Индекс(от лат. - индикатор,) - статистически относителен показател, който характеризира съотношението на социално-икономическите явления във времето, в пространството или избора на условно ниво като база за сравнение. С помощта на индекси е възможно да се определят количествените промени в различни показатели за функционирането на националната икономика, развитието на социално-икономическите процеси и др.

В икономическата работа с помощта на индекси е възможно обективно и точно да се покажат промените в растежа или спада на производството, промените в добивите на културите, състоянието на себестойността на цените на продуктите, броя на служителите, производителността на труда, заплатите , промени в цените на фондовите пазари и др.

Индексите се различават от средните стойности по това, че включват, като правило, обобщени, обобщаващи показатели, т.е. изразяват някакво съдържание, присъщо на всички разглеждани явления и процеси. Например, предприятие, произвеждащо различни продукти, не може да бъде оценено чрез сравняване на промяната в производствените обеми, като се използва просто добавяне на единици продукция, необходим е някакъв общ измервателен уред. Такъв метър е цената или цената.

С цялото си разнообразие индексите могат да бъдат разделени на две групи. Някои показатели се изразяват в абсолютни стойности, характерни за всички единици на статистическата съвкупност, други са показатели, изчислени за дадена единица (показатели за цени, разходи, производителност, производителност на труда, заплати и др.). Условно се нарича първата група индикатори количествен, а втората група условно се нарича качествопоказатели. най-типичен количествен показател е индексът на обема, т.е. индекс на физическия обем на производството, търговския оборот, националния доход и др.

Индекси на качеството --- това са индекси на цените, себестойността, разходите за дистрибуция, покупателната способност на рублата, производителността на труда и др.

От гледна точка на елементното покритие има индивидуални и общи индекси..

Индивидуални индекси означени с (i) и характеризират динамиката на отделните елементи, включени в комплекта.

В зависимост от метода на изчисление общи индекси (I)подразделени на:

- агрегат;

-- средни индивидуални (средни аритметични и хармонични)

зи в примера за t / оборот, разгледайте всички изброени индекси:

Нека въведем символи: p - цена, q - физически обем t / оборот или брой продадени стоки. Произведението на цената (p) и количеството продадени стоки (q)

Дава т/завой: p * q = pq.

Индивидуалните индекси са едностоков , защото характеризират промяната в цената или физическата маса на един продукт през отчетния период в сравнение с базовия,

Индивидуалният ценови индекс се означава с (i p) и се изчислява по формулата: i p = p 1 / p 0

където / p 0 е цената в базовия период;

p 1 - цена през отчетния период.

Ако според условието на задачата изменението на цените е дадено в%, то i pсе определя по формулата:

i p = 100 + промяна на цената в %

Където цената през януари е цената в базовия период, а цената през септември е цената в референтния период.

Например: Индивидуалният ценови индекс на ябълките ще бъде: 38,2 : 37,5= 1,019, което означава цена за 1 кг. Ябълките през септември са поскъпнали с 1,9% спрямо януари

(стойността на индекса от 1,019 беше изразена в % 1,019x100% = 101,9%, 101,9% - 100% = + 1,9%).

Индивидуалният индекс на физическия обем t/оборот се означава с i q и се изчислява по формулата:

i = q 1 / q 0 където q 0 --- физическият обем на стоките през базовия период;

q 1---- физическият обем на същия продукт през отчетния период.

Общите индекси са многостоковизащото определят изменението на цените или физическия обем на стоковата маса на всички или няколко стоки. Агрегираните индекси действат като основна форма на общия индекс,А средни индексиполучен чрез преобразуване на агрегата. (Вижте таблица 5.)

В икономическите категории има зависимост: цената, умножена по физическия обем на масата на стоките, дава тонове / оборот (p x q = pq). Същата връзка съществува и при индексите: индексът на цените, умножен по индекса на физическия обем, дава индекса тон/оборот: Ip x Iq = Ipq

Ако вместо посочените 2 първи индекса запишем съвкупните индекси на цените и физическия обем на стоковата маса, то получаваме индекс на оборота в реални цени, което ще покаже промяната в оборота поради два фактора (цени и количество).

(Вижте таблица 5.) Връзката на индексите е показана в таблица 6.

ПРИМЕР 2.Въз основа на данните за продажбата на стоки в магазина, изчислете:

1) индивидуални ценови индекси за всеки продукт;

2) СРЕДЕН ХАРМОНИЧЕН ценови индекс;

3) СРАВНИТЕЛЕН АРИТМЕТИЧЕН индекс на физическия обем t/възвръщаемост;

4) ОБЩ ИНДЕКС T / ОБОРОТ в действителни цени;

5) Идентифицирайте връзката на индексите в относително и абсолютно изражение.

За да определим индивидуалните индекси, използваме формулата:

i p = 100 + промяна на цената в %

Тогава напр i pза т. А i p = 100 +5 = 1,05 и т.н.

За изчисляване на средните индекси използваме формулите от таблица 5

Стоки	Реализация в т.р.	Промяна на цената в %	аз	pq/i
База пер.	отч.прев.
А		480.5	+5	1.050	457.6
б	680.7	690.9	+10.5	1.105	625.2
IN	215.6	250.8		1.000	250.8
Обща сума:	1306.3	1422.2			1333.7
Среден хармоничен ценови индекс	1.066
Средноаритметичният индекс на физическото. обем t/o	1.021
Формула за връзка на компоненти за общи индекси	1.089
Общ индекс t / o	1.089

Заключение:т/оборот през отчетния период нараства с 8.9% спрямо базисния период, в т.ч. поради промени в цените на стоките, t / оборотът се увеличава с 6,6%, а поради промени във физическата маса се увеличава с 2,1%.

Абсолютно увеличение на t / оборот поради промени в цените: (1422,2 - 1333,7 = + 88,5 t.r.), поради промени във физическата маса: (1333,7 - 1306,3 = + 27,4 t. R.).

Абсолютно увеличение на t / оборот поради 2 фактора = (1422,2 - 1306,3 \u003d 115,9 tr.)

Връзката на индексите в относително изражение:

Ip x Iq = Ipq , ние заместваме стойностите в тази формула: 1,089 \u003d 1,066 x 1,021

Връзка в абсолютни стойности:

Δåpq (p q) = Δåpq (p) + Δåpq (q)

Заменете стойностите:

115.9т.р. = 88.5т.р. + 27.4т.р

д-р ст.н.с. Катедра E&ASU UTI TPU

КОРЕЛАЦИОНЕН АНАЛИЗ НА СВЕТОВНИТЕ БОРСОВИ ИНДЕКСИ И РУСКИЯ ИНДИКАТОР RTS

Борсовите индекси са в основата на производните финансови инструменти, които се използват за инвестиционни цели. Те са съставни индикатори за изменението на цените на определена група ценни книжа. Ако анализираме предишното състояние на борсовия индекс и неговата текуща стойност, тогава можем да определим доминиращата динамика в групата ценни книжа, въз основа на изчислението, върху което е изграден. Следователно промените в индекса във времето са по-важни, тъй като позволяват да се прецени общата посока на пазара. Така, в зависимост от избора на индикатори, борсовият индекс може да отразява поведението на определена група ценни книжа, други активи и пазара като цяло. В зависимост от това какви ценни книжа съставляват извадката, използвана при изчисляването на индекса, те характеризират: пазара като цяло, пазара за определен клас ценни книжа (правителствени облигации, корпоративни облигации, акции), секторен пазар (ценни книжа на компании). в същата индустрия: телекомуникации, транспорт, застраховане, интернет сектор). Изследването на връзката между борсовите индекси изразява общата тенденция в развитието на съвременната световна икономика.

В момента в света има около 500 различни фондови индекса, сред световните трябва да се отбележат: Dow Jones, MEXComposite, NASDAQ 100, NYSEComposite, CAC-40, CACGeneral, DAX 30, FT-SE 100, Nikkei, TSE 300, IPC, Hang Seng Index, а сред руските - RTS и MICEX. Методите за изчисляване на индексите непрекъснато се подобряват, което позволява поддържане на адекватността на борсовите индикатори по отношение на новите промени на пазара.

Има много начини за изучаване на борсови индекси: средни и подвижни средни, регресионен анализ, анализ на Фурие и др. Развитието на изследванията в тази област се улеснява от наличието на количествена статистика, която характеризира динамиката на пазарните условия под формата на борсови индекси, което допринася за високата практическа стойност на резултатите от изследванията. За изследване на връзката на глобалните фондови пазарни индикатори най-добрият метод е корелационният анализ.

Връзката между индекса RTS и повечето световни борсови индикатори може да се характеризира като нестабилна (Таблица 1). Най-силно взаимодействие на индекса RTS през 2009 г. може да се проследи с индексите на Австрия (0.82), Финландия (0.81), Великобритания (0.81) и Украйна (0.80). През 2010 г. е отбелязана корелация с индексите на Канада (0,96), Украйна (0,94), Австрия (0,93), Австралия (0,93), Германия (0,92), САЩ (0,92). През 2011 г. се наблюдава силно взаимодействие с индексите на Дания (0,64), Австрия (0,61), Великобритания (0,63) и Холандия (0,62).

