Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование поведения игроков фондового рынка (в отношении акций второго эшелона) на российском рынке

Содержание

• Введение
• 1. Теоретические аспекты моделирования поведения участников фондового рынка РФ
• 1.1 Методы и проблематика моделирования поведения участников фондового рынка
• 1.2 Предпосылки моделирования в отношении акций второго эшелона, эмитированных предприятиями нефтяной отрасли
• 1.3 Моделирование цен на акции второго эшелона с помощью эконометрических моделей
• 2. Анализ состояния фондового рынка нефтяной отрасли
• 2.1 Динамика показателей акций второго эшелона нефтяной отрасли
• 2.2 Анализ поведения участников фондового рынка в отношении акций второго эшелона
• 3. Моделирование поведения участников фондового рынка в отношении акций второго эшелона
• 3.1 Характеристика объекта исследования
• 3.2 Выбор переменных. Определение временного периода моделирования
• 3.3 Эконометрическое поведение участников фондового рынка
• Заключение
• Список использованной литературы

Приложения

Введение

1.1 Методы и проблематика моделирования поведения участников фондового рынка

Современная финансовая наука основательно исследовала ценообразования на фондовом рынке, предполагая рациональность участников рынка. Однако, под действием теоретических и эмпирических вызовов, гипотеза рационального ценообразования потеряла свою актуальность. Новые эмпирические вызовы появились в связи с обнаружением аномалий на рынке. Теоретическим вызовом можно считать развитие новой научной концепции - поведенческие финансы, который учитывает поведения участников фондового рынка. Процесс ценообразования требует исследования его в рамках теории поведенческих финансов и поведения участников фондового рынка.

Рассмотрим подходы ученых к определению сущности поведения участников фондового рынка. На основе анализа работ ученых, можно утверждать, что основным признаком теории поведения участников фондового рынка является объединение постулатов финансов и психологии. С одной стороны, теорию поведения участников фондового рынка рассматривают как противопоставление традиционной теории финансов, основанной на рациональных ожиданиях [5-9]. Р. Талер и Н. Барберис утверждают, что «Изучение поведения участников фондового рынка - это новый подход к финансовому рынку, который возник, как ответ на несовершенство традиционной парадигмы. В широком смысле, некоторые финансовые явления могут быть лучше объяснены с помощью предположений неполной рациональности участников рынка»[5, c. 1057].

Дж. Р. Риттер считает, что «поведение участников фондового рынка- парадигма, которая изучает финансовые рынки на основе широких моделей, чем те, которые основаны на теории полезности Неймана-Моргенштерна и арбитражных предположениях. Поведенческие финансы обосновывают модели, в которых участники рынка не полностью рациональные в связи с особенностями убеждений и ложными оценками»[6, с. 429].

В финансовой энциклопедии А. Фунг отмечает, что «поведение участников фондового рынка - новое поле научных исследований, цель которого объединить поведенческую и когнитивную психологическую теорию с экономикой и финансами, чтобы объяснить причину принятия людьми иррациональных финансовых решений» [7].

Российский исследователь Н. Рудик также противопоставляет поведенческие финансы рациональной концепции. «поведение участников фондового рынка подвергают сомнению предположение рационального поведения участников рынка, пытаются обнаружить в поведении людей систематические отклонения от рациональных моделей и предлагают новые финансовые теории, которые бы учитывали эти отклонения» [8, c. 8].

Белорусская финансист Дорина Е. Б. дает следующее толкование понятия: «поведение участников фондового рынка - это сфера экономики, которая изучает влияние социальных, когнитивных и эмоциональных факторов на принятие экономических решений конкретными индивидами и учреждениями и последствия этого влияния на рыночные переменные (цену, прибыль, размещение ресурсов) [9, c. 121].

По нашему мнению, целесообразно применять комплексное толкование «поведения участников фондового рынка» как учения о влиянии иррациональных факторов на принятие решений инвесторами и отражении этих решений на состоянии рынка.

Предложенное определение позволяет охватить основные признаки теории, такие как субъективный характер финансовых решений и их объективное выражение на рынке.

На основе установленных сущностных характеристик понятий «ценообразования» и «поведенческих финансов», предложим определения поведение участников фондового рынка на фондовом рынке как процесса формирования и установления рыночных цен с учетом особенностей поведения его участников.

Несмотря на сложный характер поведения участников фондового рынка и его влияние на ценообразование, выделим два основных вида поведения на рынке - рациональный и иррациональный, в зависимости от таких критериев как особенности принятия решений и систематические ошибки.

Сторонники рационального подхода к поведению участников рынка считают, что субъекты при принятии решений максимизируют ожидаемую полезность [13; 48-49]. Представители иррационального направления утверждают, что решение рынка лучше описывает теория перспектив [12; 70-72], согласно которой инвестор оценивает результат через выигрыш или потери по сравнению с репрезентативной суммой; подверженность рискам в условиях выгоды и потерях; испытывает ли страх потерь, то есть более чутко воспринимает потери, чем выигрыши; субъективно оценивает вероятности будущих доходов.

Влияние систематических ошибок участников рынка на ценообразование, так называемых сантиментов, с точки зрения иррационального подхода является значительным. Систематические ошибки участников рынка является основной детерминантного рыночного ценообразования. Зато сторонники рационального подхода утверждают, что сантименты незначительным и кратковременным явлением [2, с. 216].

Сравнительная характеристика критериев рациональной и иррациональной поведения представлена в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Критерии иррационального и рационального поведения

В 1979 году Д. Канеман и А. Тверски (D. Kahneman, A. Tversky) представили критику теории ожидаемой полезности и разработали альтернативную теорию принятия решений в условиях неопределенности - теорию перспектив [7].

