주가 지수와 글로벌 경제 지표의 관계. 지수와 통화쌍의 상관관계

색인(lat.-지표)-시간, 공간 또는 비교 기준으로 조건부 수준의 선택에서 사회 경제적 현상의 비율을 특징 짓는 통계적 상대 지표. 지수의 도움으로 국가 경제 기능, 사회 경제적 과정의 발전 등에 대한 다양한 지표의 양적 변화를 결정할 수 있습니다.

경제 작업에서 지수의 도움으로 생산량의 증가 또는 감소, 작물 수확량의 변화, 제품 가격의 상태, 직원 수, 노동 생산성, 임금의 변화를 객관적이고 정확하게 보여줄 수 있습니다 , 주식 시장의 가격 변동 등.

지수는 일반적으로 요약, 일반화 지표, 즉 고려 중인 모든 현상과 과정에 내재된 일부 내용을 표현합니다. 예를 들어, 다양한 제품을 생산하는 기업은 단순히 생산량의 단위를 추가하여 생산량의 변화를 비교하여 추정할 수 없으며 일종의 공통 계량기가 필요합니다. 그러한 미터는 비용 또는 비용입니다.

모든 다양성으로 지수는 두 그룹으로 나눌 수 있습니다.. 일부 지표는 통계 모집단의 모든 단위의 특성인 절대값으로 표현되고 다른 지표는 일부 단위(가격, 비용, 생산성, 노동 생산성, 임금 등의 지표)에 대해 계산된 지표입니다. 일반적으로 첫 번째 지표 그룹은 양적, 두 번째 그룹은 일반적으로 품질지표. 가장 전형적인 양적 지수 볼륨 지수, 즉 물리적 생산량, 무역 회전율, 국민 소득 등의 지수

품질 지수 --- 가격, 원가, 유통 비용, 루블 구매력, 노동 생산성 등의 지표입니다.

요소 커버리지의 관점에서 개별 인덱스와 일반 인덱스가 있습니다..

개별 지수 (i)로 표시하고 세트에 포함된 개별 요소의 역학을 특성화합니다..

계산 방식에 따라 일반 지수(I)로 세분화:

- 집계;

-- 개별 평균(산술 및 조화 평균)

시간 t / 회전율의 예에서 나열된 모든 지표를 고려하십시오.

p - 가격, q - 물리적 볼륨 t / 회전율 또는 판매된 상품 수와 같은 기호를 소개합니다. 가격(p)과 판매된 상품의 수량(q)의 곱

t/턴 제공: p * q = pq.

개별 인덱스는 일품 , 왜냐하면 기본 제품과 비교하여 보고 기간 동안 한 제품의 가격 또는 물리적 질량의 변화를 특성화합니다.

개별 물가 지수는 (i p)로 표시되며 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 나는 피 = 피 1 / 피 0

여기서 / p 0은 기본 기간의 가격입니다.

p 1 -보고 기간의 가격.

문제의 조건에 따라 가격 변동이 %로 표시되면 내가 피공식에 의해 결정됩니다.

나는 피 = 100 + 가격 변동률(%)

여기서 1월의 가격은 기준 기간의 가격이고 9월의 가격은 기준 기간의 가격입니다.

예: 사과의 개별 가격 지수는 다음과 같습니다. 38.2: 37.5= 1.019, 이는 1kg당 가격을 의미합니다. 9월 사과 1월 대비 1.9% 증가

(1.019의 지수 값은 % 1.019x100% = 101.9%, 101.9% - 100% = + 1.9%로 표현됨).

물리적 볼륨 t/회전율의 개별 지수는 i q로 표시되며 다음 공식으로 계산됩니다.

i = q 1 / q 0 여기서 q 0 --- 기본 기간의 물리적 상품량;

q 1---- 보고 기간 동안 동일한 제품의 물리적 볼륨.

일반 지수는 다중 상품입니다왜냐하면 모든 상품 또는 여러 상품의 상품 질량의 가격 또는 물리적 양의 변화를 결정합니다. 종합 지수는 일반 지수의 주요 형태로 작용하며,ㅏ 평균 지수집계를 변환하여 얻습니다. (표 5 참조)

경제적 범주에는 의존성이 있습니다. 상품 질량의 물리적 부피를 곱한 가격은 톤 / 회전율을 나타냅니다 (p x q = pq). 지수에도 동일한 관계가 존재합니다. 물가 지수에 물량 지수를 곱하면 톤/매출 지수가 나옵니다. Ip x Iq = Ipq

표시된 2 개의 첫 번째 지수 대신 가격의 총 지수와 상품 질량의 물리적 양을 기록하면 다음을 얻습니다. 실제 가격의 회전율 지수, 두 가지 요인(가격 및 수량)으로 인한 회전율의 변화를 보여줍니다.

(표 5 참조.) 지표의 관계는 표 6에 나와 있습니다.

예 2.상점의 상품 판매 데이터를 기반으로 다음을 계산하십시오.

1) 각 제품에 대한 개별 가격 지수

2) 평균 고조파 가격 지수;

3) 물리적 볼륨 t/return의 비교 산술 지수;

4) 실제 가격의 총 지수 T/회전율;

5) 상대 및 절대 용어로 지표의 관계를 식별합니다.

개별 지수를 결정하기 위해 다음 공식을 사용합니다.

나는 피 = 100 + 가격 변동률(%)

그런 다음 예를 들어 내가 피항목 A 나는 피 = 100 +5 = 1,05 ,등.

평균 지수를 계산하기 위해 표 5의 공식을 사용합니다.

상품	t.r.에서의 실현	가격 변동 %	나	pq/i
베이스 당.	otch.trans.
ㅏ		480.5	+5	1.050	457.6
비	680.7	690.9	+10.5	1.105	625.2
안에	215.6	250.8		1.000	250.8
총:	1306.3	1422.2			1333.7

평균 고조파 가격 지수	1.066
신체의 산술 평균 지수입니다. 볼륨 t/o	1.021
공통 지수에 대한 구성 요소 관계 공식	1.089
일반 지수 t / o	1.089

결론:보고 기간의 t/매출은 기준 기간에 비해 8.9% 증가했습니다. 상품 가격 변화로 인해 t / 회전율은 6.6% 증가했으며 물리적 질량 변화로 인해 2.1% 증가했습니다.

가격 변화로 인한 t / 회전율의 절대 증가: (1422.2 - 1333.7 = + 88.5 t.r.), 물리적 질량의 변화로 인한: (1333.7 - 1306.3 = + 27.4 t.R.).

2 가지 요소로 인한 t / 회전율의 절대 증가 = (1422.2 - 1306.3 \u003d 115.9 tr.)

상대적 용어의 인덱스 관계:

Ip x Iq = Ipq , 값을이 공식으로 대체합니다. 1.089 \u003d 1.066 x 1.021

절대적 관계:

Δåpq(pq) = Δåpq(p) + Δåpq(q)

값을 대체합니다.

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

박사, 협회 E&ASU UTI TPU학과

세계 주가지수와 러시아 RTS 지표의 상관관계 분석

주가지수는 투자목적으로 사용되는 파생금융상품의 기초입니다. 특정 증권 그룹의 가격 변동에 대한 복합 지표입니다. 주가 지수의 이전 상태와 현재 가치를 분석하면 구성된 계산을 기반으로 증권 그룹의 지배적 역학을 결정할 수 있습니다. 따라서 시간 경과에 따른 지수의 변화가 더 중요합니다. 시장의 전반적인 방향을 판단할 수 있기 때문입니다. 따라서 지표의 선택에 따라 주가 지수는 특정 증권 그룹, 기타 자산 및 시장 전체의 행동을 반영할 수 있습니다. 그것은 지수 계산에 사용되는 샘플을 구성하는 유가 증권에 따라 다르며 시장 전체, 특정 종류의 유가 증권 시장 (국채, 회사채, 주식), 부문 별 시장 (회사 유가 증권)을 특징 짓습니다. 동일한 산업: 통신, 운송, 보험, 인터넷 부문). 주가 지수 간의 관계에 대한 연구는 현대 세계 경제 발전의 일반적인 추세를 나타냅니다.

현재 전 세계에는 약 500개의 서로 다른 주식 지수가 있으며 그 중 Dow Jones, MEXComposite, NASDAQ 100, NYSEComposite, CAC-40, CACGeneral, DAX 30, FT-SE 100, Nikkei, TSE 300, IPC, Hang Seng Index 및 러시아 지수 중 RTS 및 MICEX. 새로운 시장 변화와 관련하여 주식 지표의 적절성을 유지할 수 있도록 지표 계산 방법이 지속적으로 개선되고 있습니다.

주식 지수를 연구하는 방법은 평균 및 이동 평균, 회귀 분석, 푸리에 분석 등 여러 가지가 있습니다. 이 분야의 연구 개발은 시장 상황의 역학을 주식 지수의 형태로 특징짓는 양적 통계의 가용성에 의해 촉진되며, 이는 연구 결과의 높은 실용적 가치에 기여합니다. 글로벌 주식시장 지표들의 관계를 연구하기 위한 가장 좋은 방법은 상관관계 분석이다.

RTS 지수와 대부분의 세계 주식 지표 사이의 관계는 불안정하다고 특징지을 수 있습니다(표 1). 2009년 RTS 지수의 가장 강력한 상호작용은 오스트리아(0.82), 핀란드(0.81), 영국(0.81) 및 우크라이나(0.80)의 지수와 함께 추적할 수 있습니다. 2010년에는 캐나다(0.96), 우크라이나(0.94), 오스트리아(0.93), 호주(0.93), 독일(0.92), 미국(0.92)의 지수와 상관관계가 나타났다. 2011년에는 덴마크(0.64), 오스트리아(0.61), 영국(0.63), 네덜란드(0.62)의 지수와 강한 상호작용이 관찰되었습니다.

