Исследование влияния макроэкономических факторов на фондовый рынок России

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет «Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента» Департамент финансов

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика»

Исследование влияния макроэкономических факторов на фондовый рынок России

студентки группы № 143

Каплун Маргарита Павловна

Руководитель

PhD, доцент департамента финансов НИУ ВШЭ СПб,

Д.Д. Даунинг

Санкт-Петербург 2018



ВВЕДЕНИЕ

На протяжении всего периода существования российский фондовый рынок находится в сильной зависимости от макроэкономических факторов. Определение ключевых факторов, воздействующих на динамику развития рынка, является важнейшим этапом при оценке привлекательности российского рынка для инвестирования.

Проблема исследования заключается в том, что существует множество работ на тему влияния макроэкономических факторов на фондовые рынки как отдельных стран, так и мировой финансовой системы, однако специфика российского рынка недостаточно изучена и требует проведения дальнейшего эмпирического анализа.

Объектом исследования данной работы является российский фондовый рынок. Предметом исследования - макроэкономические факторы как детерминанты развития рынка.

В работе выдвигаются три гипотезы:

Макроэкономические факторы оказывают влияние на российские фондовые индексы

Воздействие внешних макроэкономических факторов окажется сильнее по сравнению с внутренними

Влияние валютного курса доллара США к рублю на индекс МосБиржи положительно, на индекс РТС - отрицательно

Цель представленной работы - определить, какие из выбранных для исследования макроэкономических факторов влияют на динамику фондового рынка России.

В соответствии с поставленной целью будут решены следующие задачи:

Определить состояние российского фондового рынка на текущий момент времени

Проанализировать внутренние макроэкономические факторы и их влияние на фондовые рынки

Изучить внешние макроэкономические факторы и характер их воздействия на рынки ценных бумаг

Собрать данные для проведения исследования и определить, какие фондовые индексы и факторы будут включены в него

Разработать методику эмпирического исследования

Привести исходные ряды данных к стационарному виду и проверить наличие причинно-следственной связи между объясняемой и объясняющими переменными

Построить авторегрессионные модели с распределенным лагом для российских фондовых индексов

Сделать прогноз тенденции развития рынка на ближайшие полгода и проанализировать результаты исследования



Глава 1. МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ КАК ДЕТЕРМИНАНТЫ ФОНДОВЫХ РЫНКОВ

1.1 Фондовый рынок России как часть мировой финансовой системы

Российский фондовый рынок представляет собой один из важнейших индикаторов экономического развития страны. Являясь неотъемлемой частью финансового рынка, данный рынок позволяет его участникам осуществлять движение денежных средств через выпуск и обращение ценных бумаг.

В эпоху глобализации финансы отдельных государств тесно связаны друг с другом, фондовые рынки всех стран образуют мировую финансовую систему. Развивающиеся рынки стремятся догнать более прогрессивные и стать хорошей альтернативой для инвестирования. Несмотря на отставание от ведущих развивающихся рынков, российский фондовый рынок продолжает расти и укреплять свои позиции в мире.

Главными индикаторами, отображающими состояние российского рынка ценных бумаг, являются индекс МосБиржи и индекс РТС. Данные индексы отражают рыночную капитализацию наиболее ликвидных акций крупнейших компаний, котирующихся на Московской бирже. Индекс МосБиржи рассчитывается исходя из цен акций, которые выражены в рублях, а индекс РТС - исходя из цен акций, выраженных в долларах США [24].

Российский рынок ценных бумаг развивается, перенимая опыт лидеров мирового рынка, однако существует ряд проблем, на которые стоит обратить внимание. Главной проблемой является недооценка его влияния на национальную экономику и, как следствие, недостаток финансирования для дальнейшего процветания рынка. Отечественный рынок сильно отстает в развитии инфраструктуры от прогрессивных рынков, что делает его менее конкурентоспособным. Низкий уровень капитализации в сравнении с мировыми рынками, малое количество эмитентов и индивидуальных участников рынка, отсутствие высоких показателей финансовой грамотности препятствуют значительному прогрессу.

Решение этих проблем позволит сделать национальный рынок ценных бумаг более привлекательным не только для отечественных, но и иностранных инвесторов. В настоящее время сделаны важные шаги по развитию инфраструктуры и повышению значимости рынка в экономике страны, что, безусловно, приведет к увеличению темпов роста фондового рынка [13].

Российский рынок относится к тем фондовым рынкам, которые наиболее сильно реагируют на макроэкономические изменения. Макроэкономические факторы можно разделить на внутренние и внешние (Рис. 1). Стоит отметить, что внутренние макроэкономические факторы - это такие факторы, которые затрагивают только Россию, так как у каждого государства показатели данных факторов различны. К основным внутренним макроэкономическим факторам, влияющим на динамику рынка ценных бумаг, можно отнести процентную ставку, инфляцию, денежную массу и валовый внутренний продукт. Внешние макроэкономические факторы представляют собой показатели, затрагивающие не только российскую, но и мировую экономику. Цены на нефть и золото, валютный курс и динамика зарубежных биржевых индексов представляют собой внешние макроэкономические факторы.



Рисунок 1. Макроэкономические факторы, влияющие на российский фондовый рынок.Составлено автором

Роль таких показателей в экономике страны велика, именно поэтому инвесторам необходимо рассматривать рынок с макроэкономической позиции с целью выявления и уменьшения рисков при оценке привлекательности отечественного рынка.

Таким образом, для существенного роста российского фондового рынка необходимо привлечение крупных объемов инвестиций со стороны как отечественных, так и иностранных участников рынка. К сожалению, на данный момент большая часть отраслей в экономике страны получают недостаточное финансирование, исключением являются отрасли, ориентированные на экспорт. Несмотря на это, российский рынок ценных бумаг продолжает расти и интегрироваться в мировую систему [9].

Потенциал российского фондового рынка достаточно высок, что лишь еще раз подтверждает то, что у национального рынка есть все шансы занять высокие позиции на международной арене. В перспективе ближайших лет фондовый рынок окажет положительное воздействие на развитие корпоративного бизнеса и национального производства.

1.2 Внутренние макроэкономические факторы влияния

Первым внутренним фактором, влияние которого будет рассмотрено в данной работе, является ставка процента. Ключевая процентная ставка - это ставка, под которую Центральный банк предоставляет кредиты коммерческим банкам. Ставка процента оказывает влияние на формирование ставок кредитов и депозитов коммерческими банками для заемщиков и вкладчиков.

Процентная ставка играет ключевую роль в национальной экономике. Она является одним из важнейших инструментов денежно-кредитной политики, влияя не только на развитие банковского, но и прочих секторов экономики. Влияние ставки процента на фондовый рынок обусловлено двумя основными причинами. Во-первых, снижение ключевой ставки предполагает более выгодные процентные ставки по заимствованию средств. При низких процентных ставках компании могут снизить свои затраты на выплату кредитов, тем самым увеличивая прибыль. Рост доходности компаний приводит к повышению цен акций, что, в свою очередь, положительно отражается на динамике фондового индекса.

