Особенности мультиколлинеарности в динамике рынка ценных бумаг

Обложка

Цитировать

Аннотация

актуальность изучения мультиколлинеарности на рынке ценных бумаг обусловлена тем, что она может серьезно искажать результаты статистического анализа, используемого для прогнозирования и оценки активов. Цель работы: оценить корреляционную взаимосвязь между максимальными ценами на привилигированные акции ПАО «Сургутнефтегаз», ПАО «Пермэнергосбыт», а также глобальных депозитарных расписок сети магазинов «Fix Price». Материалы и методы. Максимальные цены на указанные ценные бумаги, получены из открытых данных. Их корреляционно-регресионный анализ проводился на базе программного комплекса Statistica (version 10). Результаты и обсуждение. Показана седлообразная форма поверхности взаимосвязи между рассматриваемыми финансовыми характеристиками. Установлена нелинейность взаимосвязи между ними. Мультиколлинеарный характер динамики цен на рассматриваемые акции объясняется тем, что две из рассмотренных указанных финансовых характеристик оказывают влияние на третью. В частности, рост отношения цена/прибыль может быть обусловлен как увеличением самой цены акции, так и ожидаемым ростом прибыли компании в будущем. Параллельно, увеличение рентабельности собственного капитала часто коррелирует с повышением инвестиционной привлекательности компании, что, в свою очередь, также способствует росту цены акций. Выводы. Знание о седлообразной форме диаграммы цен на акции может применяться в реализации процесса краткосрочного арбитража. Мультиколлинеарный характер динамики цен на акции определяется макроэкономическими, отраслевыми и специфическими рыночными факторами, которые необходимо учитывать для эффективного управления инвестиционными рисками.

Об авторах

А. В Перетятько

Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова

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

С. В Чумакова

Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова

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

Н. В Уколова

Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова

Email: aleteia@inbox.ru

Т. В Пахомова

Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова

Email: aleteia@inbox.ru

В. А Шибайкин

Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова

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

А. А Леонтьев

Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова

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

Список литературы

  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)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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).