Теория перспектив описывает поведение участников рынка в условиях неопределенности. Как и теория ожидаемой полезности она утверждает, что инвестор выбирает лучший вариант на основе максимизации ожидаемой полезности, которая исчисляется как произведение вероятности получения дохода и его полезности [2, c. 29]. Однако, полезность по теории перспектив рассчитывается иным образом. Согласно теории ожидаемой полезности, полезность может быть выражена общим доходом. Полезность результата по теории перспектив не равна абсолютному значению дохода, а рассчитывается как полезность его изменения по сравнению с определенной репрезентативной точкой [7, c. 277].

Поэтому, согласно теории перспектив, на фондовом рынке инвесторы склонны оценивать результаты рисковых операций по количеству побед и поражений, сравнивая их с определенной репрезентативной точкой. Они переоценивают желаемые результаты и боятся потерь. В отличие от теории ожидаемой полезности, согласно которой склонность к риску неизменна, теория перспектив доказывает, что склонность к риску лица меняется в зависимости от того чувствует она себя в зоне выгоды, или в зоне потерь. Данный эффект называется диверсифицированная склонность к риску.

Для того, чтобы описать принятие решения участником рынка в условиях риска, согласно теории перспектив предложено модифицированную функцию полезности - функцию ценностей Д. Канемана и А. Тверские (далее - функция ценностей).

Кривая функции вогнутая для выгод (в связи с нежеланием риска) и выпуклая для потерь (поиск риска). Ученые объясняют такой парадокс принципу психофизики, который свидетельствует о снижении чувствительности после определенной точки отсчета. Лицо становится менее чувствительной к предельным выгодам, если общие выгоды растут относительно точки отсчета. Это приводит вогнутость функции ценности в поле вероятных выгод. И, наоборот, инвестор становится менее чувствительным к предельным потерям, если общие расходы в абсолютных значениях относительно точки отсчета растут. Поэтому функция ценности в поле потерь имеет выпуклую форму.

Характерной особенностью функции ценности теории перспектив является страх потери. Инвесторы более чутко воспринимают потери определенной суммы, чем выгоды от получения той же суммы. Это предопределяет форму функции ценности, которая является более быстрая для потерь, чем для выгод

Прежде всего, стоит заметить, что процедура моделирования поведения участников фондового рынка бумаг имеет свои особенности. Эти особенности определяются тем, что ценная бумага представляет собой специальную форму существования капитала и одновременно является товаром, обращающимся на фондовом рынке. Согласно нормам ГК РФ, ценной бумагой является документ, удостоверяющий, с соблюдением установленной формы и обязательных реквизитов, имущественные права, осуществление или передача которых возможны только при его предъявлении. Для целей оценки применяются необходимые методы оценки ценных бумаг.

Соответственно, моделирования поведения участников фондового рынка состоит в полном и тщательном анализе совокупности прав владельца ценной бумаги и определении стоимости этих прав. Что касается основы, например, для моделирования стоимости акций, то ей является определение их стоимости как финансового инструмента, способного приносить прибыль его владельцу.

Главными способами извлечения прибыли являются получение дивидендов и рост стоимости ценной бумаги, связанный с улучшением финансовых показателей предприятия, расширением его бизнеса и увеличением стоимости его активов. Ниже рассмотрены основные методы оценки стоимости ценных бумаг.

Метод рынка капитала основан на использовании цен, которые имеются на открытом рынке ценных бумаг. Соответственно, основой для сравнения служит цена на единичную ценную бумагу общества. Процесс моделирования стоимости акций ценных бумаг с применением метода рынка капитала включает следующие основные этапы: сбор необходимой информации, выбор аналогичных предприятий, финансовый анализ, расчет оценочных мультипликаторов, выбор величины мультипликатора, определение итоговой величины стоимости. Метод отраслевых коэффициентов основан на использовании рекомендуемых соотношений между ценой и определенными финансовыми параметрами. Отраслевые коэффициенты определяются на основе длительных статистических наблюдений за ценой продажи различных предприятий и их важнейшими производственно-финансовыми характеристиками. В результате обобщений - разработаны простые формулы определения стоимости оцениваемого предприятия. Сбор необходимой информации подразумевает сбор данных о фактических ценах купли-продажи ценных бумаг, аналогичных с ценными бумагами оцениваемой компании, а также подбор бухгалтерской и финансовой отчетности как оцениваемого предприятия, так и компаний-аналогов.

Метод продаж (сделок) основан на использовании цены приобретения предприятия - аналога в целом или пакета ценных бумаг. Технология применения метода продаж практически полностью совпадает с технологией метода рынка капитала. А различие заключается только в типе исходной ценовой информации: метод рынка капитала в качестве исходной использует цену одной ценой бумаги, не дающей никаких элементов контроля, а метод продаж - цену пакета ценных бумаг, включающую премию за элементы контроля.

Экспертный метод. Специалисты по имеющимся тенденциям и возможным направлениям изменения стоимости ценных бумаг дают экспертные оценки и их обобщение.

Аналитический метод. Дается системный анализ составных элементов стоимости ценной бумаги и па основании учета факторов, влияющих на значение каждого элемента.

Статистический метод. Применяется статистический анализ с использованием присущих ему параметров: средних величин, индексов, дисперсии, вариации, корреляции, регрессии и т.д.

Нормативно-параметрический метод. По инвестиционным характеристикам ценной бумаги задается диапазон значений, которому соответствует определенное количество баллов. Сумма баллов определяет уровень цены.

Балансовый метод. Определяются по балансу: номинальная стоимость акций (уставный капитал) и облигаций (краткосрочные и долгосрочные займы), эмиссионный доход и чистые активы.