маса 1

Корелационни коефициенти на световни борсови индикатори

с RTS индекс

Име на корелационния индекс	Индексна конвенция	Коефициент на корелация
за 2009г	за 2010г	за 2011г
Канада TSE300	ТСЕ	0,78	0,96	0,44
Украйна PFTS	PFTS	0,80	0,94	0,44
Австралия Всички ординари	ASX	0,76	0,93	0,47
Германия DAX	DAX	0,74	0,92	0,59
S&P 500 на САЩ	SPX	0,74	0,92	0,31
AustriaATX	ATX	0,82	0,92	0,61
Дания KFX	KFX	0,79	0,92	0,64
Singapore Straits Times	STI	0,79	0,91	0,57
Финландия Хелзинки генерал	HEX	0,81	0,91	0,57
Обединеното кралство FTSE 100	FTSE	0,81	0,90	0,63
Холандия AEX General	AEX	0,78	0,90	0,62
Гърция Общ дял	ASE	0,75	0,89	0,58
Пакистан Карачи 100	KSE	0,74	0,89	0,03
Испания Мадрид генерал	IGBM	0,72	0,88	0,56
Унгария BUX	BUX	0,73	0,88	0,52
Полша Варшавска фондова борса	WIG20	0,74	0,87	0,62
Франция CAC 40	CAC	0,74	0,86	0,61
Белгия BEL20	БЕЛ20	0,76	0,86	0,52
Израел TA100	TA100	0,69	0,85	0,57
Япония Nikkei 225	NIKKEI	0,70	0,82	0,44
Аржентина	МЕРВАЛ	0,70	0,82	0,40
Малайзия KLSE Comp.	KLSE	0,68	0,80	0,42
Южна Корея Сеул Comp.	KS11	0,69	0,80	0,46
Перу Лима генерал	ИГРА	0,66	0,80	0,48
Мексико IPC	IPC	0,66	0,75	0,43
Китай Шанхай Comp.	SSEC	0,64	0,69	0,25
Индия BSE 30	БФБ	0,67	0,69	0,41
Турция ISE National 100	XU100	0,69	0,67	0,60
Индонезия Джакарта Comp.	JKSE	0,72	0,65	0,45
Бразилия Бовеспа	BUSP	0,65	0,57	0,46
Чили IPSA	IPSA	0,70	0,34	0,44

От табл. 1 следва, че корелацията на индекса RTS със световните борсови индикатори се влияе от географското положение и дела на страната в глобалната икономика. Най-слаба връзка може да се проследи с пазарите на Азия (Китай, Турция и Индия) и Латинска Америка (Мексико, Перу и Бразилия). Стабилна зависимост на индекса RTS се наблюдава при индексите на страните: Франция, Дания и Великобритания. Сравнителният анализ на коефициентите на корелация на руския индекс с чуждестранните дава представа за степента на влияние на отделните световни пазари върху руския фондов пазар. Въз основа на получените данни е възможно да се проучи тенденцията в развитието на световните пазари, да се наблюдава динамиката на коефициентите на корелация между руските и чуждестранните индекси: значително намаляване на коефициента дава сигнал за отслабване на връзката и обратно.

Изследването на връзката има характеристики, свързани с измерването на корелацията между индексите:

Първо, коефициентът на корелация се измерва не между борсовите индекси, а между относителните промени в борсовите индекси: колкото по-дълъг е периодът на изследване, толкова по-голямо е изкривяването.

Второ, много е важно да се подходи към въпроса за избора на периода на промяна за борсовите индекси: колкото по-кратък е периодът на възвръщаемост, толкова по-вероятно е коефициентът на корелация да не вземе предвид влиянията от реалния живот, които се проявяват с известно изоставане; с удължаване на периода броят на наблюденията намалява и съответно коефициентът на корелация става по-малко значим.

На трето място, при оценката на динамиката на коефициента на корелация възниква проблемът, че оценката на корелацията в определени периоди е изкривена поради промени в амплитудата на колебанията на борсовите индекси.

Изследването на връзката на борсовите индекси е обективна необходимост на пазарната икономика, тъй като те отразяват нивото на развитие на определен набор от ценни книжа. Това прави възможно използването на индекси както за оценка на глобалните пазарни процеси, така и за измерване на текущата пазарна инфраструктура. Обективните условия на съвременното икономическо развитие все повече налагат разработването на надеждни методи за количествена и качествена оценка на борсовите индекси.

1. Борсови индекси. Методи за изчисление. [Електронен ресурс].

2. Корелация на индекса RTS и други индикатори на RZB. Част 1. [Електронен ресурс].

3. Борсови индекси. Дефиниране и методи за изчисляване. [Електронен ресурс].

4. Борсови индекси. Дефиниране и методи за изчисляване. [Електронен ресурс].

© Платонова A.S., 2012

UDC 330.3

Би Би Си 455

Попова А.А.,

студент на BashSU, Уфа

Научен ръководител - Алексеева Л.Е.,

задник Отдел STEP BashGU, Уфа

ЗАЩО В РУСИЯ НЕ РАБОТАТ

ИКОНОМИЧЕСКИ ЗАКОНИ?

Съвременната руска икономика продължава да бъде в продължителна дългосрочна икономическа криза, като в много отношения не успява да постигне предкризисните показатели от началото на 90-те години. Характеристика на настоящия етап от световното икономическо развитие е комбинацията от началото на засилена вълна на дългосрочния цикъл със средносрочна криза. Депресивните следкризисни икономики в повечето страни се характеризират с ниски цени и дефлационни процеси, което е съвсем естествено за фазата на криза и депресия на средносрочния цикъл. За руската икономика се отбелязват стабилни и достатъчно високи за кризата темпове на растеж на цените. Каква е причината за това и защо Русия има свой собствен път на развитие, за разлика от други страни?

Въпросът за връзката между инфлацията и спада на производството е повдигнат от Дж. М. Кейнс в неговата теория за икономиката в депресия. Според кейнсианската теория икономическият растеж в икономика в депресия не трябва да бъде придружен от повишаване на цените. В началото на формирането на нов технологичен ред икономиката е в депресивно състояние и всички изводи на кейнсианската теория се оправдават.

Защо тогава в руската икономика тези закони не важат и спадът на производството в условията на икономическа криза е придружен от доста значителни темпове на инфлация? Какво определя покачването на цените в съвременната следкризисна руска икономика?

Един от елементите на евентуално поскъпване може да бъде увеличението на заплатите. Кризисният и следкризисният период (2008-2010 г.) обаче се характеризира с намаляване на реалните и дори номиналните заплати. Следователно ръстът на заплатите не може да бъде източник на ръст на цените в посочения период. Освен това заплатите у нас, за разлика от развитите страни, са на толкова ниско ниво, че дълги години са не повече от 1/3 от създадения БВП, останалите 2/3 са разходите за други фактори, включително суровини , материали и медии. Именно последният елемент от разходите е особено важен у нас, именно за него цените непрекъснато растат и то не поради някакви пазарни причини, а в съответствие с „Концепцията за дългосрочната социална икономическо развитие на Русия до 2020 г. Според тази концепция средната цена на електроенергията трябва да се увеличи през 2011-2015 г. - в диапазона от 35 до 45% и ще бъде при сегашната ставка през 2015 г. - 7,8 - 8 цента за kW, а през 2016-2020 г. - съответно в диапазона от 15 до 25% и 9,5-10,6 цента за kW през 2020 г. Средната цена на газа за всички категории потребители ще се увеличи през 2011-2015 г. 1,5-1,6 пъти през 2016-2020 г. - с 2-5%. Прилагането на тази концепция на практика причинява сегашното покачване на цените на руския пазар, изостряйки кризата в икономиката и задълбочавайки диференциацията в руското общество, тъй като според статистиката най-бедните слоеве от населението страдат най-много от инфлацията. Естествените монополи печелят от покачващите се цени, които получават колосални доходи чрез присвояване на икономическа рента от използването на природните ресурси, които са национално богатство, те също си присвояват монополна рента, разпределяйки тези доходи между малък брой акционери, които вече далеч не са бедни. .

Така без замразяване на цените на енергията е невъзможно да се спре инфлацията.

Очевидно изход от кризата трябва да се търси чрез стимулиране на платежоспособното потребителско търсене, което е определящо, защото дори инвестиционното търсене, за чието създаване толкова много се говори, е производно на търсенето на потребителски стоки. Ще има потребителско търсене, ще има пари, които предприемачите да инвестират в развитието на производството, защото според статистиката именно собствените средства на предприятията са основният източник на инвестиции на настоящия етап.

В заключение на статията бих искал да отбележа, че в съвременните условия държавата е призвана да защитава интересите на обществото, в противен случай дори обективните икономически анализи престават да действат и развитието на икономическата ситуация е трудно да се представи и предвиди.

Списък на използваната литература

1. Федерална служба за държавна статистика: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/

2. Глазиев С.Ю. Стратегия и концепция за социално-икономическо развитие до 2020 г.: икономически анализ / www.apn.ru

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

Между най-важните показатели съществуват взаимовръзки, които позволяват получаването на други въз основа на някои показатели. Познавайки например стойността на верижните индекси за определен период от време, е възможно да се изчислят основните индекси. Обратно, ако основните индекси са известни, тогава чрез разделяне на единия от тях на другия могат да се получат верижни индекси.

Съществуващите връзки между най-важните показатели позволяват да се идентифицира влиянието на различни фактори върху промяната на изследваното явление, например връзката между индекса на производствените разходи, физическия обем на производството и цените. Други индекси също са свързани. И така, индексът на производствените разходи е произведението на индекса на производствените разходи и индекса на физическия обем на производството:

Индексът на времето, изразходвано за производство, може да се получи като резултат от умножаването на индекса на физическия обем на продукцията и стойността, реципрочната на индекса на интензивността на труда, т.е. индекс на производителността на труда:

Съществува важна връзка между показателите на физическия обем на производството и индекса на производителността на труда.

Индексът на производителността на труда се изчислява по следната формула:

,

тези. представлява съотношението на средната произведена продукция (в съпоставими цени) за единица време (или зает) през текущия и базовия период.

Индексът на физическия обем на производството е равен на произведението на индекса на производителността на труда и индекса на работното време (или броя на заетите):

.

Връзката между отделните индекси може да се използва за идентифициране на отделни фактори, които влияят върху изследваното явление.

8. Свойства на индексите на Ласпейрес и Пааше:

В пазарната икономика специално място сред индексите на качествените показатели се отделя на индексите на цените.

Основната цел на индекса на цените е да оцени динамиката на цените на стоките за промишлено и непромишлено потребление. В допълнение, индексът на цените действа като обща мярка за инфлацията в макроикономическите изследвания; използвани при коригиране на законово установената минимална работна заплата, определяне на данъчни ставки.

