情報技術の急速な発展のおかげで、大量の情報を分析し、複雑な数学モデルを構築し、複数基準の最適化問題を数秒で解決できるようになりました。 周期的な経済発展に関心を持つ科学者たちは、多くの経済変数の傾向を追跡することが好況期と不況期を明確にして予測するのに役立つと信じて、理論を開発し始めました。 研究対象の一つとして株式市場を選んだ。 株価の上昇を予測する問題を首尾よく解決する数学的モデルを構築する試みが繰り返されてきた。 特に「テクニカル分析」が普及しています。

テクニカル分析（テクニカル分析）は、将来の価格変動の方向を予測するために、ほとんどの場合チャートを通じて市場のダイナミクスを研究するための一連の方法です。 現在、この分析方法は最も人気のある分析方法の 1 つです。 しかし、それらを考慮することはできるでしょうか。 その分析は利益を生み出すのに適していますか? まず、株式市場の価格設定の理論を見てみましょう。

1960年代からの基本コンセプトのひとつ。 カウント 効率的市場仮説(有効市場仮説、EMH)、これに従って過去の期間の価格と販売量に関する情報が公開されています。 その結果、過去の相場の分析から抽出できるデータはすべて、すでに株価に反映されています。 トレーダーはこの公の知識をより有効に活用しようと競い合い、必然的に期待収益率がリスクと完全に一致するレベルまで価格を押し上げます。 このようなレベルでは、株を買うのが良い取引なのか悪い取引なのかを言うことは不可能です。 現在の価格は客観的なものであるため、市場を上回るリターンを期待することはできません。 したがって、効率的な市場では、資産価格はその真の価値とその行動を反映します。 分析はまったく意味を失います。

しかし、今日、世界の既存の株式市場のどれも、情報的に完全に効率的であるとは言えないことに注意する必要があります。 さらに、現代の実証研究を考慮すると、効率的な市場の理論はむしろユートピアであると結論付けることができます。 金融市場で起こっている実際のプロセスを完全に合理的に説明することはできません。

特に、イェール大学教授ロバート・シラーは、後に株式資産価格の過度の変動と呼んだ現象を発見しました。 この現象の本質は、合理的な説明を無視する引用符の頻繁な変更にあります。つまり、この現象を対応する基本的要因の変更によって解釈する可能性はありません。.

1980年代の終わり。 効率的な市場の概念とは異なり、株式市場の実際の動きをより正確に説明するモデルの作成に向けて最初の一歩が踏み出されました。 1986 年、フィッシャー ブラックは著書の中で「ノイズ取引」という新しい用語を導入しました。

« ノイズトレードノイズを取引しているため、ノイズが情報であるかのように認識されます。 ノイズに基づいてトレードする人は、客観的には控えるべき場合でもトレードをします。 おそらく彼らは、自分たちが取引するノイズが情報であると信じているのでしょう。 それとも単に取引が好きなだけかもしれません」 F. ブラックは、どの事業者が「ノイズトレーダー」として分類されるべきかについては示していないが、そのような市場参加者の記述は、デ・ロング、シュライファー、サマーズ、およびウォルドマンの著作の中に見つけることができる。 ノイズトレーダーは、将来の資産価格について独自の情報を持っていると誤って信じています。 このような情報のソースは、テクニカル指標によって与えられる、存在しないトレンドに関する誤ったシグナルである可能性があります。 金融の「達人」の分析、噂、推奨事項。 ノイズトレーダーは入手可能な情報の価値を大幅に過大評価し、不当に大きなリスクを負うことをいとわない。 実施された実証研究も、ノイズトレーダーには主に個人投資家を含めるべきであることを示しています。 個人。 さらに、彼らの行動の不合理さのために取引から組織的な損失を被るのはこのグループのトレーダーです。 西洋の株式市場については、この現象の経験的な確認はバーバーとオーディンの研究で、またロシアの株式市場の運営者については、I.S. の研究で見つけることができます。 ニロバ。 ノイズ取引の理論は、R. シラーの現象を説明するのにも役立ちます。 過度の価格変動を引き起こすのはトレーダーの不合理な行動です。

株式市場の価格理論の分野における最新の研究を要約すると、利益を上げるためにテクニカル分析を使用することは効果的ではないと結論付けることができます。 さらに、テクノロジーを利用するトレーダー。 分析では、（英語のパターン - モデル、サンプルから）繰り返されるグラフィック パターンを特定しようとします。 さまざまな価格パターンを見つけたいという欲求は強く、明らかな傾向を見つけ出す人間の目の能力は驚くべきものです。 ただし、特定されたパターンがまったく存在しない可能性もあります。このグラフは、ハリー・ロバーツ氏の調査から得た、1956 年までのダウ ジョーンズ工業平均のシミュレーション データと実際のデータを示しています。

チャート (B) は典型的なヘッドアンドショルダー パターンです。 チャート (A) も「典型的な」市場の行動パターンのように見えます。 2 つのグラフのうち、どちらが実際の株価指数の値に基づいており、どちらがシミュレートされたデータに基づいていますか? グラフ(A)は実際のデータに基づいています。 グラフ(B)は、乱数発生器によって生成された値を使用して生成されます。 実際には存在しないパターンを特定する際の問題は、必要なデータが不足していることです。 以前のダイナミクスを分析することで、利益をもたらす可能性のある取引スキームや手法を常に特定できます。 言い換えれば、それらに基づいた無数の戦略のセットが存在するということです。 分析。 総母集団から得た戦略の中には、過去のデータで肯定的な結果を示すものもあれば、否定的な結果を示すものもあります。 しかし将来的には、どのグループのシステムが継続的に利益を上げられるかはわかりません。

また、時系列におけるパターンの存在を判断する方法の 1 つは、 シリアル相関。 引用符内の連続相関の存在は、過去と現在の株式収益の間に特定の関係があることを示している可能性があります。 正の系列相関は、正の収益率には通常、正の利率 (永続性) が伴うことを意味します。 負の系列相関とは、正の収益率には負の利率 (回帰特性または「修正」特性) が伴うことを意味します。 Kendall と Roberts (1959) は、この方法を株価に適用して、パターンが検出できないことを証明しました。

テクニカル分析と合わせてかなり普及しています ファンダメンタルズ分析。 その目的は、収益と配当の見通し、将来の金利の予想、企業のリスクなどの要素に基づいて株式の価値を分析することです。 しかし、テクニカル分析と同様に、すべてのアナリストが企業の収益や業界の地位に関する公開情報に依存している場合、あるアナリストによる見通しの評価が他のアナリストよりもはるかに正確であることを期待することは困難です。 このような市場調査は、十分な情報と潤沢な資金を備えた多くの企業によって実施されています。 このような熾烈な競争を考えると、他のアナリストがまだ持っていないデータを見つけるのは困難です。 したがって、特定の企業に関する情報が公開されている場合、投資家が期待できる収益率が最も一般的になります。

上記の手法に加えて、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムなどを利用して市場を予測しようとしている。 しかし、金融市場に関して予測手法を使おうとすると、金融市場は次のようになります。 自己破壊モデル。 たとえば、メソッドの 1 つが市場の根本的な成長傾向を予測するとします。 この理論が広く受け入れられれば、多くの投資家が価格上昇を期待してすぐに株を買い始めるだろう。 その結果、成長は予測よりもはるかに急激かつ急速になるでしょう。 あるいは、大規模な機関投資家が過剰な流動性を発見して資産を売却し始めたため、成長がまったく起こらない可能性もあります。

予測モデルの自己破壊は、競争環境、つまり各エージェントがシステム全体に特定の方法で影響を与えることによって自分の利益を引き出そうとする環境での使用により発生します。 システム全体に対する個々のエージェントの影響は (かなり発達した市場では) 重大ではありませんが、重ね合わせ効果の存在は特定のモデルの自己破壊を引き起こします。 それらの。 取引アルゴリズムが予測手法に基づいている場合、戦略は不安定になり、長期的にはモデルは自己清算します。 戦略がパラメトリックで予測的に中立であれば、予測を使用して意思決定を行う取引システムと比較して、競争上の利点が得られます。 しかし、例えば利益/リスクなどのパラメーターを満たす戦略の検索は、同じ履歴データと実質的に同じ基準に基づいて、他のトレーダーや大手金融会社による同様のシステムの検索と同時に行われることを考慮する価値があります。 これは、一般に受け入れられている基本パラメータだけでなく、信頼性、安定性、生存可能性、不均一分散性などの指標にも基づいたシステムを使用する必要があることを意味します。特に興味深いのは、いわゆる 「追加情報のディメンション」。 それらは他の、通常は関連する活動分野で使用されますが、さまざまな理由から、株式市場の幅広い人々によって使用されることはほとんどありません。