Моделирование. Составление моделей, схематично отражающих влияние различных факторов на уровень цены. Виды моделей:

- математические модели составляются из определенных математических зависимостей, описывающих процесс и результат определения стоимости ценных бумаг;

- трендовые модели составляются при рассмотрении стоимости и ее составляющих в течение определенного периода на основе тенденций и колебаний на фондовом рынке;

- модели компонентного анализа определяют зависимость уровня стоимости от определенных компонентов (составных частей) рынка ценных бумаг;

- структурные модели строятся на основе анализа структурных элементов, составляющих стоимость взаимосвязей между этими элементами, их влияния на изменение уровня цен; статистические модели основаны на использовании теоретически обоснованного выбора статистических закономерностей и параметров и отклонений от них, построения рядов статистических наблюдений, соответствующих конкретным условиям оценки; факторные модели основаны на анализе ряда конкретных факторов и определения величины стоимости;

- графические модели составляются в виде графиков, отражающих тенденции динамики изменения стоимости ценных бумаг;

- имитационные модели строятся в форме вариантов различных величин стоимости при благоприятной, средней и неблагоприятной динамике и конъюнктуре рынка ценных бумаг.

Итак, основными методами моделирования поведения участников фондового рынка второго эшелона является рациональный и иррациональный подход. Мы считаем, что данные подходы дополняют друг друга, поэтому необходимо использовать оба в рамках анализа поведения частников фондового рынка.

1.2 Предпосылки моделирования в отношении акций второго эшелона, эмитированных предприятиями нефтяной отрасли

Акции условно подразделяются на три категории: голубые фишки, акции второго эшелона и акции третьего эшелона, каждая из которых характеризуется определенным набором свойств:

1. Ликвидность.

2. Спред.

3. Волатильность.

4. Средний объем торгов.

Акции второго эшелона представлены ценными бумагами менее известных компаний. Интерес со стороны инвесторов не столь велик, поэтому отчасти компании прибегают к умеренной рекламе своих акций. Такие акции характеризуются:

1. Относительно низкой ликвидностью.

2. Более широким спредом.

3. Высокой волатильностью.

4. Средними объемами торгов.

Таких акций существует довольно много, но абсолютное большинство из них широкому кругу инвесторов мало известно -- НЛМК, Распадская, Полюс Золото, Иркутскэнерго, Квадра, Мечел и тд. Очевидно, что спрос на такие ценные бумаги существенно ниже, чем на голубые фишки.

Это обуславливает более широкие спреды, которые могут достигать 2-3%. Волатильность акций второго эшелона существенно выше, чем первого. Внутридневные колебания в пределах 5% -- вполне нормальное явление. Изменение цены на 10% не является чем-то экстраординарным.

Это позволяет получить более высокую прибыль, но одновременно значительно увеличивает инвестиционный риск. Объемы торгов акциями второго эшелоны намного ниже, чем голубыми фишками, но находятся на достаточном уровне, чтобы инвестор мог продать или купить необходимое количество ценных бумаг.

Обычно именно голубые фишки являются индикаторами всего рынка, так как считается, что если выросли цены на акции крупнейших компаний, то и акции компаний «второго эшелона» тоже вырастут, соответственно падения курса акций голубых фишек означает снижение курса акций компаний «второго эшелона». Акции голубых фишек являются наиболее ликвидными на рынке ценных бумаг.

Выводы: Поскольку в условиях кризиса ухудшается положение лидеров отрасли, инвестирование в акции компаний второго эшелона становится актуальной проблемой в рамках диверсификации инвестиционного портфеля. И именно поэтому актуально моделировать и изучать поведение участников второго эшелона фондового рынка.

1.3 Моделирование цен на акции второго эшелона с помощью эконометрических моделей

2. Анализ состояния акций второго эшелона эмитированных предприятиями нефтяной отрасли

2.1 Динамика показателей акций второго эшелона

Суммарная капитализация 7 крупнейших компаний на российском фондовом рынке составляет 60% капитализации всех компаний, представленных на фондовом рынке и более 80% капитализации компаний в структуре Индекса ММВБ. Кроме этих высоколиквидных бумаг, все остальные акции в рекомендуемых портфелях мы относим ко "второму эшелону" - относительно менее ликвидным бумагам.

"Второй эшелон" и низколиквидные акции - понятия практически взаимозаменяемые. То есть если по сути 80% капитализации российского рынка - это "голубые фишки", то дробление оставшихся 20% компаний представляет скорее академический интерес, но с практической точки зрения - для осуществления правильных инвестиций - не имеет особого смысла. Целесообразно принять правильное решение относительно assetallocation - распределения классов активов в портфеле и уже затем выбирать наиболее недооцененные компании в каждом из сегментов.

Структура российского рынка акций, как известно, имеет ярко выраженную топливно-энергетическую направленность. В частности, около трети капитализации всего рынка приходится на "Газпром". В последние несколько месяцев доля компаний ТЭК в общей капитализации, правда, несколько снизилась за счет сравнительно лучшей динамики цен акций компаний, ориентированных на внутренний спрос. Вместе с тем, эти изменения существенным образом не меняют структуры рынка.

Совершенно другая картина складывается при анализе акций "второго эшелона". Так, доля компаний нефтегазовой отрасли в индексе акций "второго эшелона" составляет лишь 10%.

В прошедшем месяце большинство ключевых секторов экономики, представленных на российском фондовом рынке, показало положительную динамику. Лидером роста стал телекоммуникационный сектор: повышение по отраслевому индексу составило 9,87%. Также существенное увеличение продемонстрировали электроэнергетический и потребительский секторы - Индекс электроэнергетики вырос на 9,05%, а Индекс потребительского сектора прибавил в весе 7,36%. Падение было отмечено в транспортном секторе - Индекс транспорта упал на 3,54%. Индекс голубых фишек вырос на 5,44% до 13 016,65 пунктов (12 345,46 пунктов на 31 июля 2017г.). Индекс второго эшелона вырос на 5,11% до 6 992,63 пунктов (6 652,52 пунктов на 31 июля 2017г.). Индекс широкого рынка прибавил в весе 5,38% и составил 1 446,44 пунктов (1 372,65 пунктов на 31 июля 2017г.).