Во-вторых, рост ключевой ставки обеспечивает большую привлекательность надежным и менее рисковым финансовым инструментам. Инвесторы могут получить более высокий доход от вложения денежных средств при размещении депозита или приобретении государственных облигаций. Уменьшение спроса на акции происходит за счет снижения относительного вознаграждения за вложение в рисковые активы, приводя к снижению их стоимости [1].

Влиянию процентной ставки на динамику фондового рынка посвящено множество работ. В большинстве случаев авторами доказывается отрицательное влияние ставки процента. Так, в работе Bulmash and Trivoli (1991), выявлена обратная связь между процентной ставкой и стоимостью акций. Такой эмпирический результат исследователи объясняют тем, что при росте ставки процента альтернативные вложения становятся более привлекательными для инвесторов [14].

Несмотря на то, что в большей части работ выявлено негативное влияние ставки процента на фондовый рынок, гипотеза МакКиннона-Шоу говорит об обратном: при финансовой либерализации ставка процента положительно влияет на темпы экономического роста. Финансовая либерализация предполагает повышение уровня ставок процента до равновесного, что соответствует конкурентному рынку. Перед либерализацией финансовых рынков идет период финансовой репрессии, при котором процентные ставки поддерживаются на низком неравновесном уровне, что негативно отражается на сбережениях и инвестициях [8].

Несмотря на то, что в большей части работ установлена связь между ключевой процентной ставкой и фондовым рынком, существуют такие исследования, в которых связь не обнаружена. В работе Chittedi (2015) проводится эконометрический анализ развивающихся фондовых рынков, в результате которого связь между ставкой процента и динамикой биржевого индекса для ряда стран не выявлена. Одной из возможных причин отсутствия взаимосвязи, по мнению автора, является проблема с ограниченным количеством данных для анализа. Также стоит отметить, что для дальнейшего исследования необходимо добавить другие макроэкономические показатели, которые являются важными ввиду национальных особенностей экономики рассматриваемых стран [15].

Следующий макроэкономический фактор для анализа- инфляционный рост. Инфляция - это устойчивое повышение цен на товары и услуги. При таком процессе денежная единица обесценивается, а покупательная способность снижается.

Характер влияния данного показателя на фондовые рынки является неоднозначным. С одной стороны, влияние инфляции может рассматриваться как негативное. Инфляционный рост цен приводит к повышению расходов населения на потребление вследствие того, что для покупки набора товаров и услуг необходимо больше денег, чем требовалось ранее. Увеличение расходов способствует снижению инвестиций и сбережений, что, в свою очередь, отражается на спросе на акции и прочие финансовые активы. С другой стороны, при инфляции происходит рост цен на товары и услуги, которые производят и предоставляют компании, и, как следствие, темпы роста прибыли компаний становятся более высокими, что позитивно сказывается на ценах акций.

По мнению Ирвинга Фишера, представителя неоклассической школы, акции представляют собой инструмент хеджирования риска возникновения инфляции в связи с тем, что номинальная доходность данного финансового актива пропорционально изменяется с ожидаемым инфляционным ростом. С целью защиты от ожидаемой инфляции все больше инвесторов вкладываются в ценные бумаги, тем самым повышая спрос на них, что приведет к росту цен акций [3].

Юджин Фама выдвигает противоположную гипотезу, которая заключается в том, что между инфляционным ростом и доходностями ценных бумаг наблюдается отрицательная связь. Негативное влияние инфляции автор объясняет тем, что доходности акций положительно коррелируют с экономическим ростом, который, в свою очередь, отрицательно коррелирует с инфляцией [16].

Одним из ключевых макроэкономических показателей, оказывающих влияние на динамику фондовых рынков, является денежная масса. Денежная масса представляет собой совокупность наличных средств, находящихся в обращении, и безналичных средств, расположенных на счетах физических и юридических лиц. Денежная масса регулируется Центральным банком методами монетарной политики.

Существует два вида монетарной политики: стимулирующая и сдерживающая. Главное различие этих видов относительно фондовых рынков - это их влияние на цены акций. Центральный банк осуществляет стимулирующую монетарную политику в период спада, для которой основной целью является рост деловой активности. Данная политика направлена на увеличение предложения денег за счет снижения процентной ставки и покупки государственных облигаций. С одной стороны, при снижении ставки процента требуемая норма доходности падает, что, в свою очередь, приводит к росту цен акций. С другой стороны, увеличение денежной массы может привести к инфляционному росту. При росте инфляции происходит повышение процентной ставки, что приведет к снижению цен на акции.

В период бума Центральный банк проводит сдерживающую монетарную политику с целью снижения деловой активности. Уменьшение денежной массы осуществляется при помощи увеличения процентной ставки и продажи государственных облигаций. При повышении ставки процента требуемая норма доходности растет, и, как следствие, цены на акции падают. Однако уменьшение предложения денег может существенно повлиять на инфляцию. При снижении инфляции ставка процента падает, что впоследствии скажется на росте цен на акции.

Влияние денежной массы на фондовые рынки является неоднозначным: в части работ воздействие подтверждается эмпирическим путем, в некоторых исследованиях связь не установлена. Так, в работе Picha, (2017), оценивается влияние денежной массы на американский фондовый рынок, индикатором которого является биржевой индекс S&P 500. Автором выявлено влияние данного макроэкономического фактора на фондовый рынок с отставанием в шесть месяцев. Исследователь объясняет полученный результат тем, что в большинстве работ связь подтверждается в долгосрочном периоде. В краткосрочном периоде связь между денежной массой и фондовым рынком либо очень слабая, либо отсутствует вовсе. Положительная связь обусловлена тем, что при низких процентных ставках вложение средств в банковские депозиты становится менее привлекательным. Все больше инвесторов размещают свои средства на фондовом рынке, что отражается на его развитии [19].

Несмотря на то, что среди инвесторов существует мнение о значимом влиянии денежной массы на цены акций, не все модели, построенные исследователями, подтверждают данную гипотезу. В исследовании Johnson and Schnabel (1977) связь между количеством денег и фондовым индексом не установлена. Денежная масса не может быть использована как важный фактор при предсказании движения цен на акции. Инвесторам, заинтересованным в повышении эффективности портфеля, необходимо рассматривать другие факторы, если они хотят получить более точную информацию о будущем развитии австралийского фондового рынка[17].

Важным макроэкономическим фактором, отражающим уровень экономического развития страны, является валовый внутренний продукт. Данный показатель представляет рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг, которые были произведены на территории государства в течение года.