Ценовите индекси са необходими при разработването на предпроектни проучвания и проекти за изграждане на нови предприятия. Те не могат да бъдат изоставени при преизчисляването на основните показатели на системата от национални сметки (общ обществен продукт, национален доход, капиталови инвестиции и др.) от действителни (текущи) цени в сравними.

По този начин, Ценовите индекси са необходими за решаване на два проблема:

отразяване на динамиката на инфлационните процеси в националната икономика на страната;

преизчисляване на най-важните разходни показатели на SNA от действителни цени към сравними при изучаване на динамиката на социално-икономическите явления.

За изпълнение на тези задачи се използват два типа индекси, които са различни по съдържание:

индекс на действителните цени;

индекс на дефлатора.

Един от най-важните показатели на ценовата статистика, широко използван в икономическата и социалната политика на държавата, е индекс на потребителските цени (CPI).Използва се за преразглеждане на държавните социални програми, служи като основа за повишаване на минималната работна заплата, отразява реалната покупателна способност на парите, които различните слоеве от населението имат за задоволяване на своите материални, културни и духовни нужди.

Борсовият индекс е изчислена стойност, която се формира на базата на цените на всички акции, включени в изчисляването на този индекс, които се търгуват на тази борса.

Борсовите индекси се изчисляват на базата на определен брой ценни книжа. Броят на акциите, които влияят върху изчисляването на определен борсов индекс, обикновено се посочва в края на името му, например DAX 30, CAC 40, FTSE 100. По този начин промяната в стойността на борсовия индекс отразява динамиката на цените от десетки, стотици и дори няколко хиляди акции.

Борсовите индекси са специални математически индикатори, отразяващи динамиката на фондовия пазар, пазарните сектори или друга представителна група активи, циркулиращи на пазара.

Борсовите индекси са инструменти, които дават представа за текущото състояние на фондовите пазари, с други думи, те показват посоката на пазара. Често те също се наричат ​​запаси.

Борсовият индекс е особено интересен за анализаторите в динамика: оценката на посоката на движение на пазара се извършва именно въз основа на промяната на индекса във времето, а цените на акциите в избрана група могат да се променят в абсолютно различни посоки . В зависимост от избраните индикатори, борсовите индекси ви позволяват да получите представа за промените в рамките на един сектор или на целия пазар като цяло.

На съвременния пазар на ценни книжа има разнообразие от борсови (фондови) индекси. Индексите могат да бъдат секторни, регионални, съставни и глобални. Те могат да се използват на всеки пазар: стоков, валутен, борсов. В днешно време има повече от две хиляди различни борсови индекси в обращение. Публикуването на индикатори на основните фондови индекси може да бъде намерено в публичното пространство.

ФУНКЦИИ НА БОРСОВИТЕ ИНДЕКСИ

Борсовите индекси са измислени, за да могат търговците да получат необходимата информация за случващото се на пазара. Следователно първоначално те изпълняваха само информационна функция. Отразявайки посоката на движение на борсовите котировки - нагоре или надолу, индексите показаха тенденциите, които поема борсовият пазар и скоростта на тяхното развитие.

С времето и усъвършенстването на техниката за разработване на борсови индекси се появиха и новите им функции:
1. Индикативна функция – борсовият индекс е отправна точка за анализ на поведението на инвеститорите и портфолио мениджърите.
2. Демонстративна функция - ориентир за избор на ценни книжа в инвестиционен портфейл, определящ посоката и съотношението на инвестицията.
3. Диагностична функция: промяната в цената на определени акции може да се сравни с индекса на пазара или сегмента и да се направят изводи за търсенето на акции в контекста на целия пазар.
4. Прогнозна функция - натрупването на определени данни за състоянието на борсовите индекси направи възможно използването им като прогноза.
5. Спекулативна функция (обект на търговия) – борсовите индекси са способни мигновено да реагират на промени в широк спектър от икономически, политически и социални явления.

МЕТОДИ ЗА ИЗЧИСЛЯВАНЕ НА ОБМЕННИ ИНДЕКСИ

За изчисляване на борсовите индекси се използват четири основни метода:
1. Методът на средноаритметичното е прост.
2. Метод на простата средна геометрична стойност.
3. Метод на среднопретеглената аритметична стойност.
4. Метод на среднопретеглената геометрична стойност.

Методът на простата средна аритметична стойност се изчислява по следния начин: сумират се цените на всички активи, включени в индекса при затваряне на търговията и сумата се разделя на броя на активите. Този метод е най-простият. Недостатъкът му е, че не отчита теглото на всеки актив. В момента този метод се използва за изчисляване на индексите Dow Jones.

Простият метод на средната геометрична стойност се извършва чрез умножаване на цените на акциите, които съставляват индекса. След това този продукт се отвежда до корен n-ти, където n е броят на акциите в индекса. Това също не отчита разликата в обемите на търговия с акции на различни компании.

Формулата за изчисляване на индекса по метода на среднопретеглената аритметична и метода на среднопретеглената геометрична съдържа допълнителен елемент. Най-често като тегла се използва пазарната капитализация на компанията. Тези. промяната в цената на компанията се умножава по нейния размер (капитализация). Такова претегляне води до факта, че големите компании влияят върху индекса по-значително от малките.

Борсовият индекс може да се изчислява с определена честота:
1. В началото на всеки месец (на определена дата).
2. Ежедневно до зададения час (индексите на Skate-Press се изчисляват ежедневно до 14:00 часа московско време), следвайки резултатите от търговската сесия (индексите на системата RTS).
3. В реално време (Световният индекс се преизчислява веднага след сключването на следващата сделка).

Борсовият индекс, взет изолирано, без връзка с други индекси, не представлява особен интерес. Те са ценни с това, че се изчисляват на конкретна дата и в съвкупност представляват определена картина.

ОСНОВНИ БОРСОВИ ИНДЕКСИ

Фондовият индекс Dow Jones (DJIA) е един от най-известните индекси в света. За първи път е използван преди повече от сто години. От 1928 г. насам индексът се изчислява последователно, като се използват цените на акциите на тридесет компании. Средната аритметична стойност на цените на акциите на тези тридесет най-големи американски компании, наричани още "сини чипове" (сини чипове), е известният борсов индекс Dow Jones. Стойността му се измерва в точки. Увеличаване (или намаление) на индекса с един пункт означава, че средната цена на акциите, включени в изчислението, се е увеличила (или понижила) с един долар.

В допълнение към основния, борсовите индекси Dow Jones се изчисляват и за конкретни пазарни сектори:
а) за акциите на 20 водещи транспортни компании;
б) за акциите на 15 водещи обществени дружества;
в) съставен индекс, който включва цените на акциите на 65 компании;
г) няколко други индекса.

Стойността на индекса Dow Jones далеч надхвърля САЩ. Тъй като Нюйоркската фондова борса концентрира около 50% от общия борсов оборот на развитите страни. Имайки това предвид, той се изчислява на борсите и се обявява официално на всеки половин час.

Борсовият индекс DAX (DAX 30) е въведен за първи път през 1988 г. и днес е основният борсов индекс в Германия. Изчислението му взема предвид цените на акциите на тридесет водещи германски компании от различни сектори на икономиката. Акциите на компаниите, включени в изчисляването на индекса DAX30, се котират на Франкфуртската фондова борса. Индексът се претегля по пазарна капитализация.

Според резултатите от търговията в електронната система се изчислява индексът Xetra DAX, той практически съвпада с DAX 30. Електронната сесия обаче е по-дълга, така че цените на затваряне могат да варират значително. Изчисляват се и DAX 100 и композитният индекс CDAX за акциите на 320 компании.

Борсовият индекс FTSE 100 (Footsy) започва да се изчислява на 3 януари 1984 г. Това е претеглен аритметичен индекс, изчислен на базата на 100-те най-големи британски компании по пазарна капитализация, регистрирани на Лондонската фондова борса.

Веднъж на всеки три месеца, в края на тримесечието, от списъка на Лондонската фондова борса се избират 250 компании, класирани от 101 до 350. На базата на котировките на техните акции се изчислява среднопретегленият борсов индекс по капитализация - индексът FTSE 250.

За акциите на 350 компании, регистрирани на Лондонската фондова борса, се изчислява борсовият индекс FTSE 350, който комбинира индексите FTSE 100 и FTSE 250. За отчитане на акции, които не са включени в FTSE 350, се изчислява отделен борсов индекс - FTSE SmallCap.

Nikkei се публикува от септември 1950 г. Изчислява се като среднопретеглена стойност на цените на акциите на 225-те най-активно търгувани компании от първата секция на Токийската фондова борса.

Фондовите индекси от фамилията NASDAQ са предназначени за надеждна ориентация на високотехнологичния пазар на САЩ и спомагат за адекватното отчитане на влиянието на политическите и икономически събития в САЩ върху бизнес областите, свързани с функционирането на този пазар. Най-известните са индексите NASDAQ 100 и NASDAQ Composite, като при изчисляването на последния индекс се използват почти всички акции, търгувани на борсата NASDAQ. Това са акции на високотехнологични компании, които се занимават с производство на компютърна техника и оборудване, създаване на софтуер и телекомуникации и внедряване на биотехнологични постижения.

Борсовите индекси САС-40 и САС General са основните индекси за френския фондов пазар. CAC 40 се изчислява върху акциите на 40-те най-големи емитента, търгувани на Парижката фондова борса. Индексният фючърсен договор е може би най-популярният и търгуван фючърсен договор в света. CAC General се изчислява върху акциите на 250 от най-големите и стабилни френски компании. Този индекс се изчислява от Парижката борса и Обществото на френските борси.

Борсовият индекс Standard & Poor's 500 (S&P 500) е получил образното име "барометър на американската икономика" заради особеното си значение. Борсовият индекс, претеглен по пазарна стойност, включва стойността на акциите на 500 американски корпорации, търгувани на Нюйоркската фондова борса и фондовата борса NASDAQ, две от най-важните фондови борси в САЩ. Корпорациите са представени в следното съотношение: 400 индустриални, 20 транспортни, 40 финансови и 40 комунални компании.