На нефтегазовый сектор приходится 43,84% суммарной капитализации Индекса ММВБ. Среди остальных отраслей выделяются финансы (вес в индексе 22,66%) и металлургия (14,03%).

В августе Индекс второго эшелона вырос на 5,11% до 6 992,63 пунктов (6 652,52 пунктов на 31 июля 2017г.). Индекс широкого рынка прибавил в весе 5,38% и составил 1 446,44 пунктов (1 372,65 пунктов на 31 июля 2017г.). По состоянию на конец месяца Индекс второго эшелона был на 54,44% выше своего закрытия год назад (4 527,79 пунктов на 31 августа 2016г.) (рис. 2.1).

Рис. 2.1 - Индекс «Второго эшелона»

Индекс широкого рынка был на 3,58% выше своего закрытия год назад (1 396,40 пунктов на 31 августа 2016г.). По итогам месяца 38 из 50 ценных бумаг, входящих в Базу расчета Индекса второго эшелона, оказали на его динамику положительное воздействие (+5,80%), 11 акций повлияли отрицательно (-0,69%) (рис. 2.3).

Рис. 2.2 Влияние акций на индекс второго эшелона

Цена 1 ценной бумаги не изменилась. Наиболее позитивно на динамике Индекса второго эшелона отразился рост цен обыкновенных акций ПАО "Распадская" (+0,63%) и ПАО "ОГК-2 (+0,61%). Наиболее позитивное влияние на динамику Индекса широкого рынка оказали обыкновенные акции ПАО Сбербанк (+1,68%) и ПАО "Магнит" (+0,83%).

Рис. 2.3 Объем торгов акциями «Второго эшелона» за 2017 год

Наибольший вклад в рост Индекса второго эшелона по итогам месяца внесли ценные бумаги электроэнергетического (+3,54%) и металлургического сектора (+0,71%).

Рис. 2.4 Влияние и вес секторов во втором эшелоне

На электроэнергетику приходится 32,92% суммарной капитализации Индекса второго эшелона. Среди остальных отраслей выделяются металлы и добыча (вес в индексе 19,07%) и потребительский сектор (15,18%).

Таким образом, на сегодняшний день, акции «второго эшелона» не пользуются широким спросом у инвесторов, а нефтяные компании в данном сегменте занимают лишь не большую часть.

К акциям второго эшелона нефтегазовой отрасли относятся:

- акции Сургутнефтегаза;

- акции Татнефть;

- акции Башнефть.

Динамика акций Сургутнефтегаза показана на рис 2.5.

Рис. 2.5 - Динамика акций Сургутнефтегаза

Динамика акций Татнефти приведена на рисунке 2.6.

Рис. 2.6 - Динамика акций Татнефти

Динамика акций Башнефти приведена на рис. 2.7

Рис. 2.7 - Динамика акций Башнефти

Выводы: Итак, анализируя структуру и динамику акций второго эшелона, следует сказать что на сегодняшний день нефтегазовая отрасль не является доминирующей в формировании общего тренда во втором эшелоне, уступая это место мелкий и среднем промышленным предприятиям и сектору услуг.

Анализ динамики показателей акций второго эшелона показал нисходящий тренд на фоне снижения цен на нефть.

2.2 Анализ поведения участников фондового рынка в отношении акций второго эшелона

Итак, анализируя динамику акций второго эшелона, следует сказать о изменчивости и непредсказуемости.

Однако в условиях кризиса, второй эшелон только приобретает фундаментальные перспективы, которые будут реализованы в ближайшем будущем. Интересно, что инвестиционные компании стали заложниками той же ситуации, в которую попали частные игроки: в течение длительного времени фокусировались на крупных компаниях, что отразилось в малочисленной публикации обзоров по компаниям второго эшелона. В 2015году ситуация стала изменяться. Компании, входящие в расчет индекса РТС-2, стали частыми гостями инвестиционных проспектов по акциям, фаворитам рынка [19].

Из числа девяти вертикально-интегрированных нефтяных компаний (ВИНК) в 2016 году снижение добычи было отмечено у четырех. Лидером по темпам роста добычи второй год подряд становится Башнефть. В целом, за исключением Татнефти, динамика добычи улучшилась у всех компаний.

Сургутнефтегаз хотя и снизил добычу в 2016 году, но спад был минимальным за последние четыре года. Снижение добычи в Западной Сибири было почти полностью компенсировано ростом добычи в Якутии. В 2017 году компания, впервые с 2006 года планирует увеличить добычу - примерно на 2% до 60.7 млн. т (на 1 млн. т).

Татнефть на протяжении нескольких лет поддерживает положительную динамику добычи при темпе роста в единицы десятых процента. Демонстрировать такую стабильность ей помогает применение дифференцированного налога на добычу полезных ископаемых на крупнейшем в арсенале компании Ромашкинском месторождении.

Славнефть показала худший результат среди нефтяных компаний по итогам года в процентном отношении. Спад добычи составил по сравнению с 2015 годом 2.8%. Однако это минимальный темп спада компании за последние несколько лет.

Башнефть в 2016 году продемонстрировала самый высокий темпроста добычи среди ВИНК. Напомним, что до 2015 года компания либоснижала добычу, либо наращивала ее очень небольшими темпами. В2009 году, после того как собственником компании стала АФК «Система», ее производственная стратегия коренным образом изменилась. Резкого увеличения добычи удалось достичь за счет оптимизации действующего эксплуатационного фонда скважин, совершенствования системы заводнения, применения различных методов увеличения нефтеотдачи, повышения эффективности бурения новых скважин. Уже в 2017 году компания намерена достичь 15 млн. т добычи и удерживать этот показатель в течение трех-четырех лет при сохранении капитальных расходов примерно на одном уровне.

