Индекс (от лат.- показатель,) - статистический относительньий показатель, характеризующий соотноше социально-экономических явлений во времени, в пространстcтве или выборе в качестве базы сравнения какого-либо условно уровня. С помощью индексов можно определить количественные изменения самых различных показателей функционирования народного хозяйства, развития социально-экономических процессов и т.п.

В экономической работе с помощью индексов можно объективно и точно показать изменения в росте или снижении производства, изменения в урожайности, состоянии себестоимости цен выпускаемой продукции, численности работающих, производительности труда, заработной платы, изменения цен на фондовых рынках и прочие.

От средних величин индексы отличаются тем, что они воплощают в себе, как правило, сводные, обобщающие показатели т.е. выражают некоторое содержание, свойственное всем рассматриваемым явлениям и процессам. Например, предприятие, выпускающее многообразную продукцию, нельзя оценить путем сравнения изменения объемов производства с помощью простого сложения единиц выпускаемой продукции, необходим какой- то общий измеритель. Таким измерителем становится стоимость или себестоимость.

При всем разнообразии индексы можно подразделить на две группы . Одни показатели выражаются абсолютными величинами, свойственными всем единицам статистической совокупности, другие представляют собой показатели, рассчитанные на ка кую-то единицу (показатели цен, себестоимости, урожайности, производительности труда, заработной платы и т.п.). Условно первая группа показателей называется количественными , и вторая группа условно называетсякачественными показателями. Наиболее типичным индексом количественного показателя является индекс объема, т.е. индекс физического объема продукции, товарооборота, национального дохода и др.

Индексы качественных показателей --- это индексы цен, себестоимости, издержек обращения,покупательной способности рубля,производительности труда и др.

С точки зрения охвата элементов различают ---индексы индивидуальные и общие .

Индивидуальные индексы обозначаются (i) и характеризуют динамику отдельных элементов, входящих в совокупность .

В зависимости от методики расчета общие индексы (I) подразделяются на:

-- агрегатные;

-- средние из индивидуальных (средние арифметические и средние гармонические)

Н а примере т/оборота рассмотрим все перечисленные индексы:

Введём условные обозначения: p – цена, q – физический объём т/оборота, или количество реализованных товаров. Произведение цены (p) и количества реализованных товаров(q)

Даёт т/оборот: p * q = pq.

Индивидуальные индексы являются однотоварными , т.к. характеризуют изменение цены или физической массы одного товара в отчётном периоде по сравнению с базисным,

Индивидуальный индекс цен обозначается (i p) и рассчитывается по формуле:i p = p 1 / p 0

где / p 0- цена в базисном периоде;

p 1 – цена в отчётном периоде.

Если по условию задачи дано изменение цен в %, тогда i p определяется по формуле:

i p = 100 + изменение цен в %

Где цена в январе – это цена в базисном периоде, а цена в сентябре – это цена в отчётном периоде.

Например: индивидуальный индекс цены по яблокам составит: 38,2: 37,5= 1,019,что означает цена за 1 кг. Яблок в сентябре увеличилась посравнению с январём на1,9%

(значение индекса 1,019 выразили в % 1,019х100%=101,9%, 101,9% - 100%=+1,9%).

Индивидуальный индекс физического объёма т/оьорота обозначается i q и рассчитывается по формуле:

i = q 1 / q 0 где q 0 --- физический объём товара в базисном периоде;

q 1---- физический объём того же товара в отчётном периоде.

Общие индексы являются многотоварными т.к. определяют изменение цен или физического объёма товарной массы всех или нескольких товаров. Агрегатные индексы выступают как основная форма общего индекса, а средние индексы получают путём преобразования агрегатных. (см. таблицу 5.)

В экономических категориях существует зависимость: цена, умноженная на физический объём товарной массы, даёт т/оборот (p х q= pq). Такая же взаимосвязь существует и в индексах: индекс цен, умноженный на индекс физического объёма, даёт индекс т/оборота: Ip х Iq = Ipq

Если вместо обозначенных 2-х первых индексов запишем агрегатные индексы цен и физического объёматоварной массы, то получим индекс товарооборота в фактических ценах , который покажет изменение т/оьорота за счёт двух факторов,(цен, и количества).

(см. таблицу 5.) Взаимосвязь индексов показана в таблице 6.

ПРИМЕР 2. На основании данных о реализации товаров в магазине вычислить:

1)индивидуальные индексы цен покаждому товару;

2)СРЕДНИЙ ГАРМОНИЧЕСКИЙ индекс цен;

3)СРЕНИЙ АРИФМЕТИЧЕСКИЙ индекс физического объёма т/оьорота;

4)ОБЩИЙ ИНДЕКС Т/ОБОРОТА в фактических ценах;

5)Выявите взаимосвязь индексов в относительном и абсолютном выражении.

Для определения индивидуальных индексов используем формулу:

i p = 100 + изменение цен в %

Тогда,например i p по товару А, i p = 100 +5 = 1,05 ,и т.д.

Для расчета средних индексов воспользуемся формулами из таблицы 5

Товары	Реализация в т.р.	Изменение цен в %	I	pq/i
Баз. Пер.	Отч.пер.
А		480.5	+5	1.050	457.6
Б	680.7	690.9	+10.5	1.105	625.2
В	215.6	250.8		1.000	250.8
Итого:	1306.3	1422.2			1333.7
Средний гармонический индекс цены	1.066
Средний арифметический индекс физ. Объёма т/о	1.021
Формула компонентной связи общих индексов	1.089
Общий индекс т/о	1.089

Вывод: т/оборот в отчётном периоде по сравнению с базисным возрос на 8,9% , в т.ч. за счёт изменения цен на товары, т/оборот увеличился на 6,6% , а за счёт изменения физической массы возрос на 2,1%.

Абсолютный прирост т/оборота за счёт изменения цен: (1422,2 – 1333,7 =+ 88,5 т.р.),за счёт изменения физической массы: (1333,7 – 1306,3 = +27,4 т.р.).

Абсолютный прирост т/оборота засчёт 2-х факторов = (1422,2 – 1306,3 =115,9 т.р.)

Взаимосвязь индексов в относительном выражении:

Ip х Iq = Ipq , подставим в эту формулу значения: 1,089 = 1,066 х 1,021

Взаимосвязь в абсолютном выражении:

Δåpq (p q) = Δåpq (p) + Δåpq (q)

Подставим значения:

115,9т.р. = 88,5т.р. + 27,4т.р

К.г.н., доц. кафедры ЭиАСУ ЮТИ ТПУ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ МИРОВЫХ ФОНДОВЫХ ИНДЕКСОВ И РОССИЙСКОГО ИНДИКАТОРА РТС

Фондовые индексы являются основой производных финансовых инструментов, которые используются для инвестиционных целей. Они представляют собой составные показатели изменения цен определённой группы ценных бумаг. Если анализировать предыдущее состояние фондового индекса и его текущее значение, то можно определить доминирующую динамику в группе ценных бумаг, на базе расчета, на которой он построен. Поэтому большее значение имеют изменения индекса с течением времени, поскольку они позволяют судить об общем направлении движения рынка. Таким образом, в зависимости от выборки показателей, фондовый индекс может отражать поведение какой-то группы ценных бумаг, других активов и рынка в целом. Это зависит от того, какие ценные бумаги составляют выборку, используемую при расчете индекса, они характеризуют: рынок в целом, рынок определенного класса ценных бумаг (государственные обязательства, корпоративные облигации, акции), отраслевой рынок (ценные бумаги компаний одной отрасли: телекоммуникации, транспорт, страхование, Интернет-сектор). Исследование взаимосвязи фондовых индексов выражает общую тенденцию развития современной мировой экономики.

На сегодняшний момент в мире существует около 500 различных фондовых индексов, среди мировых следует отметить: Доу-Джонса, MEXComposite, NASDAQ 100, NYSEComposite, CAC-40, CACGeneral, DAX 30, FT-SE 100, Nikkei, TSE 300, IPC, Hang Seng Index, а среди российских – РТС и ММВБ. Методики расчетов индексов постоянно совершенствуются, что позволяет сохранять адекватность фондовых индикаторов по отношению к новым рыночным изменениям.

Существует множество способов исследования фондовых индексов: средних и скользящих средних, регрессионный анализ, Фурье-анализ и т.д. Развитию исследований в этой области способствуют наличие количественной статистики, характеризующую динамику конъюнктуры рынков в виде фондовых индексов, что способствует высокой практической ценности результатов исследований. Для изучения взаимосвязи мировых фондовых индикаторов рынка оптимальным методом является корреляционный анализ.

Взаимосвязь индекса РТС с большинством мировых фондовых индикаторов можно охарактеризовать как нестабильную (Табл. 1). Наиболее сильное взаимодействие индекса РТС в 2009 году прослеживается с индексами Австрии (0,82), Финляндии (0,81), Великобритании (0,81) и Украиной (0,80). В 2010 году корреляционная связность отмечалась с индексами Канады (0,96), Украины (0,94), Австрии (0,93), Австралии (0,93), Германии (0,92), США (0,92). В 2011 году сильное взаимодействие прослеживалось с индексами Дании (0,64), Австрии (0,61), Великобритании (0,63), Нидерландов (0,62).