Фондовите индекси Russell се изчисляват от Frank Russell Company. Сред най-известните: Russell 3000 Index отразява динамиката на акциите на 3000-те най-големи американски компании по пазарна капитализация, които съставляват около 98% от стойността на целия американски фондов пазар. Russell 1000 Index отразява представянето на 1000-те най-големи компании от Russell 3000 Index, които представляват около 92% от общата капитализация на компаниите, представени в Russell 3000 Index. Индексът Russell 2000 отразява представянето на 2000-те по-малки компании, представени в индекса Russell 3000, които съставляват около 8% от общата пазарна капитализация на компаниите от индекса Russell 3000.

Индексът MSCI Emerging Markets включва 26 индекса на нововъзникващите пазари, включително Русия, Мексико, Тайланд и др. Изчисляването на индекса на фондовия пазар на развиващите се страни (друго име е индексът на развиващите се страни) се извършва от Morgan Stanley. Същата фирма се грижи и за публикуването на индекса.

Индексът IPS се изчислява на базата на борсовите котировки на 35 водещи мексикански компании, претеглени по капитализация. Списъкът с акции за изчисляване на борсовия индекс IPS не е постоянен и се актуализира на всеки 2 месеца.

Фондовият индекс Bovespa взема предвид най-ликвидните акции на бразилските емитенти, регистрирани на фондовата борса в Сао Пауло. Той е лидер сред борсовите индекси по отношение на нестабилност: 10 пъти имаше десетократно намаление на стойността му. Причината за нестабилността на индекса беше катастрофалната инфлация в Бразилия (до 2500% годишно), която погълна известното "бразилско икономическо чудо".

Фондовият индекс RTS се изчислява въз основа на общата стойност на акциите на 50 руски компании. Счита се за основния индикатор на руския пазар на ценни книжа. RTS или Руската търговска система (RTS) е фондова борса, основана през 1995 г. с цел създаване на централизиран руски пазар на ценни книжа, базиран на регионалните фондови пазари, които функционираха по това време. Семейството от RTS индекси (RTS) включва няколко индекса и е предназначено да оцени пазарната капитализация на най-големите компании в Руската федерация.

MICEX (Московска междубанкова валутна борса) е платформа за търговия, където се сключват по-голямата част от сделките с акции на руски емитенти. Борсовият индекс MICEX е претеглен по ефективна капитализация борсов индекс на пазара за най-ликвидните акции на руски емитенти, търгувани на ZAO MICEX Stock Exchange. За изчисляване на този индекс се използва система за управление на индекса. Включването на конкретни компании в индекса MICEX се извършва от Индексния комитет.

Приложение на борсови индекси

Борсовите индекси се използват за анализ на пазара, търговия и сравняване на ефективността на инвестиционните стратегии.

Борсовият индекс е индикатор за икономическата ситуация в страната, в която се намира определена компания. Чрез сравняване на тесни индекси един с друг, както и сравняване на динамиката на цените на акциите за една отделна акция на дадена компания, търговецът може да предвиди растежа или спада на акциите на тази компания.

Някои фондови индекси се основават на ценни книжа, а именно фючърси и опции. Анализирайки поведението на индексите, инвеститорите могат също да предскажат съдбата на тези ценни книжа на пазара.

Сравняването на представянето на фонд (или портфейл) с борсови индекси ви позволява да оцените постиженията на фонд мениджъра в сравнение с бенчмарка (бенчмарк - основният индекс).

Търговията с индекс, в сравнение с борсовата търговия, дава на търговците редица предимства. Те включват липсата на нужда:
- проучване на финансовите отчети на компаниите,
- изчисляване на коефициенти,
- оценка на перспективите за развитие на компанията и/или индустрията.

Въведение

В съвременния свят процесите на глобализация и интеграция са от голямо значение за развитието на финансовите пазари. Националните фондови пазари са до голяма степен зависими от световния финансов пазар, те се интегрират в световната икономика. Освен това икономическите явления и процеси, протичащи в отделните държави, могат да окажат влияние върху световния финансов пазар. Така възниква въпросът за взаимното влияние на световните и националните фондови пазари.

Познаването на особеностите на взаимодействието на различните борсови индекси би позволило по-точно да се предвидят и смекчат възможните негативни последици за целия свят от срива на отделните икономики, както и да се научите как да се възползвате от предимствата, които фондовият пазар междусистемните връзки могат да предоставят.

Целта на тази работа е да се определи връзката между националните борсови индекси на различни страни и по-специално да се определи значението на тези връзки за Русия. Разглежда се периодът на финансовата криза от 2014-2015 г., което позволява да се идентифицират факторите, повлияли на влошаването на икономическата ситуация в Русия заедно с въвеждането на икономически санкции срещу страната ни. В същото време ще бъде разгледана степента на влияние на кризата в Русия върху други страни и световните пазари на петрол и злато.

Широко известно е, че динамиката на цените на енергията оказва голямо влияние върху руската икономика и много световни фондови пазари. Понастоящем има много малко емпирични изследвания, потвърждаващи тази връзка; освен това авторите на изследвания в тази област често не са съгласни относно естеството на въздействието на цените на петрола върху фондовите пазари на различни страни. Следователно проучването на този въпрос е уместно и може да помогне на икономисти и инвеститори по-точно да прогнозират колебанията на руския фондов пазар в зависимост от цените на петрола, както и други фактори, които ще бъдат изследвани в тази статия.

За постигане на тези цели са необходими следните задачи:

1) Проучване на работата на други изследователи, разглеждане на техните изследователски методи и резултати;

2) Събира данни и ги привежда в удобен за изследване вид;

3) Изберете методология за изследване на данни, оценете моделите и направете заключения.

Обект на изследването са националните борсови индекси на следните страни: Русия (RTSI), САЩ (S&P 500), Германия (DAX), Англия (FTSE 100) и Япония (Nikkei 225).

Предмет на изследване е връзката между националните индекси, тяхната същност и факторите, влияещи върху тяхното изменение. Фючърсните цени на петрола и златото ще се разглеждат като фактори, които могат да повлияят на корелацията между борсовите индекси.

Целите на изследването определят структурата на работата. Първата част прави преглед на литературата и прави заключения въз основа на резултатите, получени от други автори. Втората част на изследването съдържа иконометричен модел и интерпретация на емпиричните резултати.

Глава I. Теоретични основи на изследването

Преглед на предишни проучвания

Въпросът за същността на взаимозависимостта между световните и националните фондови пазари е изследван многократно. Характеристиките на взаимодействието на различни фондови индекси са обект на изследване от много учени по света. Интерес представляват не само националните фондови индекси на различни страни, но и различни фактори, влияещи върху тяхното взаимодействие. Нека да разгледаме някои от изследванията в тази област.

В работата на Пересецки А.А. и Korhonen I. разглеждат периода от 1997 до 2012 г. Фокусът е върху връзката на руския фондов пазар с световния финансов пазар, както и цените на петрола. Някои други нововъзникващи пазари също са анализирани. В своя анализ авторите са използвали движеща се регресия, за да изградят модел върху наличните данни и да оценят степента на зависимост на показателите.

За анализа са взети дневни борсови индекси и световни цени на петрола. Разгледани са националните индекси на Русия, САЩ и Япония, както и Южна Африка, Турция и няколко страни от Източна Европа.

Моделът се основава на разликата във времето за отваряне на търговските сесии на пазарите в различните страни. Променливите за забавяне трябваше да бъдат добавени към анализа, тъй като търговската сесия в Европа започва няколко часа по-късно, отколкото в Русия, а часовата разлика между Ню Йорк и Москва е още по-голяма. Авторите отбелязват, че националният индекс на САЩ се оказва по-значим за руския фондов пазар, тъй като затварянето на търговската сесия в Ню Йорк е много по-близо във времето до откриването на търговията в Москва, отколкото затварянето на търговията в Европа. По този начин борсовите индекси на САЩ включват по-нова и подходяща информация за Русия, отколкото за Европа.

Следвайки тази логика, можем да предположим, че японският борсов индекс също има значително влияние върху руския финансов пазар, тъй като затварянето на борсовата сесия в Токио е дори по-близо във времето до откриването на търговията в Москва, отколкото затварянето на сесията в Ню Йорк.

Според резултатите от проучването японският фондов пазар оказва значително влияние върху индексите на развиващите се страни през целия разглеждан период. Влиянието на цените на петрола върху развиващите се пазари, включително Русия, не беше толкова значително. Поради това авторите заключават, че като се има предвид зависимостта на Русия от енергийните ресурси, можем да говорим за висока степен на интеграция на страната ни в световната икономика.

Обобщавайки, трябва да се каже, че развиващите се страни стават все по-интегрирани в глобалната икономика, а фондовите пазари на развитите страни имат все по-голямо влияние върху техните пазари.

Подобно изследване е проведено в друга статия от Пересецки. Тук авторът отбелязва, че въпреки че цените на петрола са имали силно влияние върху руския фондов пазар преди, след 2006 г. те са загубили своето значение. Освен това S&P 500 (САЩ) и Nikkei 225 (Япония) имат голямо влияние върху руския фондов пазар. В допълнение към пазарите на развитите страни бяха разгледани и други фактори, които могат да повлияят на националните борсови индекси - политически и икономически новини. Въпреки това, въпреки че в руската икономика бяха открити значителни ендогенни шокове, вероятно свързани с тези фактори, авторът установи, че е трудно да идентифицира истинските им причини.

Бабецки Й. и др. изследваха фондовите пазари на Русия и Китай, тяхната взаимозависимост и корелация с пазарите на САЩ, Еврозоната и Япония. За да изградят модела, авторите са използвали борсовите индекси на тези страни. Тъй като сред изследователите, изучавали тази област по-рано, нямаше консенсус кой от тези пазари - Русия или Китай - е по-зависим от развитите страни, Babetski J. et al., направиха опит да оценят корелацията между тези два пазара и да намерят естеството на тяхната зависимост от глобалната икономика.

