Casual
РЦБ.RU
  • Автор
  • Шиян Дмитрий, Доцент Харьковского национального аграрного университета, канд. экон. наук

  • Все статьи автора

Индекс скорости - новый взгляд на динамику фондового рынка

Июль 2008


    С тех пор как в 1896 г. Чарльз Доу в газете The Wall Street Journal опубликовал свой первый индекс, получивший в последствии его имя, фондовые индексы стали символами деловой активность и своеобразными маяками для бизнеса. Сегодня даже человек, далекий от вопросов фондового рынка, может быть в курсе изменения основных фондовых индикаторов, прослушивая новости обычных телевизионных программах.

    В научной среде продолжаются дискуссии о различных аспектах исчисления индексов, а также факторах, определяющих их значение и влияние на экономическую стабильность1. В этой связи особый интерес представляет вопрос о том, на что именно обращают внимание инвесторы в информационных сообщениях о динамике фондовых индикаторов. Ответ на данный вопрос кажется очень простым - значения и динамика индексов. Прежде всего их интересует абсолютное или относительное их изменение. В свою очередь, последнее связано с изменением курса акций, включаемых в тот или иной индекс, а также методикой его расчета. Фактически этот принцип остается полностью неизменным со времен опубликования первого фондового индекса.
    Однако вопрос можно рассмотреть под несколько иным углом зрения. В изложенной нами ранее работе2 было предложено анализировать динамические ряды с помощью скользящей скорости. Как подчеркивалось, это позволяет углубить анализ динамических процессов, выявить более четко периоды смены тенденций и дать дополнительную информацию об основных закономерностях в их изменении. Кроме того, можно отметить, что скользящая скорость наряду с абсолютными и относительными изменениями является одним из вариантов характеристики направления движения данных в динамическом ряду. Только делается это именно через оценку средней скорости их приращения за выбранный период.
    Предложенный подход, с нашей точки зрения, можно использовать для оценки не только динамических процессов, но и групповых данных. Как известно, любой фондовый индекс представляет собой совокупность индексов и изменений входящих в его состав акций. Так, Индекс Доу Джонса рассчитывается на основании данных изменения курса акций 30 компаний, а Индекс РТС - 50. Используя данные совокупности, мы можем с помощью определенной трансформации методики расчета скользящей скорости представить изменения любого из фондовых индексов через скорость приращения входящих в его состав акций. Данный процесс можно осуществить, проведя расчет следующим образом.
    На первом этапе абсолютные значения курса акций переводятся в относительные путем расчета базисных или цепных индексов. Этот расчет делается и при вычислении обычных индексов. Объективная необходимость в нем связана с тем, что абсолютные значения курса акций имеют довольно существенные различия, вследствие чего возникает потребность в приведении их к стандартизованному виду.
    На втором этапе полученные значения индексов курса акций ранжируются от минимального к максимальному по совокупности входящих в индекс акций. Такое ранжирование можно производить за любой временной период. В качестве базисного периода нами было решено использовать данные за один день.
    На третьем этапе производится оценка параметров уравнения выбранной функции данных ранжирного ряда индексов. При этом необходимо отдельно оценивать параметры функций по индексам, которые имели положительные значения роста, и по индексам, у которых он был отрицательный. Необходимость этого обусловлена тем, что иначе мы получили бы во всех возможных ситуациях четкий положительный тренд, в то время как реальный первоначальный индекс может изменяться по-разному.
    На четвертом этапе осуществляется взятие первой производной полученной функции, что дает возможность определить среднюю скорость ее приращения. При этом нами в качестве данной функции решено было использовать прямую, уравнение которой имеет вид у = а0+а1х. Вследствие этой операции от функции остается лишь значение аргумента а1. Экономический смысл его состоит в оценке средней скорости приращения функции в данной совокупности. Так как у нас будет два уравнения прямой (отдельно по возрастающим и убывающим индексам акций), мы получим и два значения скорости прироста их совокупностей. В принципе данный этап может быть последним, и интересен сам факт анализа полученных результатов. Но с целью углубления анализа можно перейти к следующему этапу.
    На пятом этапе находится разница между скоростями прироста отдельно возрастающих и убывающих акций. Если ее величина положительная, то можно предположить, что рынок имеет общую тенденцию к росту, в противном случае - к падению. Хотя следует подчеркнуть, что здесь могут возникать самые разные варианты и комбинации, исследование которых представляет определенный интерес. Полученный в результате данного расчета показатель был условно назван нами фондовым индексом скорости.
    Проведем апробацию предложенной методики сначала на условном примере. Допустим, что наш индекс включает в себя акции 5 компаний: A, B, C, D, E. Его исчисление осуществляется без учета поправочных коэффициентов. В табл. 1 приводится соответствующий расчет при условных ценах акций. В табл. 2 по изложенной выше методике приводится расчет фондового индекса скорости. Здесь следует пояснить, что полученное значение положительной скорости прироста во втором периоде равное 0 объясняется тем, что только лишь акции компании А имели положительную тенденцию роста, в то время как стоимость остальных акций падала. Вычислить значение функции по одной величине невозможно, поэтому в таких ситуациях мы решили прировнять ее к 0.
    На рис. 1 графически отображены значения условного индекса и индекса его скорости. Можно констатировать, что характер двух динамических рядов оказался очень схожим. То есть с увеличением индекса величина скорости его прироста возрастала. В то же время данную закономерность не следует считать абсолютной. Более того, как будет показано далее, она, скорее всего, является исключением и объясняется незначительным количеством акций, включенных в наш условный индекс.
    Перейдем к анализу фактических данных. Было решено произвести их по Индексу РТС. Как уже отмечалось ранее, он рассчитывается по акциям 50 компаний. Его динамика в 2007 г. характеризовалась в целом как положительная, хотя имели место и стремительные взлеты, и падения (рис. 2). Нами были выделены следующие даты локальных максимумов значений Индекса РТС в 2007 г.: 26 февраля, 16 апреля, 23 июля, 15 октября, 7 ноября, 12 декабря. Периоды локальных минимумов соответствовали следующим датам: 5 марта, 30 мая, 16 августа, 22 октября, 22 ноября. Следует подчеркнуть, что выделенные даты соответствовали и точкам "разворота" рынка. Это особенно важно для дальнейшего анализа, ибо сравнение характера колебаний Индекса РТС и Индекса скорости РТС в периоды, которые предшествовали данным датам, может дать аналитикам дополнительную информацию для прогнозирования. Здесь также можно подчеркнуть, что целью любого инвестора, брокера, работающего на фондовом рынке, является как раз предсказание смены тенденций. Фактически этой цели подчинены все методы технического и фундаментального анализа.
    Рассмотрим сначала характер изменений положительной и отрицательной скорости Индекса РТС в отдельности (рис. 3). Можно сразу отметить, что положительная скорость прироста была значительно меньше подвержена колебаниям и имела четко выраженный тренд. Подтверждением этого является величина коэффициентов вариации в динамических рядах положительной и отрицательной скорости прироста. Она составляла 12,5% и 32,1% соответственно. Объяснятся это тем фактом, что в течение 2007 г. на фондовом рынке Росси преобладающее значение имела тенденция к росту как курса акций, так и фондовых индексов. Поэтому количество акций, входящих в Индекс РТС, с положительной величиной скорости прироста стабильно превышало количество акций с отрицательной. Так, в разные дни число первых колебалось от 46 до 24 и было равно в среднем 36. Соответственно, среднее количество акций с отрицательным значением скорости прироста равнялось 14. Фактически можно сказать, это был остаток в модели, который всегда колеблется более значительно, чем первичные данные.
    На рис. 4, 5 представлена динамика изменения количества акций с положительной и отрицательной скоростью прироста и сама величина индексов скорости. При этом нами были сохранены маркеры, которыми мы обозначили даты изменения тенденции на рынке. По приведенным данным можно довольно четко констатировать, что практически все они все они совпали с соответствующими максимумами и минимумами по количеству акций с положительной и отрицательной скоростью прироста Индекса РТС. Этот результат вполне логичен и закономерен.
    Второй вывод, который можно сделать по приведенным рисункам, заключается в том, что характер изменения положительной скорости прироста Индекса РТС значительно меньше зависел от изменения количества акций, входящих в его расчет. Так, в момент наибольшего падения их количества, которое имело место 5 марта 2007 г., величина самого индекса практически не изменилась. Более того, она даже несколько выросла. В целом же зависимость между данными динамическими рядами оказалась отрицательной и равной -0,081. Это может быть объяснено тем, что, исходя из методики расчета, важно не только количество акций, входящих в расчет, но и характер изменения цены входящих акций по сравнению с базисным периодом. Именно он в данном случае и был определяющим.
    В то же самое время характер изменения отрицательной скорости прироста был довольно тесно связан с количеством акций, входящих в его расчет. На рис. 5 четко видно, что две линии колеблются синхронно. Этот факт подтверждает и значение коэффициента корреляции между ними, которое составляло 0,756. Кроме того, следует отметить, что абсолютное значение отрицательного индекса прироста (-4,82) было больше, чем максимальное значение положительной скорости прироста (4,27). Это играло важную роль для проведения расчета следующего этапа, на котором производится суммирование скорости прироста отрицательной и положительной. Результаты данного расчета приведены на рис. 6. При его анализе прежде всего считаем необходимым обратить внимание на наличие определенной закономерности между локальными максимумами значения Индекса РТС и величиной минимумов его скорости. Последние были выделены маркерами в виде ромбиков. Данная закономерность заключалась в том, что соответствующие минимумы и максимумы двух динамических рядов практически полностью совпали. Кроме того, можно констатировать, что 3 из 5 минимумов Индекса скорости РТС были очень четко выделены. Они соответствовали 26 февраля, 26 июля и 8 ноября. Остальные два минимума были менее выражены. Следует также подчеркнуть, что выделенные 3 минимума стали формироваться в момент, когда характер движения Индекса РТС был возрастающим и не предвещал инвесторам негативных изменений. Однако через определенное время они наступили. Исходя из динамки предложенного нами индекса скорости, можно было предугадать как минимум три поворота тенденций на рынке. С нашей точки зрения, это был бы неплохой результат.
    Подытоживая изложенный материал, следует подчеркнуть, что предложенный нами вариант расчета индекса скорости позволяет взглянуть на проблему фондовых рынков с несколько иной точки зрения. Как было показано, он позволяет с определенной вероятностью прогнозировать повороты рынка. Если данный вывод будет подтвержден дальнейшим ходом событий, то это может дать инвесторам дополнительный механизм для минимизации своих рисков и увеличения прибыли.