Таблица 1

Коэффициенты корреляции мировых фондовых индикаторов

с индексом РТС

Название индекса корреляции	Условное обозначение индекса	Коэффициент корреляции
за 2009 г.	за 2010 г.	за2011г.
Canada TSE300	TSE	0,78	0,96	0,44
Ukraine PFTS	PFTS	0,80	0,94	0,44
Australia All Ordinaries	ASX	0,76	0,93	0,47
Germany DAX	DAX	0,74	0,92	0,59
USA S&P 500	SPX	0,74	0,92	0,31
Austria ATX	ATX	0,82	0,92	0,61
Denmark KFX	KFX	0,79	0,92	0,64
Singapore Straits Times	STI	0,79	0,91	0,57
Finland Helsinki General	HEX	0,81	0,91	0,57
UK FTSE 100	FTSE	0,81	0,90	0,63
The Netherlands AEX General	AEX	0,78	0,90	0,62
Greece General Share	ASE	0,75	0,89	0,58
Pakistan Karachi 100	KSE	0,74	0,89	0,03
Spain Madrid General	IGBM	0,72	0,88	0,56
Hungary BUX	BUX	0,73	0,88	0,52
Poland Warsaw Stock Exchange	WIG20	0,74	0,87	0,62
France CAC 40	CAC	0,74	0,86	0,61
Belgium BEL20	BEL20	0,76	0,86	0,52
Israel TA100	TA100	0,69	0,85	0,57
Japan Nikkei 225	NIKKEI	0,70	0,82	0,44
Argentina MerVal	MERVAL	0,70	0,82	0,40
Malaysia KLSE Comp.	KLSE	0,68	0,80	0,42
S. Korea Seoul Comp.	KS11	0,69	0,80	0,46
Peru Lima General	IGRA	0,66	0,80	0,48
Mexico IPC	IPC	0,66	0,75	0,43
China Shanghai Comp.	SSEC	0,64	0,69	0,25
India BSE 30	BSE	0,67	0,69	0,41
Turkey ISE National 100	XU100	0,69	0,67	0,60
Indonesia Jakarta Comp.	JKSE	0,72	0,65	0,45
Brazil Bovespa	BUSP	0,65	0,57	0,46
Chile IPSA	IPSA	0,70	0,34	0,44

Из табл. 1, следует, что на корреляцию индекса РТС с мировыми фондовыми индикаторами влияет географическое положение и удельный вес страны в мировой экономике. Наиболее слабая связь прослеживается с рынками стран Азии (Китай, Турция и Индия) и Латинской Америки (Мексика, Перу и Бразилия). Устойчивая зависимость индекса РТС наблюдается с индексами стран: Франции, Дании и Великобритании. Сравнительный анализ коэффициентов корреляции российского индекса с зарубежными дает представление о степени влияния отдельных мировых рынков на российский рынок акций. На основе полученных данных можно исследовать тенденцию развития мировых рынков, отслеживать динамику коэффициентов корреляции между российскими и зарубежными индексами: значительное снижение коэффициента дает сигнал об ослаблении взаимосвязи и, наоборот.

Изучение взаимосвязи имеет особенности, связанные с измерением корреляции между индексами:

Во-первых, коэффициент корреляции измеряется не между фондовыми индексами, а между относительными изменениями фондовых индексов: чем дольше период исследования, тем большее искажение.

Во-вторых, очень важно подойти к вопросу выбора периода изменения фондовых индексов: чем меньше период доходности, тем больше вероятность, что коэффициент корреляции не будет учитывать реально существующие влияния, проявляющиеся с определенным лагом; при удлинении периода уменьшается число наблюдений и соответственно коэффициент корреляции становится менее значимым.

В-третьих, при оценке динамики коэффициента корреляции возникает проблема, что оценка корреляции в отдельные периоды искажается из-за изменения амплитуды колебаний фондовых индексов.

Исследование взаимосвязи фондовых индексов – объективная необходимость рыночной экономики, так как они отражают уровень развития определённого набора ценных бумаг. Это позволяет использовать индексы, как для оценки глобальных рыночных процессов, так и для измерения текущей рыночной инфраструктуры. Объективные условия современного экономического развития всё настоятельнее требуют разработки надёжных методов количественной и качественной оценки фондовых индексов.

1. Фондовые индексы. Методы расчета. [Электронный ресурс].

2. Корреляция индекса РТС и др. показателей РЦБ. Часть 1. [Электронный ресурс].

3. Фондовые индексы. Определение и методы расчета. [Электронный ресурс].

4. Фондовые индексы. Определение и методы расчета. [Электронный ресурс].

© Платонова А.С., 2012

УДК 330,3

ББК 455

Попова А.А.,

студент БашГУ, г. Уфа

Научный руководитель – Алексеева Л.Е.,

Асс. кафедры СТЭП БашГУ, г. Уфа

ПОЧЕМУ В РОССИИ НЕ ДЕЙСТВУЮТ

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЗАКОНЫ?

Современная российская экономика продолжает находиться в затяжном долгосрочном экономическом кризисе, не будучи в состоянии достигнуть по многим параметрам докризисных показателей начала 90-х годов ХХ века. Особенностью современного этапа мирового экономического развития является сочетание начала повышенной волны долгосрочного цикла со среднесрочным кризисом. Для депрессивной посткризисной экономики большинство стран характерен низкий уровень цен, дефляционные процессы, что вполне закономерно для фазы кризиса и депрессии среднесрочного цикла. Дляроссийской же экономике отмечаются устойчивые и достаточно высокие для кризиса темпы роста цен. Чем это обусловлено и почему у России свой особенный не похожий на остальные страны путь развития?

Вопрос о взаимосвязи инфляции со спадом производства поставил еще Дж. М. Кейнс в своей теории депрессивной экономики. Согласно кейнсианской теории экономический рост в условиях депрессивной экономики не должен сопровождаться ростом цен. В начале формирования нового технологического уклада экономика находится в депрессивном состоянии, и все выводы кейнсианской теории себя оправдывают.

Почему же в российской экономике указанные законы не действуют, и спад производства в условиях экономического кризиса сопровождается довольно значительными темпами инфляции? Чем определяется рост цен в современной посткризисной российской экономике?

Одним из элементов возможного роста цен может быть рост заработной платы. Однако, для кризисного и посткризисного периода (2008-2010 годы) характерно снижение реальной и даже номинальной заработной платы. Таким образом, источником роста цен в указанный период не может быть рост заработной платы. К тому же заработная плата в нашей стране, в отличие от развитых стран, находится на столь низком уровне, что многие годы составляет не более 1/3 в созданном ВВП, оставшиеся 2/3 части - это стоимость других факторов, в том числе сырьё, материалы и носители. Именно последний элемент издержек особенно важен в нашей стране, именно на него устойчиво растут цены, и не потому, что это обусловлено какими-то рыночными причинами, а в соответствии с « Концепцией долгосрочного социально – экономического развития России до 2020 года». Согласно этой концепции, средняя цена на электроэнергию должна повыситься за 2011-2015 гг. - в интервале от 35 до 45 % , и составит по текущему курсув 2015 году - 7,8 - 8 центов за кВт, а в 2016-2020 гг. - в интервале от 15 до 25 % и 9,5-10,6 центов за кВт в 2020 году соответственно. Средняя цена на газ для всех категорий потребителей повысится за 2011-2015 гг. в 1,5-1,6 раза за 2016-2020 гг.- на 2-5 % . Претворение указанной концепции в жизнь и обуславливает современный рост цен на российском рынке, усугубляя кризисную ситуацию в экономике и углубляя дифференциацию в российском обществе, ведь согласно статистике именно бедные слои населения более всего страдают от инфляции. Выигрывают от роста цен естественные монополии, которые получают колоссальный доход за счет присвоения экономической ренты от использования природных ресурсов, являющихся национальным достоянием, они же присваивают еще и монопольную ренту, распределяя указанные доходы среди небольшого числа владельцев акций, которые и без того являются далеко не бедными людьми.

Таким образом, не заморозив цены на энергоносители, невозможно остановить инфляцию.

Видимо выход из кризиса следует искать на путях стимулирования платежеспособного потребительского спроса, который является определяющим, ведь даже инвестиционный спрос, о создании которого так много говорится, является производным от спроса на потребительские товары. Будет потребительский спрос, будут деньги у предпринимателей на инвестиции в развитие производства, ведь согласно статистике именно собственные средства предприятий являются основным источником инвестиций на современном этапе.

В заключении статьи хотелось бы отметить, что в современных условиях государство призвано защищать интересы общества, иначе даже объективные экономические анализы перестают действовать и развитие экономической ситуации трудно представить и спрогнозировать.

Список использованной литературы

1. Федеральная служба государственной статистики: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/

2. Глазьев С.Ю. Стратегия и концепция социально-экономического развития до 2020 года: экономический анализ/ www.apn.ru

3. http://www.ceoconsulting.ru/technologies/statistics/rpas_rds/

Между важнейшими индексами существуют взаимосвязи, позволяющие на основе одних индексов получать другие. Зная, например, значение цепных индексов за какой-либо период времени можно рассчитать базисные индексы. И наоборот, если известны базисные индексы, то путем деления одного из них на другой можно получить цепные индексы.

Существующие взаимосвязи между важнейшими индексами позволяют выявить влияние различных факторов на изменение изучаемого явления, например связь между индексом стоимости продукции, физического объема продукции и цен. Другие индексы также связаны между собой. Так, индекс издержек производства - это произведение индекса себестоимости продукции и индекса физического объема продукции:

Индекс затрат времени на производство продукции может быть получен в результате умножения индекса физического объема продукции и величины, обратной величине индекса трудоемкости, т.е. индекс производительности труда:

Существует важная взаимосвязь между индексами физического объема продукции и индексом производительности труда.

Индекс производительности труда рассчитывается на основе следующей формулы:

,

т.е. представляет собой отношение средней выработки продукции (в сопоставимых ценах) в единицу времени (или на одного занятого) в текущем и базисном периодах.

Индекс физического объема продукции равен произведению индекса производительности труда на индекс затрат рабочего времени (или численности занятых):

.

Взаимосвязь между отдельными индексами может быть использована для выявления отдельных факторов, оказывающих воздействие на изучаемое явление.

8. Свойства индексов Ласпейреса и Пааше:

В рыночном хозяйстве особое место среди индексов качественных показателей отводится индексам цен.

Основным назначением индекса цен является оценка динамики цен на товары производственного и непроизводственного потребления. Помимо этого индекс цен выполняет роль общего измерителя инфляции при макроэкономических исследованиях; используется при корректировке законодательно устанавливаемого минимального размера оплаты труда, установлении ставок налогов.