1 번 테이블

세계 주식 지표의 상관 계수

RTS 인덱스 포함

상관 지수 이름	색인 규칙	상관 계수
2009년	2010년	2011년
캐나다 TSE300	TSE	0,78	0,96	0,44
우크라이나 PFT	PFT	0,80	0,94	0,44
호주 모든 일반	ASX	0,76	0,93	0,47
독일 DAX	닥스	0,74	0,92	0,59
미국 S&P 500	SPX	0,74	0,92	0,31
오스트리아ATX	ATX	0,82	0,92	0,61
덴마크 KFX	KFX	0,79	0,92	0,64
싱가포르 스트레이츠 타임즈	STI	0,79	0,91	0,57
핀란드 헬싱키 일반	마녀	0,81	0,91	0,57
영국 FTSE 100	FTSE	0,81	0,90	0,63
네덜란드 AEX 일반	에이엑스	0,78	0,90	0,62
그리스 일반 공유	ASE	0,75	0,89	0,58
파키스탄 카라치 100	KSE	0,74	0,89	0,03
스페인 마드리드 일반	IGBM	0,72	0,88	0,56
헝가리 BUX	벅스	0,73	0,88	0,52
폴란드 바르샤바 증권 거래소	WIG20	0,74	0,87	0,62
프랑스 CAC 40	CAC	0,74	0,86	0,61
벨기에 BEL20	BEL20	0,76	0,86	0,52
이스라엘 TA100	TA100	0,69	0,85	0,57
일본 니케이 225	닛케이	0,70	0,82	0,44
아르헨티나	메르발	0,70	0,82	0,40
말레이시아 KLSE Comp.	KLSE	0,68	0,80	0,42
한국 서울 콤프.	KS11	0,69	0,80	0,46
페루 리마 제너럴	IGRA	0,66	0,80	0,48
멕시코 IPC	IPC	0,66	0,75	0,43
중국 상하이 컴퍼니	SSEC	0,64	0,69	0,25
인도 BSE 30	광우병	0,67	0,69	0,41
터키 ISE National 100	XU100	0,69	0,67	0,60
인도네시아 자카르타 Comp.	JKSE	0,72	0,65	0,45
브라질 보베스파	버스프	0,65	0,57	0,46
칠레 IPSA	IPSA	0,70	0,34	0,44

테이블에서. 1, RTS지수와 세계주식지표의 상관관계는 지리적 위치와 세계경제에서 국가가 차지하는 비중에 영향을 받는다. 가장 취약한 연결은 아시아(중국, 터키, 인도) 및 라틴 아메리카(멕시코, 페루, 브라질) 시장에서 찾을 수 있습니다. RTS 지수의 안정적인 의존성은 프랑스, 덴마크 및 영국의 국가 지수에서 관찰됩니다. 러시아 지수와 외국 지수의 상관 계수를 비교 분석하면 개별 세계 시장이 러시아 주식 시장에 미치는 영향 정도를 알 수 있습니다. 얻은 데이터를 기반으로 세계 시장의 발전 추세를 연구하고 러시아 지수와 외국 지수 간의 상관 계수 역학을 모니터링할 수 있습니다. 계수의 상당한 감소는 관계 약화의 신호를 제공합니다. 그 반대도 마찬가지입니다.

관계 연구에는 지수 간의 상관 관계 측정과 관련된 기능이 있습니다.

첫째, 상관계수는 주가지수간이 아니라 주가지수의 상대적인 변화간 상관계수로 연구기간이 길수록 왜곡이 크다.

둘째, 주가 지수의 변경 기간을 선택하는 문제에 접근하는 것이 매우 중요합니다. 반환 기간이 짧을수록 상관 계수가 실제 영향을 고려하지 않을 가능성이 높습니다. 특정 지연; 기간이 길어짐에 따라 관측치 수가 감소하므로 상관 계수가 덜 중요해집니다.

셋째, 상관계수의 역학을 평가할 때 주가지수 변동 폭의 변화로 인해 특정 기간의 상관관계 평가가 왜곡되는 문제가 발생한다.

주가 지수의 관계에 대한 연구는 특정 증권 세트의 개발 수준을 반영하기 때문에 시장 경제의 객관적인 필요성입니다. 이를 통해 글로벌 시장 프로세스를 평가하고 현재 시장 인프라를 측정하기 위해 지수를 사용할 수 있습니다. 현대 경제 발전의 객관적인 조건은 주식 지수의 양적 및 질적 평가를 위한 신뢰할 수 있는 방법의 개발을 점점 더 요구합니다.

1. 주가 지수. 계산 방법. [전자 자원].

2. RTS 지수와 기타 RZB 지표의 상관 관계. 파트 1. [전자 자원].

3. 주가지수. 정의 및 계산 방법. [전자 자원].

4. 주가 지수. 정의 및 계산 방법. [전자 자원].

© 플라토노바 A.S., 2012

UDC 330.3

BBC455

포포바 A.A.,

우파 BashSU 학생

과학 고문 - Alekseeva L.E.,

나귀. 우파 STEP BashGU학과

러시아에서 작동하지 않는 이유

경제법?

현대 러시아 경제는 1990년대 초반의 위기 이전 지표를 많은 측면에서 달성할 수 없는 장기간의 장기 경제 위기에 처해 있습니다. 세계 경제 발전의 현재 단계의 특징은 장기 주기의 증가된 파동의 시작과 중기 위기의 결합입니다. 대부분의 국가에서 침체된 위기 이후 경제는 낮은 물가와 디플레이션 과정을 특징으로 하며, 이는 중기 주기의 위기 및 침체 국면에서 매우 자연스러운 현상입니다. 러시아 경제의 경우 가격 상승률이 위기에 처할 정도로 안정적이고 충분히 높습니다. 그 이유는 무엇이며 러시아가 다른 나라와 달리 독자적인 발전 방식을 가지고 있는 이유는 무엇입니까?

인플레이션과 생산 감소 사이의 관계에 대한 질문은 J. M. Keynes가 침체된 경제 이론에서 제기했습니다. 케인즈 이론에 따르면 침체된 경제에서 경제 성장은 물가 상승을 동반해서는 안 됩니다. 새로운 기술 질서가 형성되기 시작할 때 경제는 우울한 상태에 있으며 케인즈 이론의 모든 결론은 스스로를 정당화합니다.

그렇다면 왜 러시아 경제에서 이러한 법률이 적용되지 않고 경제 위기 상황에서 생산 감소가 상당한 인플레이션 율을 동반합니까? 위기 이후 현대 러시아 경제에서 가격 상승을 결정하는 것은 무엇입니까?

가격 상승의 가능한 요소 중 하나는 임금 인상일 수 있습니다. 그러나 위기와 위기 이후 기간(2008-2010)은 실질 임금과 명목 임금이 감소하는 것이 특징입니다. 따라서 임금 상승은 특정 기간의 물가 상승의 원인이 될 수 없습니다. 또한 우리나라의 임금은 선진국과 달리 수년 동안 생성 된 GDP의 1/3에 불과하고 나머지 2/3는 원자재를 포함한 기타 요인의 비용이 될 정도로 낮은 수준입니다 , 재료 및 매체. 우리나라에서 특히 중요한 비용의 마지막 요소이며 가격이 꾸준히 상승하고 있으며 일부 시장 이유 때문이 아니라 "장기적인 사회에 대한 개념"에 따라 2020년까지 러시아의 경제 발전”. 이 개념에 따르면 전기의 평균 가격은 2011-2015년 동안 증가해야 합니다. - 35~45% 범위이며 2015년 현재 요율 - kW당 7.8 - 8센트, 2016~2020년에 적용됩니다. - 2020년에 각각 kW당 15~25% 및 9.5~10.6센트 범위. 모든 범주의 소비자에 대한 평균 휘발유 가격은 2011-2015년에 인상될 것입니다. 2016-2020년 1.5-1.6배 - 2-5%. 이 개념을 실제로 구현하면 현재 러시아 시장의 가격이 상승하여 경제 위기가 악화되고 러시아 사회의 차별화가 심화됩니다. 통계에 따르면 인플레이션으로 가장 고통받는 인구의 가장 가난한 부분이기 때문입니다. 자연 독점은 국보인 천연 자원의 사용으로 인한 경제적 지대를 전용하여 막대한 수입을 얻는 물가 상승으로 이익을 얻습니다. .

따라서 에너지 가격을 동결하지 않고는 인플레이션을 막을 수 없습니다.

그간 화제가 되고 있는 투자수요도 소비재에 대한 수요에서 파생되기 때문에 용인적 소비수요를 자극해 위기 탈출의 길을 모색해야 할 것 같다. 소비자 수요가 있을 것이고 기업가가 생산 개발에 투자할 돈이 있을 것입니다. 왜냐하면 통계에 따르면 현재 단계에서 주요 투자원은 기업의 자체 자금이기 때문입니다.

기사의 결론에서 나는 현대 상황에서 국가는 사회의 이익을 보호해야 한다는 점에 주목하고 싶습니다. 그렇지 않으면 객관적인 경제 분석조차 작동을 멈추고 경제 상황의 발전을 상상하고 예측하기 어렵습니다.

사용 문헌 목록

1. 연방 통계 서비스: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/

2. Glazyev S.Yu. 2020년까지의 사회 경제 발전 전략 및 개념: 경제 분석 / www.apn.ru

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

일부 지수를 기반으로 다른 지수를 얻을 수 있는 가장 중요한 지수 사이에는 상호 관계가 있습니다. 예를 들어 일정 기간 동안의 체인 인덱스 값을 알면 기본 인덱스를 계산할 수 있습니다. 반대로 기본 인덱스를 알고 있는 경우 하나를 다른 하나로 나누면 체인 인덱스를 얻을 수 있습니다.

가장 중요한 지표 간의 기존 관계를 통해 연구 중인 현상의 변화에 대한 다양한 요인의 영향, 예를 들어 생산 비용 지표, 물리적 생산량 및 가격 간의 관계를 식별할 수 있습니다. 다른 인덱스도 관련이 있습니다. 따라서 생산 비용 지수는 생산 비용 지수와 물리적 생산량 지수의 곱입니다.

생산에 소요되는 시간 지수는 물리적 생산량 지수와 노동 강도 지수의 역수 값을 곱한 결과로 얻을 수 있습니다. 노동 생산성 지수:

물리적 생산량 지표와 노동 생산성 지표 사이에는 중요한 관계가 있습니다.

노동 생산성 지수는 다음 공식에 따라 계산됩니다.

저것들. 현재 및 기준 기간의 단위 시간당(또는 직원당) 평균 생산 산출량(비슷한 가격)의 비율을 나타냅니다.

물리적 생산량 지수는 노동 생산성 지수와 노동 시간 지수 (또는 직원 수)의 곱과 같습니다.

개별 지표 간의 관계는 연구 중인 현상에 영향을 미치는 개별 요인을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

8. Laspeyres 및 Paasche 지수의 속성:

시장 경제에서 질적 지표의 지표 중 특별한 위치는 가격 지표에 부여됩니다.