РуссНефть станет самой динамичной нефтяной компанией из числа ВИНК. Учитывая опыт работы АФК «Системы» с Башнефтью, очень вероятно, что так оно и будет. Суммарный прирост добычи вертикально-интегрированных нефтяных компаний составит в 2016 году около 10-12 млн.тонн.

Выводы: Итак, анализируя динамику показателей и поведения участников фондового рынка второго эшелона было определен рост добычи нефти, однако на фоне снижения цен на нефть это способствовало снижению платежеспособности компаний и их цен на акции.

Итак, нефтяная отрасль является системообразующей в российском обществе, и именно поэтому анализ данной отрасли имеет важное значение для развития РФ в целом.

Анализируя динамику и структуру поведения участников фондовой биржи второго эшелона нефтяной отрасли было определено, что наблюдается динамика по снижению показателей нефтяных компаний второго эшелона, связи с чем падает спрос на их акции.



3. Моделирование поведения участников фондового рынка в отношении акций второго эшелона

3.1 Характеристика объекта исследования

Моделирование поведения участников фондового рынка в отношении акций второго эшелона будет проводится в 2 этапа.

На первом этапе будет проанализирована рациональность ценообразования на фондовом рынке 2 эшелона

Анализ рациональности ценообразования на фондовом рынке РФ целесообразно осуществить на основе методики, предложенной ниже. Если ценообразования рациональное, то на рынке нецелесообразным является прогнозирование доходности, рыночная цена соответствует рациональному значению, а получить безрисковую доходность невозможно.Оценим соответствие фондового рынка критериям рационального ценообразования.

Для этого простроим модель линейной регрессии по 3 основным определяющим факторах:

- цены на нефть;

- курса валют;

- дивидендной политики.

(3.1)

где, Р - прогнозированная цена на акцию;

- цена на акцию;

Д - дивиденды компании;

К - курс валюты;

, - коэффициенты регрессии;

- коэффициенты регрессии.

В качестве выборки была взята информация начиная с 2014 года, поскольку именно в этот период начал наблюдаться нисходящий тренд стоимости нефти (рис .3.1).

Рис. 3.1 - Динамика цен на нефть марки Brent

Динамика основных данных для реализации модели приведена в Приложении 3.

Оценки влияния иррационального ценообразования осуществим посредством использования группы методов оценки поведенческого ценообразования. На практике иррациональное ценообразования представлено аномалиями технического характера, такими как сезонные аномалии, эффект инертности, эффект дрейфа цен и аномалиями фундаментального характера, такими как эффект лидера-аутсайдера, эффект размера и эффект стоимости.

Присутствие сезонных аномалий технического характера на фондовом рынке определим с помощью тестов «эффекта месяца» и «эффекта дня недели». Для проверки ежедневной сезонности доходностей фондового рынка построим регрессию по формуле:

(3.2)

где - параметры, - фиктивные переменные для понедельника, вторника, среды, четверга и пятницы (то есть, = 1, если t - понедельник, в противном случае - 0).

На следующем этапе обоснуем выбор переменных.

3.2 Выбор переменных. Определение временного периода моделирования

В качестве выборки была взята информация начиная с 2014 года, поскольку именно в этот период начал наблюдаться нисходящий тренд стоимости нефти.

Далее рассмотрим статистическую обоснованность использования показателя в рамках анализа рационального поведения.

1. Рассмотрим обоснованность использования в рамках анализа рационального поведения показателя зависимости цены на нефть от динамики акций нефтяных компаний. Итак, на данном этапе проверим гипотезу о тенденции влияния цен на нефть на котировки акций ведущих нефтяных компаний. Для этого проведем регрессионно-корреляционный анализ, для выявления зависимости, между ценой на нефть, и котировками акций ведущих российских компаний и акций «второго эшелона», а также сравнения с зарубежным опытом.

Таблица 3.1 - Корреляционно-регрессионный анализ котировок акций ведущих нефтедобывающих организаций и цен на нефть

Показатель	ПАО "ГАЗ-ПРОМ"	ОАО "РОС-НЕФТЬ"	ОАО "ЛУОЙЛ"	Сургут-нефтегаз	ОАО АНК Башнефть	ExxonMobilCorporation	BP PLC
Множественный R	0,3695	0,551011	0,728752	0,746334	0,41091	0,249111	0,398941
R-квадрат	0,13653	0,303614	0,53108	0,557014	0,168847	0,062056	0,159154
Нормированный R-квадрат	0,126372	0,295421	0,525563	0,551803	0,159069	0,051022	0,149262
Стандартная ошибка	25,67828	23,06043	18,92308	18,39235	25,19317	26,76275	25,33965
Наблюдения	87	87	87	87	87	87	87
F	13,44	37,05867	96,26	106,8798	17,27	5,62	16,09
Коэффициенты	0,42	-0,33	-0,04	-2,06	-0,01	0,67	0,20

Таким образом, проанализировав, данные можно сказать, что цена на нефть средне влияет на котировки акций, что говорит о высокой устойчивости организаций, а так влияния других факторов на развитие нефтяной отрасли РФ. эконометрический фондовый рынок

2. На следующем этапе проведем анализ влияния дивидендной политики на котировки акций. Динамика для проведения регрессионо-корреляционного моделирования с помощью программы Microsoft Excel по ряду ведущих организации в РФ и выявления связи между дивидендной политикой и ценой на акции, приведены в таблице 3.2.