Ако проследим динамиката на фондовите индекси на Русия и Китай, можем да видим, че китайският индекс приблизително повтаря тенденциите на индексите на САЩ, еврозоната и Япония поне до 2007 г. Руският национален индекс се различава от тях по-силно, но се доближава до показателите на развитите страни след 2006 г.

В работата си авторите са използвали концепцията за бета и сигма конвергенция. Бета конвергенцията описва ситуация, при която темпът на икономически растеж в бедните страни е по-бърз, отколкото в развитите, а сигма конвергенцията е просто намаляване на степента на диференциация в нивата на развитие на регионите. Авторите са анализирали така наречените индустриални и национални данни за периода от 1995 до 2010 г. По този начин бяха проведени две проучвания. Първият включваше национални фондови индекси и техните взаимодействия, вторият включваше секторни индекси във всяка страна.

Според това изследване в съвременния свят активно протича процесът на интегриране на страните в световната икономика и сближаването на националните фондови индекси.

В статията на Пересецки А.А. и Ивантер А. разгледаха не само връзката на фондовите пазари в различни страни, но и корелацията на различните финансови пазари в Русия. Анализиран е периодът от 1996 до 1997 г., когато икономиката е все още стабилна в навечерието на кризата от 1998 г. Бяха разгледани пазарите на GKO, ценни книжа, валутния пазар и фючърсния пазар на GKO. Беше установено, че интеграцията между GKO и пазарите на ценни книжа се е увеличила с времето. По този начин пазарите на ценни книжа биха могли значително да повлияят на правителствените решения относно доходите от лихви на GKO.

По отношение на външно влияние азиатската финансова криза удари тежко руския фондов пазар. Това влияние се изразява не само в промяна на количествени показатели, като лихвените проценти, но и в качествена промяна в структурата на някои сектори на руската икономика и техните взаимоотношения.

В своята работа Asgharian H. et al имат за цел да проследят взаимозависимостта на борсовите индекси на различни страни, което ще помогне да се предвидят промените на финансовите пазари и да се намалят рисковете на финансовите инвеститори.

В изследването си авторите са използвали модела SAR и са анализирали извадка от 41 страни от 1995 до 2010 г. Бяха взети предвид и следните фактори, за които се смята, че влияят на националните фондови пазари: финансова интеграция, икономическа интеграция и географска близост.

Авторите установяват, че икономическите фактори са най-значими за връзката на борсовите индекси. По-специално, сходството в структурата на производството и търговските партньорства са важни аспекти на взаимозависимостта на борсовите индекси.

Едно от заключенията на това проучване е, че корелацията на различните финансови пазари е била по-висока преди 2002 г., въпреки че много други автори твърдят, че процесът на интегриране на фондовите пазари в световната икономика е в ход и следователно връзката между националните борсови индекси има само укрепен през годините.

В статията на Fedorova E.A. разглежда се зависимостта на руския фондов пазар от фондовите пазари на развитите и развиващите се страни. Методологията включва корелационен анализ, причинно-следствен анализ, тестване за стационарност на времеви редове, изграждане на векторен авторегресивен модел и коинтеграционен анализ. За анализ взехме националните борсови индекси на Русия, Китай, САЩ и Германия, както и индекса VIX за периода от 2000 до 2012 г. Предполагаше се, че пазарите на развитите и развиващите се страни трябва да имат значително влияние върху руския фондов пазар, тъй като той е силно зависим от различни външни фактори. Според резултатите от корелационния анализ между индекса RTS и индексите на развиващите се страни наистина е открита положителна връзка. Резултатите от изследването на влиянието на развитите страни върху руския индекс се оказаха противоречиви - корелационният анализ разкри висока корелация между тези променливи, докато тестът на Грейнджър даде обратния резултат. След оценка на модела VAR беше установено, че индексите на САЩ и Германия не оказват значително влияние върху руския фондов пазар. Установена е отрицателна връзка между индексите RTS и VIX.

Интерес представляват и проучвания за влиянието на цените на петрола върху фондовите пазари на развиващите се страни. Мненията на различни учени за природата на тази зависимост се различават.

По-специално, Fedorova A.E. и Лазарев М.П. в статията си те разглеждат зависимостта на руския фондов пазар от цените на петрола, както и световното му производство. В изследването са използвани следните методи: изграждане и оценка на векторен авторегресивен модел, корелационен анализ, коинтеграционен анализ; Проведени са каузален тест на Грейнджър и тест за стационарност.

Предполага се, че руската икономика трябва да бъде силно повлияна от цените на петрола, тъй като тя е един от най-големите износители на този ресурс. Авторите предлагат да се прави разлика между стабилни и кризисни периоди и да се разглеждат резултатите за тях поотделно, тъй като естеството на връзката между националния фондов пазар и световните цени на петрола може да бъде различно по различно време.

Въпреки първоначалните предположения се оказа, че цените на петрола имат еднакво влияние върху пазара както в стабилни, така и в кризисни времена и тази връзка е положителна. Но световното производство на петрол има само краткосрочно въздействие върху фондовия пазар в стабилен период, докато в криза този показател губи значението си.

Също така в статията на Fedorova E.A. беше разгледана зависимостта на фондовите пазари на страните от БРИКС от цената на петрола. Използваната методология е същата: векторна авторегресия, корелационен анализ, каузален анализ, коинтеграционен анализ. Като цяло, според резултатите от изследването, корелацията на борсовите индекси на всички разглеждани страни с цените на петрола се оказа положителна. Това се обяснява с факта, че енергийната индустрия в страните от БРИКС играе важна роля за техните икономики. Изчисляването на руския борсов индекс, например, се основава на акциите на големи компании, от които около половината принадлежат на петролния и газовия комплекс.

Тъй като според някои проучвания влиянието на цените на петрола върху руския пазар наскоро стана по-малко значимо, трябва да вземем предвид и други фактори, които могат да повлияят на връзката на борсовите индекси. Например Fedorova E.A. и Ланец И.В. в своята работа те разглеждат пазара на злато като един от най-важните аспекти на световната икономика, способен да повлияе на фондовите пазари. Статията анализира връзката между борсовите индекси на страните от БРИК и цените на златото от 2000 до 2012 г. Методологията включва проверка на времевите редове за стационарност с помощта на теста на Дики-Фулър, векторна авторегресия, случаен анализ, коинтеграционен анализ, корелационен анализ. Според резултатите от изследването в страните от БРИК, с изключение на Китай, има дългосрочно взаимно влияние на разглежданите променливи.

Пазарът на благородни метали показва растеж във времена на големи финансови сътресения. Може би това се дължи на факта, че златото често се разглежда като надежден инвестиционен актив, който инвеститорите използват по време на кризи. Освен това се използва от държавите на различни страни като резерви и резерви. Така че не е изненадващо, че докато обменните курсове и борсовите индекси падат, пазарът на злато, напротив, укрепва позициите си.

Връзката между цената на златото и индекса RTS е разгледана в изследването на Fedorova E.A. и Черепенникова Ю.Г. . За анализ на данните беше използван генерализираният авторегресивен модел на условна хетероскедастичност с превключване на Марков (MS GARCH). Особено внимание в изследването е отделено на периодите на криза. Установено е, че в такива периоди индексът RTS намалява, докато цените на златото, напротив, нарастват. Така връзката между руския борсов индекс и цените на златото е обратна.

Федорова Е.А. и Ланец И.В. статията разглежда зависимостта на световния пазар на благородни метали от различни фактори на макро и микро ниво. Беше отбелязано, че ако златото привлича инвеститори главно като актив за инвестиции, тъй като е надеждна алтернатива на международната валута, то другите благородни метали намират своето приложение най-вече в индустрията. Въпреки това, не само златото напоследък се счита за инструмент за хеджиране, но и други благородни метали, като платина, сребро и паладий, също могат да бъдат включени за тази цел. Проучването използва модел GARCH за оценка на променливостта и възвръщаемостта на тези метали. Според резултатите от анализа, в разглеждания случай доходността, а не волатилността, е определящият фактор при избора на инвестиции, а портфейл, състоящ се от четири метала - злато, паладий, сребро и платина, е неефективен.

В статията на Самойлов Д.В. разглежда се индексът RTS и факторите, влияещи върху него. Анализиран е периодът от 2007 до 2009 г., като авторът разделя разглежданото време на три периода. Първият период е времето преди кризата, вторият се характеризира с покачване и падане на цените на петрола, третият е самата криза. За изследването са използвани следните данни: фючърси на цената на петрола (Dow Jones), индекси S&P 500, FTSE 100, RTS, VIX. Времевите редове бяха тествани за стационарност, тестът на Грейнджър за причинно-следствената връзка беше проведен, тестването на коинтеграцията беше проведено с помощта на теста на Йохансен и беше изграден векторен модел за коригиране на грешки. Според резултатите от теста на Грейнджър, в периода преди кризата руският борсов индекс е зависим от националните борсови индекси на САЩ и Великобритания, както и от индекса на волатилност VIX; последните са значително засегнати от цените на петрола. Самият кризисен период се характеризира с известно намаляване на влиянието на американските и британските индекси върху индекса RTS, но взаимовръзките на други променливи остават. При оценката на модела VEC беше разкрито значението на индекса S&P в първия и последния период, докато в периода на покачване на цените на петрола индексът VIX имаше значително влияние върху руския финансов индекс вместо него. Като цяло авторът стига до извода, че руският фондов пазар става все по-интегриран в световната икономика и корелиран с пазарите на западните страни.

Някои предишни проучвания за взаимосвързаността на националните фондови пазари са обобщени в таблица 1. Тук можете визуално да прегледате изследваните индикатори, индекси и държави, както и времевата рамка и кратки заключения, до които са достигнали различни автори в техните трудове.

Таблица № 1. Обобщаване на резултатите от предишни изследвания.