가격 지수의 주요 목적은 산업 및 비산업 소비재의 가격 역학을 평가하는 것입니다. 또한 물가지수는 거시경제 연구에서 일반적인 인플레이션 척도 역할을 합니다. 법적으로 설정된 최저 임금을 조정하고 세율을 설정하는 데 사용됩니다.

새로운 기업 건설을 위한 타당성 조사 및 프로젝트 개발에는 물가 지수가 필요합니다. 국민계정체계의 주요지표(사회총생산, 국민소득, 자본투자 등)를 실제(현재) 물가에서 비교 가능한 물가로 재계산할 때 빼놓을 수 없다.

따라서, 두 가지 문제를 해결하려면 가격 지수가 필요합니다.

국가 경제의 인플레이션 과정의 역학을 반영합니다.

사회 경제적 현상의 역학을 연구할 때 SNA의 가장 중요한 비용 지표를 실제 가격에서 비교 가능한 가격으로 재계산합니다.

두 가지 유형의 색인이 이러한 작업을 구현하는 데 사용되며 내용이 다릅니다.

실제 가격 지수;

디플레이터 지수.

국가의 경제 및 사회 정책에 널리 사용되는 가격 통계의 가장 중요한 지표 중 하나는 다음과 같습니다. 소비자물가지수(CPI).그것은 정부 사회 프로그램을 수정하는 데 사용되며 최저 임금 인상의 기초 역할을 하며 인구의 다양한 부분이 물질적, 문화적, 영적 필요를 충족시키는 데 필요한 돈의 실제 구매력을 반영합니다.

거래소 지수는 계산된 값으로, 이 지수의 계산에 포함된 모든 주식의 가격을 기준으로 형성되며 이 거래소에서 거래됩니다.

주가 지수는 특정 수의 유가 증권을 기준으로 계산됩니다. 특정 주가 지수의 계산에 영향을 미치는 주식의 수는 일반적으로 이름 끝에 표시됩니다(예: DAX 30, CAC 40, FTSE 100). 따라서 주가 지수의 가치 변화는 가격 역학을 반영합니다. 수십, 수백, 심지어 수천 주.

교환 지수는 주식 시장, 시장 부문 또는 시장에서 순환하는 또 다른 대표적인 자산 그룹의 역학을 반영하는 특수한 수학적 지표입니다.

주가 지수는 주식 시장의 현재 상태에 대한 아이디어를 제공하는 도구, 즉 시장의 방향을 보여줍니다. 종종 그들은 주식이라고도합니다.

주가 지수는 역학 분석가에게 특히 흥미 롭습니다. 시장 움직임의 방향에 대한 평가는 시간 경과에 따른 지수의 변화를 기반으로 정확하게 수행되며 선택한 그룹의 주식 가격은 절대적으로 다른 방향으로 변할 수 있습니다 . 선택한 지표에 따라 주가 지수를 통해 단일 부문 또는 전체 시장 내의 변화에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

현대 증권시장에는 다양한 거래소(주식)지수가 존재한다. 지수는 부문별, 지역별, 종합적, 글로벌이 될 수 있습니다. 상품, 통화, 주식 등 모든 시장에서 사용할 수 있습니다. 요즘에는 2,000개 이상의 서로 다른 주식 지수가 유통되고 있습니다. 주요 주가 지수의 지표 발행은 공개 도메인에서 찾을 수 있습니다.

거래소 지수의 기능

주식 지수는 트레이더가 시장에서 일어나는 일에 대해 필요한 정보를 얻을 수 있도록 발명되었습니다. 따라서 처음에는 정보 제공 기능만 수행했습니다. 주식 시세의 움직임 방향 (위 또는 아래)을 반영하여 지수는 주식 시장의 추세와 발전 속도를 보여주었습니다.

시간이 흐르고 주가 지수 개발 기술이 개선됨에 따라 새로운 기능도 등장했습니다.
1. 지표 기능 - 주가 지수는 투자자 및 포트폴리오 관리자의 행동을 분석하기 위한 출발점입니다.
2. 실증적 기능 - 투자 포트폴리오에서 증권을 선택하고 투자 방향과 비율을 결정하기 위한 벤치마크.
3. 진단 기능: 특정 주식의 가격 변화를 시장 또는 세그먼트의 지수와 비교할 수 있고 전체 시장의 맥락에서 주식 수요에 대한 결론을 도출할 수 있습니다.
4. 예측 기능 - 주가 지수 상태에 대한 특정 데이터를 축적하여 예측으로 사용할 수 있습니다.
5. 투기적 기능(거래 대상) - 주가 지수는 광범위한 경제, 정치, 사회적 현상의 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

교환 지수 계산 방법

주가 지수를 계산하는 데 사용되는 네 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
1. 산술평균법은 간단하다.
2. 간단한 기하 평균 방법.
3. 산술가중평균법.
4. 가중 기하 평균 방법.

단순 산술 평균 방법은 다음과 같이 계산됩니다. 거래 종료 시 지수에 포함된 모든 자산의 가격을 합산하고 그 합계를 자산 수로 나눕니다. 이 방법이 가장 간단합니다. 단점은 각 자산의 가중치를 고려하지 않는다는 것입니다. 현재 이 방법은 Dow Jones 지수를 계산하는 데 사용됩니다.

지수를 구성하는 종목의 가격을 곱하여 기하평균 단순법을 시행한다. 그런 다음 이 제품은 n번째 루트로 가져옵니다. 여기서 n은 지수의 주식 수입니다. 이것은 또한 다른 회사의 주식 거래량의 차이를 고려하지 않습니다.

가중산술평균법과 가중기하평균법으로 지수를 구하는 공식에는 추가적인 요소가 포함되어 있다. 대부분의 경우 회사의 시가총액을 가중치로 사용합니다. 저것들. 회사 가격의 변화에 크기(자본화)를 곱합니다. 이러한 가중치는 대기업이 중소기업보다 지수에 더 큰 영향을 미친다는 사실로 이어집니다.

주식 지수는 특정 빈도로 계산할 수 있습니다.
1. 매월 초(특정일)
2. 거래 세션의 결과(RTS 시스템 지수)에 따라 매일 정해진 시간(Skate-Press 지수는 매일 모스크바 시간으로 오후 2시에 계산됨)만큼.
3. 실시간으로(World Index는 다음 트랜잭션이 완료된 직후 다시 계산됩니다).

다른 지수와 연결하지 않고 분리된 주가 지수는 특별히 관심이 없습니다. 특정 날짜에 계산되고 집합적으로 특정 그림을 나타내는 점에서 가치가 있습니다.

주요 거래소 지수

Dow Jones Stock Index(DJIA)는 세계에서 가장 유명한 지수 중 하나입니다. 백 년 전에 처음 사용되었습니다. 1928년부터 이 지수는 30개 기업의 주가를 사용하여 일관되게 계산되었습니다. "블루칩"(블루칩)이라고도 불리는이 30 대 미국 기업의 주가 산술 평균은 유명한 다우 존스 주가 지수입니다. 그 가치는 포인트로 측정됩니다. 지수의 1포인트 상승(또는 하락)은 계산에 포함된 주식의 평균 가격이 1달러 상승(또는 하락)했음을 의미합니다.

주요 지수 외에도 특정 시장 부문에 대해 Dow Jones 주식 지수도 계산됩니다.
a) 20개 주요 운송 회사의 주식
b) 15개 주요 공익 기업의 주식;
c) 65개 회사의 주가를 포함하는 종합 지수;
d) 기타 여러 지표.

다우존스 지수의 가치는 미국을 훨씬 넘어선다. 뉴욕증권거래소가 선진국 전체 거래소 거래량의 약 50%를 집중하고 있기 때문이다. 이를 염두에 두고 거래소에서 계산되며 30분마다 공식적으로 발표됩니다.

DAX 주가 지수(DAX 30)는 1988년에 처음 도입되었으며 오늘날 독일의 주요 주가 지수입니다. 그것의 계산은 경제의 다른 부문에서 30개의 주요 독일 기업의 주가를 고려합니다. DAX30 지수 계산에 포함된 회사의 주식은 프랑크푸르트 증권 거래소에 상장되어 있습니다. 지수는 시가총액에 의해 가중치가 부여됩니다.

전자 시스템 거래 결과에 따라 Xetra DAX 지수가 계산되며 DAX 30과 실질적으로 일치합니다. 그러나 전자 세션이 더 길기 때문에 종가가 크게 다를 수 있습니다. 320개 기업의 주식에 대한 DAX 100 및 CDAX 종합 지수도 계산됩니다.

FTSE 100(Footsy) 주가 지수는 1984년 1월 3일부터 계산되기 시작했습니다. 런던증권거래소에 상장된 시가총액 기준 영국 100대 기업을 기준으로 계산한 가중산술지수입니다.

3개월에 한 번씩 분기 말에 런던 증권 거래소 목록에서 101위부터 350위까지 250개 회사를 선정합니다. 주식 시세를 기반으로 자본화별 가중 평균 교환 지수인 FTSE 250 지수가 계산됩니다.

런던증권거래소에 상장된 350개 기업의 주식에 대해서는 FTSE 100 지수와 FTSE 250 지수를 합산한 FTSE 350 주가지수를 산출하며, FTSE 350에 포함되지 않는 주식에 대해서는 별도의 주가지수를 산출한다. - FTSE 스몰캡.

Nikkei는 1950년 9월부터 발행되었습니다. 가장 활발하게 거래되는 도쿄 증권 거래소 1부 기업 225개 주가의 가중 평균으로 계산됩니다.

NASDAQ 제품군의 주가 지수는 미국 하이테크 시장에서 신뢰할 수 있는 방향을 제시하고 이 시장의 기능과 관련된 비즈니스 영역에 대한 미국 정치 및 경제 이벤트의 영향을 적절하게 고려하는 데 도움이 됩니다. 가장 유명한 것이 NASDAQ 100과 NASDAQ Composite 지수이며 후자의 지수 계산에는 NASDAQ 거래소에서 거래되는 거의 모든 주식이 사용됩니다. 이들은 컴퓨터 장비 및 장비 생산, 소프트웨어 및 통신 생성, 생명 공학 성과 도입에 종사하는 첨단 기술 회사의 주식입니다.

