Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Ценовая конъюнктура акций на фондовом рынке как объект статистического изучения 10
1.1. Развитие рынка акций в России 10
1.2. Организация торгов акциями на ММВБ 25
1.3. Анализ статистики ценовой конъюнктуры акций на фондовом рынке 40
Глава 2. Методика статистического анализа взаимосвязи сегментов рынка акций 49
2.1. Методический подход к сегментации рынка акций на основе кластер-анализа 49
2.2. Методика анализа взаимосвязи динамики цен акций 54
2.3. Методика определения инвестиционно привлекательной акции в сегменте 63
Глава 3. Применение анализа взаимосвязи сегментов рынка акций при планировании инвестором своих операций на рынке акций ММВБ в период с мая по июнь 1999 года 70
3.1. Исходные данные 70
3.2. Сегментация рынка акций и оценка инвестиционной привлекательности акций, входящих в сегмент 74
3.3. Прогнозирование цен акций в техническом анализе 87
Заключение 110
Литература 116
Приложение 1 122
- Организация торгов акциями на ММВБ
- Анализ статистики ценовой конъюнктуры акций на фондовом рынке
- Методика определения инвестиционно привлекательной акции в сегменте
- Сегментация рынка акций и оценка инвестиционной привлекательности акций, входящих в сегмент
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В современной рыночной экономике одним из механизмов сохранения и привлечения капитала служит рынок акций. На нем денежные средства переходят от владельцев к нуждающимся путем покупки - продажи акций. Собственник акции (лицо, полностью реализующее права владения, пользования и распоряжения акцией) получает доход от начисленных на нее дивидендов, а в случае продажи акции — доход от разницы между ценой ее продажи и приобретения.
Российский рынок акций еще молод. Но уже сейчас инвестор сталкивается с многообразием обращающихся на нем активов. С одной стороны это хорошо - у инвестора существует большой выбор места приложения капита-'<^Ц ла. С другой стороны инвестору требуется много времени и большие материальные ресурсы для определения наиболее инвестиционно привлекательных акций, а значит, затруднен процесс принятия решения о вложении денежных средств в акции. В этой связи сегодня актуальна задача разработки научно обоснованной методики, которая позволила бы инвестору обозреть весь рынок акций и выбрать наиболее привлекательные инструменты с целью получения в будущем дохода по ним. Ее созданию посвящена настоящая работа. В основе методики предлагается использовать статистические методы анализа взаимосвязи сегментов рынка акций. Все вышесказанное и обусловило выбор темы, актуальность в научном и практическом плане диссертационного \) исследования "Статистический анализ взаимосвязи сегментов рынка акций".
Цель и задачи исследования. Главной целью настоящего исследования является создание методики анализа взаимосвязи сегментов рынка акций, которая помогла бы инвестору получать в краткосрочной перспективе доход от операций по покупке - продаже акций.
При этом поставлены и решены исследователем следующие задачи:
разбиение рынка акций на сегменты (части), состоящие из рынков конкретных акций с приблизительно одинаковым поведением цены;
определение характерной (представительной) акции для каждого полученного сегмента. В дальнейшем она будет служить эталоном для оценки инвестиционной привлекательности других акций внутри своего сегмента;
определение в сегменте потенциально наиболее привлекательных для инвестора акций;
краткосрочный (на один день) прогноз цены акций, потенциально привлекательных для инвестора. Для решения вышеперечисленных задач использовалось современное научно-методическое обеспечение, включая такие экономико-математические и статистические методы, как корреляционный, кластерный и регрессионный анализы.
Одним из ограничений при разработке методики было требование к легкости ее воспроизводства инвестором при исследовании рынка акций. С этой
целью использовались пакеты прикладных программ (111111) доступные большинству пользователей компьютеров.
Апробация разработанной методики осуществлялась на данных по рынку акций Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ).
Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступают ликвидные акции ведущих российских эмитентов, предметом исследования -дневные средневзвешенные цены акций.
Методологическая база исследования. Методологической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных специалистов по финансовому менеджменту, техническому анализу, статистике, машинной обработке данных. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ "ОЛИМП", Microsoft Excel 97. Их выбор обусловлен доступностью для инвесторов - потенциальных пользователей методики поиска инвестором акций наиболее привлекательных для вложений в краткосрочной перспективе денежных средств, разработанной в настоящей диссертационной работе.
Информационная база исследования. Для написания работы использовались материалы периодической печати, официальные статистические материалы ММВБ, Банка России, юридической базы данных " Гарант", а также данные, полученные с Интернет - серверов Центрального банка Российской Федерации (Банка России или ЦБ РФ), Российской торговой системы (РТС), Московской фондовой биржи (МФБ).
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа, позволяющей инвестору систематизировать знания о рынке финансовых инструментов путем его сегментации, изучить взаимосвязь между сегментами рынка акций, выбрать акции, потенциально привлекательные для инвестиций, построить модель прогноза их будущей цены и предсказать ее.
В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:
Сегментирование рынка акций с использованием инструментов статистического анализа цены акций;
Определение характерной (представительной) акции для каждого полученного сегмента;
Определение в сегменте акций, потенциально наиболее привлекательных для инвестора;
Краткосрочный (на один день) прогноз цены акций, потенциально привлекательных для инвестора.
Практическая значимость результатов исследования. Представленная в работе методика может использоваться инвестором на рынке акций при формировании плана своего поведения. Ее доступность и легкость в практическом применении основывается на наличии стандартных пакетов прикладных программ для ЭВМ (ОЛИМП, Excel), автоматизирующих необходимые операции.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и двух приложений.
Во введении обосновывается актуальность темы, определяется цель и за-дачи исследования, характеризуется научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе "Ценовая конъюнктура акций на фондовом рынке как объект статистического изучения" рассматриваются виды ценных бумаг, типы акций, роль и значение рынка акций в экономике, а также организация рынка акций на ведущей российской биржевой площадке - Московской межбанковской валютной бирже (ММВБ), применение и развитие статистики рынка акций в России.
Во второй главе "Методика статистического анализа взаимосвязи сег-А ментов рынка акций" содержится описание алгоритма сегментации рынка акций на основе анализа взаимосвязи рынков конкретных акций (элементарных сегментов), определение характерной для сегмента акции, выявление потенциально привлекательных для инвестиций акций внутри сегмента.
В третьей главе "Применение анализа взаимосвязи сегментов рынка акций при планировании инвестором, своих операций на рынке акций ММВБ в период с мая по июнь 1999 г." приводится с использованием фактических результатов торгов на ММВБ реализация алгоритма сегментации рынка и выявления потенциально привлекательных для инвестиций акций внутри сегмента. По этим акциям строятся ценовые прогнозные модели с использова-Щ нием методов технического анализа, включая модели авторегрессии.
Заключение содержит основные выводы диссертационной работы.
В главе "Литература" и в приложениях приведены соответственно перечень литературы, использованной при написании автором диссертации, а также результаты работы программ Excell и "ОЛИМП".
Работа была выполнена на кафедре "Математическая статистика и эконометрика" Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Организация торгов акциями на ММВБ
В России рынок акций представлен как организованным рынком, так и неорганизованным.
Среди крупнейших организаторов рынка акций следует выделить Московскую межбанковскую валютную биржу (ММВБ), Российскую торговую систему (РТС) и Московскую фондовую биржу (МФБ). Наибольший интерес как массового (физического лица), так и институционального (юридического лица) инвесторов представляет ММВБ. По организационно-правовой собственности биржа является закрытым акционерным обществом (ЗАО). Оно было учреждено 9 января 1992 г. и первоначально проводило торги только по доллару США. В последующие годы количество торгующихся на ней валютных контрактов увеличивалось. В августе 1999 года на ММВБ заключаются сделки по 11 иностранным валютам со сроками поставки в день заключения сделки, на следующий день, через день и через два дня после заключения сделки. Конверсионные операции проводятся как по отношению иностранных валют к российскому рублю (российский рубль за доллар США, ЕВРО, японскую йену и т. д.), так и между собой (например, доллар США за немецкую марку).
18 мая 1993 на ММВБ состоялся первый аукцион по государственным бескупонным краткосрочным облигациям (ГКО). Со следующего дня по ним начались вторичные торги. В дальнейшем список торгующихся государственных ценных бумаг расширился: в него вошли облигации федерального займа с переменным купоном (ОФЗ-ПК), облигации федерального займа с постоянным доходом (ОФЗ-ПД), облигации федерального займа с фиксированным доходом (ОФЗ-ФД). В период с 1994 года по 1995 год ММВБ была создана межрегиональная торговая система, представительства которой по сей день находятся в крупнейших финансово - промыш ленных центрах: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Самара, Нижний Новгород, Ростов-на-Дону, Владивосток, Екатеринбург [34. ]. 22 сентября 1996 г. на бирже состоялись первые торги срочными инструментами. Сначала на них обращались расчетные фьючерсы на доллар США и ГКО, потом (в 1997 г.) - расчетные фьючерсы на сводный фондовый индекс ММВБ (СФИ ММВБ) и фьючерсы с поставкой на обыкновенные акции РАО "ЕЭС России", НК "ЛУКОЙЛ". 25 марта 1997 года состоялись первые торги акциями.
Торги акциями на ММВБ и расчеты по их итогам проходят в Секции фондового рынка (СФР) [62. ,48. ] на основании лицензии ФКЦБ N 000-02112-000011 от 22.03.1999, выданной бирже на осуществление деятельности по организации торговли на рынке ценных бумаг; клиринговой деятельности.
СФР представляет собой добровольное объединение профессиональных участников фондового рынка (организаций, имеющих лицензию Федеральной комиссии по рынку ценным бумаг Российской Федерации (ФКЦБ). ФКЦБ действует на основании [64. ] и [47. ]). Для вступления в СФР необходима рекомендация двух ее членов, причем один из них должен быть акционером ММВБ. В компетенцию СФР согласно Положению о фондовом отделе (Секции фондового рынка) ММВБ входит разработка проектов [50., 49., 45., 44., 43., 53., 54. ] и других внутренних документов биржи, необходимых для работы СФР. Проекты вышеуказанных документов утверждает Биржевой Совет ММВБ, который состоит из представителей акционеров ММВБ и действует по поручению собрания акцио неров ММВБ между собраниями акционеров. Контроль за реализацией решений СФР возложен на Дирекцию ММВБ и персонал ММВБ [62. ].
Анализ статистики ценовой конъюнктуры акций на фондовом рынке
Анализ рыночной стоимости акции, ее прогноз, как и анализ развития рынка акций, может быть основан на статистических методах. Применению статистических методов за рубежом уделяется особое внимание: выделяются самостоятельные главы или разделы с соответствующей статистической тематикой в учебниках или в научных исследованиях по рынку ценных бумаг. Действуют национальные стандарты по применению статистических методов при оценке рыночной стоимости акций. За разработку теории составления инвестиционного портфеля с применением статистического анализа Гарри Маркович получил Нобелевскую премию по экономике.
Статистические методы помогают решать различные задачи с большим научным обоснованием. Вполне понятно, что с развитием отечест венного рынка акций его специалистам также не избежать широкого применения статистических методов при анализе и принятии решений.
Основными данными в статистике рынка акций являются характеристики сделки (дата и время заключения сделки, цена, количество проданных - купленных ценных бумаг), а также характеристики заявки на покупку или продажу (дата и время выставления заявки, котировка акции, количество акций выставленных на покупку или продажу, указание на покупку или продажу). На основе этих данных определяются такие показатели, как средневзвешенная, минимальная, максимальная цены акции, цены открытия и закрытия, объем сделок в штуках акций и в стоимостном выражении (в Российской торговой системе в долларах США, на других российских биржах, например Московской межбанковской валютной, Московской фондовой, Санкт-Петербургской валютной биржах и т. д., в рублях) за торговый период (минута, час, день, неделя, месяц, год), фондовые индексы на определенное время и пр.
Важность этой статистической информации нашла отражение в законодательных и других нормативных актах. Так действующее [46. ] обязует организатора торговли в течение торговой сессии раскрывать участникам торгов текущую информацию о сделках с ценными бумагами или финансовыми инструментами, допущенными к обращению через организатора торговли: наименование эмитента, вид, категория (тип) ценных бумаг или наименование финансового инструмента; сумму сделок, совершенных к моменту раскрытия информации; цену одной ценной бумаги или финансового инструмента по последней совершенной сделке; котировки ценных бумаг или финансовых инструментов; значение сводного индекса открытия и значение текущего сводного индекса, рассчитываемые организатором торговли в соответствии с методикой расчетов сводных индексов, утвержденной Федеральной комиссией; иную информацию.
Информация о ценах и количестве ценных бумаг, по которым совершаются сделки через организатора торговли, должна доводиться до каждого участника торгов, участвующего в текущей торговой сессии, немедленно после совершения сделки. По завершении каждого торгового дня организатор торговли обязан не позднее одного часа после его окончания раскрывать следующую итоговую информацию о сделках с допущенными к обращению через организатора торговли ценными бумагами или финансовыми инструментами: общую сумму и количество сделок с ценными бумагами или финансовыми инструментами, совершенных в течение торговой сессии; средневзвешенную цену ценных бумаг эмитента, определенного вида, категории (типа) или финансового инструмента; наименование эмитента, вид, категория (тип) ценной бумаги; наименование финансового инструмента; наибольшую цену спроса и наименьшую цену предложения ценных бумаг и финансовых инструментов за торговую сессию; значение сводного индекса открытия, значение сводного индекса закрытия, рассчитанные организатором торговли в соответствии с методикой расчетов сводных индексов, утвержденной ФКЦБ. Статистические методы определения рыночной цены акции применяются при определении рыночной цены в бухгалтерском учете: при создании резерва под обесценение вложений в ценные бумаги; при переоценке вложений в ценные бумаги; при определении рыночной цены эмиссионных ценных бумаг в целях определения финансового результата от реализации (выбы тия) ценных бумаг. Рыночные цены рассчитываются организаторами торговли согласно [52. ] следующим образом:
О В случае, если в течение торгового дня на дату расчета рыночной цены по ценной бумаге было совершено десять и более сделок через организатора торговли, то рыночная цена рассчитывается как средневзвешенная цена (курс) одной ценной бумаги по сделкам, совершенным в течение торгового дня через организатора торговли.
В случае, если в течение торгового дня по ценной бумаге на дату расчета рыночной цены было совершено менее десяти сделок через организатора торговли (в том числе отсутствие сделок), то рыночная цена рассчитывается как средневзвешенная цена (курс) одной ценной бумаги по последним десяти сделкам, совершенным в течение последних 90 торговых дней через организатора торговли. Q В случае, если по ценной бумаге в течение последних 90 торговых дней через организатора торговли было совершено менее десяти сделок, то рыночная цена не рассчитывается. Если по одной и той же ценной бумаге на дату расчета рыночной цены сделки совершались через двух или более организаторов торговли, то предприятие, организация вправе самостоятельно выбрать организатора торговли для расчета рыночной цены с целью определения финансового результата от реализации (выбытия) ценных бумаг в порядке, установленном пунктом 2 того же распоряжения.
Методика определения инвестиционно привлекательной акции в сегменте
Инвестор, выходя на рынок акций, сталкивается с многообразием обращающихся на нем ценных бумаг. Значительное время у него уходит на изучение ценовой конъюнктуры каждой акции, построения прогнозов. Для его сокращения и снижения трудоемкости процесса принятия инвестиционного решения предлагается воспользоваться следующей методикой.
На первом шаге составляется матрица исходных данных. Индексами столбцов матрицы выступают названия акций, индексами строк матрицы -номер наблюдения за ценами акций (наблюдение ведется по всем акциям одновременно и равномерно по времени), элементами матрицы - цены акций. Со статистической точки зрения лучше, чтобы количество наблюдений было не меньше 15. Из матрицы сразу исключаются данные тех акций, по которым хотя бы одно наблюдение отсутствует или цена не была определена.
На втором шаге группируются акции по степени коррелированное (связанности) изменений их курсов во времени и выделяется внутри каждой полученной группы акция, у которой наблюдается наиболее сильная корреляция курса с другими курсами акций.
Для измерения тесноты связи используется парный линейный коэффициент корреляции, который определяется по формуле 1.2. (далее в работе рассматривается только он, поэтому для удобства будем называть его сокращенно - коэффициент корреляции). Из его названия явствует, что он служит мерой связи только для линейной зависимости между двумя признаками. По рассчитанным всевозможным коэффициентам корреляции между акциями, представленными в матрице исходных данных, составляется корреляционная матрица. Индексами строк и столбцов сформированной матрицы служат названия акций. Далее путем вычитания из единицы значения соответствующего элемента корреляционной матрицы - коэффициента корреляции - из корреляционной матрицы формируется матрица расстояний. Очевидно, что если во времени между курсами акций наблюдается сильная положительная линейная связь, т. е. коэффициент корреляции близок к единице или ей равен, то в матрице расстояний элемент, стоящий на пересечении строки и столбца этих же акций, по значению будет положительным и близким к нулю или равным нулю. Максимальное значение, которое может принять элемент полученной матрицы расстояний, равняется двум. Это происходит в случае, когда коэффициент корреляции между курсами двух акций равен минус единице [1-(-1) = 2].
В качестве условия попадания акции в одну группу (один сегмент или кластер) с другими акциями используется следующее: максимальное расстояние между всеми акциями вновь образованного сегмента не превышает порогового критерия, заданного исследователем.. Пороговый критерий может принимать значения от 0 до 0,3 включительно. Исследователю целесообразно выбрать внутри указанного интервала такое значение порогового критерия, которое его устраивало, и чтобы оно, вычтенное из единицы, равнялось значению коэффициента корреляции, значимому для временного ряда исходных наблюдений.
Условие на ограничение максимального расстояния между элементами кластера учитывается при формировании кластеров в одном из методов кластер - анализа - методе "дальнего соседа" - который применяется в данном случае для разбиения рынка акций на сегменты.
Сформированные сегменты рынка акций обладают следующим свойством: изменения цен акций внутри сегмента (если сегмент не является простым, то есть не состоит из одной акции) линейно зависимы. Эта зависимость легко описывается с помощью линейного уравнения регрессии. Причем доля необъясненной уравнением регрессии дисперсии цены акции будет сравнительно малой, по сравнению с объясняемой долей. Вопрос заключается в том, на сколько равнозначно выбирать любую акцию из сегмента и судить по изменению ее цены о динамике цен других акций, входящих в этот же сегмент?
Для получения ответа на него применим свойство квадрата коэффициента линейной корреляции: его равенства доли объясняемой дисперсии при построении уравнения линейной регрессии одной переменной на другую. Воспользуемся им для построения критерия, который введем как
Сегментация рынка акций и оценка инвестиционной привлекательности акций, входящих в сегмент
Используя исходные данные по средневзвешенным ценам акций из таблицы (см. таб. 3.1.) рассчитаем коэффициенты корреляции по формуле 2.2. и запишем их в таблицу 3.2. "Матрица коэффициентов корреляции".
Сгруппируем значения коэффициентов корреляции, находящихся в таблице 3.2 ниже главной диагонали, в интервалы с шагом 0,05, начиная от 0,30 до 1,00 (левая граница интервала не включается в интервал). Частота попадания коэффициентов корреляции в указанные интервалы представлена на рисунке 3.1.
Число анализируемых коэффициентов корреляции равно 78 ([13-1] 13:2). Из них 43 коэффициента корреляции или 55% от их общего чис- ЩИ ла больше 0,70. Таким образом, между анализируемыми средневзвешенными ценами акций наблюдается высокая коллинеарность (линейная зависимость). Значит, используя это явление можно попробовать сгруппировать акции по степени связанности изменения их средневзвешенных цен во времени. По формуле 2.3. найдены элементы матрицы расстояний, которые содержатся в таблице 3.3.
Используя полученную матрицу расстояний и алгоритм метода "дальнего соседа" построим иерархическую классификацию акций. Применение алгоритма содержится в Приложении 2, а графически оно пред-ставлено на рисунке 3.2.
На рисунке 3.2. видно, что в зависимости от критерия общности, заданного исследователем мы можем выделить различное количество отличающихся друг от друга по составу сегментов рынка акций. Количество сегментов может совпасть с количеством акций, если критерий группирования равен 0. Можно сформировать один сегмент, если критерий общности задать больший или равный 0,693. Но главной задачей сегментации рынка акций в нашем случае является группировка акций в сегменты на основе их сильной положительной корреляции между собой. На практике принято считать, что корреляция является сильной, если коэффициент больше по абсолютному значению 0,7. Учитывая наше условие - условие сильной положительной корреляции - рассчитаем критерии общности. Он составит 1-0,7=0,3. Т. е. будем считать, что если расстояние между объектами больше 0,3, то они значительно удалены друг от друга. Из рисунка 3.2. следует, что при критерии общности равном 0,3 рынок исследуемых акций состоит из трех сегментов. Их состав представлен в таблице 3.4.
Для выявления среди акций, входящих в сегмент, характерной акции воспользуемся критерием К, который рассчитаем по формуле 2.14. Результаты расчетов критерия К представлены в таблице 3.5.
Из таблицы 3.5. следует, что в каждом кластере (сегменте) можно выделить по одной акции (далее в работе они называются характерными акциями), средневзвешенная цена которой наилучшим образом (по критерию К) определяет математическое ожидание средневзвешенных цен Российской Федерации" - сильная взаимосвязь. Возникает вопрос: как можно объяснить этот случай? Эти акции образовали группы, элементы которых слабее коррелируют с элементами других групп, чем друг с другом. А акции РАО "ЕЭС России"-ап и "Сберегательного банка Российской Федерации"-ао образуют как бы мостик между сегментами.
Коэффициент корреляции сообщает исследователю только о наличии взаимосвязи между изучаемыми переменными. Но постоянно возникает необходимость описать эту взаимосвязь в виде математической модели с целью выяснить как количественно изменится одна переменная при изменении другой переменной.
Построим уравнения регрессии ежедневных средневзвешенных цен характерной акции сегмента на соответствующие средневзвешенные цены других акций, входящих в этот же сегмент. Необходимые для этого данные: математические ожидания и дисперсии (квадраты среднеквадратиче-. ских отклонений) средневзвешенных цен тринадцати исследуемых акций приведены в таблице 3.7.
Используя значения из таблицы 3.7. в формулах 2.7. были рассчитаны оценки параметров уравнения регрессии, которые содержатся в таблице 3.8.
