Изменение индекса не является причиной по Грейнжеру динамики денежной массы

Изменение динамики денежной массы не является причиной по Грейнжеру изменения индекса

Изменение индекса не является причиной по Грейнжеру индексу потребительских цен

Изменение индекса потребительских цен не является причиной по Грейнжеру изменения индекса

Лаг

P-value

P-value

P-value

P-value

P-value

P-value

1

4,98

0,0294

0,09

0,7699

0,12

0,7289

1,3

0,2595

3,33

0,0729

0,35

0,5568

2

4,07

0,0223

0,11

0,8935

1,55

0,2216

0,69

0,5048

3,30

0,0442

1,82

0,1711

3

2,38

0,0802

1,26

0,2978

1,29

0,2862

0,35

0,7883

2,13

0,1072

1,47

0,2334

4

1,87

0,1295

0,95

0,4453

1,00

0,4147

0,24

0,9128

2,67

0,0425

0,90

0,4730

5

1,90

0,1119

0,85

0,5192

0,92

0,4795

0,78

0,5666

1,57

0,1857

0,81

0,5502

6

1,60

0,1699

0,92

0,4878

0,70

0,6514

0,70

0,6508

1,88

0,1056

0,87

0,5234

Таблица 19. Связь индекса и макроэкономических показателей в разные фазы экономики.

Переменная\Период	Весь период	Докризисный	Кризисный	Посткризисный
Цена на нефть сорта BRENT (руб. за баррель)	Движется синхронно с индексом ММВБ	Движется синхронно с индексом ММВБ	Движется синхронно с индексом ММВБ	Движется синхронно с индексом ММВБ
Доходность десятилетних облигаций (% годовых)	Движется синхронно с индексом ММВБ	Индекс опережает соответствующую динамику доходности облигаций на 1 месяц	Фактор не значим	Движется синхронно с индексом ММВБ
Динамика промышленного производства (% месяц к предыдущему месяцу)	Индекс опережает соответствующую динамику промышленного производства на 5 месяцев	Индекс опережает соответствующую динамику промышленного производства на 1 месяц	Фактор не значим	Индекс опережает соответствующую динамику промышленного производства на 2 месяца
Индекс потребительских цен (% месяц к предыдущему месяцу)	Фактор не значим	Фактор не значим	Фактор не значим	Индекс опережает соответствующую динамику индекса потребительских цен на 2 месяца
Изменение денежной массы (агрегат М 2, млрд.руб.)	Индекс опережает соответствующую динамику изменения денежной массы на 2 месяца	Изменение денежной массы опережает соответствующую динамику индекса ММВБ на 1 месяц	Фактор не значим	Фактор не значим

Сведем все полученные выводы в общую таблицу, в которой будут содержаться выводы о предсказательной силе индекса (табл.19).

Можно заметить, что цена на нефть - единственный фактор, который значим на всех исследуемых промежутках. Причем в момент кризиса этот параметр показывал наибольшее значение, по сравнению с другими исследуемыми промежутками (табл.20).

Таблица 20. Коэффициенты перед переменной цена на нефть в соответствующих уравнениях регрессии.

Переменная\Период	Весь период	Докризисный	Кризисный	Посткризисный
Цена на нефть сорта BRENT (руб. за баррель)	0,2320	0,2808	0,3279	0,2770

Однако больше значимых факторов (даже если брать их с лагом), влияющих на динамику индекса ММВБ не нашлось. Данный факт говорит о том, что в момент кризиса значимость макроэкономических факторов сводится на нет из-за сильных колебаний индекса от месяца к месяцу.

Заключение

В данной работе была исследована взаимосвязь макроэкономических факторов на динамику индекса ММВБ в 2003-2014 годах. В ходе исследования были получены ответы на поставленные задачи. Так, предварительный анализ всего временного промежутка показал, что с течением времени очень сильно меняются коэффициенты при факторах, влияющих на движение индекса ММВБ - причиной этому был мировой экономический кризис. Впоследствии было выявлено, что цены на нефть - единственная переменная, которая была значима как в различных периодах исследования, так и во всем промежутке целиком, причем в момент кризиса воздействие данного параметра было наибольшим.

Динамика десятилетних облигаций также влияет на динамику индекса ММВБ - с ростом индекса ММВБ снижается доходность облигаций, что говорит о повышении "аппетита к риску".

Индекс потребительских цен, который был незначим до 2009 года, в настоящее время стал одним из факторов, на которые инвесторы обращают внимание при принятии решения относительно вложения денег в фондовый рынок - данный показатель запаздывает на 1-2 месяца по отношению к соответствующей динамике индекса ММВБ. Индекс потребительских цен положительно коррелирует с фондовым индексом, что говорит о желании инвесторов защитить свои деньги от обесценения путем вложения в акции отечественных производителей. Также нельзя не отметить возрастающую роль ЦБ на динамику фондового рынка. Даже незначительные изменения целей по инфляции очень быстро отражаются в котировках бумаг, входящих в индекс.

Индекс ММВБ опережает соответствующую динамику промышленного производства в среднем на 2-3 месяца. Данный вывод вполне закономерен, так как промышленное производство очень тесно коррелирует с динамикой ВВП, а динамика ВВП характеризуется запаздывающим характером.

Последняя значимая переменная - изменение денежной массы. Её поведение оказалось непостоянным. Так во всем исследуемом промежутке индекс опережал соответствующую динамику денежной массы на 2 месяца. Однако если разбить этот промежуток на 3 части (что соответствует докризисному, кризисному и посткризисном периодам соответственно), то в докризисном периоде денежная масса опережала динамику ММВБ, а в остальные периоды данных фактор был незначим. Таким образом детальный анализ взаимосвязи динамики индекса ММВБ и динамики денежной массы указал на отсутствие тесной связи между данными показателями.

Обобщая полученные результаты, изменения индекса ММВБ в момент t, в большой степени отражает будущие экономические условия и последствия политики государства. В момент кризиса единственным ориентиром служит динамика цены на нефть, это обусловлено огромнейшей статьей доходов в бюджете Российской Федерации, доля которой уже долгое время не падает.

Список литературы

1. Brealey R.A., Myers S.C. Principles of Corporate Finance. //The McGraw-Hill Companies. 7-th edition, 2003 -1061p

2. S.W. Muthike, M.M. Sakwa "Can macroeconomic indicators be used as predictors of stock exchange index trends"? [Электронный ресурс] // Scientific conference proceedings, 2010. http://elearning.jkuat.ac.ke/journals/ojs/index.php/jscp/article/view/731/676 (дата обращения 10.04.2015г).

4. DeBondt W., Thaler R. "Does the stock Market Overreact?" [Электронный ресурс] // Journal of Finance, issue 3, pages 793-805 July 1985. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1540-6261.1985.tb05004.x/full (дата обращения 12.05.2015г).

5. Pearce, Douglas K., "Stock prices and the Economy" //Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review, November 1983, pp.7-22

6. Alvan E. "Is the stock market a leading indicator of economic activity for Nigeria?" [Электронный ресурс]// Journal of Applied Statistics Vol.1 №1. 2012 http://www.cenbank.org/OUT/2012/PUBLICATIONS/REPORTS/STD/IS%20THE%20STOCK%20MARKET%20A%20LEADING%20INDICATOR%20OF%20ECONOMIC%20ACTIVITY%20IN%20NIGERIA.PDF (дата обращения 24.04.2015г).

7. Durham, J.B. "The Effects of Stock Market Development on Growth and Private Investment in Low Income Countries" [Электронный ресурс] // Emerging markets review, 2000 http://www3.qeh.ox.ac.uk/RePEc/qeh/qehwps/qehwps53.pdf (дата обращения 23.03.2015г)

8. Tirole, J. "Privatization in Eastern Europe: Incentives and the Economics of transition". //NBER Macroeconomics Annual, 1991

9. El-Erian, M., Kumar M.S. "Emerging Stock Markets in Middle Eastern Countries"// Corporate Finance and Economic Growth, 1995

10. Brad Comincoli "The Stock Market as a leading economic indicator: An application of Granger Causality" [Электронный ресурс] // Honors Project, 1995 http://digitalcommons.iwu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1071&context=econ_honproj (дата обращения 12.02.2015г).

11. Mark J. Flannery, Aris A. Protopapadakis. "Macroeconomic Factors Do influence Aggregate Stock returns" [Электронный ресурс] . The review of Financial Studies Summer 2002. Vol.15, No. 3, pp.751-782. http://www.cass.city.ac.uk/__data/assets/pdf_file/0004/78844/FlanProto28200229.pdf (дата обращения 12.05.2015г).

12. P. Bak, M. Paczuski, M. Shubik "Price Variations in a Stock Market with Many Agent"// Brookhaven National Laboratory working paper. - 1996

13.Федорова Е.А., Назарова Ю.Н. Факторы, влияющие на изменение индекса РТС//Аудит и финансовый анализ, 2010, №1, стр.174-179

14.Сапунов А.А. "Прогнозирование индекса РТС" // Финансовый менеджмент в страховой компании, №4, 2007. http://www.lawmix.ru/bux/56364/ (дата обращения 11.05.2015г).

15. Влияние инфляции на фондовый рынок. Интерактив [Электронный ресурс] // УК Арсагера. Режим доступа: http://arsagera.ru/info-blok/arsmedia_video-materialy_kompanii/periodicheskie_video-materialy/interaktiv_vliyanie_inflyacii_na_fondovyj_rynok/ (дата обращения 27.04.2015).

16. Реферат: денежные агрегаты [Электронный ресурс] //Научная библиотека им. А.Н. Игнатова. http://www.f-mx.ru/finansy/referat_denezhnye_agregaty.html (дата обращения 16.05.2015г).

17. Федеральный бюджет России: структура доходов в 2015 году (проект) [Электронный ресурс]. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D4%E5%E4%E5%F0%E0%EB%FC%ED%FB%E9_%E1%FE%E4%E6%E5%F2_%D0%EE%F1%F1%E8%E8 (дата обращения 10.04.2015г).

18. Рассматривается список акций для расчета индекса ММВБ по состоянию на 15 марта 2015 года [Элеткронный ресурс]. http://moex.com/ru/index/MICEXINDEXCF/constituents/ (дата обращения 15.03.2015г).

19. Факторы, оказывающие влияние на индекс РТС во время финансового кризиса 2008-2009 гг. и до него [Электронный ресурс] // Экономический журнал ВШЭ №2 - 2014г. http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/14_02_07.pdf (дата обращения 25.03.2015г).

20. Финансово-экономический кризис в России (2008-2010) [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org/wiki/Финансово-экономический_кризис_в_России_(2008-2010) (дата обращения 14.05.2015г).

21. Статистические данные интернет-сайтов:

http://www.finam.ru/ - котировки нефти, индекса ММВБ, курса доллара по отношению к рублю ЦБ РФ

http://moex.com/ - котировки нефти, индекса ММВБ.

http://cbonds.ru/ - котировки доходности 10-тилетних облигаций

http://www.gks.ru/ - данные по индексу потребительских цен, промышленному производству

http://cbr.ru/ - данные по динамике агрегата М 2.

Приложение 1. Основные характеристики полученной множественной регрессионной модели

Модель: МНК, использованы наблюдения 2003:04-2014:12 (T = 141)

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	2.87612	13.9316	0.2064	0.83675
IR	?3950.76	1136.62	-3.4759	0.00069	***
CPI	577.599	1431.79	0.4034	0.68728
PP	930.0033	126.504	-0.7352	0.15405
MS	0.0015963	0.0141512	0.1128	0.91035
Oil	0.228261	0.0450244	5.0697	<0.00001	***

Среднее зав. перемен	7.596099		Ст. откл. зав. перемен	95.79728
Сумма кв. остатков	976674.2		Ст. ошибка модели	85.05659
R-квадрат	0.239822		Испр. R-квадрат	0.211667
F(5, 135)	8.517991		Р-значение (F)	4.94e-07
Лог. правдоподобие	?823.5123		Крит. Акаике	1659.025
Крит. Шварца	1676.717		Крит. Хеннана-Куинна	1666.214

Приложение 2. Основные характеристики полученной множественной регрессионной модели после отбрасывания незначимых переменных

Модель: МНК, использованы наблюдения 2003:04-2014:12 (T = 141)

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	4.04239	7.14192	0.5660	0.57231
IR	?3785.63	1104.42	-3.4277	0.00080	***
Oil	0.232781	0.0436619	5.3315	<0.00001	***

Среднее зав. перемен	7.596099		Ст. откл. зав. перемен	95.79728
Сумма кв. остатков	981742.9		Ст. ошибка модели	84.34500
R-квадрат	0.235877		Испр. R-квадрат	0.224803
F(2, 138)	21.29957		Р-значение (F)	8.68e-09
Лог. правдоподобие	?823.8772		Крит. Акаике	1653.754
Крит. Шварца	1662.601		Крит. Хеннана-Куинна	1657.349

Приложение 3. Тест Бриша-Пэгана (Breusch-Pagan) на гетероскедастичность

МНК, использованы наблюдения 2003:04-2014:12 (T = 141)

Зависимая переменная: Масштабированное uhat^2

Объясненная сумма квадратов = 8.96073

Тестовая статистика: LM = 4.480364,

р-значение = P(Хи-квадрат(2) > 4.480364) = 0.106439

Приложение 4. Результаты регрессии изменения денежной массы на её лаги.

Модель: МНК, использованы наблюдения 1-135

Зависимая переменная: MS

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	216.655	68.5814	3.1591	0.00197	***
MS1	?0.19329	0.0889643	-2.1727	0.03165	**
MS2	?0.0590232	0.0906349	-0.6512	0.51607
MS3	0.0356598	0.0910648	0.3916	0.69601
MS4	0.0290458	0.0912554	0.3183	0.75078
MS5	-0.0000087	0.0912646	-0.0008	0.99938
MS6	0.188952	0.0894831	2.1116	0.03667	**

Среднее зав. перемен	217.5296		Ст. откл. зав. перемен	523.7314
Сумма кв. остатков	34035100		Ст. ошибка модели	515.6542
R-квадрат	0.074013		Испр. R-квадрат	0.030607
F(6, 128)	1.705141		Р-значение (F)	0.124882
Лог. правдоподобие	?1031.097		Крит. Акаике	2076.193
Крит. Шварца	2096.530		Крит. Хеннана-Куинна	2084.458

Приложение 5. Результаты регрессии изменения денежной массы на её лаги и лаги индекса

Модель: МНК, использованы наблюдения 1-135

Зависимая переменная: MS

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	235.826	69.4126	3.3975	0.00092	***
MS1	?0.291047	0.090066	-3.2315	0.00158	***
MS2	?0.159562	0.0924296	-1.7263	0.08682	*
MS3	?0.039821	0.0927504	-0.4293	0.66844
MS4	0.00841865	0.0919047	0.0916	0.92716
MS5	0.0225358	0.0901311	0.2500	0.80298
MS6	0.232858	0.0873815	2.6648	0.00874	***
MICEX1	0.469404	0.459321	1.0220	0.30883
MICEX2	1.11249	0.462118	2.4074	0.01757	**
MICEX3	0.800034	0.466664	1.7144	0.08900	*
MICEX4	0.401221	0.472272	0.8496	0.39724
MICEX5	0.699981	0.473617	1.4779	0.14200
MICEX6	0.180483	0.479353	0.3765	0.70719

Среднее зав. перемен	217.5296		Ст. откл. зав. перемен	523.7314
Сумма кв. остатков	29724629		Ст. ошибка модели	493.6036
R-квадрат	0.191287		Испр. R-квадрат	0.111741
F(12, 122)	2.404748		Р-значение (F)	0.007895
Лог. правдоподобие	?1021.956		Крит. Акаике	2069.912
Крит. Шварца	2107.681		Крит. Хеннана-Куинна	2085.260

Приложение 6. Улучшенная модель после добавление денежной массы

Модель: МНК, использованы наблюдения 1-139

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	?4.20069	7.63382	-0.5503	0.58304
IR	?3858.33	1224.89	-3.1499	0.00201	***
MS	0.0313773	0.0136876	2.2924	0.02343	**
Oil	0.247834	0.0436753	5.6745	<0.00001	***

Среднее зав. перемен	8.366259		Ст. откл. зав. перемен	95.64317
Сумма кв. остатков	921576.1		Ст. ошибка модели	82.62257
R-квадрат	0.269964		Испр. R-квадрат	0.253741
F(3, 135)	16.64080		Р-значение (F)	2.95e-09
Лог. правдоподобие	?808.7884		Крит. Акаике	1625.577
Крит. Шварца	1637.315		Крит. Хеннана-Куинна	1630.347

Приложение 7. Итоговая модель после добавления всех значимых лаговых переменных на всем исследуемом промежутке

Модель: МНК, использованы наблюдения 1-135

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	?10.9642	8.65458	-1.2669	0.20747
IR	?3280.69	1300.65	-2.5224	0.01286	**
PP	233.369	132.83	1.7569	0.08129	*
Oil	0.231956	0.0448394	5.1730	<0.00001	***
MS	0.0258167	0.0143085	1.8043	0.07350	*

Среднее зав. перемен	8.524593		Ст. откл. зав. перемен	96.44356
Сумма кв. остатков	893495.1		Ст. ошибка модели	82.90379
R-квадрат	0.283129		Испр. R-квадрат	0.261072
F(4, 130)	12.83592		Р-значение (F)	7.79e-09
Лог. правдоподобие	?785.3961		Крит. Акаике	1580.792
Крит. Шварца	1595.319		Крит. Хеннана-Куинна	1586.695

Приложение 8. Основные характеристики полученной множественной регрессионной модели в докризисной модели

Модель: МНК, использованы наблюдения 2003:04-2008:08 (T = 65)

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	?19.6076	25.1512	-0.7796	0.43875
IR	?2788.91	2660.61	-1.0482	0.29881
CPI	712.809	2088.21	0.3413	0.73405
PP	4564.11	2298.01	1.9861	0.15167
MS	0.0178893	0.043789	0.4085	0.68436
Oil	0.281093	0.0784231	3.5843	0.00069	***

Среднее зав. перемен	15.74400		Ст. откл. зав. перемен	96.98970
Сумма кв. остатков	451358.7		Ст. ошибка модели	87.46513
R-квадрат	0.250295		Испр. R-квадрат	0.186760
F(5, 59)	3.939514		Р-значение (F)	0.003778
Лог. правдоподобие	?379.7140		Крит. Акаике	771.4280
Крит. Шварца	784.4743		Крит. Хеннана-Куинна	776.5756
Параметр rho	?0.140903		Стат. Дарбина-Вотсона	2.272366

Приложение 9. Итоговая модель после добавления всех значимых лаговых переменных в докризисном периоде

Модель: МНК, использованы наблюдения 1-63

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	9.43171	15.5242	0.6075	0.54586
IR	?5300.31	2640.94	-2.8752	0.06604	*
PP	4987.51	2101.03	2.3738	0.02094	**
MS	?0.100613	0.0415493	-2.4215	0.01860	**
Oil	0.280782	0.0730622	3.8431	0.00030	***

Среднее зав. перемен	17.86603		Ст. откл. зав. перемен	96.27415
Сумма кв. остатков	373193.2		Ст. ошибка модели	80.21449
R-квадрат	0.350585		Испр. R-квадрат	0.305797
F(4, 58)	7.827773		Р-значение (F)	0.000041
Лог. правдоподобие	?363.0247		Крит. Акаике	736.0494
Крит. Шварца	746.7651		Крит. Хеннана-Куинна	740.2639

Приложение 10. Основные характеристики регрессионной модели в кризисный период

Модель: МНК, использованы наблюдения 2008:09-2009:08 (T = 12)

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	4.58938	91.0898	0.0504	0.96177
IR	?1560.67	4388.18	-0.3557	0.73661
CPI	2807.29	9469.21	0.2965	0.77879
PP	512.376	2489.6	0.2058	0.84506
MS	0.0645133	0.125568	0.5138	0.62930
Oil	0.891847	0.19797	2.4742	0.08746 *

Среднее зав. перемен	5.847273		Ст. откл. зав. перемен	144.5734
Сумма кв. остатков	72170.03		Ст. ошибка модели	120.1416
R-квадрат	0.654713		Испр. R-квадрат	0.309426
F(5, 5)	1.896143		Р-значение (F)	0.249742
Лог. правдоподобие	?63.94719		Крит. Акаике	139.8944
Крит. Шварца	142.2818		Крит. Хеннана-Куинна	138.3895
Параметр rho	?0.197410		Стат. Дарбина-Вотсона	2.357144

Приложение 11. Основные характеристики итоговой регрессионной модели в кризисный период после отбрасывания всех незначимых переменных

Модель: МНК, использованы наблюдения 2008:09-2009:08 (T = 12)

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	15.9363	30.9654	0.5146	0.61920
Oil	0.327949	0.107879	3.3181	0.00897	***

Среднее зав. перемен	5.847273		Ст. откл. зав. перемен	144.5734
Сумма кв. остатков	94011.65		Ст. ошибка модели	102.2044
R-квадрат	0.550215		Испр. R-квадрат	0.500239
F(1, 9)	11.00957		Р-значение (F)	0.008968
Лог. правдоподобие	?65.40136		Крит. Акаике	134.8027
Крит. Шварца	135.5985		Крит. Хеннана-Куинна	134.3011
Параметр rho	?0.062366		Стат. Дарбина-Вотсона	2.074358

Приложение 12. Основные характеристики регрессионной модели в период восстановления

Модель 1: МНК, использованы наблюдения 2009:10-2014:12 (T = 63)

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	?15.171	15.8234	-0.9588	0.34172
IR	?6440.13	1348.19	-4.7769	0.00001	***
CPI	3760.5	2324.93	1.6175	0.11130
PP	955.999	908.993	1.0517	0.29737
MS	?0.00814059	0.0124324	-0.6548	0.51524
Oil	0.90281741	0.0617862	-3.0456	0.06379	*

Среднее зав. перемен	3.165238		Ст. откл. зав. перемен	75.18485
Сумма кв. остатков	238819.9		Ст. ошибка модели	64.72884
R-квадрат	0.318575		Испр. R-квадрат	0.258801
F(5, 57)	5.329646		Р-значение (F)	0.000437
Лог. правдоподобие	?348.9635		Крит. Акаике	709.9271
Крит. Шварца	722.7859		Крит. Хеннана-Куинна	714.9845
Параметр rho	0.058839		Стат. Дарбина-Вотсона	1.855235

Приложение 13. Основные характеристики регрессионной модели с добавлением лаговых переменных в посткризисном периоде

Модель: МНК, использованы наблюдения 1-61

Зависимая переменная: MICEX

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	?29.5385	14.2588	-2.0716	0.04292	**
IR	?7484.82	1575.11	-4.7519	0.00001	***
CPI	5464.98	1974.15	2.7683	0.00763	***
PP	516.061	864.328	-0.5971	0.05287	*
Oil	0.2770392	0.055431	1.3898	0.07008	*

Среднее зав. перемен	4.774918		Ст. откл. зав. перемен	74.03597
Сумма кв. остатков	206529.7		Ст. ошибка модели	60.72916
R-квадрат	0.372020		Испр. R-квадрат	0.327164
F(4, 56)	8.293709		Р-значение (F)	0.000025
Лог. правдоподобие	?334.4387		Крит. Акаике	678.8774
Крит. Шварца	689.4317		Крит. Хеннана-Куинна	683.0137

Размещено на Allbest.ru