Индексы цен нужны при разработке технико-экономических обоснований и проектов строительства новых предприятий. Без них нельзя обойтись при пересчете основных показателей системы национальных счетов (совокупного общественного продукта, национального дохода, капитальных вложений и т.д.) из фактически действовавших (текущих) цен в сопоставимые.

Таким образом, индексы цен необходимы для решения двух задач:

отражения динамики инфляционных процессов в народном хозяйстве страны;

пересчета важнейших стоимостных показателей СНС из фактических цен в сопоставимые при изучении динамики социально-экономических явлений.

Для реализации этих различных по содержанию задач служат два типа индексов:

собственно индекс цен;

индекс-дефлятор.

Одним из важнейших показателей статистики цен, широко используемым в экономической и социальной политике государства, является индекс потребительских цен (ИПЦ). Он применяется для пересмотра правительственных социальных программ, служит основой для повышения минимального размера заработной платы, отражает реальную покупательную способность денег, которыми различные слои населения располагают для удовлетворения своих материальных, культурных и духовных потребностей.

Биржевой индекс – это расчетная величина, которая формируется на базе цен всех входящих в расчет этого индекса акций, которые торгуются на данной бирже.

Биржевые индексы рассчитываются на основе определенного количества ценных бумаг. Число акций, которые влияют на расчет определенного биржевого индекса, обычно указывается в конце его названия, например, DAX 30, CAC 40, FTSE 100. Таким образом, изменение величины биржевого индекса отражает динамику цен десятков, сотен и даже нескольких тысяч акций.

Биржевые индексы – это специальные математические показатели отражающие динамику курса фондового рынка, секторов рынка или иной репрезентативной группы активов, обращающихся на рынке.

Биржевые индексы - это инструменты, дающие представление о текущем состоянии на фондовых рынках, иными словами, они показывают направление движения рынка . Часто их также называют фондовыми.

Биржевой индекс особенно интересен для аналитиков в динамике: оценка направления движения рынка осуществляется именно на основании изменения индекса с течением времени, причем цены акций в выделенной группе могут меняться абсолютно разнонаправлено. В зависимости от выбранных показателей, биржевые индексы позволяют получить представление об изменениях в рамках отдельно взятого сектора или всего рынка в целом.

На современном рынке ценных бумаг существует многообразие биржевых (фондовых) индексов. Индексы могут быть отраслевыми, региональными, сводными и глобальными. Они могут использоваться на любом рынке: товарном, валютном, фондовом. В наше время в обращении находится свыше двух тысяч различных фондовых индексов. Публикацию показателей основных биржевых индексов можно встретить в свободном доступе.

ФУНКЦИИ БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ

Биржевые индексы были изобретены для того, чтобы участники торга могли получить необходимую им информацию о том, что происходит на рынке. Поэтому первоначально они выполняли лишь информационную функцию. Отражая направление движения биржевых котировок - вверх или вниз, индексы показывали тенденции, которые принимает биржевой рынок, и скорость их развития.

Со временем и совершенствованием техники разработки биржевых индексов появились и их новые функции:
1. Индикативная функция – биржевой индекс является точкой отсчета для анализа поведения инвесторов и портфельных менеджеров.
2. Демонстративная функция - ориентир отбора ценных бумаг в инвестиционный портфель, определяя направления и пропорции инвестирования.
3. Диагностическая функция: изменение цены на определенные акции можно сравнить с индексом рынка или сегмента и сделать выводы о спросе на акции в контексте всего рынка.
4. Прогнозная функция – накопление определенных данных о состоянии биржевых индексов позволило использовать их в качестве прогноза.
5. Спекулятивная функция (объект торговли) - биржевые индексы способны мгновенно реагировать на изменение широкого круга явлений экономического, политического и социального характера.

МЕТОДЫ РАСЧЕТА БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ

Для вычисления биржевых индексов применяются четыре основных метода:
1. Метод средней арифметической простой.
2. Метод средней геометрической простой.
3. Метод средней арифметической взвешенной.
4. Метод средней геометрической взвешенной.

Метод средней арифметической простой рассчитывается следующим образом: цены всех активов, входящих в индекс на момент закрытия торгов складываются и сумма делится на количество активов. Данный метод является самым простым. Его недостатком является то, что в нём не учитывается вес каждого актива. В настоящее время данным методом рассчитываются индексы семейства Доу Джонс.

Метод средней геометрической простой осуществляется умножением цен акций, составляющих индекс. Из этого произведения затем извлекается корень n-й степени, где n - число акций в индексе. При этом также не принимается во внимание разница в объемах торговли акциями разных компаний.

Формула расчета индекса по методу среднего арифметического взвешенного и по методу среднего геометрического взвешенного содержит дополнительный элемент. Чаще всего в качестве весов используются показатели рыночной капитализации компании. Т.е. изменение цены компании умножается на её размер (капитализацию). Такое взвешивание ведёт к тому, что крупные компании воздействуют на индекс существеннее, чем мелкие.

Биржевой индекс может рассчитываться с определенной периодичностью:
1. На начало каждого месяца (на определенную дату).
2. Ежедневно к установленному времени (индексы Скейт-Пресс рассчитываются ежедневно к 14 часам московского времени), по итогам торговой сессии (индексы системы РТС).
3. В реальном времени (Всемирный индекс пересчитывается сразу же после заключения очередной сделки).

Биржевой индекс, взятый изолированно, вне связи с другими индексами, не представляет особого интереса. Они ценны тем, что рассчитываются на определенную дату и в совокупности представляют определенную картину.

ОСНОВНЫЕ БИРЖЕВЫЕ ИНДЕКСЫ

Биржевой индекс Dow Jones (DJIA) - один из наиболее известных в мире индексов. Впервые он был применен более ста лет тому назад. С 1928 года индекс неизменно рассчитывается по курсам акций тридцати предприятий. Среднее арифметическое цен акций этих тридцати крупнейших компаний США, называемых также «blue chips» (голубые фишки) и представляет собой знаменитый биржевой индекс Доу-Джонса. Его величина измеряется в пунктах. Увеличение (или уменьшение) индекса на один пункт означает, что средняя цена включенных в расчет акций увеличилась (или уменьшилась) на один доллар.

Помимо основного, рассчитываются также биржевые индексы Доу-Джонса для конкретных секторов рынка:
а) для акций 20 ведущих транспортных компаний;
б) для акций 15 ведущих компаний коммунального хозяйства;
в) композитный индекс, в расчет которого входят цены акций 65-ти компаний;
г) несколько других индексов.

Значение индекса Доу Джонса выходит далеко за рамки США. Поскольку на Нью-Йоркской бирже концентрируется около 50% всего биржевого оборота развитых стран. С учетом этого на биржах он рассчитывается и официально объявляется каждые полчаса.

Биржевой индекс DAX (DAX 30) был впервые введен в 1988 году, а на сегодняшний день является основным биржевым индексом Германии. В его расчете учитываются цены акций тридцати ведущих немецких компаний из разных отраслей экономики. Акции компаний, включаемые в расчет индекса DАХ30, котируются на Франкфуртской бирже. Индекс взвешен по рыночной капитализации.

По результатам торгов в электронной системе рассчитывается индекс Xetra DAX, он практически совпадает с DAX 30. Однако электронная сессия длиннее, поэтому цены закрытия могут существенно различаться. Рассчитываются также DAX 100 и композитный индекс CDAX по акциям 320 компаний.

Биржевой индекс FTSE 100 ("Футси") начал рассчитываться с 3 января 1984 года. Он представляет собой взвешенный арифметический индекс, рассчитываемый на базе 100 крупнейших по рыночной капитализации компаний Великобритании, входящих в список Лондонской фондовой биржи.

Раз в три месяца, в конце квартала, из списка Лондонской Фондовой биржи выбираются 250 компаний, занимающих с 101 по 350 место. По котировкам их акций рассчитывается средневзвешенный биржевой индекс по капитализации - индекс FTSE 250.

По акциям 350 компаний, представленных на Лондонской Фондовой бирже, вычисляется биржевой индекс FTSE 350, который совмещает в себе индексы FTSE 100 и FTSE 250. Для учета акций, не вошедших в состав FTSE 350, рассчитывается отдельный фондовый индекс - FTSE SmallCap.

Биржевой индекс Nikkei публикуется с сентября 1950 года. Он рассчитывается как среднее взвешенное значение цен на акции 225 компаний первой секции Токийской фондовой биржи, которые торгуются наиболее активно.

Биржевые индексы семейства NASDAQ предназначены для надежной ориентации в конъюнктуре американского рынка высоких технологий и помогают адекватно учесть влияние политических и экономических событий США на сферы бизнеса, связанные с функционированием этого рынка. Наиболее известными являются индексы NASDAQ 100 и NASDAQ Composite, причем в расчете последнего индекса используются практически все акции, торгуемые на бирже NASDAQ. Это акции высокотехнологичных компаний, которые занимаются производством компьютерной техники и оборудования, созданием программного обеспечения и телекоммуникаций, внедрением достижений биотехнологий.

Биржевые индексы САС-40 и САС General являются основными индексами для фондового рынка Франции. САС 40 рассчитывается по акциям 40 крупнейших эмитентов, торгуемых на Парижской фондовой бирже. Фьючерсный контракт на данный индекс, возможно, является самым популярным и торгуемым фьючерсным контрактом во всем мире. САС General рассчитывается по акциям 250 наиболее крупных и стабильных французских компаний. Данный индекс рассчитывается Парижской биржей и Обществом французских бирж.

Биржевой индекс Standard & Poor’s 500 (S&P 500) за особую показательность получил образное название “барометр американской экономики”. В расчет взвешенного по рыночной стоимости биржевого индекса входит стоимость акций полутысячи американских корпораций, торгуемых на Нью-Йоркской бирже и бирже NASDAQ - двух важнейших для США фондовых биржах. Корпорации представлены в следующей пропорции: 400 промышленных, 20 транспортных, 40 финансовых и 40 коммунальных компаний.