Таблица 3.2 - Стоимость акций и дивидендная политика ведущих организаций РФ [19, 20]

Дата	Газпром	Роснефть	Сугрутнефть	ОАО АНК Башнефть
	Стоимость акции	Дивиденд (руб.)	Стоимость акции	Дивиденд (руб.)	Стоимость акции	Дивиденд (руб.)	Стоимость акции	Дивиденд (руб.)
2016	149,8	7,89	400,6	1,97	172,2	11,75	174,17	0
2015	136,6	7,2	272,45	0,45	96,5	8,21	50,5	0
2014	143,82	7,2	229,35	3,2	61,5	12,85	38,25	2,5
2013	145,16	5,99	245	3,2	94,7	8,05	83	1,16
2012	142,09	8,97	267,15	2,59	109,59	7,53	53,55	1,81
2011	183,45	3,85	224,6	1,15	90,3	2,76	50,01	1,09
2010	196,98	2,39	255	0,45	105,9	2,3	77,7	0,3497
2009	186,44	0,36	236,25	0,63	88,41	1,92	56,48	0,1818
2008	114,7	2,66	111,16	0,65	16,44	1,6	23,3	1,37
2007	290,95	2,54	172	0,465	87,89	1,33	90	1,29
2006	285	1,5	234,7	0,295	86,85	-	74,55	0,82

Таблица 3.3 - Результаты регрессионного анализа

Показатель	Газпром	Роснефть	Сугрутнефть	ОАО АНК Башнефть
Множественный R	0,586303	0,297707	0,400687	0,479602
R-квадрат	0,343751	0,088629	0,16055	0,230018
Нормированный R-квадрат	0,270834	-0,01263	0,055619	0,144464
Стандартная ошибка	50,29679	70,75835	37,82266	36,9082
Наблюдения	11	11	10	11
T-статистика	8,0	6,34	1,236	5,182734122
Коэффициенты	-11,7478	18,13247	3,555689	-1,639690271

Таким образом, исследование показало, что существует четка корреляция между ценой на акцию и дивидендная политика ведущих организаций РФ, кроме Сугрутнефть, критерий Стьюдента которого значительно ниже допустимого.

3.3 Эконометрическое поведение участников фондового рынка

Итак, на основе полученной информации в подпункте 3.2 проведем эконометрическое моделирование поведения участников фондового рынка, которое отображается в цене на акции вторичного фондового рынка. Поскольку, дивиденды является показателем, который исследуется в долгосрочномпериоде с интервалом 1 год, то на данном этапе предлагаем использовать формулу:

,

где Р - прогнозированная цена на акцию;

- цена на акцию;

Д - дивиденды компании;

К - курс валюты;

, - коэффициенты регрессии;

- коэффициенты регрессии

Исходные данные для эконометрической модели будет приложение 1,2,3. Результаты оценки показаны в таблице 3.4.

Таблица 3.4 - Результаты построения регрессионной модели

Показатель	Сургутнефтегаз	Татнефть	Башнефть
Множественный R	0,576356809	0,53472	0,184922
R-квадрат	0,332187172	0,285925	0,34196
Нормированный R-квадрат	0,323400161	0,27653	0,41488
Стандартная ошибка	4,788244706	39,74492	101,09
Наблюдения	155	155	155
F статистика	37	30,45	36,2
Т статистика (нефть)	6,46	4,78	5,41
Т статистика (курс)	4,37	6,83	5,80

Таким образом, каждая из представленных моделей является статистически значимой и результаты могут приниматься и использоваться в работе.

На следующем этапе проведем прогнозирование поведение участников фондового рынка на цену акций второго эшелона.

Коэффициенты и формулы зависимости указаны ниже:

,

,

,

Прогнозные результаты указаны в таблице 3.5.

Таблица 3.5 - Прогнозирование стоимости акций на фондовом рынке 2 эшелона

Период	Значение цены на нефть	Значение курса	Сургутнефтегаз	Татнефть	Башнефть
1 неделя	51,813	58,6	33,65	218,12	2511,24
2 неделя	49,049	59,2	33,30	218,46	2581,56
3 неделя	46,081	61,4	34,24	226,86	3176,25
4 неделя	48,843	60,1	33,99	222,90	2872,23

На фондовой бирже торговля осуществляется с понедельника по пятницу. Если предыдущий день был неторговые - доходность исчислялась по сравнению с последним днем проведения торгов.

Анализ результатов позволяет утверждать о наличии «эффекта дня недели» на фондовом рынке второго эшелона нефтегазовой сферы (рис. 3.2).

Рис. 3.2 - Эффект дня недели для ежедневной доходности

Характеристики регрессии «эффекта дня недели» представлены в таблице 3.6.

Таблица 3.6 - Значения коэффициентов регрессии при исчислении «эффекта дня недели»

Показатель	Коэффициент	Стандартная ошибка	t-статистика	Вероятность
Понедельник	0,000636	0.001055	0.603051	0.5466
Вторник	0,000570	0.001018	0.560244	0.5754
Среда	0,000646	0.001013	0.637510	0.5239
Четверг	0,000243	0.001013	0.239646	0.8106
Пятница	0,001189	0.001021	-1.164087	0.2446
R-квадрат	0,001579

В частности, стоит отметить статистическую значимость с вероятностью 90% «эффекта среды», когда доходность в этот день недели выше, чем в другие дни. Доходность в пятницу имела отрицательные значения.

Календарные эффекты зависят от особенностей протекания процессов торговли на конкретном фондовом рынке и свидетельствуют о различиях в структуре предоставления информации в течение рабочих дней.

Итак, была построена модель поведения участников фондового рынка второго эшелона на основе рационального и иррационального подхода. Были выделены основные закономерности и особенности поведения участников фондового рынка второго эшелона.

В процессе реализации 3 главы был построен прогноз влияния деятельности участников фондового рынка на стоимость акций компаний второго эшелона.

Заключение

Таким образом, такой источник формирования финансово-инвестиционных ресурсов, как эмиссия ценных бумаг играет важную роль в формировании финансового потенциала инвестиционной деятельности предприятий. Развитие рынка ценных бумаг в сочетание с эффективной эмиссионной политики предприятий может значительно повысить финансовый потенциал инвестиционной деятельности предприятий в РФ.

