Indice(de lat. - indicateur,) - un indicateur relatif statistique qui caractérise le rapport des phénomènes socio-économiques dans le temps, dans l'espace, ou le choix d'un niveau conditionnel comme base de comparaison. À l'aide d'indices, il est possible de déterminer les changements quantitatifs de divers indicateurs du fonctionnement de l'économie nationale, de l'évolution des processus socio-économiques, etc.

Dans le travail économique, à l'aide d'indices, il est possible de montrer de manière objective et précise les changements dans la croissance ou la baisse de la production, les changements dans les rendements des cultures, l'état du coût des prix des produits, le nombre d'employés, la productivité du travail, les salaires , les variations de prix sur les marchés boursiers, etc.

Les indices diffèrent des valeurs moyennes en ce qu'ils incorporent, en règle générale, des indicateurs sommaires et généralisants, c'est-à-dire exprimer un certain contenu inhérent à tous les phénomènes et processus considérés. Par exemple, une entreprise produisant une variété de produits ne peut pas être estimée en comparant l'évolution des volumes de production en utilisant une simple addition d'unités de production, une sorte de compteur commun est nécessaire. Un tel compteur est le coût ou le coût.

Avec toute la diversité, les indices peuvent être divisés en deux groupes. Certains indicateurs sont exprimés en valeurs absolues, caractéristiques de toutes les unités de la population statistique, d'autres sont des indicateurs calculés pour une unité (indicateurs de prix, de coût, de productivité, de productivité du travail, de salaires, etc.). Classiquement, le premier groupe d'indicateurs est appelé quantitatif, et le deuxième groupe est appelé classiquement qualité indicateurs. le plus typique indice quantitatif est l'indice de volume, c'est-à-dire indice du volume physique de la production, du chiffre d'affaires commercial, du revenu national, etc.

Indices de qualité --- il s'agit d'indices des prix, du coût de revient, des coûts de distribution, du pouvoir d'achat du rouble, de la productivité du travail, etc.

Du point de vue de la couverture des éléments, il existe des index individuels et généraux..

Indices individuels dénoté par (i) et caractériser la dynamique des éléments individuels inclus dans l'ensemble.

Selon la méthode de calcul indices généraux (I) subdivisé en :

- agrégat;

-- moyennes des individus (moyennes arithmétiques et harmoniques)

H et dans l'exemple de t / chiffre d'affaires, considérons tous les indices listés :

Introduisons des symboles: p - prix, q - volume physique t / chiffre d'affaires, ou nombre de biens vendus. Le produit du prix (p) et de la quantité de biens vendus (q)

Donne t/tour : p * q = pq.

Les index individuels sont un produit , parce que caractériser l'évolution du prix ou de la masse physique d'un produit au cours de la période de reporting par rapport à celui de base,

L'indice individuel des prix est noté (i p) et est calculé selon la formule : je p = p 1 / p 0

où / p 0 est le prix de la période de base ;

p 1 - prix au cours de la période de déclaration.

Si, selon l'état du problème, la variation des prix est donnée en %, alors je p est déterminé par la formule :

je p = 100 + changement de prix en %

Où le prix de janvier est le prix de la période de référence et le prix de septembre est le prix de la période de référence.

Par exemple : l'indice individuel des prix des pommes sera : 38,2 : 37,5= 1,019, soit le prix pour 1 kg. Les pommes en septembre ont augmenté de 1,9 % par rapport à janvier

(la valeur de l'indice de 1,019 était exprimée en % 1,019x100% = 101,9%, 101,9% - 100% = + 1,9%).

L'indice individuel de volume physique t/chiffre d'affaires est noté i q et est calculé par la formule :

i = q 1 / q 0 où q 0 --- le volume physique des biens pendant la période de base ;

q 1---- le volume physique du même produit au cours de la période de déclaration.

Les indices généraux sont multi-produits parce que déterminer la variation des prix ou le volume physique de la masse marchande de tous ou de plusieurs biens. Les indices agrégés constituent la forme principale de l'indice général, UN indices moyens obtenu en convertissant l'agrégat. (Voir tableau 5.)

Dans les catégories économiques, il y a une dépendance : le prix multiplié par le volume physique de la masse des marchandises donne tonnes/chiffre d'affaires (p x q = pq). La même relation existe dans les indices : l'indice des prix multiplié par l'indice du volume physique donne l'indice tonne/chiffre d'affaires : Ip x Iq = Ipq

Si au lieu des 2 premiers indices indiqués, nous écrivons les indices agrégés des prix et le volume physique de la masse de marchandises, alors nous obtenons indice du chiffre d'affaires en prix réels, qui montrera l'évolution du chiffre d'affaires due à deux facteurs (prix et quantité).

(Voir le tableau 5.) La relation des indices est indiquée dans le tableau 6.

EXEMPLE 2. Sur la base des données sur la vente de marchandises dans le magasin, calculez:

1) indices de prix individuels pour chaque produit ;

2) Indice de prix HARMONIQUE MOYEN ;

3) Indice ARITHMÉTIQUE DE COMPARAISON du volume physique t/rendement ;

4) INDICE TOTAL T / CHIFFRE D'AFFAIRES en prix réels ;

5) Identifier la relation des indices en termes relatifs et absolus.

Pour déterminer les indices individuels, nous utilisons la formule :

je p = 100 + changement de prix en %

Ensuite, par exemple je p pour l'article A je p = 100 +5 = 1,05 ,etc.

Pour calculer les indices moyens, nous utilisons les formules du tableau 5

Marchandises	Réalisation en t.r.	Changement de prix en %	je	pq/je
Base Par.	otch.trans.
UN		480.5	+5	1.050	457.6
B	680.7	690.9	+10.5	1.105	625.2
DANS	215.6	250.8		1.000	250.8
Total:	1306.3	1422.2			1333.7
Indice de prix harmonique moyen	1.066
L'indice moyen arithmétique de la physique. volume t/o	1.021
Formule de relation des composants pour les indices communs	1.089
Indice général t / o	1.089

Conclusion: t/chiffre d'affaires au cours de la période sous revue a augmenté de 8,9 % par rapport à la période de référence, incl. en raison de l'évolution des prix des biens, le t / chiffre d'affaires a augmenté de 6,6 % et, en raison de l'évolution de la masse physique, de 2,1 %.

Augmentation absolue de t / chiffre d'affaires due aux variations de prix : (1422,2 - 1333,7 = + 88,5 t.r.), due aux variations de masse physique : (1333,7 - 1306,3 = + 27,4 t. R.).

Augmentation absolue de t / chiffre d'affaires due à 2 facteurs = (1422,2 - 1306,3 \u003d 115,9 tr.)

La relation des indices en termes relatifs :

Ip x Iq = Ipq , nous substituons les valeurs dans cette formule: 1,089 \u003d 1,066 x 1,021

Relation en termes absolus :

Δåpq (p q) = Δåpq (p) + Δåpq (q)

Remplacez les valeurs :

115.9t.r. = 88.5t.r. + 27.4t.r

Ph.D., Assoc. Département de l'E&ASU UTI TPU

ANALYSE DE CORRÉLATION DES INDICES BOURSIERS MONDIAUX ET DE L'INDICATEUR RTS RUSSE

Les indices boursiers sont à la base des instruments financiers dérivés utilisés à des fins d'investissement. Ce sont des indicateurs composites de l'évolution des prix d'un certain groupe de titres. Si nous analysons l'état antérieur de l'indice boursier et sa valeur actuelle, nous pouvons déterminer la dynamique dominante dans le groupe de titres, sur la base du calcul sur lequel il est construit. Par conséquent, les variations de l'indice dans le temps sont plus importantes, car elles permettent de juger de la direction générale du marché. Ainsi, selon la sélection d'indicateurs, un indice boursier peut refléter le comportement d'un certain groupe de titres, d'autres actifs et du marché dans son ensemble. Cela dépend des titres qui composent l'échantillon utilisé pour le calcul de l'indice, ils caractérisent : le marché dans son ensemble, le marché d'une certaine classe de titres (obligations d'État, obligations d'entreprises, actions), le marché sectoriel (titres de sociétés dans le même secteur : télécommunications, transports, assurances, secteur Internet). L'étude de la relation entre les indices boursiers exprime la tendance générale du développement de l'économie mondiale moderne.

À l'heure actuelle, il existe environ 500 indices boursiers différents dans le monde, parmi lesquels il convient de noter: Dow Jones, MEXComposite, NASDAQ 100, NYSEComposite, CAC-40, CACGeneral, DAX 30, FT-SE 100, Nikkei, TSE 300, IPC, Hang Seng Index et parmi les russes - RTS et MICEX. Les méthodes de calcul des indices sont en constante amélioration, ce qui permet de maintenir l'adéquation des indicateurs boursiers par rapport aux nouvelles évolutions du marché.

Il existe de nombreuses façons d'étudier les indices boursiers : moyennes et moyennes mobiles, analyse de régression, analyse de Fourier, etc. Le développement de la recherche dans ce domaine est facilité par la disponibilité de statistiques quantitatives qui caractérisent la dynamique des conditions de marché sous forme d'indices boursiers, ce qui contribue à la haute valeur pratique des résultats de la recherche. Pour étudier la relation entre les indicateurs boursiers mondiaux, la meilleure méthode est l'analyse de corrélation.

La relation entre l'indice RTS et la plupart des indicateurs boursiers mondiaux peut être qualifiée d'instable (tableau 1). L'interaction la plus forte de l'indice RTS en 2009 peut être observée avec les indices de l'Autriche (0,82), de la Finlande (0,81), de la Grande-Bretagne (0,81) et de l'Ukraine (0,80). En 2010, une corrélation a été notée avec les indices du Canada (0,96), de l'Ukraine (0,94), de l'Autriche (0,93), de l'Australie (0,93), de l'Allemagne (0,92), des États-Unis (0,92). En 2011, une forte interaction a été observée avec les indices du Danemark (0,64), de l'Autriche (0,61), de la Grande-Bretagne (0,63) et des Pays-Bas (0,62).