上記の考察により、次の結論を導き出すことができます。

1. ノイズ取引の理論は、効率的な市場の概念とは対照的に、株式資産の実際の動きをより正確に説明することを可能にします。
2. 取引商品の相場の変化にはパターンがありません。 市場を予測することは不可能です。
3. 予測手法、特にテクニカル分析の使用は、中期的にトレーダーの必然的な破滅につながります。
4. 株式市場で取引を成功させるには、「追加情報の側面」に基づいて予測的に中立な戦略を使用する必要があります。

使用済み文献のリスト:

1. シラー R. 不合理な熱狂。 プリンストン: プリンストン大学出版局、2000 年。
2. ブラック F. ノイズ // ジャーナル オブ ファイナンス。 1986.Vol. 41. R. 529-543。
3. De Long J.B.、Shleifer A.M.、Summers L.H.、Waldmann R.J. 金融市場におけるノイズトレーダーリスク // 政治経済ジャーナル。 1990.Vol. 98. R. 703-738。
4. Barber B. M.、Odean T. 取引はあなたの富に危険です: 個人投資家の普通株式投資パフォーマンス // Journal of Finance。 2000.Vol. 55. No. 2. P. 773-806。
5. Barber B. M.、Odean T. 男の子は男の子になる: ジェンダー、自信過剰、普通株式投資 // 季刊経済ジャーナル。 2001.Vol. 116. R. 261-292。
6. オーディーン T. 投資家は取引しすぎていますか? // アメリカ経済評論。 1999.Vol. 89. R. 1279-1298。
7. Nilov I. S. 株式市場で取引するときにお金を失う人は誰ですか? // 財務管理。 2006年第4号。
8. ニロフ I.S. ノイズ取引。 現代の実証研究 // RCB。 2006年第24号。
9. ハリー・ロバーツ。 株式市場のパターンと財務分析: 方法論的な提案 // Journal of Finance。 1959 年 3 月。P. 5-6。

各国は国民経済の発展レベルと、金融市場という世界的な舞台でその時々に起こる出来事に直接依存します。 これらの市場は、外部および内部の経済要因の影響を考慮するだけでなく、さまざまな政治的および経済的状況の影響により、さまざまな政治的出来事に非常に敏感であるため、株式市場は上昇と危機のどん底を繰り返します。 。 さまざまな資本の国際的な織り交ぜの問題に表れているすべての株式市場の相互接続を考慮すると、当該国の株式市場で発生する変動は、別の国の株式市場、場合によってはいくつかの国の株式市場に重大な変化を引き起こす可能性があります。 近年勢いを増している発展のスピードにもかかわらず、他の多くの国と同様に、この国も発展の段階にすぎません。 しかし、株式市場の発展には多くの重大な問題があるため、これ以上の発展はまったく不可能であるという意見も時々あります。 最も重要な問題の 1 つは、潜在的なあらゆる交渉機会について入札者が十分に理解していないことです。 同時に、彼らは株式市場で利用できる取引の種類についてまだ十分に理解していません。 もう 1 つの特徴は、投資文化のレベルが低いことです。そのため、市場の成長ペースが予想よりも遅いです。 市場参加者の無知に加えて、法律は別個の問題として特定される可能性があり、それはトレーダーや投資家の日常業務のすべての規定や困難を反映しているわけではありません。 法的枠組みが絶えず改善されていることは否定できない事実ですが、これまでのところ証券取引所における投機という事実自体は根絶されておらず、定期的にその栄光が現れています。 私たちのリストのもう 1 つの項目は、財務リスク管理能力の欠如です。 ヨーロッパの証券取引所は、株式市場に保険会社が存在するという事実によって区別され、そのおかげで取引プロセスに関連するリスクが最小限に抑えられます。 リスクがないことを保証するもう 1 つの保証は、取引を締結するための特別なメカニズムの使用です。ヨーロッパ諸国の人々の教育レベルのおかげで、このメカニズムは年々ますます合理化されています。 しかし、ロシアの投資家の教育レベルが株式市場の発展に深刻な問題を引き起こす原因となることがあります。 ロシア株式市場の能力を過小評価すべきではない。投資誘致におけるロシア株式市場の役割は年々重要性を増しているが、多くの未解決の問題が投資プロセスの発展を妨げ続けているからだ。 主な問題は、証券市場を効果的な投資に転換することを可能にする、証券市場に関する政府の長期政策が欠如していることである。 2008 年、投資のさまざまな専門家と外国コンサルタントの支援により実施された調査のおかげで、最初の一歩が踏み出しました。 この研究の結果は、近い将来のロシア株式市場の更なる発展のモデルとなり、そのおかげで世界経済におけるロシア市場の資本化額は11位から4位に上がるはずである。 2番目の問題は、不公平な価格設定、自由なアクセス、株式市場への投資家を保護するための手続きの欠如など、多くの問題が重なったことです。 これらすべては、大株主による小規模投資家の権利の侵害、株式の売買に高額な費用がかかること、そして株式の発行量が少ないにもかかわらず権利の再登録手続きが存在することによって明らかです。非流動性株式の取引。 このリストの 3 番目の点は、民営化中に設立された株式会社には多かれ少なかれ長い歴史が存在しないことです。 このため、ほとんどの企業は明確に策定された配当政策を誇ることができません。 多くの発行体は利息をまったく支払っていないか、規模が非常に小さいため、投資家の目から見て魅力を失い始めています。 株は配当金を期待して買うのではなく、価値が上がることを期待して購入します。 したがって、この取引は投機的なものであり、投資ではありません。 定期的な配当金の支払いと高い配当率を組み合わせることで、株式を当初の魅力に戻すことができ、企業は新たな株式ブロックを発行することで追加の資金を調達できる可能性があります。 株式市場のプロセスに対する国民の信頼度は、株式市場の発展において重要です。 先進国で得られた経験によれば、株式市場がどの程度安定しているかは、多くの点で、 の入手可能性に依存します。 中小規模の投資家の参加の現実性は、彼らが貯蓄を投資信託や株式ファンドに投資する可能性によって保証されます。 しかし、ロシアと先進国のそのようなファンドへの投資額を比較すると、統計は、私たちの同胞がこれらのファンドを信頼していないという事実を容赦なく証明しており、そのため投資額が卑劣に少ないのです。 株式市場に資金を投資する人々の輪も狭い。 一般的に、あるいは特にロシアにおいて、「株式市場の問題」というテーマについては、ほぼ際限なく議論することが可能であり、上に挙げた問題のリストは、さまざまな理由を含む膨大なリストのほんの一部にすぎません。株式市場の発展の鈍化のため。 それでも、金融市場の問題を（たとえ一度にではなく、問題への段階的なアプローチを通じて）解決する方法を見つければ、最終的には強いロシアと競争力のある株式市場が得られるでしょう。

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証券市場は我が国の経済生活にとって重要かつ不可欠な部分となっています。 現在ロシアでは、世界的な金融市場システムへの組み込み、同国への国際信用格付けの付与、ユーロ債のトランシェの発行、外国取引所でのロシア株の米国預託証券の引用に関連して、証券市場のさまざまな分野における価格動向の調査研究に対する文明的なアプローチが緊急に必要とされています。 ロシア証券市場の発展は現在、参加者が自らの投資の規模と方向性を計画するという問題だけでなく、市場状況を分析する最適な方法を決定するという問題にも直面するレベルに達している。 ロシアのブローカーは、相場が大幅に変動し、競争が激化する状況でビジネスを行っています。 ロシアの証券市場における運営の既存の傾向、未開発のインフラ、およびこの市場の不十分な流動性のため、多くの投資家は先進国の証券市場に集中しなければならないことに留意すべきである。 この状況でうまく機能するには、これらの市場で使用されている分析と予測のツールと方法を使用する必要があります。 この問題で最も重要なのは、株式市場参加者の活動に対する科学的および方法論的なサポートです。 このようなサポートのための最も重要なツールは、株式市場の状態を分析および予測するための統計的手法を含む、経済的および数学的手法の使用です。 手法は開発され、詳細に説明されており、実際にテストされ、先進株式市場で何十年にもわたってうまく使用されてきました。 ほとんどの場合、ロシアのアナリストは、ロシアの特性を考慮して、西側市場で使用されている手法を調整しようとします。 しかし、国内の実務では、科学出版物の数が比較的少ないことからもわかるように、証券市場を分析するための統計的手法は十分な注意を払われていません。