Воздействие быстрых темпов роста валового внутреннего продукта на фондовый рынок определяется фазой, в которой находится экономика страны. При выходе из рецессии, в начале бизнес-цикла, рынок ценных бумаг положительно реагирует на быстрые темпы роста, и эти темпы приветствуются. В последующих фазах цикла деловой активности ВВП продолжает позитивно влиять на стоимость акций только не в том случае, когда темпы слишком велики. Инвесторы относятся к большим темпам роста валового внутреннего продукта с настороженностью, так как такие темпы могут знаменовать начало периода рецессии.

Рост валового внутреннего продукта приводит к росту цен акций, однако при снижении ВВП фондовый рынок не всегда будет реагировать отрицательно. Инвесторам необходимо сравнить падающий ВВП с уровнем инфляции, прежде чем делать выводы о поведении рынка. Несмотря на снижение объемов производства, может наблюдаться тенденция роста прибыли компаний путем повышения цен на товары и услуги, которые они производят или предоставляют.

Влияние реального ВВП на стоимость акций неоднозначно: оно может быть как положительным, так и отрицательным. Положительная связь выявлена между фондовым рынком и валовым внутренним продуктом в работе Mauro (2000), в которой рассматриваются развитые и развивающиеся страны в период 1970-1998 годов. Однако для того, чтобы получить модель, обладающую высокой точностью прогнозирования, необходимо включить другие макроэкономические факторы. Прогноз будущей динамики фондового индекса в долгосрочной перспективе позволит инвесторам принять решение относительно рассматриваемого рынка [5].

Однако в работе Wang (2013) получены результаты, свидетельствующие о том, что между фондовым рынком и реальным валовым внутренним продуктом наблюдается отрицательная связь как в краткосрочном, так и в долгосрочном периодах на примере китайского фондового рынка. Автор объясняет полученную картину тем, что фондовый рынок Китая контролируется государством, что препятствует рыночному саморегулированию[22].

Итак, внутренние макроэкономические факторы действительно оказывают влияние на динамику фондового рынка, однако их воздействие неоднозначно и во многом зависит от национальных особенностей рынка. Для того, чтобы оценить тенденцию развития конкретного рынка, инвестору необходимо опираться на собственный опыт и исследования, проведенные для рассматриваемого рынка ценных бумаг и влияния факторов исключительно на него.



1.3 Внешние макроэкономические факторы влияния

Первым внешним фактором, рассмотренным в данной работе, является цена на нефть. Нефть, бесспорно, играет значительную роль в развитии экономики не только национальной, но и мировой, именно поэтому так важно проанализировать ее воздействие на рынок ценных бумаг. Однако влияние будет отличаться в зависимости от того, является страна экспортирующей или импортирующей.

Зачастую страны-экспортеры, к числу стран которых относится Россия, находятся в сильной зависимости от цен на нефть, так как экономики таких стран сильно ориентированы на экспорт. Движение капитала, которое возникает в связи с экспортом существенных объёмов нефти, непосредственно влияет и на национальный фондовый рынок. Также стоит отметить, что формирование значительной части федерального бюджета страны-экспортера происходит путем получения доходов от экспорта нефтяного сырья, что еще раз подтверждает зависимость от экспортных цен.

В большей части работ выявлена положительная связь между нефтяными ценами и фондовыми рынками стран-экспортеров нефти. Доход, полученный в результате экспорта сырья, позитивно влияет на экономическую деятельность в стране, что, в свою очередь, отражается на росте активности на рынке ценных бумаг.

В странах-импортерах наблюдается обратная ситуация: рост нефтяных цен вызывает снижение стоимости акций. Рост цен приведет к увеличению затрат на производство, в котором нефть является ключевым ресурсом. Повышение затрат отразится на ценах для потребителей, что существенно сократит спрос. Такая ситуация негативно скажется на деловой активности рынка.

Как уже говорилось ранее, в странах-экспортерах повышение цен на нефть благоприятно воздействует на национальную экономику, в том числе и на фондовый рынок. Hayky и Naim (2016) подтверждают эту гипотезу эмпирическим исследованием рынка ценных бумаг Кувейта, крупного экспортера нефти, в период с 2005 по 2015 годы. Фондовый индекс неоднозначно реагирует на изменение нефтяных цен: в период высокой волатильности между ценами и индексом есть значимая положительная связь, однако в период слабой волатильности связь отсутствует [4].

В своей работе Sadorsky (1999) анализирует американский фондовый рынок и влияние нефтяных цен на него в течение периода 1947-1996 годов. Автор выявляет отрицательную взаимосвязь между изменением рыночных цен на нефть и рынком ценных бумаг. Цены на нефть оказывают воздействие на прибыль отдельных компаний, так как для них этот экономический фактор является затратами производства. При повышении нефтяных цен снижается прибыль компаний, что отрицательно влияет и на биржевой индекс [20].

Большинство работ посвящено влиянию нефти на фондовые рынки, однако исследование воздействия драгоценных металлов на них набирает всю большую популярность. Действительно, на протяжении всех времен золото являлось одним из важнейших финансовых инструментов в национальной экономике. Цена золота отражает текущее настроение как на отдельных фондовых рынках, так и на мировом.

Инвестиции в золото выполняют функцию хеджирования участников рынка от нестабильных периодов на фондовом рынке. Одним из положительных свойств данного финансового инструмента является достаточная стабильность его курса, а рост котировок может принести инвестору высокие дивиденды. На изменение цены золота оказывают воздействие конъюнктура мирового рынка и состояние рынков развитых стран.

Shaique, et al. (2016) рассматривают фондовый рынок Пакистана, индикатором которого является биржевой индекс KSE-100 Index за период с 1993 по 2014 годы. Связь между ценой золота и фондовым индексом не обнаружена, индекс и курс золота не являются близкими альтернативами. Авторы приходят к выводу о том, что, принимая инвестиционные решения, участникам рынка следует опираться на собственный опыт, сопоставляя его с эмпирическими исследованиями [21].

Е. А. Федорова и И. В. Ланец (2014) анализируют влияние золота на фондовые рынки стран БРИК, применяя эконометрический анализ. Гипотеза о сильной связи между ценой на золото и рынками ценных бумаг рассматриваемых стран подтвердилась. Авторы объясняют полученную связь тем, что инвесторы, вкладывая свои средства в золото, хеджируют свои портфели от неблагоприятных ситуаций на фондовых рынках [12].

Одним из важнейших внешних макроэкономических факторов является валютный рынок. Валюта является не только товаром, но и средством платежа. Продажа и покупка акций и прочих финансовых инструментов осуществляется за валюту, именно поэтому взаимосвязь между валютным рынком и фондовыми рынками не вызывает сомнений [11].