Биржевые индексы Рассела рассчитываются компанией Френка Рассела, Frank Russell Company. Среди самых известных: Russell 3000 Index отражает динамику акций 3000 крупнейших по рыночной капитализации американских компаний, на которые приходится около 98% стоимости всего американского рынка акций. Russell 1000 Index отражает динамику акций 1000 крупнейших компаний из Russell 3000 Index, на которые приходится около 92% совокупной капитализации компаний, представленных в Russell 3000 Index. Russell 2000 Index отражает динамику 2000 более мелких компаний, представленных в Russell 3000 Index, на которые приходится около 8% совокупной рыночной капитализации компаний из Russell 3000 Index.

Биржевой индекс MSCI Emerging Markets включает в себя 26 индексов развивающихся рынков, среди которых Россия, Мексика, Таиланд и др. Расчет индекса фондовых рынков развивающихся стран (другое название - индекс развивающихся стран) осуществляется компанией "Морган Стэнли" (Morgan Stanley). Эта же компания берет на себя труд и по публикации индекса.

Биржевой индекс IPS рассчитывается на основе котировок акций 35 ведущих мексиканских компаний как взвешенный по величине капитализации. Список акций для расчета биржевого индекса IPS не постоянен и обновляется каждые 2 месяца.

Биржевой индекс Bovespa учитывает наиболее ликвидные акции бразильских эмитентов, котирующихся на Бирже Сан-Пауло. Является лидером среди фондовых индексов по нестабильности: 10 раз наблюдалось десятикратное уменьшение его величины. Причиной нестабильности индекса стала катастрофическая инфляция в Бразилии (до 2500% в год), поглотившая знаменитое "бразильское экономическое чудо".

Биржевой индекс РТС рассчитывается по совокупной стоимости акций 50 российских компаний. Он считается главным индикатором на рынке ценных бумаг РФ. RTS, или Российская Торговая Система (РТС) - фондовая биржа, основанная в 1995 году с целью создания централизованного рынка ценных бумаг России на базе функционировавших на тот момент ранее созданных региональных фондовых рынков. Семейство индексов RTS (РТС) включает в себя несколько индексов и предназначено для оценки рыночной капитализации крупнейших компаний Российской Федерации.

ММВБ (Московская Межбанковская Валютная Биржа) - это торговая площадка, на которой заключается абсолютное большинство сделок с участием акций российских эмитентов. Биржевой индекс ММВБ представляет собой взвешенный по эффективной капитализации биржевой индекс рынка наиболее ликвидных акций российских эмитентов, находящихся в обращении на ЗАО "ФБ ММВБ". Для расчета этого индекса применяется система индекс-менеджмента. Включением конкретных компаний в индекс ММВБ занимается Индексный комитет.

Применение биржевых индексов

Биржевые индексы применяются для анализа рынка, трейдинга и сравнения эффективности инвестиционных стратегий.

Биржевой индекс является показателем экономической ситуации в стране, где расположена та или иная компания. Сравнив между собой узкие индексы, а также сопоставив динамику биржевых цен на одну отдельную акцию компании, трейдер может спрогнозировать рост или падение акций данной компании.

На некоторых биржевых индексах базируются ценные бумаги , а именно фьючерсы и опционы. Анализируя поведения индексов, инвесторы могут также предсказывать судьбу этих ценных бумаг на рынке.

Сопоставление работы фонда (или портфеля) с биржевыми индексами позволяет оценить достижение управляющего фондом в сравнении с бенчмарк (benchmark – базовым индексом).

Торговля индексом, по сравнению с торговлей акциями, дает трейдерам ряд преимуществ. К ним относится отсутствие необходимости:
- изучать финансовые отчеты компаний,
- рассчитывать коэффициенты,
- оценивать перспективы развития компании и/или отрасли.

Введение

В современном мире процессы глобализации и интеграции имеют большое значение для развития финансовых рынков. Национальные фондовые рынки в большой степени зависят от мирового финансового рынка, происходит их интеграция в мировую экономику. Более того, экономические явления и процессы, происходящие в отдельных странах, могут оказывать свое влияние на мировой финансовый рынок. Таким образом, возникает вопрос о взаимовлиянии мирового и национальных фондовых рынков.

Знание особенностей взаимодействия различных фондовых индексов позволило бы точнее прогнозировать и смягчать возможные негативные последствия для всего мира из-за краха отдельных экономик, а также научиться пользоваться преимуществами, которые могут давать взаимосвязи фондовых рынков.

Целью данной работы является определение взаимосвязей между национальными фондовыми индексами различных стран и, в частности, выявление значимости этих взаимосвязей для России. Под рассмотрение попадает период финансового кризиса 2014-2015 гг., что делает возможным выявить факторы, повлиявшие на ухудшение экономической ситуации в России наряду с введением экономических санкций в отношении нашей страны. Вместе с этим будет рассмотрена степень влияния кризиса в России на другие страны и мировые рынки нефти и золота.

Широко известно, что динамика цен на энергоресурсы оказывает большое влияние на российскую экономику и многие мировые фондовые рынки. Эмпирических работ, подтверждающих эту взаимосвязь на настоящее время, крайне мало, более того, авторы исследований в данной области зачастую расходятся во мнении относительно характера влияния цен на нефть на фондовые рынки различных стран. Поэтому изучение этого вопроса является актуальным и может помочь экономистам и инвесторам точнее предсказывать колебания российского фондового рынка в зависимости цен на нефть, а также других факторов, которые будут исследованы в данной работе.

Для достижения поставленных целей требуется выполнить следующие задачи:

1) Изучить работы других исследователей, рассмотреть их методы исследования и полученные результаты;

2) Собрать данные и привести их в удобный для исследования вид;

3) Выбрать методологию для исследования данных, оценить модели и сделать выводы.

Объект исследования - национальные фондовые индексы следующих стран: России (RTSI), США (S&P 500), Германии (DAX), Англии (FTSE 100) и Японии (Nikkei 225).

Предмет исследования - взаимосвязи между национальными индексами, их характер и факторы, влияющие на их изменения. В качестве факторов, способных повлиять на корреляцию между фондовыми индексами, будут рассмотрены фьючерсные цены на нефть и золото.

Поставленные задачи исследования определяют структуру работы. В первой части приводится обзор литературы и делаются выводы по полученным другими авторами результатам. Вторая часть исследования содержит эконометрическую модель и интерпретацию эмпирических результатов.

Глава I. Теоретические основы исследования

Обзор предыдущих исследований

Вопрос о характере взаимозависимости между мировым и национальными фондовыми рынками исследовался неоднократно. Особенности взаимодействия различных фондовых индексов являются объектом изучения многих ученых во всем мире. Интерес представляют не только сами национальные фондовые индексы различных стран, но и разнообразные факторы, влияющие на их взаимодействия. Рассмотрим некоторые исследования, посвященные данной области.

В работе Пересецкого А.А. и Корхонена И. рассмотрен период с 1997 по 2012. В центре внимания находится связь российского фондового рынка с мировым финансовым рынком, а также ценами на нефть. Также анализируются и некоторые другие развивающиеся рынки. В своем анализе авторы использовали скользящую регрессию, чтобы построить модель по имеющимся данным и оценить степень зависимости индикаторов.

Для анализа были взяты дневные фондовые индексы и мировые цены на нефть. Рассматривались национальные индексы России, США и Японии, а также Южной Африки, Турции и нескольких стран Восточной Европы.

Модель основывалась на разнице во времени открытия торговых сессий на рынках различных стран. Следовало добавить в анализ лаговые переменные, так как торговая сессия в Европе начинается несколькими часами позже по сравнению с Россией, а разница во времени между Нью-Йорком и Москвой еще больше. Авторы отмечают, что национальный индекс США оказывается более значимым для фондового рынка России, так как закрытие торговой сессии в Нью-Йорке гораздо ближе по времени к открытию торгов в Москве, чем закрытие торгов в Европе. Таким образом, фондовые индексы США включают в себя более новую и актуальную для России информацию, чем Европа.

Следуя этой логике, можно предположить, что японский фондовый индекс также оказывает значимое влияние на российский финансовый рынок, так как закрытие торговой сессии в Токио еще ближе по времени к открытию торгов в Москве, чем закрытие сессии в Нью-Йорке.

Согласно результатам исследования, японский фондовый рынок имеет значимое влияние на индексы развивающихся стран на протяжении всего рассмотренного периода. Влияние цен на нефть на развивающиеся рынки, в том числе и Россию, не было столь значимым. Благодаря этому авторы делают вывод, что, принимая во внимание зависимость России от энергетических ресурсов, можно говорить о высокой степени интеграции нашей страны в мировую экономику.

Подводя итоги, следует сказать, что развивающиеся страны становятся все больше и больше интегрированы в глобальную экономику, и фондовые рынки развитых стран оказывают все большее влияние на их рынки.

Похожее исследование было проведено в другой статье Пересецкого . Здесь автор отмечает, что, хотя цены на нефть сильно влияли на фондовый рынок России раньше, начиная с 2006 года они потеряли свою значимость. Более того, индексы S&P 500 (США) и Nikkei 225 (Япония) оказывают большое влияние на российский фондовый рынок. Кроме рынков развитых стран были рассмотрены и другие факторы, способные влиять на национальные фондовые индексы - политические и экономические новости. Однако, хотя были обнаружены значительные эндогенные шоки в российской экономике, возможно, связанные именно с этими факторами, автор затруднился выявить их истинные причины.