これらすべてが、コースワークのトピックの選択とその関連性を決定しました。

このコースの目的は、ロシアの株式市場を予測することです。

この目標を達成するには、次のような多くの問題を解決する必要があります。

株式市場の状態を予測するための主なアプローチを検討してください。

ロシア連邦の株式市場の状態を予測する方法を正当化する。

研究対象としての株式市場の特徴を提示する。

ロシア連邦の株式市場の遡及分析を実施する。

長期的なロシア株式市場の発展シナリオを提示する。

ロシアの株式市場の状態の予測モデルについて説明します。

ロシアの株式市場の予測を立てます。

ロシア株式市場予測の検証を実施。

第 1 章 RF の株式市場予測の理論的側面

株式市場の予測

1.1 株式市場の状況を予測するための基本的な考え方

株式やデリバティブの潜在的なトレーダーは、簡単にお金が手に入るという魅力に惹かれますが、株式市場は弱気の兆候を許しませんし、怠け者やぼんやりした人々を好みません。 トレーダーは常に株式市場を予測し、細心の注意を払い、いつでも正しい決定を下せるように準備しておく必要があります。 定期的に自分自身に取り組むことは、成功したトレーダーになるための必須条件です。

トレーディングは常に心理的なプレッシャーの下で行われます。 そして、すべての人がこれに耐えられるわけではありません。 株式取引における神経質な緊張のレベルは常に基準から外れており、この現象に意識的に対処しないと、簡単に健康とお金を失う可能性があります。 証券取引所で働く際のストレスのレベルを軽減したり、ストレスを完全に回避したりする方法はたくさんあります。 これらの方法の 1 つは、機械取引システムの使用です。Agapova T.A.、Seregina S.F. マクロ経済学: 教科書 - M.: MSU、2009. - 563 pp..

機械的な取引システムを使用すると、株式市場の予測、戦術的および戦略的決定の過程で感情的な要素を取り除くことができます。 このようなシステムでは、負けた取引を完了するかどうかを迷うことはありません。 自動化システムの作成作業は、静かで好ましい環境で行われ、すべての詳細を慎重かつゆっくりと精緻に進めることができます。 このアプローチにより、トレーダーは健康と実際の口座で運用する資金を節約することができます。 システムの実行中、トレーダーの主なタスクはシステムの起動を開始し、システムが障害なく動作することを確認することであり、残りの作業はシステムが自動的に実行します。 インターネットでは、ロシアの株式市場で機能するために使用できる機械システムに関する情報を見つけることができます。

証券取引所における予測方法はトレーダーごとに異なります。 日中取引を行うプレイヤーは日中トレーダーと呼ばれます。 このような人は、1 日に約 10 種類の取引を実行できます。 中期投機家は週に 1 ～ 2 回の取引を行いますが、ポジションは数日から数か月間保持されます。 特別なカテゴリーのプレーヤー、つまり投資家は、年に数回の取引で間に合わせます。 これらすべての人々は 4 つの主要なグループに分類され、株式市場を予測するさまざまな方法によって区別されます。

テクニカル予測手法。 これには、テクニカル市場分析の原則に依存する人々が含まれます。 このような分析には、ブレニン、A.N. 証券市場およびデリバティブ金融商品の主な種類がいくつかあります。 - M.: Federative Book Trading Company、2009.- 489 p.:

· テクニカル指標。

· 波動とローソク足の分析。

· 価格チャート。

· 人工知能手法の使用。

これらのトレーダーのグループは最大です。 これは、膨大な量の市場分析情報と、それに簡単にアクセスできるためです。 初心者は誰でも、このような分析の基本を自分で学ぶことができます。 テクニカル分析の主な原則は、特別な指標を使用して価格変動のプロセスを研究することです - これらはテクニカル指標であり、チャートも使用されます。 過去の市場の動きを注意深く研究すれば、将来どのように動くかを予測できるというのが広く受け入れられている考えです。市場の動きは通常、周期性や波状の動きなどの用語で特徴付けられます。

テクニカル分析が機能すれば、基本を読んで勉強した人は誰でも株式市場で儲けることができるでしょう。 実践では、トレーダーの 90% が証券取引所で損失を出していることが示されているため、テクニカル分析は機能しないか、ほとんどの投機家が考えるようには機能しないと結論付けることができます。

基本的な予測方法。 このグループにはファンダメンタルズ分析のファンが集まります。 このタイプの分析は市場で最も複雑であると考えられており、分析的思考能力が必要です。 このような分析を実行するには、非常に大量の情報を正しく処理する必要があります。ここでのトレーダーはアナリストとして機能します。 ファンダメンタルズ分析の概念は、世界経済における特定の出来事の影響の結果としての価格行動の結果を予測することに基づいています。 金融ニュース、自然災害、その他同様の出来事は、金融市場の機能に明確な痕跡を残します。 真の原理主義者がこの方法をうまく活用するには、世界経済の専門家でなければなりません。

ほとんどの場合、この手法は投資期間が長い保守的な投資家によって使用されます。 ファンダメンタルズアナリストは、事業の収益性とキャッシュフロー生成の観点から企業の株式を評価します。 四半期報告書と年次報告書には多くの注意が払われており、その発表前には原則として株式に強い動きがあります。 Lyalin V.A. ロシアの証券市場：主要段階と発展傾向 // ユーラシアの国際科学分析ジャーナル。 - 2012年。 - その2。 - pp. 182-186..

ギャンブル的なアプローチ。 このグループには通常、取引プロセスをカジノでプレイしているかのように認識するギャンブル愛好家が含まれており、取引を行うために確率論を使用する人もいます。 このような人々は、証券取引所で作業するための独自のシステムを開発する際に、特定の狡猾な原則を使用する単純なプレイヤーです。 彼らは、将来必ず勝利を得ることを期待して、負けた取引を修正した後、賭け金のサイズを増やすことを利用してストップ注文を出します。

原則として、そのような人は市場に長く留まりません。 一連の幸運が一連の失敗に取って代わられ、遅かれ早かれ、カジノプレイヤーと同じように、アカウントを失うことになります。

株式市場を予測するためのインテリジェントな方法。 数年間にわたってさまざまな戦略や手法をトレードし研究した後、人の潜在意識はそれらすべてを単一の全体に統合します。 同時に、株式の売買の決定は直感的に行われます。 分析は使用されません。空白、I.A. 投資管理。 -- キエフ: MP "ITEM" LTD "United London Trade Limited"、2009 年。 - 412 ページ。彼らは直感だけに頼って取引に従事します。 多くの場合、これらのトレーダーは市場で長年の経験を持ち、非常に成功しているトレーダーであるため、現在の状況を正確に評価し、どのように価格を決定するかを決定するために、価格チャートをざっと見るだけで十分です。利益。 そのような業者は非常に少ないです。 彼らの秘密武器は、株式市場での定期的な取引の豊富な経験です。 一見すると、彼らは第 3 グループのギャンブラーの手法を使って株式市場を予測しているように見えるかもしれませんが、これは誤った意見です。 金融市場の第一人者は、その膨大な経験のおかげで、潜在意識レベルでテクニカル分析とファンダメンタル分析を使用します。彼らは、そのような人々について「彼らは市場を感じている」と言います。 上記のグループへの分割は非常に恣意的なものです。 さまざまなグループのテクニックを使用する人々がいます。 多くのプレイヤーがいくつかの取引システムを開発し、それらを使用しています。

1.2 ロシア連邦における株式市場の状況を予測する方法の正当性

相関分析は、世界の株式市場間の関係を評価するためによく使用されます。 この分野の研究の発展は、一方では株価指数の形で市況のダイナミクスを特徴付ける定量的な統計の存在によって促進され、他方では研究結果の実用的価値が高いことによって促進されます。

世界銀行と IMF の支援の下で研究している科学者による非常に興味深い研究の例を挙げることができます http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf:

- プリツカー M.<Каналы распространения финансовой инфекции>(金融伝染病のチャネル)。

この著作でマット・プリツカーは、とりわけ株価指数の相関関係を通じて表現される金融市場の相互接続の理由を検証します。

- Baig T.、Goldfajn I.<Российский дефолт и финансовая инфекция в Бразилию>（ロシアの債務不履行とブラジルへの感染）。

著者らは、ブラジルとロシアの金融市場に関する統計データの分析に基づいて、ブラジルの金融危機は悪化したが、ロシアのデフォルトが原因ではないと結論付けた。 彼らはまた、ロシアとブラジルの金融市場の間には重大な相関関係が存在し、それは特にユーロ債市場で顕著であると指摘した。

- フォーブス K.、リゴボン R.<Измерение финансовой инфекции. Концептуальные и эмпирические аспекты>(伝染病の測定: 概念的な問題と経験的な問題)。

インデックス間の相関関係の測定に関連する特定の機能に注意を払う必要があります。

まず、相関係数は株価指数間ではなく、株価指数の相対的な変化間で測定されます。調査期間が長いほど、このルールに違反したときに得られる歪みは大きくなります。

第二に、研究者は株価指数を変更する期間の選択の問題を決定する必要があります。 株価指数の日次、週次、月次リターン間の相関係数を計算できますが、それぞれの場合で調査結果は異なります。 収益性の期間が短いほど、相関係数が一定の遅れを伴って現れる現実の影響を考慮に入れていない可能性が高くなります。 期間が長くなると、観測値の数が減少するため、相関係数の有意性が低くなります。

第三に、相関係数のダイナミクスを評価するときに、不均一分散性の問題が発生します。 問題の本質は、株価指数の変動幅の変化により、特定の期間における相関関係の評価が歪められることである。

トレンド外挿手法は、特定の指標のダイナミクスの静的観察に基づいて作成され、発展傾向を特定し、その後の期間にわたってこの傾向を維持します。 それ以外の場合、トレンド外挿の方法により、研究対象の過去の発展のトレンドを将来の期間に移すことができると言えます。 ゲラシメンコ V. 現代証券市場 // ロシア経済ジャーナル。 - 2011. - No. 9.- P. 53-75..

この傾向外挿方法は、主に、変化の数が最小値に等しい場合の、最大 1 年までの短期予測に使用されます。 このメソッドは、特定のオブジェクトごとに個別に、現在時刻の後続の瞬間ごとに段階的に実装されます。 外挿に基づいて製品またはサービスの予測を行う必要がある場合、予測タスクには、特定の製品の需要分析と売上分析が含まれます。

放物線傾向の予測結果は、戦略的、財務的、マーケティング計画、生産計画と在庫管理、貿易フローと業務の管理だけでなく、企業内の計画のすべての領域に適用できます。 短期予測には、移動平均法と指数平滑法というタイプの傾向外挿法が最もよく使用されます。 移動平均法は、特定の期間における後続の指標の値が平均と等しいという単純な仮定に基づいています。 この外挿数値は過去 3 か月について計算されています。

そして、指数関数的トレンド平滑法は、次の期間の現在の指標の予測として特徴付けることができます。これは、特別な方法を使用して重み付けされた、現在の期間の実際の指標と現在の期間の短期予測の合計として表示されます。インジケーター。 場合によっては、これらのトレンド手法は、他の放物線トレンド相関手法によって補完されます。 この方法には、さまざまな傾向の相互作用を研究して、相互の影響を見つけ、予測の品質を直接向上させることが含まれます。 したがって、相関分析は 2 つ以上の指標間の関係を研究し、これに応じて、この方法は一対相関または多重相関と呼ばれます。 これらの方法は最も単純で伝統的かつ効果的であるため、ロシア企業と外国企業の両方で使用されています。

第2章。 RF における株式市場の予測状況の調査

2.1 研究対象となる株式市場の特徴

この年は、ロシア株式市場の手段基盤の急激な減少によって特徴付けられました。国内の組織化された市場では、発行体の数は 45 社減少し、275 社となりました。

国内株式市場の時価総額は若干変化し、外貨換算で8,170億ドル（前年比2.3％増）となったが、GDPと比較すると時価総額は40％に低下した。

資本の構造的な不均衡が続いた。 資本金上位10社のシェアの低下は62％で止まった。 石油・ガス産業は年末時点で資本総額の５０％を占めた。 資本金に占める冶金産業と電力産業の割合は減少し、化学産業、通信会社、貿易会社の資本金は増加しました。

国内取引所市場における株式の取引高（レポ取引を除く）は年間を通じて一貫して減少し、総額は11兆5000億ルーブルに達した。 (前年比 41% 減少)、売上高はモスクワ取引所グループのクラシカ部門で最も大幅に減少しました。 したがって、1 日の平均売上高は 454 億ルーブルに急減しました。ゲラシメンコ V. 現代証券市場 // ロシア経済ジャーナル。 - 2011. - No. 9.- P. 53-75..

個々の発行体の株式に対する内部取引の売上高の集中は依然として高い。最も流動性の高い株式発行会社10社が総売上高の85％を占めている一方、売上高の約半分はガスプロムOJSCとロシアのズベルバンクというわずか2社の発行会社のシェアである。 OJSC。 同時に、年間総売上高に占めるロシアズベルバンクOJSC株式の取引の割合は5パーセントポイント減少した。

一株当たり利益（PER）は年間を通じて低下し、年末時点では5.3倍となった。

社債市場。 二次流通債券発行体数は年間で5.2％減の292社となった。債券発行数は767社（前年比10.8％増）に増加した。 年末の斡旋額は1兆2000億ルーブルに達し、これは観測された期間の最大値である。

国内社債市場の取引高は年末までに4兆2000億ルーブルに達した。 名目値では、前年比 21% 増加しました。 ただし、GDPと比較すると7％弱です。

同年の社債を含む為替取引と店頭取引（レポ取引を除く額面）の総額は６兆７０００億ルーブルに達した。 - 前年比 15% 増加。 第二次売上高の 80% 以上は為替取引です。 その取引高（実際の価格、レポ取引を除く）は前年比3％増加し、5兆3000億ルーブルとなった。 社債の為替取引総額に占める社債発行体の上位10社のシェアは売上高の53％を占めており、この数字は拡大する傾向にある。

年末時点で上場債券による取引の割合は 30% に増加しました (http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf)。

2012 年の社債不履行問題は関連性を失い、社債発行体の義務履行に関する指標は危機前の水準に戻った。

国債市場。 国債発行額（GKO-OFZ）の増加は加速し、年末にはこの市場の額面額は3兆3000億ルーブルに達した。 (前年比 17% 増加)、GDP と比較すると、これは 5% を大きく上回るものではありません。 流通市場（主要取引モードおよび相対取引モード）の取引高は、年間で 2.5 倍に増加し、4 兆 4,000 億ルーブルに達しました。

連邦債および地方債の市場。 過去数年間、この市場は前向きな傾向を示していません。 債券市場の他の部門と比較するとその規模は小さく、年末時点で4,400億ルーブルに達しました。 額面で。 流通市場は変動が大きいという特徴がありますが、売上高は一定の減少傾向が明らかであり、年末時点の総取引高（レポ取引を除く額面での取引所および店頭取引）は減少しています。 ）は5,330億ルーブルに減少しました。 (前年比 8.5% 減少)。

総合株価指数は年間を通じて前年の損失を回復できなかった。 指数のプラスの動きが見られたのは今年の最初の 3 か月のみで、その後は下落し、横向きの傾向に変わりました。

RTS 指数と MICEX 指数はほぼ同時に今年の最高値に達しました。2012 年 3 月 15 日の RTS 指数は 1754 に達し、年初から 22.4% 上昇しました。2012 年 3 月 14 日の MICEX 指数は 1754 に達しました。年初から12.9%上昇した1631の水準。 指数は5月から6月にかけて今年の最低値に達しました。2012年6月1日のRTS指数は1227で最高値から27.2%減少しました。2012年5月23日のMICEX指数は1256に低下し、最高値から低下しました。 Lyalin V A. ロシアの証券市場: 主要段階と発展傾向 // ユーラシアの国際科学分析ジャーナル。 - 2012年。 - その2。 - pp. 182-186..