		Държави, индекси и други показатели
Пересецкий		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, петрол (WTI), газ, новини шокове.	Цените на петрола са загубили значението си от 2006 г. Индексите S&P 500 и Nikkei имат голямо влияние върху руския фондов пазар.
Пересецки, Корхонен		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, цена на петрола (WTI)	S&P 500 е важен за руския фондов пазар. Nikkei 225 оказва значително влияние върху индексите на развиващите се страни през целия разглеждан период. Въздействието на цените на петрола върху развиващите се пазари не е толкова значително. Русия се интегрира в световната икономика.
Пересецки, Ивантер		Индекси GKO, OFZ и др.	Интеграцията на руския фондов пазар в световната икономика нараства. Кризата от 1998 г. доведе до нейното отслабване.
Самойлов		RTSI, S&P 500, FTSE 100, цени на петрола, индекс VIX	Засилва се взаимосвързаността на разглежданите фондови пазари. Цените на петрола и S&P 500 стават по-значими по време на криза, докато влиянието на FTSE върху руския индекс пада.
		САЩ, Япония, Хонконг, Корея, Сингапур, Тайван	Борсовите индекси на всички разглеждани страни корелират помежду си; азиатската криза от 1997 г. доведе до укрепване на тези отношения.
Федорова, Назарова		Русия, САЩ, Германия, Великобритания, Япония, Китай	Връзките между разглежданите пазари са подчинени на процесите на глобализация и интеграция в световната икономика.
Гилмор, Макманъс		Чехия, Унгария, Полша, САЩ	Фондовите пазари на тези страни са силно взаимосвързани.
		САЩ и 15 развиващи се страни	Зависимостта на държавите от американския фондов пазар е толкова по-голяма, колкото по-близо е страната до САЩ. Освен това фондовите пазари на други страни си влияят взаимно, като това влияние е от особено значение в европейските страни и Япония.
Феликс, Дюфрен, Чатърджи		Тайланд, Малайзия, САЩ, Великобритания, Япония	Не се установи значима корелация между разглежданите фондови пазари в дългосрочен план.
Филактис, Равацоло		Хонконг, Южна Корея, Тайланд, Малайзия, Тайван, САЩ, Япония
		страни от Северна Америка	Интеграцията на фондовите пазари оказва значително влияние върху отношенията между разглежданите страни по време на кризата.
Башер, Садорски		Страни от БРИК, цена на петрола	Цената на петрола има най-голямо влияние върху борсовите индекси на Бразилия и Русия; ефектът от влияние върху пазарите на Китай и Индия е обратен.
Алуи, Нгуен, Нех		25 развиващи се страни, цена на петрола	Нямаше силно влияние на цената на петрола върху фондовите пазари на развиващите се страни. Има положителна връзка, но в дългосрочен план тя има малък ефект върху икономиките на развиващите се страни.
Уанг, Уанг, Хуанг		САЩ, Германия, Япония, Тайван, Китай, цена на петрола и златото, щатски долар	Съществува обратна зависимост между цените на златото и борсовите индекси на разглежданите страни.
		Индия, злато, индекс на цените на едро, петрол, инфлация, БВП	Съществени фактори за формиране на връзки между разглежданите променливи са цените на златото, индексът на цените на едро и инфлацията.
De Gooijer, Sivarajasingham		Развитите страни, страните от Югоизточна Азия	Азиатската финансова криза предшества засилената интеграция на фондовите пазари с развитите страни.
		Цени на златото	Кризисните периоди се характеризират със значителни колебания в цените на златото.
		САЩ, цена на петрола	Световните цени на петрола влияят пряко върху борсовия индекс на САЩ.
		Бразилия, Русия, Индия, Китай, цена на петрола	Не е открита значима корелация между цените на петрола и борсовите индекси на страните от БРИК.
Федорова, Панкратов		Русия, цена на петрола	Руският фондов пазар зависи пряко от цената на петрола.
		Русия, Китай, Япония, цена на петрола	Няма съществена зависимост на фондовите пазари на Индия, Русия и Китай от цената на петрола.
		FTSE 100 Цени на златото	Когато нестабилността на фондовия пазар се увеличи, котировките се повишават.
		Русия, S&P 500, цени на петрола, новини	За да се обясни доходността и нейната променливост, новинарските шокове не са значими. Въздействието на S&P и шоковете, свързани с него, е значително.
Джалолов, Миякоши		Русия, Германия, САЩ, цените на петрола и газа	Доходността на руския финансов пазар не зависи значително от цените на енергията.
Анатолиев		Русия, САЩ, Европа, Азия, цени на петрола	Цените на петрола постепенно губят значението си, американските борсови индекси, напротив, засилват влиянието си върху други икономики. Европейските пазари имат по-значително влияние върху руския фондов пазар, което е свързано с по-голяма степен на интеграция.
Федорова, Сафина, Литовка		RTSI, Dow Jones 65 Composite, FTSE 100, DAX, Nikkei 225, SSE Composite	Руският фондов пазар е обект на постоянно влияние от американския пазар. Световният фондов пазар е до голяма степен подвластен на процесите на икономическа глобализация и интеграция. Междупазарните взаимодействия стават все по-важни и значими за развитието на отделните пазари.
Федорова		RTSI, Бразилия, Индия, Китай, Южна Африка, цени на петрола	Връзката между цените на петрола и националните борсови индекси на разглежданите страни е положителна.
Федорова, Панкратов		MICEX, DAX, FTSE, DJA, HSI	Руският национален борсов индекс е по-силно повлиян от европейските пазари, особено германския. Значението на индекса Dow Jones за MICEX се увеличи по време на кризата.
Федорова		Обменни курсове на RTSI, евро и долар	Стабилният период се характеризира с обратна връзка между руския фондов пазар и обменния курс на щатския долар, докато обменният курс на еврото корелира слабо с индекса RTS. Всички тези взаимовръзки губят част от своето значение в криза.
Федорова		RTS, S&P 500, GOLDEN_DRAGON, DAX, VIX	Корелацията между националните фондови индекси на развиващите се страни и RTS е положителна. Оказа се, че руският фондов пазар не се влияе значително от индексите DAX и S&P. Установена е отрицателна корелация между руския национален фондов индекс и индекса на волатилност VIX.
Федорова, Черепенникова		RTS, цени на златото	Установена е отрицателна корелация между цените на златото и индекса RTS. Това беше особено забележимо в периоди на криза, когато цените на златото се повишиха, а котировките на руския борсов индекс паднаха.
Федорова, Ланец		BUSP, RTSI, BSE, SSEC, цени на златото	В разглежданите държави е установена взаимозависимостта на цените на златото и националните борсови индекси, която е значима в дългосрочен план. От общата картина се откроява само Китай, на фондовия пазар на който подобна зависимост не се проследява.

Както се вижда от таблица 1, мненията на различните учени по едни и същи въпроси често се различават. Въпреки това много автори отбелязват продължаващите процеси на глобализация и засилената интеграция на развиващите се страни в световната икономика. Влиянието на петрола също остава значително за фондовите пазари, но някои изследователи отбелязват, че влиянието му постепенно намалява. В тази статия ще бъде направен опит да се потвърдят или опровергаят тези заключения.

Финансова криза 2014-2015

Според много икономисти непосредственият тласък за началото на финансовата криза в Русия през 2014-2015 г. икономическите санкции, наложени от редица страни срещу Русия, както и спадът на цените на енергийните ресурси, въпреки че предпоставките за забавяне на растежа и рецесия възникнаха още през 2013 г.

Въпреки това, в допълнение към вече споменатите причини, е възможно да се идентифицират редица други фактори, които в по-голяма или по-малка степен повлияха на усложняването на икономическата ситуация в Русия. Сред тях някои икономисти посочват структурни промени и дисбаланси, продиктувани от факта, че страната все още не се е възстановила напълно от кризата от 2008-2009 г., както и някои неуспешни решения на държавата. По-специално, може би трябваше да се наблегне на диверсификацията на икономиката, тоест насочване на ресурси към развитието на различни индустрии в допълнение към енергийния комплекс. Поради липсата на алтернативи Русия стана твърде зависима от цените на петрола.

Един от първите етапи на кризата беше значителният спад в цените на петрола. Това се дължи на увеличаването на предлагането на петрол на световния пазар и имаше отрицателно въздействие върху няколко страни износителки на петрол наведнъж. Тъй като енергийните ресурси в Русия представляват значителен дял от целия износ, подобен спад на цените не може да засегне държавните приходи. Това събитие доведе до отслабване на националната валута, което обаче не може да се нарече недвусмислено неблагоприятно събитие, тъй като приходите от петрол останаха същите в рубли.

Друг фактор за началото на кризата бяха икономическите санкции срещу Русия, наложени от редица държави в отговор на анексирането на Крим. Към санкциите се присъединиха САЩ, много европейски държави, Япония и др. Те включват забрана за сътрудничество с различни банки, компании, както и предприятия от руския военно-промишлен комплекс. По тази причина Русия загуби голяма част от доходите си, а насложени върху структурната криза и спада на цените на петрола, санкциите нанесоха сериозни щети на икономиката на страната ни.

Като цяло финансовата криза в Русия беше продиктувана не само от външни, но и от вътрешни фактори. В същото време ще бъде интересно да се разкрие влиянието на руския национален фондов индекс, който отразява промените в руската икономика, върху фондовите пазари на други страни, както и световните пазари на петрол и злато.

Методика

Този раздел ще опише методите, използвани в това проучване. Основните точки на работата ще бъдат тестване за стационарност, причинно-следствена връзка по Грейнджър, тестване на времеви редове за коинтеграция и изграждане на VEC модел. Тъй като пробата трябва да бъде разделена на няколко части, съответстващи на определени периоди, тези методи за анализ ще бъдат приложени към всяка част поотделно.