Бабецки Я. и др. исследовали фондовые рынки России и Китая, их взаимозависимость и корреляцию с рынками США, еврозоны и Японии. Для построения модели авторы использовали фондовые индексы этих стран. Так как среди исследователей, изучавших эту область ранее, не было единого мнения насчет того, какой из этих рынков - России или Китая - больше зависит от развитых стран, Бабецки Я. и др. сделали попытку оценить корреляцию между этими двумя рынками и выяснить характер их зависимости от мировой экономики.

Если проследить динамику фондовых индексов России и Китая, можно заметить, что китайский индекс примерно повторяет тренды индексов США, еврозоны и Японии по крайней мере до 2007 года. Российский национальный индекс отличался от них сильнее, но приблизился к показателям развитых стран после 2006 года.

В своей работе авторы использовали концепцию бета- и сигма-конвергенции. Бета-конвергенция описывает такую ситуацию, когда темп экономического роста в бедных странах быстрее, чем в развитых, а сигма-конвергенция представляет собой просто уменьшение степени дифференциации уровней развития регионов. Авторы анализировали так называемые отраслевые и национальные данные периода с 1995 по 2010 гг. Таким образом, было проведено два исследования. Первое включало в себя национальные фондовые индексы и их взаимодействия, второе - отраслевые индексы в пределах каждой страны.

Согласно этому исследованию, в современном мире активно проходит процесс интеграции стран в мировую экономику и конвергенции национальных фондовых индексов.

В статье Пересецкого А.А. и Ивантера А. рассматривались не только взаимосвязи фондовых рынков разных стран, но и корреляция различных финансовых рынков России. Анализируется период с 1996 по 1997 год, когда экономика еще стабильна в преддверии кризиса 1998 года. Рассматривались рынки ГКО, ценных бумаг, валютный рынок и рынок фьючерсов на ГКО. Было выявлено, что интеграция между ГКО и рынками ценных бумаг возрастала с течением времени. Таким образом, рынки ценных бумаг могли значительно влиять на решения государства относительно процентного дохода ГКО.

Что касается влияния извне, то на российском фондовом рынке сильно сказался азиатский финансовый кризис. Влияние это выражалось не только в изменении количественных показателей, таких как процентные ставки, но и качественном изменении структуры некоторых секторов российской экономики и их взаимоотношений.

В своей работе Asgharian H. и др. ставят своей целью проследить взаимозависимости фондовых индексов различных стран, что поможет предсказать изменения на финансовых рынках и уменьшить риски финансовых инвесторов.

В своем исследовании авторы использовали SAR-модель и анализировали выборку из 41 страны за период с 1995 по 2010 год. Рассматривались также следующие факторы, предположительно влияющие на национальные фондовые рынки: финансовая интеграция, экономическая интеграция и географическая близость.

Авторы обнаружили, что экономические факторы наиболее значимы для взаимосвязей фондовых индексов. В частности, схожесть в структуре производства и торговое партнерство являются важными аспектами взаимозависимости фондовых индексов.

Один из выводов этого исследования состоит в том, что корреляция различных финансовых рынков была выше до 2002 года, хотя многие другие авторы утверждают, что идет процесс интеграции фондовых рынков в мировую экономику и, следовательно, взаимосвязи между национальными фондовыми индексами с годами только укрепляются.

В статье Федоровой Е.А. рассматривается зависимость российского фондового рынка от фондовых рынков развитых и развивающихся стран. Методология включала в себя корреляционный анализ, каузальный анализ, проверку на стационарность временных рядов, построение векторной авторегрессионной модели, коинтеграционный анализ. Для анализа брались национальные фондовые индексы России, Китая, США и Германии, а также индекс VIX за период с 2000 по 2012 г. Предполагалось, что рынки развитых и развивающихся стран должны оказывать значимое влияние на фондовый рынок России, так как он сильно зависит от различных внешних факторов. По итогам корреляционного анализа между индексом РТС и индексами развивающихся стран действительно обнаружилась положительная связь. Результаты по исследованию влияния развитых стран на российский индекс оказались противоречивыми - корреляционный анализ выявил высокую корреляцию между этими переменными, а тест Грейнджера дал противоположный результат. После оценивания VAR-модели было выявлено, что индексы США и Германии не оказывают существенное влияние на российский фондовый рынок. Между индексами РТС и VIX обнаружилась отрицательная взаимосвязь.

Интерес также представляют исследования влияния цен на нефть на фондовые рынки развивающихся стран. Мнения различных ученых насчет характера этой зависимости расходятся.

В частности, Федорова А.Е. и Лазарев М.П. в своей статье рассматривают зависимость российского фондового рынка от цен на нефть, а также ее мировой добычи. В исследовании были использованы следующие методы: построение и оценка векторной авторегрессионной модели, корреляционный анализ, коинтеграционный анализ; проводился причинно-следственный тест Грейнджера и проверка на стационарность.

Предполагается, что экономика России должна быть подвержена сильному влиянию со стороны цен на нефть, так как она является одним из крупнейших экспортеров этого ресурса. Авторами было предложено разграничить стабильные и кризисные периоды и рассмотреть результаты для них отдельно, так как характер взаимосвязей между национальным фондовым рынком и мировыми ценами на нефть в разное время может быть различным.

Несмотря на изначальные предположения, оказалось, что цены на нефть оказывают одинаковое влияние на рынок и в стабильное, и кризисное время, и взаимосвязь эта положительна. А вот мировая добыча нефти оказывает лишь краткосрочное влияние на фондовый рынок в стабильный период, в то время как в кризис этот показатель теряет свою значимость.

Также в статье Федоровой Е.А. рассматривалась зависимость фондовых рынков стран БРИКС от цены на нефть. Методология использована все та же: векторная авторегрессия, корреляционный анализ, каузальный анализ, коинтеграционный анализ. В целом, согласно результатам исследования, корреляция фондовых индексов всех рассмотренных стран с ценами на нефть оказалась положительна. Это объясняется тем, что энергетическая отрасль в странах БРИКС играет важную роль для их экономик. Расчет российского фондового индекса, например, ведется на основе акций крупных компаний, из которых около половины относится к нефтегазовому комплексу.

Так как согласно части проведенных исследований влияние цен на нефть на рынок России в последнее время стало менее значимым, следует рассмотреть и другие факторы, способные оказать влияние на взаимосвязи фондовых индексов. Например, Федорова Е.А. и Ланец И.В. в своей работе рассмотрели рынок золота как один из важнейших аспектов мировой экономики, способный влиять на фондовые рынки. В статье анализировалась взаимосвязь фондовых индексов стран БРИК с ценами на золото с 2000 по 2012 г. Методология включала в себя проверку временных рядов на стационарность с помощью теста Дикки-Фуллера, векторную авторегрессию, казуальный анализ, коинтеграционный анализ, корреляционный анализ. Согласно результатам исследования, в странах БРИК, за исключением Китая, прослеживается долгосрочное взаимовлияние рассмотренных переменных.

Рынок драгоценных металлов показывает рост во времена крупных финансовых потрясений. Возможно, это объясняется тем, что золото часто рассматривается в качестве надежного актива для вложений, чем пользуются инвесторы во время кризисов. Более того, оно используется государствами разных стран в качестве резервов и запасов. Таким образом, неудивительно, что в то время, как падают курсы валют и фондовых индексов, рынок золота, напротив, укрепляет свои позиции.

Взаимосвязь цены на золото с индексом РТС рассматривается в исследовании Федоровой Е.А. и Черепенниковой Ю.Г. . Для анализа данных использовалась обобщенная авторегрессионная модель условной гетероскедастичности с марковским переключением (MS GARCH). Особое внимание в исследовании уделялось кризисным периодам. Было выявлено, что в такие периоды индекс РТС снижался, а цены на золото, напротив, росли. Таким образом, зависимость между российским фондовым индексом и ценами на золото обратная.

Федорова Е.А. и Ланец И.В. в статье рассматривали зависимость мирового рынка драгоценных металлов от различных факторов на макро- и микроуровне. Отмечалось, что если золото привлекает инвесторов в основном как актив для вложений, так как является надежной альтернативой международной валюте, то другие драгоценные металлы находят свое применение по большей части в промышленности. Впрочем, в последнее время не только золото рассматривается в качестве хедж-инструмента, но для этой цели могут привлекаться и другие драгоценные металлы, такие как платина, серебро, палладий. В исследовании используется GARCH-модель, чтобы оценить волатильность и доходность этих металлов. Согласно результатам анализа, в рассмотренном случае доходность, а не волатильность является определяющим фактором при выборе вложений, а портфель, состоящий из четырех металлов - золота, палладия, серебра и платины - неэффективен.

В статье Самойлова Д.В. рассматривается индекс РТС и факторы, влияющие на него. Анализируется период с 2007 г. по 2009 г, при этом автор разбивает рассматриваемое время на три промежутка. Первый период - время до кризиса, второй характеризуется ростом и падением цен на нефть, третий - сам кризис. Для исследования используются следующие данные: фьючерсы цен на нефть (Dow Jones), индексы S&P 500, FTSE 100, РТС, VIX. Временные ряды проверялись на стационарность, проводился тест Грейнджера на причинность, проводилось тестирование на коинтеграцию с помощью теста Йохансена, строилась модель векторной коррекции ошибками. Согласно результатам теста Грейнджера, в период до кризиса российский фондовый индекс был зависим от национальных фондовых индексов США и Англии, а также от индекса волатильности VIX; на последние же значимо влияют цены на нефть. Сам период кризиса характеризуется некоторым уменьшением влияния индексов США и Англии на индекс РТС, однако взаимосвязи других переменных сохраняются. При оценке VEC-модели была выявлена значимость индекса S&P в первый и последний периоды, в период же роста цен на нефть индекс VIX оказывал значимое влияние на российский финансовый индекс вместо него. В целом, автор приходит к выводу, что российский фондовый рынок становится все более интегрирован в мировую экономику и скоррелирован с рынками западных стран.