주가 지수 САС-40 및 САС General은 프랑스 주식 시장의 주요 지수입니다. CAC 40은 파리 증권 거래소에서 거래되는 40대 발행사의 주식으로 계산됩니다. 지수 선물 계약은 틀림없이 세계에서 가장 인기 있고 거래되는 선물 계약입니다. CAC General은 가장 크고 가장 안정적인 프랑스 회사 250개의 주식으로 계산됩니다. 이 지수는 파리 증권거래소와 프랑스 증권거래소 협회에서 계산합니다.

주가지수 Standard & Poor's 500(S&P 500)은 그 특별한 의미 때문에 "미국 경제의 바로미터"라는 비유적인 이름을 받았습니다. 시장 가치 가중 주가 지수에는 미국의 가장 중요한 두 증권 거래소인 뉴욕 증권 거래소와 나스닥 증권 거래소에서 거래되는 500개 미국 기업의 주식 가치가 포함됩니다. 기업은 400개 산업, 20개 운송, 40개 금융 및 40개 공익 기업의 비율로 대표됩니다.

러셀 주식 지수는 Frank Russell Company에서 계산합니다. 가장 유명한 것 중 하나는 Russell 3000 지수가 전체 미국 주식 시장 가치의 약 98%를 차지하는 시가 총액 기준 미국 3000대 기업의 주식 역학을 반영합니다. Russell 1000 Index는 Russell 3000 Index에 속한 1000대 기업의 실적을 반영하며, Russell 3000 Index에 포함된 기업의 총 자본금의 약 92%를 차지합니다. Russell 2000 지수는 Russell 3000 지수 기업의 총 시가총액의 약 8%를 차지하는 Russell 3000 지수를 대표하는 2,000개 소규모 기업의 성과를 반영합니다.

MSCI Emerging Markets 지수는 러시아, 멕시코, 태국 등 26개의 신흥 시장 지수를 포함합니다. 신흥 국가 주식 시장 지수(다른 이름은 신흥 국가 지수)의 계산은 Morgan Stanley에서 수행합니다. 동일한 회사가 지수 발행을 담당합니다.

IPS 지수는 35개 주요 멕시코 기업의 주식 시세를 대문자로 가중치를 적용하여 계산됩니다. IPS 주가 지수를 계산하기 위한 종목 목록은 영구적이지 않으며 2개월마다 업데이트됩니다.

Bovespa 주식 지수는 상파울루 증권 거래소에 상장된 브라질 발행인의 가장 유동적인 주식을 고려합니다. 불안정성 측면에서 주식 지수 중 선두입니다. 가치가 10배 감소했습니다. 지수가 불안정한 이유는 유명한 "브라질 경제 기적"을 삼킨 브라질의 파국적 인플레이션(연간 최대 2500%) 때문이었습니다.

RTS 주가 지수는 러시아 50개 기업의 주식 총액을 기준으로 계산됩니다. 러시아 증권 시장의 주요 지표로 간주됩니다. RTS(Russian Trading System, RTS)는 1995년 당시 기능하고 있던 지역 주식 시장을 기반으로 중앙 집중식 러시아 증권 시장을 만들기 위해 설립된 증권 거래소입니다. RTS 지수(RTS) 계열에는 여러 지수가 포함되어 있으며 러시아 연방 최대 기업의 시가총액을 평가하도록 설계되었습니다.

MICEX(Moscow Interbank Currency Exchange)는 러시아 발행인의 주식과 관련된 대부분의 거래가 체결되는 거래 플랫폼입니다. MICEX Exchange 지수는 ZAO MICEX 증권 거래소에서 거래되는 러시아 발행인의 가장 유동적인 주식에 대한 시장의 유효 자본화 교환 지수에 의해 가중됩니다. 이 지수를 계산하기 위해 지수 관리 시스템이 사용됩니다. MICEX 지수에 특정 기업을 포함시키는 것은 지수 위원회에서 처리합니다.

주가지수 적용

주가 지수는 시장 분석, 거래 및 투자 전략의 효율성 비교에 사용됩니다.

주가 지수는 특정 회사가 위치한 국가의 경제 상황을 나타내는 지표입니다. 좁은 지수를 서로 비교하고 회사의 개별 주식에 대한 주가의 역학을 비교함으로써 거래자는 이 회사 주식의 성장 또는 하락을 예측할 수 있습니다.

일부 주가 지수는 유가 증권, 즉 선물 및 옵션을 기반으로 합니다. 지수의 움직임을 분석함으로써 투자자는 시장에서 이러한 증권의 운명을 예측할 수도 있습니다.

펀드(또는 포트폴리오)의 성과를 주가 지수와 비교하면 벤치마크(벤치마크 - 기본 지수)와 비교하여 펀드 매니저의 성과를 평가할 수 있습니다.

주식 거래와 비교하여 지수 거래는 거래자에게 많은 이점을 제공합니다. 여기에는 필요성 부족이 포함됩니다.
- 회사의 재무 제표를 연구하고,
-계수 계산,
- 회사 및/또는 산업 발전에 대한 전망을 평가합니다.

소개

오늘날의 세계에서 세계화 및 통합 프로세스는 금융 시장의 발전에 매우 중요합니다. 국가 주식 시장은 세계 금융 시장에 크게 의존하고 있으며 세계 경제에 통합되고 있습니다. 또한 개별 국가에서 발생하는 경제 현상과 과정은 글로벌 금융 시장에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 세계와 국가 주식 시장의 상호 영향에 대한 질문이 제기됩니다.

다양한 주가 지수의 상호 작용 특성을 알면 개별 경제의 붕괴로 인해 전 세계에 미칠 수 있는 부정적인 결과를 보다 정확하게 예측하고 완화할 수 있을 뿐만 아니라 주식 시장이 얻는 이점을 활용하는 방법을 배울 수 있습니다. 상호 연결을 제공할 수 있습니다.

이 작업의 목적은 다양한 국가의 국가 주식 지수 간의 관계를 결정하고 특히 러시아에 대한 이러한 관계의 중요성을 식별하는 것입니다. 2014-2015년 금융 위기 기간을 고려하여 우리나라에 대한 경제 제재 도입과 함께 러시아 경제 상황 악화에 영향을 미친 요인을 식별할 수 있습니다. 동시에 러시아 위기가 다른 국가와 세계 석유 및 금 시장에 미치는 영향의 정도를 고려할 것입니다.

에너지 가격의 역학이 러시아 경제와 많은 세계 주식 시장에 큰 영향을 미친다는 것은 널리 알려져 있습니다. 현재 이러한 관계를 확인하는 실증적 연구는 거의 없으며, 더욱이 이 분야의 연구 저자들은 유가가 여러 국가의 주식 시장에 미치는 영향의 본질에 대해 종종 의견이 일치하지 않습니다. 따라서 이 문제에 대한 연구는 관련성이 있으며 경제학자와 투자자가 유가 및 이 백서에서 조사할 기타 요인에 따라 러시아 주식 시장의 변동을 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 목표를 달성하려면 다음 작업이 필요합니다.

1) 다른 연구자의 작업을 연구하고 연구 방법과 결과를 고려하십시오.

2) 데이터를 수집하고 연구에 편리한 형태로 가져옵니다.

3) 데이터 탐색을 위한 방법론을 선택하고 모델을 평가하고 결론을 도출합니다.

연구의 대상은 러시아(RTSI), 미국(S&P 500), 독일(DAX), 영국(FTSE 100) 및 일본(Nikkei 225) 국가의 국가 주가 지수입니다.

연구 주제는 국가 지수 간의 관계, 그 특성 및 변화에 영향을 미치는 요인입니다. 유가와 금 선물 가격은 주가지수간 상관관계에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 꼽힌다.

연구의 목적은 작업의 구조를 결정합니다. 첫 번째 부분은 문헌을 검토하고 다른 저자가 얻은 결과를 바탕으로 결론을 도출합니다. 연구의 두 번째 부분에는 계량경제 모델과 경험적 결과의 해석이 포함되어 있습니다.

제1장 연구의 이론적 기초

이전 연구 검토

세계와 국내 주식 시장 사이의 상호의존성에 대한 질문은 반복적으로 연구되어 왔다. 다양한 주가 지수의 상호 작용의 특징은 전 세계 많은 과학자들의 연구 대상입니다. 관심 있는 것은 여러 국가의 국가 주가 지수뿐만 아니라 이들의 상호 작용에 영향을 미치는 다양한 요인입니다. 이 분야에 대한 몇 가지 연구를 살펴보겠습니다.

Peresetsky A.A. Korhonen I.는 1997년부터 2012년까지의 기간을 고려했습니다. 초점은 러시아 주식 시장과 세계 금융 시장 및 유가의 관계에 있습니다. 일부 다른 신흥 시장도 분석됩니다. 분석에서 저자는 이동 회귀를 사용하여 사용 가능한 데이터에 대한 모델을 구축하고 지표의 의존도를 평가했습니다.

분석을 위해 일별 주가지수와 세계 유가를 취하였다. 러시아, 미국, 일본, 남아프리카, 터키, 동유럽 여러 국가의 국가 지수가 고려되었습니다.

이 모델은 여러 국가의 시장에서 거래 세션이 열리는 시간의 차이를 기반으로 합니다. 유럽의 거래 세션이 러시아보다 몇 시간 늦게 시작하고 뉴욕과 모스크바의 시차가 훨씬 더 크기 때문에 시차 변수를 분석에 추가했어야 합니다. 저자는 뉴욕 거래 세션 종료가 유럽 거래 종료 시간보다 모스크바 거래 개시 시간에 훨씬 더 가깝기 때문에 미국 국가 지수가 러시아 주식 시장에 더 중요한 것으로 판명되었다고 지적합니다. 따라서 미국 주식 지수에는 유럽보다 러시아에 대한 최신 관련 정보가 포함됩니다.

이 논리에 따라 도쿄 거래 세션 종료 시간이 세션 종료 시간보다 모스크바 거래 시작 시간에 더 가깝기 때문에 일본 주가 지수도 러시아 금융 시장에 상당한 영향을 미친다고 가정할 수 있습니다. 뉴욕에서.

연구 결과에 따르면 일본 주식 시장은 전체 검토 기간 동안 개발도상국 지수에 상당한 영향을 미쳤습니다. 유가가 러시아 등 신흥시장에 미치는 영향은 크지 않았다. 이로 인해 저자는 러시아의 에너지 자원 의존도를 고려할 때 우리나라가 세계 경제에 고도로 통합되는 것에 대해 이야기 할 수 있다고 결론지었습니다.

