Процесс инвестирования капитала в условиях рыночной экономики сопряжен с многовариантностью, альтернативностью и риском. Инвесторы, готовые вкладывать свои средства, постоянно озабочены оценками риска и перспектив инвестиций, гарантиями возврата основной суммы и получения дохода. Однако им достаточно трудно разобраться в многообразии финансовых инструментов, оценить риск вложений и сравнить по нему предлагаемые на рынке инструменты. Одним из решений этой проблемы является выявление факторов, влияющих на динамику, с помощью которых станет возможным прогнозировать динамику российского фондового рынка.
Модель APT позволяет инвесторам сделать предметом анализа группу факторов, которые, по их мнению, определяют доходность большинства активов, и благодаря этому прийти к более точному пониманию риска по инвестиционным проектам. В то же время, применение методов АРТ-моделирования открывает перед практиками свободу самим решать, что в данной ситуации имеет значение, а что неважно.
В силу этого моделирование фондового рынка с применением арбитражной теории ценообразования обуславливает определенный субъективизм получаемой оценки.
В проведенном мной исследовании я предпринимала попытки свести субъективный фактор к минимуму.
В результате была получена модель, довольно адекватно описывающая поведение цен активов.
Однако то, что полученная модель отражает реальную ситуацию на российском фондовом рынке и позволяет прогнозировать его динамику, вызывает определенные сомнения.
На мой взгляд, выявленная зависимость является всего лишь демонстрацией того, как теория арбитражного ценообразования может быть реализована на практике.
Неразвитость российского фондового рынка позволяет проводить подобные расчеты только для крупных компаний, но даже они не всегда могут показать реальную картину динамики.
Список используемой литературы
1. Активный и пассивный портфельный менеджмент.
http://www.trader-lib.ru/books/503/4.html.
2. Арбитраж. http://www.accounting4u.org.ru/?mod=articles&article=605.
3. Арбитражные операции. http://bonds.forekc.ru/index_16.htm.
4. Арженовский С. В., Федосова О.Н. Эконометрика: Учебное пособие/ Рост. гос. экон. унив. – Ростов н/Д, - 2002 - с. 67-94.
5. АРТ-арбитражная модель ценообразования. http://www.e-mastertrade.ru/ru/main/index/id39.asp.
6. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики – Учебник для вузов М.: ЮНИТИ. 1998, с. 765-794.
7. Базовый Индекс Капитала. Аналитические статьи. http://www.bic.ru/article-main14.htm.
8. Инвестиционный портфель. Арбитражная модель ценообразования.
http://www.e-mastertrade.ru/ru/main/index/id39.asp.
9. Кузнецов М. В., Овчинников А. С. Технический анализ рынка ценных бумаг. – М.: Лань, 1996. - с. 247-312.
10. К вопросу использования модели ценообразования финансовых активов.
http://www.appraiser.ru/info/articles/art3.htm.
11. Малюгин В. И. Рынок ценных бумаг: Количественные методы анализа. – М., издательство "Дело", 2003. - с. 131-162, 180-201, 265-285.
12. Материалы по финансовому менеджменту.
http://www.finanalis.ru/litra/finmen/?leaf=finmen.htm.
13. Модели математической оптимизации. Построение оптимального портфеля ценных бумаг. http://www.bupr.ru/?litra/finmen/finmen_09.htm.
14. Модельяни Ф., Миллер М. Сколько стоит фирма?- М.: ЭКСМО, 1999. – с. 123-148.
15. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 1998 - 2004 гг. (по материалам Росстата). – Вопросы статистики, 2002 г., № 3, с. 58-69; 2005 г., № 1, с. 84-95; 2005 г., № 6, с. 72-83.
16. Оценка ценных бумаг.
http://www.finanalis.ru/litra/finmen/?leaf=finmen_07.htm.
17. Построение оптимального портфеля.
18. Тарасевич Е. К вопросу использования модели ценообразования финансовых активов. http://www.appraiser.ru/info/articles/art3.htm.
19. Шабалин А. А. Алгоритм построения модели арбитражного ценообразования. http://www.bupr.ru/?litra/finmen/finmen_10.htm.
20. Четыркин Е. М. Финансовая математика. –М.: Феникс, 2000. –с. 285.
21. Швангер Дж. Технический анализ. – М.: Инфра , 2001. – 250с.
22. RIGHTON Пресс-Центр. http://www.righton.ru/mediacenter/all/show/?25.
23. http://www.gks.ru/free_doc/2005/b05_13/21-02.htm
24. http://stock.rbc.ru/
25. http://www.46info.ru/currency/gbp/
Приложения
Таблица 1
Трендовая модель развития показателя EUR во времени
Regression Summary for Dependent Variable: EUR
R= 0,88372034 R2= 0,78096163 Adjusted R2= 0,77783251
F(1,70)=249,58 p<0,0000 Std.Error of estimate: 2,0228
| N=72 | Beta | Std.Err.of Beta | B | Std.Err.of B | t(70) | p-level |
| Intercept | 20,93678 | 0,605242 | 34,59243 | 0,000000 | ||
| T | 0,883720 | 0,055939 | 0,18121 | 0,011470 | 15,79806 | 0,000000 |
Analysis of Variance; DV: EUR
| Effect | Sums of Squares | df | Mean Squares | F | p-level |
| Regress. | 1021,181 | 1 | 1021,181 | 249,5787 | 0,000000 |
| Residual | 286,413 | 70 | 4,092 | ||
| Total | 1307,594 |
Таблица 2
Интерполяция значений EUR на 1998 г.