К повышению данного потенциала приведет к увеличению активности инвесторов на фондовом рынке, повышение инвестиционной привлекательности отечественных предприятий и их ценных бумаг и привлечения иностранных инвесторов на финансовый рынок РФ.

Нынешнее состояние нефтяной промышленности России характеризуется сокращением объемов прироста промышленных запасов нефти, снижением качества и темпов их ввода; сокращение объемов разведочного и эксплуатационного бурения и увеличением количества бездействующих скважин; повсеместном переходе на механизированный способ добычи при резком сокращении фонтанизирующих скважин; отсутствием некоторого значительного резерва крупных месторождений; необходимостью вовлечения в промышленную эксплуатацию месторождений; расположенных в необустроенных и труднодоступных районах; прогрессирующим техническим и технологическим отставанием отрасли; недостаточным вниманием к вопросам социального развития и экологии.

В рамках работы были проанализированы ряд организаций и влияния дивидендной политики на стоимость акций. Было определено, что ставка дивиденда, хоть и имеют значения в рамках инвестиционной привлекательности, однако существенную роль на стоимость акций оказывают другие факторы.

Так же было определено, что цена не нефть на влияет на котировку акций ведущих нефтедобывающих организаций.

Подытоживая сказанное, можно сделать вывод, что специфика задач, которые стоят перед каждым конкретным акционерным обществом в процессе его развития, отличие внутренних и внешних условий их деятельности не позволяют выработать единую модель формирования дивидендной политики, которая должна была универсальный характер. Однако использование предложенного выше методического инструментария в значительной мере будет способствовать обоснованию управленческих решений по взвешенной эффективной дивидендной политики акционерного общества.



Список использованной литературы

1. Осиновский, А.Д. Акционер против акционерного общества / А.Д. Осиновский. - М.: СПб: ДНК, 2003. - 352 c.

2. Дорощук, Николай Завоевать и удержать. Качественный рост компании на высококонкурентном рынке / Николай Дорощук , Сергей Жмурко , Геннадий Хижняк. - М.: Диалектика, 2013. - 240 c.

3. Косов Ю.В. Глобальная энергетическая и экологическая безопасность в Условиях современного мировогоэкономического кризиса/ Ю.В. Косов, В. Маллон// Балтийский регион. - 2015. - № 1. - С. 27-36

4. Нефтегазодобывающая и нефтеперерабатывающая промышленность: тенденции и прогнозы // Аналитический бюллетень ЦЭИ “Риа-аналитика”. - 2015. - Вып.1. - 61 с. [Електронний ресурс] - Режим доступу: http://vid-1.rian.ru/ig/ratings/oil1.pdf.

5. Когут О. И. Определение и анализ коэффициентов эластичности спроса на сырую нефть в разных регионах мира за период 1982-2015 гг. /О. И. Когут // Экономические науки. - 2016. - 12(109). - C. 155-159.

6. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2015. - 288 с.

7. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования : учеб. пособие / Л. О. Бабешко. - Изд. 4-е. - М. :КомКнига, 2015. - 428 с.

8. Эконометрика. Учебник. / В.С. Мхитарян, М.Ю. Архипова, В.А.Балаш / Редактор: Мхитарян Владимир Сергеевич. Издательство: Проспект, 2014 г. - 384 с.

9. Алексеев А.Р. Экономическая статистика : учебник для вузов / [Алексеев А.Р., Воробьев А.Н., Громыко Г.Л., и др.] ; под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 734 с.

10. Джонстон Дж. Эконометрические модели. - М.: Статистика, 2014. - 444 с

11. Дубовицкий С.В. Прогнозирование экономического роста и финансовой динамики в условиях глобализации и нестабильности //Общество и экономика. - 2015. - № 3. - С. 129-136.

12. Статистические данные цен на нефть [Электронный ресурс] - Режим доступа: ru.investing.com.

13. Конторович А. Э., Коржубаев А. Г., Эдер Л. В. Стратегия развития нефтяного комплекса / Всероссийский экономический журнал «Экономика и организация». - 2013.- №7. - С. 69-78

14. Коржубаев А. Г., Соколова И. А., Эдер Л. В.. Анализ тенденций в нефтяном комплексе России / Всероссийский экономический журнал «Экономика и организация», 2009., - № 9. - С. 59-70

15. Козлова, Е.П. Бухгалтерский учет в организациях / Е.П. Козлова, Т.Н. Бабченко, Е.Н. Галанина. - М.: Наука, 2015. - 752 c.

16. Лобанова, Т.Н. Банки: организация и персонал. Современная концепция управления. Специализированный обучающий кейс-курс / Т.Н. Лобанова. - М.: БДЦ-пресс, 2014. - 108 c.

17. Экономика предприятия: учебник / под ред. проф. В.Я. Горфин- келя и В.А. Швандера. - 4-е изд. - М.: Юнити, 2007. - 670 с.

18. Ross S.A. The Determination of Financial Structure: theIncentiveSignaling Approach // Bell Journal of Economics and Management Science. № 8.1977. -P. 28-40.

19. Инвестиционная компания Доходъ [Электронный ресурс] // - Режим доступа: http://www.dohod.ru

20. Инвестиционный портал [Электронный ресурс] // - Режим доступа: https://ru.investing.com