Некоторые предыдущие исследования в области взаимосвязанности национальных фондовых рынков обобщены в Таблице № 1. Здесь можно наглядно рассмотреть исследованные показатели, индексы и страны, а также временные рамки и краткие выводы, к которым пришли различные авторы в своих работах.

Таблица № 1. Обобщение результатов предыдущих исследований.

		Страны, индексы и другие показатели
Пересецкий		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, цена на нефть (WTI), газ, новостные шоки.	Цены на нефть с 2006 года потеряли свою значимость. Индексы S&P 500 и Nikkei оказывают большое влияние на российский фондовый рынок.
Пересецкий, Корхонен		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, цена на нефть (WTI)	S&P 500 значим для фондового рынка России. Nikkei 225 имеет значимое влияние на индексы развивающихся стран на протяжении всего рассмотренного периода. Влияние цен на нефть на развивающиеся рынки не было столь значимым. Происходит интеграция России в мировую экономику.
Пересецкий, Ивантер		Индексы ГКО, ОФЗ и др.	Возрастает интеграция российского фондового рынка в мировую экономику. Кризис 1998 г. привел к ее ослаблению.
Самойлов		RTSI, S&P 500, FTSE 100, цены на нефть, индекс VIX	Укрепляется взаимосвязанность рассмотренных фондовых рынков. Цены на нефть и S&P 500 становятся более значимыми в кризис, влияние же FTSE на российский индекс падает.
		США, Япония, Гонконг, Корея, Сингапур, Тайвань	Фондовые индексы всех рассмотренных стран коррелируют между собой; азиатский кризис 1997 г. привел к укреплению этих взаимосвязей.
Федорова, Назарова		Россия, США, Германия, Великобритания, Япония, Китай	Взаимосвязи между рассмотренными рынками подвержены процессам глобализации и интеграции в мировой экономике.
Гилмор, МакМанус		Чехия, Венгрия, Польша, США	Фондовые рынки этих стран сильно взаимосвязаны между собой.
		США и 15 развивающихся стран	Зависимость стран от американского фондового рынка тем больше, чем ближе к США страна находится. Также фондовые рынки других стран влияют друг на друга, особую значимость это влияние имеет у европейских стран и Японии.
Felix, Dufrene, Chatterjee		Таиланд, Малайзия, США, Великобритания, Япония	Не было обнаружено значимой корреляции между рассмотренными фондовыми рынками в долгосрочном периоде.
Phylaktis, Ravazzolo		Гонконг, Южная Корея, Таиланд, Малайзия, Тайвань, США, Япония
		Страны Северной Америки	Интеграция фондовых рынков оказывает значимое влияние на взаимосвязи между рассмотренными странами во время кризиса.
Basher, Sadorsky		Страны БРИК, цена на нефть	Наибольшее влияние цена на нефть оказывает на фондовые индексы Бразилии и России; эффект влияния на рынки Китая и Индии обратен.
Aloui, Nguyen, Njeh		25 развивающихся стран, цена на нефть	Не было выявлено сильного влияния цены на нефть на фондовые рынки развивающихся стран. Существует положительная зависимость, однако в долгосрочном периоде она мало влияет на экономики развивающихся стран.
Wang, Wang, Huang		США, Германия, Япония, Тайвань, Китай, цена на нефть и золото, доллар США	Существует обратная зависимость между ценами на золото и фондовыми индексами рассмотренных стран.
		Индия, золото, индекс оптовых цен, нефть, инфляция, ВВП	Значимыми факторами для формирования взаимосвязей между рассмотренными переменными являются цены на золото, индекс оптовых цен и инфляция.
De Gooijer, Sivarajasingham		Развитые страны, страны Юго-Восточной Азии	Азиатский финансовый кризис предшествовал усилению интеграции фондовых рынков с развитыми странами.
		Цены на золото	Периоды кризиса характеризовались значительными колебаниями цен на золото.
		США, цена на нефть	Мировые цены на нефть прямо влияют на фондовый индекс США.
		Бразилия, Россия, Индия, Китай, цена на нефть	Значимой корреляции между ценами на нефть и фондовыми индексами стран БРИК обнаружено не было.
Федорова, Панкратов		Россия, цена на нефть	Российский фондовый рынок прямо зависит от цены на нефть.
		Россия, Китай, Япония, цена на нефть	Значимая зависимость фондовых рынков Индии, России и Китая от цены на нефть не прослеживается.
		FTSE 100, цены на золото	Когда на фондовом рынке возрастает волатильность, котировки растут.
		Россия, S&P 500, цены на нефть, новости	Для объяснения доходности и ее волатильности новостные шоки не значимы. Значимо влияние S&P и шоков, связанных с ним.
Jalolov, Miyakoshi		Россия, Германия, США, цены на нефть, газ	Доходность финансового рынка России существенно не зависит от цен на энергоресурсы.
Анатольев		Россия, США, Европа, Азия, цены на нефть	Цены на нефть постепенно теряют свою значимость, фондовые индексы США, напротив, укрепляют свое влияние на другие экономики. На фондовый рынок России оказывают более значимое влияние европейские рынки, что связано с большей степенью интеграции.
Федорова, Сафина, Литовка		RTSI, Dow Jones 65 Composite, FTSE 100, DAX, Nikkei 225, SSE Composite	Фондовый рынок России подвержен постоянному влиянию со стороны рынка США. Мировой фондовый рынок во многом подвержен процессам экономической глобализации и интеграции. Межрыночные взаимодействия становятся все более важными и значимыми для развития отдельных рынков.
Федорова		RTSI, Бразилия, Индия, Китай, Южная Африка, цены на нефть	Взаимосвязь между ценами на нефть и и национальными фондовыми индексами рассмотренных стран положительна.
Федорова, Панкратов		MICEX, DAX, FTSE, DJA, HSI	Российский национальный фондовый индекс подвержен более сильному влиянию со стороны европейских рынков, в особенности немецкого. Значимость индекса Доу-Джонса для ММВБ увеличилась в период кризиса.
Федорова		RTSI, курсы евро и доллара	Стабильный период характеризуется обратной взаимосвязью между российским фондовым рынком и курсом доллара США, а вот курс евро коррелирует с индексом RTS слабо. Все эти взаимосвязи немного теряют свое значение в кризис.
Федорова		РТС, S&P 500, GOLDEN_DRAGON, DAX, VIX	Корреляция между национальными фондовыми индексами развивающихся стран и РТС положительна. Выяснилось, что на российский фондовый рынок существенно не влияют индексы DAX и S&P. Была выявлена отрицательная корреляция между Российским национальным фондовым индексом и индексом волатильности VIX.
Федорова, Черепен-никова		РТС, цены на золото	Была обнаружена отрицательная корреляция между ценами на золото и индексом РТС. Особенно это было заметно в периоды кризиса, когда цены на золото повышались, а котировки российского фондового индекса падали.
Федорова, Ланец		BUSP, RTSI, BSE, SSEC, цены на золото	В рассмотренных странах обнаружена взаимозависимость цен на золото и национальных фондовых индексов, значимая в долгосрочной перспективе. Из общей картины выбивается только Китай, на фондовом рынке которого такой зависимости не прослеживается.

Как можно увидеть из Таблицы № 1, мнения различных ученых по одним и тем же вопросам зачастую разнятся. Тем не менее, многие авторы отмечают продолжающиеся процессы глобализации и возросшую интеграцию развивающихся стран в мировую экономику. Влияние нефти также остается значимым для фондовых рынков, однако часть исследователей отмечает, что ее влияние постепенно уменьшается. В данной работе будет сделана попытка подтвердить или опровергнуть эти выводы.

Финансовый кризис 2014-2015 гг.

По мнению многих экономистов, непосредственным толчком для начала финансового кризиса в России 2014-2015 гг. послужили экономические санкции, введенные рядом стран в отношении России, а также падение цен на энергетические ресурсы, хотя предпосылки для замедления роста и рецессии возникли еще в 2013 году.

Впрочем, помимо уже названных причин, можно определить ряд других факторов, в большей или меньшей степени повлиявших на осложнение экономической обстановки в России. В их числе некоторые экономисты называют структурные сдвиги и дисбалансы, продиктованные тем, что страна еще не до конца оправилась от кризиса 2008-2009 гг., а также некоторые неудачные решения государства. В частности, возможно, следовало сделать упор на диверсификацию экономики, то есть направить ресурсы на развитие различных отраслей производства помимо энергетического комплекса. За недостаточностью альтернатив Россия оказалась слишком зависима от цен на нефть.

Одним из первых этапов кризиса стало значительное падение цен на нефть. Это произошло из-за увеличения предложения нефти на мировом рынке и негативно сказалось сразу на нескольких странах - экспортерах нефти. Так как в России энергетические ресурсы составляют значительную долю всего экспорта, то такое падение цен не могло сказаться на доходах государства. Это событие повлекло за собой ослабление курса национальной валюты, что, впрочем, нельзя однозначно назвать неблагоприятным событием, так как доходы от продажи нефти остались прежними в переводе на рубли.

Еще одним фактором начала кризиса стали экономические санкции против России, введенные целым рядом государств в ответ на присоединение Крыма. К санкциям присоединились США, многие страны Европы, Япония и другие. Они включали в себя запрет на сотрудничество с различными банками, компаниями, а также предприятиями военно-промышленного комплекса России. По этой причине Россия недополучила большую сумму дохода, и, наложившись на структурный кризис и падение цен на нефть, санкции нанесли серьезный ущерб экономике нашей страны.

В целом, финансовый кризис в России был продиктован не только внешними, но и внутренними факторами. Вместе с этим будет интересно выявить влияние национального фондового индекса России, отражающего изменения в российской экономике, на фондовые рынки других стран, а также мировые рынки нефти и золота.

Методология

В этом разделе будут описаны методы, использующиеся в данном исследовании. Опорными пунктами работы будут проверка на стационарность, причинность по Грейнджеру, тестирование временных рядов на коинтеграцию и построение VEC-модели. Так как выборку предполагается разбить на несколько частей, соответствующих определенным периодам, то данные методы анализа будут применены к каждой части по отдельности.