| янв.98 | 21,11800 | июл.98 | 22,20526 |
| фев.98 | 21,29921 | авг.98 | 22,38647 |
| мар.98 | 21,48042 | сен.98 | 22,56769 |
| апр.98 | 21,66163 | окт.98 | 22,74890 |
| май.98 | 21,84284 | ноя.98 | 22,93011 |
| июн.98 | 22,02405 | дек.98 | 23,11132 |
Таблица 3
Регрессия стоимости акций от макроэкономических показателей
Regression Summary for Dependent Variable: акции Иркутскэнерго
R= 0,91892781 R2= 0,84442833 Adjusted R2= 0,82760977
F(8,74)=50,208 p<0,0000 Std.Error of estimate: 0,58192
| N=83 | Std.Err.of Beta | B | Std.Err. of B | t(74) | p-level |
| Intercept | 6,460909 | 3,112464 | 2,07582 | 0,041385 | |
| ВВП | 0,108146 | 0,000036 | 0,000170 | 0,21189 | 0,832778 |
| Пром. пр-во | 0,077470 | -0,000191 | 0,000597 | -0,32030 | 0,749642 |
| Инв. в ОК | 0,117535 | -0,003511 | 0,002022 | -1,73600 | 0,086725 |
| Экспорт | 0,127917 | 0,563684 | 0,056310 | 10,01041 | 0,000000 |
| Импорт | 0,124684 | -0,243684 | 0,099173 | -2,45715 | 0,016348 |
| ИПЦ | 0,054360 | -0,043971 | 0,017412 | -2,52536 | 0,013699 |
| Ррден.д-ды | 0,088258 | -0,018270 | 0,009345 | -1,95517 | 0,054339 |
| Чбезр. | 0,134949 | -0,154764 | 0,140413 | -1,10220 | 0,273946 |
Analysis of Variance; DV: акции Иркутскэнерго
| Effect | Sums of Squares | df | Mean Squares | F | p-level |
| Regress. | 136,0155 | 8 | 17,00194 | 50,20813 | 0,000000 |
| Residual | 25,0586 | 74 | 0,33863 | ||
| Total | 161,0741 |
Таблица 4
Регрессия стоимости акций от котировок иностранной валюты
Regression Summary for Dependent Variable: акции Иркутскэнерго
R= 0,86801429 R2= 0,75344881 Adjusted R2= 0,74408611
F(3,79)=80,473 p<0,0000 Std.Error of estimate: 0,70901
| N=83 | Beta | Std.Err. of Beta | B | Std.Err. of B | t(79) | p-level |
| Intercept | -2,39566 | 0,541664 | -4,42278 | 0,000031 | ||
| USD | -0,887563 | 0,141636 | -0,16929 | 0,027016 | -6,26649 | 0,000000 |
| EUR | 0,396673 | 0,101722 | 0,11702 | 0,030008 | 3,89958 | 0,000201 |
| GDB | 1,233373 | 0,173003 | 0,14238 | 0,019971 | 7,12922 | 0,000000 |
Analysis of Variance; DV: акции Иркутскэнерго
| Effect | Sums of Squares | df | Mean Squares | F | p-level |
| Regress. | 121,3611 | 3 | 40,45369 | 80,47343 | 0,000000 |
| Residual | 39,7130 | 79 | 0,50270 | ||
| Total | 161,0741 |
Таблица 5
Корреляционная матрица Q1
Correlations
Marked correlations are significant at p < 0,05000 N=83 (Casewise deletion of missing data)
| Variable | акции | ВВП | Пром. пр-во | Инв. в ОК | Экс- порт | Импорт | ИПЦ | ден. доходы | Числ. Безр. |
| акции | 1,00 | 0,63 | -0,26 | 0,72 | 0,90 | 0,72 | -0,29 | 0,50 | -0,59 |
| ВВП | 0,63 | 1,00 | 0,05 | 0,75 | 0,72 | 0,68 | -0,27 | 0,66 | -0,88 |
| Пром. пр-во | -0,26 | 0,05 | 1,00 | -0,05 | -0,29 | -0,40 | -0,11 | 0,27 | -0,23 |
| Инв. в ОК | 0,72 | 0,75 | -0,05 | 1,00 | 0,87 | 0,81 | -0,24 | 0,56 | -0,71 |
| Экспорт | 0,90 | 0,72 | -0,29 | 0,87 | 1,00 | 0,86 | -0,25 | 0,56 | -0,67 |
| Импорт | 0,72 | 0,68 | -0,40 | 0,81 | 0,86 | 1,00 | -0,29 | 0,40 | -0,62 |
| ИПЦ | -0,29 | -0,27 | -0,11 | -0,24 | -0,25 | -0,29 | 1,00 | -0,44 | 0,32 |
| ден. доходы | 0,50 | 0,66 | 0,27 | 0,56 | 0,56 | 0,40 | -0,44 | 1,00 | -0,79 |
| Числ. Безр. | -0,59 | -0,88 | -0,23 | -0,71 | -0,67 | -0,62 | 0,32 | -0,79 | 1,00 |
Таблица 6
Корреляционная матрица Q2
Correlations Marked correlations are significant at p < 0,05000 N=83
(Casewise deletion of missing data)
| акции | USD | EUR | GDB | |
| акции | 1,00 | 0,54 | 0,77 | 0,75 |
| USD | 0,54 | 1,00 | 0,74 | 0,92 |
| EUR | 0,77 | 0,74 | 1,00 | 0,83 |
| GDB | 0,75 | 0,92 | 0,83 | 1,00 |
Таблица 7