Приложения

Приложение 1

Исходные данные для составления ARIMA-модели

Цена	Дата	Цена	Дата	Цена	Дата	Цена	Дата	Цена	Дата
98,39	14.09.2014	65,56	24.05.2015	34,06	31.01.2016	51,95	09.10.2016	45,54	18.06.2017
97	21.09.2014	63,31	31.05.2015	33,36	07.02.2016	51,78	16.10.2016	47,92	25.06.2017
92,31	28.09.2014	63,87	07.06.2015	33,01	14.02.2016	49,71	23.10.2016	46,71	02.07.2017
90,21	05.10.2014	63,02	14.06.2015	35,1	21.02.2016	45,58	30.10.2016	48,91	09.07.2017
86,16	12.10.2014	63,26	21.06.2015	38,72	28.02.2016	44,75	06.11.2016	48,06	16.07.2017
86,13	19.10.2014	60,32	28.06.2015	40,39	06.03.2016	46,86	13.11.2016	52,52	23.07.2017
85,86	26.10.2014	58,73	05.07.2015	41,2	13.03.2016	47,24	20.11.2016	52,42	30.07.2017
83,39	02.11.2014	57,1	12.07.2015	40,44	20.03.2016	54,46	27.11.2016	52,1	06.08.2017
79,41	09.11.2014	54,62	19.07.2015	38,67	27.03.2016	54,33	04.12.2016	52,72	13.08.2017
80,36	16.11.2014	52,21	26.07.2015	41,94	03.04.2016	55,21	11.12.2016	52,41	20.08.2017
70,15	23.11.2014	48,61	02.08.2015	43,1	10.04.2016	55,16	18.12.2016	52,75	27.08.2017
69,07	30.11.2014	49,03	09.08.2015	45,11	17.04.2016	56,82	25.12.2016	54,53	03.09.2017
61,85	07.12.2014	45,46	16.08.2015	48,13	24.04.2016	57,1	01.01.2017
61,38	14.12.2014	50,05	23.08.2015	45,37	01.05.2016	55,45	08.01.2017
59,45	21.12.2014	49,61	30.08.2015	47,83	08.05.2016	55,49	15.01.2017
56,42	28.12.2014	48,14	06.09.2015	48,72	15.05.2016	55,52	22.01.2017
50,11	04.01.2015	47,47	13.09.2015	49,32	22.05.2016	56,81	29.01.2017
50,17	11.01.2015	48,6	20.09.2015	49,64	29.05.2016	56,7	05.02.2017
48,79	18.01.2015	48,13	27.09.2015	50,54	05.06.2016	55,81	12.02.2017
52,99	25.01.2015	52,65	04.10.2015	49,17	12.06.2016	55,99	19.02.2017

Страница:

•  1 
•  2 

курсовая работа "Моделирование поведения игроков фондового рынка (в отношении акций второго эшелона) на российском рынке" скачать

Подобные документы

• АРТ-моделирование на фондовом рынке

  Основы финансового анализа рынка ценных бумаг. Основы модели АРТ. Методологические подходы к анализу фондового рынка. Теоретические и практические аспекты АРТ-моделирования: воплощение теоретических посылок в модель. АРТ-моделирование в практика.
  
  курсовая работа [2,9 M], добавлен 27.03.2008
  

• Применение методов нелинейной динамики к исследованию финансового рынка

  Исторический обзор теории финансового инвестирования. Применение методологического аппарата нелинейной динамики к моделированию и анализу процессов, протекающих на рынках ценных бумаг. Исследование фрактальных свойств американского фондового рынка.
  
  дипломная работа [2,3 M], добавлен 04.02.2011
  

• Равновесие национального рынка в модели IS-LM

  Определение сущности национальной экономики. Исследование структуры национального рынка. Характеристика содержания и понятия рынка товаров и платных услуг. Рассмотрение кривой "инвестиции-сбережения". Ознакомление с субъектами рынка рабочей силы.
  
  контрольная работа [147,7 K], добавлен 28.03.2018
  

• Средства эконометрического моделирования и прогноза курса акций British Petroleum

  Исследование изменения во времени курса акций British Petroleum средствами эконометрического моделирования с целью дальнейшего прогноза с использованием компьютерных программ MS Excel и Econometric Views. Выбор оптимальной модели дисперсии ошибки.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.06.2011
  

• Эконометрическое моделирование финансового рынка

  Основы понятия финансового рынка. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод временного ряда на примере продажи акций. Производный финансовый инструмент (дериватив). Екстраполяция тенденции как метод прогнозирования. Валютный рынок Форекс.
  
  курсовая работа [398,4 K], добавлен 25.02.2011
  

• Применение индикаторов технического анализа и эконометрических моделей для построения краткосрочных прогнозов значения индекса РТС

  Особенности торговли на фондовом рынке. Крупнейшие эмитенты российского рынка акций. Влияние мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. на его деятельность. Особенности применения индикаторов технического анализа и эконометрического прогнозирования.
  
  дипломная работа [758,3 K], добавлен 27.09.2012
  

• Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики

  Подходы к оценке стоимости финансовых активов в рамках линейной и нелинейной парадигмы. Анализ фрактальных свойств американского фондового рынка. Разработка методики расчета параметров модели Веге-Изинга, построенной на основе гипотезы когерентных рынков.
  
  дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.12.2010
  

• Процедуры для проверки многих гипотез о симметрии знаков доходностей на рынке

  Построение процедуры для проверки индивидуальных гипотез о равенстве вероятностей совпадения и несовпадения знаков случайных величин. Проверка адекватности условия оптимальности процедуры идентификации графа фондового рынка экспериментальным данным.
  
  дипломная работа [823,9 K], добавлен 28.12.2015
  

• Исследование рынка трехкомнатных квартир в Москве

  Исследование рынка трехкомнатных квартир на Западе и Северо-Западе Москвы методами эконометрики. Линейная модель, ее корректировка и интерпретация с помощью эконометрического пакета Eviews. Борьба с гетероскедастичностью. Логарифмическая модель.
  
  курсовая работа [389,2 K], добавлен 11.11.2010
  

• Графы рынков

  Современное состояние международного фондового рынка, его тенденции и перспективы. Сетевой подход при моделировании сложных систем, его использование при анализе фондовых рынков. Описание модели рыночного графа и доходностей, их свойства, плюсы и минусы.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 08.11.2015
  

Другие документы, подобные "Моделирование поведения игроков фондового рынка (в отношении акций второго эшелона) на российском рынке"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам