Indeks(lat. - indikaator,) - statistiline suhteline näitaja, mis iseloomustab sotsiaalmajanduslike nähtuste suhet ajas, ruumis või tingliku tasandi valikut võrdlusaluseks. Indeksite abil on võimalik määrata kvantitatiivseid muutusi erinevates rahvamajanduse toimimise, sotsiaal-majanduslike protsesside arengu jne näitajates.

Majandustöös on indeksite abil võimalik objektiivselt ja täpselt näidata muutusi toodangu kasvus või languses, saagikuse muutusi, toodete hindade seisu, töötajate arvu, tööviljakuse, palkade seisu. , hindade muutused aktsiaturgudel ja teised.

Indeksid erinevad keskmistest väärtustest selle poolest, et need sisaldavad reeglina kokkuvõtlikke, üldistavaid näitajaid, st. väljendada mingit sisu, mis on omane kõikidele vaadeldavatele nähtustele ja protsessidele. Näiteks ei saa erinevaid tooteid tootvat ettevõtet hinnata tootmismahtude muutuse võrdlemisel lihtsa toodanguühikute liitmise teel, vaja on mingisugust ühist arvestit. Selline arvesti on kulu või kulu.

Kogu mitmekesisuse tõttu võib indeksid jagada kahte rühma. Mõned näitajad on väljendatud absoluutväärtustes, mis on iseloomulikud kõigile statistilise üldkogumi üksustele, teised on mõne üksuse kohta arvutatud näitajad (hindade, kulu, tootlikkuse, tööviljakuse, palkade jms näitajad). Tavapäraselt nimetatakse esimest näitajate rühma kvantitatiivne, ja teist rühma nimetatakse tavapäraselt kvaliteet näitajad. kõige tüüpilisem kvantitatiivne indeks on mahuindeks, s.o. toodangu füüsilise mahu indeks, kaubakäive, rahvatulu jne.

Kvaliteediindeksid --- need on hindade, omahinna, turustuskulude, rubla ostujõu, tööviljakuse jne indeksid.

Elementide katvuse seisukohalt on individuaalsed ja üldindeksid..

Individuaalsed indeksid tähistatakse (i)-ga ja iseloomustavad komplekti kuuluvate üksikute elementide dünaamikat.

Sõltuvalt arvutusmeetodist üldindeksid (I) jagatud:

- täitematerjal;

- individuaalsed keskmised (aritmeetilised ja harmoonilised keskmised)

H ja t / käibe näites võtke arvesse kõiki loetletud indekseid:

Tutvustame sümboleid: p - hind, q - füüsiline maht t / käive ehk müüdud kaupade arv. Hinna (p) ja müüdud kauba koguse (q) korrutis

Annab t/pööret: p * q = pq.

Individuaalsed indeksid on ühekaupa , sest iseloomustada ühe toote hinna või füüsilise massi muutust aruandeperioodil võrreldes baastootega,

Individuaalne hinnaindeks on tähistatud (i p) ja arvutatakse järgmise valemi abil: i p = p 1 / p 0

kus / p 0 on baasperioodi hind;

p 1 - hind aruandeperioodil.

Kui vastavalt probleemi seisukorrale on hindade muutus antud %, siis i p määratakse järgmise valemiga:

i p = 100 + hinnamuutus %

Kus jaanuari hind on baasperioodi hind ja septembri hind võrdlusperioodi hind.

Näiteks: õunte individuaalne hinnaindeks on: 38,2: 37,5= 1,019, mis tähendab 1 kg hinda. Septembris kasvasid õunad jaanuariga võrreldes 1,9%.

(indeksi väärtust 1,019 väljendati % 1,019x100% = 101,9%, 101,9% - 100% = + 1,9%).

Füüsikalise mahu t/käibe individuaalset indeksit tähistatakse i q-ga ja see arvutatakse järgmise valemiga:

i = q 1 / q 0 kus q 0 --- kauba füüsiline maht baasperioodil;

q 1---- sama toote füüsiline maht aruandeperioodil.

Üldindeksid on multikaubad sest määrata kindlaks kõigi või mitme kauba hindade muutus või kaubamassi füüsiline maht. Koondindeksid toimivad üldindeksi peamise vormina, A keskmised indeksid mis saadakse agregaadi teisendamisel. (Vt tabel 5.)

Majanduskategooriates on sõltuvus: hind korrutatuna kaupade massi füüsilise mahuga annab tonni / käive (p x q = pq). Sama seos on ka indeksites: hinnaindeks korrutatuna füüsilise mahuindeksiga annab tonni/käibe indeksi: Ip x Iq = Ipq

Kui märgitud 2 esimese indeksi asemel kirjutame üles hindade ja kauba massi füüsilise mahu koondindeksid, siis saame käibeindeks tegelikes hindades, mis näitab kahest tegurist (hinnad ja kogus) tingitud käibe muutust.

(Vt tabel 5.) Indeksite seos on näidatud tabelis 6.

NÄIDE 2. Arvutage poes kaupade müügi andmete põhjal:

1) iga toote individuaalsed hinnaindeksid;

2) KESKMINE HARMOONILINE hinnaindeks;

3) Füüsikalise mahu t/tagasitulu VÕRDLUSARITMEETILINE indeks;

4) KOGUINDEKS T / KÄIVE tegelikes hindades;

5) Tuvastage indeksite seos suhtelises ja absoluutses väärtuses.

Individuaalsete indeksite määramiseks kasutame valemit:

i p = 100 + hinnamuutus %

Siis näiteks i p punkti A jaoks i p = 100 +5 = 1,05 ,jne.

Keskmiste indeksite arvutamiseks kasutame tabelis 5 toodud valemeid

Kaubad	Realiseerimine t.r.	Hinnamuutus %	I	pq/i
Alus Per.	otch.trans.
A		480.5	+5	1.050	457.6
B	680.7	690.9	+10.5	1.105	625.2
IN	215.6	250.8		1.000	250.8
Kokku:	1306.3	1422.2			1333.7
Keskmine harmooniline hinnaindeks	1.066
Füüsikalise aine aritmeetiline keskmine indeks. maht t/o	1.021
Levinud indeksite komponentide seose valem	1.089
Üldindeks t / o	1.089

Järeldus: t/käive aruandeperioodil kasvas võrreldes baasperioodiga 8,9%, sh. t/käive suurenes kaupade hinnamuutuste tõttu 6,6% ja füüsilise massi muutuse tõttu 2,1%.

Tonn / käibe absoluutne kasv hinnamuutuste tõttu: (1422,2 - 1333,7 = + 88,5 t.r.), füüsikalise massi muutumise tõttu: (1333,7 - 1306,3 = + 27,4 t. R.).

t / käibe absoluutne kasv kahe teguri tõttu = (1422,2 - 1306,3 \u003d 115,9 tr.)

Indeksite seos suhtelises mõttes:

Ip x Iq = Ipq , asendame väärtused selle valemiga: 1,089 \u003d 1,066 x 1,021

Suhe absoluutarvudes:

Δåpq (p q) = Δåpq (p) + Δåpq (q)

Asendage väärtused:

115.9t.r. = 88,5t.r. + 27,4t.r

Ph.D., Dot. Osakond E&ASU UTI TPÜ

MAAILMA AKTSIAINDEKSIDE JA VENEMAA RTS INDIKAATORI KORRELAATSIOONI ANALÜÜS

Aktsiaindeksid on aluseks tuletisinstrumentidele, mida kasutatakse investeerimise eesmärgil. Need on teatud väärtpaberirühma hinnamuutuste koondnäitajad. Kui analüüsida aktsiaindeksi varasemat seisu ja selle hetkeväärtust, siis saame selle aluseks oleva arvutuse põhjal määrata väärtpaberigrupis domineeriva dünaamika. Seetõttu on olulisemad indeksi muutused ajas, kuna need võimaldavad hinnata turu üldist suunda. Seega võib aktsiaindeks sõltuvalt indikaatorite valikust kajastada teatud väärtpaberigrupi, muude varade ja turu kui terviku käitumist. Olenevalt sellest, millised väärtpaberid moodustavad indeksi arvutamisel kasutatava valimi, iseloomustavad: turgu tervikuna, teatud väärtpaberiklassi turgu (riigi võlakirjad, ettevõtete võlakirjad, aktsiad), valdkondlikku turgu (ettevõtete väärtpaberid). samas tööstusharus: telekommunikatsioon, transport, kindlustus, Interneti sektor). Aktsiaindeksite vaheliste seoste uurimine väljendab üldist trendi kaasaegse maailmamajanduse arengus.

Hetkel on maailmas umbes 500 erinevat aktsiaindeksit, maailma omadest tuleb ära märkida: Dow Jones, MEXComposite, NASDAQ 100, NYSEComposite, CAC-40, CACGeneral, DAX 30, FT-SE 100, Nikkei, TSE 300, IPC, Hang Seng Index ja Venemaa omadest - RTS ja MICEX. Pidevalt täiustatakse indeksite arvutamise meetodeid, mis võimaldab hoida aktsianäitajate adekvaatsust seoses uute turumuutustega.

Aktsiaindeksite uurimiseks on palju võimalusi: keskmised ja liikuvad keskmised, regressioonanalüüs, Fourier analüüs jne. Selle valdkonna uuringute arengut soodustab turutingimuste dünaamikat iseloomustava kvantitatiivse statistika kättesaadavus aktsiaindeksite näol, mis aitab kaasa uurimistulemuste kõrgele praktilisele väärtusele. Globaalsete aktsiaturu näitajate seoste uurimiseks on parim meetod korrelatsioonianalüüs.

RTS indeksi ja enamiku maailma aktsianäitajate vahelist seost võib iseloomustada kui ebastabiilset (tabel 1). RTS indeksi tugevaimat koostoimet 2009. aastal saab jälgida Austria (0,82), Soome (0,81), Suurbritannia (0,81) ja Ukraina (0,80) indeksitega. 2010. aastal täheldati korrelatsiooni Kanada (0,96), Ukraina (0,94), Austria (0,93), Austraalia (0,93), Saksamaa (0,92), USA (0,92) indeksitega. 2011. aastal täheldati tugevat koostoimet Taani (0,64), Austria (0,61), Suurbritannia (0,63) ja Hollandi (0,62) indeksitega.

Tabel 1

Maailma aktsianäitajate korrelatsioonikoefitsiendid

RTS indeksiga

Korrelatsiooniindeksi nimi	Indeksi kokkulepe	Korrelatsioonikordaja
2009. aasta jaoks	2010. aasta jaoks	2011. aasta jaoks
Kanada TSE300	TSE	0,78	0,96	0,44
Ukraina garantiipreemiaandmete allikas	PFTS	0,80	0,94	0,44
Austraalia Kõik tavalised	ASX	0,76	0,93	0,47
Saksamaa DAX	DAX	0,74	0,92	0,59
USA S&P 500	SPX	0,74	0,92	0,31
AustriaATX	ATX	0,82	0,92	0,61
Taani KFX	KFX	0,79	0,92	0,64
Singapore Straits Times	STI	0,79	0,91	0,57
Soome Helsingi kindral	HEX	0,81	0,91	0,57
Ühendkuningriigi FTSE 100	FTSE	0,81	0,90	0,63
Hollandi AEX General	AEX	0,78	0,90	0,62
Kreeka üldaktsia	ASE	0,75	0,89	0,58
Pakistan Karachi 100	KSE	0,74	0,89	0,03
Hispaania Madridi kindral	IGBM	0,72	0,88	0,56
Ungari BUX	BUX	0,73	0,88	0,52
Poola Varssavi börs	WIG20	0,74	0,87	0,62
Prantsusmaa SERT 40	SERT	0,74	0,86	0,61
Belgia BEL20	BEL20	0,76	0,86	0,52
Iisrael TA100	TA100	0,69	0,85	0,57
Jaapan Nikkei 225	NIKKEI	0,70	0,82	0,44
Argentina	MERVAL	0,70	0,82	0,40
Malaisia ​​KLSE Comp.	KLSE	0,68	0,80	0,42
S. Korea Seoul Comp.	KS11	0,69	0,80	0,46
Peruu Lima kindral	IGRA	0,66	0,80	0,48
Mehhiko IPC	IPC	0,66	0,75	0,43
Hiina Shanghai Comp.	SSEC	0,64	0,69	0,25
India BSE 30	BSE	0,67	0,69	0,41
Türgi ISE National 100	XU100	0,69	0,67	0,60
Indoneesia Jakarta Comp.	JKSE	0,72	0,65	0,45
Brasiilia Bovespa	BUSP	0,65	0,57	0,46
Tšiili IPSA	IPSA	0,70	0,34	0,44

Tabelist. 1, järeldub, et RTS indeksi korrelatsiooni maailma aktsianäitajatega mõjutab riigi geograafiline asukoht ja osatähtsus maailmamajanduses. Kõige nõrgem seos on Aasia (Hiina, Türgi ja India) ning Ladina-Ameerika (Mehhiko, Peruu ja Brasiilia) turgudega. RTS indeksi stabiilset sõltuvust täheldatakse riikide: Prantsusmaa, Taani ja Suurbritannia indeksitega. Venemaa indeksi ja välismaiste indeksi korrelatsioonikoefitsientide võrdlev analüüs annab aimu üksikute maailmaturgude mõjuastmest Venemaa aktsiaturule. Saadud andmete põhjal on võimalik uurida maailmaturgude arengutrendi, jälgida Venemaa ja välismaiste indeksite korrelatsioonikoefitsientide dünaamikat: koefitsiendi märkimisväärne langus annab signaali suhte nõrgenemisest ning vastupidi.

Seoste uurimisel on tunnused, mis on seotud indeksite vahelise korrelatsiooni mõõtmisega:

Esiteks mõõdetakse korrelatsioonikordajat mitte aktsiaindeksite, vaid aktsiaindeksite suhteliste muutuste vahel: mida pikem on uuringuperiood, seda suurem on moonutus.

Teiseks on väga oluline läheneda aktsiaindeksite muutumisperioodi valiku küsimusele: mida lühem on tootlusperiood, seda tõenäolisem on, et korrelatsioonikordaja ei võta arvesse tegelikke mõjusid, mis avalduvad teatav mahajäämus; perioodi pikenedes vaatluste arv väheneb ja vastavalt sellele muutub korrelatsioonikordaja vähem oluliseks.

Kolmandaks, korrelatsioonikordaja dünaamikat hinnates kerkib esile probleem, et korrelatsiooni hinnang teatud perioodidel moondub aktsiaindeksite kõikumiste amplituudi muutuste tõttu.

Aktsiaindeksite seoste uurimine on turumajanduse objektiivne vajadus, kuna need peegeldavad teatud väärtpaberite komplekti arengutaset. See võimaldab kasutada indekseid nii globaalsete turuprotsesside hindamiseks kui ka hetke turu infrastruktuuri mõõtmiseks. Kaasaegse majandusarengu objektiivsed tingimused nõuavad üha enam usaldusväärsete meetodite väljatöötamist aktsiaindeksite kvantitatiivseks ja kvalitatiivseks hindamiseks.

1. Aktsiaindeksid. Arvutusmeetodid. [Elektrooniline ressurss].

2. RTS indeksi ja teiste RZB näitajate korrelatsioon. Osa 1. [Elektrooniline ressurss].

3. Aktsiaindeksid. Definitsioon ja arvutusmeetodid. [Elektrooniline ressurss].

4. Aktsiaindeksid. Definitsioon ja arvutusmeetodid. [Elektrooniline ressurss].

© Platonova A.S., 2012

UDK 330.3

BBC 455

Popova A.A.,

BashSU õpilane, Ufa

Teadusnõustaja - Alekseeva L.E.,

Perse. STEP BashGU osakond, Ufa

MIKS VENEMAL EI TÖÖTA

MAJANDUSSEADUSED?

Kaasaegne Venemaa majandus on jätkuvalt pikaajalises pikaajalises majanduskriisis, mis ei suuda paljudes aspektides saavutada 1990. aastate alguse kriisieelseid näitajaid. Maailma majandusarengu praeguse etapi tunnuseks on pikaajalise tsükli suurenenud laine alguse kombinatsioon keskpika kriisiga. Depressiivset kriisijärgset majandust iseloomustavad enamikus riikides madalad hinnad ja deflatsiooniprotsessid, mis on keskpika perioodi kriisi ja depressiooni faasi puhul üsna loomulik. Venemaa majanduse jaoks on hinnakasvu määrad stabiilsed ja kriisi jaoks piisavalt kõrged. Mis on selle põhjuseks ja miks on Venemaal erinevalt teistest riikidest oma arengutee?

Küsimuse inflatsiooni ja tootmise languse vahelisest seosest tõstatas J. M. Keynes oma depressiooni majanduse teoorias. Keynesi teooria kohaselt ei tohiks surutud majanduse majanduskasvuga kaasneda hinnatõus. Uue tehnoloogilise korra kujunemise alguses on majandus surutud seisundis ja kõik Keynesi teooria järeldused õigustavad end.

Miks siis Venemaa majanduses need seadused ei kehti ja tootmise langusega majanduskriisi tingimustes kaasnevad üsna olulised inflatsioonimäärad? Mis määrab hinnatõusu kaasaegses kriisijärgses Venemaa majanduses?

Võimaliku hinnatõusu üheks elemendiks võib olla palgatõus. Kriisi- ja kriisijärgset perioodi (2008-2010) iseloomustab aga reaal- ja isegi nominaalpalga langus. Seega ei saa palgakasv olla kindlaksmääratud perioodi hinnakasvu allikaks. Lisaks on palgad meil erinevalt arenenud riikidest nii madalal tasemel, et paljude aastate jooksul ei moodusta see rohkem kui 1/3 loodud SKTst, ülejäänud 2/3 on muude tegurite, sealhulgas tooraine maksumus. , materjalid ja meedia. See on viimane kuluelement, mis on meie riigis eriti oluline, just selle jaoks kasvavad hinnad pidevalt ja mitte seetõttu, et see on tingitud mingitest turupõhjustest, vaid vastavalt „Pikaajalise sotsiaal- Venemaa majandusareng kuni 2020. Selle kontseptsiooni kohaselt peaks elektri keskmine hind tõusma aastatel 2011-2015. - vahemikus 35 kuni 45% ja on 2015. aastal praeguse määraga - 7,8 - 8 senti kW kohta ning 2016.-2020. - vahemikus 15-25% ja 9,5-10,6 senti kW kohta 2020. aastal. Aastatel 2011-2015 tõuseb keskmine gaasihind kõikidele tarbijakategooriatele. 1,5-1,6 korda aastatel 2016-2020 - 2-5% võrra. Selle kontseptsiooni elluviimine põhjustab praegust hinnatõusu Venemaa turul, süvendades majanduskriisi ja süvendades Venemaa ühiskonna diferentseerumist, sest statistika kohaselt kannatavad inflatsiooni all kõige vaesemad elanikkonnarühmad. Loomulikud monopolid saavad kasu tõusvatest hindadest, mis saavad kolossaalset tulu, omastades majanduslikku renti rahvuslikuks aardeks olevate loodusvarade kasutamisest, samuti omastavad nad monopoolset renti, jagades need sissetulekud väikese arvu aktsionäride vahel, kes on niigi vaesusest kaugel. .

Seega on ilma energiahindu külmutamata võimalik inflatsiooni peatada.

Ilmselt tuleks kriisist väljapääsu otsida maksejõulise tarbijanõudluse stimuleerimisest, mis on määrav, sest isegi investeerimisnõudlus, mille tekkimisest nii palju räägitakse, on tuletatud tarbekaupade nõudlusest. Tekib tarbijanõudlus, tekib raha, et ettevõtjad saaksid investeerida tootmise arendamisse, sest statistika järgi on praegusel etapil peamiseks investeeringuallikaks ettevõtete omavahendid.

Artikli lõpetuseks märgin, et tänapäeva tingimustes on riik kutsutud kaitsma ühiskonna huve, vastasel juhul lakkavad toimimast ka objektiivsed majandusanalüüsid ning majandusolukorra arengut on raske ette kujutada ja prognoosida.

Kasutatud kirjanduse loetelu

1. Föderaalne osariigi statistikateenistus: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/

2. Glazyev S.Yu. Sotsiaal-majandusliku arengu strateegia ja kontseptsioon aastani 2020: majandusanalüüs / www.apn.ru

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

Olulisemate indeksite vahel on omavahelised seosed, mis võimaldavad mõne indeksi alusel saada ka teisi. Teades näiteks ahelindeksite väärtust teatud aja jooksul, on võimalik arvutada põhiindekseid. Ja vastupidi, kui põhiindeksid on teada, siis jagades ühe neist teisega, saab ahelindeksid.

Olemasolevad seosed olulisemate indeksite vahel võimaldavad tuvastada erinevate tegurite mõju uuritava nähtuse muutumisele, näiteks toodangu omahinna indeksi, toodangu füüsilise mahu ja hindade seost. Seotud on ka muud indeksid. Seega on tootmiskulude indeks tootmiskulude indeksi ja toodangu füüsilise mahu indeksi korrutis:

Tootmisele kulunud aja indeksi saab toodangu füüsilise mahu ja väärtuse indeksi, töömahukuse indeksi pöördarvu korrutamise tulemusena, s.o. tööviljakuse indeks:

Tootmise füüsilise mahu indeksite ja tööviljakuse indeksi vahel on oluline seos.

Tööviljakuse indeks arvutatakse järgmise valemi alusel:

,

need. kujutab keskmise toodangu suhet (võrreldavates hindades) ajaühiku (või töötaja kohta) kohta jooksval ja baasperioodil.

Tootmise füüsilise mahu indeks võrdub tööviljakuse indeksi ja töötundide (või töötajate arvu) indeksi korrutisega:

.

Üksikute indeksite omavahelist seost saab kasutada uuritavat nähtust mõjutavate üksikute tegurite tuvastamiseks.

8. Laspeyresi ja Paasche indeksite omadused:

Turumajanduses on kvalitatiivsete näitajate indeksite hulgas eriline koht hinnaindeksitel.

Hinnaindeksi põhieesmärk on hinnata tööstuslike ja mittetööstuslike tarbekaupade hindade dünaamikat. Lisaks toimib hinnaindeks makromajanduslikes uuringutes inflatsiooni üldise mõõdikuna; kasutatakse seadusega kehtestatud miinimumpalga korrigeerimisel, maksumäärade kehtestamisel.

Hinnaindeksid on vajalikud tasuvusuuringute ja uute ettevõtete rajamise projektide väljatöötamisel. Nendest ei saa loobuda rahvamajanduse arvepidamise süsteemi põhinäitajate (kogu sotsiaalprodukt, rahvatulu, kapitaliinvesteeringud jne) tegelikest (jooksev) hindadest võrreldavateks arvutamisel.

Seega Hinnaindeksid on vajalikud kahe probleemi lahendamiseks:

inflatsiooniprotsesside dünaamika kajastamine riigi rahvamajanduses;

SNA olulisemate kulunäitajate ümberarvutamine tegelikest hindadest võrreldavatele sotsiaalmajanduslike nähtuste dünaamikat uurides.

Nende ülesannete täitmiseks kasutatakse kahte tüüpi indekseid, mis on sisult erinevad:

tegelik hinnaindeks;

deflaatori indeks.

Riigi majandus- ja sotsiaalpoliitikas laialdaselt kasutatav hinnastatistika üks olulisemaid näitajaid on tarbijahinnaindeks (CPI). Seda kasutatakse valitsuse sotsiaalprogrammide läbivaatamiseks, see on miinimumpalga tõstmise aluseks, peegeldab raha tegelikku ostujõudu, mida erinevad elanikkonnarühmad peavad oma materiaalsete, kultuuriliste ja vaimsete vajaduste rahuldamiseks.

Börsiindeks on arvutuslik väärtus, mis kujuneb kõigi selle indeksi arvutamisel arvesse võetud aktsiate hindade alusel, millega sellel börsil kaubeldakse.

Aktsiaindeksid arvutatakse teatud arvu väärtpaberite alusel. Aktsiate arv, mis mõjutab teatud aktsiaindeksi arvutamist, märgitakse tavaliselt selle nime lõppu, näiteks DAX 30, CAC 40, FTSE 100. Seega peegeldab aktsiaindeksi väärtuse muutus hinnadünaamikat kümnetest, sadadest ja isegi mitmest tuhandest aktsiast.

Börsiindeksid on spetsiaalsed matemaatilised näitajad, mis kajastavad börsi, turusektorite või mõne muu turul ringleva varade rühma dünaamikat.

Aktsiaindeksid on instrumendid, mis annavad aimu aktsiaturgude hetkeseisust ehk teisisõnu näitavad turu suunda. Sageli nimetatakse neid ka aktsiateks.

Aktsiaindeks on analüütikutele eriti huvitav dünaamikas: turu liikumise suuna hindamine toimub just indeksi ajas muutumise põhjal ning valitud grupi aktsiate hinnad võivad muutuda absoluutselt erinevates suundades. . Olenevalt valitud näitajatest võimaldavad aktsiaindeksid saada ettekujutuse muutustest ühe sektori või kogu turu sees.

Kaasaegsel väärtpaberiturul on mitmesuguseid börsi (aktsia) indekseid. Indeksid võivad olla valdkondlikud, piirkondlikud, liit- ja globaalsed. Neid saab kasutada igal turul: kaup, valuuta, aktsia. Tänapäeval on ringluses üle kahe tuhande erineva aktsiaindeksi. Peamiste aktsiaindeksite näitajate avaldamine on avalikult leitav.

BÖÖRSIINDEKSIDE FUNKTSIOONID

Aktsiaindeksid leiutati selleks, et kauplejad saaksid turul toimuva kohta vajalikku infot. Seetõttu täitsid nad esialgu ainult informatiivset funktsiooni. Peegeldades aktsianoteeringute liikumissuunda - üles või alla, näitasid indeksid börsituru trende ja nende arengu kiirust.

Aja jooksul ja aktsiaindeksite arendamise tehnika täiustamisel ilmnesid ka nende uued funktsioonid:
1. Indikatiivne funktsioon - aktsiaindeks on lähtepunktiks investorite ja portfellihaldurite käitumise analüüsimisel.
2. Demonstratiivne funktsioon - võrdlusalus investeerimisportfelli väärtpaberite valimiseks, investeerimise suuna ja osakaalu määramiseks.
3. Diagnostiline funktsioon: teatud aktsiate hinna muutust saab võrrelda turu või segmendi indeksiga ja teha järeldusi aktsiate nõudluse kohta kogu turu kontekstis.
4. Ennustav funktsioon - teatud andmete kogumine aktsiaindeksite seisu kohta võimaldas neid kasutada prognoosina.
5. Spekulatiivne funktsioon (kaubanduse objekt) - aktsiaindeksid on võimelised koheselt reageerima muutustele väga paljudes majanduslikes, poliitilistes ja sotsiaalsetes nähtustes.

VASUTAINDEKSIDE ARVUTAMISE MEETODID

Aktsiaindeksite arvutamiseks kasutatakse nelja peamist meetodit:
1. Aritmeetilise keskmise meetod on lihtne.
2. Lihtne geomeetrilise keskmise meetod.
3. Aritmeetilise kaalutud keskmise meetod.
4. Kaalutud geomeetrilise keskmise meetod.

Lihtne aritmeetiline keskmine arvutatakse järgmiselt: kõigi indeksisse kuuluvate varade hinnad börsi lõpu seisuga liidetakse ja summa jagatakse varade arvuga. See meetod on kõige lihtsam. Selle puuduseks on see, et see ei võta arvesse iga vara kaalu. Praegu kasutatakse seda meetodit Dow Jonesi indeksite arvutamiseks.

Geomeetrilise keskmise lihtne meetod viiakse läbi indeksi moodustavate aktsiate hindade korrutamisel. See korrutis viiakse seejärel n-nda juureni, kus n on aktsiate arv indeksis. See ei võta arvesse ka erinevate ettevõtete aktsiate kauplemismahtude erinevust.

Indeksi arvutamise valem kaalutud aritmeetilise keskmise meetodil ja kaalutud geomeetrilise keskmise meetodil sisaldab lisaelementi. Kõige sagedamini kasutatakse kaaluna ettevõtte turukapitalisatsiooni. Need. ettevõtte hinna muutus korrutatakse selle suurusega (kapitalisatsioon). Selline kaalumine toob kaasa asjaolu, et suured ettevõtted mõjutavad indeksit oluliselt rohkem kui väikesed.

Aktsiaindeksit saab arvutada teatud sagedusega:
1. Iga kuu alguses (konkreetsel kuupäeval).
2. Iga päev määratud ajaks (Skate-Pressi indeksid arvutatakse iga päev kella 14-ks Moskva aja järgi), järgides kauplemisseansi tulemusi (RTS süsteemiindeksid).
3. Reaalajas (maailmaindeks arvutatakse ümber kohe pärast järgmise tehingu tegemist).

Aktsiaindeks eraldivõetuna, ilma seoseta teiste indeksitega, ei paku erilist huvi. Need on väärtuslikud selle poolest, et need on arvutatud kindlal kuupäeval ja kokkuvõttes kujutavad endast teatud pilti.

PEAMISED BÖÖRSIINDEKSED

Dow Jonesi aktsiaindeks (DJIA) on üks kuulsamaid indekseid maailmas. Seda kasutati esmakordselt üle saja aasta tagasi. Alates 1928. aastast on indeksit arvutatud järjekindlalt kolmekümne ettevõtte aktsiahindade alusel. Nende kolmekümne suurima USA ettevõtte aktsiahindade aritmeetiline keskmine, mida nimetatakse ka "blue chipiks" (blue chips), on kuulus Dow Jonesi aktsiaindeks. Selle väärtust mõõdetakse punktides. Indeksi tõus (või langus) ühe punkti võrra tähendab, et arvestusse kaasatud aktsiate keskmine hind on tõusnud (või langenud) ühe dollari võrra.

Lisaks põhilisele arvutatakse Dow Jonesi aktsiaindekseid ka konkreetsete turusektorite jaoks:
a) 20 juhtiva transpordiettevõtte aktsiate eest;
b) 15 juhtiva kommunaalettevõtte aktsiate eest;
c) liitindeks, mis sisaldab 65 ettevõtte aktsia hindu;
d) mitmed muud indeksid.

Dow Jonesi indeksi väärtus ulatub USAst palju kaugemale. Kuna New Yorgi börs koondab umbes 50% arenenud riikide kogu börsikäibest. Seda silmas pidades arvutatakse see börsidel välja ja teatatakse ametlikult iga poole tunni tagant.

DAX aktsiaindeks (DAX 30) võeti esmakordselt kasutusele 1988. aastal ja on täna Saksamaa peamine aktsiaindeks. Selle arvutamisel võetakse arvesse kolmekümne juhtiva Saksa ettevõtte aktsiahindu erinevatest majandussektoritest. DAX30 indeksi arvutusse kaasatud ettevõtete aktsiad on noteeritud Frankfurdi börsil. Indeksit kaalutakse turukapitalisatsiooni järgi.

Elektroonilises süsteemis kauplemise tulemuste järgi arvutatakse Xetra DAX indeks, see langeb praktiliselt kokku DAX 30-ga. Elektrooniline seanss on aga pikem, mistõttu võivad sulgemishinnad oluliselt erineda. Arvutatakse ka 320 ettevõtte aktsiate DAX 100 ja CDAX liitindeks.

FTSE 100 (Footsy) aktsiaindeksit hakati arvutama 3. jaanuaril 1984. aastal. See on kaalutud aritmeetiline indeks, mis on arvutatud Londoni börsil noteeritud 100 suurima Ühendkuningriigi ettevõtte turukapitalisatsiooni järgi.

Kord kolme kuu jooksul valitakse kvartali lõpus Londoni börsi nimekirjast välja 250 ettevõtet, mis paiknevad 101.-350. Nende aktsiate noteeringute põhjal arvutatakse kaalutud keskmine börsiindeks kapitalisatsiooni järgi - FTSE 250 indeks.

350 Londoni börsil noteeritud ettevõtte aktsiatele arvutatakse aktsiaindeks FTSE 350, mis ühendab endas indeksid FTSE 100 ja FTSE 250. FTSE 350-sse mittekuuluvate aktsiate arvestamiseks arvutatakse eraldi aktsiaindeks. - FTSE SmallCap.

Nikkei on välja antud alates 1950. aasta septembrist. See arvutatakse Tokyo börsi esimese sektsiooni 225 kõige aktiivsemalt kaubeldava ettevõtte aktsiahindade kaalutud keskmisena.

NASDAQi perekonna aktsiaindeksid on mõeldud usaldusväärseks orienteerumiseks USA kõrgtehnoloogilisel turul ning aitavad adekvaatselt arvestada USA poliitiliste ja majanduslike sündmuste mõju selle turu toimimisega seotud ärivaldkondadele. Tuntuimad on NASDAQ 100 ja NASDAQ Composite indeksid ning viimase indeksi arvutamisel kasutatakse pea kõiki NASDAQ börsil kaubeldavaid aktsiaid. Need on kõrgtehnoloogiliste ettevõtete aktsiad, mis tegelevad arvutiseadmete ja -seadmete tootmise, tarkvara ja telekommunikatsiooni loomise ning biotehnoloogia saavutuste tutvustamisega.

Prantsusmaa aktsiaturu peamised indeksid on САС-40 ja САС General. CAC 40 arvutatakse Pariisi börsil kaubeldava 40 suurima emitendi aktsiate pealt. Indeksi futuurileping on vaieldamatult kõige populaarsem ja kaubeldavaim futuurileping maailmas. CAC General on arvutatud 250 suurima ja stabiilseima Prantsusmaa ettevõtte aktsiate põhjal. Selle indeksi arvutavad Pariisi Börs ja Prantsuse Börsiühing.

Börsiindeks Standard & Poor's 500 (S&P 500) on saanud oma erilise tähtsuse tõttu kujundliku nimetuse "Ameerika majanduse baromeeter". Turuväärtusega kaalutud aktsiaindeks sisaldab 500 USA korporatsiooni aktsia väärtust, millega kaubeldakse USA kahel olulisemal börsil New Yorgi börsil ja NASDAQ börsil. Korporatsioonid on esindatud järgmises proportsioonis: 400 tööstus-, 20 transpordi-, 40 finants- ja 40 kommunaalettevõtet.

Russelli aktsiaindekseid arvutab Frank Russell Company. Tuntuimate hulgas: Russell 3000 indeks peegeldab 3000 suurima USA ettevõtte aktsiate dünaamikat turukapitalisatsiooni järgi, mis moodustavad ligikaudu 98% kogu USA aktsiaturu väärtusest. Russell 1000 indeks kajastab Russell 3000 indeksi 1000 suurima ettevõtte tulemusi, mis moodustavad ligikaudu 92% Russell 3000 indeksis esindatud ettevõtete kogukapitalisatsioonist. Russell 2000 indeks kajastab Russell 3000 indeksis esindatud 2000 väiksema ettevõtte tulemusi, mis moodustavad ligikaudu 8% Russell 3000 indeksi ettevõtete turukapitalisatsioonist.

MSCI Emerging Markets indeks hõlmab 26 arenevate turgude indeksit, sealhulgas Venemaa, Mehhiko, Tai jt. Areneva riikide aktsiaturu indeksi (teine ​​nimi on arenevate riikide indeks) arvutamise teostab Morgan Stanley. Indeksi avaldamise eest hoolitseb sama ettevõte.

IPS-indeks arvutatakse 35 juhtiva Mehhiko ettevõtte aktsia noteeringute põhjal, mis on kaalutud kapitalisatsiooniga. Aktsiate nimekiri IPS aktsiaindeksi arvutamiseks ei ole püsiv ja seda uuendatakse iga 2 kuu tagant.

Bovespa aktsiaindeks võtab arvesse São Paulo börsil noteeritud Brasiilia emitentide kõige likviidsemaid aktsiaid. Börsiindeksite seas on ta ebastabiilsuse poolest liider: 10 korda toimus selle väärtuse kümnekordne langus. Indeksi ebastabiilsuse põhjuseks oli Brasiilia katastroofiline inflatsioon (kuni 2500% aastas), mis neelas endasse kuulsa "Brasiilia majandusime".

Börsiindeks RTS on arvutatud 50 Venemaa ettevõtte aktsiate koguväärtuse põhjal. Seda peetakse Venemaa väärtpaberituru peamiseks näitajaks. RTS ehk Venemaa kauplemissüsteem (RTS) on 1995. aastal asutatud börs, mille eesmärk on luua tsentraliseeritud Venemaa väärtpaberiturg, mis põhineb tol ajal toiminud regionaalsetel aktsiaturgudel. RTS-indeksite perekond (RTS) sisaldab mitmeid indekseid ja on mõeldud Vene Föderatsiooni suurimate ettevõtete turukapitalisatsiooni hindamiseks.

MICEX (Moskva Interbank Currency Exchange) on kauplemisplatvorm, kus sõlmitakse valdav enamus tehingutest Venemaa emitentide aktsiatega. MICEXi börsindeks on ZAO MICEXi börsil kaubeldavate Venemaa emitentide kõige likviidsemate aktsiate turu efektiivse kapitalisatsiooniga kaalutud börsindeks. Selle indeksi arvutamiseks kasutatakse indeksihaldussüsteemi. Konkreetsete ettevõtete arvamisega MICEX indeksisse tegeleb indeksikomitee.

Aktsiaindeksite rakendamine

Aktsiaindekseid kasutatakse turuanalüüsiks, kauplemiseks ja investeerimisstrateegiate efektiivsuse võrdlemiseks.

Aktsiaindeks on majandusolukorra näitaja riigis, kus konkreetne ettevõte asub. Võrreldes kitsaid indekseid omavahel, samuti kõrvutades aktsiahindade dünaamikat ühe ettevõtte üksiku aktsia kohta, saab kaupleja ennustada selle ettevõtte aktsiate kasvu või langust.

Mõned aktsiaindeksid põhinevad väärtpaberitel, nimelt futuuridel ja optsioonidel. Indeksite käitumist analüüsides saavad investorid ennustada ka nende väärtpaberite saatust turul.

Fondi (või portfelli) tootluse võrdlemine aktsiaindeksitega võimaldab hinnata fondijuhi saavutusi võrreldes võrdlusindeksiga (benchmark – alusindeks).

Indeksiga kauplemine annab aktsiatega kauplemisega võrreldes kauplejatele mitmeid eeliseid. Nende hulka kuulub vajaduse puudumine:
- tutvuda ettevõtete finantsaruannetega,
- arvutada koefitsiendid,
- hinnata ettevõtte ja/või tööstuse arenguväljavaateid.

Sissejuhatus

Tänapäeva maailmas on üleilmastumise ja integratsiooni protsessid finantsturgude arengu jaoks väga olulised. Riikide aktsiaturud sõltuvad suuresti globaalsest finantsturust, neid integreeritakse maailmamajandusse. Lisaks võivad üksikutes riikides toimuvad majandusnähtused ja protsessid avaldada mõju ülemaailmsele finantsturule. Seega tekib küsimus maailma ja riikide aktsiaturgude vastastikusest mõjust.

Erinevate aktsiaindeksite interaktsiooni iseärasuste tundmine võimaldaks täpsemalt prognoosida ja leevendada üksikute majanduste kokkuvarisemisest tulenevaid võimalikke negatiivseid tagajärgi kogu maailmale, samuti õppida ära kasutama aktsiaturu eeliseid. vastastikused ühendused võivad pakkuda.

Käesoleva töö eesmärk on välja selgitada erinevate riikide aktsiaindeksite vaheline seos ja eelkõige selgitada välja nende suhete tähtsus Venemaa jaoks. Vaatluse alla on võetud finantskriisi periood 2014-2015, mis võimaldab välja selgitada tegurid, mis mõjutasid Venemaa majandusolukorra halvenemist koos meie riigi vastu suunatud majandussanktsioonide kehtestamisega. Samal ajal võetakse arvesse Venemaa kriisi mõju teistele riikidele ning maailma nafta- ja kullaturgudele.

On laialt teada, et energiahindade dünaamikal on suur mõju Venemaa majandusele ja paljudele maailma aktsiaturgudele. Praegu on seda seost kinnitavaid empiirilisi uuringuid väga vähe, pealegi on selle valdkonna uuringute autorid sageli eriarvamusel naftahinna mõju olemuses erinevate riikide aktsiaturgudele. Seetõttu on selle teema uurimine asjakohane ning aitab majandusteadlastel ja investoritel täpsemalt ennustada Venemaa aktsiaturu kõikumisi sõltuvalt naftahinnast, aga ka muid tegureid, mida käesolevas töös uuritakse.

Nende eesmärkide saavutamiseks on vaja järgmisi ülesandeid:

1) uurida teiste teadlaste tööd, arvestada nende uurimismeetodeid ja tulemusi;

2) koguda andmeid ja viia need uurimistööks mugavasse vormi;

3) Valida andmete uurimise metoodika, hinnata mudeleid ja teha järeldusi.

Uuringu objektiks on järgmiste riikide riiklikud aktsiaindeksid: Venemaa (RTSI), USA (S&P 500), Saksamaa (DAX), Inglismaa (FTSE 100) ja Jaapan (Nikkei 225).

Uurimuse teemaks on riiklike indeksite seos, nende olemus ja muutusi mõjutavad tegurid. Nafta ja kulla futuurihindu peetakse teguriteks, mis võivad mõjutada aktsiaindeksite vahelist korrelatsiooni.

Uurimistöö eesmärgid määravad töö struktuuri. Esimeses osas vaadatakse läbi kirjandus ja tehakse järeldused teiste autorite saadud tulemuste põhjal. Uuringu teine ​​osa sisaldab ökonomeetrilist mudelit ja empiiriliste tulemuste tõlgendust.

I peatükk. Uurimuse teoreetilised alused

Varasemate uuringute ülevaade

Korduvalt on uuritud küsimust maailma ja riikide aktsiaturgude vastastikuse sõltuvuse olemusest. Erinevate aktsiaindeksite koostoime tunnused on paljude teadlaste uurimisobjektiks üle maailma. Huvipakkuvad mitte ainult erinevate riikide aktsiaindeksid, vaid ka mitmesugused tegurid, mis mõjutavad nende vastasmõju. Heidame pilgu mõnele selle valdkonna uuringule.

Peresetsky töös A.A. ja Korhonen I. käsitlesid ajavahemikku 1997–2012. Fookuses on Venemaa aktsiaturu seos globaalse finantsturuga ning naftahinnad. Analüüsitakse ka mõningaid teisi arenevaid turge. Autorid kasutasid oma analüüsis liikuvat regressiooni, et ehitada olemasolevatele andmetele mudel ja hinnata näitajate sõltuvusastet.

Analüüsiks võeti igapäevased aktsiaindeksid ja nafta maailmaturuhinnad. Arvesse võeti Venemaa, USA ja Jaapani ning Lõuna-Aafrika, Türgi ja mitmete Ida-Euroopa riikide rahvusindekseid.

Mudel põhines kauplemissessioonide avamise aja erinevusel erinevate riikide turgudel. Analüüsi tulnuks lisada viivitusmuutujad, kuna Euroopas algab kauplemine paar tundi hiljem kui Venemaal ning ajavahe New Yorgi ja Moskva vahel on veelgi suurem. Autorid märgivad, et USA rahvusindeks osutub Venemaa aktsiaturu jaoks olulisemaks, kuna New Yorgi kauplemissessiooni sulgemine on Moskvas kauplemise avamisele ajaliselt palju lähemal kui Euroopa kauplemise sulgemine. Seega sisaldavad USA aktsiaindeksid Venemaa kohta värskemat ja asjakohasemat teavet kui Euroopa.

Seda loogikat järgides võib eeldada, et Jaapani aktsiaindeksil on oluline mõju ka Venemaa finantsturule, kuna Tokyo kauplemissessiooni sulgemine on Moskvas kauplemise avamisele ajaliselt isegi lähemal kui sessiooni sulgemine. New Yorgis.

Uuringu tulemuste kohaselt mõjutab Jaapani aktsiaturg arengumaade indekseid kogu vaadeldaval perioodil oluliselt. Naftahinna mõju arenevatele turgudele, sealhulgas Venemaale, ei olnud nii märkimisväärne. Sellest tulenevalt järeldavad autorid, et võttes arvesse Venemaa sõltuvust energiaressurssidest, saame rääkida meie riigi kõrgest lõimumisest maailmamajandusega.

Kokkuvõtvalt võib öelda, et arengumaad integreeruvad üha enam maailmamajandusse ning arenenud riikide aktsiaturud omavad nende turgudele üha suuremat mõju.

Sarnane uuring viidi läbi ühes teises Peresetsky artiklis. Siinkohal märgib autor, et kuigi naftahinnad mõjutasid Venemaa aktsiaturgu varem tugevalt, on need alates 2006. aastast kaotanud oma tähtsuse. Veelgi enam, S&P 500 (USA) ja Nikkei 225 (Jaapan) omavad Venemaa aktsiaturule suurt mõju. Lisaks arenenud riikide turgudele võeti arvesse ka teisi tegureid, mis võivad mõjutada rahvuslikke aktsiaindekseid – poliitilisi ja majandusuudiseid. Kuigi Venemaa majanduses leiti olulisi endogeenseid šokke, mis võivad olla seotud nende teguritega, oli autoril raske tuvastada nende tegelikke põhjuseid.

Babetski Y. jt uurisid Venemaa ja Hiina aktsiaturge, nende vastastikust sõltuvust ja korrelatsiooni USA, eurotsooni ja Jaapani turgudega. Mudeli koostamiseks kasutasid autorid nende riikide aktsiaindekseid. Kuna seda valdkonda varem uurinud teadlaste seas ei olnud üksmeelt, kumb neist turgudest – Venemaa või Hiina – on arenenud riikidest rohkem sõltuv, püüdsid Babetski J. jt hinnata nende kahe turu omavahelist seost ja leida nende sõltuvuse olemusest maailmamajandusest.

Kui jälgida Venemaa ja Hiina aktsiaindeksite dünaamikat, siis on näha, et Hiina indeks kordab ligikaudu USA, eurotsooni ja Jaapani indeksite trende vähemalt 2007. aastani. Venemaa rahvusindeks erines neist tugevamalt, kuid lähenes arenenud riikide näitajatele pärast 2006. aastat.

Autorid kasutasid oma töös beeta- ja sigma-konvergentsi kontseptsiooni. Beetakonvergents kirjeldab olukorda, kus vaestes riikides on majanduskasv kiirem kui arenenud riikides ning sigmakonvergents on lihtsalt piirkondade arengutasemete diferentseerumisastme vähenemine. Autorid analüüsisid nn tööstuse ja riiklikke andmeid perioodi 1995–2010 kohta. Seega viidi läbi kaks uuringut. Esimene hõlmas rahvuslikke aktsiaindekseid ja nende koostoimeid, teine ​​hõlmas iga riigi valdkondlikke indekseid.

Selle uuringu kohaselt toimub kaasaegses maailmas aktiivselt riikide integreerumisprotsess maailmamajandusse ja rahvuslike aktsiaindeksite lähenemine.

Artiklis Peresetsky A.A. ja Ivanter A. ei käsitlenud mitte ainult aktsiaturgude seost erinevates riikides, vaid ka erinevate Venemaa finantsturgude korrelatsiooni. Analüüsitakse perioodi 1996–1997, mil majandus on 1998. aasta kriisi eelõhtul veel stabiilne. Vaadeldi GKO-de, väärtpaberite, valuutaturu ja GKO futuuride turgu. Leiti, et GKO-de ja väärtpaberiturgude integratsioon on aja jooksul suurenenud. Seega võivad väärtpaberiturud oluliselt mõjutada valitsuse otsuseid GKO intressitulu osas.

Välismõju osas on Aasia finantskriis Venemaa aktsiaturgu tugevalt tabanud. See mõju ei väljendunud mitte ainult kvantitatiivsete näitajate, näiteks intressimäärade muutumises, vaid ka mõne Venemaa majandussektori struktuuri ja nende suhete kvalitatiivses muutuses.

Asgharian H. jt eesmärk on oma töös jälgida erinevate riikide aktsiaindeksite vastastikust sõltuvust, mis aitab prognoosida muutusi finantsturgudel ja vähendada finantsinvestorite riske.

Oma uuringus kasutasid autorid SAR-mudelit ja analüüsisid 41 riigi valimit aastatel 1995–2010. Arvesse võeti ka järgmisi tegureid, mis arvatavasti mõjutavad riikide aktsiaturge: finantslõimumine, majanduslik integratsioon ja geograafiline lähedus.

Autorid leidsid, et aktsiaindeksite seose puhul on kõige olulisemad majanduslikud tegurid. Eelkõige on börsiindeksite vastastikuse sõltuvuse olulised aspektid tootmisstruktuuri ja kaubanduspartnerluste sarnasus.

Üks selle uuringu järeldusi on, et erinevate finantsturgude korrelatsioon oli kõrgem enne 2002. aastat, kuigi paljud teised autorid väidavad, et aktsiaturgude integreerimine maailmamajandusse on käimas ja seetõttu on riikide aktsiaindeksite vaheline seos alles aastate jooksul tugevnenud.

Artiklis Fedorova E.A. vaadeldakse Venemaa aktsiaturu sõltuvust arenenud ja arengumaade aktsiaturgudest. Metoodika hõlmas korrelatsioonianalüüsi, põhjuslikku analüüsi, aegridade statsionaarsuse testimist, vektori autoregressiivse mudeli koostamist ja kointegratsioonianalüüsi. Analüüsiks võtsime Venemaa, Hiina, USA ja Saksamaa rahvuslikud aktsiaindeksid ning VIX indeksi perioodil 2000-2012. Eeldati, et arenenud ja arengumaade turud peaksid oluliselt mõjutama Venemaa aktsiaturg, kuna see sõltub suuresti erinevatest välisteguritest. RTS indeksi ja arengumaade indeksite vahelise korrelatsioonianalüüsi tulemuste kohaselt leiti tõepoolest positiivne seos. Arenenud riikide mõju uuringu tulemused Venemaa indeksile osutusid vastuolulisteks - korrelatsioonianalüüs näitas nende muutujate vahel suurt korrelatsiooni, Grangeri test aga andis vastupidise tulemuse. Pärast VAR mudeli hindamist leiti, et USA ja Saksamaa indeksid ei avalda Venemaa aktsiaturule olulist mõju. RTS ja VIX indeksite vahel leiti negatiivne seos.

Samuti pakuvad huvi uuringud naftahinna mõjust arengumaade aktsiaturgudele. Erinevate teadlaste arvamused selle sõltuvuse olemuse kohta erinevad.

Eelkõige Fedorova A.E. ja Lazarev M.P. oma artiklis käsitlevad nad Venemaa aktsiaturu sõltuvust naftahindadest, aga ka globaalset tootmist. Töös kasutati järgmisi meetodeid: vektori autoregressiivse mudeli konstrueerimine ja hindamine, korrelatsioonianalüüs, kointegratsioonianalüüs; Viidi läbi Grangeri põhjuslik test ja statsionaarsuse test.

Eeldatakse, et Venemaa majandust peaksid tugevalt mõjutama naftahinnad, kuna Venemaa on selle ressursi üks suuremaid eksportijaid. Autorid tegid ettepaneku teha vahet stabiilsetel ja kriisiperioodidel ning vaadelda nende tulemusi eraldi, kuna riigi aktsiaturu ja nafta maailmaturu hinna suhte iseloom võib eri aegadel olla erinev.

Vaatamata esialgsetele oletustele selgus, et nafta hinnad mõjutavad turgu nii stabiilsel kui ka kriisiajal samaväärselt ning see seos on positiivne. Kuid maailma naftatootmine mõjutab aktsiaturgu stabiilsel perioodil vaid lühiajaliselt, samas kui kriisiolukorras kaotab see näitaja oma tähtsuse.

Samuti artiklis Fedorova E.A. käsitleti BRICS-riikide aktsiaturgude sõltuvust nafta hinnast. Kasutatav metoodika on sama: vektori autoregressioon, korrelatsioonianalüüs, põhjuslik analüüs, kointegratsioonianalüüs. Üldiselt osutus kõigi vaadeldavate riikide aktsiaindeksite korrelatsioon naftahindadega uuringu tulemuste kohaselt positiivseks. Seda seletatakse asjaoluga, et BRICS-riikide energiatööstus mängib nende majanduse jaoks olulist rolli. Venemaa börsiindeksi arvutamisel on näiteks aluseks võetud suurettevõtete aktsiad, millest umbes pooled kuuluvad nafta- ja gaasikompleksi.

Kuna mõnede uuringute kohaselt on naftahinna mõju Venemaa turule viimasel ajal vähenenud, tuleks arvestada ka muude teguritega, mis võivad aktsiaindeksite suhet mõjutada. Näiteks Fedorova E.A. ja Lanets I.V. oma töös pidasid nad kullaturgu maailmamajanduse üheks olulisemaks aspektiks, mis on võimeline aktsiaturge mõjutama. Artiklis analüüsiti BRIC riikide aktsiaindeksite seost kullahinnaga aastatel 2000 kuni 2012. Metoodika hõlmas aegridade statsionaarsuse kontrollimist Dickey-Fulleri testi, vektorautoregressiooni, juhusliku analüüsi, kointegratsioonianalüüsi, korrelatsioonianalüüsi abil. Uuringu tulemuste kohaselt on BRIC riikides, välja arvatud Hiina, vaadeldavate muutujate pikaajaline vastastikune mõju.

Väärismetallide turg näitab suurte finantskriiside ajal kasvu. Võib-olla on see tingitud asjaolust, et kulda peetakse sageli usaldusväärseks investeerimisvaraks, mida investorid kriiside ajal kasutavad. Pealegi kasutavad seda eri riikide osariigid reservide ja reservidena. Seega pole üllatav, et samal ajal kui valuutakursid ja aktsiaindeksid langevad, tugevdab kullaturg oma positsioone.

Kulla hinna ja RTS-indeksi vahelist seost käsitleb Fedorova E.A. uuring. ja Cherepennikova Yu.G. . Andmete analüüsiks kasutati üldistatud autoregressiivset tingimuslikku heteroskedastilisuse mudelit Markovi lülitusega (MS GARCH). Erilist tähelepanu pöörati uuringus kriisiperioodidele. Selgus, et sellistel perioodidel RTS-indeks langes, kulla hind aga vastupidiselt kasvas. Seega on Venemaa aktsiaindeksi ja kulla hinna suhe pöördvõrdeline.

Fedorova E.A. ja Lanets I.V. artiklis vaadeldi väärismetallide maailmaturu sõltuvust erinevatest teguritest makro- ja mikrotasandil. Märgiti, et kui kuld meelitab investoreid peamiselt investeerimisvarana, kuna see on usaldusväärne alternatiiv rahvusvahelisele valuutale, siis teised väärismetallid leiavad kasutust peamiselt tööstuses. Kuid mitte ainult kulda pole viimasel ajal peetud hedge-instrumendiks, vaid selleks võib kasutada ka teisi väärismetalle, nagu plaatina, hõbe ja pallaadium. Uuringus kasutatakse nende metallide volatiilsuse ja tootluse hindamiseks GARCHi mudelit. Analüüsi tulemuste kohaselt on vaadeldaval juhul investeeringute valikul määravaks teguriks kasumlikkus, mitte volatiilsus ning neljast metallist - kullast, pallaadiumist, hõbedast ja plaatinast - koosnev portfell on ebaefektiivne.

Artiklis Samoilov D.V. vaadeldakse RTS indeksit ja seda mõjutavaid tegureid. Analüüsitakse ajavahemikku 2007–2009, kusjuures autor jagab vaadeldava aja kolmeks perioodiks. Esimene periood on kriisieelne aeg, teist iseloomustab naftahinna tõus ja langus, kolmas on kriis ise. Uuringus kasutatakse järgmisi andmeid: naftahinna futuurid (Dow Jones), S&P 500, FTSE 100, RTS, VIX indeksid. Testiti aegridade statsionaarsust, viidi läbi Grangeri test põhjuslikkuse osas, viidi läbi kointegratsioonitest, kasutades Johanseni testi ja ehitati vektorvea korrigeerimise mudel. Grangeri testi tulemuste kohaselt oli Venemaa aktsiaindeks kriisieelsel perioodil sõltuv USA ja Suurbritannia rahvuslikest aktsiaindeksitest, samuti VIX volatiilsusindeksist; viimaseid mõjutavad oluliselt naftahinnad. Kriisiperioodi ennast iseloomustab USA ja Suurbritannia indeksite mõju mõningane vähenemine RTS indeksile, kuid teiste muutujate seosed säilivad. VEC mudelit hinnates selgus S&P indeksi olulisus esimesel ja viimasel perioodil, samas kui naftahinna tõusu perioodil avaldas VIX indeks selle asemel oluliselt Venemaa finantsindeksit. Üldjoontes jõuab autor järeldusele, et Venemaa aktsiaturg integreerub üha enam maailmamajandusse ja korreleerub lääneriikide turgudega.

Mõned varasemad uurimused riikide aktsiaturgude omavahelise seotuse kohta on kokku võetud tabelis 1. Siin saab visuaalselt üle vaadata uuritud näitajad, indeksid ja riigid, aga ka ajaraamid ja lühijäreldused, milleni erinevad autorid oma töödes on jõudnud.

Tabel nr 1. Varasemate uuringute tulemuste kokkuvõte.

		Riigid, indeksid ja muud näitajad
Peresetskiy		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, nafta (WTI), gaas, uudisšokid.	Naftahinnad on alates 2006. aastast kaotanud oma tähtsuse. S&P 500 ja Nikkei indeksid avaldavad Venemaa aktsiaturule suurt mõju.
Peresetski, Korhonen		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, nafta hind (WTI)	S&P 500 on Venemaa aktsiaturu jaoks märkimisväärne. Nikkei 225 mõjutab oluliselt arengumaade indekseid kogu vaadeldava perioodi jooksul. Naftahinna mõju arenevatele turgudele ei ole olnud nii märkimisväärne. Venemaa integreerub maailmamajandusse.
Peresetski, Ivanter		Indeksid GKO, OFZ jne.	Venemaa aktsiaturu integratsioon maailmamajandusse kasvab. 1998. aasta kriis viis selle nõrgenemiseni.
Samoilov		RTSI, S&P 500, FTSE 100, naftahinnad, VIX indeks	Vaadeldavate aktsiaturgude omavahelist seotust tugevdatakse. Naftahinnad ja S&P 500 muutuvad kriisi ajal olulisemaks, samal ajal kui FTSE mõju Venemaa indeksile langeb.
		USA, Jaapan, Hongkong, Korea, Singapur, Taiwan	Kõikide vaadeldavate riikide aktsiaindeksid on omavahel korrelatsioonis; 1997. aasta Aasia kriis viis nende suhete tugevnemiseni.
Fedorova, Nazarova		Venemaa, USA, Saksamaa, Suurbritannia, Jaapan, Hiina	Vaadeldavate turgude vahelised suhted on allutatud globaliseerumis- ja integratsiooniprotsessidele maailmamajanduses.
Gilmour, McManus		Tšehhi, Ungari, Poola, USA	Nende riikide aktsiaturud on omavahel tihedalt seotud.
		USA ja 15 arenguriiki	Riikide sõltuvus USA aktsiaturust on seda suurem, mida lähemal on riik USA-le. Samuti mõjutavad üksteist teiste riikide aktsiaturud, eriti oluline on see mõju Euroopa riikides ja Jaapanis.
Felix, Dufrene, Chatterjee		Tai, Malaisia, USA, Suurbritannia, Jaapan	Olulist korrelatsiooni vaadeldavate aktsiaturgude vahel pikemas perspektiivis ei leitud.
Phylaktis, Ravazzolo		Hongkong, Lõuna-Korea, Tai, Malaisia, Taiwan, USA, Jaapan
		Põhja-Ameerika riigid	Aktsiaturgude integratsioonil on oluline mõju vaadeldavate riikide suhetele kriisi ajal.
Basher, Sadorsky		BRIC riigid, nafta hind	Nafta hind mõjutab enim Brasiilia ja Venemaa aktsiaindekseid; mõju mõju Hiina ja India turgudele on vastupidine.
Aloui, Nguyen, Njeh		25 arengumaad, nafta hind	Arengumaade aktsiaturgudel naftahinna tugevat mõju ei olnud. Positiivne suhe on olemas, kuid pikas perspektiivis on sellel arengumaade majandusele vähe mõju.
Wang, Wang, Huang		USA, Saksamaa, Jaapan, Taiwan, Hiina, nafta ja kulla hind, USA dollar	Kulla hinna ja vaadeldavate riikide aktsiaindeksite vahel on pöördvõrdeline seos.
		India, kuld, hulgihinnaindeks, nafta, inflatsioon, SKT	Olulised tegurid vaadeldavate muutujate vaheliste seoste kujunemisel on kulla hind, hulgihinnaindeks ja inflatsioon.
De Gooijer, Sivarajasingham		Arenenud riigid, Kagu-Aasia riigid	Aasia finantskriis eelnes aktsiaturgude suurenenud lõimumisele arenenud riikidega.
		Kulla hinnad	Kriisiperioode iseloomustasid kulla hinna olulised kõikumised.
		USA, nafta hind	Nafta maailmaturu hind mõjutab otseselt USA aktsiaindeksit.
		Brasiilia, Venemaa, India, Hiina, nafta hind	Olulist korrelatsiooni naftahinna ja BRIC-riikide aktsiaindeksite vahel ei leitud.
Fedorova, Pankratov		Venemaa, nafta hind	Venemaa aktsiaturg sõltub otseselt nafta hinnast.
		Venemaa, Hiina, Jaapan, nafta hind	India, Venemaa ja Hiina aktsiaturgudel olulist sõltuvust nafta hinnast ei ole.
		FTSE 100 kulla hinnad	Kui aktsiaturu volatiilsus suureneb, tõusevad noteeringud.
		Venemaa, S&P 500, naftahinnad, uudised	Tootluse ja selle volatiilsuse selgitamiseks ei ole uudiste šokid märkimisväärsed. S&P ja sellega seotud šokkide mõju on märkimisväärne.
Jalolov, Miyakoshi		Venemaa, Saksamaa, USA, nafta ja gaasi hinnad	Venemaa finantsturu kasumlikkus ei sõltu oluliselt energiahindadest.
Anatoljev		Venemaa, USA, Euroopa, Aasia, naftahinnad	Naftahinnad kaotavad järk-järgult oma tähtsust, USA aktsiaindeksid, vastupidi, tugevdavad oma mõju teistele majandustele. Euroopa turgudel on Venemaa aktsiaturule olulisem mõju, mis on seotud suurema integratsiooniga.
Fedorova, Safina, Litovka		RTSI, Dow Jones 65 komposiit, FTSE 100, DAX, Nikkei 225, SSE komposiit	Venemaa aktsiaturg on allutatud pidevale mõjule USA turult. Ülemaailmne aktsiaturg on suuresti allutatud majanduse globaliseerumise ja integratsiooni protsessidele. Turgudevahelised vastasmõjud muutuvad üksikute turgude arengu seisukohalt üha olulisemaks ja olulisemaks.
Fedorova		RTSI, Brasiilia, India, Hiina, Lõuna-Aafrika, naftahinnad	Naftahinna seos vaadeldavate riikide aktsiaindeksitega on positiivne.
Fedorova, Pankratov		MICEX, DAX, FTSE, DJA, HSI	Venemaa rahvuslikku aktsiaindeksit mõjutavad tugevamalt Euroopa, eriti Saksamaa turud. Dow Jonesi indeksi tähtsus MICEXi jaoks kasvas kriisi ajal.
Fedorova		RTSI, euro ja dollari vahetuskursid	Stabiilset perioodi iseloomustab pöördvõrdeline seos Venemaa aktsiaturu ja USA dollari kursi vahel, samas kui euro kurss korreleerub nõrgalt RTS indeksiga. Kõik need omavahelised suhted kaotavad kriisis osa oma tähtsusest.
Fedorova		RTS, S&P 500, GOLDEN_DRAGON, DAX, VIX	Arengumaade rahvuslike aktsiaindeksite ja RTS-i vaheline korrelatsioon on positiivne. Selgus, et Venemaa aktsiaturgu DAX ja S&P indeksid oluliselt ei mõjuta. Venemaa riikliku aktsiaindeksi ja VIX volatiilsusindeksi vahel leiti negatiivne korrelatsioon.
Fedorova, Tšerepennikova		RTS, kulla hinnad	Kulla hinna ja RTS indeksi vahel leiti negatiivne korrelatsioon. See oli eriti märgatav kriisiperioodidel, mil kulla hind tõusis ja Venemaa aktsiaindeksite noteeringud langesid.
Fedorova, Lanets		BUSP, RTSI, BSE, SSEC, kulla hinnad	Vaadeldavates riikides leiti kulla hinna ja riiklike aktsiaindeksite vastastikune sõltuvus, mis on pikemas perspektiivis märkimisväärne. Üldpildist paistab silma vaid Hiina, kelle aktsiaturul sellist sõltuvust ei jälgita.

Nagu tabelist 1 näha, lähevad erinevate teadlaste arvamused samade küsimuste kohta sageli lahku. Sellegipoolest märgivad paljud autorid käimasolevaid globaliseerumisprotsesse ja arengumaade suurenenud integreerumist maailmamajandusse. Nafta mõju jääb ka aktsiaturgudele oluliseks, kuid mõned teadlased märgivad, et selle mõju väheneb järk-järgult. Käesolevas töös püütakse neid järeldusi kinnitada või ümber lükata.

Finantskriis 2014-2015

Paljude majandusteadlaste hinnangul vahetu tõuge finantskriisi alguseks Venemaal aastatel 2014-2015. mitmete riikide poolt Venemaa vastu kehtestatud majandussanktsioonid, samuti energiaressursside hinnalangus, kuigi eeldused kasvu aeglustumiseks ja majanduslanguse tekkeks tekkisid juba 2013. aastal.

Kuid lisaks juba mainitud põhjustele on võimalik tuvastada mitmeid muid tegureid, mis suuremal või vähemal määral mõjutasid Venemaa majandusolukorra keerukust. Nende hulgas nimetavad mõned majandusteadlased struktuurseid nihkeid ja tasakaalustamatust, mille on tinginud tõsiasi, et riik ei ole veel täielikult taastunud 2008.–2009. aasta kriisist, aga ka mõningaid riigi ebaõnnestunud otsuseid. Eelkõige oleks ehk pidanud rõhku panema majanduse mitmekesistamisele ehk suunama ressursse lisaks energiakompleksile ka erinevate tööstusharude arengusse. Alternatiivide puudumise tõttu on Venemaa muutunud naftahinnast liiga sõltuvaks.

Üks kriisi esimesi etappe oli naftahinna märkimisväärne langus. Selle põhjuseks oli naftatarnete suurenemine maailmaturul ja see avaldas negatiivset mõju korraga mitmele naftat eksportivale riigile. Kuna energiaressursid Venemaal moodustavad olulise osa kogu ekspordist, ei saanud selline hinnalangus riigi tulusid mõjutada. See sündmus tõi kaasa rahvusvaluuta nõrgenemise, mida aga ei saa üheselt nimetada ebasoodsaks sündmuseks, kuna naftatulud rublades jäid samaks.

Teiseks kriisi alguse teguriks olid Venemaa-vastased majandussanktsioonid, mille mitmed riigid kehtestasid vastuseks Krimmi annekteerimisele. Sanktsioonidega on ühinenud USA, paljud Euroopa riigid, Jaapan ja teised. Nende hulka kuulus koostöö keeld erinevate pankade, ettevõtete ja Venemaa sõjatööstuskompleksi ettevõtetega. Sel põhjusel kaotas Venemaa suurel hulgal sissetulekuid ning peale struktuurikriisi ja naftahinna languse põhjustasid sanktsioonid meie riigi majandusele tõsist kahju.

Üldiselt dikteerisid Venemaa finantskriisi mitte ainult välised, vaid ka sisemised tegurid. Samas on huvitav paljastada Venemaa majanduse muutusi kajastava Venemaa riikliku aktsiaindeksi mõju teiste riikide aktsiaturgudele, aga ka maailma nafta- ja kullaturgudele.

Metoodika

Selles jaotises kirjeldatakse selles uuringus kasutatud meetodeid. Töö põhipunktid on statsionaarsuse, Grangeri põhjuslikkuse testimine, kointegratsiooni aegridade testimine ja VEC mudeli koostamine. Kuna proov peaks olema jagatud mitmeks osaks, mis vastavad teatud perioodidele, rakendatakse neid analüüsimeetodeid iga osa puhul eraldi.

Aegridade statsionaarsuse testimine

Enne edasiste uuringute tegemist tuleks esmalt kontrollida aegridade statsionaarsust. Tavalist VAR-mudelit saab ehitada ainult siis, kui aegrida on statsionaarne, seega määravad testi tulemused meie valiku selle ja veaparandusmudeli vahel.

Statsionaarsuse testimiseks kasutatakse tavaliselt Dickey-Fulleri testi. Selles töös otsustati kasutada Dolado jt protseduuri, mis põhineb laiendatud Dickey-Fulleri testil.

Dickey-Fulleri test põhineb järgmisel võrrandil:

Kuna me kasutame laiendatud Dickey-Fuller (ADF) testi, pidage meeles, et see on nullist erinev. Peamine hüpotees on ühikjuure olemasolu, matemaatiliselt väljendub see võrdsuses. Kui see tagasi lükatakse, siis ühikujuuri pole ja aegread on statsionaarsed.

Dolado-Jenkinsoni protseduur seisneb viie mudeli järjestikuses hindamises. See võimaldab meil välja mõelda, kuidas kõige paremini viia oma andmed statsionaarsesse vormi – võttes esimesed erinevused või koostades lineaarse trendiga regressiooni.

Esiteks viiakse läbi laiendatud Dickey-Fulleri test, mille käigus hinnatakse mudelit konstanti ja trendiga. Seejärel hindame trendi olulisust mudelis ja kui selle olulisuse hüpotees lükatakse ümber, teeme trendita mudelile ADF testi. Samad sammud tuleks teha ka konstandi olulisuse hindamisel. Viimane samm on veel üks Dickey-Fulleri test, et välja selgitada, kas andmetes on trendi statsionaarsus või peaksime minema esimeste erinevuste juurde.

Põhjuslikkus Grangeri järgi

Grangeri test võimaldab tuvastada muutujate vahelisi põhjuslikke seoseid. Meie puhul võimaldab see välja selgitada Venemaa, USA, Inglismaa, Saksamaa ja Jaapani rahvuslike aktsiaindeksite vahelise seose olemuse, samuti teha kindlaks, millist mõju avaldavad neile nafta ja kulla hind. Test põhineb vektori autoregressioonil, iga kaht muutujat testitakse paarikaupa. Mõju igas paaris peab olema ühepoolne, st kui muutuja x mõjutab muutuja prognoosimist y, See y ei tohiks prognoosi mõjutada x. Kui on olemas kahe muutuja vastastikune mõju, siis tõenäoliselt mõjutab neid oluliselt teine ​​muutuja.

Grangeri põhjuslikkus on põhjuslikkuse vajalik, kuid mitte piisav tingimus.

F-statistikat kasutatakse Grangeri testi läbiviimiseks. Nullhüpotees on muutuja sõltuvuse eitamine x muutujast y; koefitsiendid on sel juhul võrdsustatud nulliga. Alternatiivse hüpoteesi korral vahetatakse muutujad lihtsalt ära, see tähendab nüüd y ei sõltu x. Põhjusliku seose leidmiseks tuleb üks hüpoteesidest tagasi lükata – sellest järeldub, et üks muutuja on teise ennustamiseks oluline. Kui mõlemad hüpoteesid lükatakse tagasi, on muutujad üksteisega vastastikku seotud (ja tõenäoliselt mõjutavad neid ka kolmas muutuja). Hüpoteeside mittelükkamine võimaldab omakorda järeldada, et kahe muutuja vahel puudub seos.

Võrrand näeb välja selline:

Kointegratsiooni testimine

Edasiste uuringute läbiviimiseks ja mudeli tüübi määramiseks on vajalik ka aegridade testimine kointegratsiooni jaoks. Kui see leitakse, siis tuleks ehitada VECM - vektori veaparandusmudel.

Me räägime oma andmete kointegratsiooni olemasolust, kui on olemas selline lineaarne mittestatsionaarsete aegridade kombinatsioon, mis on statsionaarne. Kointegratsiooni andmete hindamiseks kasutatakse Johanseni testi.

Testi läbiviimiseks tuleb esmalt hinnata andmete statsionaarsust, kuna kointegratsioon on mittestatsionaarsete aegridade tunnus.

Kointegratsiooni testimiseks hinnatakse järgmist vektori autoregressiivset mudelit:

Järgmine samm aegridade kointegratsiooni kontrollimisel Johanseni testi abil on järgmine võrrand:

Selle lähenemisviisi võtmepunkt on maatriksi P järgu hinnang. See vastab kointegreeritud vektorite arvule. Põhihüpotees vastab nullkointegratsiooni astmele, st kointegratsiooni puudumisele andmetes. Kui maatriksi järjestus on mittetäielik, siis aegread kointegreeritakse.

Grangeri ja Johanseni testide viivituste arvu selgitamiseks ning VAR-mudeli järjekorra valimiseks kasutame Bayesi teabekriteeriumi (BIC) ja Akaike teabekriteeriumi (AIC). See on vajalik mudeli kvaliteedi parandamiseks, samuti selle parameetrite arvu vähendamiseks.

Meie puhul arvutatakse Akaike teabekriteerium järgmise valemiga:

Bayesi teabekriteerium näeb välja selline:

Peaksime valima mõlema kriteeriumi väikseimad väärtused, nende näitajate põhjal saame aru, millist viivituspikkust tuleks kõigis mudelites kasutada.

VEC-mudeli ehitamine

Uuringu viimane etapp on vektormudeli koostamine vigade parandamiseks. Erinevalt tavalisest VAR mudelist saab seda ehitada mittestatsionaarsete aegridade puhul.

Vektorvea parandamise mudelil on järgmine vorm:

Koos vektori autoregressiooniga otsustati analüüsida RTS indeksi impulssreaktsiooni funktsioone (IRF). Analüüs viidi läbi iga perioodi – stabiilse, kriisieelse ja kriisi enda – kohta eraldi. Nende funktsioonide uurimise eesmärk oli jälgida, kuidas RTS-indeks reageerib seletavate muutujate üksikutele kõrvalekalletele (impulssidele).

II peatükk. Empiirilised tulemused

Andmete kirjeldus

Mudeli koostamisel kasutatakse järgmisi indekseid: Venemaa (RTSI), USA (S&P 500), Inglismaa (FTSE 100), Saksamaa (DAX), Jaapan (Nikkei 225). Samuti otsustati arvestada nafta ja kulla hinna mõju riikide aktsiaindeksitele. Selleks võeti nende kahe investeerimiskauba futuurihinnad (Dow Jonesi indeks). Päevaandmeid kasutati ajavahemiku 5. jaanuar 2012 kuni 30. aprill 2015 kohta.

Muutujate valiku määravad selle uuringu eesmärgid. Venemaa riiklik aktsiaindeks on meie analüüsis võtmetähtsusega; USA, Inglismaa, Saksamaa ja Jaapani indeksid peaksid seda eeldatavasti oluliselt mõjutama. Kulla ja nafta turud mängivad maailmamajanduses olulist rolli ning seetõttu on huvitav jälgida nende investeerimiskaupade hindade mõju rahvuslike aktsiaindeksite vastasmõjudele.

Töös kasutatud andmed ja nende tähistused hinnangulises mudelis on selgelt välja toodud tabelis nr 2. Mudeli koostamiseks võetakse kõigi näitajate logaritmid. Esimesi erinevusi kasutatakse VAR-mudeli koostamiseks, kui aegrida on mittestatsionaarne, kuid puudub kointegratsioon.

Tabel nr 2. Muutujate sümbolid.

Indeks	Sümbol	Logaritmid	Esimesed erinevused
Venemaa aktsiaindeks RTS
USA aktsiaindeks S&P 500
Ühendkuningriigi aktsiaindeks FTSE 100
Saksamaa aktsiaindeks DAX 30
Jaapani aktsiaindeks Nikkei 225
Nafta futuuride hinnad
Kulla futuurihinnad

Mugavuse huvides jagati valim kolmeks osaks, millest igaüks vastab teatud perioodile:

· 1. september 2014 - 31. detsember 2014 (kriis, dollari järsk kasv, 89 vaatlust);

· 2. jaanuar 2015 - 30. aprill 2015 (stabiliseerumise algus, aktsiaturgude kõikumiste vähenemine, 84 vaatlust).

Riis. 1. Dollari logaritmid, RTS, nafta ja kulla futuurihinnad.

Graafik näitab selgelt, et alates 2014. aasta septembrist algab dollari kursi kasv ja RTS indeksi langus (joon. 1). 2015. aasta jaanuari algust tähistas andmete languse lakkamine ja stabiliseerumise algus. Just need näitajad olid juhiseks valimi kolmeks osaks jagamisel.

Uuringu jaoks pakuvad suurimat huvi kaks viimast perioodi, mis tähistavad 2014-2015 kriisi algust ja arengut. Venemaal. 2012. ja 2013. aasta rahulikumad majandusolud võeti võrdluseks majanduse rahutuste ajaga, kuna riikide aktsiaindeksite vaheline seos, samuti nafta ja kulla hinna mõju neile stabiilsetel ja kriisiaegadel võib erineda.

Andmete kogumise käigus tekkis mõningaid probleeme seoses nende struktuuri ja omadustega. Eelkõige pühad, mil börsil kauplemist ei peeta, ei lange erinevates riikides alati omavahel kokku, mistõttu on indeksite andmetes lünki. Teine raskus oli see, et erinevate riikide aktsiaindeksite kauplemissessioonide avamine toimub erinevatel aegadel. See tähendab, et oli vaja võrrelda andmeid, mis ajaliselt ei kattunud. See viivitus muudab mudeli hindamise keeruliseks, kuna erinevad indeksid reageerivad teatud teguritele erinevatel aegadel; samal põhjusel võivad mõned indeksid teisi tugevamalt mõjutada. Seda ajavahet tuli mudelis arvestada.

Andmetes olevad lüngad otsustati täita eelmise vaatluse väärtustega. Need lüngad, mille puhul eri riikide pühad kattuvad üksteisega, eemaldati lihtsalt valimist. Teise probleemiga võitlemiseks võeti kasutusele lag-muutuja ehk Venemaa aktsiaindeksi avamishindade sõltuvus USA, Saksamaa ja Suurbritannia indeksite sulgemishindadest, eelmise päeva kulla ja nafta futuurihindadest ning arvesse võeti praegune Jaapani indeks.

Tabelis 3 näete meie andmete logaritmide kirjeldavat statistikat kogu vaadeldava perioodi kohta. Kõigi muutujate normaaljaotuse hüpotees lükatakse tagasi 5% olulisuse tasemel.

riiklik aktsiaindeks

Nüüd peaksime käsitlema iga perioodi, millesse meie valim on jagatud, eraldi. Kriisieelsel perioodil lükatakse normaaljaotuse hüpotees tagasi 5% olulisuse tasemel nafta ja kulla futuurihindade ning kõigi riiklike aktsiaindeksite puhul, välja arvatud RTSI (tabel nr 4). Peaaegu kõigi muutujate jaotustel on lame ülaosa, kuna kurtoos on väiksem kui 3. FTSE 100 indeksi jaotusel on pikk vasakpoolne ots, kuna kalduvus on väiksem kui null.

Teisel perioodil (kriis) lükatakse Harke-Beeri testi hüpotees 5% normaaljaotuse tasemel ümber ainult RTS, S&P 500 ja naftafutuuride hindade puhul. Nende kolme muutuja jaotustel on pikk vasakpoolne ots, kuna kaldsuse väärtus on väiksem kui null; Samuti võite märgata, et naftafutuuride hinnajaotus on lameda tipuga (kurtoositegur alla 3).

Stabiliseerimisperioodi puhul ei lükata tagasi normaaljaotuse hüpoteesi 5% olulisuse tasemel nii kulla ja nafta futuurihindade kui ka RTS-indeksi puhul. S&P 500, DAX ja FTSE 100 indeksite jaotustel on pikk vasakpoolne ots (nende kaldsuse koefitsient on väiksem kui null). DAX, Nikkei 225 ja S&P 500 distributsioonidel on tasane ülaosa, kuna nende kurtoos on väiksem kui 3.

Vaatleme iga perioodi kohta eraldi oma muutujate standardhälbeid ning teeme esialgsed eeldused kulla ja nafta aktsiaindeksite ja futuurihindade muutumise ning nende võimaliku mõju kohta üksteisele.

Tabel nr 7. Muutujate standardhälbed igal perioodil.

Nagu näha tabelist nr 7, siis kui võtta kogu uuringuperiood tervikuna, siis üsna kõrged standardhälbe väärtused kuuluvad Nikkei 225, RTSI ja naftafutuuride hindadele. See räägib nende turgude volatiilsusest ja ebastabiilsusest nende kolme aasta jooksul. Arvestades lühemaid perioode, milleks valimi jagasime, saame konkreetsemad ja sisukamad tulemused, kuna see võimaldab võrrelda ajaperioode omavahel ning teada saada, millised turud muutusid 2015. aastal stabiilsemaks ja millised mitte.

Seega on näha, et DAX-i muutuja standardhälve langes teisel perioodil kõvasti ja kolmandal ainult veidi tõusis, mis viitab selle turu suhteliselt stabiilsele positsioonile. Standardhälbe vähenemist võrreldes kriisieelse perioodiga täheldatakse ka S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100 ja kulla futuuride hindades. Teisel perioodil torkab silma nafta ja RTSI futuurihindade standardhälbe järsk tõus, millest võib järeldada, et need kaks muutujat on omavahel tihedalt seotud. Tõsi, erinevalt naftahinnast ei suutnud Venemaa aktsiaindeks stabiliseerimisperioodil naasta madalamate standardhälbe väärtuste juurde.

Andmete analüüs

Analüüs seisneb veaparanduse vektormudeli loomises perioodi 2. jaanuarist 2012 kuni 30. aprillini 2015 andmetele. Enne seda on vaja hinnata statsionaarsuse ja kointegratsiooni aegridu. Grangeri test täiendab meie uuringut, määrates kindlaks muutujate vahelise põhjuse ja tagajärje seosed.

Statsionaarsuse kontroll, kasutades Dolado-Jenkinsoni protseduuri.

Dolado jt protseduur. on hinnata järjestikku viit mudelit vähimruutude meetodil. Esiteks viiakse läbi laiendatud Dickey-Fulleri test, et saada täielikku statistikat koos trendi ja konstandiga. Seejärel kontrollime, kas trend tuleks mudelisse kaasata; sama tehakse konstandiga.

Tabelis nr 8 on toodud esimese perioodi (5. jaanuar 2012 - 29. august 2014) Dolado-Jenkinsoni protseduuri tulemused. Esiteks viidi läbi laiendatud Dickey-Fulleri test täieliku statistika jaoks koos trendi ja konstandiga; selle tulemuste kohaselt lükatakse ühikujuure olemasolu hüpotees tagasi 5% olulisuse tasemel kõigi näitajate puhul, välja arvatud S&P 500. Seejärel kontrolliti vajadust kaasata mudelisse trend – 5% juures. suundumus osutus kõigi muutujate puhul ebaoluliseks. Kuna trend jäeti mudelist välja, oli järgmiseks sammuks ADF-i test konstandiga statistika jaoks. Samuti tuli konstandi olulisust testida ja 5% olulisuse tasemel lükati see hüpotees kõigi näitajate puhul ümber. Lisaks viidi laiendatud Dickey-Fulleri test läbi ilma konstandita ja ilma trendita, ühikujuure olemasolu hüpotees lükati taas 5% olulisuse tasemel tagasi.

Seega on kõikide muutujate aegread, välja arvatud S&P 500, ühikujuurega ja on erinevuste poolest statsionaarsed. USA aktsiaindeksi andmed on trendi statsionaarsed, selle näitaja mudelil on nii trend kui ka konstant.

Kõikide muutujate viivituste arv kriisieelsel perioodil on Bayesi teabekriteeriumi (BIC) järgi null.

Tabel nr 8. ADF testi tulemused esimese perioodi kohta (690 vaatlust).

		t-stat. trendi jaoks	ADF (pidev mudel)	t-stat. konstanti jaoks		ADF (esimesed erinevused)
Muutuv

Tabelite 8, 9, 10 veerus "järeldus" on toodud protseduuri enda tulemused. DS tähendab statsionaarsuse olemasolu erinevustes (erinevus statsionaarne), UR - ühikujuure (ühikjuure) olemasolu; TS - trendi statsionaarsus, C - konstandi olemasolu, T - trendi olemasolu.

Tabelites nr 9 ja 10 on käsitletud kahte viimast perioodi. Kõikide muutujate viivituste arv on siin Bayesi teabekriteeriumi järgi samuti võrdne nulliga, välja arvatud nafta futuuride hinnad, mille puhul on see näitaja teisel perioodil 1.

Kriisiperioodil on kõikide näitajate andmed, välja arvatud kulla ja nafta futuuride hinnad, erinevustes paigal; hüpotees trendi ja nende konstandi olulisusest lükatakse 5% olulisuse tasemel tagasi. Kulla ja nafta futuurihindade andmetel on trendi statsionaarsus, nafta mudelis on konstant.

Kõiki stabiliseerimisperioodi andmeid iseloomustab erinevuste statsionaarsus ning konstandi ja trendi puudumine mudelites (tabel nr 10).

Tabel nr 9. ADF testi tulemused teise perioodi kohta (88 vaatlust).

	ADF (trendi ja konstantse mudeliga)	t-stat. trendi jaoks	ADF (pidev mudel)	t-stat. konst.		ADF (esimesed erinevused)
Muutuv

* Viivituste arv on 1.

Tabel nr 10. ADF testi tulemused kolmanda perioodi kohta (84 vaatlust).

	ADF (trendi ja konstantse mudeliga)	t-stat. trendi jaoks	ADF (pidev mudel)	t-stat. konst.		ADF (esimesed erinevused)
Muutuv

Mudeli valiku üle otsustamiseks on vaja kontrollida ka seeriate kointegratsiooni.

Põhjuslikkus Grangeri järgi

Grangeri test võimaldab meil määrata põhjuslikud seosed meie muutujate vahel: viie riigi aktsiaindeksid ning nafta ja kulla futuurihinnad.

Kuna nädalas on viis tööpäeva, mille jooksul toimub börsidel kauplemine, mis määrab meie andmete struktuuri, siis võtame ka Grangeri testi viivituste arvuks viis.

Esimesel perioodil andsid DAX indeksi prognoosile olulise panuse Nikkei 225, RTS, S&P 500 indeksid, aga ka naftafutuuride hinnad. FTSE 100 osutus sõltuvaks samadest näitajatest, mis Saksamaa aktsiaindeks. S&P 500 sõltus Nikkei 225-st, samas kui RTSI-d mõjutasid S&P 500, Nikkei 225 ning nafta- ja kullafutuuride hinnad.

Joonis 2. Põhjuslikud seosed kriisieelsel perioodil.

Kriisi ajal muutusid näitajatevahelised seosed. DAX jäi S&P 500-st sõltuvaks, kuid muude seda mõjutavate tegurite asemel ilmusid kulla futuuride hinnad. Kuld osutus sel perioodil teguriks, mis annab olulise panuse paljude muutujate prognoosimisse, lisaks Saksamaa indeks - FTSE 100, RTSI, Nikkei 225, S&P 500, aga ka naftafutuuride hinnad. Muuhulgas osutus RTSI sõltuvaks FTSE 100-st.

Sarnased dokumendid

Miks on aktsiaindekseid vaja? Indeksite ajalugu ja geograafia. USA aktsiaturu indeksid. Teiste riikide indeksid. Venemaa aktsianäitajad. Indeksfondid, reaalindeksid, indeksiaktsiad. Indeksite arvutamise metoodika.

abstraktne, lisatud 04.02.2003


Aktsiaindeksite arvutusmeetodid, olemus, roll ja eesmärgid. Aktsiaindeksite klassifikatsioon. Aktsiaindeksit mõjutavad tegurid. Aktsiaindeksite mõju turule. Venemaa aktsiaindeksid ja nende dünaamika. Aktsia- ja valuutaturgude vastastikune seos.

kursusetöö, lisatud 03.06.2011


Aktsiaindeksid kui vahend väärtpaberituru käitumise hindamiseks, kajastades makromajanduslikke protsesse. Indekside põhitüübid. Aktsiaindeksite roll. Aktsiaindeksite loomise teooria. Maailma ja Venemaa aktsiaturgudel kasutatavad indeksid.

abstraktne, lisatud 04.04.2013


Aktsiaindeksite olemus, vajalikkus ja arvutamise meetodid, nende kasutamine riikide börsikaubanduse alusena. Ukraina aktsiaindeksite omadused ja omadused, nende eelised ja puudused. Ideaalse aktsiaindeksi tunnused.

abstraktne, lisatud 08.11.2010


Valuutaturu ja aktsiaturu suhe. Aktsiaturu mõju FOREXi turule pikemas ja lühiajalises perspektiivis. Valuuta ja aktsiaturu analüüs. Pikaajaline seos riigi aktsiaindeksite ja riigi rahvusvaluuta vahel.

esitlus, lisatud 15.12.2012


Börsi mõiste. Esmased ja teisesed väärtpaberid. Tuletisinstrumendid. Aktsiaindeksite arvutamine. Maailma peamised indeksid. Maailma börside dünaamika analüüs ebastabiilses majandusolukorras.

kursusetöö, lisatud 04.07.2011


Börsid Venemaal ja välismaal. Rahvusvahelised ja Venemaa nõuded börsidele. Börside organisatsiooniline struktuur ja liikmed. Börside võrdlevad omadused. Venemaa börside arengu väljavaated.

lõputöö, lisatud 30.05.2002


Aktsiaindeksite teooria, nende koostamise ja arvutamise meetodid. Reitingu turu infrastruktuur. Dow Jones, Standard & Poor's (S&P), Value Lane, Financial Times (FT). Saksamaa aktsiaturu hindamise indeksid. Uute turgude indeksid.

kursusetöö, lisatud 21.06.2011


Börside loomise ajalugu. Börside märgid, funktsioonid ja tüübid. Börsikauplemise korraldamise meetodid. Börsitehingute liigid, aktsiaindeksid. Venemaa börsid ja nende roll kaasaegses majanduses. Börsidel kaubeldavad väärtpaberid.

kursusetöö, lisatud 10.05.2016


Aktsiaindeksite olemus, roll ja klassifikatsioon. Nende arvutamise meetodid. Sünergia ja uued lähenemised vanadele probleemidele. Mittelineaarne turumajandus: õigluse mitmekesisus ja fraktalidünaamika. Ljapunovi eksponendid. Vahetuskursside kaootilised omadused.