    Примечание
    1 Chappel D., Padmore J.; Pidgeon J. A note on ERM membership and the effi-ciency of the London Stock Exchange // Applied Economics Letters. 1998. Vol. 5, Is. 1. January, P. 19-23; Levin E. J., Wright R. E. Estimating the price elasticity of demand in the London stock market // The European Journal of Finance. 2002. Vol. 8, Is. 2. June, P. 222-237. McMillan D., Speight A., Apgwilym O. Forecasting UK stock market volatility //Applied Financial Economics. 2000. Vol. 10, Is. 4. August. P. 435-448.
    2 Шиян Д. В. Оценка динамики акций методом скользящей скорости // Рынок ценных бумаг. 2006. № 6. С. 15-18.





Содержание (развернуть содержание)
Факты и комментарии
Новый курс правительства
Квалифицированный инвестор: быть или не быть
Стратегия и вектор движения фондового рынка в России
Взаимодействие государственных и саморегулируемых органов в сфере контроля и надзора на рынке ценных бумаг: вопросы теории и практики
Из истории рынка ценных бумаг России
Дебют "ЮниТайл" на рынке капитала
Проще многостороннего
Прогнозирование развития фондового рынка Украины
Смена отраслевых приоритетов на фондовом рынке
Совершенствование критериев оценки концессионных проектов при строительстве платных дорог
Признание профессионалов
Методологические аспекты информационного анализа инвестиционных сред и фондовых активов
Индекс скорости - новый взгляд на динамику фондового рынка
Управление долгом региона. Теория и опыт лучшей практики
Подходы к определению оптимальной срочности долга региона
Муниципальные облигации Новосибирска
Новые тенденции в бюджетной сфере и кредитоспособность российских регионов

  • Статьи в открытом доступе
  • Статьи доступны на платной основе
Актуальные темы    
 Сергей Хестанов
Девальвация — горькое лекарство
Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
Александр Баранов
Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
Варвара Артюшенко
Вместе мы — сила
Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
Сергей Майоров
Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
Все публикации →
  • Rambler's Top100