Малкина М.Ю.доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории и методологии, руководитель Центра макро- и микроэкономики, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация mmuri@yandex.ru https://orcid.org/0000-0002-3152-3934 SPIN-код: 5055-0218
Яковлева Е.К.аспирантка кафедры финансов и кредита, Нижегородский институт управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Нижний Новгород, Российская Федерация yakov-ekaterina@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Факторы, оказывающие влияние на динамику курсовой стоимости акций российского фондового рынка. Цели. Выявление факторов, определяющих стоимость акций российских эмитентов, и оценка степени их влияния. Построение регрессионной модели для акций компании «Акрон», проверка полученной модели на соответствие критериям качества и объяснение полученных результатов. Методология. Использован корреляционно-регрессионный анализ с устранением сезонной составляющей и приведением временных рядов к стационарному состоянию. При построении регрессий использовался метод наименьших квадратов с коррекцией стандартных ошибок на робастность. Для устранения выявленной автокорреляции остатков было осуществлено авторегрессионное преобразование Кохрана—Орката, а также применена поправка Прейса—Винстена. Результаты. Определены девять отраслевых и макроэкономических факторов, влияющих на курсовую стоимость акций рассматриваемой компании. Построены три альтернативные модели, соответствующие всем критериям качества, в которых коэффициенты регрессии интерпретированы как показатели эластичности курса акций компании «Акрон» по выбранным факторам. Выводы. Наиболее значимые факторы для акций компании «Акрон»: индекс РТС, курс доллара, объем коммерческих перевозок грузовым транспортом (без трубопроводного) и производство минеральных удобрений. Построенные уравнения регрессии позволяют прогнозировать будущий курс акций.
Ключевые слова: курсовая стоимость акций, корреляционно-регрессионный анализ, метод наименьших квадратов, авторегрессионное преобразование, модель Кохрана—Оркатта
Список литературы:
Горбунова Н.А. Использование методов интегральной оценки для анализа инвестиционной привлекательности акций // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. 2016. Т. 2. № 2. С. 47—54. URL: Link
Аленинская Е.И., Рябов Ю.П. Применение сравнительного подхода к оценке стоимости акций на основе фундаментального анализа: поиск наиболее привлекательных для инвестирования акций в нефтегазовом секторе России // Социально-экономические явления и процессы. 2013. № 5. С. 23—30. URL: Link
Когденко В.Г. Фундаментальный анализ компании: особенности и ключевые индикаторы // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 33. С. 2—16. URL: Link
Трифонов А.Ю., Крицкий О.Л., Бельснер О.А. Модель динамических корреляций: общее приложение к исследованию финансовых рынков // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 39. С. 58—62. URL: Link
Локтионова Е.А. Особенности применения методов оценки рыночной стоимости акций по отношению к различным группам акций // Известия Иркутской государственной экономической академии (Байкальский государственный университет экономики и права). 2013. № 1. С. 7. URL: Link
Мусин А.Р. Экономико-математическая модель прогнозирования динамики финансового рынка // Статистика и экономика. 2018. Т. 15. № 4. С. 61—69. URL: Link
Курочкина И.П., Чудинова Т.В. К вопросу о методике оценки и прогнозирования стоимости ценных бумаг на фондовом рынке // Статистика и экономика. 2012. № 2. С. 144—147. URL: Link
Заболотний А.А. Факторная модель как инструмент прогнозирования курса фондового индекса // Транспортное дело России. 2013. № 5. С. 205—208. URL: Link
Федорова Е.А., Панкратов К.А. Моделирование волатильности фондового рынка в период кризиса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 37. С. 21—30. URL: Link
Анкудинов А.Б., Ибрагимов Р.М., Лебедев О.В. Экстремальные колебания российского фондового рынка и их последствия для управления и экономического моделирования // Прикладная эконометрика. 2017. № 1. С. 75—92. URL: Link
Иванченко И.С. Методы тестирования эффективности финансового рынка // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. № 21. С. 58—68. URL: Link
Буянова Е.А., Саркисов А.Р. Формирование инвестиционного портфеля на российском рынке акций при помощи непараметрического метода — искусственных нейронных сетей // Корпоративные финансы. 2017. Т. 11. № 3. С. 100—110. URL: Link
Краснов М.А. Метод предсказания динамики финансовых временных рядов в инвестировании // Terra Economicus. 2009. Т. 7. № 1-2. С. 93—98. URL: Link
Малкина М.Ю., Яковлева Е.К. Анализ факторов роста курсовой стоимости акций российских компаний (на примере ПАО «Уралкалий») // Региональная экономика: теория и практика. 2019. Т. 17. № 1. С. 183—200. URL: Link
