Features of multicollinarity in the dynamics of the stock market

Cover Page

Cite item

Abstract

the relevance of studying multicollinearity in the securities market is due to the fact that it can seriously distort the results of statistical analysis used for forecasting and asset valuation. The purpose of this article is to assess the correlation between the maximum prices of the preferred shares of PJSC "Surgutneftegas", PJSC "Permenergosbyt", as well as the global depositary receipts of the "Fix Price" store chain. Materials and methods. The maximum prices for these securities were obtained from open data. Their correlation-regression analysis was conducted using the Statistica software package (version 10). Discussion of results. A saddle-shaped form of the surface of the relationship between the examined financial characteristics has been demonstrated. Nonlinearity of the relationship between them has been established. The multicollinear nature of the price dynamics of the considered shares is explained by the fact that two of the examined financial characteristics influence the third. In particular, the increase in the price-to-earnings ratio can be attributed to both an increase in the stock price itself and an expected growth in the company's profits in the future. At the same time, an increase in return on equity often correlates with an increase in the company's investment attractiveness, which in turn also contributes to the growth of stock prices. Conclusions. Knowledge of the saddle-shaped form of the stock price diagram can be applied in the implementation of short-term arbitrage processes. The multi-collinear nature of stock price dynamics is determined by macroeconomic, industry and specific market factors that must be taken into account for effective management of investment risks.

About the authors

A. V Peretyatko

Saratov State University of Genetics, Biotechnology and Engineering named after N.I. Vavilov

Email: aleteia@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-2739-8795

S. V Chumakova

Saratov State University of Genetics, Biotechnology and Engineering named after N.I. Vavilov

Email: aleteia@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-2877-0758

N. V Ukolova

Saratov State University of Genetics, Biotechnology and Engineering named after N.I. Vavilov

Email: aleteia@inbox.ru

T. V Pakhomova

Saratov State University of Genetics, Biotechnology and Engineering named after N.I. Vavilov

Email: aleteia@inbox.ru

V. A Shibaikin

Saratov State University of Genetics, Biotechnology and Engineering named after N.I. Vavilov

Email: aleteia@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-9992-0787

A. A Leontiev

Saratov State University of Genetics, Biotechnology and Engineering named after N.I. Vavilov

Email: aleteia@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-1786-2774

References

  1. Бажанова Н.А. Современные фондовые рынки: фрагментация и высокочастотный трейдинг // Финансы и бизнес. 2023. Т. 19. № 2. С. 40 – 58. doi: 10.31085/1814-4802-2023-19-2-112-40-58
  2. Коржнев С.В. Адаптация инструментов оценки портфельного риска с учетом волатильности // Вестник университета. 2022. № 12. С. 154 – 161. doi: 10.26425/1816-4277-2022-12-154-161
  3. Пантелеев Е.М., Киселев С.В. Оценка функциональных ресурсов инновационного потенциала экономической безопасности региона // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. Т. 14. № 6-1. С. 136 – 150. doi: 10.34670/AR.2024.33.79.017
  4. Fendoglu E., Polat M.A. Examining the effects of economic policy uncertainties on the stock market index: analysis by nonlinear ardl method for G7 countries // Economy of Regions. 2024. Т. 20. № 1. С. 336 – 346. doi: 10.17059/ekon.reg.2024-1-23
  5. Касаткин Д.М. Инновации как фактор, определяющий рыночную стоимость публичных компаний // Экономический вектор. 2024. № 1 (36). С. 123 – 126. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsii-kak-faktor-opredelyayuschiy-rynochnuyu-stoimost-publichnyh-kompaniy
  6. Корень А.В., Рубцова Н.В. Повышение эффективности управления инвестиционным портфелем на основе современных методов диверсификации // Вестник академии знаний. 2023. № 2 (55). С. 327 – 332.
  7. Еремин В.Н., Еремина Е.В. Методологические основы оценки диверсификационного потенциала машиностроительного предприятия // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2016. № 3 (47). С. 40 – 50.
  8. Степанян И.К., Аразгелдиев Г. Хеджирование потенциальных рисков инвестиционного портфеля розничных инвесторов // Финансовые рынки и банки. 2023. № 10. С. 19 – 27. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/hedzhirovanie-potentsialnyh-riskov-investitsionnogo-portfelya-roznichnyh-investorov
  9. Соколова Т.В., Гуров С.В., Медведев В.А., Лысенко В.В. Вейвлет-анализ взаимосвязи между ценами на энергоресурсы и индексами акций компаний с высокими esg-рейтингами: возможности диверсификации инвестиций // Экономика и математические методы. 2025. Т. 61. № 2. С. 128 – 142. doi: 10.31857/S0424738825020108
  10. Александрова И.А., Губернаторов А.М. Мультипликативно-статистический подход к оценки ценности акций российских компаний // Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2023. Т. 10. № 1. С. 115 – 123.
  11. Анесянц Ю.С. К вопросу о самоопределении акторов на финансовом рынке // Ученые записки Института управления, бизнеса и права. Серия: Экономика. 2013. № 3. С. 87 – 93.
  12. Чудинова О.С., Первицкая Л.А. Практические аспекты применения скользящих средних для выработки торговой стратегии на фондовом рынке // Индустриальная экономика. 2024. № 1. С. 192 – 197. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prakticheskie-aspekty-primeneniya-skolzyaschih-srednih-dlya-vyrabotki-torgovoy-strategii-na-fondovom-rynke
  13. Алиев О.М. Факторы ценообразования акций // Финансы и кредит. 2022. Т. 28. № 4 (820). С. 806 – 824. doi: 10.24891/fc.28.4.806
  14. InvestFunds. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://investfunds.ru/stocks-leaders/dividend-yield/ (дата обращения: 05.06.2025)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).