Tableau 1

Coefficients de corrélation des indicateurs des stocks mondiaux

avec indice RTS

Nom de l'index de corrélation	Convention d'indexation	Coefficient de corrélation
pour 2009	pour 2010	pour 2011
Canada TSE300	EST	0,78	0,96	0,44
PFTS ukrainien	PFTS	0,80	0,94	0,44
Australie Tous les ordinaires	ASX	0,76	0,93	0,47
Allemagne DAX	DAX	0,74	0,92	0,59
S&P 500 américain	SPX	0,74	0,92	0,31
AutricheATX	ATX	0,82	0,92	0,61
Danemark KFX	KFX	0,79	0,92	0,64
Heures du détroit de Singapour	ITS	0,79	0,91	0,57
Finlande Helsinki Général	HEX	0,81	0,91	0,57
FTSE 100 britannique	FTSE	0,81	0,90	0,63
Pays-Bas AEX Général	AEX	0,78	0,90	0,62
Grèce Part générale	ASE	0,75	0,89	0,58
PakistanKarachi 100	ESC	0,74	0,89	0,03
Espagne Madrid Général	IGBM	0,72	0,88	0,56
Hongrie BUX	BUX	0,73	0,88	0,52
Pologne Bourse de Varsovie	WIG20	0,74	0,87	0,62
France CAC 40	CAC	0,74	0,86	0,61
Belgique BEL20	BEL20	0,76	0,86	0,52
Israël TA100	TA100	0,69	0,85	0,57
Japon Nikkei 225	NIKKEI	0,70	0,82	0,44
Argentine	MERVAL	0,70	0,82	0,40
Malaisie KLSE Comp.	KLSE	0,68	0,80	0,42
Corée du Sud Séoul Comp.	KS11	0,69	0,80	0,46
Pérou Lima Général	TLIG	0,66	0,80	0,48
Mexique CIP	CIB	0,66	0,75	0,43
Chine Shanghai Comp.	SSEC	0,64	0,69	0,25
Inde ESB 30	ESB	0,67	0,69	0,41
Turquie ISE National 100	XU100	0,69	0,67	0,60
Indonésie Jakarta Comp.	JKSE	0,72	0,65	0,45
BrésilBovespa	BUSP	0,65	0,57	0,46
Chili IPSA	IPSA	0,70	0,34	0,44

Du tableau. 1, il s'ensuit que la corrélation de l'indice RTS avec les indicateurs boursiers mondiaux est affectée par la situation géographique et la part du pays dans l'économie mondiale. La connexion la plus faible peut être tracée avec les marchés d'Asie (Chine, Turquie et Inde) et d'Amérique latine (Mexique, Pérou et Brésil). Une dépendance stable de l'indice RTS est observée avec les indices des pays : France, Danemark et Grande-Bretagne. Une analyse comparative des coefficients de corrélation de l'indice russe avec les indices étrangers donne une idée du degré d'influence des différents marchés mondiaux sur le marché boursier russe. Sur la base des données obtenues, il est possible d'étudier la tendance du développement des marchés mondiaux, de surveiller la dynamique des coefficients de corrélation entre les indices russes et étrangers: une diminution significative du coefficient donne le signal d'un affaiblissement de la relation, et vice versa.

L'étude de la relation présente des caractéristiques associées à la mesure de la corrélation entre les indices :

Premièrement, le coefficient de corrélation est mesuré non pas entre indices boursiers, mais entre évolutions relatives des indices boursiers : plus la période d'étude est longue, plus la distorsion est importante.

Deuxièmement, il est très important d'aborder la question du choix de la période de variation des indices boursiers : plus la période de rendement est courte, plus il est probable que le coefficient de corrélation ne tiendra pas compte des influences réelles qui se manifestent avec un certain décalage ; plus la période s'allonge, plus le nombre d'observations diminue et, par conséquent, le coefficient de corrélation devient moins significatif.

Troisièmement, lors de l'évaluation de la dynamique du coefficient de corrélation, le problème se pose que l'évaluation de la corrélation à certaines périodes est faussée en raison de changements dans l'amplitude des fluctuations des indices boursiers.

L'étude de la relation des indices boursiers est une nécessité objective d'une économie de marché, car ils reflètent le niveau de développement d'un certain ensemble de titres. Cela permet d'utiliser des indices à la fois pour évaluer les processus du marché mondial et pour mesurer l'infrastructure actuelle du marché. Les conditions objectives du développement économique moderne exigent de plus en plus le développement de méthodes fiables d'évaluation quantitative et qualitative des indices boursiers.

1. Indices boursiers. Méthodes de calcul. [Ressource électronique].

2. Corrélation de l'indice RTS et d'autres indicateurs RZB. Partie 1. [Ressource électronique].

3. Indices boursiers. Définition et méthodes de calcul. [Ressource électronique].

4. Indices boursiers. Définition et méthodes de calcul. [Ressource électronique].

© Platonova A.S., 2012

CDU 330.3

Bbc 455

Popova AA,

étudiant de BashSU, Oufa

Conseiller scientifique - Alekseeva L.E.,

Cul. Département de STEP BashGU, Oufa

POURQUOI EN RUSSIE NE FONCTIONNE PAS

LOIS ÉCONOMIQUES ?

L'économie russe moderne continue d'être dans une crise économique prolongée à long terme, incapable d'atteindre à bien des égards les indicateurs d'avant la crise du début des années 1990. Une caractéristique de l'étape actuelle du développement économique mondial est la combinaison du début d'une vague accrue du cycle à long terme avec une crise à moyen terme. Les économies dépressives d'après-crise dans la plupart des pays se caractérisent par des prix bas et des processus déflationnistes, ce qui est tout à fait naturel pour la phase de crise et de dépression du cycle à moyen terme. Pour l'économie russe, on note des taux de croissance des prix stables et suffisamment élevés pour la crise. Quelle en est la raison et pourquoi la Russie a-t-elle sa propre voie de développement, contrairement à d'autres pays ?

La question de la relation entre l'inflation et une baisse de la production a été soulevée par J. M. Keynes dans sa théorie d'une économie déprimée. Selon la théorie keynésienne, la croissance économique dans une économie déprimée ne devrait pas s'accompagner d'une hausse des prix. Au début de la formation d'un nouvel ordre technologique, l'économie est dans un état déprimé, et toutes les conclusions de la théorie keynésienne se justifient.

Pourquoi, alors, dans l'économie russe, ces lois ne s'appliquent pas et la baisse de la production dans les conditions de la crise économique s'accompagne de taux d'inflation assez importants? Qu'est-ce qui détermine la hausse des prix dans l'économie russe moderne d'après-crise ?

L'un des éléments d'une éventuelle hausse des prix pourrait être une augmentation des salaires. Cependant, la période de crise et d'après-crise (2008-2010) se caractérise par une baisse des salaires réels et même nominaux. Ainsi, la croissance des salaires ne peut pas être la source de la croissance des prix au cours de la période spécifiée. De plus, les salaires dans notre pays, contrairement aux pays développés, sont à un niveau si bas que pendant de nombreuses années, ils ne dépassent pas 1/3 du PIB créé, les 2/3 restants étant le coût d'autres facteurs, y compris les matières premières , matériaux et médias. C'est le dernier élément de coûts qui est particulièrement important dans notre pays, c'est pour cela que les prix augmentent régulièrement, et non pas parce que c'est dû à des raisons de marché, mais conformément au « Concept pour le développement socio-économique à long terme ». développement économique de la Russie jusqu'en 2020 ». Selon ce concept, le prix moyen de l'électricité devrait augmenter sur la période 2011-2015. - dans la fourchette de 35 à 45%, et sera au taux actuel en 2015 - 7,8 - 8 cents par kW, et en 2016-2020. - dans la fourchette de 15 à 25 % et de 9,5 à 10,6 cents par kW en 2020, respectivement. Le prix moyen du gaz pour toutes les catégories de consommateurs augmentera en 2011-2015. 1,5 à 1,6 fois en 2016-2020 - de 2 à 5 %. La mise en pratique de ce concept provoque la hausse actuelle des prix sur le marché russe, exacerbant la crise de l'économie et approfondissant la différenciation de la société russe, car selon les statistiques, ce sont les segments les plus pauvres de la population qui souffrent le plus de l'inflation. Les monopoles naturels profitent de la hausse des prix, qui perçoivent des revenus colossaux en s'appropriant la rente économique de l'utilisation des ressources naturelles qui sont un trésor national, ils s'approprient aussi la rente de monopole, en distribuant ces revenus à un petit nombre d'actionnaires qui sont déjà loin d'être pauvres. .

Ainsi, sans geler les prix de l'énergie, il est impossible d'arrêter l'inflation.

Apparemment, une sortie de crise devrait être recherchée en stimulant une demande de consommation solvable, ce qui est décisif, car même la demande d'investissement, dont on parle tant de la création, est dérivée de la demande de biens de consommation. Il y aura une demande des consommateurs, il y aura de l'argent pour que les entrepreneurs investissent dans le développement de la production, car selon les statistiques, ce sont les fonds propres des entreprises qui sont la principale source d'investissement au stade actuel.

En conclusion de l'article, je voudrais noter que dans les conditions modernes, l'État est appelé à protéger les intérêts de la société, sinon même les analyses économiques objectives cessent de fonctionner et l'évolution de la situation économique est difficile à imaginer et à prévoir.

Liste de la littérature utilisée

1. Service fédéral des statistiques de l'État : http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/

2. Glazyev S.Yu. Stratégie et concept de développement socio-économique jusqu'en 2020 : analyse économique / www.apn.ru

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

Il existe des interrelations entre les indices les plus importants, ce qui permet d'en obtenir d'autres à partir de certains indices. Connaissant, par exemple, la valeur des indices-chaînes pendant une certaine période de temps, il est possible de calculer les indices de base. Inversement, si les indices de base sont connus, alors en divisant l'un par l'autre on peut obtenir des indices chaînes.

Les relations existantes entre les indices les plus importants permettent d'identifier l'influence de divers facteurs sur l'évolution du phénomène étudié, par exemple la relation entre l'indice du coût de production, le volume physique de production et les prix. D'autres indices sont également liés. Ainsi, l'indice du coût de production est le produit de l'indice du coût de production et de l'indice du volume physique de production :

L'indice du temps consacré à la production peut être obtenu en multipliant l'indice du volume physique de production et la valeur, l'inverse de l'indice d'intensité de travail, c'est-à-dire indice de productivité du travail :

Il existe une relation importante entre les indices du volume physique de la production et l'indice de la productivité du travail.

L'indice de productivité du travail est calculé selon la formule suivante :

,

ceux. représente le rapport de la production moyenne (en prix comparables) par unité de temps (ou par employé) dans la période en cours et la période de référence.

L'indice du volume physique de production est égal au produit de l'indice de productivité du travail et de l'indice des heures de travail (ou du nombre de salariés) :

.

La relation entre les indices individuels peut être utilisée pour identifier les facteurs individuels qui affectent le phénomène à l'étude.

8. Propriétés des indices de Laspeyres et Paasche :

Dans l'économie de marché, une place particulière parmi les indices d'indicateurs qualitatifs est donnée aux indices de prix.

L'objectif principal de l'indice des prix est d'évaluer la dynamique des prix des biens de consommation industriels et non industriels. En outre, l'indice des prix agit comme une mesure générale de l'inflation dans les études macroéconomiques ; utilisé pour ajuster le salaire minimum légalement établi, fixer les taux d'imposition.

Des indices de prix sont nécessaires pour l'élaboration d'études de faisabilité et de projets de construction de nouvelles entreprises. On ne peut s'en passer lors du recalcul des principaux indicateurs du système de comptabilité nationale (produit social total, revenu national, investissements en capital, etc.) à partir des prix réels (courants) en prix comparables.