Валютный курс представляет собой цену национальной валюты, которая выражена в единицах иностранной валюты. Изменение курса может оказывать как положительное, так и отрицательное воздействие. С одной стороны, повышение курса доллара США к национальной валюте может позитивно отразиться на фондовом рынке. Такая ситуация спровоцирует рост конкурентоспособности на отечественном рынке, доходы компаний будут расти, как и цены на их акции. Также стоит отметить, что при повышении валютного курса экспорт дешевеет, компании-экспортеры получают больший доход, что приводит к росту деловой активности на фондовом рынке. С другой стороны, повышение курса доллара к национальной валюте оказывает негативное воздействие на национальный рынок ценных бумаг. Рост курса может привести компании, которые имеют валютные займы, к дестабилизации работы или даже к банкротству. Ослабление национальной валюты может подтолкнуть Центральный банк к повышению ставки процента с целью ее стабилизации, что повлияет на стоимость акций.

Влияние обменного курса евро к доллару на фондовый рынок Швеции рассматривается в работе Yousuf and Nilsson (2013). Несмотря на то, что много исследований подтверждают гипотезу о наличии связи между индексом и курсом, авторы эмпирическим путем доказали отсутствие статистически значимой взаимосвязи между шведским рынком ценных бумаг и курсом евро к доллару. В отдельных секторах была выявлена слабая связь между обменным курсом и биржевым индексом, что позволяет сделать вывод о том, что при нестабильной ситуации участникам рынка необходимо хеджировать валютные риски, принимая инвестиционные решения [7].

Е. А. Федорова и К. А. Панкратов (2010), исследовавшие российский фондовый рынок и влияние курса доллара США на него, получили другие результаты. Между фондовым индексом РТС, являющимся индикатором рынка, и обменным курсом наблюдается отрицательная связь: повышение курса рубля к доллару приводит к снижению биржевого индекса. При росте курса доллара США темпы экономического роста в России падают, что негативно отражается на деловой активности фондового рынка. Данный макроэкономический фактор оказался на втором месте после цены на нефть по силе воздействия на рынок. Помимо обменного курса и цены на нефть авторы выявили влияние курса евро к доллару США, сальдо капитала и ВВП на российский индекс МосБиржи. Построенная модель позволяет получить количественную оценку рассматриваемых макроэкономических факторов и спрогнозировать динамику фондового индекса в долгосрочной перспективе, что несомненно важно при оценке инвестиционной привлекательности рынка [10].

В современной экономике невозможно представить ситуацию, при которой рынки функционируют по отдельности. Процесс глобализации сформировал мировой рынок, в котором фондовые биржи связаны друг с другом. Рынок ценных бумаг отражает состояние национальной экономики, именно поэтому прогрессивные фондовые рынки влияют на развивающиеся, задавая траекторию движения мирового рынка [1].

В большинстве работ, написанных о влиянии макроэкономических факторов на фондовые рынки, важнейшим фактором, особенно для развивающихся рынков, является динамика рынка США. Американский фондовый рынок представляет собой крупнейший рынок акций, интерес к которому вызван у инвесторов со всего мира. Данный рынок занимает первые позиции по капитализации на протяжении последних десятилетий, вследствие чего можно сделать вывод о том, что фондовый рынок США действительно следует рассматривать как отдельный макроэкономический фактор.

Peresetsky (2011) объясняет связь между российским и американским фондовыми рынками тем, что американский рынок является финансовым центром мира, динамики биржевых индексов S&P500 и DowJones играют ключевую роль в развитии рынков других стран. В своем эмпирическом исследовании автор также выявляет связь между российским и японским рынками ценных бумаг. Японские биржи одними из первых открывают торговые сессии и часто задают дневной тренд [6].

Аналогичные результаты получены в исследовании Mukherjee and Roy (2016). Авторы анализировали индийский фондовый рынок и влияние других рынков ценных бумаг на него за период с 2000 по 2010 годы. В ходе эмпирического анализа выявлена связь между фондовыми рынками Индии и США. Также стоит отметить, что на индийский рынок оказывают воздействие и азиатские развивающиеся рынки, что еще раз подтверждает гипотезу о взаимосвязи бирж разных стран[18].

Как и внутренние факторы, внешние макроэкономические показатели воздействуют на фондовые рынки, но характер их влияния довольно противоречивый. Для того, чтобы оценить привлекательность рынка и спрогнозировать динамику его развития, инвесторам следует рассматривать только те макроэкономические факторы, которые оказывают влияние на конкретный рынок.

Подводя итоги, можно сказать, что значимость макроэкономических факторов для российского фондового рынка велика, так как именно они изначально определяют тенденцию его развития. Принимая инвестиционные решения, участникам рынка необходимо учитывать совокупность макроэкономических факторов, влияющих на рынок, а не каждый фактор по отдельности.

В настоящее время российский фондовый рынок продолжает расти и развиваться, повышая свою роль в экономике страны. Приток значительных объемов инвестиций позволит российскому рынку укрепить свои позиции и на мировой арене.



Глава 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ФОНДОВЫЙ РЫНОК РОССИИ

2.1 Выбор переменных

Важным этапом работы является сбор данных. Данные были взяты по месяцам за период с января 1998 года по март 2018 года. Выборка включает в себя 243 наблюдения, что является вполне достаточным для проведения исследования. В качестве зависимых переменных в исследовании будут рассмотрены фондовые индексы МосБиржи и РТС, которые являются главными индикаторами состояния рынка.

Значения фондовых индексов, цен на нефть и золото были экспортированы с сайта инвестиционной компании «ФИНАМ» [23]. Курс доллара США к рублю и данные по ставке процента были взяты с сайта Центрального банка РФ [26]. До 13 сентября 2013 года в качестве ставки процента рассматривается ставка рефинансирования ЦБ РФ, далее - ключевая ставка ЦБ РФ. Для вычисления среднемесячной ключевой ставки было найдено средневзвешенное по дням значение для каждого периода. Так, например, формула для вычисления среднемесячной ставки для месяца, в котором ставка поменялась один раз, выглядит следующим образом:

im = ijЧ mj/n + izЧ mz/n, где

im - среднемесячная ставка ЦБ РФ

ij - ставка ЦБ РФ, равная j-ому значению

mj- количество дней, в которые ставка ЦБ РФ была равна j-ому значению

n - количество дней в рассматриваемом месяце

Источником данных по динамике денежного агрегата М2 за рассматриваемый период является Федеральная служба государственной статистики [25]. Изменение индекса потребительских цен, отражающего уровень инфляции, было получено из базы данных FRED [27].

Для исследования было принято решение взять логарифмическое изменение показателей, а не их фактические значения. Формула вычисления имеет вид:

rt = loge(pt/pt-1), где

rt - логарифмическое изменение показателя за период времени t

pt - значение показателя за период t

Показатели, выбранные для исследования, и их расчет представлены в таблице (Табл. 1):

Таблица 1. Показатели и их расчет.