Тестване на времеви редове за стационарност

Преди извършване на по-нататъшно изследване, първо трябва да се провери времевият ред за стационарност. Един конвенционален VAR модел може да бъде изграден само ако времевият ред е стационарен, така че резултатите от теста определят нашия избор между него и модела за коригиране на грешки.

Тестът на Дики-Фулър обикновено се използва за тестване на стационарността. В тази работа беше решено да се използва процедурата на Dolado et al., която се основава на разширения тест на Dickey-Fuller.

Тестът на Дики-Фулър се основава на следното уравнение:

Тъй като ще използваме разширения тест на Дики-Фулър (ADF), имайте предвид, че той е ненулев. Основната хипотеза е наличието на единичен корен, математически това се изразява в равенство. Ако бъде отхвърлено, тогава няма единични корени и времевите редове са стационарни.

Процедурата на Доладо-Дженкинсън е да оцени пет модела последователно. Това ни позволява да разберем как най-добре да приведем данните си в стационарна форма - като вземем първите разлики или като изградим регресия с линеен тренд.

Първо се извършва разширен тест на Дики-Фулър, който оценява модела с константа и тенденция. След това оценяваме значимостта на тенденцията в модела и ако хипотезата за нейната значимост бъде отхвърлена, извършваме ADF тест за модела без тенденция. Същите стъпки трябва да се предприемат, когато се оценява значимостта на константа. Последната стъпка е друг тест на Дики-Фулър, за да разберем дали има стационарност на тенденцията в данните или трябва да преминем към първите разлики.

Причинност според Грейнджър

Тестът на Грейнджър ви позволява да идентифицирате причинно-следствените връзки между променливите. В нашия случай това ще ни позволи да разберем естеството на връзката между националните фондови индекси на Русия, САЩ, Англия, Германия и Япония, както и да определим какво влияние оказват върху тях цените на петрола и златото. Тестът се основава на векторна авторегресия, като всяка две променливи се тестват по двойки. Влиянието във всяка двойка трябва да е едностранно, т.е. ако променливата хвлияе върху прогнозата на променливата г, Че гне трябва да повлияе на прогнозата х. Ако има взаимно влияние на две променливи, тогава най-вероятно те са значително повлияни от друга променлива.

Причинността по Грейнджър е необходимо, но не достатъчно условие за причинност.

F-статистиката се използва за извършване на теста на Грейнджър. Нулевата хипотеза е отричането на зависимостта на променливата хот променлива г; коефициентите в този случай се приравняват на нула. В алтернативната хипотеза променливите просто се разменят, тоест сега гне зависи от х. За да се намери причинно-следствена връзка, трябва да се отхвърли една от хипотезите - от това ще следва, че една променлива е значима за прогнозиране на другата. Ако и двете хипотези бъдат отхвърлени, тогава променливите ще бъдат взаимно свързани една с друга (и вероятно повлияни от третата променлива). Неотхвърлянето на хипотезите, на свой ред, ще позволи да се заключи, че няма никаква връзка между двете променливи.

Уравнението изглежда така:

Коинтеграционно тестване

За провеждане на по-нататъшни изследвания и определяне на типа на модела е необходимо също така тестване на времеви редове за коинтеграция. Ако се намери, тогава трябва да се изгради VECM - векторен модел за коригиране на грешки.

Говорим за съществуването на коинтеграция на нашите данни, когато има такава линейна комбинация от нестационарни времеви редове, която е стационарна. Тестът на Йохансен се използва за оценка на данните за коинтеграция.

За да се проведе тестът, данните трябва първо да бъдат оценени за стационарност, тъй като коинтеграцията е характеристика на нестационарните времеви редове.

За да се тества за коинтеграция, се оценява следният векторен авторегресивен модел:

Следващата стъпка в проверката на коинтеграцията на времеви редове с помощта на теста на Йохансен е следното уравнение:

Ключов момент в този подход е оценката на ранга на матрицата P. Тя съответства на броя на коинтегрираните вектори. Основната хипотеза съответства на нулев ранг на коинтеграция, тоест липсата на коинтеграция в данните. Ако рангът на матрицата е непълен, тогава времевите редове се коинтегрират.

Ще използваме Bayesian Information Criterion (BIC) и Akaike Information Criterion (AIC), за да обясним броя на закъсненията в тестовете на Granger и Johansen и да изберем реда на VAR модела. Необходимо е да се подобри качеството на модела, както и да се намали броят на неговите параметри.

Критерият за информация на Akaike в нашия случай се изчислява по следната формула:

Бейсовият информационен критерий изглежда така:

Трябва да изберем най-малките стойности на двата критерия, въз основа на тези показатели ще разберем каква дължина на забавянето трябва да се използва във всички модели.

Изграждане на VEC модел

Крайният етап от изследването е изграждането на векторен модел за коригиране на грешки. За разлика от обичайния VAR модел, той може да бъде построен в случай на нестационарни времеви редове.

Векторният модел за коригиране на грешки има следната форма:

Наред с векторната авторегресия беше решено да се анализират функциите на импулсния отговор (IRF) за индекса RTS. Анализът е извършен за всеки период - стабилен, предкризисен и самата криза - поотделно. Целта на изследването на тези функции беше да се проследи как RTS индексът реагира на единични отклонения (импулси) на обяснителните променливи.

Глава II. Емпирични резултати

Описание на данните

За изграждане на модела са използвани следните индекси: Русия (RTSI), САЩ (S&P 500), Англия (FTSE 100), Германия (DAX), Япония (Nikkei 225). Също така беше решено да се вземе предвид влиянието на цените на петрола и златото върху националните фондови индекси. За целта бяха взети фючърсни цени за тези две инвестиционни стоки (индекс Dow Jones). Използвани са дневни данни за периода от 5 януари 2012 г. до 30 април 2015 г.

Изборът на променливи се определя от целите на това изследване. Руският национален фондов индекс е ключов в нашия анализ; индексите на САЩ, Англия, Германия и Япония, по предположение, трябва да имат значително влияние върху него. Пазарите на злато и петрол играят важна роля в глобалната икономика и затова е интересно да се проследи влиянието на цените на тези инвестиционни стоки върху взаимодействията на националните борсови индекси.

Използваните в работата данни и техните обозначения в прогнозния модел са ясно показани в таблица № 2. За изграждане на модела се вземат логаритми на всички показатели. Първите разлики се използват за изграждане на VAR модел, ако времевият ред е нестационарен, но няма коинтеграция.

Таблица № 2. Символи за променливи.

Индекс	Символ	Логаритми	Първи разлики
Руски фондов индекс RTS
Американският борсов индекс S&P 500
Борсов индекс FTSE 100 в Обединеното кралство
Германският борсов индекс DAX 30
Японският борсов индекс Nikkei 225
Фючърсни цени на петрола
Фючърсни цени на златото

За удобство извадката е разделена на три части, всяка от които съответства на определен период:

· 1 септември 2014 г. - 31 декември 2014 г. (криза, рязък ръст на долара, 89 наблюдения);

· 2 януари 2015 г. - 30 април 2015 г. (начало на стабилизация, намаляване на колебанията на фондовите пазари, 84 наблюдения).

Ориз. 1. Логаритми на долара, RTS, фючърсни цени за петрол и злато.

Графиката ясно показва, че от септември 2014 г. започва ръстът на курса на долара и падането на индекса RTS (фиг. 1). Началото на януари 2015 г. бе белязано от спиране на спада и начало на стабилизиране на данните. Именно тези показатели послужиха като ориентир за разделянето на извадката на три части.

Последните два периода представляват най-голям интерес за изследването, тъй като бележат началото и развитието на кризата от 2014-2015 г. в Русия. По-спокойните икономически условия от 2012 и 2013 г. бяха взети за сравнение с периода на икономически сътресения, тъй като връзката между националните фондови индекси, както и влиянието на цените на петрола и златото върху тях в стабилни и кризисни времена, може да се различават.

По време на събирането на данните възникнаха някои проблеми, свързани с тяхната структура и характеристики. По-специално празниците, когато не се провежда търговия на фондовата борса, не винаги съвпадат помежду си в различните страни, поради което има пропуски в данните за индексите. Друга трудност беше, че откриването на търговските сесии на различните национални борсови индекси се извършва по различно време. Тоест, беше необходимо да се сравнят данни, които не съвпадат помежду си във времето. Това забавяне затруднява оценката на модела, тъй като различните индекси реагират на определени фактори по различно време; по същата причина някои индекси могат да имат по-силно влияние върху други. Тази времева разлика трябваше да бъде взета предвид в модела.

Беше решено да се запълнят празнините в данните със стойностите от предишното наблюдение. Тези пропуски, в които празниците на различни страни съвпадат един с друг, просто бяха премахнати от извадката. За да се пребори с втория проблем, беше въведена променлива за забавяне, т.е. зависимостта на цените на отваряне на руския фондов индекс от цените на затваряне на индексите в САЩ, Германия и Великобритания, фючърсните цени на златото и петрола от предишния ден и беше взет предвид текущият японски индекс.

В таблица 3 можете да видите описателната статистика на логаритмите на нашите данни за целия разглеждан период. Хипотезата за нормално разпределение за всички променливи се отхвърля при 5% ниво на значимост.

национален борсов индекс

Сега трябва да разгледаме отделно всеки период, на който е разделена нашата извадка. В предкризисния период все още се отхвърля хипотезата за нормално разпределение при 5% ниво на значимост за фючърсните цени на петрола и златото и всички национални фондови индекси, с изключение на RTSI (Таблица № 4). Разпределенията на почти всички променливи имат плосък връх, тъй като ексцесът е по-малък от 3. Разпределението на индекса FTSE 100 има дълъг ляв край, тъй като асиметрията е по-малка от нула.

Във втория период (криза) хипотезата на теста на Harke-Beer при 5% ниво на нормално разпределение се отхвърля само за цените на RTS, S&P 500 и петролните фючърси. Разпределенията на тези три променливи имат дълъг ляв край, тъй като стойността на асимметрията е по-малка от нула; можете също да забележите, че разпределението на цените на петролните фючърси има плосък връх (коефициент на ексцес по-малък от 3).