Тестирование временных рядов на стационарность

Прежде чем проводить дальнейшие исследования, следует вначале проверить временные ряды на стационарность. Обычную VAR-модель можно построить только при условии стационарности временных рядов, так что результаты теста определяют наш выбор между ней и моделью коррекции ошибками.

Для поверки на стационарность обычно используется тест Дикки-Фуллера. В данной работе было решено использовать процедуру Доладо и соавт., которая основана на расширенном тесте Дикки-Фуллера.

В основе теста Дикки-Фуллера лежит следующее уравнение:

Так как мы будем использовать расширенный тест Дикки-Фуллера (ADF), следует учитывать, что для него не равняется нулю. Основной гипотезой является наличие единичного корня, математически это выражается в равенстве. Если она отвергается, значит, единичные корни отсутствуют и временные ряды являются стационарными.

Процедура Доладо-Дженкинсона заключается в том, чтобы оценить последовательно пять моделей. Она позволяет нам выяснить, каким образом лучше привести наши данные к стационарному виду - за счет взятия первых разностей, или же путем построения регрессии с линейным трендом.

Вначале проводится расширенный тест Дикки-Фуллера, оценивающий модель с константой и трендом. Затем мы оцениваем значимость тренда в модели и, если гипотеза о его значимости отвергается, проводим ADF-тест для модели без тренда. Те же шаги следует проделать и при оценке значимости константы. Заключительным этапом является еще один тест Дикки-Фуллера, позволяющий выяснить, есть ли в данных трендовая стационарность, или же следует перейти к первым разностям.

Причинность по Грейнджеру

Тест Грейнджера позволяет выявить причинно-следственные связи между переменными. В нашем случае он позволит выяснить характер взаимосвязей между национальными фондовыми индексами России, США, Англии, Германии и Японии, а также определить, какое влияние оказывают на них цены на нефть и золото. Тест проводится на основе векторной авторегрессии, каждые две переменные тестируются попарно. Влияние в каждой паре должно быть односторонним, то есть если переменная x влияет на прогноз переменной y , то y не должна влиять на прогноз x . Если наблюдается взаимовлияние двух переменных, то, вероятнее всего, на них оказывает значимое влияние еще одна переменная.

Причинность про Грейнджеру является необходимым, но не достаточным условием причинно-следственной связи.

Для проведения теста Грейнджера используется F-статистика. Нулевой гипотезой является отрицание зависимости переменной x от переменной y ; коэффициенты в при этом приравниваются нулю. В альтернативной гипотезе переменные просто меняются местами, то есть теперь y не зависит от x . Для нахождения причинной связи одна из гипотез должна быть отвергнута - из этого будет следовать, что одна переменная значима для предсказания другой. Если будут отвергнуты обе гипотезы, то переменные окажутся связанными друг с другом взаимно (и, вероятно, на них влияет третья переменная). Не отвержение гипотез, в свою очередь, позволит сделать вывод о том, что между двумя переменными нет связи вообще.

Уравнение выглядит следующим образом:

Тестирование на коинтеграцию

Для проведения дальнейшего исследования и определения вида модели также требуется тестирование временных рядов на коинтеграцию. Если она будет обнаружена, то следует построить VECM - векторную модель коррекции ошибками.

Мы говорим о существовании коинтеграции наших данных, когда есть такая линейная комбинация нестационарных временных рядов, которая является стационарной. Для оценки данных на коинтеграцию используется тест Йохансена.

Для проведения теста вначале следует оценить данные на предмет стационарности, так как коинтеграция является характеристикой нестационарных временных рядов.

Для проверки на коинтеграцию оценивается следующая векторная авторегрессионная модель:

Следующим этапом проверки коинтеграции временных рядов с помощью теста Йохансена является следующее уравнение:

Ключевым моментом в данном подходе является оценка ранга матрицы П. Он соответствует числу коинтегрированных векторов. Основная гипотеза соответствует нулевому коинтеграционному рангу, то есть отсутствию коинтеграции в данных. Если ранг матрицы неполный, то временные ряды коинтегрированы.

Мы будем использовать байесовский информационный критерий (BIC) и информационный критерий Акаике (AIC), чтобы объяснить количество лагов в тестах Грейнджера и Йохансена, а также выбрать порядок VAR-модели. Требуется улучшить качество модели, а также сократить число ее параметров.

Информационный критерий Акаике в нашем случае вычисляется по следующей формуле:

Байесовский информационный критерий выглядит следующим образом:

Следует выбрать наименьшие значения обоих критериев, на основании этих показателей мы поймем, какую длину лага надо использовать во всех моделях.

Построение VEC-модели

Завершающим этапом исследования является построение векторной модели коррекции ошибками. В отличие от обычной VAR-модели, она может быть построена в случае нестационарности временных рядов.

Векторная модель коррекции ошибками имеет следующий вид:

Наряду с векторной авторегрессией было решено проанализировать функции импульсного отклика (IRF) для индекса РТС. Анализ проводился для каждого периода - стабильного, предкризисного и самого кризиса - отдельно. Целью исследования этих функций было проследить, как индекс РТС реагирует на единичные отклонения (импульсы) объясняющих переменных.

Глава II. Эмпирические результаты

Описание данных

Для построения модели используются следующие индексы: России (RTSI), США (S&P 500), Англии (FTSE 100), Германии (DAX), Японии (Nikkei 225). Также было принято решение учесть влияние цен на нефть и золото на национальные фондовые индексы. Для этого брались фьючерсные цены на эти два инвестиционных товара (индекс Dow Jones). Использовались дневные данные за период с 5 января 2012 г. по 30 апреля 2015 г.

Выбор переменных обуславливается целями данного исследования. Российский национальный фондовый индекс является ключевым в нашем анализе; индексы же США, Англии, Германии и Японии, по предположению, должны оказывать на него значимое влияние. Рынки золота и нефти играют большую роль в мировой экономике, а потому интересно проследить влияние цен этих инвестиционных товаров на взаимодействия национальных фондовых индексов.

Данные, использованные в работе, и их обозначения в оцениваемой модели наглядно показаны в Таблице № 2. Для построения модели берутся логарифмы от всех показателей. Первые разности используются для построения VAR-модели, если временные ряды нестационарны, но коинтеграция отсутствует.

Таблица № 2. Условные обозначения переменных.

Показатель	Условное обозначение	Логарифмы	Первые разницы
Российский фондовый индекс РТС
Фондовый индекс США S&P 500
Фондовый индекс Великобритании FTSE 100
Фондовый индекс Германии DAX 30
Фондовый индекс Японии Nikkei 225
Фьючерсные цены на нефть
Фьючерсные цены на золото

Для удобства выборка была разделена на три части, каждая из которых соответствует определенному периоду:

· 1 сентября 2014 г. - 31 декабря 2014 г. (кризис, резкий рост курса доллара, 89 наблюдений);

· 2 января 2015 г. - 30 апреля 2015 г. (начало стабилизации, уменьшение флуктуаций на фондовых рынках, 84 наблюдения).

Рис. 1. Логарифмы курса доллара, РТС, фьючерсных цен на нефть и золото.

График наглядно показывает, что с сентября 2014 года начинается рост курса доллара и падение индекса РТС (Рис. 1). Начало января 2015 года ознаменовалось прекращением падения и началом стабилизации в данных. Именно эти показатели послужили ориентиром для разделения выборки на три части.

Наибольший интерес для исследования представляют два последних периода, так как они знаменуют собой начало и развитие кризиса 2014-2015 гг. в России. Более спокойные в плане экономической обстановки 2012 и 2013 года были взяты для сравнения с периодом экономических потрясений, так как взаимосвязи между национальными фондовыми индексами, а также влияние на них цен на нефть и золото в стабильное и кризисное время могут отличаться.

Во время сбора данных возникли некоторые проблемы, связанные с их структурой и особенностями. В частности, праздничные дни, когда торги на бирже не проводятся, в разных странах не всегда совпадают друг с другом, отчего в данных по индексам возникают пропуски. Другим затруднением стало то, что открытие торговых сессий различных национальных фондовых индексов происходит в разное время. То есть предстояло сравнить данные, не совпадающие друг с другом по времени. Такое запаздывание затрудняет оценку модели, так как разные индексы реагируют на определенные факторы в разное время; по этой же причине одни индексы могут сильнее влиять на другие. Требовалось учесть эту разницу во времени в модели.

Пропуски в данных было решено заполнить значениями предыдущего наблюдения. Те пропуски, в которых праздничные дни разных стран совпадают друг с другом, были просто убраны из выборки. Для борьбы со второй проблемой вводилась лаговая переменная, то есть учитывалась зависимость цен открытия российского фондового индекса от цен закрытия индексов США, Германии, Англии, фьючерсных цен на золото и нефть предыдущего дня, а индекса Японии - текущего.

В Таблице № 3 можно увидеть описательную статистику логарифмов наших данных на всем рассмотренном периоде. Гипотеза о нормальности распределения для всех переменных отвергается на 5% уровне значимости.

национальный фондовый индекс

Следует рассмотреть теперь каждый период, на которые разбита наша выборка, по отдельности. В докризисном периоде гипотеза о нормальности распределения по-прежнему отвергается на 5% уровне значимости для фьючерсных цен на нефть и золото и всех национальных фондовых индексов, за исключением RTSI (Таблица № 4). Распределения почти всех переменных имеют плоскую вершину, так как коэффициент эксцесса меньше 3. У распределения индекса FTSE 100 длинный левый конец, так как коэффициент асимметрии меньше нуля.

Во втором периоде (кризисном) гипотеза теста Харке-Бера на 5% уровне о нормальности распределения отвергается только для индексов RTS, S&P 500 и фьючерсных цен на нефть. Распределения этих трех переменных имеют длинный левый конец, так как значение коэффициента асимметрии меньше нуля; также можно заметить, что у распределения фьючерсных цен на нефть плоская вершина (коэффициент эксцесса меньше 3).