Показатель	Расчет показателя, включаемого в исследование
Фондовый индекс МосБиржи	MOEXt = loge(MIt/MIt-1), доходность индекса МосБиржи, где MIt - значение индекса МосБиржи в период времени t
Фондовый индекс РТС	RTSt = loge(RIt/RI-1), доходность индекса МосБиржи, где RIt - значение индекса РТС в момент времени t
Фондовый индекс S&P 500	SP500t = loge(St/St-1), доходностьиндексаS&P500, гдеSt - значение индекса S&P500 в момент времени t
Фондовый индекс Nikkei 225	N225t = loge(Nt/Nt-1), доходностьиндексаNikkei 225, гдеNt - значение индекса S&P500 в момент времени t
Цена барреля нефти Brent	BRENTt = loge(Bt/Bt-1), изменение цены на нефть Brent, гдеNt - цена барреля нефти в момент времени t
Цена на золото за тройскую унцию	GOLDt = loge(Gt/Gt-1), изменение цены на на золото за тройскую унцию, гдеGt - цена на золото в момент времени t
Официальный курс доллара США к рублю по данным ЦБ РФ	EXRATEt = loge(Et/Et-1), изменение курса доллара США к рублю, гдеEt - курс в момент времени t
Денежная масса (М2)	MONEYt = loge(Mt/Mt-1), изменение денежного агрегата M2, гдеMt - значение агрегата в момент времени t
Процентная ставка ЦБ РФ	IRt = loge(It/It-1), изменение ставки процента, гдеIt - значение ставки в момент времени t
Индекс потребительских цен	CPIt = loge(Ct/Ct-1), изменение индекса, гдеCt - значение индекса в момент времени t

*Составлено автором

Не менее важным этапом в работе является определение методологии исследования, которая будет рассмотрена в следующем пункте второй главы.

2.2 Методика исследования

Главная цель исследования - определить, какие макроэкономические факторы оказывают воздействие на российский фондовый рынок. Из этого можно сделать вывод о том, что зависимой переменной будет фондовый индекс отечественного рынка как индикатор его состояния. В работе будет использован такой тип данных, как временные ряды, так как зависимая переменная представляет собой один объект за разные периоды времени. Теория и формулы в методологии описаны на основе учебника J. Cochrane [2].

Методология исследования включает в себя пять ключевых этапов:

Проверка временных рядов на стационарность

Проведение теста Грейнджера на наличие причинно-следственной связи между фондовым индексом и макроэкономическими факторами

Построение авторегрессионной модели с распределенным лагом (ARDLmodel)

Тестирование модели на наличие автокорреляции и мультиколлинеарности

Первым шагом эконометрического анализа является приведение рядов к стационарному виду. Однако все ряды можно разделить на стохастические и детерминистические, поэтому важно определить не только, стационарен ли процесс, но и тип временного ряда. Для этого необходимо провести два теста и сделать выводы для дальнейшего анализа.

Первым тестом является KPSS тест (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test) на наличие тренда:

H0 - Стационарность относительно тренда

H1 - Наличие единичного корня (ряд не стационарен)

Наличие тренда говорит о том, что ряд является детерминистическим, и, как следствие, необходимо будет убирать тренд для продолжения исследования. Если нулевая гипотеза отвергается, то следующим шагом является проведение расширенного теста Дики-Фуллера, гипотезы которого заключаются в следующем:

H0 - Наличие единичного корня (ряд не стационарен)

H1 - Стационарность ряда

Если нулевая гипотеза при проведении теста не отвергается, то перед нами стохастический нестационарный ряд, который необходимо привести к стационарному путем взятия разностей. В большинстве случаев, взятие первых разностей решает проблему нестационарности.

Важным элементом исследования является установлени причинно-следственной связи перед тем, как перейти к регрессионному анализу. Для проверки причинно-следственных гипотез применяется тест Грейнджера. Предположим, что рассматриваются два временных ряда, фондовый индекс и некоторый макроэкономический показатель. Если прошлые значения фактора помогают в предсказании значений фондового индекса в будущем, то макроэкономический показатель является Грейнджер-причиной для биржевого индекса. Для того, чтобы провести этот тест, строится линейная регрессия зависимости одной величины от другой:

yt = мt + Убlyt-l + Увlxt-l +еt, где

yt - значение объясняемой переменной в момент времени t

xt- значение объясняющей переменной в момент времени t

l - лаг во времени, проверяемый в модели

Если коэффициенты вl при объясняющей переменной являются статистически значимы, то тогда величина x является Грейнджер-причиной для величины y, что является важным условием для дальнейшего анализа. Также стоит отметить, что необходимо провести тест в обратную сторону для того, чтобы выявить отсутствие причинно-следственной связи.

Главным этапом данного исследования является построение ARDLмодели. Авторегрессионная модель с распределенным лагом представляет собой динамическую регрессию, в которой на объясняемую переменную оказывают влияние не только объясняющие переменные и их значения за предыдущие периоды, но и прошлые значения самой зависимой величины.

Так, модель с одной независимой переменной можно представить следующим образом:

yt = м + Убlyt-l + Увlxt-l +еt, где

Убlyt-l - распределенный лаг объясняемой переменной

Увlxt-l -распределенный лаг объясняющей переменной

Предполагается, что в рассматриваемой модели ошибки представляют собой белый шум и не коррелируют с объясняющей переменной и прошлыми значениями всех рядов. В таком случае оценки, полученные методом наименьших квадратов, будут состоятельны. Статистически значимые коэффициенты при моделях позволят сделать вывод о влиянии макроэкономических факторов на фондовый рынок. ARDL модели являются важным инструментом при тестировании на наличие долгосрочной связи между временными рядами.

Наличие значимых коэффициентов - недостаточное условие для итоговой модели. Лучшая модель должна обладать достаточно высокой точностью прогнозирования. Проверка, которая заключается в подстановке реальных значений объясняющих переменных в уравнение модели и сравнении исторических данных объясняемой переменной со значениями, которые получились в модели, является наглядным примером предсказательной способности модели.

Модель, выбранную как лучшую из построенных, необходимо проверить на отсутствие автокорреляции и мультиколлинеарности. Тест Бройша-Годфри является универсальным способ для проверки автокорреляции в остатках. Нулевая гипотеза теста заключается в отсутствии автокорреляции, поэтому в случае, если значение P-значение (вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы) будет больше, чем уровень значимости, то гипотеза не отвергается, автокорреляции в остатках отсутствует. Определить наличие мультиколлинеарности можно, посчитав фактор инфляции дисперсии, формула которого имеет вид:

VIFi = 1/(1-R2i), где

R2i - коэффициент детерминации i-ой переменной относительных остальных

Если значение VIF от четырех и выше, то это свидетельствует о мультиколлинеарности, которая представляет собой линейную зависимость между объясняющими переменными, что ставит качество итоговой модели под сомнение.

Финальным шагом исследования является построение прогноза фондовых индексов. Для этого прогнозируются объясняющие переменные с помощью модели ARIMA, которая используется при работе с временными рядами. Так, для каждого фактора строится множество моделей ARIMA(p,d,q) с разными порядком авторегрессии (p), разности (d) и скольщящего среднего (q), и далее выбирается лучшая модель по наименьшему информационнному критерию Акаике. Полученные прогнозы для каждого макроэкономического фактора используются в итоговых ARDL моделях, что позволяет получить будущие значения фондового индекса. В большинстве случаев для котировок лучшей моделью является ARIMA(0,1,0), которая соответствует модели случайного блуждания.