年末には、株式の連結株価指数は若干のプラスのリターンを示し、最大の成長を示したのは RTS 指数 (1526.98 ポイント - 年率プラス 10.5%) でした。

総合株価指数は、2008 年上半期に達した歴史的高値を超える能力を示していないが、2010 年から 2012 年に観察された長期上昇トレンドに入ろうとしている。 失敗に終わります。

業種別指数では、電力業指数が２年連続で最大の下落幅となった。 そして最も利益を上げた指数は消費財指数だった。 年末時点の時価総額指数は中立ゾーンにありました。 年末時点では、主要総合株価指数のボラティリティはかなり低い水準にありました。

社債投資家の平均総収入（MICEX CBI TR指数）は5月中旬まで増加したが、その後減少した。 その後、年末までこの指数は成長を再開し、年末には 8.6% 上昇しました。 MICEX CBI TR 指数の社債の満期までの加重平均利回りは多方向に変動し、平均 8.7% でした。 特徴的なのは、年間を通じて満期までの加重平均利回りがロシア銀行の借り換え金利を常に上回り、平均スプレッドは0.65パーセントポイントに達したことである。

国債投資家の平均総所得（MICEX RGBI TR指数）は、前年末に形成された傾向を継続し、5月初旬まで加速的に増加したが、その後急激に減少し、その後、国債の増加が加速した。 7月8月。 その結果、年間を通じてMICEX RGBI TR指数は14.7%上昇しました。 今年上半期の国債実効満期までの利回り RGBEY の動きは安定していましたが、5 月以降、実効満期までの利回りは上昇し始めました。 5月から6月にかけて、国債の実効利回りはロシア銀行の借り換え金利を上回り、一時的に最大0.34パーセントポイントの借り換え金利の超過が記録された。 その後、国債の実効利回りは年末まで低下し、年末時点で平均7.4％となった。

年末時点では、社債や国債の株価指数のボラティリティはかなり低い水準にあった。

ロシアのボラティリティ指数 RTSVX は、定性的には国際指数 VIX とほぼ完全に同一です。 同時に、RTSVX はその価値において国際的な同等のものを大幅に上回っています。 ボラティリティ指数の挙動は明らかに非定常です。 1 月から 4 月にかけて、指数は平均値の 33% と比較して安定した動きを示しました。 しかし、5月上旬から増加に転じ、時期によっては指数値が50％を超えた。 下半期にはボラティリティ指数が低下し、年末までに 20% まで低下し、国際的な指数に可能な限り近づきました。

2.2 ロシア連邦の株式市場の遡及分析

テーブル内 図 1 は、モスクワ取引所グループの株式市場で売り出されている株式に関する概要データと、MICEX 証券取引所、ニューヨーク証券取引所、ナスダック市場での取引が認められているロシアの発行体の数に関するスタンダード＆プアーズ 1 による推定値を示しています。 LSE上場のS&P EMDBロシア指数に組み込まれています。

表 1. 2011 年から 2013 年の組織化された株式市場。

			S&Pバリュエーション
	株式発行会社数		株式発行会社数	気配値リスト内の株式銘柄数 (JSC、AP)
モスクワ取引所グループ

6月末時点のデータによると、国内市場には270社が存在し、前年同期比で44社減少し、16.3％減と大幅に減少した。

外国の情報源によると、国内外の市場に株式を発行しているロシア企業は301社あり、これは前年より39社減少（12.9％減）した。

国内市場の株価リストに含まれる株式の発行数も減少していますが、減少率はより低く、2012 年 6 月以来、12 か月間で 6 銘柄 (相対的に 5.6%) 減少しました。ロシアの証券市場に関する論文: 主要段階と発展傾向 // ユーラシアの国際的な科学および分析ジャーナル。 - 2012年。 - その2。 - pp. 182-186..

2012 年後半から 2013 年前半にかけて、「市場」債券発行体の数が徐々に減少することに伴う長期傾向に変化が見られました。2013 年 6 月時点で、その数は対前年比 306 社に増加しました。前年同期は 288 で、6.3 % 減少しました (表 2)。

表 2. 2012 年から 2013 年の社債の発行社数と発行額

「市場」銘柄の増加は止まらず、2013年上半期末時点でその銘柄数は834銘柄（前年同期比20％増）に達した。 図では、 図 3 は、社債市場の出来高を特徴付けるグラフを示しています (「市場」および「非市場」発行、額面価格)。 2013 年上半期、社債市場の取引高の増加は続き、6 月末には名目ベースで 9,190 億ルーブル増加し、4,6310 億ルーブルに達しました。 1 年以上前（相対的には 19.8% 減少）。 同時に、成長率が徐々に鈍化していることに注意する必要があります。2012 年の第 4 四半期の前期比増加率が 9.0% であった場合、2013 年の第 2 四半期には 4.2% になります。

社債の新規発行は伝統的に不均一に行われます。 テーブル内 表 3 は、社債の「市場」および「非市場」の新規発行に関するデータを示しています。

表 3. 2012 年から 2013 年の社債の新規発行額。

	社債発行体の数、個	新刊発行数、冊	配置量、10億ルーブル。
	市場	非市場向け		市場	非市場向け		市場	非市場向け

2013 年上半期には、多額の資金調達活動が行われ、7,900 億ルーブルが集まりました。 対4,750億ルーブル。 一年前。 同時に、このボリュームにおける「マーケット」掲載の割合は 92 ％から 87％ に減少しました。

従来、社債の流通取引の少なくとも 80% は組織化された市場で行われてきました。

モスクワ取引所グループ株式市場に上場している社債発行体の数は、過去 2 四半期にわたって増加し始めています。

2013 年 6 月末のデータによると、その数は 322 件でしたが、1 年前は 310 件でした。 同時に、債券発行数の増加はさらに激しく、同期間で 21% 増加したことが判明しました。 同時に、債券が相場リストに含まれている発行体の数は実質的に変わらず、180 社をわずかに上回る発行体（平均すると、債券発行体の総数の約 56%）です。

2.3 長期的なロシア株式市場の発展シナリオ

ロシア市場は依然として独占的であり、多くの産業 (石油・ガス、建設など) は競争に閉ざされており、これらの産業の価格設定は市場ベースから程遠く、原則として競争は存在しません。 企業にはこれらの市場に参入して対等な条件で顧客を獲得する機会がありません。 多くの市場の最終的な形成には株式市場の発展が必要ですが、証券市場 // TRINFICO Investment Group / 電子リソース // http://www.trinfico.ru..

L.A. チャルダエフ氏によると、これまでに特定された問題を解決するには、次のことが必要です。

1 法律を改善する（税法に特別な注意を払う）。 多くの場合、ロシアで施行されている税法は、特定の種類の金融取引に対する課税の特殊性を考慮していません。

2 行政上の障壁を減らし、手続きを簡素化します。 最近、ロシア連邦金融市場局は、証券発行の国家登録手続きを簡素化するための多くの措置を講じました。これは、ロシア市場における証券取引量のダイナミックな増加にとって最も重要な条件の 1 つとなっています。 ;

3 デリバティブ市場と集団投資市場を発展させる。 現在、ロシア連邦金融市場局は、対応する立法法の概念と草案を準備している。

4 コーポレート・ガバナンスの質の向上を図る。 近年、ロシアではコーポレート・ガバナンスの必要な質を確保するために多くの取り組みが行われてきた。 同時に、多くの問題は短期的にも長期的にも解決策を必要としています。

5 個人投資家を誘致する仕組みとその利益を保護する仕組みを改善する。 金融市場への国民の継続的かつ有意義な参加は、その国の生活水準の向上の兆候の1つであるだけでなく、金融市場が一定の成熟度に達していることを示す指標でもあり、個人の貯蓄が確実に金融市場に移行することを保証します。経済に必要な投資。

金融市場に対する国民の関心を高め、個人貯蓄の金融市場への投資を刺激することは、前述した税制改善の分野を含む多くの対策によって確保されています。

補償および保険制度は、個人投資家の金融市場への参加を刺激する重要な手段となり得ます。

6 金融市場における規制を改善する。 金融市場における規制の改善は、主に 3 つの方向で実施されるべきである。第 1 に、SRO の役割を拡大し、金融市場の州規制当局との緊密な関係を確立すること、第 2 に、金融市場における活動に対する国家規制のルールと規制を統一することである。金融市場における規制、管理、監督に関する政府機能を一つの政府機関に段階的に集中させること。第三に、健全性のある監督システムの開発。

