71).
Также была проверена значимость коэффициентов регрессии с помощью ^ критерия Стьюдента. Все полученные значения (2,01; 3,09; 3,41) оказались больше ^ табличного (1,987), что подтвердило значимость коэффициентов регрессии.
Таким образом, с помощью корреляционно-регрессионного анализа было дока-
зано, что все выбранные в ходе исследования факторы имеют определенную взаимосвязь и оказывают влияние на курс акций компании ПАО «Новатэк». Данная взаимосвязь означает, что изменения рассмотренных факторов ведут и к изменению курса акций. Поэтому при принятии инвестиционного решения, необходимо учитывать влияние рассмотренных факторов, так как на их основе можно сделать прогноз, касающийся динамики акций компании. В результате определения влияющих показателей, инвестор получает преимущество, которое помогает предсказывать будущие тренды на фондовом рынке.
Библиографический список
1. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева - 2- е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2005.
2. Эконометрика: Учебник / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. - М.: Юнити, 2007.
3. Орехова О.Ю. Проблематика определения коэффициента «бета» при оценке бизнеса / О.Ю. Орехова // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2008. - № 10 (10). - С. 74.
4. Недосекин А.О. Оптимизация модельных фондовых портфелей в условиях существенной неопределенности / А.О. Недосекин // Аудит и финансовый анализ. - 2002.
5. Наливайский В.Ю. Рейтинговая оценка значимости факторов, влияющих на капитализацию российских корпораций / В.Ю. Наливайский, Т.И. Димиденко // Финансы и кредит. - 2010. - № 32 (416). - С. 43.
6. Петров В. Методологические аспекты информационного анализа инвестиционных сред и фондовых активов / В.Петров // Рынок ценных бумаг. - 2008. - № 13. - С. 15
7. Хромов Е.А. Фундаментальный анализ акций / Е.А. Хромов // Финансы и кредит. -2010. - № 28 (412). - С. 49
8. Черемушкин С.В. Методология расчета совокупной акционерной доходности / С.В. Черемушкин // Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - №18 (123). - С. 12.
THE USE OF CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS FOR WORK ON THE SECURITIES MARKET
E.K. Yakovlev, postgraduate
Nizhny Novgorod institute of management of the Russian academy of national economy and public service at the Russian President (Russia, Nizhny Novgorod)
Abstract. Currently, one of the important stages in the investment process is the identification of factors that affect the stock of companies that are considered as potential objects for investing their funds. In this paper, we have considered these factors and explained their impact. During the study it was found that the rate of the shares of PJSC "NOVATEK" is influenced by such factors as the price of Brent crude oil, the turnover of the commercial transport and mining ISCO-activity. All derived relationships are clear and simply explain of each other.
Keywords: event, factor, correlation and regression analysis, the equation reg-ressie, investment decision.