Таким образом, в данной главе были определены переменные, которые будут использованы при построении ARDL моделей для оценки влияния макроэкономических факторов на российский фондовый рынок.

Предложенная методика позволит получить не только количественные, но и качественные результаты эмпирического исследования.



Глава 3. ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА РОССИЙСКИЙ ФОНДОВЫЙ РЫНОК

3.1 Проверка рядов на стационарность и причинно-следственную связь

В исследовании выдвигаются следующие гипотезы:

Макроэкономические факторы оказывают влияние на российские фондовые индексы

Воздействие внешних макроэкономических факторов окажется сильнее по сравнению с внутренними

Влияние валютного курса доллара США к рублю на индекс МосБиржи положительно, на индекс РТС - отрицательно

В качестве зависимых переменных были взяты доходности индексов МосБиржи (MOEX) и РТС (RTS). Объясняющими переменными выступают следующие макроэкономические факторы:

SP500 - доходность индекса SP500

N225-доходность индекса Nikkei 225

BRENT - изменение цены на нефть Brent

GOLD - изменение цены на золото за тройскую унцию

EXRATE - изменение курса доллара США к рублю

MONEY -изменение денежной массы

IR -изменение процентной ставки

CPI - изменение индекса потребительских цен

Решение рассматривать не значения показателей, а их логарифмические изменения было не случайным. Исходные данные представляли собой нестационарные ряды, у которых не наблюдалась ярко выраженная тенденция, которая позволила бы сделать первоначальные выводы. В подобной ситуации необходимо преобразовать ряды путем логарифмирования данных, но проблема отсутствия стационарности решена не будет. Критерий KPSS (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test) выявил отсутствие стационарности относительно тренда рядов, что свидетельствует о том, что ряды являются стохастическими. После логарифмирования тест Дики-Фуллера показал, что все ряды по-прежнему не стационарны, вследствие чего были взяты первые разности, которые и рассматриваются в исследовании. На графиках (Рис. 2,Рис. 3) представлена динамика итоговых переменных за рассматриваемый период времени, где наглядно можно увидеть, что ряды действительно стационарны. Описанный алгоритм полностью подтвердил решение взять разности логарифмов для построения моделей (Табл. 2).

макроэкономический доходность фондовый индекс

Рисунок 2. Логарифмические доходности фондовых индексов. Составлено автором на основании источника [23]

Рисунок 3. Логарифмическое изменение макроэкономических факторов. Составлено автором на основании источников [23, 25, 26, 27]

Таблица 2. Результаты теста Дики-Фуллера для рассматриваемых в исследовании переменных

Переменная	Результат теста (p-value)
MOEX	p-value < 0.01
RTS	p-value < 0.01
SP500	p-value < 0.01
N225	p-value < 0.01
BRENT	p-value < 0.01
GOLD	p-value < 0.01
EXRATE	p-value < 0.01
IR	p-value < 0.01
CPI	p-value < 0.01

*Составлено автором

Приведение рядов к стационарному виду позволило перейти к тесту Грейнджера на причинность. Тесты показали, что выбранные для анализа макроэкономические факторы по отдельности являются Грейнджер-причиной для фондового индекса МосБиржи, коэффициенты при лагах статистически значимы. Аналогичные результаты были получены и для индекса РТС. Одной из самых сильных оказалась связь между золотом и индексом. Прошлые значения золота определяют будущие значения как индекса МосБиржи, так и индекса РТС.

Несмотря на то, что большинство факторов предсказывают будущие значения доходности фондовых индексов, для индекса потребительских цен было выявлено, что как прошлые значения фактора определяют индексы, так и индексы определяют факторы в будущем. Такой результат предполагает, что существует некоторый фактор, который оказывает влияние и на уровень инфляции, и на биржевой индекс.

Для такого макроэкономического фактора, как денежная масса, выявить причинно-следственную связь не удалось. Стоит сделать первые выводы о том, что, возможно, данный показатель не будет определять будущие значения фондовых индексов. Данное предположение проверим на следующем шаге работы - построении ARDL моделей.

3.2 Построение ADL-моделей

Регрессионный анализ является ключевым этапом в данном исследовании. Во время работы было построено множество моделей, затем они сравнивались по наличию значимых переменных, скорректированному коэффициенту детерминации R2adj. Если модели были почти идентичны в отношении таких показателей, то применялся критерий Акаике.

Итоговая ADL модель для фондового индекса МосБиржи:

MOEXt = -0.0008525 + 0.8159685 Ч SP500t + 0.2502676 Ч GOLDt +0.1262810 Ч BRENTt + 0.2395856 Ч EXRATEt - 0.3901681 Ч IRt +0.4106798 Ч N225t-1 + 0.4836203 Ч EXRATEt-2



Все коэффициенты оказались значимыми, скорректированный коэффициент детерминации равен 0.43(Рис. 4). Самое сильное влияние на индекс МосБиржи оказывает индекс S&P500, такой результат можно объяснить тем, что американский рынок, являясь однозначным лидером, определяет траекторию развития мировых финансов, которая отражается на менее прогрессивных рынках. Не только влияние американского, но и японского рынка было выявлено в результате регрессионного анализа. Азиатские рынки первыми начинают торговую сессию и задают тенденции, которые распространяются и на биржи остальных стран. Российский индекс реагирует на изменение индекса Nikkei 225 не сразу, а с временным лагом. Данный результат указывает на то, что на Токийскую и Московскую биржи оказывают влияние схожие факторы или события, однако их воздействие на российский рынок происходит спустя некоторое время, в рассматриваемом случае период равен одному месяцу.

Рисунок 4. Результаты ADL модели для доходности индекса МосБиржи. Составлено автором

Стоит отметить, что курс доллара США к рублю положительно влияет на биржевой индекс, что на данном этапе исследования подтверждает третью гипотезу, так как ожидается отрицательная связь между валютным курсом и индексом РТС. Данное исследование выявило значимость не только самого значение курса, но и его лага, чья количественная оценка влияния одна из сильнейших и самых устойчивых при построении моделей. Положительное влияние курса можно интерпретировать с разных точек зрения: роста конкурентоспособности на национальном фондовом рынке или повышения спроса на отечественный экспорт.

