Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Ценные бумаги: практикум по аналитике

Рассылка закрыта

При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Инвестиции Финансы Трейдинг" на которую и рекомендуем вам подписаться.

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

←   Ноябрь 2002   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Автор
Цыплаков Дмитрий Александрович

Статистика

4.094 подписчиков
-10 за неделю
←   Все выпуски   →

Ценные бумаги: практикум по аналитике


Информационный Канал Subscribe.Ru

Рассылка сайта StockPortal.ru
"Ценные бумаги: практикум по аналитике"

Вторая попытка поиска взаимосвязей



В предыдущей статье мы с вами определяли параметры взаимосвязи между двумя показателями с помощью нахождения уравнения регрессии. Кроме регрессионного анализа наличие и степень взаимосвязи между несколькими показателями можно определить и другими методами, например, с помощью корреляционного анализа. Ключевое слово здесь - корреляция, которое означает нечто вроде "взаимной связи", "взаимозависимости", "соотношения". Главный результат проведенного корреляционного анализа - это нахождение коэффициента корреляции. Именно он показывает наличие и степень взаимзосвязи между наборами данных.

Проиллюстрируем вышесказанное на примере. Возьмем значения некоторых финансовых инструментов за период с 8 августа по 31 октября этого года. Под рукой оказались следующие инструменты:
- доллар США (куда без него?)
- евро (с переменным успехом воюющая с долларом)
- японская йена (с постоянным успехом воюющая с долларом)
- акции РАО ЕЭС России
- акции ЮКОС
- акции ЛУКойла
- акции Ростелекома
- акции Мосэнерго
- цена на золото
Цены на доллар, евро, йену и золото брались установленные Центральным Банком, цена акций - это цена закрытия в РТС.

Зададимся вопросом - существует ли зависимость между движениями цен на вышепредставленные активы? И если существует, то какая? Как говорится, "сколько точно?".

Как обычно, воспользуемя любезно предоставленной Б.Гейтсом и сотоварищи программой Excel. Самое сложное в корреляционном анализе (по крайней мере для меня) - это занести в таблицу по столбцам значения всех выбранных для анализа финансовых инструментов. Нужно или сверхтерпение, или помощь подчиненных (в моем случае).

Дальше все проще. Как обычно, нам нужен пункт Анализ данных в меню Сервис. В появившемся окне, поражающем богатством выбора инструментов статистического анализа, выбираем пункт Корреляция (не перепутайте с пунктом Ковариация). В поле Входной интервал отмечаем нужные ячейки (проще щелкнуть на кнопку с красной стрелкой и выделить нужные ячейки - их адреса сами появятся в поле), ставим галочку По столбцам в пункте Группирование (у нас ведь данные в столбцах расположены), отмечаем пункт Метки в первой строке (это чтобы потом было легче разбираться в итогах) и щелкаем ОК. В результате появляется таблица, напоминающая спортивным болельщикам турнирную. Смысл в ней примерно такой же: на пересечении нужного столбца и нужной строки находится искомый коэффициент. То есть, например, коэффициент корреляции между золотом и евро равен 0,25. Осталось узнать, что это значит.

Доллар США Евро Японская йена РАО ЕЭС России ЮКОС ЛУКойл Ростелеком Мосэнерго Золото
Доллар США 1                
Евро 0,27 1              
Японская йена -0,79 -0,02 1            
РАО ЕЭС России 0,23 0,05 -0,18 1          
ЮКОС 0,38 0,19 -0,49 0,6 1        
ЛУКойл 0,18 0,27 -0,17 0,59 0,76 1      
Ростелеком -0,51 -0,16 0,48 0,63 0,15 0,32 1    
Мосэнерго 0,88 0,16 -0,74 0,15 0,31 0,22 -0,46 1  
Золото 0,5 0,25 -0,4 -0,37 0,09 -0,04 -0,73 0,61 1

Что меня подкупает в корреляционном анализе, так это простота интерпретации результатов анализа. Все действительно проще простого. Коэффициент корреляции лежит в пределах от -1 до 1. Равенство коэффициента нулю означает, что зависимости нет. Чем ближе коэффициент к единице, тем зависимость сильнее. (именно поэтому коэффициент корреляции между долларом США и долларом США равен единице). Причем если у этой единицы знак "минус", то зависимость не только сильная, но и обратная. То есть если цена на один инструмент растет, то другая цена - падает.

Что мы имеем в действительности? Практически нет зависимости между евро и йеной, евро и акциями РАО ЕЭС России. Евро вообще оказалось достаточно независимой валютой - максимальный показатель корреляции с другими представленными финансовыми инструментами - 0,27 (акции ЛУКойла). Также мала зависимость между ценой на золото и акциями ЮКОСа и ЛУКойла.
Положительная корреляция весьма сильна между долларом и акциями Мосэнерго (0,88), между акциями ЮКОСа и ЛУКойла (0,76). Акции РАО ЕЭС России демонстрируют движение, сходное с остальными представленными акциями: с акциями ЮКОСа (0,60), ЛУКойла (0,59), Ростелекома (0,63). Движение цены на золото достаточно точно совпадает с усилением доллара США (0,50) и акциями Мосэнерго (0,68).

Что же касается отрицательной корреляции, то и здесь выбор достаточно широк. Например, существует сильная отрицательная зависимость между долларом и йеной (-0,79, кто бы сомневался), между йеной и акциями Мосэнерго (-0,74), между золотом и акциями Ростелекома (-0,73).

Практическое применение показателя коэффициента связано в основном с возможностями диверсификации портфеля ценных бумаг. Термин "диверсификация" проще всего объяснить с помощью давней поговорки - "не хранить все яйца в одной корзине". Если вашей целью является создание сравнительно безрискового порфеля, то и подбирать инструменты в такой портфель необходимо такие, коэффициент корреляции между которыми должен быть отрицательным и достаточно высоким (около 0,7). Тогда при падении цен на одни акции цена других акций, по идее, должна даже расти. Но если она просто не будет падать, то уже хорошо. Например, если бы у нас был доступ только к представленным финансовым инструментам, в консервативный портфель должны входить: доллар США, японская йена, акции Мосэнерго, Ростелекома и золото.

Если же целью является создание спекулятивного высокорискового портфеля, то разумно будет включить в него инструменты с высокой положительной корреляцией, то есть, например, доллар США, золото, акции Мосэнерго, РАО ЕЭС России, ЮКОСа. Тогда при росте цен (если таковой случится) цены вырастут на все содержимое портфеля. Если же цена упадет: что же, вы не угадали.

Андрей Алексахин,
aaleksahin@alfabank.ru


Ваши отзывы: info@stockportal.ru
Путеводитель по российскому фондовому рынку,
www.StockPortal.ru
РАЗДЕЛЫ САЙТА:
    Главная     |    Брокеры и дилеры     |    Фондовые биржи     |    Паевые фонды     |    Рынок акций     |    Фьючерсы и опционы     |    Практикум по аналитике     |    Отзывы о брокерах
Подпишитесь на рассылку сайта StockPortal.ru
"Российский рынок ценных бумаг для частного инвестора":

Рассылки Subscribe.Ru
Российский рынок ценных бумаг для частного инвестора


http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru 		Отписаться
Убрать рекламу
В избранное