요약하면 개발도상국은 점점 더 세계 경제에 통합되고 있으며 선진국의 주식 시장은 시장에 대한 영향력이 점점 커지고 있습니다.

비슷한 연구가 Peresetsky의 다른 논문에서 수행되었습니다. 여기에서 저자는 유가가 이전에는 러시아 주식 시장에 큰 영향을 미쳤지만 2006년 이후에는 그 중요성을 잃었다고 지적합니다. 또한 S&P 500(미국)과 Nikkei 225(일본)는 러시아 주식 시장에 큰 영향을 미칩니다. 선진국 시장 외에도 국가 주가 지수에 영향을 미칠 수 있는 정치 및 경제 뉴스와 같은 다른 요인이 고려되었습니다. 그러나 러시아 경제에서 상당한 내생적 충격이 발견되었지만 이러한 요인과 관련되었을 가능성이 있지만 저자는 그 진정한 원인을 규명하기 어려웠습니다.

Babetski Y. 등은 러시아와 중국의 주식 시장, 미국, 유로존 및 일본 시장과의 상호 의존성 및 상관 관계를 연구했습니다. 모델을 구축하기 위해 저자는 이들 국가의 주식 지수를 사용했습니다. 이전에 이 분야를 연구한 연구원들 사이에서 러시아와 중국 중 어느 시장이 선진국에 더 의존하는지에 대한 합의가 없었기 때문에 Babetski J. et al.은 이 두 시장 간의 상관관계를 평가하고 세계 경제에 대한 의존도의 본질을 벗어났습니다.

러시아와 중국 주가지수의 동태를 추적해보면 중국지수는 적어도 2007년까지는 미국, 유로존, 일본 지수의 추세를 거의 반복하고 있음을 알 수 있다. 러시아 국가 지수는 그들과 더 많이 달랐지만 2006년 이후 선진국 지표에 접근했습니다.

그들의 작업에서 저자는 베타 및 시그마 수렴의 개념을 사용했습니다. 베타 수렴은 선진국보다 가난한 나라의 경제성장률이 더 빠른 현상을 말하며, 시그마 수렴은 단순히 지역 발전 수준의 분화 정도가 떨어지는 현상을 말한다. 저자는 1995년부터 2010년까지의 기간 동안 소위 산업 및 국가 데이터를 분석했습니다. 따라서 두 가지 연구가 수행되었습니다. 첫 번째는 국가 주가 지수와 그 상호작용을 포함했고, 두 번째는 각 국가 내의 부문별 지수를 포함했습니다.

본 연구에 따르면 현대사회에서는 국가의 세계경제 편입과정과 국가주가지수의 수렴과정이 활발히 진행되고 있다.

Peresetsky A.A. Ivanter A.는 다른 국가의 주식 시장 관계뿐만 아니라 러시아의 다양한 금융 시장의 상관 관계도 고려했습니다. 1998년 위기 직전에 경제가 여전히 안정된 시기인 1996년부터 1997년까지의 기간을 분석한다. GKO, 증권, 외환시장, GKO선물시장의 시장을 고려하였다. 시간이 지남에 따라 GKO와 증권 시장 간의 통합이 증가한 것으로 나타났습니다. 따라서 증권 시장은 GKO의 이자 수입에 관한 정부 결정에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

외부 영향 측면에서 아시아 금융 위기는 러시아 주식 시장에 큰 타격을 입혔습니다. 이러한 영향은 금리와 같은 양적 지표의 변화뿐만 아니라 러시아 경제의 일부 부문 구조 및 관계의 질적 변화에서도 표현되었습니다.

Asgharian H. et al.은 다양한 국가의 주가 지수의 상호 의존성을 추적하여 금융 시장의 변화를 예측하고 금융 투자자의 위험을 줄이는 것을 목표로 합니다.

연구에서 저자는 SAR 모델을 사용하여 1995년부터 2010년까지 41개국의 샘플을 분석했습니다. 국가 주식 시장에 영향을 미치는 것으로 여겨지는 다음과 같은 요인도 고려되었습니다: 금융 통합, 경제 통합 및 지리적 근접성.

저자는 경제적 요인이 주식 지수의 관계에 가장 중요하다는 것을 발견했습니다. 특히, 생산 및 거래 파트너십 구조의 유사성은 주가 지수의 상호 의존성의 중요한 측면입니다.

본 연구의 결론 중 하나는 다양한 금융시장의 상관관계가 2002년 이전에 더 높았다는 것입니다. 수년에 걸쳐 강화되었습니다.

Fedorova E.A. 선진국 및 개발 도상국의 주식 시장에 대한 러시아 주식 시장의 의존성이 고려됩니다. 방법론에는 상관 분석, 인과 분석, 시계열의 정상성 테스트, 벡터 자기 회귀 모델 구축 및 공적분 분석이 포함됩니다. 분석을 위해 러시아, 중국, 미국, 독일의 국가주가지수와 2000년부터 2012년까지의 VIX지수를 사용하였다. 러시아 주식 시장은 다양한 외부 요인에 크게 의존하기 때문입니다. RTS 지수와 개발도상국 지수의 상관관계 분석 결과 실제로 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 러시아 지수에 대한 선진국의 영향에 대한 연구 결과는 모순되는 것으로 판명되었습니다. 상관 관계 분석은 이러한 변수 간의 상관 관계가 높은 반면 Granger 테스트는 반대 결과를 나타 냈습니다. VAR 모델을 평가한 결과 미국과 독일 지수는 러시아 증시에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. RTS와 VIX 지수 사이에는 음의 관계가 발견되었습니다.

유가가 개발도상국의 주식 시장에 미치는 영향에 대한 연구도 흥미롭습니다. 이 의존성의 본질에 대한 다양한 과학자들의 의견은 다릅니다.

특히 Fedorova A.E. 및 Lazarev M.P. 그들의 기사에서 그들은 유가와 글로벌 생산에 대한 러시아 주식 시장의 의존성을 고려합니다. 연구에 사용된 방법은 다음과 같다: 벡터 자기회귀 모델의 구성 및 평가, 상관 분석, 공적분 분석; Granger 인과 검정과 정상성 검정을 수행하였다.

러시아 경제는 이 자원의 최대 수출국 중 하나이기 때문에 유가에 크게 영향을 받을 것으로 추정됩니다. 저자는 국가 주식 시장과 세계 유가 사이의 관계 특성이 시기에 따라 다를 수 있기 때문에 안정적인 기간과 위기 기간을 구분하고 개별적으로 결과를 고려할 것을 제안했습니다.

초기 가정에도 불구하고 유가는 안정 시와 위기 시 모두 시장에 동일한 영향을 미치며 이 관계는 긍정적입니다. 그러나 세계 석유 생산량은 안정적인 기간 동안 주식 시장에 단기적인 영향을 미칠 뿐이며 위기 상황에서 이 지표는 중요성을 잃습니다.

또한 Fedorova E.A. 유가에 대한 BRICS 국가 주식 시장의 의존도가 고려되었습니다. 사용된 방법론은 벡터 자기 회귀, 상관 분석, 인과 분석, 공적분 분석과 동일합니다. 일반적으로 연구 결과에 따르면 유가를 고려한 모든 국가의 주가 지수의 상관 관계는 양의 상관 관계로 나타났습니다. 이는 BRICS 국가의 에너지 산업이 경제에 중요한 역할을 한다는 사실로 설명됩니다. 예를 들어 러시아 주식 지수의 계산은 대기업의 주식을 기반으로 하며, 그 중 약 절반은 석유 및 가스 단지에 속합니다.

일부 연구에 따르면 최근 러시아 시장에 대한 유가의 영향이 덜 중요해졌기 때문에 주가 지수의 관계에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인도 고려해야 합니다. 예를 들어 Fedorova E.A. 및 Lanets I.V. 그들의 작업에서 그들은 금 시장을 주식 시장에 영향을 미칠 수 있는 세계 경제의 가장 중요한 측면 중 하나로 간주했습니다. 2000년부터 2012년까지 BRIC 국가들의 주가지수와 금값의 관계를 분석한 글이다. 방법론은 Dickey-Fuller test를 이용한 시계열 정상성 확인, 벡터자기회귀, 캐주얼분석, 공적분분석, 상관분석을 포함했다. 연구 결과에 따르면 중국을 제외한 BRIC 국가에서는 고려된 변수의 장기적인 상호 영향이 존재한다.

귀금속 시장은 주요 금융 혼란기에 성장을 보이고 있습니다. 아마도 이것은 금이 종종 투자자들이 위기 중에 사용하는 신뢰할 수 있는 투자 자산으로 여겨진다는 사실 때문일 것입니다. 또한 다른 국가의 주에서 매장량 및 매장량으로 사용합니다. 따라서 환율과 주가 지수가 하락하는 동안 금 시장은 오히려 그 위치를 강화하고 있습니다.

금 가격과 RTS 지수 간의 관계는 Fedorova E.A.의 연구에서 고려됩니다. 및 체레페니코바 Yu.G. . Markov 스위칭(MS GARCH)을 사용한 일반화된 자기회귀 조건부 이분산성 모델이 데이터 분석에 사용되었습니다. 연구에서 특별한 관심은 위기 기간에 지급되었습니다. 그러한 기간 동안 RTS 지수는 감소한 반면 금 가격은 상승한 것으로 나타났습니다. 따라서 러시아 주가 지수와 금 가격 사이의 관계는 반대입니다.

Fedorova E.A. 및 Lanets I.V. 이 기사는 거시적 및 미시적 수준에서 다양한 요인에 대한 세계 귀금속 시장의 의존성을 조사했습니다. 금이 국제 통화에 대한 신뢰할 수 있는 대안이기 때문에 주로 투자 자산으로 투자자를 끌어들인다면 다른 귀금속은 주로 산업에서 사용된다는 점에 주목했습니다. 그러나 최근 금이 헤지 수단으로 간주되었을 뿐만 아니라 백금, 은, 팔라듐과 같은 다른 귀금속도 이 목적에 포함될 수 있습니다. 이 연구는 GARCH 모델을 사용하여 이러한 금속의 변동성과 수익률을 추정합니다. 분석 결과에 따르면 고려 대상의 경우 변동성이 아닌 수익성이 투자를 선택할 때 결정적인 요소이며 금, 팔라듐, 은, 백금의 4가지 금속으로 구성된 포트폴리오는 비효율적입니다.

Samoilov D.V. RTS 지수와 이에 영향을 미치는 요인이 고려됩니다. 2007년부터 2009년까지의 기간을 분석하고, 저자는 고려 중인 시기를 세 시기로 나눈다. 첫 번째 기간은 위기 이전, 두 번째 기간은 유가 상승 및 하락이 특징이며 세 번째 기간은 위기 그 자체입니다. 다음 데이터가 연구에 사용되었습니다: 유가 선물(Dow Jones), S&P 500, FTSE 100, RTS, VIX 지수. 시계열의 정상성 검정, 인과관계에 대한 Granger 검정, Johansen 검정을 이용한 공적분 검정을 수행하여 벡터오차보정모형을 구축하였다. Granger 테스트 결과에 따르면 위기 이전 기간 동안 러시아 주가 지수는 VIX 변동성 지수뿐만 아니라 미국 및 영국 국가 주가 지수에 의존했습니다. 후자는 유가의 영향을 크게 받습니다. 위기 기간 자체는 RTS 지수에 대한 미국 및 영국 지수의 영향력이 다소 감소하는 것이 특징이지만 다른 변수의 상호 연결은 남아 있습니다. VEC 모델을 평가할 때 처음과 마지막 기간에 S&P 지수의 중요성이 드러났고, 유가 상승 기간에는 VIX 지수가 러시아 금융 지수에 대신 큰 영향을 미쳤습니다. 일반적으로 저자는 러시아 주식 시장이 점점 더 세계 경제에 통합되고 서방 국가 시장과 관련이 있다는 결론에 도달했습니다.

국가 주식 시장의 상호 연결성에 대한 일부 이전 연구는 표 1에 요약되어 있습니다. 여기에서 연구된 지표, 지수 및 국가뿐만 아니라 다양한 저자가 작업에서 도달한 시간 프레임 및 간략한 결론을 시각적으로 검토할 수 있습니다.

표 1. 이전 연구 결과 요약.

	국가, 지수 및 기타 지표
페레세츠키	MICEX, S&P 500, Nikkei 225, 석유(WTI), 가스, 뉴스 쇼크.	2006년 이후 유가는 의미를 잃었다. S&P 500 및 Nikkei 지수는 러시아 주식 시장에 큰 영향을 미칩니다.
코르호넨 페레세츠키	MICEX, S&P 500, Nikkei 225, 유가(WTI)	S&P 500은 러시아 주식 시장에서 중요합니다. Nikkei 225는 검토 중인 전체 기간 동안 개발도상국 지수에 상당한 영향을 미칩니다. 유가가 신흥 시장에 미치는 영향은 그리 크지 않았습니다. 러시아는 세계 경제에 통합되고 있습니다.
페레세츠키, 이반터	지수 GKO, OFZ 등	러시아 주식 시장이 세계 경제에 통합되고 있습니다. 1998년 위기는 그것의 약화로 이어졌다.
사모일로프	RTSI, S&P 500, FTSE 100, 유가, VIX 지수	고려되는 주식 시장의 상호 연결성이 강화되고 있습니다. 유가와 S&P 500은 위기 동안 더욱 중요해지며 러시아 지수에 대한 FTSE의 영향력은 감소합니다.
	미국, 일본, 홍콩, 한국, 싱가포르, 대만	고려된 모든 국가의 주식 지수는 서로 상관 관계가 있습니다. 1997년 아시아 위기는 이러한 관계를 강화하는 계기가 되었습니다.
페도로바, 나자로바	러시아, 미국, 독일, 영국, 일본, 중국	고려되는 시장 간의 관계는 세계화 및 세계 경제 통합 과정의 영향을 받습니다.
길모어, 맥마누스	체코, 헝가리, 폴란드, 미국	이들 국가의 주식 시장은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다.
	미국 및 15개 개발도상국	미국 주식 시장에 대한 국가의 의존도가 클수록 미국에 더 가깝습니다. 또한 다른 국가의 주식 시장은 서로 영향을 미치며 이러한 영향은 유럽 국가와 일본에서 특히 중요합니다.
펠릭스, 듀프렌, 채터지	태국, 말레이시아, 미국, 영국, 일본	장기적으로 고려한 주식 시장 간에는 유의미한 상관관계가 발견되지 않았습니다.
필락티스, 라바졸로	홍콩, 한국, 태국, 말레이시아, 대만, 미국, 일본
	북미 국가	주식 시장의 통합은 위기 동안 고려 대상 국가 간의 관계에 상당한 영향을 미칩니다.
배셔, 사도스키	BRIC 국가, 유가	유가는 브라질과 러시아의 주가 지수에 가장 큰 영향을 미칩니다. 중국과 인도 시장에 대한 영향력의 효과는 반전됩니다.
Aloui, Nguyen, Njeh	25개 개발도상국, 유가	유가가 개발도상국 주식시장에 미치는 영향은 크지 않았다. 긍정적인 관계가 있지만 장기적으로는 개발도상국 경제에 거의 영향을 미치지 않습니다.
왕, 왕, 황	미국, 독일, 일본, 대만, 중국, 석유 및 금 가격, 미국 달러	금 가격과 고려 대상 국가의 주가 지수 사이에는 역의 관계가 있습니다.
	인도, 금, 도매 물가 지수, 석유, 인플레이션, GDP	고려된 변수 간의 관계 형성에 중요한 요소는 금 가격, 도매 가격 지수 및 인플레이션입니다.
De Gooijer, 시바라자싱엄	선진국, 동남아시아 국가	아시아 금융 위기는 선진국과 주식 시장의 통합이 증가하기 전에 선행되었습니다.
	금 가격	위기 기간은 금 가격의 상당한 변동을 특징으로 합니다.
	미국, 유가	국제유가는 미국 주가지수에 직접적인 영향을 미친다.
	브라질, 러시아, 인도, 중국, 유가	유가와 BRIC 국가의 주가 지수 사이에는 유의미한 상관관계가 발견되지 않았습니다.
페도로바, 판크라토프	러시아, 유가	러시아 주식 시장은 유가에 직접적으로 의존합니다.
	러시아, 중국, 일본, 유가	인도, 러시아, 중국 주식 시장은 유가에 크게 의존하지 않습니다.
	FTSE 100 금 가격	주식 시장의 변동성이 커지면 호가가 상승합니다.
	러시아, S&P 500, 유가, 뉴스	수익률과 그 변동성을 설명하기 위해 뉴스 쇼크는 중요하지 않습니다. S&P 지수 및 이와 관련된 충격의 영향은 상당합니다.
야로로프, 미야코시	러시아, 독일, 미국, 석유 및 가스 가격	러시아 금융 시장의 수익성은 에너지 가격에 크게 의존하지 않습니다.
아나톨리예프	러시아, 미국, 유럽, 아시아, 유가	유가는 점차 중요성을 잃고 있으며 반대로 미국 주가 지수는 다른 경제에 대한 영향력을 강화하고 있습니다. 유럽 시장은 통합 정도가 더 큰 러시아 주식 시장에 더 큰 영향을 미칩니다.
페도로바, 사피나, 리토브카	RTSI, 다우 Jones 65 합성물, FTSE 100, DAX, Nikkei 225, SSE 합성물	러시아 주식 시장은 미국 시장의 지속적인 영향을 받습니다. 글로벌 주식 시장은 주로 경제 세계화 및 통합 과정의 영향을 받습니다. 시장 간 상호 작용은 개별 시장의 발전에 점점 더 중요해지고 중요해지고 있습니다.
페도로바	RTSI, 브라질, 인도, 중국, 남아프리카, 유가	고려 대상 국가의 유가와 국가 주가 지수 사이의 관계는 양(+)의 관계입니다.
페도로바, 판크라토프	MICEX, DAX, FTSE, DJA, HSI	러시아 국가 주가 지수는 유럽 시장, 특히 독일 시장의 영향을 더 많이 받습니다. MICEX에 대한 다우존스 지수의 중요성은 위기 동안 증가했습니다.
페도로바	RTSI, 유로 및 달러 환율	안정 기간은 러시아 주식 시장과 미국 달러 환율 간의 역관계를 특징으로 하는 반면 유로 환율은 RTS 지수와 약하게 상관관계가 있습니다. 이러한 모든 상호 관계는 위기 상황에서 그 의미를 어느 정도 상실합니다.
페도로바	RTS, S&P 500, GOLDEN_DRAGON, DAX, VIX	개발도상국의 국가 주가 지수와 RTS 사이의 상관관계는 긍정적입니다. 러시아 증시는 DAX와 S&P 지수에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 러시아 국가 주가 지수와 VIX 변동성 지수 간에 음의 상관관계가 발견되었습니다.
페도로바, 체레페니코바	RTS, 금 가격	금 가격과 RTS 지수 간에 음의 상관관계가 발견되었습니다. 이것은 금 가격이 상승하고 러시아 주가 지수 시세가 하락하는 위기 기간 동안 특히 두드러졌습니다.
페도로바, 라네츠	BUSP, RTSI, BSE, SSEC, 금 가격	고려 대상 국가에서는 금 가격과 국가 주가 지수의 상호 의존성이 발견되었으며 이는 장기적으로 중요합니다. 그러한 의존성이 추적되지 않는 주식 시장에서 일반적인 그림에서 중국만이 눈에 띕니다.

<표 1>에서 볼 수 있듯이 같은 문제에 대해 학자마다 의견이 다른 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 많은 저자들은 진행 중인 세계화 과정과 개발도상국의 세계 경제 통합 증가에 주목합니다. 석유의 영향은 주식 시장에서도 여전히 중요하지만 일부 연구자들은 그 영향력이 점차 감소하고 있다고 지적합니다. 본 논문에서는 이러한 결론을 확인하거나 반박하려는 시도가 이루어질 것이다.

금융 위기 2014-2015

많은 경제학자들에 따르면 2014-2015년 러시아 금융 위기가 시작된 직접적인 원동력입니다. 성장 둔화와 경기 침체의 전제 조건이 이미 2013 년에 발생했지만 러시아에 대한 여러 국가의 경제 제재와 에너지 자원 가격 하락.

그러나 이미 언급한 이유 외에도 러시아 경제 상황의 복잡성에 어느 정도 영향을 미쳤던 여러 가지 다른 요인을 확인할 수 있습니다. 그 중 일부 경제학자들은 국가가 2008-2009년의 위기에서 아직 완전히 회복되지 않았다는 사실과 국가의 일부 실패한 결정으로 인한 구조적 변화와 불균형을 언급합니다. 특히 경제의 다각화, 즉 에너지 단지 외에 다양한 산업의 발전에 자원을 투입하는 데 중점을 두어야 했을 것이다. 대안이 없기 때문에 러시아는 유가에 너무 의존하게 되었습니다.

위기의 첫 번째 단계 중 하나는 유가의 상당한 하락이었습니다. 이는 세계 시장의 석유 공급이 증가했기 때문에 여러 석유 수출국에 한 번에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 러시아의 에너지 자원은 모든 수출의 상당 부분을 차지하기 때문에 이러한 가격 하락은 국가 수입에 영향을 미칠 수 없습니다. 이 사건은 국가 통화의 약화로 이어졌지만 석유 수입이 루블 측면에서 동일하게 유지 되었기 때문에 분명히 불리한 사건이라고 할 수는 없습니다.

위기 시작의 또 다른 요인은 크림 반도 합병에 대응하여 여러 국가에서 부과한 러시아에 대한 경제 제재였습니다. 미국, 많은 유럽 국가, 일본 등이 제재에 동참했습니다. 여기에는 다양한 은행, 회사 및 러시아 군사 산업 단지의 기업과의 협력 금지가 포함되었습니다. 이 때문에 러시아는 막대한 수입을 잃었고, 구조적 위기와 유가 하락에 더해 제재는 우리나라 경제에 심각한 피해를 입혔습니다.

일반적으로 러시아의 금융 위기는 외부 요인뿐만 아니라 내부 요인에 의해서도 결정되었습니다. 동시에 러시아 경제의 변화를 반영하는 러시아 국가 주가 지수가 다른 국가의 주식 시장과 세계 석유 및 금 시장에 미치는 영향을 밝히는 것도 흥미로울 것입니다.

방법론

이 섹션에서는 이 연구에서 사용된 방법을 설명합니다. 작업의 주요 포인트는 정상성 테스트, Granger 인과성 테스트, 공적분을 위한 시계열 테스트 및 VEC 모델 구축입니다. 샘플은 특정 기간에 해당하는 여러 부분으로 나누어야 하므로 이러한 분석 방법은 각 부분에 개별적으로 적용됩니다.

정상성에 대한 시계열 테스트

추가 연구를 수행하기 전에 먼저 시계열의 정상성을 확인해야 합니다. 기존의 VAR 모델은 시계열이 고정된 경우에만 구축할 수 있으므로 테스트 결과에 따라 VAR 모델과 오류 수정 모델 간의 선택이 결정됩니다.

Dickey-Fuller 테스트는 일반적으로 정상성을 테스트하는 데 사용됩니다. 이 작업에서는 확장된 Dickey-Fuller 테스트를 기반으로 하는 Dolado et al.의 절차를 사용하기로 결정했습니다.

Dickey-Fuller 테스트는 다음 방정식을 기반으로 합니다.

ADF(Augmented Dickey-Fuller) 테스트를 사용할 것이므로 0이 아님을 명심하십시오. 주요 가설은 단위근의 존재이며 수학적으로 이것은 등식으로 표현됩니다. 거부되면 단위근이 없고 시계열이 고정됩니다.

Dolado-Jenkinson 절차는 5개의 모델을 순차적으로 평가하는 것입니다. 이를 통해 첫 번째 차이를 취하거나 선형 추세로 회귀를 구축하여 데이터를 고정된 형태로 가져오는 최선의 방법을 파악할 수 있습니다.

먼저 확장된 Dickey-Fuller 테스트를 수행하여 상수와 추세로 모델을 평가합니다. 그런 다음 모델에서 추세의 중요성을 평가하고 그 중요성에 대한 가설이 기각되면 추세가 없는 모델에 대해 ADF 테스트를 수행합니다. 상수의 중요성을 평가할 때도 동일한 단계를 수행해야 합니다. 마지막 단계는 데이터에 추세 정상성이 있는지 또는 첫 번째 차이로 이동해야 하는지 확인하기 위한 또 다른 Dickey-Fuller 테스트입니다.

Granger에 따른 인과관계

Granger 테스트를 통해 변수 간의 인과 관계를 식별할 수 있습니다. 우리의 경우 러시아, 미국, 영국, 독일 및 일본의 국가 주가 지수 간의 관계 특성을 파악하고 유가와 금 가격이 그들에게 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 테스트는 벡터 자동 회귀를 기반으로 하며 각 두 변수는 쌍으로 테스트됩니다. 각 쌍의 영향은 일방적이어야 합니다. 엑스변수의 예측에 영향을 미칩니다. 와이, 저것 와이예후에 영향을 미치지 않아야 함 엑스. 두 변수의 상호 영향이 있는 경우 다른 변수의 영향을 크게 받을 가능성이 큽니다.

Granger 인과관계는 인과관계의 필요조건이지만 충분조건은 아니다.

F-statistic은 Granger 검정을 수행하는 데 사용됩니다. 귀무 가설은 변수의 의존성에 대한 부정입니다. 엑스변수에서 와이; 이 경우 계수는 0과 동일합니다. 대립 가설에서 변수는 단순히 교환됩니다. 즉, 이제 와이의존하지 않는다 엑스. 인과 관계를 찾으려면 가설 중 하나를 기각해야 합니다. 즉, 한 변수가 다른 변수를 예측하는 데 중요하다는 결론이 나옵니다. 두 가설이 모두 기각되면 변수는 서로 관련이 있을 것입니다(아마도 세 번째 변수의 영향을 받을 것임). 가설을 기각하지 않으면 두 변수 사이에 전혀 관계가 없다는 결론을 내릴 수 있습니다.

방정식은 다음과 같습니다.

공적분 테스트

추가 연구를 수행하고 모델 유형을 결정하기 위해 공적분에 대한 시계열 테스트도 필요합니다. 발견되면 벡터 오류 수정 모델인 VECM을 구축해야 합니다.

고정된 비정지 시계열의 선형 조합이 있을 때 데이터의 공적분의 존재에 대해 이야기합니다. Johansen 테스트는 공적분에 대한 데이터를 평가하는 데 사용됩니다.

공적분은 비정상 시계열의 특성이므로 테스트를 수행하려면 데이터의 정상성을 먼저 평가해야 합니다.

공적분을 테스트하기 위해 다음 벡터 자동 회귀 모델이 평가됩니다.

Johansen 테스트를 사용하여 시계열의 공적분을 확인하는 다음 단계는 다음 방정식입니다.

이 접근 방식의 핵심은 행렬 P의 순위 추정치입니다. 이는 공적분 벡터의 수에 해당합니다. 주요 가설은 0 공적분 순위, 즉 데이터에서 공적분의 부재에 해당합니다. 행렬의 순위가 불완전하면 시계열이 공적분됩니다.

Bayesian Information Criterion(BIC)과 Akaike Information Criterion(AIC)을 사용하여 Granger 및 Johansen 테스트의 시차 수를 설명하고 VAR 모델의 차수를 선택합니다. 모델의 품질을 개선하고 매개변수의 수를 줄이는 것이 필요합니다.

우리의 경우 Akaike 정보 기준은 다음 공식으로 계산됩니다.

베이지안 정보 기준은 다음과 같습니다.

이 지표를 기반으로 두 기준 중 가장 작은 값을 선택해야 모든 모델에서 어떤 시차 길이를 사용해야 하는지 이해할 수 있습니다.

VEC 모델 구축

연구의 마지막 단계는 오류 수정을 위한 벡터 모델을 구축하는 것입니다. 일반적인 VAR 모델과 달리 non-stationary 시계열의 경우에도 구축이 가능합니다.

벡터 오류 수정 모델의 형식은 다음과 같습니다.

벡터 자동 회귀와 함께 RTS 지수에 대한 임펄스 응답 함수(IRF)를 분석하기로 했습니다. 분석은 안정적, 위기 이전 및 위기 자체의 각 기간에 대해 개별적으로 수행되었습니다. 이러한 함수에 대한 연구의 목적은 RTS 지수가 설명 변수의 단일 편차(임펄스)에 어떻게 반응하는지 추적하는 것이었습니다.

2장. 실증적 결과

데이터 설명

모델 구축에 사용된 지수는 러시아(RTSI), 미국(S&P 500), 영국(FTSE 100), 독일(DAX), 일본(니케이 225)입니다. 유가와 금 가격이 국가 주가지수에 미치는 영향도 고려하기로 했다. 이를 위해 이 두 투자재(다우존스지수)의 선물가격을 취했다. 일별 데이터는 2012년 1월 5일부터 2015년 4월 30일까지의 기간을 사용했습니다.

변수의 선택은 본 연구의 목적에 따라 결정됩니다. 러시아 국가 주가 지수는 분석의 핵심입니다. 미국, 영국, 독일 및 일본의 지수는 가정에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 금과 석유 시장은 세계 경제에서 중요한 역할을 하기 때문에 이러한 투자 상품의 가격이 국가 주가 지수의 상호 작용에 미치는 영향을 추적하는 것은 흥미로운 일입니다.

작업에 사용 된 데이터와 추정 모델의 지정은 표 2에 명확하게 나와 있습니다. 모델을 구축하기 위해 모든 지표의 로그를 취합니다. 첫 번째 차이점은 시계열이 비정상적이지만 공적분이 없는 경우 VAR 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

표 2. 변수 기호.

색인	상징	대수	첫 번째 차이점
러시아 주가 지수 RTS
미국 주가 지수 S&P 500
영국 FTSE 100 주가 지수
독일 주가 지수 DAX 30
일본 주가 지수 Nikkei 225
석유 선물 가격
금 선물 가격

편의상 샘플을 세 부분으로 나누었고 각 부분은 특정 기간에 해당합니다.

· 2014년 9월 1일 - 2014년 12월 31일(위기, 달러의 급격한 성장, 89개 관찰);

· 2015년 1월 2일 ~ 2015년 4월 30일(안정화 시작, 주식시장 변동폭 축소, 관측 84건).

쌀. 1. 원유 및 금의 달러, RTS, 선물 가격의 로그.

그래프는 2014년 9월부터 달러 환율의 상승과 RTS 지수의 하락이 시작되었음을 분명히 보여줍니다(그림 1). 2015년 1월의 시작은 데이터에서 가을의 중단과 안정화의 시작으로 표시되었습니다. 샘플을 세 부분으로 나누는 지침 역할을 한 것은 이러한 지표였습니다.

마지막 두 기간은 2014-2015년 위기의 시작과 발전을 나타내기 때문에 연구의 가장 큰 관심 대상입니다. 러시아에서. 2012년과 2013년의 차분한 경제 여건은 경제 혼란의 시기와 비교하기 위해 취해졌습니다. 국가 주가 지수 간의 관계는 물론 안정적인 시기와 위기 시기의 유가와 금 가격이 이들에 미치는 영향이 다를 수 있기 때문입니다.

데이터를 수집하는 동안 구조 및 기능과 관련하여 몇 가지 문제가 발생했습니다. 특히, 증권거래소에서 거래가 이루어지지 않는 공휴일은 국가별로 항상 일치하지 않기 때문에 지수 데이터에 차이가 있습니다. 또 다른 어려움은 다양한 국가 주가 지수의 거래 세션이 다른 시간에 시작된다는 것입니다. 즉, 시간적으로 일치하지 않는 데이터를 비교할 필요가 있었다. 서로 다른 지표가 서로 다른 시간에 특정 요인에 반응하기 때문에 이러한 지연으로 인해 모델을 평가하기가 어렵습니다. 같은 이유로 일부 지수는 다른 지수에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이 시간 차이는 모델에서 고려되어야 했습니다.

이전 관찰 값으로 데이터의 간격을 채우기로 결정했습니다. 서로 다른 국가의 휴일이 서로 일치하는 간격은 샘플에서 간단히 제거되었습니다. 두 번째 문제를 해결하기 위해 시차 변수가 도입되었습니다. 즉, 미국, 독일 및 영국 지수의 종가, 전일의 금 및 석유 선물 가격, 현재 일본 지수가 고려되었습니다.

표 3에서 전체 고려 기간 동안 데이터 로그의 설명 통계를 볼 수 있습니다. 모든 변수에 대한 정규 분포 가설은 5% 유의 수준에서 기각됩니다.

국가 주가 지수

이제 표본이 나누어지는 각 기간을 개별적으로 고려해야 합니다. 위기 이전 기간에는 석유 및 금 선물 가격과 RTSI를 제외한 모든 국가 주가 지수에 대해 정규 분포 가설이 여전히 5% 유의 수준에서 기각되었습니다(표 4). 거의 모든 변수의 분포는 첨도가 3보다 작기 때문에 평평한 상단을 갖습니다. FTSE 100 지수의 분포는 왜도가 0보다 작기 때문에 왼쪽 끝이 길다.

두 번째 기간(위기)에서는 5% 정규분포 수준에서 Harke-Beer 검정의 가설이 RTS, S&P 500 및 유가 선물 가격에 대해서만 기각됩니다. 왜도 값이 0보다 작기 때문에 이 세 변수의 분포는 왼쪽 끝이 깁니다. 또한 석유 선물 가격 분포가 평평한 상단(첨도 인자 3 미만)임을 알 수 있습니다.

안정화 기간 동안 금, 석유 선물 가격, RTS 지수에 대해 5% 유의 수준의 정규 분포 가설이 기각되지 않습니다. S&P 500, DAX 및 FTSE 100 지수의 분포는 왼쪽 끝이 깁니다(왜도 계수는 0보다 작음). DAX, Nikkei 225 및 S&P 500 분포는 첨도가 3 미만이므로 상단이 평평합니다.

우리는 각 기간에 대한 변수의 표준 편차를 별도로 고려하고 금과 석유의 주가 지수와 선물 가격의 변화와 서로 영향에 대한 예비 가정을 할 것입니다.

표 7. 각 기간의 변수 표준 편차.

표 7에서 알 수 있듯이 전체 연구 기간을 전체적으로 보면 Nikkei 225, RTSI 및 유가 선물 가격에 다소 높은 표준 편차 값이 속합니다. 이는 3년 이상 동안 이러한 시장의 변동성과 일부 불안정성을 나타냅니다. 샘플을 더 짧은 기간으로 나눈 것을 고려하면 더 구체적이고 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 기간을 서로 비교하고 2015년에 어떤 시장이 더 안정되었는지, 어떤 시장이 그렇지 않은지 알 수 있기 때문입니다.

따라서 DAX 변수의 표준편차는 두 번째 기간에 크게 감소했고 세 번째 기간에는 약간 증가한 것을 볼 수 있으며 이는 이 시장에서 상대적으로 안정적인 위치를 나타냅니다. S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100, 금선물 가격에서도 위기 이전 대비 표준편차의 감소가 관찰된다. 두 번째 기간에는 유가와 RTSI 선물 가격의 표준편차가 급격히 증가하는 것을 볼 수 있으며, 이로부터 이 두 변수가 서로 밀접하게 연결되어 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 사실, 유가와 달리 안정화 기간 동안 러시아 주가 지수는 더 낮은 표준 편차 값으로 돌아갈 수 없었습니다.

데이터 분석

분석은 2012년 1월 2일부터 2015년 4월 30일까지의 데이터에 대한 오류 수정의 벡터 모델을 구축하는 것으로 구성됩니다. 이에 앞서 정상성과 공적분에 대한 시계열 평가가 필요하다. Granger 테스트는 변수 간의 인과 관계를 결정하여 연구를 보완합니다.

Dolado-Jenkinson 절차를 사용한 정상성 확인.

Dolado 등의 절차. 최소 제곱법을 사용하여 5개의 모델을 차례로 평가하는 것입니다. 첫째, 확장된 Dickey-Fuller 테스트가 추세 및 상수가 있는 전체 통계에 대해 수행됩니다. 그런 다음 추세가 모델에 포함되어야 하는지 확인합니다. 상수에 대해서도 마찬가지입니다.

표 8은 첫 번째 기간(2012년 1월 5일 - 2014년 8월 29일)에 대한 Dolado-Jenkinson 절차의 결과를 보여줍니다. 첫째, 확장된 Dickey-Fuller 테스트가 추세와 상수가 있는 완전한 통계를 위해 수행되었습니다. 결과에 따르면 S&P 500을 제외한 모든 지표에 대해 5% 유의 수준에서 단위근의 존재에 대한 가설이 기각되었습니다. 그런 다음 모델에 추세를 포함할 필요성을 확인했습니다. 추세는 모든 변수에 대해 유의하지 않은 것으로 판명되었습니다. 추세가 모델에서 제외되었으므로 다음 단계는 상수를 사용하여 통계에 대한 ADF 테스트를 실행하는 것입니다. 상수는 또한 유의성에 대해 테스트해야 했으며 5% 유의 수준에서 이 가설은 모든 지표에 대해 기각되었습니다. 또한 확장된 Dickey-Fuller 검정은 상수와 추세 없이 수행되었으며, 단위근의 존재에 대한 가설은 5% 유의 수준에서 다시 기각되었습니다.

따라서 S&P 500을 제외한 모든 변수의 시계열은 단위근을 가지며 차이가 일정합니다. 미국 주가 지수의 데이터에는 추세 정상성이 있으며 이 지표의 모델에는 추세와 상수가 모두 있습니다.

위기 이전 기간의 모든 변수에 대한 시차 수는 베이지안 정보 기준(BIC)에 따라 0입니다.

표 8. 첫 번째 기간에 대한 ADF 테스트 결과(690개 관찰).

	t-stat. 트렌드를 위해	ADF(상수 모델)	t-stat. 상수를 위해	ADF(첫 번째 차이점)
변하기 쉬운

표 8, 9, 10의 "결론" 열은 절차 자체의 결과를 나타냅니다. DS는 차이의 정상성(정지 차이), UR - 단위근(단위근)의 존재를 의미합니다. TS - 추세 정상성, C - 상수 존재, T - 추세 존재.

표 9와 10은 마지막 두 기간을 고려합니다. 여기에서 모든 변수에 대한 시차 수는 베이지안 정보 기준에 따라 0과 같습니다. 단, 석유 선물 가격은 예외입니다. 이 지표는 두 번째 기간에서 1입니다.

위기 기간 동안 금과 석유의 선물 가격을 제외한 모든 지표의 데이터는 변동이 없습니다. 추세의 중요성에 대한 가설과 이에 대한 상수는 5% 유의 수준에서 기각됩니다. 금과 석유의 선물 가격에 대한 데이터는 추세 정상성을 가지고 있으며 석유 모델에는 상수가 있습니다.

안정화 기간 동안의 모든 데이터는 차이의 정상성, 모델의 상수 및 추세 부재로 특징지어집니다(표 10).

표 9. 두 번째 기간에 대한 ADF 테스트 결과(88개 관찰).

	ADF(트렌드와 상수가 있는 모델)	t-stat. 트렌드를 위해	ADF(상수 모델)	t-stat. const를 위해.	ADF(첫 번째 차이점)
변하기 쉬운

* 시차의 수는 1입니다.

표 10. 세 번째 기간에 대한 ADF 테스트 결과(84개 관찰).

	ADF(트렌드와 상수가 있는 모델)	t-stat. 트렌드를 위해	ADF(상수 모델)	t-stat. const를 위해.	ADF(첫 번째 차이점)
변하기 쉬운

모델 선택을 결정하기 위해서는 시리즈의 공적분 여부도 확인해야 합니다.

Granger에 따른 인과관계

Granger 테스트를 통해 5개국의 국가 주가 지수와 석유 및 금의 선물 가격과 같은 변수 간의 인과 관계를 확인할 수 있습니다.

데이터의 구조를 결정하는 거래소에서 거래가 발생하는 주당 근무일은 5일이므로 Granger 테스트의 시차 수도 5로 간주합니다.

첫 번째 기간에는 Nikkei 225, RTS, S&P 500 지수와 석유 선물 가격이 DAX 지수 예측에 상당한 기여를 했습니다. FTSE 100은 독일 주가 지수와 동일한 지표에 의존하는 것으로 밝혀졌습니다. S&P 500은 Nikkei 225에 의존했고 RTSI는 S&P 500, Nikkei 225, 석유 및 금 선물 가격의 영향을 받았습니다.

그림 2. 위기 이전 기간의 인과 관계.

위기 동안 지표 간의 연결 고리가 변경되었습니다. DAX는 여전히 S&P 500에 의존했지만, DAX에 영향을 미치는 다른 요인 대신 금 선물 가격이 나타났습니다. 이 기간 동안 금은 유가 선물 가격뿐만 아니라 FTSE 100, RTSI, Nikkei 225, S&P 500 등 독일 지수 외에도 많은 변수의 예측에 상당한 기여를 하는 요인으로 밝혀졌습니다. 무엇보다도 RTSI는 FTSE 100에 의존하는 것으로 밝혀졌습니다.