Ainsi, Les indices de prix sont nécessaires pour résoudre deux problèmes :

reflétant la dynamique des processus inflationnistes dans l'économie nationale du pays;

recalcul des indicateurs de coût les plus importants du SCN à partir des prix réels vers des prix comparables lors de l'étude de la dynamique des phénomènes socio-économiques.

Deux types d'index sont utilisés pour implémenter ces tâches, dont le contenu est différent :

indice des prix réels;

indice déflateur.

L'un des indicateurs les plus importants des statistiques des prix, largement utilisé dans la politique économique et sociale de l'État, est indice des prix à la consommation (IPC). Il sert à réviser les programmes sociaux gouvernementaux, sert de base à l'augmentation du salaire minimum, reflète le pouvoir d'achat réel de l'argent dont disposent divers segments de la population pour subvenir à leurs besoins matériels, culturels et spirituels.

L'indice d'échange est une valeur calculée, qui est formée sur la base des prix de toutes les actions incluses dans le calcul de cet indice, qui sont négociées sur cette bourse.

Les indices boursiers sont calculés sur la base d'un certain nombre de titres. Le nombre d'actions qui affectent le calcul d'un certain indice boursier est généralement indiqué à la fin de son nom, par exemple, DAX 30, CAC 40, FTSE 100. Ainsi, une variation de la valeur d'un indice boursier reflète la dynamique des prix de dizaines, de centaines et même de plusieurs milliers d'actions.

Les indices boursiers sont des indicateurs mathématiques particuliers reflétant la dynamique du marché boursier, des secteurs du marché ou d'un autre groupe représentatif d'actifs circulant sur le marché.

Les indices boursiers sont des instruments qui donnent une idée de l'état actuel des marchés boursiers, en d'autres termes, ils montrent la direction du marché. Souvent, ils sont aussi appelés stock.

L'indice boursier est particulièrement intéressant pour les analystes en dynamique: l'évaluation de la direction du mouvement du marché est effectuée précisément sur la base de l'évolution de l'indice au fil du temps, et les prix des actions d'un groupe sélectionné peuvent évoluer dans des directions absolument différentes . Selon les indicateurs sélectionnés, les indices boursiers permettent de se faire une idée des évolutions au sein d'un même secteur ou de l'ensemble du marché dans son ensemble.

Sur le marché des valeurs mobilières moderne, il existe une variété d'indices boursiers (boursiers). Les indices peuvent être sectoriels, régionaux, composites et mondiaux. Ils peuvent être utilisés sur n'importe quel marché : matières premières, devises, actions. Aujourd'hui, il existe plus de deux mille indices boursiers différents en circulation. La publication des indicateurs des principaux indices boursiers se trouve dans le domaine public.

FONCTIONS DES INDICES DE CHANGE

Les indices boursiers ont été inventés pour que les traders puissent obtenir les informations dont ils ont besoin sur ce qui se passe sur le marché. Par conséquent, au départ, ils ne remplissaient qu'une fonction d'information. Reflétant la direction du mouvement des cotations boursières - vers le haut ou vers le bas, les indices ont montré les tendances que prend le marché des changes et la vitesse de leur développement.

Avec le temps et l'amélioration de la technique d'élaboration des indices boursiers, leurs nouvelles fonctions sont également apparues :
1. Fonction indicative - l'indice boursier est un point de départ pour analyser le comportement des investisseurs et des gestionnaires de portefeuille.
2. Fonction démonstrative - une référence pour sélectionner des titres dans un portefeuille d'investissement, déterminant la direction et la proportion d'investissement.
3. Fonction de diagnostic : l'évolution du prix de certaines actions peut être comparée à l'indice du marché ou du segment et tirer des conclusions sur la demande d'actions dans le contexte de l'ensemble du marché.
4. Fonction prédictive - l'accumulation de certaines données sur l'état des indices boursiers a permis de les utiliser comme prévision.
5. Fonction spéculative (objet d'échange) - les indices boursiers sont capables de réagir instantanément aux changements d'un large éventail de phénomènes économiques, politiques et sociaux.

MÉTHODES DE CALCUL DES INDICES DE CHANGE

Quatre méthodes principales sont utilisées pour calculer les indices boursiers :
1. La méthode de la moyenne arithmétique est simple.
2. Méthode de la moyenne géométrique simple.
3. Méthode de la moyenne pondérée arithmétique.
4. Méthode de la moyenne géométrique pondérée.

La méthode de la moyenne arithmétique simple est calculée comme suit : les prix de tous les actifs inclus dans l'indice à la clôture des marchés sont additionnés et la somme est divisée par le nombre d'actifs. Cette méthode est la plus simple. Son inconvénient est qu'il ne tient pas compte du poids de chaque actif. Actuellement, cette méthode est utilisée pour calculer les indices Dow Jones.

La méthode de la moyenne géométrique simple est réalisée en multipliant les prix des actions qui composent l'indice. Ce produit est ensuite ramené à la nième racine, où n est le nombre d'actions dans l'indice. Cela ne tient pas non plus compte de la différence des volumes d'échange d'actions de différentes sociétés.

La formule de calcul de l'indice par la méthode de la moyenne arithmétique pondérée et la méthode de la moyenne géométrique pondérée contient un élément supplémentaire. Le plus souvent, la capitalisation boursière de l'entreprise est utilisée comme pondération. Ceux. la variation du prix de l'entreprise est multipliée par sa taille (capitalisation). Une telle pondération conduit au fait que les grandes entreprises affectent l'indice de manière plus significative que les petites.

L'indice boursier peut être calculé à une certaine fréquence :
1. Au début de chaque mois (à une date précise).
2. Tous les jours à l'heure fixée (les indices Skate-Press sont calculés quotidiennement à 14 heures, heure de Moscou), en suivant les résultats de la séance de négociation (indices du système RTS).
3. En temps réel (l'indice mondial est recalculé immédiatement après la conclusion de la transaction suivante).

L'indice boursier, pris isolément, sans lien avec d'autres indices, ne présente pas d'intérêt particulier. Ils sont précieux en ce sens qu'ils sont calculés à une date précise et, dans l'ensemble, représentent une certaine image.

PRINCIPAUX INDICES DE CHANGE

Le Dow Jones Stock Index (DJIA) est l'un des indices les plus connus au monde. Il a été utilisé pour la première fois il y a plus de cent ans. Depuis 1928, l'indice a été systématiquement calculé en utilisant les cours des actions de trente sociétés. La moyenne arithmétique des cours boursiers de ces trente plus grandes entreprises américaines, aussi appelées « blue chips » (blue chips), est le fameux indice boursier Dow Jones. Sa valeur est mesurée en points. Une augmentation (ou une diminution) de l'indice d'un point signifie que le cours moyen des actions incluses dans le calcul a augmenté (ou diminué) d'un dollar.

En plus du principal, les indices boursiers Dow Jones sont également calculés pour des secteurs de marché spécifiques :
a) pour les actions de 20 sociétés de transport de premier plan ;
b) pour les actions de 15 grandes entreprises de services publics ;
c) un indice composite, qui comprend les cours des actions de 65 sociétés ;
d) plusieurs autres indices.

La valeur de l'indice Dow Jones va bien au-delà des États-Unis. Depuis la Bourse de New York concentre environ 50% du chiffre d'affaires total des échanges des pays développés. Dans cette optique, il est calculé sur les échanges et annoncé officiellement toutes les demi-heures.

L'indice boursier DAX (DAX 30) a été introduit pour la première fois en 1988 et est aujourd'hui le principal indice boursier en Allemagne. Son calcul prend en compte les cours boursiers de trente grandes entreprises allemandes de différents secteurs de l'économie. Les actions des sociétés entrant dans le calcul de l'indice DAX30 sont cotées à la Bourse de Francfort. L'indice est pondéré par la capitalisation boursière.

Selon les résultats de la négociation dans le système électronique, l'indice Xetra DAX est calculé, il coïncide pratiquement avec le DAX 30. Cependant, la session électronique est plus longue, de sorte que les cours de clôture peuvent varier considérablement. Le DAX 100 et l'indice composite CDAX pour les actions de 320 sociétés sont également calculés.

L'indice boursier FTSE 100 (Footsy) a commencé à être calculé le 3 janvier 1984. Il s'agit d'un indice arithmétique pondéré calculé sur la base des 100 plus grandes sociétés britanniques par capitalisation boursière cotées à la Bourse de Londres.

Une fois tous les trois mois, à la fin du trimestre, 250 entreprises sont sélectionnées sur la liste de la Bourse de Londres, classées de 101 à 350. Sur la base des cotations de leurs actions, l'indice d'échange moyen pondéré par capitalisation est calculé - l'indice FTSE 250.

Pour les actions de 350 sociétés cotées à la Bourse de Londres, l'indice boursier FTSE 350 est calculé, qui combine les indices FTSE 100 et FTSE 250. Pour tenir compte des actions qui ne sont pas incluses dans le FTSE 350, un indice boursier distinct est calculé - FTSE SmallCap.

Le Nikkei est publié depuis septembre 1950. Il est calculé comme une moyenne pondérée des cours des actions des 225 sociétés les plus activement négociées de la première section de la Bourse de Tokyo.

Les indices boursiers de la famille NASDAQ sont destinés à une orientation fiable sur le marché américain de la haute technologie et aident à prendre en compte de manière adéquate l'impact des événements politiques et économiques américains sur les domaines d'activité liés au fonctionnement de ce marché. Les plus célèbres sont les indices NASDAQ 100 et NASDAQ Composite, et dans le calcul de ce dernier indice, presque toutes les actions négociées à la bourse NASDAQ sont utilisées. Il s'agit d'actions d'entreprises de haute technologie qui se consacrent à la production d'équipements et d'équipements informatiques, à la création de logiciels et de télécommunications et à l'introduction de réalisations biotechnologiques.

Les indices boursiers САС-40 et САС General sont les principaux indices du marché boursier français. Le CAC 40 est calculé sur les actions des 40 plus grands émetteurs cotés à la Bourse de Paris. Le contrat à terme sur indice est sans doute le contrat à terme le plus populaire et le plus négocié au monde. Le CAC Général est calculé sur les actions de 250 des entreprises françaises les plus importantes et les plus stables. Cet indice est calculé par la Bourse de Paris et la Société des Bourses de France.

L'indice boursier Standard & Poor's 500 (S&P 500) a reçu le nom figuratif de "baromètre de l'économie américaine" pour sa signification particulière. L'indice boursier pondéré en fonction de la valeur marchande comprend la valeur des actions de 500 sociétés américaines négociées à la Bourse de New York et à la Bourse NASDAQ, deux des plus importantes bourses américaines. Les entreprises sont représentées dans la proportion suivante : 400 sociétés industrielles, 20 sociétés de transport, 40 sociétés financières et 40 sociétés de services publics.

Les indices boursiers Russell sont calculés par Frank Russell Company. Parmi les plus célèbres : l'indice Russell 3000 reflète la dynamique des actions des 3000 plus grandes sociétés américaines par capitalisation boursière, qui représentent environ 98 % de la valeur de l'ensemble du marché boursier américain. L'indice Russell 1000 reflète la performance des 1000 plus grandes sociétés de l'indice Russell 3000, qui représentent environ 92 % de la capitalisation totale des sociétés représentées dans l'indice Russell 3000. L'indice Russell 2000 reflète la performance des 2 000 petites sociétés représentées dans l'indice Russell 3000, qui représentent environ 8 % de la capitalisation boursière totale des sociétés de l'indice Russell 3000.

L'indice MSCI Emerging Markets comprend 26 indices des marchés émergents, dont la Russie, le Mexique, la Thaïlande, etc. Le calcul de l'indice boursier des pays émergents (un autre nom est l'indice des pays émergents) est effectué par Morgan Stanley. La même société s'occupe de la publication de l'indice.

L'indice IPS est calculé sur la base des cotations boursières de 35 grandes sociétés mexicaines pondérées par leur capitalisation. La liste des valeurs pour le calcul de l'indice boursier IPS n'est pas permanente et est mise à jour tous les 2 mois.

L'indice boursier Bovespa prend en compte les actions les plus liquides des émetteurs brésiliens cotés à la Bourse de São Paulo. C'est le leader des indices boursiers en termes d'instabilité : 10 fois sa valeur a décuplé. La raison de l'instabilité de l'indice était l'inflation catastrophique au Brésil (jusqu'à 2500% par an), qui a englouti le fameux "miracle économique brésilien".

L'indice boursier RTS est calculé sur la base de la valeur totale des actions de 50 sociétés russes. Il est considéré comme le principal indicateur du marché russe des valeurs mobilières. RTS, ou Russian Trading System (RTS), est une bourse fondée en 1995 dans le but de créer un marché centralisé des valeurs mobilières russe basé sur les marchés boursiers régionaux qui fonctionnaient à l'époque. La famille des indices RTS (RTS) comprend plusieurs indices et est conçue pour évaluer la capitalisation boursière des plus grandes entreprises de la Fédération de Russie.

MICEX (Moscow Interbank Currency Exchange) est une plate-forme de négociation où la grande majorité des transactions impliquant des actions d'émetteurs russes sont conclues. L'indice d'échange MICEX est un indice d'échange pondéré par la capitalisation effective du marché des actions les plus liquides des émetteurs russes négociés sur la bourse ZAO MICEX. Un système de gestion d'indices est utilisé pour calculer cet indice. L'inclusion de sociétés spécifiques dans l'indice MICEX est gérée par le Comité de l'Indice.

Application des indices boursiers

Les indices boursiers sont utilisés pour l'analyse du marché, la négociation et la comparaison de l'efficacité des stratégies d'investissement.

L'indice boursier est un indicateur de la situation économique du pays où se trouve une entreprise donnée. En comparant des indices étroits entre eux, ainsi qu'en comparant la dynamique des cours boursiers pour une action individuelle d'une entreprise, un trader peut prédire la croissance ou la baisse des actions de cette entreprise.

Certains indices boursiers sont basés sur des valeurs mobilières, à savoir des contrats à terme et des options. En analysant le comportement des indices, les investisseurs peuvent également prédire le sort de ces titres sur le marché.

La comparaison de la performance d'un fonds (ou d'un portefeuille) avec des indices boursiers vous permet d'évaluer la performance du gestionnaire de fonds par rapport à l'indice de référence (benchmark - l'indice sous-jacent).

Le trading d'un indice, par rapport au trading d'actions, offre aux traders un certain nombre d'avantages. Ceux-ci incluent le manque de besoin :
- étudier les états financiers des entreprises,
- calculer des coefficients,
- évaluer les perspectives de développement de l'entreprise et/ou de l'industrie.

Introduction

Dans le monde d'aujourd'hui, les processus de mondialisation et d'intégration sont d'une grande importance pour le développement des marchés financiers. Les marchés boursiers nationaux dépendent largement du marché financier mondial, ils sont en train de s'intégrer à l'économie mondiale. De plus, les phénomènes et processus économiques qui se déroulent dans les différents pays peuvent avoir un impact sur le marché financier mondial. Ainsi se pose la question de l'influence mutuelle des bourses mondiales et nationales.

Connaître les particularités de l'interaction de divers indices boursiers permettrait de prédire et d'atténuer avec plus de précision les conséquences négatives possibles pour le monde entier en raison de l'effondrement d'économies individuelles, ainsi que d'apprendre à tirer parti des avantages que le marché boursier les interconnexions peuvent fournir.

Le but de ce travail est de déterminer la relation entre les indices boursiers nationaux de divers pays et, en particulier, d'identifier l'importance de ces relations pour la Russie. La période de la crise financière de 2014-2015 est prise en considération, ce qui permet d'identifier les facteurs qui ont influencé la détérioration de la situation économique en Russie ainsi que l'introduction de sanctions économiques contre notre pays. Dans le même temps, le degré d'influence de la crise en Russie sur les autres pays et les marchés mondiaux du pétrole et de l'or sera pris en compte.

Il est bien connu que la dynamique des prix de l'énergie a un impact important sur l'économie russe et de nombreux marchés boursiers mondiaux. À l'heure actuelle, il existe très peu d'études empiriques confirmant cette relation ; de plus, les auteurs d'études dans ce domaine sont souvent en désaccord sur la nature de l'impact des prix du pétrole sur les marchés boursiers des différents pays. Par conséquent, l'étude de cette question est pertinente et peut aider les économistes et les investisseurs à prévoir plus précisément les fluctuations du marché boursier russe en fonction des prix du pétrole, ainsi que d'autres facteurs qui seront étudiés dans cet article.

Pour atteindre ces objectifs, les tâches suivantes sont requises :

1) Étudier le travail d'autres chercheurs, considérer leurs méthodes de recherche et leurs résultats;

2) Recueillir des données et les mettre sous une forme pratique pour la recherche ;

3) Choisissez une méthodologie pour l'exploration des données, évaluez les modèles et tirez des conclusions.

L'objet de l'étude est les indices boursiers nationaux des pays suivants : Russie (RTSI), USA (S&P 500), Allemagne (DAX), Angleterre (FTSE 100) et Japon (Nikkei 225).

L'objet de l'étude est la relation entre les indices nationaux, leur nature et les facteurs influençant leur évolution. Les prix à terme du pétrole et de l'or seront considérés comme des facteurs pouvant affecter la corrélation entre les indices boursiers.

Les objectifs de la recherche déterminent la structure du travail. La première partie passe en revue la littérature et tire des conclusions sur la base des résultats obtenus par d'autres auteurs. La deuxième partie de l'étude contient un modèle économétrique et une interprétation des résultats empiriques.

Chapitre I. Fondements théoriques de l'étude

Revue des études précédentes

La question de la nature de l'interdépendance entre les marchés boursiers mondiaux et nationaux a été étudiée à plusieurs reprises. Les caractéristiques de l'interaction de divers indices boursiers font l'objet d'études par de nombreux scientifiques du monde entier. Les indices boursiers nationaux de divers pays sont intéressants, mais aussi une variété de facteurs influençant leurs interactions. Jetons un coup d'œil à certaines des recherches dans ce domaine.

Dans les travaux de Peresetsky A.A. et Korhonen I. ont considéré la période de 1997 à 2012. L'accent est mis sur la relation entre le marché boursier russe et le marché financier mondial, ainsi que sur les prix du pétrole. Certains autres marchés émergents sont également analysés. Dans leur analyse, les auteurs ont utilisé la régression mobile pour construire un modèle sur les données disponibles et évaluer le degré de dépendance des indicateurs.

Pour l'analyse, les indices boursiers quotidiens et les prix mondiaux du pétrole ont été pris. Les indices nationaux de la Russie, des États-Unis et du Japon, ainsi que de l'Afrique du Sud, de la Turquie et de plusieurs pays d'Europe de l'Est ont été pris en compte.

Le modèle était basé sur la différence d'heure d'ouverture des séances de bourse sur les marchés des différents pays. Des variables de décalage auraient dû être ajoutées à l'analyse, car la séance de bourse en Europe commence quelques heures plus tard qu'en Russie, et le décalage horaire entre New York et Moscou est encore plus grand. Les auteurs notent que l'indice national américain s'avère plus significatif pour le marché boursier russe, puisque la clôture de la séance de bourse à New York est beaucoup plus proche dans le temps de l'ouverture de la bourse à Moscou que la clôture de la bourse en Europe. Ainsi, les indices boursiers américains incluent des informations plus récentes et pertinentes pour la Russie que pour l'Europe.

Suivant cette logique, on peut supposer que l'indice boursier japonais a également un impact significatif sur le marché financier russe, puisque la clôture de la séance de bourse à Tokyo est encore plus proche dans le temps de l'ouverture de la bourse à Moscou que la clôture de la séance à New York.

Selon les résultats de l'étude, le marché boursier japonais a un impact significatif sur les indices des pays en développement tout au long de la période sous revue. L'impact des prix du pétrole sur les marchés émergents, y compris la Russie, n'a pas été aussi important. Pour cette raison, les auteurs concluent que, compte tenu de la dépendance de la Russie à l'égard des ressources énergétiques, nous pouvons parler d'un degré élevé d'intégration de notre pays dans l'économie mondiale.

En résumé, il faut dire que les pays en développement s'intègrent de plus en plus dans l'économie mondiale et que les bourses des pays développés ont une influence croissante sur leurs marchés.

Une étude similaire a été menée dans un autre article de Peresetsky. Ici, l'auteur note que bien que les prix du pétrole aient eu une forte influence sur le marché boursier russe auparavant, depuis 2006, ils ont perdu de leur importance. De plus, le S&P 500 (USA) et le Nikkei 225 (Japon) ont une grande influence sur le marché boursier russe. En plus des marchés des pays développés, d'autres facteurs ont été pris en compte qui peuvent influencer les indices boursiers nationaux - les nouvelles politiques et économiques. Cependant, bien que des chocs endogènes importants aient été constatés dans l'économie russe, peut-être liés à ces facteurs, l'auteur a eu du mal à identifier leurs véritables causes.

Babetski Y. et d'autres ont étudié les marchés boursiers de la Russie et de la Chine, leur interdépendance et leur corrélation avec les marchés des États-Unis, de la zone euro et du Japon. Pour construire le modèle, les auteurs ont utilisé les indices boursiers de ces pays. Étant donné que parmi les chercheurs qui ont étudié ce domaine plus tôt, il n'y avait pas de consensus sur lequel de ces marchés - la Russie ou la Chine - est le plus dépendant des pays développés, Babetski J. et al ont tenté d'évaluer la corrélation entre ces deux marchés et de trouver la nature de leur dépendance vis-à-vis de l'économie mondiale.

Si nous suivons la dynamique des indices boursiers de la Russie et de la Chine, nous pouvons voir que l'indice chinois répète approximativement les tendances des indices américains, de la zone euro et du Japon au moins jusqu'en 2007. L'indice national russe s'en différenciait plus fortement, mais se rapprochait des indicateurs des pays développés après 2006.

Dans leur travail, les auteurs ont utilisé le concept de convergence bêta et sigma. La convergence bêta décrit une situation où le taux de croissance économique dans les pays pauvres est plus rapide que dans les pays développés, et la convergence sigma est simplement une diminution du degré de différenciation des niveaux de développement des régions. Les auteurs ont analysé les données dites sectorielles et nationales pour la période de 1995 à 2010. Ainsi, deux études ont été réalisées. Le premier comprenait des indices boursiers nationaux et leurs interactions, le second comprenait des indices sectoriels au sein de chaque pays.

Selon cette étude, dans le monde moderne, le processus d'intégration des pays dans l'économie mondiale et la convergence des indices boursiers nationaux se déroule activement.

Dans l'article de Peresetsky A.A. et Ivanter A. ont examiné non seulement la relation des marchés boursiers dans différents pays, mais également la corrélation de divers marchés financiers en Russie. La période de 1996 à 1997 est analysée, alors que l'économie est encore stable à la veille de la crise de 1998. Les marchés des GKO, des valeurs mobilières, le marché des changes et le marché à terme des GKO ont été pris en compte. Il a été constaté que l'intégration entre les GKO et les marchés des valeurs mobilières s'est accrue au fil du temps. Ainsi, les marchés des valeurs mobilières pourraient influencer de manière significative les décisions gouvernementales concernant les revenus d'intérêts des GKO.

En termes d'influence extérieure, la crise financière asiatique a durement frappé le marché boursier russe. Cette influence s'est traduite non seulement par une modification des indicateurs quantitatifs, tels que les taux d'intérêt, mais également par une modification qualitative de la structure de certains secteurs de l'économie russe et de leurs relations.

Dans leurs travaux, Asgharian H. et al visent à retracer l'interdépendance des indices boursiers de divers pays, ce qui aidera à prévoir les changements sur les marchés financiers et à réduire les risques des investisseurs financiers.

Dans leur étude, les auteurs ont utilisé le modèle SAR et analysé un échantillon de 41 pays de 1995 à 2010. Les facteurs suivants, dont on pense qu'ils influencent les marchés boursiers nationaux, ont également été pris en compte : l'intégration financière, l'intégration économique et la proximité géographique.

Les auteurs ont constaté que les facteurs économiques sont les plus significatifs pour la relation des indices boursiers. En particulier, la similarité dans la structure des partenariats de production et d'échange est un aspect important de l'interdépendance des indices boursiers.

L'une des conclusions de cette étude est que la corrélation des différents marchés financiers était plus élevée avant 2002, bien que de nombreux autres auteurs soutiennent que le processus d'intégration des marchés boursiers dans l'économie mondiale est en cours et que, par conséquent, la relation entre les indices boursiers nationaux n'a que renforcée au fil des ans.

Dans l'article de Fedorova E.A. la dépendance du marché boursier russe vis-à-vis des marchés boursiers des pays développés et en développement est prise en compte. La méthodologie comprenait une analyse de corrélation, une analyse causale, des tests de stationnarité des séries chronologiques, la construction d'un modèle vectoriel autorégressif et une analyse de cointégration. Pour l'analyse, nous avons pris les indices boursiers nationaux de la Russie, de la Chine, des États-Unis et de l'Allemagne, ainsi que l'indice VIX pour la période de 2000 à 2012. Il a été supposé que les marchés des pays développés et en développement devraient avoir un impact significatif sur le marché boursier russe, car il est fortement dépendant de divers facteurs externes. Selon les résultats de l'analyse de corrélation entre l'indice RTS et les indices des pays en développement, une relation positive a bien été trouvée. Les résultats de l'étude de l'influence des pays développés sur l'indice russe se sont avérés contradictoires - l'analyse de corrélation a révélé une forte corrélation entre ces variables, tandis que le test de Granger a donné le résultat opposé. Après évaluation du modèle VAR, il a été constaté que les indices américains et allemands n'ont pas d'impact significatif sur le marché boursier russe. Une relation négative a été trouvée entre les indices RTS et VIX.

Les études sur l'impact des prix du pétrole sur les marchés boursiers des pays en développement sont également intéressantes. Les opinions de divers scientifiques sur la nature de cette dépendance diffèrent.

En particulier, Fedorova A.E. et le député Lazarev dans leur article, ils considèrent la dépendance du marché boursier russe aux prix du pétrole, ainsi que sa production mondiale. Les méthodes suivantes ont été utilisées dans l'étude : construction et évaluation d'un modèle vectoriel autorégressif, analyse de corrélation, analyse de cointégration ; Un test causal de Granger et un test de stationnarité ont été réalisés.

On suppose que l'économie russe devrait être fortement influencée par les prix du pétrole, car c'est l'un des plus gros exportateurs de cette ressource. Les auteurs ont proposé de distinguer les périodes stables des périodes de crise et de considérer les résultats séparément, car la nature de la relation entre le marché boursier national et les prix mondiaux du pétrole peut être différente à différents moments.

Malgré les hypothèses initiales, il s'est avéré que les prix du pétrole ont le même impact sur le marché en période de stabilité et de crise, et cette relation est positive. Mais la production mondiale de pétrole n'a qu'un impact à court terme sur le marché boursier en période stable, alors qu'en période de crise cet indicateur perd de sa signification.

Également dans l'article de Fedorova E.A. la dépendance des bourses des pays BRICS au prix du pétrole a été prise en compte. La méthodologie utilisée est la même : autorégression vectorielle, analyse de corrélation, analyse causale, analyse de cointégration. En général, selon les résultats de l'étude, la corrélation des indices boursiers de tous les pays considérés avec les prix du pétrole s'est avérée positive. Cela s'explique par le fait que l'industrie énergétique des pays BRICS joue un rôle important pour leurs économies. Le calcul de l'indice boursier russe, par exemple, est basé sur les actions de grandes entreprises, dont environ la moitié appartiennent au complexe pétrolier et gazier.

Étant donné que, selon certaines études, l'impact des prix du pétrole sur le marché russe est récemment devenu moins important, nous devrions également considérer d'autres facteurs qui peuvent influencer la relation des indices boursiers. Par exemple, Fedorova E.A. et Lanets I.V. dans leur travail, ils considéraient le marché de l'or comme l'un des aspects les plus importants de l'économie mondiale, capable d'influencer les marchés boursiers. L'article a analysé la relation entre les indices boursiers des pays BRIC et les prix de l'or de 2000 à 2012. La méthodologie comprenait la vérification de la stationnarité des séries chronologiques à l'aide du test de Dickey-Fuller, de l'autorégression vectorielle, de l'analyse occasionnelle, de l'analyse de cointégration et de l'analyse de corrélation. Selon les résultats de l'étude, dans les pays BRIC, à l'exception de la Chine, il existe une influence mutuelle à long terme des variables considérées.

Le marché des métaux précieux affiche une croissance en période de turbulences financières majeures. Cela est peut-être dû au fait que l'or est souvent considéré comme un actif d'investissement fiable, que les investisseurs utilisent pendant les crises. De plus, il est utilisé par les États de différents pays comme réserves et réserves. Ainsi, il n'est pas surprenant qu'alors que les taux de change et les indices boursiers baissent, le marché de l'or, au contraire, renforce ses positions.

La relation entre le prix de l'or et l'indice RTS est examinée dans l'étude de Fedorova E.A. et Cherepennikova Yu.G. . Le modèle d'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée avec commutation de Markov (MS GARCH) a été utilisé pour l'analyse des données. Une attention particulière a été portée dans l'étude aux périodes de crise. Il a été constaté que pendant ces périodes, l'indice RTS a diminué, tandis que les prix de l'or, au contraire, ont augmenté. Ainsi, la relation entre l'indice boursier russe et les prix de l'or est inverse.

Fedorova E.A. et Lanets I.V. l'article examinait la dépendance du marché mondial des métaux précieux à divers facteurs aux niveaux macro et micro. Il a été noté que si l'or attire les investisseurs principalement en tant qu'actif d'investissement, car il constitue une alternative fiable à la monnaie internationale, les autres métaux précieux trouvent leur utilisation principalement dans l'industrie. Cependant, non seulement l'or a récemment été considéré comme un instrument de couverture, mais d'autres métaux précieux, tels que le platine, l'argent et le palladium, peuvent également être impliqués à cette fin. L'étude utilise un modèle GARCH pour estimer la volatilité et les rendements de ces métaux. Selon les résultats de l'analyse, dans le cas considéré, la rentabilité, et non la volatilité, est le facteur déterminant lors du choix des investissements, et un portefeuille composé de quatre métaux - or, palladium, argent et platine - est inefficace.

Dans l'article de Samoilov D.V. l'indice RTS et les facteurs qui l'influencent sont pris en compte. La période de 2007 à 2009 est analysée, tandis que l'auteur divise le temps considéré en trois périodes. La première période est la période précédant la crise, la seconde est caractérisée par la hausse et la baisse des prix du pétrole, la troisième est la crise elle-même. Les données suivantes sont utilisées pour l'étude : contrats à terme sur le prix du pétrole (Dow Jones), indices S&P 500, FTSE 100, RTS, VIX. Les séries chronologiques ont été testées pour la stationnarité, le test de Granger pour la causalité a été effectué, les tests de cointégration ont été effectués à l'aide du test de Johansen et un modèle vectoriel de correction d'erreur a été construit. Selon les résultats du test de Granger, dans la période précédant la crise, l'indice boursier russe était dépendant des indices boursiers nationaux américain et britannique, ainsi que de l'indice de volatilité VIX ; ces derniers sont fortement affectés par les prix du pétrole. La période de crise elle-même est caractérisée par une certaine diminution de l'influence des indices américains et britanniques sur l'indice RTS, cependant, les interconnexions d'autres variables demeurent. Lors de l'évaluation du modèle VEC, l'importance de l'indice S&P dans les première et dernière périodes a été révélée, tandis que pendant la période de hausse des prix du pétrole, l'indice VIX a eu un impact significatif sur l'indice financier russe au lieu de lui. En général, l'auteur arrive à la conclusion que le marché boursier russe est de plus en plus intégré à l'économie mondiale et corrélé avec les marchés des pays occidentaux.

Certaines études antérieures sur l'interdépendance des marchés boursiers nationaux sont résumées dans le tableau 1. Ici, vous pouvez passer en revue visuellement les indicateurs, indices et pays étudiés, ainsi que le calendrier et les brèves conclusions auxquelles sont parvenus divers auteurs dans leurs travaux.

Tableau n ° 1. Résumant les résultats des études précédentes.

		Pays, indices et autres indicateurs
Peresetsky		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, pétrole (WTI), gaz, nouvelles chocs.	Les prix du pétrole ont perdu de leur importance depuis 2006. Les indices S&P 500 et Nikkei ont une grande influence sur le marché boursier russe.
Peresetski, Korhonen		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, prix du pétrole (WTI)	Le S&P 500 est significatif pour le marché boursier russe. Le Nikkei 225 a un impact significatif sur les indices des pays en développement tout au long de la période sous revue. L'impact des prix du pétrole sur les marchés émergents n'a pas été aussi important. La Russie s'intègre dans l'économie mondiale.
Peresetski, Ivanter		Indices GKO, OFZ, etc.	L'intégration du marché boursier russe dans l'économie mondiale s'intensifie. La crise de 1998 a conduit à son affaiblissement.
Samoïlov		RTSI, S&P 500, FTSE 100, prix du pétrole, indice VIX	L'interdépendance des marchés boursiers considérés se renforce. Les prix du pétrole et le S&P 500 deviennent plus significatifs pendant une crise, tandis que l'influence du FTSE sur l'indice russe diminue.
		États-Unis, Japon, Hong Kong, Corée, Singapour, Taïwan	Les indices boursiers de tous les pays considérés sont corrélés entre eux ; la crise asiatique de 1997 a conduit au renforcement de ces relations.
Fedorova, Nazarova		Russie, États-Unis, Allemagne, Royaume-Uni, Japon, Chine	Les relations entre les marchés considérés sont soumises aux processus de globalisation et d'intégration dans l'économie mondiale.
Gilmour, Mc Manus		République tchèque, Hongrie, Pologne, États-Unis	Les marchés boursiers de ces pays sont fortement interconnectés.
		États-Unis et 15 pays en développement	La dépendance des pays vis-à-vis du marché boursier américain est d'autant plus grande que le pays est proche des États-Unis. De plus, les marchés boursiers des autres pays s'influencent mutuellement, cette influence revêt une importance particulière dans les pays européens et au Japon.
Félix, Dufrène, Chatterjee		Thaïlande, Malaisie, États-Unis, Royaume-Uni, Japon	Aucune corrélation significative n'a été trouvée entre les marchés boursiers considérés à long terme.
Phylaktis, Ravazzolo		Hong Kong, Corée du Sud, Thaïlande, Malaisie, Taïwan, États-Unis, Japon
		Pays d'Amérique du Nord	L'intégration des marchés boursiers a un impact significatif sur la relation entre les pays considérés pendant la crise.
Basher, Sadorski		Pays BRIC, prix du pétrole	Le prix du pétrole a la plus grande influence sur les indices boursiers du Brésil et de la Russie ; l'effet d'influence sur les marchés de la Chine et de l'Inde est inversé.
Aloui, Nguyen, Njeh		25 pays en développement, prix du pétrole	Il n'y a pas eu d'influence forte du prix du pétrole sur les marchés boursiers des pays en développement. Il existe une relation positive, mais à long terme, elle a peu d'effet sur les économies des pays en développement.
Wang, Wang, Huang		États-Unis, Allemagne, Japon, Taïwan, Chine, prix du pétrole et de l'or, dollar américain	Il existe une relation inverse entre les prix de l'or et les indices boursiers des pays considérés.
		Inde, or, indice des prix de gros, pétrole, inflation, PIB	Les facteurs importants pour la formation de relations entre les variables considérées sont les prix de l'or, l'indice des prix de gros et l'inflation.
De Gooijer, Sivarajasingham		Pays développés, pays d'Asie du Sud-Est	La crise financière asiatique a précédé l'intégration accrue des marchés boursiers avec les pays développés.
		Prix ​​de l'or	Les périodes de crise ont été caractérisées par des fluctuations importantes des prix de l'or.
		États-Unis, prix du pétrole	Les prix mondiaux du pétrole affectent directement l'indice boursier américain.
		Brésil, Russie, Inde, Chine, prix du pétrole	Aucune corrélation significative n'a été trouvée entre les prix du pétrole et les indices boursiers des pays BRIC.
Fedorova, Pankratov		Russie, prix du pétrole	Le marché boursier russe dépend directement du prix du pétrole.
		Russie, Chine, Japon, prix du pétrole	Il n'y a pas de dépendance significative des marchés boursiers de l'Inde, de la Russie et de la Chine vis-à-vis du prix du pétrole.
		Prix ​​de l'or FTSE 100	Lorsque la volatilité des marchés boursiers augmente, les cotations augmentent.
		Russie, S&P 500, prix du pétrole, actualités	Pour expliquer le rendement et sa volatilité, les nouveaux chocs ne sont pas significatifs. L'impact du S&P et des chocs qui lui sont associés est significatif.
Jalolov, Miyakoshi		Russie, Allemagne, États-Unis, prix du pétrole et du gaz	La rentabilité du marché financier russe ne dépend pas de manière significative des prix de l'énergie.
Anatoliev		Russie, États-Unis, Europe, Asie, prix du pétrole	Les prix du pétrole perdent progressivement de leur importance, les indices boursiers américains, au contraire, renforcent leur influence sur les autres économies. Les marchés européens ont une influence plus importante sur le marché boursier russe, qui est associé à un plus grand degré d'intégration.
Fedorova, Safina, Litovka		RTSI, Dow Jones 65 Composite, FTSE 100, DAX, Nikkei 225, SSE Composite	Le marché boursier russe est soumis à l'influence constante du marché américain. Le marché boursier mondial est largement soumis aux processus de mondialisation et d'intégration économiques. Les interactions intermarchés deviennent de plus en plus importantes et significatives pour le développement des marchés individuels.
Fedorova		RTSI, Brésil, Inde, Chine, Afrique du Sud, prix du pétrole	La relation entre les prix du pétrole et les indices boursiers nationaux des pays considérés est positive.
Fedorova, Pankratov		MICEX, DAX, FTSE, DJA, HSI	L'indice boursier national russe est plus fortement influencé par les marchés européens, notamment allemands. L'importance de l'indice Dow Jones pour le MICEX s'est accrue pendant la crise.
Fedorova		Taux de change RTSI, euro et dollar	La période stable est caractérisée par une relation inverse entre le marché boursier russe et le taux de change du dollar américain, tandis que le taux de change de l'euro est faiblement corrélé avec l'indice RTS. Toutes ces interrelations perdent une partie de leur signification en cas de crise.
Fedorova		RTS, S&P 500, GOLDEN_DRAGON, DAX, VIX	La corrélation entre les indices boursiers nationaux des pays en développement et le RTS est positive. Il s'est avéré que le marché boursier russe n'est pas significativement affecté par les indices DAX et S&P. Une corrélation négative a été trouvée entre l'indice boursier national russe et l'indice de volatilité VIX.
Fedorova, Cherepennikova		RTS, prix de l'or	Une corrélation négative a été trouvée entre les prix de l'or et l'indice RTS. Cela a été particulièrement visible pendant les périodes de crise, lorsque les prix de l'or ont augmenté et que les cours des indices boursiers russes ont chuté.
Fedorova, Lanets		BUSP, RTSI, BSE, SSEC, prix de l'or	Dans les pays considérés, l'interdépendance des prix de l'or et des indices boursiers nationaux a été constatée, ce qui est significatif à long terme. Seule la Chine se démarque du tableau général, sur un marché boursier dont on ne retrouve pas trace d'une telle dépendance.

Comme on peut le voir dans le tableau 1, les opinions de différents chercheurs sur les mêmes questions diffèrent souvent. Néanmoins, de nombreux auteurs notent les processus de mondialisation en cours et l'intégration accrue des pays en développement dans l'économie mondiale. L'influence du pétrole reste également importante pour les marchés boursiers, cependant, certains chercheurs notent que son influence diminue progressivement. Dans cet article, on tentera de confirmer ou d'infirmer ces conclusions.

Crise financière 2014-2015

Selon de nombreux économistes, l'impulsion immédiate pour le début de la crise financière en Russie en 2014-2015. les sanctions économiques imposées par un certain nombre de pays contre la Russie, ainsi que la chute des prix des ressources énergétiques, alors que les conditions d'un ralentissement de la croissance et d'une récession se sont posées dès 2013.

Cependant, en plus des raisons déjà mentionnées, il est possible d'identifier un certain nombre d'autres facteurs qui, dans une plus ou moins grande mesure, ont influencé la complication de la situation économique en Russie. Parmi eux, certains économistes citent des glissements structurels et des déséquilibres dictés par le fait que le pays ne s'est pas encore totalement remis de la crise de 2008-2009, ainsi que certaines décisions infructueuses de l'Etat. En particulier, l'accent aurait peut-être dû être mis sur la diversification de l'économie, c'est-à-dire sur l'orientation des ressources vers le développement de diverses industries en plus du complexe énergétique. En raison du manque d'alternatives, la Russie est devenue trop dépendante des prix du pétrole.

L'une des premières étapes de la crise a été une chute importante des prix du pétrole. Cela était dû à une augmentation de l'offre de pétrole sur le marché mondial et a eu un impact négatif sur plusieurs pays exportateurs de pétrole à la fois. Étant donné que les ressources énergétiques en Russie représentent une part importante de toutes les exportations, une telle baisse des prix ne pourrait pas affecter les recettes de l'État. Cet événement a entraîné un affaiblissement de la monnaie nationale, qui, cependant, ne peut pas être qualifié sans équivoque d'événement défavorable, puisque les revenus pétroliers sont restés les mêmes en termes de roubles.

Un autre facteur du début de la crise a été les sanctions économiques contre la Russie, imposées par un certain nombre d'États en réponse à l'annexion de la Crimée. Les États-Unis, de nombreux pays européens, le Japon et d'autres ont rejoint les sanctions. Ils comprenaient une interdiction de coopération avec diverses banques, sociétés et entreprises du complexe militaro-industriel russe. Pour cette raison, la Russie a perdu une grande quantité de revenus et, superposées à la crise structurelle et à la chute des prix du pétrole, les sanctions ont causé de graves dommages à l'économie de notre pays.

En général, la crise financière en Russie a été dictée non seulement par des facteurs externes, mais aussi par des facteurs internes. Dans le même temps, il sera intéressant de révéler l'impact de l'indice boursier national russe, qui reflète les changements dans l'économie russe, sur les marchés boursiers d'autres pays, ainsi que sur les marchés mondiaux du pétrole et de l'or.

Méthodologie

Cette section décrira les méthodes utilisées dans cette étude. Les principaux points du travail seront de tester la stationnarité, la causalité de Granger, de tester des séries chronologiques pour la cointégration et de construire un modèle VEC. L'échantillon étant censé être divisé en plusieurs parties correspondant à certaines périodes, ces méthodes d'analyse seront appliquées à chaque partie séparément.

Test de stationnarité des séries chronologiques

Avant d'effectuer d'autres recherches, il faut d'abord vérifier la stationnarité de la série chronologique. Un modèle VAR conventionnel ne peut être construit que si la série temporelle est stationnaire, de sorte que les résultats des tests déterminent notre choix entre celui-ci et le modèle à correction d'erreur.

Le test de Dickey-Fuller est généralement utilisé pour tester la stationnarité. Dans ce travail, il a été décidé d'utiliser la procédure de Dolado et al., qui est basée sur le test étendu de Dickey-Fuller.

Le test de Dickey-Fuller est basé sur l'équation suivante :

Puisque nous utiliserons le test Augmented Dickey-Fuller (ADF), gardez à l'esprit qu'il est non nul. L'hypothèse principale est la présence d'une racine unitaire, mathématiquement exprimée en égalité. Si elle est rejetée, alors il n'y a pas de racines unitaires et les séries temporelles sont stationnaires.

La procédure de Dolado-Jenkinson consiste à évaluer cinq modèles en séquence. Cela nous permet de déterminer la meilleure façon de mettre nos données sous une forme stationnaire - en prenant les premières différences ou en construisant une régression avec une tendance linéaire.

Tout d'abord, un test de Dickey-Fuller étendu est effectué, évaluant le modèle avec une constante et une tendance. Ensuite, nous évaluons la significativité de la tendance dans le modèle et, si l'hypothèse de sa significativité est rejetée, nous effectuons un test ADF pour le modèle sans tendance. Les mêmes étapes doivent être suivies lors de l'évaluation de la signification d'une constante. La dernière étape est un autre test de Dickey-Fuller pour savoir s'il y a une stationnarité de tendance dans les données, ou s'il faut aller aux différences premières.

La causalité selon Granger

Le test de Granger vous permet d'identifier les relations causales entre les variables. Dans notre cas, cela nous permettra de découvrir la nature de la relation entre les indices boursiers nationaux de la Russie, des États-Unis, de l'Angleterre, de l'Allemagne et du Japon, ainsi que de déterminer quel effet les prix du pétrole et de l'or ont sur eux. Le test est basé sur l'autorégression vectorielle, chacune des deux variables est testée par paires. L'influence dans chaque paire doit être unilatérale, c'est-à-dire si la variable X affecte la prédiction de la variable y, Ce y ne devrait pas affecter le pronostic X. S'il y a une influence mutuelle de deux variables, elles sont très probablement influencées de manière significative par une autre variable.

La causalité de Granger est une condition nécessaire mais non suffisante de la causalité.

La statistique F est utilisée pour effectuer le test de Granger. L'hypothèse nulle est la négation de la dépendance de la variable Xà partir d'une variable y; les coefficients dans ce cas sont égaux à zéro. Dans l'hypothèse alternative, les variables sont simplement permutées, c'est-à-dire maintenant y ne dépend pas de X. Pour trouver une relation causale, l'une des hypothèses doit être rejetée - il s'ensuit qu'une variable est significative pour prédire l'autre. Si les deux hypothèses sont rejetées, alors les variables seront mutuellement liées les unes aux autres (et probablement influencées par la troisième variable). Ne pas rejeter les hypothèses, à son tour, permettra de conclure qu'il n'y a aucune relation entre les deux variables.

L'équation ressemble à ceci :

Tests de cointégration

Pour mener d'autres recherches et déterminer le type de modèle, il est également nécessaire de tester des séries chronologiques pour la cointégration. S'il est trouvé, alors VECM devrait être construit - un modèle vectoriel de correction d'erreur.

Nous parlons de l'existence d'une cointégration de nos données lorsqu'il existe une telle combinaison linéaire de séries chronologiques non stationnaires qui est stationnaire. Le test de Johansen est utilisé pour évaluer les données de cointégration.

Pour effectuer le test, les données doivent d'abord être évaluées pour la stationnarité, puisque la cointégration est une caractéristique des séries chronologiques non stationnaires.

Pour tester la cointégration, le modèle vectoriel autorégressif suivant est évalué :

L'étape suivante de la vérification de la cointégration des séries chronologiques à l'aide du test de Johansen est l'équation suivante :

Le point clé de cette approche est l'estimation du rang de la matrice P. Il correspond au nombre de vecteurs cointégrés. L'hypothèse principale correspond au rang de cointégration zéro, c'est-à-dire à l'absence de cointégration dans les données. Si le rang de la matrice est incomplet, alors les séries temporelles sont cointégrées.

Nous utiliserons le critère d'information bayésien (BIC) et le critère d'information d'Akaike (AIC) pour expliquer le nombre de retards dans les tests de Granger et Johansen, et pour choisir l'ordre du modèle VAR. Il est nécessaire d'améliorer la qualité du modèle, ainsi que de réduire le nombre de ses paramètres.

Le critère d'information d'Akaike dans notre cas est calculé par la formule suivante :

Le critère d'information bayésien ressemble à ceci :

Nous devrions choisir les plus petites valeurs des deux critères, sur la base de ces indicateurs, nous comprendrons quelle longueur de décalage doit être utilisée dans tous les modèles.

Construire un modèle VEC

La dernière étape de l'étude est la construction d'un modèle vectoriel de correction d'erreurs. Contrairement au modèle VAR habituel, il peut être construit dans le cas de séries temporelles non stationnaires.

Le modèle vectoriel de correction d'erreur a la forme suivante :

Parallèlement à l'autorégression vectorielle, il a été décidé d'analyser les fonctions de réponse impulsionnelle (IRF) pour l'indice RTS. L'analyse a été effectuée pour chaque période - stable, pré-crise et la crise elle-même - séparément. Le but de l'étude de ces fonctions était de tracer comment l'indice RTS réagit aux déviations simples (impulsions) des variables explicatives.

Chapitre II. résultats empiriques

Description des données

Les indices suivants sont utilisés pour construire le modèle : Russie (RTSI), USA (S&P 500), Angleterre (FTSE 100), Allemagne (DAX), Japon (Nikkei 225). Il a également été décidé de tenir compte de l'impact des prix du pétrole et de l'or sur les indices boursiers nationaux. Pour cela, les prix à terme de ces deux biens d'investissement (indice Dow Jones) ont été pris. Les données quotidiennes ont été utilisées pour la période du 5 janvier 2012 au 30 avril 2015.

Le choix des variables est déterminé par les objectifs de cette étude. L'indice boursier national russe est la clé de notre analyse ; les indices des États-Unis, de l'Angleterre, de l'Allemagne et du Japon, par hypothèse, devraient avoir un impact significatif sur elle. Les marchés de l'or et du pétrole jouent un rôle important dans l'économie mondiale, et il est donc intéressant de retracer l'influence des prix de ces biens d'investissement sur les interactions des indices boursiers nationaux.

Les données utilisées dans le travail et leurs désignations dans le modèle estimé sont clairement indiquées dans le tableau n ° 2. Pour construire le modèle, les logarithmes de tous les indicateurs sont pris. Les premières différences sont utilisées pour construire un modèle VAR si la série temporelle est non stationnaire mais qu'il n'y a pas de cointégration.

Tableau n ° 2. Symboles des variables.

Indice	Symbole	Logarithmes	Premières différences
Indice boursier russe RTS
Indice boursier américain S&P 500
Indice boursier britannique FTSE 100
Indice boursier allemand DAX 30
Indice boursier japonais Nikkei 225
Prix ​​à terme du pétrole
Prix ​​à terme de l'or

Pour plus de commodité, l'échantillon a été divisé en trois parties, chacune correspondant à une certaine période :

· 1er septembre 2014 - 31 décembre 2014 (crise, forte croissance du dollar, 89 observations) ;

· 2 janvier 2015 - 30 avril 2015 (début de stabilisation, diminution des fluctuations des marchés boursiers, 84 observations).

Riz. 1. Logarithmes du dollar, RTS, prix à terme du pétrole et de l'or.

Le graphique montre clairement que depuis septembre 2014, la croissance du taux de change du dollar et la baisse de l'indice RTS commencent (Fig. 1). Le début du mois de janvier 2015 a été marqué par l'arrêt de la baisse et le début de la stabilisation des données. Ce sont ces indicateurs qui ont servi de fil conducteur pour diviser l'échantillon en trois parties.

Les deux dernières périodes sont les plus intéressantes pour l'étude, car elles marquent le début et le développement de la crise de 2014-2015. en Russie. Les conditions économiques plus calmes de 2012 et 2013 ont été prises pour comparaison avec la période de turbulences économiques, car la relation entre les indices boursiers nationaux, ainsi que l'impact des prix du pétrole et de l'or sur eux en période de stabilité et de crise, peuvent différer.

Lors de la collecte des données, certains problèmes sont survenus liés à leur structure et à leurs caractéristiques. En particulier, les jours fériés, lorsque la négociation en bourse n'a pas lieu, ne coïncident pas toujours les uns avec les autres dans différents pays, c'est pourquoi il existe des lacunes dans les données sur les indices. Une autre difficulté était que l'ouverture des séances de bourse de divers indices boursiers nationaux a lieu à des moments différents. Autrement dit, il était nécessaire de comparer des données qui ne coïncidaient pas dans le temps. Ce décalage rend difficile l'évaluation du modèle, car différents indices réagissent à certains facteurs à des moments différents ; pour la même raison, certains indices peuvent avoir une influence plus forte sur d'autres. Cette différence de temps devait être prise en compte dans le modèle.

Il a été décidé de combler les lacunes dans les données avec les valeurs de l'observation précédente. Les écarts dans lesquels les jours fériés de différents pays coïncident ont simplement été supprimés de l'échantillon. Pour lutter contre le deuxième problème, une variable de décalage a été introduite, c'est-à-dire la dépendance des cours d'ouverture de l'indice boursier russe aux cours de clôture des indices américains, allemands et britanniques, les prix à terme de l'or et du pétrole de la veille, et l'indice japonais actuel a été pris en compte.

Dans le tableau 3, vous pouvez voir les statistiques descriptives des logarithmes de nos données pour toute la période considérée. L'hypothèse de distribution normale pour toutes les variables est rejetée au seuil de signification de 5 %.

indice boursier national

Nous devons maintenant considérer chaque période dans laquelle notre échantillon est divisé, séparément. En période d'avant-crise, l'hypothèse de distribution normale est toujours rejetée au seuil de signification de 5 % pour les prix à terme du pétrole et de l'or et tous les indices boursiers nationaux, à l'exception du RTSI (tableau n° 4). Les distributions de presque toutes les variables ont un sommet plat car l'aplatissement est inférieur à 3. La distribution de l'indice FTSE 100 a une longue extrémité gauche car l'asymétrie est inférieure à zéro.

En deuxième période (crise), l'hypothèse du test de Harke-Beer au niveau de 5% de la distribution normale n'est rejetée que pour le RTS, le S&P 500 et les prix à terme du pétrole. Les distributions de ces trois variables ont une longue extrémité gauche, puisque la valeur de l'asymétrie est inférieure à zéro ; vous pouvez également remarquer que la distribution des prix à terme du pétrole a un sommet plat (facteur d'aplatissement inférieur à 3).

Pour la période de stabilisation, l'hypothèse de distribution normale au seuil de signification de 5 % n'est pas rejetée pour les prix à terme de l'or et du pétrole, ainsi que pour l'indice RTS. Les distributions des indices S&P 500, DAX et FTSE 100 ont une longue extrémité gauche (leur coefficient d'asymétrie est inférieur à zéro). Les distributions DAX, Nikkei 225 et S&P 500 ont un sommet plat car leur kurtosis est inférieur à 3.

Nous examinerons séparément les écarts-types de nos variables pour chaque période et ferons des hypothèses préliminaires concernant l'évolution des indices boursiers et des prix à terme de l'or et du pétrole, ainsi que leur influence possible l'un sur l'autre.

Tableau n ° 7. Écarts types des variables à chaque période.

Comme le montre le tableau n ° 7, si nous prenons l'ensemble de la période d'étude dans son ensemble, des valeurs plutôt élevées d'écarts types appartiennent au Nikkei 225, au RTSI et aux prix à terme du pétrole. Cela témoigne de la volatilité et d'une certaine instabilité de ces marchés au cours de ces trois années et plus. Considérer les périodes plus courtes dans lesquelles nous avons divisé l'échantillon nous donnera des résultats plus spécifiques et significatifs, car cela nous permettra de comparer les périodes entre elles et de découvrir quels marchés sont devenus plus stables en 2015 et lesquels ne l'ont pas été.

Ainsi, on peut voir que l'écart-type de la variable DAX a fortement diminué dans la deuxième période et n'a augmenté que légèrement dans la troisième, ce qui indique une position relativement stable pour ce marché. Une diminution de l'écart type par rapport à la période d'avant la crise est également observée sur les prix à terme du S&P 500, du Nikkei 225, du FTSE 100 et de l'or. En deuxième période, une forte augmentation de l'écart-type des prix à terme du pétrole et du RTSI est frappante, d'où l'on peut conclure que ces deux variables sont étroitement liées l'une à l'autre. Certes, contrairement aux prix du pétrole, l'indice boursier russe pendant la période de stabilisation n'a pas pu revenir à des valeurs d'écart-type inférieures.

L'analyse des données

L'analyse consiste à construire un modèle vectoriel de correction d'erreur pour les données de la période du 2 janvier 2012 au 30 avril 2015. Avant cela, il est nécessaire d'évaluer la série temporelle pour la stationnarité et la cointégration. Le test de Granger viendra compléter notre étude en déterminant les relations de cause à effet entre les variables.

Contrôle de stationnarité par la procédure de Dolado-Jenkinson.

La procédure de Dolado et al. consiste à évaluer tour à tour cinq modèles par la méthode des moindres carrés. Tout d'abord, un test de Dickey-Fuller étendu est effectué pour des statistiques complètes avec une tendance et une constante. Nous vérifions ensuite si la tendance doit être incluse dans le modèle ; on fait la même chose pour une constante.

Le tableau n°8 présente les résultats de la procédure de Dolado-Jenkinson pour la première période (5 janvier 2012 - 29 août 2014). Tout d'abord, un test de Dickey-Fuller étendu a été effectué pour des statistiques complètes avec une tendance et une constante ; d'après ses résultats, l'hypothèse de la présence d'une racine unitaire est rejetée à un niveau de signification de 5% pour tous les indicateurs, sauf pour le S&P 500. Ensuite, la nécessité d'inclure une tendance dans le modèle a été vérifiée - à 5%, la tendance s'est avérée non significative pour toutes les variables. Étant donné que la tendance a été exclue du modèle, l'étape suivante consistait à exécuter un test ADF pour les statistiques avec une constante. La constante a également dû être testée pour sa signification, et au seuil de signification de 5 %, cette hypothèse a été rejetée pour tous les indicateurs. De plus, le test de Dickey-Fuller étendu a été réalisé sans constante et sans tendance, l'hypothèse de la présence d'une racine unitaire a de nouveau été rejetée à un seuil de signification de 5%.

Ainsi, les séries temporelles de toutes les variables, à l'exception du S&P 500, ont une racine unitaire et sont stationnaires en différences. Les données sur l'indice boursier américain ont une tendance à la stationnarité ; le modèle de cet indicateur a à la fois une tendance et une constante.

Le nombre de retards pour toutes les variables dans la période pré-crise est nul selon le critère d'information bayésien (BIC).

Tableau n°8. Résultats du test ADF pour la première période (690 observations).

		t-stat. pour la tendance	ADF (modèle constant)	t-stat. pour une constante		ADF (premières différences)
Variable

La colonne "conclusion" des tableaux 8, 9, 10 présente les résultats de la procédure elle-même. DS signifie la présence de stationnarité dans les différences (différence stationnaire), UR - la présence d'une racine unitaire (racine unitaire); TS - stationnarité de la tendance, C - présence d'une constante, T - présence d'une tendance.

Les tableaux n° 9 et 10 considèrent les deux dernières périodes. Le nombre de retards pour toutes les variables est ici également égal à zéro selon le critère d'information bayésien, à l'exception des prix à terme du pétrole, pour lesquels cet indicateur est égal à 1 en deuxième période.

Pendant la période de crise, les données de tous les indicateurs, à l'exception des prix à terme de l'or et du pétrole, sont stationnaires en différences ; l'hypothèse sur la signification de la tendance et de leur constante est rejetée au seuil de signification de 5 %. Les données sur les prix à terme de l'or et du pétrole ont une stationnarité tendancielle, il y a une constante dans le modèle pour le pétrole.

Toutes les données pendant la période de stabilisation se caractérisent par la stationnarité des écarts et l'absence de constante et de tendance dans les modèles (tableau n° 10).

Tableau n° 9. Résultats du test ADF pour la deuxième période (88 observations).

	ADF (Modèle avec tendance et constante)	t-stat. pour la tendance	ADF (modèle constant)	t-stat. pour const.		ADF (premières différences)
Variable

* Le nombre de décalages est de 1.

Tableau n° 10. Résultats du test ADF pour la troisième période (84 observations).

	ADF (Modèle avec tendance et constante)	t-stat. pour la tendance	ADF (modèle constant)	t-stat. pour const.		ADF (premières différences)
Variable

Afin de décider du choix du modèle, il sera également nécessaire de vérifier la série pour la cointégration.

La causalité selon Granger

Le test de Granger nous permettra de déterminer les relations causales entre nos variables : les indices boursiers nationaux de cinq pays et les prix à terme du pétrole et de l'or.

Puisqu'il y a cinq jours ouvrables dans une semaine, au cours desquels les échanges ont lieu sur les bourses, ce qui détermine la structure de nos données, nous prendrons également le nombre de décalages pour le test de Granger égal à cinq.

Au cours de la première période, les indices Nikkei 225, RTS, S&P 500, ainsi que les prix à terme du pétrole, ont apporté une contribution significative à la prévision de l'indice DAX. Le FTSE 100 s'est avéré dépendant des mêmes indicateurs que l'indice boursier allemand. Le S&P 500 dépendait du Nikkei 225, tandis que le RTSI était influencé par le S&P 500, le Nikkei 225 et les prix à terme du pétrole et de l'or.

Figure 2. Relations causales dans la période pré-crise.

Pendant la crise, les liens entre les indicateurs ont changé. Le DAX est resté dépendant du S&P 500, mais au lieu d'autres facteurs l'influençant, les prix à terme de l'or sont apparus. L'or au cours de cette période s'est avéré être un facteur qui contribue de manière significative à la prévision de nombreuses variables, en plus de l'indice allemand - FTSE 100, RTSI, Nikkei 225, S&P 500, ainsi que des prix à terme du pétrole. Entre autres choses, RTSI s'est avéré dépendre du FTSE 100.

Documents similaires

Pourquoi les indices boursiers sont-ils nécessaires ? Histoire et géographie des indices. Indices boursiers américains. Indices d'autres pays. Indicateurs boursiers russes. Fonds indiciels, indices réels, actions indicielles. Méthodologie de calcul des indices.

résumé, ajouté le 02/04/2003


Méthodes de calcul, essence, rôle et objectifs des indices boursiers. Classement des indices boursiers. Facteurs affectant l'indice boursier. Influence des indices boursiers sur le marché. Les indices boursiers russes et leur dynamique. Interrelation des marchés boursiers et des devises.

dissertation, ajouté le 06/03/2011


Les indices boursiers comme outil d'évaluation du comportement du marché des valeurs mobilières, reflétant les processus macroéconomiques. Types d'index de base. Le rôle des indices boursiers. La théorie de la création d'indices boursiers. Indices utilisés sur les marchés boursiers mondiaux et russes.

résumé, ajouté le 04/04/2013


Essence, nécessité et méthodes de calcul des indices boursiers, leur utilisation comme base pour les échanges commerciaux des États. Caractéristiques et caractéristiques des indices boursiers en Ukraine, leurs avantages et leurs inconvénients. Signes d'un indice boursier idéal.

résumé, ajouté le 11/08/2010


Relation entre le marché des changes et le marché boursier. L'influence de la bourse sur le marché FOREX à long et court terme. Analyse de la monnaie et du marché boursier. Relation à long terme entre les indices boursiers du pays et la monnaie nationale du pays.

présentation, ajouté le 15/12/2012


Définition d'une bourse. Titres primaires et secondaires. Les instruments financiers dérivés. Calcul des indices boursiers. Les principaux index du monde. Analyse de la dynamique des bourses mondiales dans une conjoncture économique instable.

dissertation, ajouté le 04/07/2011


Bourses en Russie et à l'étranger. Exigences internationales et russes pour les bourses. Structure organisationnelle et membres des bourses. Caractéristiques comparées des bourses. Perspectives de développement des bourses en Russie.

thèse, ajoutée le 30/05/2002


Théorie des indices boursiers, méthodes de leur construction et calcul. Notation des infrastructures de marché. Dow Jones, Standard & Poor's (S&P), Value Lane, Financial Times (FT). Indices d'évaluation du marché boursier en Allemagne. Indices pour les nouveaux marchés.

dissertation, ajouté le 21/06/2011


L'histoire de la création des bourses. Signes, fonctions et types de bourses. Méthodes d'organisation des échanges boursiers. Types d'opérations de change, indices boursiers. Les bourses russes et leur rôle dans l'économie moderne. Titres négociés en bourse.

dissertation, ajouté le 10/05/2016


Essence, rôle et classification des indices boursiers. Méthodes pour leur calcul. Synergies et nouvelles approches de problèmes anciens. Économie de marché non linéaire : diversité de la justice et dynamique fractale. Exposants de Lyapunov. Propriétés chaotiques des taux de change.