За периода на стабилизация не се отхвърля хипотезата за нормално разпределение при ниво на значимост от 5% за фючърсните цени на златото и петрола, както и за индекса RTS. Разпределенията на индексите S&P 500, DAX и FTSE 100 имат дълъг ляв край (коефициентът на изкривяване при тях е по-малък от нула). Дистрибуциите на DAX, Nikkei 225 и S&P 500 имат плосък връх, тъй като техният ексцес е по-малък от 3.

Отделно ще разгледаме стандартните отклонения на нашите променливи за всеки период и ще направим предварителни допускания относно промяната на борсовите индекси и фючърсните цени на златото и петрола, както и възможното им влияние едно върху друго.

Таблица № 7. Стандартни отклонения на променливите за всеки период.

Както може да се види от таблица № 7, ако вземем целия период на изследване като цяло, тогава доста високите стойности на стандартните отклонения принадлежат на цените на Nikkei 225, RTSI и петролните фючърси. Това говори за нестабилността и известната нестабилност на тези пазари през тези три плюс години. Разглеждането на по-кратките периоди, на които разделихме извадката, ще ни даде по-конкретни и смислени резултати, тъй като ще ни позволи да сравним периоди от време един с друг и да разберем кои пазари са станали по-стабилни през 2015 г. и кои не.

Така може да се види, че стандартното отклонение на променливата DAX е намаляло значително през втория период и само леко се е увеличило през третия, което показва относително стабилна позиция за този пазар. Намаление на стандартното отклонение спрямо предкризисния период се наблюдава и при S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100 и фючърсните цени на златото. През втория период е впечатляващо рязкото увеличение на стандартното отклонение на фючърсните цени на петрола и RTSI, от което можем да заключим, че тези две променливи са тясно свързани помежду си. Вярно е, че за разлика от цените на петрола, руският фондов индекс по време на стабилизационния период не можа да се върне към по-ниски стойности на стандартното отклонение.

Анализ на данни

Анализът се състои в изграждане на векторен модел за коригиране на грешки за данните от периода от 2 януари 2012 г. до 30 април 2015 г. Преди това е необходимо да се оцени времевият ред за стационарност и коинтеграция. Тестът на Грейнджър ще допълни нашето изследване чрез определяне на причинно-следствените връзки между променливите.

Проверка на стационарността с помощта на процедурата на Доладо-Дженкинсън.

Процедурата на Dolado et al. е да се оценят последователно пет модела, като се използва методът на най-малките квадрати. Първо се извършва разширен тест на Дики-Фулър за пълна статистика с тенденция и константа. След това проверяваме дали тенденцията трябва да бъде включена в модела; същото се прави за константа.

Таблица № 8 показва резултатите от процедурата Доладо-Дженкинсън за първия период (05.01.2012 г. – 29.08.2014 г.). Първо беше извършен разширен тест на Дики-Фулър за пълна статистика с тенденция и константа; според резултатите от него хипотезата за наличие на единичен корен се отхвърля при 5% ниво на значимост за всички индикатори, с изключение на S&P 500. След това се проверява необходимостта от включване на тенденция в модела - при 5%, тенденцията се оказа незначима за всички променливи. Тъй като тенденцията беше изключена от модела, следващата стъпка беше да се проведе ADF тест за статистиката с константа. Константата също трябваше да бъде тествана за значимост и при ниво на значимост от 5% тази хипотеза беше отхвърлена за всички индикатори. Освен това, разширеният тест на Дики-Фулър беше проведен без константа и без тенденция, хипотезата за наличието на единичен корен отново беше отхвърлена при 5% ниво на значимост.

Така времевите редове на всички променливи, с изключение на S&P 500, имат единичен корен и са стационарни в разликите. Данните за фондовия индекс на САЩ имат стационарност на тренда, моделът за този индикатор има както тренд, така и константа.

Броят на лаговете за всички променливи в периода преди кризата е нула според Bayesian Information Criterion (BIC).

Таблица № 8. Резултати от ADF теста за първия период (690 наблюдения).

		t-stat. за тенденция	ADF (постоянен модел)	t-stat. за константа		ADF (първи разлики)
Променлива

Колоната "заключение" в таблици 8, ​​9, 10 представя резултатите от самата процедура. DS означава наличието на стационарност в разликите (difference stationary), UR - наличието на единичен корен (unit root); TS - стационарност на тенденцията, C - наличие на константа, T - наличие на тенденция.

Таблици № 9 и 10 разглеждат последните два периода. Броят на лаговете за всички променливи тук също е равен на нула според байесовия информационен критерий, с изключение на фючърсните цени на петрола, за които този показател е равен на 1 през втория период.

В периода на кризата данните на всички показатели, с изключение на фючърсните цени на златото и петрола, са стационарни в разлики; хипотезата за значимостта на тенденцията и константата за тях се отхвърля при 5% ниво на значимост. Данните за фючърсните цени на златото и петрола са със стационарност на тренда, има константа в модела за петрола.

Всички данни през периода на стабилизация се характеризират със стационарност в разликите и липса на константа и тренд в моделите (Таблица № 10).

Таблица № 9. Резултати от ADF теста за втория период (88 наблюдения).

	ADF (модел с тенденция и константа)	t-stat. за тенденция	ADF (постоянен модел)	t-stat. за конст.		ADF (първи разлики)
Променлива

* Броят на лаговете е 1.

Таблица № 10. Резултати от ADF теста за трети период (84 наблюдения).

	ADF (модел с тенденция и константа)	t-stat. за тенденция	ADF (постоянен модел)	t-stat. за конст.		ADF (първи разлики)
Променлива

За да вземете решение за избора на модел, ще е необходимо също така да проверите серията за коинтеграция.

Причинност според Грейнджър

Тестът на Грейнджър ще ни позволи да определим причинно-следствените връзки между нашите променливи: националните фондови индекси на пет страни и фючърсните цени на петрола и златото.

Тъй като има пет работни дни в седмицата, през които се извършва търговия на борсите, което определя структурата на нашите данни, ние също ще вземем броя на забавянията за теста на Грейнджър равен на пет.

През първия период индексите Nikkei 225, RTS, S&P 500, както и цените на петролните фючърси имаха значителен принос към прогнозата на индекса DAX. FTSE 100 се оказа зависим от същите индикатори като германския борсов индекс. S&P 500 зависеше от Nikkei 225, докато RTSI беше повлиян от S&P 500, Nikkei 225 и фючърсните цени на петрола и златото.

Фигура 2. Причинно-следствени връзки в периода преди кризата.

По време на кризата връзките между показателите се промениха. DAX остана зависим от S&P 500, но вместо други фактори, които го влияят, се появиха фючърсни цени на златото. Златото в този период се оказа фактор, който има значителен принос в прогнозата на много променливи, в допълнение към германския индекс - FTSE 100, RTSI, Nikkei 225, S&P 500, както и фючърсните цени на петрола. Освен всичко друго, RTSI се оказа зависим от FTSE 100.

Подобни документи

Защо са необходими борсови индекси? История и география на индексите. индекси на борсата в САЩ. Индекси на други страни. Руски фондови индикатори. Индексни фондове, реални индекси, индексни акции. Методика за изчисляване на индекси.

резюме, добавено на 04/02/2003


Методи за изчисляване, същност, роля и цели на борсовите индекси. Класификация на борсовите индекси. Фактори, влияещи върху борсовия индекс. Влияние на борсовите индекси върху пазара. Руските фондови индекси и тяхната динамика. Взаимовръзка на фондовите и валутните пазари.

курсова работа, добавена на 06/03/2011


Борсовите индекси като инструмент за оценка на поведението на пазара на ценни книжа, отразяващ макроикономическите процеси. Основни видове индекси. Ролята на борсовите индекси. Теорията за създаване на борсови индекси. Индекси, използвани на световните и руски фондови пазари.

резюме, добавено на 04.04.2013 г


Същност, необходимост и методи за изчисляване на фондовите индекси, използването им като основа за борсова търговия на държавите. Характеристики и характеристики на борсовите индекси в Украйна, техните предимства и недостатъци. Признаци на идеален борсов индекс.

резюме, добавено на 11/08/2010


Връзка между валутния пазар и фондовия пазар. Влиянието на фондовия пазар върху FOREX пазара в дългосрочен и краткосрочен план. Анализ на валутния и фондовия пазар. Дългосрочна връзка между борсовите индекси на страната и националната валута на страната.

презентация, добавена на 15.12.2012 г


Определение за фондова борса. Първични и вторични ценни книжа. Производни финансови инструменти. Изчисляване на борсови индекси. Основните индекси на света. Анализ на динамиката на световните фондови борси в нестабилна икономическа ситуация.

курсова работа, добавена на 04/07/2011


Фондови борси в Русия и чужбина. Международни и руски изисквания към фондовите борси. Организационна структура и членове на фондовите борси. Сравнителна характеристика на фондовите борси. Перспективи за развитие на фондовите борси в Русия.

дисертация, добавена на 30.05.2002 г


Теория на фондовите индекси, методи за тяхното конструиране и изчисляване. Оценка на пазарната инфраструктура. Dow Jones, Standard & Poor's (S&P), Value Lane, Financial Times (FT). Индекси за оценка на фондовия пазар в Германия. Индекси за нови пазари.

курсова работа, добавена на 21.06.2011 г


Историята на създаването на фондовите борси. Признаци, функции и видове фондови борси. Методи за организиране на борсова търговия. Видове борсови сделки, борсови индекси. Руските фондови борси и тяхната роля в съвременната икономика. Ценни книжа, търгувани на фондовите борси.

курсова работа, добавена на 05/10/2016


Същност, роля и класификация на борсовите индекси. Методи за тяхното изчисляване. Синергетика и нови подходи към стари проблеми. Нелинейна пазарна икономика: Разнообразие на справедливостта и фрактална динамика. Показатели на Ляпунов. Хаотични свойства на обменните курсове.