Для периода стабилизации гипотеза о нормальности распределения на 5% уровне значимости не отвергается для фьючерсных цен на золото и нефть, а также индекса RTS. Длинный левый конец имеют распределения индексов S&P 500, DAX и FTSE 100 (коэффициент асимметрии для них меньше нуля). У распределений DAX, Nikkei 225 и S&P 500 плоская вершина, так как значение коэффициента эксцесса для них меньше 3.

Отдельно рассмотрим стандартные отклонения наших переменных для каждого периода и сделаем предварительные предположения относительно изменения фондовых индексов и фьючерсных цен на золото и нефть, а также их возможного влияния друг на друга.

Таблица № 7. Стандартные отклонения переменных в каждом периоде.

Как можно заметить из Таблицы № 7, если брать весь период исследования целиком, то довольно высокие значения стандартных отклонений принадлежат индексам Nikkei 225, RTSI, а также фьючерсным ценам на нефть. Это говорит о волатильности и некоторой нестабильности данных рынков в течение этих трех с лишним лет. Рассмотрение более коротких периодов, на которые мы разделили выборку, даст нам более конкретные и значимые результаты, так как позволит сравнить временные промежутки между собой и выяснить, какие рынки стали в 2015 году более стабильными, а какие нет.

Таким образом, можно заметить, что стандартное отклонение переменной DAX сильно уменьшилось во втором периоде и лишь незначительно возросло в третьем, что говорит об относительно стабильном положении этого рынка. Уменьшение стандартного отклонения по сравнению с предкризисным периодом наблюдается также у индексов S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100 и фьючерсных цен на золото. Во втором периоде бросается в глаза резкий рост стандартного отклонения у фьючерсных цен на нефть и RTSI, из чего можно сделать вывод, что эти две переменных тесно взаимосвязаны друг с другом. Правда, в отличие от цен на нефть, российский фондовый индекс в периоде стабилизации не смог вернуться к более низким значениям стандартного отклонения.

Анализ данных

Анализ заключается в построении векторной модели коррекции ошибками для данных периода со 2 января 2012 года до 30 апреля 2015 года. Перед этим необходимо провести оценку временных рядов на предмет стационарности и коинтеграции. Тест Грейнджера дополнит наше исследование определением причинно-следственных связей между переменными.

Проверка на стационарность с помощью процедуры Доладо-Дженкинсона.

Процедура Доладо и соавт. состоит в том, чтобы оценить по очереди пять моделей с помощью метода наименьших квадратов. Вначале проводится расширенный тест Дикки-Фуллера для полной статистики с трендом и константой. Затем мы проверяем, надо ли включать тренд в модель; то же самое делается для константы.

Таблица № 8 показывает результаты процедуры Доладо-Дженкинсона для первого периода (5 января 2012 - 29 августа 2014). Вначале проводился расширенный тест Дикки-Фуллера для полной статистики с трендом и константой; по его результатам гипотеза о наличии единичного корня отвергается на 5% уровне значимости для всех показателей, кроме S&P 500. Затем проверялась необходимость включения тренда в модель - на 5% тренд оказался незначим для всех переменных. Так как тренд из модели исключили, следующим шагом было проведение ADF-теста для статистики с константой. Константу также следовало проверить на значимость, и на 5% уровне значимости эта гипотеза была отвергнута для всех показателей. Далее расширенный тест Дикки-Фуллера проводился уже без константы и без тренда, гипотеза о наличии единичного корня снова была отвергнута на 5% уровне значимости.

Таким образом, временные ряды всех переменных, за исключением S&P 500, имеют единичный корень и являются стационарными в разностях. Данные по фондовому индексу США обладают трендовой стационарностью, в модели для этого показателя присутствует и тренд, и константа.

Количество лагов для всех переменных в докризисном периоде равно нулю согласно Байесовскому информационному критерию (BIC).

Таблица № 8. Результаты ADF-теста для первого периода (690 наблюдений).

		t-стат. для тренда	ADF (модель с константой)	t-стат. для константы		ADF (первые разности)
Переменная

В графе «вывод» в Таблицах 8, 9, 10 представлены сами результаты проделанной процедуры. DS означает наличие стационарности в разностях (difference stationary), UR - наличие единичного корня (unit root); TS - трендовая стационарность, С - наличие константы, T - наличие тренда.

В Таблицах № 9 и 10 рассмотрены последние два периода. Количество лагов для всех переменных здесь также равно нулю согласно Байесовскому информационному критерию, за исключением фьючерсных цен на нефть, для которых этот показатель равен 1 во втором периоде.

В кризисный период данные всех показателей, за исключение фьючерсных цен на золото и нефть, являются стационарными в разностях; гипотеза о значимости тренда и константы для них отвергается на 5% уровне значимости. Данные по фьючерсным ценам на золото и нефть имеют трендовую стационарность, в модели для нефти присутствует константа.

Все данные в период стабилизации характеризуются стационарностью в разностях и отсутствием константы и тренда в моделях (Таблица № 10).

Таблица № 9. Результаты ADF-теста для второго периода (88 наблюдений).

	ADF (модель с трендом и константой)	t-стат. для тренда	ADF (модель с константой)	t-стат. для конст.		ADF (первые разности)
Переменная

* Количество лагов равно 1.

Таблица № 10. Результаты ADF-теста для третьего периода (84 наблюдения).

	ADF (модель с трендом и константой)	t-стат. для тренда	ADF (модель с константой)	t-стат. для конст.		ADF (первые разности)
Переменная

Для того, чтобы определиться с выбором модели, потребуется еще проверить ряды на коинтеграцию.

Причинность по Грейнджеру

Тест Грейнджера позволит определить причинно-следственные связи между нашими переменными: национальными фондовыми индексами пяти стран и фьючерсными ценами на нефть и золото.

Так как в неделе пять рабочих дней, в течение которых проходят торги на биржах, что определяет структуру наших данных, то число лагов для теста Грейнджера также возьмем равное пяти.

В первом периоде значимый вклад в прогноз индекса DAX вносили индексы Nikkei 225, RTS, S&P 500, а также фьючерсные цены на нефть. FTSE 100 оказался зависим от тех же показателей, что и немецкий фондовый индекс. S&P 500 зависел от Nikkei 225, а на RTSI оказывали свое влияние индексы S&P 500, Nikkei 225 и фьючерсные цены на нефть и золото.

Рисунок 2. Причинно-следственные связи в предкризисный период.

В период кризиса связи между показателями изменились. DAX остался зависим от S&P 500, но на месте остальных влияющих на него факторов появились фьючерсные цены на золото. Золото в этом периоде оказалось фактором, вносящим значимый вклад в прогноз многих переменных, помимо немецкого индекса - FTSE 100, RTSI, Nikkei 225, S&P 500, а также фьючерсных цен на нефть. Помимо прочего, RTSI оказался зависим от FTSE 100.

Подобные документы

Зачем нужны фондовые индексы? История и география индексов. Индексы фондового рынка США. Индексы других стран. Российские фондовые индикаторы. Индексные фонды, реальные индексы, индексные акции. Методология подсчета индексов.

реферат , добавлен 02.04.2003


Методы расчёта, сущность, роль и цели фондовых индексов. Классификация фондовых индексов. Факторы, влияющие на фондовый индекс. Влияние фондовых индексов на рынок. Российские фондовые индексы и их динамика. Взаимосвязь фондового и валютного рынков.

курсовая работа , добавлен 03.06.2011


Фондовые индексы как инструмент оценки поведения рынка ценных бумаг, отражающий макроэкономические процессы. Основные типы индексов. Роль биржевых индексов. Теория создания фондовых индексов. Индексы, используемые на мировых и российском фондовых рынках.

реферат , добавлен 04.04.2013


Сущность, необходимость и методы расчёта фондовых индексов, использование их как базиса при биржевой торговле государств. Особенности и характеристика фондовых индексов в Украине, их преимущества и недостатки. Признаки идеального фондового индекса.

реферат , добавлен 08.11.2010


Взаимосвязь валютного рынка с фондовым. Влияние фондового рынка на рынок FOREX в долгосрочной и краткосрочной перспективах. Анализ валютного и фондового рынка. Долгосрочная взаимосвязь между фондовыми индексами страны и национальной валютой страны.

презентация , добавлен 15.12.2012


Определение фондовой биржи. Первичные и вторичные ценные бумаги. Производные финансовые инструменты. Расчет фондовых индексов. Основные индексы мира. Анализ динамики деятельности мировых фондовых бирж в условиях нестабильной экономической ситуации.

курсовая работа , добавлен 07.04.2011


Фондовые биржи в России и за рубежом. Международные и российские требования к фондовым биржам. Организационная структура и члены фондовых бирж. Сравнительная характеристика фондовых бирж. Перспективы развития фондовых бирж в России.

дипломная работа , добавлен 30.05.2002


Теория фондовых индексов, приемы их построения и расчета. Инфраструктура рейтингового рынка. Индекс "Доу-Джонс", "Стандард энд Пурз" (S&P), "Вэлью Лэйн", "Файненшл Тайме" (FT). Индексы для оценки рынка акций в Германии. Индексы для новых рынков.

курсовая работа , добавлен 21.06.2011


История создания фондовых бирж. Признаки, функции и виды фондовых бирж. Методы организации биржевой торговли. Виды биржевых сделок, фондовые индексы. Российские фондовые биржи и их роль в современной экономике. Ценные бумаги, обращаемые на биржах.

курсовая работа , добавлен 10.05.2016


Сущность, роль и классификация фондовых индексов. Методы их расчета. Синергетика и новые подходы к старым проблемам. Нелинейная экономика рынка: многообразие справедливости и фрактальная динамика. Показатели Ляпунова. Хаотические свойства курсов валют.