述べられた問題を解決すれば、ロシア金融市場の長期的な成長のための信頼できる基盤を構築し、国家経済と世界経済の両方におけるその役割を高めることが可能になるだろう。 その結果、表 4 に示す目標指標を達成することができます。

表 4. 証券市場の発展の見通し

索引
公開企業の資本金、兆。 こする。
GDPに対する資本金の比率、%
株式の為替取引、兆。 こする。
流通している社債の価値、兆。 こする。
投資信託の資産、兆。 こする。
国内市場における株式の年間公募額（時価ベース）、兆。 こする。
証券市場の個人投資家の数、100万人
ロシアの取引所の売上高に占める外国証券の割合、%

２０１３年末のルーブルの対ドル為替レートは３４─３５ルーブルになると予想されている。 V.A. Lyalin氏によると、この期間の原油価格は1バレル当たり100～130ドルの範囲で変動するとのこと。

マクシモワ T.P. 債券に関しては、金利が年率 9 ～ 10% の水準で安定すると予想されます。 経済成長率にもよりますが、この 2 年間の変動幅は年率 8 ～ 12% の範囲になると思われます。 同時に、2012 年半ばには最大年率 12% に達し、2013 年にはさらに 9 ～ 10% に低下する可能性があります。 景気回復の加速に伴い、インフレプロセスは避けられず、短期金融市場や債券市場の金利変動につながる可能性があります。 一般的にこれらの市場には混乱は予想されておらず、米国債券やLiBOR金利の状況、債券を含む借入のリスクスプレッド（プレミアム）の動き、国際通貨の変動などに応じて金利が変動する可能性があると考えられます。地域経済の発展速度と不均一な速度。 一方、米ドルのノンデリバラブル・フォワードのインターバンク市場の利回りの急激な上昇は期待されていないため、この期間の債券利回りの状況は概ね平穏であると評価されています。

したがって、現代ロシアにおける証券市場の機能効率の向上は、法律の整備、行政上の障壁の軽減、デリバティブ市場と集団投資市場の発展、コーポレート・ガバナンスの質の向上、民間投資家の魅力の向上、そして投資家の魅力の向上によって達成できる。利益の保護、金融市場における規制の改善、不当行為の抑制と防止、規制の改善、ポジティブなイメージの強化と形成のためのメカニズム。

第 3 章 RF の株式市場の状況: 2014 年から 2016 年の予測。

3.1 ロシア株式市場の状況に関する予測モデルの構築と説明

RTS インデックスのリターンの予測値を決定するために、回帰分析ツールと相関分析ツールを使用して RTS インデックスのリターン値を予測する 3 要素モデルが開発されました。

モデルの開発はいくつかの段階で行われました http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf。

1. 株価指数の収益に影響を与える可能性のある外生要因の特定。

2. 因子の過去の値に関する統計情報の収集。

3. 確率分布が各因子の正規法則に準拠しているかどうかを確認します。

4. 結果として得られる指標を使用して、各因子のペアの線形相関係数 (正規分布) を計算します。

5. 結果の指標と有意な相関がある因子を説明変数に追加します。

6. モデルの最終的な形成。

7. モデルの有意性をチェックする。

8. 因子の多重共線性を防ぐための、すべての変数のペア相関の部分係数の計算。

モデルを構築する過程で、次のマクロ経済的要因が考慮されました。

- 経済におけるポートフォリオ海外投資の成長率。

- マネーサプライの増加率。

- ロシア連邦中央銀行の借り換え金利の変化率。

- GDP成長率（実質）。

- 原油価格の伸び率（NYMEX）。

- 金価格の上昇率。

- 預金金利の変化率。

- ローン金利の変化率。

上記の要因のうち、結果として得られる指標と相関関係があり、ゼロとは大きく異なる要因が 3 つだけ選択されました。 その中で：

- 原油価格の上昇率。

- 非現金通貨供給量の増加率。

- GDP成長率。

3.2 ロシア株式市場の予測の作成

モデルで使用されたすべての成長率は、2005 年から 2013 年までの四半期期間にわたって取得されました。 月単位ではなく四半期間隔を選択したのは、ほとんどのマクロ経済指標について月単位の統計が欠如しているためです。 RTS インデックスの収益率は、次の式を使用して決定されました。

y = ln(RTS1/RTS0)?4 , (1)

ここで、y は RTS インデックスの収益性、RTS1、RTS0 はそれぞれ、対象四半期と前四半期の RTS インデックスの最新値です。

式 (1) からわかるように、RTS インデックスの収益率は連続パーセンテージ スキームを使用して計算されます。

石油価格の年間成長率は次の式を使用して計算されました。

x1 = ln(P1/P0)?4 , (2)

ここで、x1 は原油価格の年率上昇率、P1、P0 はそれぞれ今四半期と前四半期のブレント原油 (NYMEX) の終値です。 原油価格の上昇率 (2) は、連続パーセンテージ方式を使用して計算されます。

非現金通貨供給量の年間成長率は、次の式を使用して計算されました。

x2 = ln(DM1/DM0)?4 , (3)

ここで、x2 は年率ベースの非現金マネー供給の増加率、DM1、DM0 はそれぞれ次の四半期と検討中の四半期の初日のルーブルでの非現金マネー供給量です。

非現金通貨供給量の増加率 (3) は、継続金利スキームを使用して計算されました。

年間 GDP 成長率は次の式を使用して計算されました。

x3 = ln(TGDP1/TGDP0)?ty/tq 、 (4)

ここで、x3 は年換算の GDP 成長率、TGDP1、TGDP0 はそれぞれ当四半期と前四半期の実質 GDP 成長率 (1995 年の GDP に対する割合)、ty と tq はその年と四半期の営業日数、それぞれ。

3 つの要素すべてと、時間の経過とともに得られる指標はランダムなプロセス (X1(t)、X2(t)、X3(t)、Y(t)) です。 それらの統計的定常性の仮定を導入しましょう。 次に、各四半期の値 x1i、x2i、x3i、yi はテストのランダムな結果とみなすことができ、ランダム変数の分布パラメーターの不偏で一貫した推定値をサンプリング方法によって決定できます。

確率変数 X1、X2、X3、Y が正規分布している場合、それらの間には線形関係のみが存在します。

確率変数 Y が正規法則に従って分布することを示しましょう。

不偏で一貫したサンプルパラメータ推定値は、経験的データから見つけることができます。 これを行うために、Y 値の範囲を 6 つの等しい間隔に分割し (間隔の数はスタージェスの公式によって決定されました)、その後経験的頻度の値が決定され、次に Y 頻度に基づきます。取得された値では、確率変数の分布が正規になる可能性があります。 分布パラメータの不偏推定値は次のとおりです。

E(Y) = 0.3558、

S2(Y) = 1.4004 。

帰無仮説 H0 を提案します。確率変数 Y には、パラメーター a および y2 (Y ~ N(a; y2)) を持つ正規分布則があります。

有意水準 0.05 で仮説を検定するには、適合度 h2 の基準であるピアソン検定を使用します。 Y が区間に該当する統計的確率と仮説的確率を表に示します。 5.

表 5. Y が区間に該当する統計的確率と仮説的確率

ch2以降

0.05;3 = 7.814728、したがって h2 Ј h2

確率変数 X1 が正規法則に従って分布することを示しましょう。

不偏で一貫したサンプルパラメータ推定値は、経験的データから見つけることができます。 これを行うために、X1 値の範囲を 6 つの等しい間隔に分割し (間隔の数はスタージェスの公式によって決定されました)、その後、経験的周波数の値、次に X1 周波数が決定されました。 取得された値に基づいて、確率変数の分布は正規である可能性があります。 分布パラメータの不偏推定値は次のとおりです。

E(X1) = 0.1543 、

S2(X1) = 0.6227 。

帰無仮説 H0 を提案します。つまり、確率変数 X1 には、パラメーター a および y2 を持つ正規分布則があります (X1 ~ N(a; y2))。

有意水準 0.05 で仮説を検定するには、適合度 h2 の基準であるピアソン検定を使用します。 2 番目の間隔のヒット数は 5 未満であるため、最初の間隔と 2 番目の間隔を組み合わせることをお勧めします。 X1 が区間に該当する統計的確率と仮説的確率を表に示します。 6.

表 6. X1 が区間に該当する統計的確率と仮説的確率

ch2以降

0.05;2 = 5.991465、したがって h2 Ј h2

b;k の場合、仮説 H0 は実験データと矛盾しません。

確率変数 X2 が正規法則に従って分布することを示しましょう。 不偏で一貫したサンプルパラメータ推定値は、経験的データから見つけることができます。 これを行うために、X2 値の範囲を 6 つの等しい間隔に分割し (間隔の数はスタージェスの公式によって決定されました)、その後、経験的周波数の値、次に X2 周波数が決定されました。 取得された値に基づいて、確率変数の分布は正規である可能性があります。 分布パラメータの不偏推定値は次のとおりです。

E(X2) = 0.1543、

S2(X2) = 0.6227 。

帰無仮説 H0 を提案します。つまり、確率変数 X2 には、パラメーター a および y2 を持つ正規分布則があります (X2 ~ N(a; y2))。

有意水準 0.05 で仮説を検定するには、適合度 h2 の基準であるピアソン検定を使用します。 2 番目の間隔のヒット数は 5 未満であるため、最初の間隔と 2 番目の間隔を組み合わせることをお勧めします。 X2 が区間に該当する統計的確率と仮説的確率を表に示します。 7。

表 7. X2 が区間に該当する統計的確率と仮説的確率

ch2以降

0.05;3 = 7.814728 したがって、h2? ch2

b;k の場合、仮説 H0 は実験データと矛盾しません。

確率変数 X3 が正規法則に従って分布することを示しましょう。

一般に、時系列が厳密には定常ではないことは経験的データから明らかです。 明らかに、GDP 成長率が最も顕著になるのはどの年の第 3 四半期であり、最も深刻な低下は第 1 四半期です。

したがって、分散が等しい場合でも、確率変数の数学的期待値は四半期数に依存します。 時系列を定常的な形式にして、季節要因の影響を平準化してみましょう。

シリーズの季節調整済みレベルを表に示します。 4.

これらは次のアルゴリズムを使用して計算されました。

ここで、j 四半期の GDP 成長率の平均値は、

k 年 j 四半期の GDP 成長率 E(X3) は、グループ化された変動系列のデータから計算された確率変数 X3 の平均値です。

季節性指数の計算結果を表に示します。 8.

	第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期

調整された系列レベルの値は、次の式を使用して取得されます。

不偏で一貫したサンプルパラメータ推定値は、経験的データから見つけることができます。 これを行うために、修正された X3 値の範囲が 6 つの等しい間隔に分割され (間隔の数はスタージェスの公式によって決定されました)、その後、経験的周波数の値、次に X3 周波数が決定されました。 取得された調整値に基づいて、確率変数の分布は正規である可能性があります。 分布パラメータの不偏推定値は次のとおりです。

S2(X3) = 0.1074。

帰無仮説 H0 を提案します。つまり、確率変数 X3 には、パラメーター a および y2 を持つ正規分布則があります (X3 ~ N(a; y2))。

有意水準 0.05 で仮説を検定するには、適合度 h2 の基準であるピアソン検定を使用します。 X3 が区間に該当する統計的確率と仮説的確率を表に示します。 9.

表 9 X3 が区間に該当する統計的確率と仮説的確率

したがって、h2 = 4.533912 となります。

h2 0.05;3 = 7.814728、つまり h2 Ј h2 b;k であるため、仮説 H0 は実験データと矛盾しません。

確率変数 X1、X2、X3、Y には正規分布則があるため、それらの間の関係は線形のみとなり、重線形回帰モデルは次のように表すことができます。

yi = в0 + в1x1i + в2x2i + в3x3i + еi 、 (8)

ここで、b0、b1、b2、b3 は未知のパラメータ、ei は外乱 (ランダム誤差) です。

または行列形式で:

このモデルのサンプル推定量は次の方程式です。

yi = b0 + b1x1i + b2x2i + b3x3i + ei (9)

またはマトリックス形式で

線形代数の要素と最小二乗法を使用して、未知のパラメータ b のベクトルを決定します。

b0 = -1.07296; b1 = 0.50645; b2 = 3.16038;

得られた結果は経済的な観点から理解できます。 原油価格が上昇すると、後知恵で計算した将来の原油価格が高くなる確率が高まります。 これにより、ロシアの燃料およびエネルギー会社の期待収益が増加し、その結果、ラムザエフ E.P. の燃料およびエネルギー事業の公正価値が増加します。 証券市場は金融市場// 経済科学の不可欠な部分です。 - 2011. - No. 77. - P. 47-50.. 燃料およびエネルギー企業の市場価値は、RTS 指数の時価総額の大きな部分を占めています。 非現金マネーの供給量の増加は、機関投資家や企業の投資活動の増加につながり、当然のことながら株式市場の成長にも寄与します。

したがって、不確実性要因の特定の値に対する Y の数学的期待は、次の式を使用して計算できます。

E(Y)i = -1.07296 + 0.50645 ? x1i + 3.16038 ? x2i - 0.0182 ? ×3i。 (10)

このモデルの重相関係数 R

このモデルの決定係数 R2

選択した因子の変動性によって、従属変数の変動性の約 42% が説明されると結論付けることができます。

Fisher-Snedecor F 検定を使用して、有意水準 b = 0.05 での回帰式の有意性を確認します。

決定係数 R2 が既知の場合、回帰式の有意性の基準は次のように記述できます。

F = R2?(n - p - 1) / ((1 - R2) ?p) > Fb;k1;k2 , (11)

ここで、k1 = p、k2 = n - p - 1; p - 説明変数の数。 n はサンプル内の要素の数です。

このモデルの場合:

F0..05;3;31= 2.9113。

F > Fb;k1;k2 であるため、重回帰式は重要です。

モデルは多因子であるため、予測の信頼性を確保するには、因子の多重共線性をチェックする必要があります。 説明変数は独立した確率変数である必要があります。 この目的のために、因子のペア相関のサンプル部分係数が計算され、その値が

rx1x2 = 0.0727; rx1x3 = -0.0314; rx2x3 = 0.1029。

計算からわかるように、部分ペア線形相関のサンプル係数は、すべての説明変数について 0.7 よりもはるかに小さくなっています。 因子の多重共線性は存在しないと主張することができます。

数学的期待値 Ex0(Y) の信頼区間は次の形式になります。

yX0 - t1-b;n-p-1?sYx ? EX0(Y)? yX0 + t1-b;n-p-1?sYx、(12)

ここで、sYx は、説明変数の変動の結果としての従属変数の変動性を特徴付けます。

従属変数 y0 の個々の値の信頼区間は次の形式になります。

yX0 - t1-b;n-p-1?sY0 ? y0 ? yX0 + t1-b;n-p-1?sY0, (13)

ここで、sY0 は、説明変数の変動の結果として、およびモデルで考慮されていないランダム要因の影響下での従属変数の変動性を特徴付けます。

2010年までのロシア連邦の社会経済発展の予測に含まれる要素の値に基づいて、RTS指数の値を予測してみましょう。この文書は、GDP成長率と価格の予測値を決定します。石油1バレル。

2014年のGDP成長率は106.5％、2015年は106.1％、2016年は106.0％となる。

したがって、2014 年の GDP の対数成長率は 6.3%、2015 年は 5.9%、2016 年は 5.8% となります。

2014年の原油1バレルの価格は55ドル、2015年は53ドル、2016年は52ドルとなる。

したがって、2014 年の石油価格の年間対数成長率は 10.35%、2015 年は 3.70%、2016 年は 1.9% となります。

時系列を分析し、傾向線の方程式を見つけることによって、非現金マネーサプライの予測成長率を決定します。

非現金マネーサプライのダイナミクスとトレンド関数グラフを図に示します。 1.

米。 1. 非現金通貨供給のダイナミクス

米。 2. 2014 ～ 2010 年の RTS 指数の予想リターン。

3.3 ロシア株式市場予測の検証

傾向線の方程式は次のように書くことができます。

Y =195.98?e0.0922x、

ここで、Y は非現金通貨供給額です。 x - 2005 年の第 2 四半期からの計算開始時の四半期番号。

近似の品質は非常に高くなります (R2 = 0.9945)。

したがって、非現金マネーの供給額は、2014 年 1 月 1 日時点で 8 兆 5,887 億 9 千万ルーブル、2015 年 1 月 1 日時点で 12 兆 4,193 億 7,000 万ルーブル、2016 年 1 月 1 日時点で 12 兆 4,193 億 7,000 万ルーブルと決定されます。 17兆9,583億9,000万ルーブル、2010年1月1日時点で25兆9,678億ルーブル。

2014 年の非現金通貨供給量の対数年間成長率は、2015 年から 2010 年にかけて 32.42% です。 年間 36.88% に相当します。

予測モデルを適用した結果、2014 年の RTS 指数の予測 (サンプル) リターンが計算され、10.19% に等しくなります。

確率 0.6 の期待収益は -28.08% から 7.69% の範囲にあります。 確率 0.6 では、2014 年の RTS 指数のリターンは -71.76% から 51.37% の範囲になります。

予測モデルを適用した結果、2015 年の RTS 指数の予測 (サンプル) リターンが計算され、7.28% に等しくなります。

確率 0.6 の期待収益は -10.1% から 24.65% の範囲にあります。 確率 0.6 では、2015 年の RTS 指数のリターンは -54.23% ～ 68.79% の範囲になります。

予測モデルを適用した結果、2016 年の RTS インデックスの予測 (サンプル) リターンが計算され、8.19% に等しくなります。 確率 0.6 の期待収益は -9.07% から 25.45% の範囲にあります。

結論

現代の株式市場は、投資資金を呼び込むための最も強力なツールの 1 つとして、参加者に資産管理における高度な専門性を要求します。 現代の理論と実践が示すように、市場で取引される株価、通貨、その他の在庫資産を分析および予測するための強力な装置がなければ、株式市場で効果的な作業を行うことは不可能です。

現代の金融理論には、数学や統計と組み合わせて、金融資産の価格の動きを説明するいくつかのよく知られたモデルがあります。 現在、投資分析には、テクニカル分析、ファンダメンタルズ分析、および「学術的」分析 (株式市場計量経済学) の 3 つの形式が存在します。

テクニカル分析は、そのシンプルさと使いやすさにより、ほぼ 100 年にわたって株式市場で最も人気のある意思決定方法の 1 つです。 ただし、彼の方法は多くの場合非常に効果的ですが、厳密には科学的ではなく、効果的に適用するには多くの経験と少しの直感が必要です。

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株式市場

予測とは、オブジェクトまたはその個々の要素の将来の発展に関する専門家および一般投資家の科学的根拠に基づく判断、および特定のオブジェクトの特定の状態を達成するための方法、タイミング、および代替方法に関する判断を指します。 証券市場の予測は、企業の株式への投資の見通し、特定の業界の状況、優先事項を判断するために必要です。

その可能性についてはいくつかの理論があります。 その 1 つは効率的市場仮説です。これによれば、証券の価格にはすべての情報がすでに考慮されており、予測を行うことに意味はありません。 この仮説はランダム ウォーク理論によって継続され、この理論によれば、情報は既知 (予測可能な) と予期せぬ (新しい) という 2 つの主要なカテゴリに分類されます。 予測可能な情報がすでに価格に含まれている場合、価格にはまだ新しい情報はありません。 予測不可能な情報の特性の 1 つは、そのランダム性と将来の価格変化のランダム性です。 効率的市場仮説における価格変動を説明する予期せぬ新たな情報の到着である。 ランダムウォーク理論は、価格変動がランダムであるという前提でこれを補完するだけです。

証券市場を予測する手法

現在、プロの参加者はさまざまな方法を使用しています 株式市場の予測、主なものは次のとおりです。

1. エキスパートのメソッド。 ここで、Delphi メソッドに焦点を当てます。その本質は、さまざまな専門家の評価と意見を収集し、その後の単一の評価に一般化することです。 この手法を用いて市場を予測する場合、その分野に精通した専門家集団（銀行、プロ投資家、アナリストなど）を選定し、調査やアンケートを実施し、得られた情報を集約する必要があります。株式市場の現状。
2. 研究対象のモデルの形成に基づく経済的および数学的方法。 このモデルは、特定の条件下での株式市場の発展経路を反映する特定のスキームです。 最適化モデルも非常に重要です。さまざまな種類の制限を含む連立方程式と、最適性基準 (関数型) と呼ばれる方程式です。 その助けを借りて、特定のインジケーターに対する最適なソリューションが見つかります。
3. 長期的な証券市場のパターンの探索に基づいた論理モデリングの方法。 このグループには、シナリオ手法 (イベントの結果の順序を記述し、データベースを作成する)、 株式市場の予測モデルおよび類推方法に従って。
4. 統計的手法。 さまざまなインデックス (混合、拡散) の構築、数学的期待、分散値の計算、内挿、共分散、外挿に基づきます。
5. ファンダメンタルズ分析。 企業の生産指標と財務指標の分析に基づいて、有価証券の株式市場価値を予測する方法。 専門家はファンダメンタルズ分析を使用して、企業の現状とその活動の収益性を判断します。 純利益、収益、企業の純資産、EBIDA、キャッシュフロー、負債、生産指標、配当金などの財務指標が分析されます。

テクニカル分析。 株式市場の予測手法, 過去の価格変動の分析に基づいています。 テクニカル分析には多数の手法とツールが含まれていますが、それらはすべて 1 つの前提に基づいています。つまり、トレンドを強調し時系列を分析することで、価格の動きを予測できるということです。 取引量やその他の統計情報も使用されます。 ほとんどの場合、テクニカル分析手法は、自由に変化する為替価格を分析するために使用されます。

証券取引所における有価証券の価格は、企業の資本の実質コスト (将来性) と需要と供給の比率という 2 つの要素で構成されます。 一方で、発行組織の業績が良いほど、証券の収益性が高くなり、リスクが低くなり、為替レートの上昇を引き起こします。 一方、単純な市場の法則が適用され、証券の需要が高まるほど、証券の価格も高くなります。

これらの要因は異なる方向性を持つ可能性があります。 したがって、企業は繁栄する可能性がありますが、供給が多すぎて需要が低すぎるため、株価は安くなります。

最初の要因は、企業および業界の現在および将来の財務状況を考慮したものであり、その根底にあるものは次のとおりです。 ファンダメンタルズ分析株式市場。 2 つ目は、証券価格の動きのみを評価するもので、次のような場合に使用されます。 テクニカル分析。 これらの株式市場予測方法は、短期または長期の株価の動きを予測します。

株式市場のテクニカル分析

それらの。 株式市場分析は 18 ～ 19 世紀に登場しました (いわゆる「日本のローソク足」)。 以前は、投資家が企業の財務状況に関する情報にアクセスできなかったときは、外部指標 (主に為替レートの動向) に注目するしかありませんでした。 この方法を使用すると、短期的な価格の大幅な増減を予測できますが、レートに影響を与える可能性のあるすべての要因をカバーしているわけではありません。

アナリストが自由に使えるのは資産価格チャートだけです。 株式市場のテクニカル分析のためのプログラムもそれらに基づいて動作します。 最も人気のあるプログラムは MetaStock です。 一部のブローカーやプラットフォームは独自のソフトウェアを開発しています。

ロシアおよび世界の株式市場のテクニカル分析は、次の 3 つの原則に基づいています。

1. 現在の価格は、それに影響を与える可能性のあるすべての要因 (企業の状態、業界、市場など) で構成されているため、トレーダーはそれらを調査する必要がありません。

3. すべては繰り返されます。 遠い昔と同じように、価格は心理的要因に影響され、市場は強気、弱気、または中立的な傾向のいずれかによって支配される可能性があります。

株式市場のファンダメンタルズ分析の特徴

ファンダメンタル分析の普及には 2 つの前提条件があります。 1つ目は、それらの精度の欠如です。 株式市場分析。 相場を評価する際、トレーダーは必ずしもトレンドを正確に追跡できるわけではありません。また、新規発行会社に関しては、これはまったく不可能です。株式にはダイナミクスがありません。

2 番目の前提条件は、証券取引所に関する新しいルールの出現です。 最近では有価証券の発行会社に財務諸表の公表が義務付けられています。 これは、投資家が特定の銘柄に有利な決定を下す際に分析するものです。

投資家の仕事は、資産の実際の価格を決定し、将来のその動きを予測することです。 アナリストは、業界および市場全体の文脈で企業自体の状況を評価し、過小評価されている証券と過大評価されている証券を特定します。