Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КУРСА АКЦИЙ ОАО «ЛУКОЙЛ» И ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ BRENT

Щелина К.И. 1
1 Финансовый университет при Правительстве РФ
1. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. М.: Финансы и статистика, 2008. 480 с.: ил.
2. Информационное агентство «Финмаркет».
3. Информационное агентство «Финам».
4. BP Statistical Review of World Energy June 2014.

ОАО «ЛУКОЙЛ» является одним из драйверов развития российской экономики, поскольку на его долю приходится более 20% общероссийской добычи нефти и 18% ее переработки. Акции Общества считаются ликвидным инструментом и обращаются на крупнейших биржах. Однако в большинстве случаев при снижении цен на нефть котировки акций «ЛУКОЙЛ» также понижаются. И наоборот, происходит рост рыночной капитализации при повышении цен на нефть. Можно предположить, что цена акций находится в зависимости от цен на нефть. Более того, цена нефти как любого товара в большей степени определятся спросом и предложением на него, а также объемом разведанных запасов.

В ходе работы были использованы ежемесячные данные 2008-2014 гг.

Y - динамика курса акций ЛУКОЙЛ в рублях;

X - динамика цен на Нефть Brent в долларах США за 1 баррель.

Выясним, какой тип связи является оптимальным для прогнозирования цен акций ОАО «ЛУКОЙЛ».

1. Линейная функция Y=a0+a1X.

Спецификация модели имеет вид:

missing image file

Модель в оцененном виде:

missing image file

F > Fкрит., следовательно, качество регрессии удовлетворительное, т.е. регрессор X (цены на нефть) в рамках данной линейной модели обладает способностью объяснять значения эндогенной переменной Y (курс акций ОАО «ЛУКОЙЛ»).

Коэффициент детерминации для модели равен 0,6798. Это означает, что 67,98% дисперсий цен акций ОАО «ЛУКОЙЛ» объясняется функцией регрессии.

Предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о нулевом математическом ожидании и постоянной дисперсии выполняются. Но случайные остатки имеют положительную ковариацию – возможно, при построении спецификации не были учтены некоторые весомые переменные. (События в компании, кредитный рейтинг страны, политика государства).

Оцененная модель является адекватной (с 95-% вероятностью) при проверке для августа, сентября и октября 2014 года.

2. Степенная функция Y=a0Xа1.

Спецификация модели имеет вид:

missing image file

Необходимо привести модель к линейному виду путем логарифмирования:

missing image file, => missing image file

Где missing image file, b1 = a1, missing image file, missing image file+1).

В оцененном виде:

missing image file

Регрессор X (цены не нефть) в рамках данной линейной модели обладает способностью объяснять значения эндогенной переменной Y (курс акций «ЛУКОЙЛ»).

Коэффициент R2 (коэффициент детерминации) для модели равен 0,6942. Это означает, что 69,42% дисперсий цен акций ОАО «ЛУКОЙЛ» объясняется функцией регрессии.

Условие гомоскедастичности остатков не выполняется – значит, оценки коэффициентов регрессии будут неэффективными, несмотря на выполнение предпосылки о несмещенности. Остатки в наблюдениях связаны между собой.

Линеаризованная оцененная модель адекватна, следовательно, адекватна и первоначальная модель, имеющая вид степенной функции. (С вероятностью 95%)

Запишем оцененный вид модели, выраженной степенной функцией:

missing image file

3. Гиперболическая функция Y=a0+a1/X.

Спецификация модели имеет вид:

missing image file

Необходимо привести модель к линейному виду путем замены переменной: missing image file = missing image file

Модель в оцененном виде:

missing image file

Регрессор X (цены на нефть) в рамках данной линейной модели обладает способностью объяснять значения эндогенной переменной Y (курс акций «ЛУКОЙЛ»).

Это означает, что 68,49% дисперсий цен акций ОАО «ЛУКОЙЛ» объяснятся функцией регрессии.

Предпосылки о нулевом математическом ожидании и о постоянной дисперсии выполняются. Однако случайные остатки имеют положительную ковариацию – значит, при построении спецификации не были учтены некоторые весомые факторы.

Линеаризованная оцененная модель адекватна, следовательно, адекватна и первоначальная модель, выраженная гиперболической функцией. (С вероятностью 95%)

Запишем в оцененном виде модель, выраженную гиперболической функцией:

missing image file

Сравнительный анализ показал, что наилучший тип связи для прогнозирования описывается гиперболической функцией.

Во второй части рассмотрим эконометрическую модель множественной регрессии

Y=a0+a1X12Х2+u, где

Y – Среднегодовая цена нефти Brent, USD/баррель,

X1 – Объем мировой нефтедобычи, в тыс. баррелей в день,

X2 – Объем разведанных запасов, млрд. баррелей. 2000-2009

Спецификация модели имеет следующий вид: missing image file.

Модель в оцененном виде:

missing image file

Регрессоры оказались значимы, так как цена на товар подвержена изменениям из-за меняющихся объемов производства и мировых запасов этого вида сырья. Высокое качество данной спецификации отражает положительно пройденный F-тест и R2 =0,884

Оцененная модель адекватна (с 95-% вероятностью) при проверке для 2013 года.

В первой части все три построенные модели оказались адекватными. Однако наилучшая модель, отражающая зависимость между курсом акций ОАО «ЛУКОЙЛ» и ценами на нефть марки Brent, построена на основе гиперболической функции.

Во второй части была построена эконометрическая модель зависимости цен нефти марки Brent от мировой среднедневной нефтедобычи и мировых запасов этого сырья. Хотя на практике иногда другие факторы оказывают значительное влияние на ценообразование нефти, которое зачастую выступает объектом манипуляций и искусственного занижения. Поэтому прогнозируя цены на данный ресурс, важно принимать во внимание как использованные факторы, так и экономическую и политическую ситуацию в мире, анализируя последствия внешних и внутренних эффектов.


Библиографическая ссылка

Щелина К.И. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КУРСА АКЦИЙ ОАО «ЛУКОЙЛ» И ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ BRENT // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 5-5. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=14035 (дата обращения: 03.03.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674