Нефть и золото также показали статистически значимое влияние на российский фондовый рынок. Как ведущий экспортер нефти Россия, безусловно, зависит от того, какая цена установится на рынке, рост цены обеспечивает повышение стоимости акций нефтедобывающих компаний, и, как следствие, увеличение индекса МосБиржи. Несмотря на то, что в большинстве исследований золото отсутствует как один из главных макроэкономических показателей, способных влиять на динамику биржевых индексов, рассматриваемый драгоценный металл не только влияет на фондовый рынок России, но и оказывает на него положительное воздействие. Такой результат противоречит проанализированным работам иностранных авторов о золоте как инструменте хеджирования в периоды спада рынков. Это можно объяснить тем, что Россия занимает ведущие позиции по добыче золота и его экспорту, что является национальной особенностью рынка.

Единственным внутренним макроэкономическим фактором, оказывающим воздействие на индекс МосБиржи, является ключевая ставка. Ее влияние отрицательно, что является логичным результатом для российского рынка: рост процентных ставок повышает затраты компаний на выплаты кредитов, что негативно отражается на прибыли компаний. Снижение доходности компаний приводит к падению цен на акции, как следствие, на фондовом рынке наблюдается тенденция снижения значений фондовых индексов.

После нахождения лучшей модели ее необходимо проверить на наличие автокорреляции в остатках. Тест Бройша-Годфри показал, что значение p-value = 0.4132, что больше уровня значимости б = 0.05. Следовательно, можно сделать вывод о том, что автокорреляция в остатках отсутствует.

Финальным тестом для проверки модели является вычисление фактора инфляции дисперсии (VIF), что позволит сделать вывод о мультиколлинеарности в модели. Все значения VIF не превышают 2, из чего следует, что мультиколлинеарность отсутствует (Табл. 3).

Таблица 3. Результаты VIF для каждой переменной

Переменная	Значение VIF
SP500t	1.645
GOLDt	1.079
BRENTt	1.203
EXRATEt	1.067
IRt	1.054
N225t-1	1.75
EXRATEt-2	1.048

*Составлено автором

Завершающим шагом построения ADL модели для индекса МосБиржи является сравнение динамики исторических данных со значениями, полученными в модели (Рис. 5). Полученная модель лучше всех из построенных описывает реальные данные доходности фондового индекса за рассматриваемый период с 1998 по 2018 годы. Последние десять лет динамика значений по модели почти идентична динамике исторической доходности индекса МосБиржи, что говорит о том, что модель имеет довольно хорошую предсказательную способность.

Рисунок 5. Динамика доходности индекса МосБиржи. Составлено автором

После определения макроэкономических показателей, оказывающих влияние на индекс МосБиржи, интересно построить ARDLмодель для индекса РТС и посмотреть, будут ли результаты схожими.

Несмотря на то, что не одна модель показала значимые коэффициенты, итоговой моделью для индекса РТС была выбрана следующая:

RTSt = -0.002366 + 1.105716 Ч SP500t + 0.356738 Ч GOLDt + 0.155931 ЧBRENTt - 0.733794 Ч EXRATEt - 0.361350 Ч IRt + 0.376524 Ч N225t-1 + 0.491672 Ч EXRATEt-1

Все коэффициенты оказались значимыми, скорректированный коэффициент детерминации равен 0.5(Рис. 6).Лучшей моделью была выбрана модель, обладающая такими же факторами, которые включены в модель индекса МосБиржи. Такой результат является логичным, так как оба индекса отражают российский рынок, и их динамика почти идентична. Однако, у рассматриваемых моделей есть одно значимое отличие: знак при коэффициенте у курса доллара США к рублю, что подтверждает третью гипотезу. Валютный курс влияет на индекс РТС сильнее всех факторов после индекса S&P500. Отрицательная связь обусловлена тем, что индекс РТС рассчитывается на основе цен акций, которые выражены в долларах США, поэтому при падении курса доллара США к рублю наблюдается тенденция роста индекса РТС. Одна из возможных причин положительного влияния второго лага валютного курса - это то, что повышение спроса на экспорт будет оказывать влияние на значение фондового рынка только со временем, а не моментально. Характеры влияния остальных переменных, включенных в финальную модель, совпадает с характерами воздействия показателей в модели для индекса МосБиржи, интерпретация результатов которых была описана ранее.

Рисунок 6. Результаты ADL модели для доходности индекса РТС. Составлено автором

Тест Бройша-Годфри показал, что значение p-value = 0.65, что больше уровня значимости б = 0.05. Следовательно, можно сделать вывод о том, что автокорреляция в остатках отсутствует. Также были рассчитаны значения фактора инфляции дисперсии (VIF). Показатель не превышает 2 для всех переменных, из чего следует отсутствие мультиколлинеарности (Табл. 4).

Таблица 4. Результаты VIF для каждой переменной.

Переменная	Значение VIF
SP500t	1.641
GOLDt	1.080
BRENTt	1.221
EXRATEt	1.175
IRt	1.061
N225t-1	1.732
EXRATEt-1	1.183

*Составлено автором

Итоговая модель хорошо описывает исторические данные индекса РТС (Рис. 7). Как и в случае индекса МосБиржи, динамика значений, полученных в модели, почти совпадает с динамикой реальных данных, особенно за промежуток времени, равный последним десяти годам.

Рисунок 7. Динамика доходности индекса РТС. Составлено автором

3.3 Прогноз тенденции развития рынка и результаты исследования

Финальный этап исследования заключается в построении прогноза на ближайшие полгода с целью определения тенденции на российском фондовом рынке. На рисунках (Рис.8, рис.9) прогнозные значения отображены кругами. Оба прогноза для доходностей индексов МосБиржи и РТС показали тенденцию роста на рынке ценных бумаг. Для того, чтобы определить, насколько этот прогноз соответствует реальным данным, сравним значение прогноза на май 2018 года. Прогнозное значение для индекса РТС составляет 0.01, что говорит о росте доходности. Реальное значение на 14.05.2018 составляет 0.03, что подтверждает тот факт, что доходность действительно растет. Что касается прогноза для доходности индекса МосБиржи, то он оказался более точным. Прогнозное значение достигает 0.0184, реальное значение на 14.05.2018 - 0.01684. Можно сделать вывод о том, что прогнозы выявили дальнейшую траекторию рынка, что подтвердили и реальные значения доходности фондовых индексов.

Рисунок 8. Прогнозирование доходности индекса МосБиржи на 6 месяцев. Составлено автором

Рисунок 9. Прогнозирование доходности индекса РТС на 6 месяцев. Составлено автором

Таким образом, проведенный эмпирический анализ выявил следующие результаты, которые представлены в таблице:

Таблица 5. Характер влияния макроэкономических факторов на российские фондовые индексы

Макроэкономический фактор	Характер влияния на индекс МосБиржи	Характер влияния на индекс РТС
Индекс SP500	положительный	положительный
Индекс Nikkei 225	положительный	положительный
Цена на нефть Brent	положительный	положительный
Курс доллара США к рублю	положительный	отрицательный**
Цена на золото	положительный	положительный
Ставка процента ЦБ РФ	отрицательный	отрицательный ...

Подобные документы

• Исследование потенциала рынка

  Перспективы развития экономики России в 2013 году. Анализ макроэкономических факторов влияющих на строительный рынок и факторов операционного окружения (покупателей, поставщиков, конкурентной среды). Ситуация на строительном рынке Удмуртской республики.
  
  курсовая работа [55,2 K], добавлен 10.02.2014
  

• Прогнозирование состояния фондового рынка РФ

  Основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка. Обоснование метода прогнозирования состояния фондового рынка в РФ: его ретроспективный анализ, сценарии развития его в долгосрочной перспективе. Описание прогнозной модели и ее верификация.
  
  курсовая работа [241,1 K], добавлен 25.01.2014
  

• Взаимовлияние финансовых шоков фондовых рынков РФ, США И ЕС: кейс кризиса 2014-2015 гг.

  Анализ финансовых шоков фондовых рынков России, США, Евросоюза. Структурные разрывы рынков, проверка на стационарность и взаимной интеграции. Оценка краткосрочного импульсного воздействия. Статистические показатели для стабильного и кризисного периодов.
  
  дипломная работа [2,9 M], добавлен 19.02.2017
  

• Рынок факторов производства

  Рынки факторов производства как особый вид рынков в системе рыночной экономики, их отличие от рынков готовых товаров и услуг. Формирование спроса, предложения и процесса ценообразования на этих рынках. Анализ современного состояния рынка труда в России.
  
  курсовая работа [45,4 K], добавлен 30.09.2009
  

• Анализ фондового рынка в современной России

  Влияние современного фондового рынка на развитие экономики страны. Проблемы и перспективы рынка ценных бумаг Российской Федерации и его инвестиционная привлекательность. Определение приоритетных направлений в развитии финансового рынка государства.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 31.01.2015
  

• Факторы, определяющие динамику уровня инфляции в современной России

  Характеристика макроэкономических факторов, влияющих на динамику уровня инфляции в Российской Федерации. Анализ объема государственного внутреннего и внешнего долга. Исследование индексов потребительских цен на все товары и услуги в 2008-2013 годах.
  
  контрольная работа [364,3 K], добавлен 30.05.2015
  

• Влияние денежной массы и нефти на объем фондового рынка

  Гипотеза о том, что объем фондового рынка определяется объемом денежной массы. Тестовая проверка нефтяной гипотезы. Описание данных при помощи линейной и логарифмической зависимостей. Проверка необходимости использования инструментальных переменных.
  
  контрольная работа [77,9 K], добавлен 26.12.2011
  

• Рынки факторов производства

  Рынки факторов производства как рынки труда, капитала, земли, полезных ископаемых, информации, знаний, интеллектуальных способностей, предпринимательского таланта. Рынок труда: спрос и предложение, заработная плата и занятость. Законы рынка капитала.
  
  курсовая работа [372,9 K], добавлен 28.03.2011
  

• Статистические индексы и их применение в анализе динамики производственных показателей и их факторов

  Понятие об индексах и их значение, характеристика изменений во времени для различных показателей. Классификация индексов, изучение роли факторов, оказывающих влияние на изменение изучаемого явления. Система взаимосвязанных индексов, факторный анализ.
  
  курсовая работа [90,4 K], добавлен 01.07.2010
  

• Рынки факторов производства

  Сущность и особенности функционирования рынков факторов производства. Рынки земли, труда и капитала. Развитие рынков факторов производства в Казахстане. Земельная реформа, проблемы на рынке труда (безработица). Системное реформирование рынка капитала.
  
  курсовая работа [281,2 K], добавлен 15.05.2011
  

• Основные проблемы и методы макроэкономических исследований

  Основные цели, задачи и проблемы макроэкономических исследований. Общенаучные и специфические методы исследования. Анализ исследований в области инфляции и занятости в Республике Беларусь. Характеристика методов устранения макроэкономических проблем.
  
  курсовая работа [392,2 K], добавлен 26.04.2015
  

• Система макроэкономических показателей

  Характеристика экономики страны. Основные макроэкономические показатели и их роль. Показатели запасов и показатели экономической конъюнктуры. Динамика основных макроэкономических показателей в России. Методы регулирования макроэкономических показателей.
  
  контрольная работа [47,6 K], добавлен 30.11.2008
  

• Функции и структура рынка ценных бумаг

  Исследование видов финансового и фондового рынков. Содержание коммерческой, ценовой, информационной и регулирующей функции рынка ценных бумаг. Сущность первичного, вторичного фондовых рынков. Направления государственного регулирования рынка ценных бумаг.
  
  реферат [50,1 K], добавлен 02.06.2008
  

• Проблемы и перспективы использования технического анализа на российском рынке ценных бумаг

  Принципы и направления технического анализа. Анализ структуры колебаний цен инструментов российского рынка ценных бумаг через элементы технического анализа. Обзор российского фондового рынка. Исследование эффективности применения технического анализа.
  
  дипломная работа [1,2 M], добавлен 27.03.2013
  

• Экономический анализ в макроэкономике и прогнозирование

  Основные цели и задачи экономического анализа в макроэкономике. Характеристика ключевых макроэкономических моделей. Виды макроэкономических показателей. Понятие макроэкономических индикаторов и особенности их применения в экономическом прогнозировании.
  
  курсовая работа [225,5 K], добавлен 19.12.2014
  

• Рынки факторов производства

  Значение рынков факторов производства. Общие черты и отличия рынка факторов производства и потребительского рынка. Значение эластичности спроса и предложения ресурсов для хозяйств. Особенности равновесия на рынке труда, капитала и природных ресурсов.
  
  курсовая работа [49,4 K], добавлен 25.04.2014
  

• Современное состояние рынка труда в России

  Рассмотрение научно-теоретической части рынка труда: понятия, общей структуры, видов, механизма функционирования. Анализ особенностей современного российского рынка труда. Исследование факторов, сдерживающих рост безработицы в Российской Федерации.
  
  курсовая работа [107,6 K], добавлен 24.05.2015
  

• Система макроэкономических показателей

  Применение системы макроэкономических показателей при анализе экономики страны, построении прогнозов и стратегии развития экономики. Виды макроэкономических показателей, применяемых в национальной экономике. Социально-экономическая ситуация в Украине.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 28.02.2010
  

• Анализ российского рынка труда в условиях кризиса

  Понятие и сущность факторов производства. Классификация факторов производства. Понятие рынка труда, его основные элементы. Спрос и предложение на рынке труда. Особенности российского рынка труда в условиях современного финансово-экономического кризиса.
  
  курсовая работа [466,3 K], добавлен 28.02.2010
  

• Изменение капитализации компании под влиянием информации о слияниях и поглощениях

  Комплексный обзор российского рынка слияний и поглощений, оценка активности отечественных компаний. Определение степени влияния информации о сделках слияния на стоимость компаний на фондовом рынке. Модель избыточной доходности в капитализации компаний.
  
  дипломная работа [1,4 M], добавлен 10.03.2015
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам