Правильно понять смысл изменений экономических индикаторов и оценить их последствия для валютных рынков невозможно без учета циклического поведения экономики. Известно, что развитие экономических процессов носит циклический характер: рост обязательно сопровождается спадом, за которым следует восстановление и новый рост. Одно и то же изменение конкретного индикатора может иметь совершенно разный экономический смысл (а значит, и финансовые последствия), в зависимости от того, на какой стадии экономического цикла оно наблюдается.

Индекс Доу Джонса: история появления и методика расчета

Когда 26 мая 1896 года Чарльз Доу впервые представил свой индекс промышленных акций, состояние фондового рынка никак особенно не описывалось и никаких индикаторов для описания процессов, происходящих на рынке акций, не существовало. Предусмотрительные инвесторы предпочитали облигации, которые приносили заранее известные проценты и были гарантированы имуществом компаний-эмитентов- машинным оборудованием, недвижимостью и другими устойчивыми активами.

Экономические индикаторы. Опережающие, совпадающие и запаздывающие индикаторы

Экономические индикаторы - это макроэкономические показатели, публикуемые в форме отчетов правительства или независимых организаций и отражающие состояние национальной экономики. Они публикуются в определенное время и предоставляют рынку информацию о том, улучшилось ли или ухудшилось состояние экономики. Влияние подобных индикаторов, например, на мировой валютный рынок можно сравнить с влиянием отчетов по доходам компаний на рынок ценных бумаг.

Фондовые индексы. Определение и методы расчета

Фондовый индекс - показатель состояния и динамики рынка ценных бумаг. Через сопоставление текущего значения индекса с его предыдущими значениями можно оценить поведение рынка, его реакцию на те или иные изменения макроэкономической ситуации, различные корпоративные события (слияния, поглощения, дробления акций, отставки и назначения ведущих менеджеров), спекулятивные процессы.

Валовый внутренний продукт. Определение и методы расчета

Валовой внутренний продукт (ВВП) - это один из важнейших показателей системы национальных счетов, который характеризует конечный результат производственной деятельности экономических единиц - резидентов и измеряет стоимость товаров и услуг произведенных этими единицами для конечного использования. ВВП является показателем произведенного продукта, который представляет собой стоимость произведенных конечных товаров и услуг.

Индекс Института Менеджмеров по Снабжению (ISM)

Публикуемый ежемесячно индекс ISA (NAPM) PMI является самым главным показателем преобладающего направления изменений в экономической активности. Индекс обладает свойствами опережающего индикатора и способен указывать момент изменения тенденции в объективных количественных характеристиках экономической активности, получаемых правительственными институтами. Значения выше 42.7% указывают на состояние экономического роста, выше 50.0% - на рост производственного сектора экономики.

Опережающие индикаторы. Методы расчета и компоненты сводных опережающих индексов

Прогнозы экономического развития могут основываться на элементарной экстраполяции, изощренных эконометрических моделях, приемах “технического анализа”, опроса потребителей и предпринимателей, неформализуемых оценках экспертов и аналитиков. Одним из самых распространенных методов предвосхищения будущей экономической динамики является использование системы опережающих индикаторов.

Индексы деловой активности. Индексы PMI и Tankan

Чрезвычайно популярны в последние годы в экономической статистике индикаторы, основанные на методике построения так называемых диффузионных индексов. Подобного рода индексы, по своей природе являющиеся показателями делового оптимизма участников бизнеса, регулярно публикуются (под названиями PMI) в США, Англии и Германии, где они создаются соответствующими ассоциациями бизнесменов; применяются они как для оценивания направленности общественного мнения, так и для измерения динамики объективных показателей.

Введение

В современном мире процессы глобализации и интеграции имеют большое значение для развития финансовых рынков. Национальные фондовые рынки в большой степени зависят от мирового финансового рынка, происходит их интеграция в мировую экономику. Более того, экономические явления и процессы, происходящие в отдельных странах, могут оказывать свое влияние на мировой финансовый рынок. Таким образом, возникает вопрос о взаимовлиянии мирового и национальных фондовых рынков.

Знание особенностей взаимодействия различных фондовых индексов позволило бы точнее прогнозировать и смягчать возможные негативные последствия для всего мира из-за краха отдельных экономик, а также научиться пользоваться преимуществами, которые могут давать взаимосвязи фондовых рынков.

Целью данной работы является определение взаимосвязей между национальными фондовыми индексами различных стран и, в частности, выявление значимости этих взаимосвязей для России. Под рассмотрение попадает период финансового кризиса 2014-2015 гг., что делает возможным выявить факторы, повлиявшие на ухудшение экономической ситуации в России наряду с введением экономических санкций в отношении нашей страны. Вместе с этим будет рассмотрена степень влияния кризиса в России на другие страны и мировые рынки нефти и золота.

Широко известно, что динамика цен на энергоресурсы оказывает большое влияние на российскую экономику и многие мировые фондовые рынки. Эмпирических работ, подтверждающих эту взаимосвязь на настоящее время, крайне мало, более того, авторы исследований в данной области зачастую расходятся во мнении относительно характера влияния цен на нефть на фондовые рынки различных стран. Поэтому изучение этого вопроса является актуальным и может помочь экономистам и инвесторам точнее предсказывать колебания российского фондового рынка в зависимости цен на нефть, а также других факторов, которые будут исследованы в данной работе.

Для достижения поставленных целей требуется выполнить следующие задачи:

1) Изучить работы других исследователей, рассмотреть их методы исследования и полученные результаты;

2) Собрать данные и привести их в удобный для исследования вид;

3) Выбрать методологию для исследования данных, оценить модели и сделать выводы.

Объект исследования - национальные фондовые индексы следующих стран: России (RTSI), США (S&P 500), Германии (DAX), Англии (FTSE 100) и Японии (Nikkei 225).

Предмет исследования - взаимосвязи между национальными индексами, их характер и факторы, влияющие на их изменения. В качестве факторов, способных повлиять на корреляцию между фондовыми индексами, будут рассмотрены фьючерсные цены на нефть и золото.

Поставленные задачи исследования определяют структуру работы. В первой части приводится обзор литературы и делаются выводы по полученным другими авторами результатам. Вторая часть исследования содержит эконометрическую модель и интерпретацию эмпирических результатов.

Глава I. Теоретические основы исследования

Обзор предыдущих исследований

Вопрос о характере взаимозависимости между мировым и национальными фондовыми рынками исследовался неоднократно. Особенности взаимодействия различных фондовых индексов являются объектом изучения многих ученых во всем мире. Интерес представляют не только сами национальные фондовые индексы различных стран, но и разнообразные факторы, влияющие на их взаимодействия. Рассмотрим некоторые исследования, посвященные данной области.

В работе Пересецкого А.А. и Корхонена И. рассмотрен период с 1997 по 2012. В центре внимания находится связь российского фондового рынка с мировым финансовым рынком, а также ценами на нефть. Также анализируются и некоторые другие развивающиеся рынки. В своем анализе авторы использовали скользящую регрессию, чтобы построить модель по имеющимся данным и оценить степень зависимости индикаторов.

Для анализа были взяты дневные фондовые индексы и мировые цены на нефть. Рассматривались национальные индексы России, США и Японии, а также Южной Африки, Турции и нескольких стран Восточной Европы.

Модель основывалась на разнице во времени открытия торговых сессий на рынках различных стран. Следовало добавить в анализ лаговые переменные, так как торговая сессия в Европе начинается несколькими часами позже по сравнению с Россией, а разница во времени между Нью-Йорком и Москвой еще больше. Авторы отмечают, что национальный индекс США оказывается более значимым для фондового рынка России, так как закрытие торговой сессии в Нью-Йорке гораздо ближе по времени к открытию торгов в Москве, чем закрытие торгов в Европе. Таким образом, фондовые индексы США включают в себя более новую и актуальную для России информацию, чем Европа.

Следуя этой логике, можно предположить, что японский фондовый индекс также оказывает значимое влияние на российский финансовый рынок, так как закрытие торговой сессии в Токио еще ближе по времени к открытию торгов в Москве, чем закрытие сессии в Нью-Йорке.

Согласно результатам исследования, японский фондовый рынок имеет значимое влияние на индексы развивающихся стран на протяжении всего рассмотренного периода. Влияние цен на нефть на развивающиеся рынки, в том числе и Россию, не было столь значимым. Благодаря этому авторы делают вывод, что, принимая во внимание зависимость России от энергетических ресурсов, можно говорить о высокой степени интеграции нашей страны в мировую экономику.

Подводя итоги, следует сказать, что развивающиеся страны становятся все больше и больше интегрированы в глобальную экономику, и фондовые рынки развитых стран оказывают все большее влияние на их рынки.

Похожее исследование было проведено в другой статье Пересецкого . Здесь автор отмечает, что, хотя цены на нефть сильно влияли на фондовый рынок России раньше, начиная с 2006 года они потеряли свою значимость. Более того, индексы S&P 500 (США) и Nikkei 225 (Япония) оказывают большое влияние на российский фондовый рынок. Кроме рынков развитых стран были рассмотрены и другие факторы, способные влиять на национальные фондовые индексы - политические и экономические новости. Однако, хотя были обнаружены значительные эндогенные шоки в российской экономике, возможно, связанные именно с этими факторами, автор затруднился выявить их истинные причины.

Бабецки Я. и др. исследовали фондовые рынки России и Китая, их взаимозависимость и корреляцию с рынками США, еврозоны и Японии. Для построения модели авторы использовали фондовые индексы этих стран. Так как среди исследователей, изучавших эту область ранее, не было единого мнения насчет того, какой из этих рынков - России или Китая - больше зависит от развитых стран, Бабецки Я. и др. сделали попытку оценить корреляцию между этими двумя рынками и выяснить характер их зависимости от мировой экономики.

Если проследить динамику фондовых индексов России и Китая, можно заметить, что китайский индекс примерно повторяет тренды индексов США, еврозоны и Японии по крайней мере до 2007 года. Российский национальный индекс отличался от них сильнее, но приблизился к показателям развитых стран после 2006 года.

В своей работе авторы использовали концепцию бета- и сигма-конвергенции. Бета-конвергенция описывает такую ситуацию, когда темп экономического роста в бедных странах быстрее, чем в развитых, а сигма-конвергенция представляет собой просто уменьшение степени дифференциации уровней развития регионов. Авторы анализировали так называемые отраслевые и национальные данные периода с 1995 по 2010 гг. Таким образом, было проведено два исследования. Первое включало в себя национальные фондовые индексы и их взаимодействия, второе - отраслевые индексы в пределах каждой страны.

Согласно этому исследованию, в современном мире активно проходит процесс интеграции стран в мировую экономику и конвергенции национальных фондовых индексов.

В статье Пересецкого А.А. и Ивантера А. рассматривались не только взаимосвязи фондовых рынков разных стран, но и корреляция различных финансовых рынков России. Анализируется период с 1996 по 1997 год, когда экономика еще стабильна в преддверии кризиса 1998 года. Рассматривались рынки ГКО, ценных бумаг, валютный рынок и рынок фьючерсов на ГКО. Было выявлено, что интеграция между ГКО и рынками ценных бумаг возрастала с течением времени. Таким образом, рынки ценных бумаг могли значительно влиять на решения государства относительно процентного дохода ГКО.

Что касается влияния извне, то на российском фондовом рынке сильно сказался азиатский финансовый кризис. Влияние это выражалось не только в изменении количественных показателей, таких как процентные ставки, но и качественном изменении структуры некоторых секторов российской экономики и их взаимоотношений.

В своей работе Asgharian H. и др. ставят своей целью проследить взаимозависимости фондовых индексов различных стран, что поможет предсказать изменения на финансовых рынках и уменьшить риски финансовых инвесторов.

В своем исследовании авторы использовали SAR-модель и анализировали выборку из 41 страны за период с 1995 по 2010 год. Рассматривались также следующие факторы, предположительно влияющие на национальные фондовые рынки: финансовая интеграция, экономическая интеграция и географическая близость.

Авторы обнаружили, что экономические факторы наиболее значимы для взаимосвязей фондовых индексов. В частности, схожесть в структуре производства и торговое партнерство являются важными аспектами взаимозависимости фондовых индексов.

Один из выводов этого исследования состоит в том, что корреляция различных финансовых рынков была выше до 2002 года, хотя многие другие авторы утверждают, что идет процесс интеграции фондовых рынков в мировую экономику и, следовательно, взаимосвязи между национальными фондовыми индексами с годами только укрепляются.

В статье Федоровой Е.А. рассматривается зависимость российского фондового рынка от фондовых рынков развитых и развивающихся стран. Методология включала в себя корреляционный анализ, каузальный анализ, проверку на стационарность временных рядов, построение векторной авторегрессионной модели, коинтеграционный анализ. Для анализа брались национальные фондовые индексы России, Китая, США и Германии, а также индекс VIX за период с 2000 по 2012 г. Предполагалось, что рынки развитых и развивающихся стран должны оказывать значимое влияние на фондовый рынок России, так как он сильно зависит от различных внешних факторов. По итогам корреляционного анализа между индексом РТС и индексами развивающихся стран действительно обнаружилась положительная связь. Результаты по исследованию влияния развитых стран на российский индекс оказались противоречивыми - корреляционный анализ выявил высокую корреляцию между этими переменными, а тест Грейнджера дал противоположный результат. После оценивания VAR-модели было выявлено, что индексы США и Германии не оказывают существенное влияние на российский фондовый рынок. Между индексами РТС и VIX обнаружилась отрицательная взаимосвязь.

Интерес также представляют исследования влияния цен на нефть на фондовые рынки развивающихся стран. Мнения различных ученых насчет характера этой зависимости расходятся.

В частности, Федорова А.Е. и Лазарев М.П. в своей статье рассматривают зависимость российского фондового рынка от цен на нефть, а также ее мировой добычи. В исследовании были использованы следующие методы: построение и оценка векторной авторегрессионной модели, корреляционный анализ, коинтеграционный анализ; проводился причинно-следственный тест Грейнджера и проверка на стационарность.

Предполагается, что экономика России должна быть подвержена сильному влиянию со стороны цен на нефть, так как она является одним из крупнейших экспортеров этого ресурса. Авторами было предложено разграничить стабильные и кризисные периоды и рассмотреть результаты для них отдельно, так как характер взаимосвязей между национальным фондовым рынком и мировыми ценами на нефть в разное время может быть различным.

Несмотря на изначальные предположения, оказалось, что цены на нефть оказывают одинаковое влияние на рынок и в стабильное, и кризисное время, и взаимосвязь эта положительна. А вот мировая добыча нефти оказывает лишь краткосрочное влияние на фондовый рынок в стабильный период, в то время как в кризис этот показатель теряет свою значимость.

Также в статье Федоровой Е.А. рассматривалась зависимость фондовых рынков стран БРИКС от цены на нефть. Методология использована все та же: векторная авторегрессия, корреляционный анализ, каузальный анализ, коинтеграционный анализ. В целом, согласно результатам исследования, корреляция фондовых индексов всех рассмотренных стран с ценами на нефть оказалась положительна. Это объясняется тем, что энергетическая отрасль в странах БРИКС играет важную роль для их экономик. Расчет российского фондового индекса, например, ведется на основе акций крупных компаний, из которых около половины относится к нефтегазовому комплексу.

Так как согласно части проведенных исследований влияние цен на нефть на рынок России в последнее время стало менее значимым, следует рассмотреть и другие факторы, способные оказать влияние на взаимосвязи фондовых индексов. Например, Федорова Е.А. и Ланец И.В. в своей работе рассмотрели рынок золота как один из важнейших аспектов мировой экономики, способный влиять на фондовые рынки. В статье анализировалась взаимосвязь фондовых индексов стран БРИК с ценами на золото с 2000 по 2012 г. Методология включала в себя проверку временных рядов на стационарность с помощью теста Дикки-Фуллера, векторную авторегрессию, казуальный анализ, коинтеграционный анализ, корреляционный анализ. Согласно результатам исследования, в странах БРИК, за исключением Китая, прослеживается долгосрочное взаимовлияние рассмотренных переменных.

Рынок драгоценных металлов показывает рост во времена крупных финансовых потрясений. Возможно, это объясняется тем, что золото часто рассматривается в качестве надежного актива для вложений, чем пользуются инвесторы во время кризисов. Более того, оно используется государствами разных стран в качестве резервов и запасов. Таким образом, неудивительно, что в то время, как падают курсы валют и фондовых индексов, рынок золота, напротив, укрепляет свои позиции.

Взаимосвязь цены на золото с индексом РТС рассматривается в исследовании Федоровой Е.А. и Черепенниковой Ю.Г. . Для анализа данных использовалась обобщенная авторегрессионная модель условной гетероскедастичности с марковским переключением (MS GARCH). Особое внимание в исследовании уделялось кризисным периодам. Было выявлено, что в такие периоды индекс РТС снижался, а цены на золото, напротив, росли. Таким образом, зависимость между российским фондовым индексом и ценами на золото обратная.

Федорова Е.А. и Ланец И.В. в статье рассматривали зависимость мирового рынка драгоценных металлов от различных факторов на макро- и микроуровне. Отмечалось, что если золото привлекает инвесторов в основном как актив для вложений, так как является надежной альтернативой международной валюте, то другие драгоценные металлы находят свое применение по большей части в промышленности. Впрочем, в последнее время не только золото рассматривается в качестве хедж-инструмента, но для этой цели могут привлекаться и другие драгоценные металлы, такие как платина, серебро, палладий. В исследовании используется GARCH-модель, чтобы оценить волатильность и доходность этих металлов. Согласно результатам анализа, в рассмотренном случае доходность, а не волатильность является определяющим фактором при выборе вложений, а портфель, состоящий из четырех металлов - золота, палладия, серебра и платины - неэффективен.

В статье Самойлова Д.В. рассматривается индекс РТС и факторы, влияющие на него. Анализируется период с 2007 г. по 2009 г, при этом автор разбивает рассматриваемое время на три промежутка. Первый период - время до кризиса, второй характеризуется ростом и падением цен на нефть, третий - сам кризис. Для исследования используются следующие данные: фьючерсы цен на нефть (Dow Jones), индексы S&P 500, FTSE 100, РТС, VIX. Временные ряды проверялись на стационарность, проводился тест Грейнджера на причинность, проводилось тестирование на коинтеграцию с помощью теста Йохансена, строилась модель векторной коррекции ошибками. Согласно результатам теста Грейнджера, в период до кризиса российский фондовый индекс был зависим от национальных фондовых индексов США и Англии, а также от индекса волатильности VIX; на последние же значимо влияют цены на нефть. Сам период кризиса характеризуется некоторым уменьшением влияния индексов США и Англии на индекс РТС, однако взаимосвязи других переменных сохраняются. При оценке VEC-модели была выявлена значимость индекса S&P в первый и последний периоды, в период же роста цен на нефть индекс VIX оказывал значимое влияние на российский финансовый индекс вместо него. В целом, автор приходит к выводу, что российский фондовый рынок становится все более интегрирован в мировую экономику и скоррелирован с рынками западных стран.

Некоторые предыдущие исследования в области взаимосвязанности национальных фондовых рынков обобщены в Таблице № 1. Здесь можно наглядно рассмотреть исследованные показатели, индексы и страны, а также временные рамки и краткие выводы, к которым пришли различные авторы в своих работах.

Таблица № 1. Обобщение результатов предыдущих исследований.

		Страны, индексы и другие показатели
Пересецкий		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, цена на нефть (WTI), газ, новостные шоки.	Цены на нефть с 2006 года потеряли свою значимость. Индексы S&P 500 и Nikkei оказывают большое влияние на российский фондовый рынок.
Пересецкий, Корхонен		MICEX, S&P 500, Nikkei 225, цена на нефть (WTI)	S&P 500 значим для фондового рынка России. Nikkei 225 имеет значимое влияние на индексы развивающихся стран на протяжении всего рассмотренного периода. Влияние цен на нефть на развивающиеся рынки не было столь значимым. Происходит интеграция России в мировую экономику.
Пересецкий, Ивантер		Индексы ГКО, ОФЗ и др.	Возрастает интеграция российского фондового рынка в мировую экономику. Кризис 1998 г. привел к ее ослаблению.
Самойлов		RTSI, S&P 500, FTSE 100, цены на нефть, индекс VIX	Укрепляется взаимосвязанность рассмотренных фондовых рынков. Цены на нефть и S&P 500 становятся более значимыми в кризис, влияние же FTSE на российский индекс падает.
		США, Япония, Гонконг, Корея, Сингапур, Тайвань	Фондовые индексы всех рассмотренных стран коррелируют между собой; азиатский кризис 1997 г. привел к укреплению этих взаимосвязей.
Федорова, Назарова		Россия, США, Германия, Великобритания, Япония, Китай	Взаимосвязи между рассмотренными рынками подвержены процессам глобализации и интеграции в мировой экономике.
Гилмор, МакМанус		Чехия, Венгрия, Польша, США	Фондовые рынки этих стран сильно взаимосвязаны между собой.
		США и 15 развивающихся стран	Зависимость стран от американского фондового рынка тем больше, чем ближе к США страна находится. Также фондовые рынки других стран влияют друг на друга, особую значимость это влияние имеет у европейских стран и Японии.
Felix, Dufrene, Chatterjee		Таиланд, Малайзия, США, Великобритания, Япония	Не было обнаружено значимой корреляции между рассмотренными фондовыми рынками в долгосрочном периоде.
Phylaktis, Ravazzolo		Гонконг, Южная Корея, Таиланд, Малайзия, Тайвань, США, Япония
		Страны Северной Америки	Интеграция фондовых рынков оказывает значимое влияние на взаимосвязи между рассмотренными странами во время кризиса.
Basher, Sadorsky		Страны БРИК, цена на нефть	Наибольшее влияние цена на нефть оказывает на фондовые индексы Бразилии и России; эффект влияния на рынки Китая и Индии обратен.
Aloui, Nguyen, Njeh		25 развивающихся стран, цена на нефть	Не было выявлено сильного влияния цены на нефть на фондовые рынки развивающихся стран. Существует положительная зависимость, однако в долгосрочном периоде она мало влияет на экономики развивающихся стран.
Wang, Wang, Huang		США, Германия, Япония, Тайвань, Китай, цена на нефть и золото, доллар США	Существует обратная зависимость между ценами на золото и фондовыми индексами рассмотренных стран.
		Индия, золото, индекс оптовых цен, нефть, инфляция, ВВП	Значимыми факторами для формирования взаимосвязей между рассмотренными переменными являются цены на золото, индекс оптовых цен и инфляция.
De Gooijer, Sivarajasingham		Развитые страны, страны Юго-Восточной Азии	Азиатский финансовый кризис предшествовал усилению интеграции фондовых рынков с развитыми странами.
		Цены на золото	Периоды кризиса характеризовались значительными колебаниями цен на золото.
		США, цена на нефть	Мировые цены на нефть прямо влияют на фондовый индекс США.
		Бразилия, Россия, Индия, Китай, цена на нефть	Значимой корреляции между ценами на нефть и фондовыми индексами стран БРИК обнаружено не было.
Федорова, Панкратов		Россия, цена на нефть	Российский фондовый рынок прямо зависит от цены на нефть.
		Россия, Китай, Япония, цена на нефть	Значимая зависимость фондовых рынков Индии, России и Китая от цены на нефть не прослеживается.
		FTSE 100, цены на золото	Когда на фондовом рынке возрастает волатильность, котировки растут.
		Россия, S&P 500, цены на нефть, новости	Для объяснения доходности и ее волатильности новостные шоки не значимы. Значимо влияние S&P и шоков, связанных с ним.
Jalolov, Miyakoshi		Россия, Германия, США, цены на нефть, газ	Доходность финансового рынка России существенно не зависит от цен на энергоресурсы.
Анатольев		Россия, США, Европа, Азия, цены на нефть	Цены на нефть постепенно теряют свою значимость, фондовые индексы США, напротив, укрепляют свое влияние на другие экономики. На фондовый рынок России оказывают более значимое влияние европейские рынки, что связано с большей степенью интеграции.
Федорова, Сафина, Литовка		RTSI, Dow Jones 65 Composite, FTSE 100, DAX, Nikkei 225, SSE Composite	Фондовый рынок России подвержен постоянному влиянию со стороны рынка США. Мировой фондовый рынок во многом подвержен процессам экономической глобализации и интеграции. Межрыночные взаимодействия становятся все более важными и значимыми для развития отдельных рынков.
Федорова		RTSI, Бразилия, Индия, Китай, Южная Африка, цены на нефть	Взаимосвязь между ценами на нефть и и национальными фондовыми индексами рассмотренных стран положительна.
Федорова, Панкратов		MICEX, DAX, FTSE, DJA, HSI	Российский национальный фондовый индекс подвержен более сильному влиянию со стороны европейских рынков, в особенности немецкого. Значимость индекса Доу-Джонса для ММВБ увеличилась в период кризиса.
Федорова		RTSI, курсы евро и доллара	Стабильный период характеризуется обратной взаимосвязью между российским фондовым рынком и курсом доллара США, а вот курс евро коррелирует с индексом RTS слабо. Все эти взаимосвязи немного теряют свое значение в кризис.
Федорова		РТС, S&P 500, GOLDEN_DRAGON, DAX, VIX	Корреляция между национальными фондовыми индексами развивающихся стран и РТС положительна. Выяснилось, что на российский фондовый рынок существенно не влияют индексы DAX и S&P. Была выявлена отрицательная корреляция между Российским национальным фондовым индексом и индексом волатильности VIX.
Федорова, Черепен-никова		РТС, цены на золото	Была обнаружена отрицательная корреляция между ценами на золото и индексом РТС. Особенно это было заметно в периоды кризиса, когда цены на золото повышались, а котировки российского фондового индекса падали.
Федорова, Ланец		BUSP, RTSI, BSE, SSEC, цены на золото	В рассмотренных странах обнаружена взаимозависимость цен на золото и национальных фондовых индексов, значимая в долгосрочной перспективе. Из общей картины выбивается только Китай, на фондовом рынке которого такой зависимости не прослеживается.

Как можно увидеть из Таблицы № 1, мнения различных ученых по одним и тем же вопросам зачастую разнятся. Тем не менее, многие авторы отмечают продолжающиеся процессы глобализации и возросшую интеграцию развивающихся стран в мировую экономику. Влияние нефти также остается значимым для фондовых рынков, однако часть исследователей отмечает, что ее влияние постепенно уменьшается. В данной работе будет сделана попытка подтвердить или опровергнуть эти выводы.

Финансовый кризис 2014-2015 гг.

По мнению многих экономистов, непосредственным толчком для начала финансового кризиса в России 2014-2015 гг. послужили экономические санкции, введенные рядом стран в отношении России, а также падение цен на энергетические ресурсы, хотя предпосылки для замедления роста и рецессии возникли еще в 2013 году.

Впрочем, помимо уже названных причин, можно определить ряд других факторов, в большей или меньшей степени повлиявших на осложнение экономической обстановки в России. В их числе некоторые экономисты называют структурные сдвиги и дисбалансы, продиктованные тем, что страна еще не до конца оправилась от кризиса 2008-2009 гг., а также некоторые неудачные решения государства. В частности, возможно, следовало сделать упор на диверсификацию экономики, то есть направить ресурсы на развитие различных отраслей производства помимо энергетического комплекса. За недостаточностью альтернатив Россия оказалась слишком зависима от цен на нефть.

Одним из первых этапов кризиса стало значительное падение цен на нефть. Это произошло из-за увеличения предложения нефти на мировом рынке и негативно сказалось сразу на нескольких странах - экспортерах нефти. Так как в России энергетические ресурсы составляют значительную долю всего экспорта, то такое падение цен не могло сказаться на доходах государства. Это событие повлекло за собой ослабление курса национальной валюты, что, впрочем, нельзя однозначно назвать неблагоприятным событием, так как доходы от продажи нефти остались прежними в переводе на рубли.

Еще одним фактором начала кризиса стали экономические санкции против России, введенные целым рядом государств в ответ на присоединение Крыма. К санкциям присоединились США, многие страны Европы, Япония и другие. Они включали в себя запрет на сотрудничество с различными банками, компаниями, а также предприятиями военно-промышленного комплекса России. По этой причине Россия недополучила большую сумму дохода, и, наложившись на структурный кризис и падение цен на нефть, санкции нанесли серьезный ущерб экономике нашей страны.

В целом, финансовый кризис в России был продиктован не только внешними, но и внутренними факторами. Вместе с этим будет интересно выявить влияние национального фондового индекса России, отражающего изменения в российской экономике, на фондовые рынки других стран, а также мировые рынки нефти и золота.

Методология

В этом разделе будут описаны методы, использующиеся в данном исследовании. Опорными пунктами работы будут проверка на стационарность, причинность по Грейнджеру, тестирование временных рядов на коинтеграцию и построение VEC-модели. Так как выборку предполагается разбить на несколько частей, соответствующих определенным периодам, то данные методы анализа будут применены к каждой части по отдельности.

Тестирование временных рядов на стационарность

Прежде чем проводить дальнейшие исследования, следует вначале проверить временные ряды на стационарность. Обычную VAR-модель можно построить только при условии стационарности временных рядов, так что результаты теста определяют наш выбор между ней и моделью коррекции ошибками.

Для поверки на стационарность обычно используется тест Дикки-Фуллера. В данной работе было решено использовать процедуру Доладо и соавт., которая основана на расширенном тесте Дикки-Фуллера.

В основе теста Дикки-Фуллера лежит следующее уравнение:

Так как мы будем использовать расширенный тест Дикки-Фуллера (ADF), следует учитывать, что для него не равняется нулю. Основной гипотезой является наличие единичного корня, математически это выражается в равенстве. Если она отвергается, значит, единичные корни отсутствуют и временные ряды являются стационарными.

Процедура Доладо-Дженкинсона заключается в том, чтобы оценить последовательно пять моделей. Она позволяет нам выяснить, каким образом лучше привести наши данные к стационарному виду - за счет взятия первых разностей, или же путем построения регрессии с линейным трендом.

Вначале проводится расширенный тест Дикки-Фуллера, оценивающий модель с константой и трендом. Затем мы оцениваем значимость тренда в модели и, если гипотеза о его значимости отвергается, проводим ADF-тест для модели без тренда. Те же шаги следует проделать и при оценке значимости константы. Заключительным этапом является еще один тест Дикки-Фуллера, позволяющий выяснить, есть ли в данных трендовая стационарность, или же следует перейти к первым разностям.

Причинность по Грейнджеру

Тест Грейнджера позволяет выявить причинно-следственные связи между переменными. В нашем случае он позволит выяснить характер взаимосвязей между национальными фондовыми индексами России, США, Англии, Германии и Японии, а также определить, какое влияние оказывают на них цены на нефть и золото. Тест проводится на основе векторной авторегрессии, каждые две переменные тестируются попарно. Влияние в каждой паре должно быть односторонним, то есть если переменная x влияет на прогноз переменной y , то y не должна влиять на прогноз x . Если наблюдается взаимовлияние двух переменных, то, вероятнее всего, на них оказывает значимое влияние еще одна переменная.

Причинность про Грейнджеру является необходимым, но не достаточным условием причинно-следственной связи.

Для проведения теста Грейнджера используется F-статистика. Нулевой гипотезой является отрицание зависимости переменной x от переменной y ; коэффициенты в при этом приравниваются нулю. В альтернативной гипотезе переменные просто меняются местами, то есть теперь y не зависит от x . Для нахождения причинной связи одна из гипотез должна быть отвергнута - из этого будет следовать, что одна переменная значима для предсказания другой. Если будут отвергнуты обе гипотезы, то переменные окажутся связанными друг с другом взаимно (и, вероятно, на них влияет третья переменная). Не отвержение гипотез, в свою очередь, позволит сделать вывод о том, что между двумя переменными нет связи вообще.

Уравнение выглядит следующим образом:

Тестирование на коинтеграцию

Для проведения дальнейшего исследования и определения вида модели также требуется тестирование временных рядов на коинтеграцию. Если она будет обнаружена, то следует построить VECM - векторную модель коррекции ошибками.

Мы говорим о существовании коинтеграции наших данных, когда есть такая линейная комбинация нестационарных временных рядов, которая является стационарной. Для оценки данных на коинтеграцию используется тест Йохансена.

Для проведения теста вначале следует оценить данные на предмет стационарности, так как коинтеграция является характеристикой нестационарных временных рядов.

Для проверки на коинтеграцию оценивается следующая векторная авторегрессионная модель:

Следующим этапом проверки коинтеграции временных рядов с помощью теста Йохансена является следующее уравнение:

Ключевым моментом в данном подходе является оценка ранга матрицы П. Он соответствует числу коинтегрированных векторов. Основная гипотеза соответствует нулевому коинтеграционному рангу, то есть отсутствию коинтеграции в данных. Если ранг матрицы неполный, то временные ряды коинтегрированы.

Мы будем использовать байесовский информационный критерий (BIC) и информационный критерий Акаике (AIC), чтобы объяснить количество лагов в тестах Грейнджера и Йохансена, а также выбрать порядок VAR-модели. Требуется улучшить качество модели, а также сократить число ее параметров.

Информационный критерий Акаике в нашем случае вычисляется по следующей формуле:

Байесовский информационный критерий выглядит следующим образом:

Следует выбрать наименьшие значения обоих критериев, на основании этих показателей мы поймем, какую длину лага надо использовать во всех моделях.

Построение VEC-модели

Завершающим этапом исследования является построение векторной модели коррекции ошибками. В отличие от обычной VAR-модели, она может быть построена в случае нестационарности временных рядов.

Векторная модель коррекции ошибками имеет следующий вид:

Наряду с векторной авторегрессией было решено проанализировать функции импульсного отклика (IRF) для индекса РТС. Анализ проводился для каждого периода - стабильного, предкризисного и самого кризиса - отдельно. Целью исследования этих функций было проследить, как индекс РТС реагирует на единичные отклонения (импульсы) объясняющих переменных.

Глава II. Эмпирические результаты

Описание данных

Для построения модели используются следующие индексы: России (RTSI), США (S&P 500), Англии (FTSE 100), Германии (DAX), Японии (Nikkei 225). Также было принято решение учесть влияние цен на нефть и золото на национальные фондовые индексы. Для этого брались фьючерсные цены на эти два инвестиционных товара (индекс Dow Jones). Использовались дневные данные за период с 5 января 2012 г. по 30 апреля 2015 г.

Выбор переменных обуславливается целями данного исследования. Российский национальный фондовый индекс является ключевым в нашем анализе; индексы же США, Англии, Германии и Японии, по предположению, должны оказывать на него значимое влияние. Рынки золота и нефти играют большую роль в мировой экономике, а потому интересно проследить влияние цен этих инвестиционных товаров на взаимодействия национальных фондовых индексов.

Данные, использованные в работе, и их обозначения в оцениваемой модели наглядно показаны в Таблице № 2. Для построения модели берутся логарифмы от всех показателей. Первые разности используются для построения VAR-модели, если временные ряды нестационарны, но коинтеграция отсутствует.

Таблица № 2. Условные обозначения переменных.

Показатель	Условное обозначение	Логарифмы	Первые разницы
Российский фондовый индекс РТС
Фондовый индекс США S&P 500
Фондовый индекс Великобритании FTSE 100
Фондовый индекс Германии DAX 30
Фондовый индекс Японии Nikkei 225
Фьючерсные цены на нефть
Фьючерсные цены на золото

Для удобства выборка была разделена на три части, каждая из которых соответствует определенному периоду:

· 1 сентября 2014 г. - 31 декабря 2014 г. (кризис, резкий рост курса доллара, 89 наблюдений);

· 2 января 2015 г. - 30 апреля 2015 г. (начало стабилизации, уменьшение флуктуаций на фондовых рынках, 84 наблюдения).

Рис. 1. Логарифмы курса доллара, РТС, фьючерсных цен на нефть и золото.

График наглядно показывает, что с сентября 2014 года начинается рост курса доллара и падение индекса РТС (Рис. 1). Начало января 2015 года ознаменовалось прекращением падения и началом стабилизации в данных. Именно эти показатели послужили ориентиром для разделения выборки на три части.

Наибольший интерес для исследования представляют два последних периода, так как они знаменуют собой начало и развитие кризиса 2014-2015 гг. в России. Более спокойные в плане экономической обстановки 2012 и 2013 года были взяты для сравнения с периодом экономических потрясений, так как взаимосвязи между национальными фондовыми индексами, а также влияние на них цен на нефть и золото в стабильное и кризисное время могут отличаться.

Во время сбора данных возникли некоторые проблемы, связанные с их структурой и особенностями. В частности, праздничные дни, когда торги на бирже не проводятся, в разных странах не всегда совпадают друг с другом, отчего в данных по индексам возникают пропуски. Другим затруднением стало то, что открытие торговых сессий различных национальных фондовых индексов происходит в разное время. То есть предстояло сравнить данные, не совпадающие друг с другом по времени. Такое запаздывание затрудняет оценку модели, так как разные индексы реагируют на определенные факторы в разное время; по этой же причине одни индексы могут сильнее влиять на другие. Требовалось учесть эту разницу во времени в модели.

Пропуски в данных было решено заполнить значениями предыдущего наблюдения. Те пропуски, в которых праздничные дни разных стран совпадают друг с другом, были просто убраны из выборки. Для борьбы со второй проблемой вводилась лаговая переменная, то есть учитывалась зависимость цен открытия российского фондового индекса от цен закрытия индексов США, Германии, Англии, фьючерсных цен на золото и нефть предыдущего дня, а индекса Японии - текущего.

В Таблице № 3 можно увидеть описательную статистику логарифмов наших данных на всем рассмотренном периоде. Гипотеза о нормальности распределения для всех переменных отвергается на 5% уровне значимости.

национальный фондовый индекс

Следует рассмотреть теперь каждый период, на которые разбита наша выборка, по отдельности. В докризисном периоде гипотеза о нормальности распределения по-прежнему отвергается на 5% уровне значимости для фьючерсных цен на нефть и золото и всех национальных фондовых индексов, за исключением RTSI (Таблица № 4). Распределения почти всех переменных имеют плоскую вершину, так как коэффициент эксцесса меньше 3. У распределения индекса FTSE 100 длинный левый конец, так как коэффициент асимметрии меньше нуля.

Во втором периоде (кризисном) гипотеза теста Харке-Бера на 5% уровне о нормальности распределения отвергается только для индексов RTS, S&P 500 и фьючерсных цен на нефть. Распределения этих трех переменных имеют длинный левый конец, так как значение коэффициента асимметрии меньше нуля; также можно заметить, что у распределения фьючерсных цен на нефть плоская вершина (коэффициент эксцесса меньше 3).

Для периода стабилизации гипотеза о нормальности распределения на 5% уровне значимости не отвергается для фьючерсных цен на золото и нефть, а также индекса RTS. Длинный левый конец имеют распределения индексов S&P 500, DAX и FTSE 100 (коэффициент асимметрии для них меньше нуля). У распределений DAX, Nikkei 225 и S&P 500 плоская вершина, так как значение коэффициента эксцесса для них меньше 3.

Отдельно рассмотрим стандартные отклонения наших переменных для каждого периода и сделаем предварительные предположения относительно изменения фондовых индексов и фьючерсных цен на золото и нефть, а также их возможного влияния друг на друга.

Таблица № 7. Стандартные отклонения переменных в каждом периоде.

Как можно заметить из Таблицы № 7, если брать весь период исследования целиком, то довольно высокие значения стандартных отклонений принадлежат индексам Nikkei 225, RTSI, а также фьючерсным ценам на нефть. Это говорит о волатильности и некоторой нестабильности данных рынков в течение этих трех с лишним лет. Рассмотрение более коротких периодов, на которые мы разделили выборку, даст нам более конкретные и значимые результаты, так как позволит сравнить временные промежутки между собой и выяснить, какие рынки стали в 2015 году более стабильными, а какие нет.

Таким образом, можно заметить, что стандартное отклонение переменной DAX сильно уменьшилось во втором периоде и лишь незначительно возросло в третьем, что говорит об относительно стабильном положении этого рынка. Уменьшение стандартного отклонения по сравнению с предкризисным периодом наблюдается также у индексов S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100 и фьючерсных цен на золото. Во втором периоде бросается в глаза резкий рост стандартного отклонения у фьючерсных цен на нефть и RTSI, из чего можно сделать вывод, что эти две переменных тесно взаимосвязаны друг с другом. Правда, в отличие от цен на нефть, российский фондовый индекс в периоде стабилизации не смог вернуться к более низким значениям стандартного отклонения.

Анализ данных

Анализ заключается в построении векторной модели коррекции ошибками для данных периода со 2 января 2012 года до 30 апреля 2015 года. Перед этим необходимо провести оценку временных рядов на предмет стационарности и коинтеграции. Тест Грейнджера дополнит наше исследование определением причинно-следственных связей между переменными.

Проверка на стационарность с помощью процедуры Доладо-Дженкинсона.

Процедура Доладо и соавт. состоит в том, чтобы оценить по очереди пять моделей с помощью метода наименьших квадратов. Вначале проводится расширенный тест Дикки-Фуллера для полной статистики с трендом и константой. Затем мы проверяем, надо ли включать тренд в модель; то же самое делается для константы.

Таблица № 8 показывает результаты процедуры Доладо-Дженкинсона для первого периода (5 января 2012 - 29 августа 2014). Вначале проводился расширенный тест Дикки-Фуллера для полной статистики с трендом и константой; по его результатам гипотеза о наличии единичного корня отвергается на 5% уровне значимости для всех показателей, кроме S&P 500. Затем проверялась необходимость включения тренда в модель - на 5% тренд оказался незначим для всех переменных. Так как тренд из модели исключили, следующим шагом было проведение ADF-теста для статистики с константой. Константу также следовало проверить на значимость, и на 5% уровне значимости эта гипотеза была отвергнута для всех показателей. Далее расширенный тест Дикки-Фуллера проводился уже без константы и без тренда, гипотеза о наличии единичного корня снова была отвергнута на 5% уровне значимости.

Таким образом, временные ряды всех переменных, за исключением S&P 500, имеют единичный корень и являются стационарными в разностях. Данные по фондовому индексу США обладают трендовой стационарностью, в модели для этого показателя присутствует и тренд, и константа.

Количество лагов для всех переменных в докризисном периоде равно нулю согласно Байесовскому информационному критерию (BIC).

Таблица № 8. Результаты ADF-теста для первого периода (690 наблюдений).

		t-стат. для тренда	ADF (модель с константой)	t-стат. для константы		ADF (первые разности)
Переменная

В графе «вывод» в Таблицах 8, 9, 10 представлены сами результаты проделанной процедуры. DS означает наличие стационарности в разностях (difference stationary), UR - наличие единичного корня (unit root); TS - трендовая стационарность, С - наличие константы, T - наличие тренда.

В Таблицах № 9 и 10 рассмотрены последние два периода. Количество лагов для всех переменных здесь также равно нулю согласно Байесовскому информационному критерию, за исключением фьючерсных цен на нефть, для которых этот показатель равен 1 во втором периоде.

В кризисный период данные всех показателей, за исключение фьючерсных цен на золото и нефть, являются стационарными в разностях; гипотеза о значимости тренда и константы для них отвергается на 5% уровне значимости. Данные по фьючерсным ценам на золото и нефть имеют трендовую стационарность, в модели для нефти присутствует константа.

Все данные в период стабилизации характеризуются стационарностью в разностях и отсутствием константы и тренда в моделях (Таблица № 10).

Таблица № 9. Результаты ADF-теста для второго периода (88 наблюдений).

	ADF (модель с трендом и константой)	t-стат. для тренда	ADF (модель с константой)	t-стат. для конст.		ADF (первые разности)
Переменная

* Количество лагов равно 1.

Таблица № 10. Результаты ADF-теста для третьего периода (84 наблюдения).

	ADF (модель с трендом и константой)	t-стат. для тренда	ADF (модель с константой)	t-стат. для конст.		ADF (первые разности)
Переменная

Для того, чтобы определиться с выбором модели, потребуется еще проверить ряды на коинтеграцию.

Причинность по Грейнджеру

Тест Грейнджера позволит определить причинно-следственные связи между нашими переменными: национальными фондовыми индексами пяти стран и фьючерсными ценами на нефть и золото.

Так как в неделе пять рабочих дней, в течение которых проходят торги на биржах, что определяет структуру наших данных, то число лагов для теста Грейнджера также возьмем равное пяти.

В первом периоде значимый вклад в прогноз индекса DAX вносили индексы Nikkei 225, RTS, S&P 500, а также фьючерсные цены на нефть. FTSE 100 оказался зависим от тех же показателей, что и немецкий фондовый индекс. S&P 500 зависел от Nikkei 225, а на RTSI оказывали свое влияние индексы S&P 500, Nikkei 225 и фьючерсные цены на нефть и золото.

Рисунок 2. Причинно-следственные связи в предкризисный период.

В период кризиса связи между показателями изменились. DAX остался зависим от S&P 500, но на месте остальных влияющих на него факторов появились фьючерсные цены на золото. Золото в этом периоде оказалось фактором, вносящим значимый вклад в прогноз многих переменных, помимо немецкого индекса - FTSE 100, RTSI, Nikkei 225, S&P 500, а также фьючерсных цен на нефть. Помимо прочего, RTSI оказался зависим от FTSE 100.

Подобные документы

Зачем нужны фондовые индексы? История и география индексов. Индексы фондового рынка США. Индексы других стран. Российские фондовые индикаторы. Индексные фонды, реальные индексы, индексные акции. Методология подсчета индексов.

реферат , добавлен 02.04.2003


Методы расчёта, сущность, роль и цели фондовых индексов. Классификация фондовых индексов. Факторы, влияющие на фондовый индекс. Влияние фондовых индексов на рынок. Российские фондовые индексы и их динамика. Взаимосвязь фондового и валютного рынков.

курсовая работа , добавлен 03.06.2011


Фондовые индексы как инструмент оценки поведения рынка ценных бумаг, отражающий макроэкономические процессы. Основные типы индексов. Роль биржевых индексов. Теория создания фондовых индексов. Индексы, используемые на мировых и российском фондовых рынках.

реферат , добавлен 04.04.2013


Сущность, необходимость и методы расчёта фондовых индексов, использование их как базиса при биржевой торговле государств. Особенности и характеристика фондовых индексов в Украине, их преимущества и недостатки. Признаки идеального фондового индекса.

реферат , добавлен 08.11.2010


Взаимосвязь валютного рынка с фондовым. Влияние фондового рынка на рынок FOREX в долгосрочной и краткосрочной перспективах. Анализ валютного и фондового рынка. Долгосрочная взаимосвязь между фондовыми индексами страны и национальной валютой страны.

презентация , добавлен 15.12.2012


Определение фондовой биржи. Первичные и вторичные ценные бумаги. Производные финансовые инструменты. Расчет фондовых индексов. Основные индексы мира. Анализ динамики деятельности мировых фондовых бирж в условиях нестабильной экономической ситуации.

курсовая работа , добавлен 07.04.2011


Фондовые биржи в России и за рубежом. Международные и российские требования к фондовым биржам. Организационная структура и члены фондовых бирж. Сравнительная характеристика фондовых бирж. Перспективы развития фондовых бирж в России.

дипломная работа , добавлен 30.05.2002


Теория фондовых индексов, приемы их построения и расчета. Инфраструктура рейтингового рынка. Индекс "Доу-Джонс", "Стандард энд Пурз" (S&P), "Вэлью Лэйн", "Файненшл Тайме" (FT). Индексы для оценки рынка акций в Германии. Индексы для новых рынков.

курсовая работа , добавлен 21.06.2011


История создания фондовых бирж. Признаки, функции и виды фондовых бирж. Методы организации биржевой торговли. Виды биржевых сделок, фондовые индексы. Российские фондовые биржи и их роль в современной экономике. Ценные бумаги, обращаемые на биржах.

курсовая работа , добавлен 10.05.2016


Сущность, роль и классификация фондовых индексов. Методы их расчета. Синергетика и новые подходы к старым проблемам. Нелинейная экономика рынка: многообразие справедливости и фрактальная динамика. Показатели Ляпунова. Хаотические свойства курсов валют.

Экономические циклы - понятие и природа происхождения

Правильно понять смысл изменений экономических индикаторов и оценить их последствия для валютных рынков невозможно без учета циклического поведения экономики. Известно, что развитие экономических процессов носит циклический характер: рост обязательно сопровождается спадом, за которым следует восстановление и новый рост. Одно и то же изменение конкретного индикатора может иметь совершенно разный экономический смысл (а значит, и финансовые последствия), в зависимости от того, на какой стадии экономического цикла оно наблюдается.

Индекс Доу Джонса: история появления и методика расчета

Когда 26 мая 1896 года Чарльз Доу впервые представил свой индекс промышленных акций, состояние фондового рынка никак особенно не описывалось и никаких индикаторов для описания процессов, происходящих на рынке акций, не существовало. Предусмотрительные инвесторы предпочитали облигации, которые приносили заранее известные проценты и были гарантированы имуществом компаний-эмитентов– машинным оборудованием, недвижимостью и другими устойчивыми активами.

Экономические индикаторы. Опережающие, совпадающие и запаздывающие индикаторы

Экономические индикаторы - это макроэкономические показатели, публикуемые в форме отчетов правительства или независимых организаций и отражающие состояние национальной экономики. Они публикуются в определенное время и предоставляют рынку информацию о том, улучшилось ли или ухудшилось состояние экономики. Влияние подобных индикаторов, например, на мировой валютный рынок можно сравнить с влиянием отчетов по доходам компаний на рынок ценных бумаг.

Фондовые индексы. Определение и методы расчета

Фондовый индекс - показатель состояния и динамики рынка ценных бумаг. Через сопоставление текущего значения индекса с его предыдущими значениями можно оценить поведение рынка, его реакцию на те или иные изменения макроэкономической ситуации, различные корпоративные события (слияния, поглощения, дробления акций, отставки и назначения ведущих менеджеров), спекулятивные процессы.

Валовый внутренний продукт. Определение и методы расчета

Валовой внутренний продукт (ВВП) - это один из важнейших показателей системы национальных счетов, который характеризует конечный результат производственной деятельности экономических единиц - резидентов и измеряет стоимость товаров и услуг произведенных этими единицами для конечного использования. ВВП является показателем произведенного продукта, который представляет собой стоимость произведенных конечных товаров и услуг.

Компоненты ВВП США

Экономика оценивается по валовому внутреннему продукту или ВВП. ВВП включает в себя множество компонентов, каждый с разным уровнем важности. Например, экономика США – это экономика на основе потребления, поскольку потребительские расходы являются крупнейшим компонентом ВВП. Китай, с другой стороны, имеет экономику на основе экспорта, так как экспорт составляет большую часть ВВП Китая. В этой статье тщательно проанализированы компоненты, которые управляют американской экономикой и как они изменялись в период с 1929 года до настоящего времени.

История российского рубля с 1900 по 2015 год

Резкое падение российского рубля сделало заголовки в декабре 2014 года. Резкие колебания курса рубля не новое явление и весьма характерное для финансовой истории России. 15 и 16 декабря 2014 года рубль упал на 22 процента по отношению к ведущим мировым валютам, что побудило правительство и ЦБ РФ принять экстренные меры для спасения российской национальной валюты. Впечатляющее падение рубля на 22 процента 15 декабря и 16 декабря также побудило инвесторов воспринять ситуацию как повторение кризиса 1998 года, когда рубль потерял 27 процентов 17 августа. Рубль в 2014 году упал более чем на 40 процентов по отношению к доллару и достиг новых исторических минимумов. К началу 2015 года, рубль находился на отметке 56,24 по отношению к доллару по сравнению с 32,9 в начале 2014 года.

Индекс Института Менеджмеров по Снабжению (ISM)

Публикуемый ежемесячно индекс ISA (NAPM) PMI является самым главным показателем преобладающего направления изменений в экономической активности. Индекс обладает свойствами опережающего индикатора и способен указывать момент изменения тенденции в объективных количественных характеристиках экономической активности, получаемых правительственными институтами. Значения выше 42.7% указывают на состояние экономического роста, выше 50.0% - на рост производственного сектора экономики.

Опережающие индикаторы. Методы расчета и компоненты сводных опережающих индексов

Прогнозы экономического развития могут основываться на элементарной экстраполяции, изощренных эконометрических моделях, приемах “технического анализа”, опроса потребителей и предпринимателей, неформализуемых оценках экспертов и аналитиков. Одним из самых распространенных методов предвосхищения будущей экономической динамики является использование системы опережающих индикаторов.

Индексы деловой активности. Индексы PMI и Tankan

Чрезвычайно популярны в последние годы в экономической статистике индикаторы, основанные на методике построения так называемых диффузионных индексов. Подобного рода индексы, по своей природе являющиеся показателями делового оптимизма участников бизнеса, регулярно публикуются (под названиями PMI) в США, Англии и Германии, где они создаются соответствующими ассоциациями бизнесменов; применяются они как для оценивания направленности общественного мнения, так и для измерения динамики объективных показателей.

Курс доллара к рублю: критерии изменений

В нашей стране курс доллара к рублю по состоянию «на следующий день» устанавливается Центральным банком России, ежедневно, кроме субботы и воскресенья в 11:30 по московскому времени.

Биржевой индекс – это расчетная величина, которая формируется на базе цен всех входящих в расчет этого индекса акций, которые торгуются на данной бирже.

Биржевые индексы рассчитываются на основе определенного количества ценных бумаг. Число акций, которые влияют на расчет определенного биржевого индекса, обычно указывается в конце его названия, например, DAX 30, CAC 40, FTSE 100. Таким образом, изменение величины биржевого индекса отражает динамику цен десятков, сотен и даже нескольких тысяч акций.

Биржевые индексы – это специальные математические показатели отражающие динамику курса фондового рынка, секторов рынка или иной репрезентативной группы активов, обращающихся на рынке.

Биржевые индексы - это инструменты, дающие представление о текущем состоянии на фондовых рынках, иными словами, они показывают направление движения рынка . Часто их также называют фондовыми.

Биржевой индекс особенно интересен для аналитиков в динамике: оценка направления движения рынка осуществляется именно на основании изменения индекса с течением времени, причем цены акций в выделенной группе могут меняться абсолютно разнонаправлено. В зависимости от выбранных показателей, биржевые индексы позволяют получить представление об изменениях в рамках отдельно взятого сектора или всего рынка в целом.

На современном рынке ценных бумаг существует многообразие биржевых (фондовых) индексов. Индексы могут быть отраслевыми, региональными, сводными и глобальными. Они могут использоваться на любом рынке: товарном, валютном, фондовом. В наше время в обращении находится свыше двух тысяч различных фондовых индексов. Публикацию показателей основных биржевых индексов можно встретить в свободном доступе.

ФУНКЦИИ БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ

Биржевые индексы были изобретены для того, чтобы участники торга могли получить необходимую им информацию о том, что происходит на рынке. Поэтому первоначально они выполняли лишь информационную функцию. Отражая направление движения биржевых котировок - вверх или вниз, индексы показывали тенденции, которые принимает биржевой рынок, и скорость их развития.

Со временем и совершенствованием техники разработки биржевых индексов появились и их новые функции:
1. Индикативная функция – биржевой индекс является точкой отсчета для анализа поведения инвесторов и портфельных менеджеров.
2. Демонстративная функция - ориентир отбора ценных бумаг в инвестиционный портфель, определяя направления и пропорции инвестирования.
3. Диагностическая функция: изменение цены на определенные акции можно сравнить с индексом рынка или сегмента и сделать выводы о спросе на акции в контексте всего рынка.
4. Прогнозная функция – накопление определенных данных о состоянии биржевых индексов позволило использовать их в качестве прогноза.
5. Спекулятивная функция (объект торговли) - биржевые индексы способны мгновенно реагировать на изменение широкого круга явлений экономического, политического и социального характера.

МЕТОДЫ РАСЧЕТА БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ

Для вычисления биржевых индексов применяются четыре основных метода:
1. Метод средней арифметической простой.
2. Метод средней геометрической простой.
3. Метод средней арифметической взвешенной.
4. Метод средней геометрической взвешенной.

Метод средней арифметической простой рассчитывается следующим образом: цены всех активов, входящих в индекс на момент закрытия торгов складываются и сумма делится на количество активов. Данный метод является самым простым. Его недостатком является то, что в нём не учитывается вес каждого актива. В настоящее время данным методом рассчитываются индексы семейства Доу Джонс.

Метод средней геометрической простой осуществляется умножением цен акций, составляющих индекс. Из этого произведения затем извлекается корень n-й степени, где n - число акций в индексе. При этом также не принимается во внимание разница в объемах торговли акциями разных компаний.

Формула расчета индекса по методу среднего арифметического взвешенного и по методу среднего геометрического взвешенного содержит дополнительный элемент. Чаще всего в качестве весов используются показатели рыночной капитализации компании. Т.е. изменение цены компании умножается на её размер (капитализацию). Такое взвешивание ведёт к тому, что крупные компании воздействуют на индекс существеннее, чем мелкие.

Биржевой индекс может рассчитываться с определенной периодичностью:
1. На начало каждого месяца (на определенную дату).
2. Ежедневно к установленному времени (индексы Скейт-Пресс рассчитываются ежедневно к 14 часам московского времени), по итогам торговой сессии (индексы системы РТС).
3. В реальном времени (Всемирный индекс пересчитывается сразу же после заключения очередной сделки).

Биржевой индекс, взятый изолированно, вне связи с другими индексами, не представляет особого интереса. Они ценны тем, что рассчитываются на определенную дату и в совокупности представляют определенную картину.

ОСНОВНЫЕ БИРЖЕВЫЕ ИНДЕКСЫ

Биржевой индекс Dow Jones (DJIA) - один из наиболее известных в мире индексов. Впервые он был применен более ста лет тому назад. С 1928 года индекс неизменно рассчитывается по курсам акций тридцати предприятий. Среднее арифметическое цен акций этих тридцати крупнейших компаний США, называемых также «blue chips» (голубые фишки) и представляет собой знаменитый биржевой индекс Доу-Джонса. Его величина измеряется в пунктах. Увеличение (или уменьшение) индекса на один пункт означает, что средняя цена включенных в расчет акций увеличилась (или уменьшилась) на один доллар.

Помимо основного, рассчитываются также биржевые индексы Доу-Джонса для конкретных секторов рынка:
а) для акций 20 ведущих транспортных компаний;
б) для акций 15 ведущих компаний коммунального хозяйства;
в) композитный индекс, в расчет которого входят цены акций 65-ти компаний;
г) несколько других индексов.

Значение индекса Доу Джонса выходит далеко за рамки США. Поскольку на Нью-Йоркской бирже концентрируется около 50% всего биржевого оборота развитых стран. С учетом этого на биржах он рассчитывается и официально объявляется каждые полчаса.

Биржевой индекс DAX (DAX 30) был впервые введен в 1988 году, а на сегодняшний день является основным биржевым индексом Германии. В его расчете учитываются цены акций тридцати ведущих немецких компаний из разных отраслей экономики. Акции компаний, включаемые в расчет индекса DАХ30, котируются на Франкфуртской бирже. Индекс взвешен по рыночной капитализации.

По результатам торгов в электронной системе рассчитывается индекс Xetra DAX, он практически совпадает с DAX 30. Однако электронная сессия длиннее, поэтому цены закрытия могут существенно различаться. Рассчитываются также DAX 100 и композитный индекс CDAX по акциям 320 компаний.

Биржевой индекс FTSE 100 ("Футси") начал рассчитываться с 3 января 1984 года. Он представляет собой взвешенный арифметический индекс, рассчитываемый на базе 100 крупнейших по рыночной капитализации компаний Великобритании, входящих в список Лондонской фондовой биржи.

Раз в три месяца, в конце квартала, из списка Лондонской Фондовой биржи выбираются 250 компаний, занимающих с 101 по 350 место. По котировкам их акций рассчитывается средневзвешенный биржевой индекс по капитализации - индекс FTSE 250.

По акциям 350 компаний, представленных на Лондонской Фондовой бирже, вычисляется биржевой индекс FTSE 350, который совмещает в себе индексы FTSE 100 и FTSE 250. Для учета акций, не вошедших в состав FTSE 350, рассчитывается отдельный фондовый индекс - FTSE SmallCap.

Биржевой индекс Nikkei публикуется с сентября 1950 года. Он рассчитывается как среднее взвешенное значение цен на акции 225 компаний первой секции Токийской фондовой биржи, которые торгуются наиболее активно.

Биржевые индексы семейства NASDAQ предназначены для надежной ориентации в конъюнктуре американского рынка высоких технологий и помогают адекватно учесть влияние политических и экономических событий США на сферы бизнеса, связанные с функционированием этого рынка. Наиболее известными являются индексы NASDAQ 100 и NASDAQ Composite, причем в расчете последнего индекса используются практически все акции, торгуемые на бирже NASDAQ. Это акции высокотехнологичных компаний, которые занимаются производством компьютерной техники и оборудования, созданием программного обеспечения и телекоммуникаций, внедрением достижений биотехнологий.

Биржевые индексы САС-40 и САС General являются основными индексами для фондового рынка Франции. САС 40 рассчитывается по акциям 40 крупнейших эмитентов, торгуемых на Парижской фондовой бирже. Фьючерсный контракт на данный индекс, возможно, является самым популярным и торгуемым фьючерсным контрактом во всем мире. САС General рассчитывается по акциям 250 наиболее крупных и стабильных французских компаний. Данный индекс рассчитывается Парижской биржей и Обществом французских бирж.

Биржевой индекс Standard & Poor’s 500 (S&P 500) за особую показательность получил образное название “барометр американской экономики”. В расчет взвешенного по рыночной стоимости биржевого индекса входит стоимость акций полутысячи американских корпораций, торгуемых на Нью-Йоркской бирже и бирже NASDAQ - двух важнейших для США фондовых биржах. Корпорации представлены в следующей пропорции: 400 промышленных, 20 транспортных, 40 финансовых и 40 коммунальных компаний.

Биржевые индексы Рассела рассчитываются компанией Френка Рассела, Frank Russell Company. Среди самых известных: Russell 3000 Index отражает динамику акций 3000 крупнейших по рыночной капитализации американских компаний, на которые приходится около 98% стоимости всего американского рынка акций. Russell 1000 Index отражает динамику акций 1000 крупнейших компаний из Russell 3000 Index, на которые приходится около 92% совокупной капитализации компаний, представленных в Russell 3000 Index. Russell 2000 Index отражает динамику 2000 более мелких компаний, представленных в Russell 3000 Index, на которые приходится около 8% совокупной рыночной капитализации компаний из Russell 3000 Index.

Биржевой индекс MSCI Emerging Markets включает в себя 26 индексов развивающихся рынков, среди которых Россия, Мексика, Таиланд и др. Расчет индекса фондовых рынков развивающихся стран (другое название - индекс развивающихся стран) осуществляется компанией "Морган Стэнли" (Morgan Stanley). Эта же компания берет на себя труд и по публикации индекса.

Биржевой индекс IPS рассчитывается на основе котировок акций 35 ведущих мексиканских компаний как взвешенный по величине капитализации. Список акций для расчета биржевого индекса IPS не постоянен и обновляется каждые 2 месяца.

Биржевой индекс Bovespa учитывает наиболее ликвидные акции бразильских эмитентов, котирующихся на Бирже Сан-Пауло. Является лидером среди фондовых индексов по нестабильности: 10 раз наблюдалось десятикратное уменьшение его величины. Причиной нестабильности индекса стала катастрофическая инфляция в Бразилии (до 2500% в год), поглотившая знаменитое "бразильское экономическое чудо".

Биржевой индекс РТС рассчитывается по совокупной стоимости акций 50 российских компаний. Он считается главным индикатором на рынке ценных бумаг РФ. RTS, или Российская Торговая Система (РТС) - фондовая биржа, основанная в 1995 году с целью создания централизованного рынка ценных бумаг России на базе функционировавших на тот момент ранее созданных региональных фондовых рынков. Семейство индексов RTS (РТС) включает в себя несколько индексов и предназначено для оценки рыночной капитализации крупнейших компаний Российской Федерации.

ММВБ (Московская Межбанковская Валютная Биржа) - это торговая площадка, на которой заключается абсолютное большинство сделок с участием акций российских эмитентов. Биржевой индекс ММВБ представляет собой взвешенный по эффективной капитализации биржевой индекс рынка наиболее ликвидных акций российских эмитентов, находящихся в обращении на ЗАО "ФБ ММВБ". Для расчета этого индекса применяется система индекс-менеджмента. Включением конкретных компаний в индекс ММВБ занимается Индексный комитет.

Применение биржевых индексов

Биржевые индексы применяются для анализа рынка, трейдинга и сравнения эффективности инвестиционных стратегий.

Биржевой индекс является показателем экономической ситуации в стране, где расположена та или иная компания. Сравнив между собой узкие индексы, а также сопоставив динамику биржевых цен на одну отдельную акцию компании, трейдер может спрогнозировать рост или падение акций данной компании.

На некоторых биржевых индексах базируются ценные бумаги , а именно фьючерсы и опционы. Анализируя поведения индексов, инвесторы могут также предсказывать судьбу этих ценных бумаг на рынке.

Сопоставление работы фонда (или портфеля) с биржевыми индексами позволяет оценить достижение управляющего фондом в сравнении с бенчмарк (benchmark – базовым индексом).

Торговля индексом, по сравнению с торговлей акциями, дает трейдерам ряд преимуществ. К ним относится отсутствие необходимости:
- изучать финансовые отчеты компаний,
- рассчитывать коэффициенты,
- оценивать перспективы развития компании и/или отрасли.

Как акции, так и индексы нередко используются для прогнозирования именно валютного рынка. Ничего удивительного, в этом нашем мире спекулянтов все, так или иначе, взаимосвязано. Безусловно, фондовый рынок - самый частый гость финансовых новостей на ТВ и в интернете. Акции то, акции се… акции Apple выросли на 5%, ну и замечательно, я как раз люблю свой iPhone.

Тут сразу же прослеживается связь между акциями и валютами. Скажем, если вы захотите купить акции японской компании на Токийской фондовой бирже, сделать это можно только в национальной валюте. В результате, ваши рубли или что там у вас есть в заначке нужно будет конвертировать в йену (JPY), что приводит, естественно, к увеличению спроса на нее. Чем больше акций на Токийской бирже покупается, тем йена более востребована. И напротив, чем больше валюту продают, для любых целей, тем меньше ее стоимость.

Когда фондовый рынок страны кажется инвесторам вкусным и питательным, они начинают заливать его деньгами. И напротив, если фондовый рынок страны находится в развалинах, инвесторы бегут с него сломя голову, ища более привлекательные места для инвестиций.

Трейдеры БО и форекса акции, естественно, не покупают (разве что CFD на них) хотя многие БО конторы и принимают ставки на их котировки. Несмотря на это, состояние акций ведущих стран мира должно представлять для вас первостепенный интерес.

Если фондовый рынок одной страны показывает лучшие результаты, нежели рынок другой, капитал из одной страны будет перетекать в другую. Это незамедлительно скажется на их валютах. Где деньги - там и крепче валюта, где фондовый рынок слаб - национальная валюта ослабляется.

• Сильный фондовый рынок - сильная валюта.
• Слабый фондовый рынок - слабая валюта.

Другими словами, между состоянием фондового рынка и курсом национальной валюты нередко прослеживается прямая корреляция. Упал юань - перед этим рухнула Шанхайская биржа. Растет MICEX (индекс Московской биржи) – за ним бежит рубль.

Самый простой способ отслеживать состояние фондового рынка - это поставить на график специальный индекс. У него есть цена, как и у каждого актива и за ней весьма удобно наблюдать.

Основные мировые индексы

Рассмотрим ключевые мировые индексы, что нас интересуют. Как вы сразу заметите, многие из них коррелируют и дополняют друг друга.

Индекс Доу Джонса

Старейший и самый известный индекс в мире. Их, на самом-то деле, несколько, но самый популярный называется «промышленный индекс Доу Джонса», он же Dow Jones Industrial Average (тикер DJIA ).

Ключевой фондовый индекс США, в котором объединены 30 компаний с публично доступными акциями. Кстати несмотря на название, эти компании не особенно связаны с промышленностью, ибо она сейчас не в фаворе. Там просто 30 крупнейших компаний Америки.

За этим индексом пристально наблюдают инвесторы во всем мире. Он представляет собой отличный индикатор всего состояния американской экономики, реагирует на местные и зарубежные экономические и политические события. В индексе отслеживаются невероятно богатые компании, вы слышали о большинстве из них. Макдональдс, Intel, Pfizer – все это там есть.

Индекс S&P 500

Индекс Standard & Poor 500, он же S&P 500 – один из самых известных индексов планеты. Это средневзвешенный индекс цен на акции 500 крупнейших компаний США.

По сути, это ключевой индикатор всей американской экономики и по нему судят о ее состоянии. Индекс S&P 500 (тикер SPX ) - самый популярный по торговым объемам индекс в мире после промышленного индекса Доу Джонса.

Есть целые фонды, будь-то ETF либо пенсионные, основная задача которых - отслеживать эффективность S&P 500, в торговлю которым вложены сотни миллиардов долларов.

NASDAQ Composite

Это биржевой индекс NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotations) – крупнейшего электронного рынка США, в котором участвует более 4000 компаний и корпораций.

Это один из самых ликвидных фондовых рынков в мире. Тикер на графике NASX .

Nikkei

Индекс Nikkei – это такой промышленный индекс Доу Джонса, но для японцев. В нем усредненно отображаются показатели 225 крупнейших компаний японского фондового рынка.

Типичные представители Nikkei - это компании Toyota, Mitsubishi, Fuji и прочие. Тикер на графике NKY .

DAX

Расшифровывается как Deutscher Aktien Index - индекс немецкой фондовой биржи, включающий в себя 30 «голубых фишек» — крупнейших компаний, чьи акции торгуются на Франкфуртской фондовой бирже.

Германия - самая мощная экономика ЕС, поэтому если вас интересует судьба Евро - вы должны смотреть за DAX. В индекс входят компании вроде Adidas, Deutsche Bank, SAP, Daimler AG и Volkswagen. Тикер на графике DAX .

DJ EURO STOXX 50

Индекс Dow Jones Euro Stoxx 50 - один из ключевых индексов еврозоны, отображающих успехи крупнейших компаний ЕС. В индекс входит 50 предприятий из 12 стран ЕС.

Создан компанией Stoxx Ltd., что является совместным предприятием Deutsche Boerse AG, Dow Jones & Company и SIX Swiss Exchange. Тикер на графике MPY0 .

FTSE

Расшифровывается как Financial Times Stock Exchange, он же «футси» (footsie) - индекс акций крупнейших компаний, котируемых на Лондонской фондовой бирже.

Есть несколько его разновидностей (так часто с индексами бывает). Скажем, FTSE 100 включает в себя 100 компаний, а FTSE 250, соответственно, 250 крупнейших компаний Великобритании. Тикер на графике FTSE .

Hang Seng

Фондовый индекс Hang Seng для Гонконгской биржи отображает изменения в ценах компаний, что котируются на бирже Гонконга.

В индекс входит 50 крупнейших компаний с капитализацией 58% от общего объема биржи. Тикер на графике HSI .

Индекс РТС

Наш, родной русский индекс (тикер RTS ), учитывающий 50 крупнейших отечественных компаний, чьи акции котируются на Московской бирже. Считается, кстати, в долларах США. Список компаний, чьи акции учитываются в индексе, пересматриваются раз в 3 месяца. Появился индекс 1 сентября 1995 года и получил базовое значение 100.

В индекс РТС входят такие компании, как АФК Система, Аэрофлот, Башнефть, Лукойл, РусГидро, УралКалий, Татнефть и многие другие. Есть и разновидности этого индекса - RTS-2, RTS Standard Index и прочие, но старый добрый индекс РТС - самый популярный.

Как видите, индексы штука простая и очень полезная - позволяет сразу получить полную информацию о состоянии не просто отдельно взятого фондового рынка, но и всей экономики страны в целом. Ведь состояние крупнейших компаний и является ключевым индикатором.

Взаимосвязь фондового и валютного рынка

Теперь разберемся, стоит ли принимать во внимание все эти индексы, если работать с валютными парами в FX/БО. Безусловно, стоит - для определения общих рыночных трендов на старших таймфреймах (вспоминаем ).

В целом, если не мудрить, когда фондовый рынок на подъеме, инвесторы охотнее в него инвестируют, скупая для этого национальную валюту. Что приводит, естественно, к ее укреплению.

Если же фондовый рынок безутешно падает, инвесторы забирают свои денежки, конвертируя их обратно в свою валюту и национальная денежная единица ослабевает. Именно эта история происходит сейчас у нас, достаточно взглянуть на ужасающее состояние индекса РТС, что падает аж с 2011 года.

Однако, есть два исключения - США и Япония. Рост экономики этих стран нередко приводит к тому, что их национальные валюты ослабевают - такой вот забавный парадокс связанный, тем не менее, с определенными экономическими механизмами.

Взглянем на то, как промышленный индекс Доу Джонса взаимодействует с Nikkei.

Как видим, индекс DJIA и Nikkei 225 идут друг за другом как влюбленная парочка. При этом, обратите внимание - иногда движение одного индекса предвосхищает движение другого, что позволяет использовать такую миниатюрную машину времени для прогнозов.

USD/JPY и индекс Nikkei

Посмотрим, как японский индекс отражается на валюте доллар/йена. Прежде чем в 2007 году начался глобальный финансовый кризис, когда ведущие экономики мира падали квартал за кварталом, между Nikkei и USD/JPY была обратная корреляция.

Инвесторы были уверены, что эффективность японского фондового рынка напрямую влияла на экономическое состояние страны, поэтому рост Nikkei привел к укреплению японской йены. Справедлива и обратная ситуация, если Nikkei падает - йене тоже не здоровится.

И все было хорошо до тех пор, пока не грянул финансовый кризис. Тут-то все перевернулось с ног на голову. В результате, на графике индекс и валюта стали идти в одном направлении. Чудеса, да и только: укрепляется Nikkei - ослабевает йена и наоборот.

Тем не менее, корреляция осталась более чем прозрачной - просто изменилась ее полярность.

USD/JPY и DJIA

Индекс Доу Джонса и доллар/йена, дружат ли они или так, провели ночь вместе и «пока, я позвоню»? Казалось бы, между ними должна быть четкая корреляция. Однако, судя по графику, ситуация вовсе не такая однозначная. Хотя некоторая корреляция присутствует, она вовсе не безусловная.

Видно что после финансового кризиса все снова смешалось и были периоды, когда вместо взаимодействия на графике было черти-что.

Что ж, никто не обещал, что будет легко. Понятно, что нам нужно использовать технический и фундаментальный анализ, не говоря уже об инструментах вроде , чтобы выжать с индексов максимальную пользу.

EUR/JPY и фондовые индексы

Как мы уже обсуждали, чтобы купить акции какой-то компании на фондовой бирже, нужно ваши бумажки поменять на национальную валюту. Возьмем немецкий индекс DAX. В теории, если растет индекс - то укрепляется и евро, ведь все напропалую скупают европейские акции. И такая корреляция действительно существует, хотя и не абсолютная.

Что еще интереснее, у EUR/JPY есть корреляция и с другими мировыми фондовыми индексами. Не удивительно, ведь йена, как и американский доллар, считается «безопасной гаванью» во времена экономических кризисов. Если мировая экономика падает и трейдерам страшненько, они нередко забирают деньги с фондового рынка, что приводит к падению индексов DAX и S&P 500. В результате, цена EUR/JPY падает, ибо трейдеры скупают йену.

Когда же все хорошо, девушки красивы, а солнце сияет, инвесторы заливают деньги в фондовый рынок, то цена на EUR/JPY растет. Вот так и появляется корреляция.

Сравним EUR/JPY с S&P 500:

А вот с DAX:

Мы видим пусть не зеркальную, но вполне отчетливую корреляцию. Так что обязательно возьмите вашу любимую валютную пару и посмотрите, есть ли у нее корреляция с фондовыми индексами или другими активами?

Скажем, взял я любимую свою пару GBP/JPY и сравнил с FTSE. Что мы видим? Им явно интересно вместе, экие шалуны.

Ну а это из разряда «лучше один раз увидеть». Корреляция USD/RUB и цены на нефть сорта Brent. Картина маслом, почти Пикассо: эти ребята явно поцелуются и сойдутся вместе, как уже бывало с ними ранее.

Все взаимосвязано

Корреляцию можно расценивать как дополнительный индикатор глобального рыночного тренда. Если показатели двух взаимосвязанных активов расходятся - тренды каждого намного проще определить методами технического анализа. А уж что делать с линиями тренда и вы так знаете.

Рассмотрим несколько популярных корреляций между товарами и валютными парами.

• Золото вверх, доллар вниз . В экономические кризисы инвесторы часто за доллары покупают золото, что всегда в цене.
• Золото вверх, AUD/USD вверх . Австралия - третий по величине поставщик золота в мире, поэтому курс австралийского доллара в немалой степени связан со спросом на золото.
• Золото вверх, NZD/USD вверх . Новая Зеландия тоже производит немало золотишка.
• Золото вверх, USD/CAD вниз . Канада - 5й по величине поставщик золота в мире. Поэтому если цены на золото идут вверх, пара USD/CAD движется вниз (ибо все покупают CAD).
• Золото вверх, EUR/USD вверх . Как золото, так и евро считаются такими себе «антидолларами». Поэтому рост цены на золото нередко приводит к росту курса EUR/USD.
• Нефть вверх, USD/CAD вниз . Канада - крупнейший нефтедобытчик мира, экспортирующий более 2 миллионов баррелей в сутки, в основном, в США. Если нефть дорожает, пара на графике идет вниз.
• Проценты по облигациям вверх/нац. валюта вверх . Тут все понятно, чем больше процентов дают гособлигации, тем больше их покупают за национальную валюту. Растет спрос на нее - растет и ее курс.
• DJIA вниз, Nikkei вниз . Экономики США и Японии очень тесно связаны и вместе идут как вверх, так и вниз.
• Nikkei вниз, USD/JPY вниз . Инвесторы часто выбирают йену как «безопасную гавань» в периоды экономических проблем.

Фондовый рынок, состояние которого можно анализировать через индексы, самым непосредственным образом коррелирует с валютными парами. Изучая их взаимодействие вы нередко сможете найти ситуации, когда эти данные расходятся так, что одни показатели выступают как “машина времени” для другого. При этом важен факт не только самой корреляции, но и изменения ее полярности с позитивной на негативную и наоборот.

Наконец, почти у всех брокеров есть возможность работать прямо по этим индексам, что в БО, что в форексе. Чем и можно воспользоваться, хоть с корреляциями, хоть без них.

• Назад:
• Вперед: