Формирование и управление портфелем ценных бумаг

Коэффициент корреляции между ценой акцией Газпрома и нефтью сорта Brent равен 0,527, что сигнализирует о существовании корреляции между финансовыми инструментами, но менее сильной чем в предыдущем случае. Коэффициент корреляции между курсом акций Газпрома и курсом американского доллара равен -0,217, что сигнализирует о наличии слабой обратной корреляции. На рисунке 19 показана эмпирическая линия нефть Brent — Роснефть. Она характеризует тесноту связи между этими активами. Рисунок 19 Эмпирическая линия регрессии (Brent и Роснефть) Рисунок 20 Значения описательных статистик по Роснефть, Brent, RTS, USDНа рисунке 20 содержатся: Mean — Среднее арифметическое значение; Median — Медиана; Maximum — Максимальное значение; Minimum — Минимальное значение; Std. Dev. — Стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение); Skewness — Коэффициент асимметрии; Kurtosis — Эксцесс; Probability — Вероятность; Observations — Количество наблюдений. Среднее квадратичное отклонение показывает, на сколько, в среднем, отклоняются конкретные варианты от их среднего значения, а также является абсолютной мерой колеблемости признака и выражается в тех же единицах, что и варианты, поэтому хорошо интерпретируется. Рисунок 21 Корреляционная матрица

Корреляционная матрица (рисунок 21) показывает, что курс акций Роснефти сильно коррелирует с курсом нефти сорта Brent и индексом РТС (коэффициенты корреляции 0,725 и 0,66 соответственно). Курс доллара американского доллара практически не коррелирует с курсом акций Роснефти (коэффициент корреляции 0,13).На рисунке 22 представлено регрессионное уравнение МНК (метод наименьших квадратов), в котором зависимая переменная — курс акций Роснефти, а независимые — курс нефти Brent, индекс RTS и курс доллара к рублю. Рисунок 22 Регрессионное уравнение МНК Уравнение регрессии (рисунок 22) позволяет понять, как формируется рассматриваемая переменная «Роснефть»: 1. При увеличении курса Brent на 1, курс Роснефти увеличивается на 1,749 491 022.

2. При увеличении курса RTS на 1, курс Роснефти увеличивается на 0,1 528 804 957.

3. При увеличении курса USD на 1, курс Роснефти увеличивается на 10,16 260 594

Эмпирическая линия, представленная на рисунке 23 подтверждает отсутствие корреляции (тесноты связи) между представленными инструментами. Рисунок 23 Эмпирическая линия регрессии (USD и Роснефть) Рисунок 24 Эмпирическая линия регрессии (Brent и Ростелеком) Рисунок 25 Корреляционная матрица

Анализ корреляционной матрицы (рисунок 25) между курсом акций Ростелекома и курсами Brent, RTS и USD показывает, что цена акций Ростелекома изменяется независимо от цены доллара и цены на нефть (коэффициенты корреляции 0,132 и 0,266 331 соответственно). Коэффициент корреляции между ценной бумагой и индексом РТС равен 0,5214, это значит, что между ними есть слабая зависимость. Рисунок 26 Параметры уравнения регрессииR-squared для Ростелекома равен 0.35, что символизирует об отсутствии тренда на графике Ростелекома. Рисунок 27 Регрессионное уравнение МНКНа рисунке 27 представлено регрессионное уравнение МНК, в котором зависимая переменная — курс акций Ростелеком, а независимые — курс нефти Brent, индекс RTS и курс доллара к рублю. Уравнение регрессии (рисунок 27) позволяет понять, как формируется рассматриваемая переменная «Ростелеком»: 1. При увеличении курса Brent на 1, курс Ростелекома уменьшается на 0,3 388 876 029.

2. При увеличении курса RTS на 1, курс Ростелекома увеличивается на 0,8 167 342 598.

3. При увеличении курса USD на 1, курс Ростелекома увеличивается на 5,733 278 214

Рисунок 28 Эмпирическая линия регрессии (Brent и Сбербанк) Результаты оценивания параметров линейной модели (Сбербанк) множественной регрессии представлены на рисунке 29. Рисунок 29 Параметры уравнения регрессииR-squared для Сбербанка равен 0.77, что означает трендовое движение курса ценной бумаги. Рисунок 30 Корреляционная матрица

Анализ корреляционной матрицы (рисунок 30) между акцией Сбербанк и нефтью, индексом РТС и курсом доллара показывает, что акция сильно коррелирует с индексом РТС, т. е. если индекс растет, то и акция растет. Коэффициент корреляции между курсом доллара и акциями Сбербанка обыкновенного равен — 0,5. Отрицательное значение коэффициента сигнализирует о том, что между активами есть обратная корреляция, в данном случае: при падении курса доллара акции Сбербанка растут. Коэффициент корреляции между ценой акций Сбербанка и курсом нефти равен -0,29, что сигнализирует о слабой обратной корреляции между ними.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью данной курсовой работы было сформирование портфеля ценных бумаг на основе фундаментального и технического анализа и его дальнейший мониторинг и управление. В результате анализа были выбраны акции Сбербанка, Газпрома, Роснефть, Ростелеком.

22 ноября 2013 года был сформирован диверсифицированный портфель ценных бумаг, куда вошли вышеназванные акции в равных долях.

28 ноября 2013 года доходность портфеля равнялась -3,2%.В результате проведенных исследований в в среде EViews были выявлены следующие результаты:

1. R-squared для Газпрома и Сбербанка равен 0,85 и 0,77, что сигнализирует о наличии сильных трендов на графиках этих акций. Выполняется условие технического анализа: против тренда не торговать. Следовательно, продолжаем держать ценные бумаги в портфеле.

2. R-squared для Ростелекома равен 0.35, что символизирует об отсутствии тренда на графике Ростелекома. Но акции Ростелекома были выбраны в портфель не по техническому, а по фундаментальному анализу, поэтому включение их в портфель тоже обоснованно. Уравнения регрессии, построенные с помощью программы Eviews, позволяют понять, как cформируется в дальнейшем цена рассматриваемых ценных бумаг:

при увеличении курса Brent на 1, курс Роснефти увеличится на 1,749 491 022;

— при увеличении курса RTS на 1, курс Роснефти увеличится на 0,1 528 804 957;

— при увеличении курса USD на 1, курс Роснефти увеличится на 10,16 260 594;

— при увеличении курса Brent на 1, курс Ростелекома уменьшится на 0,3 388 876 029;

— при увеличении курса RTS на 1, курс Ростелекома увеличится на 0,8 167 342 598;

— при увеличении курса USD на 1, курс Ростелекома увеличится на 5,733 278 214

Построив матрицы корреляций получили следующие результаты:

коэффициент корреляции между ценой акций Газпрома и индексом РТС равен 0,89;

— коэффициент корреляции между ценой акцией Газпрома и нефтью сорта Brent равен 0,527;

— коэффициент корреляции между курсом акций Газпрома и курсом американского доллара равен -0,217, что сигнализирует о наличии слабой обратной корреляции;

— курс акций Роснефти сильно коррелирует с курсом нефти сорта Brent и индексом РТС (коэффициенты корреляции 0,725 и 0,66 соответственно). Анализ корреляционных матриц показывает, что в портфель собраны слабо коррелирующие друг с другом ценные бумаги, значит, портфель хорошо диверсифицирован. Мониторинг и анализ подобранных ценных бумаг показал, что они двигаются по тренду, слабо друг с другом коррелируют, портфель хорошо диверсифицирован. Все эти факторы позволят увидеть в скором будущем положительную доходность по портфелю. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫАйвазян С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов/С.А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М.:ЮНИТИ, 2008. -

1022с.Буренин А. Н. Управление портфелем ценных бумаг. М.: НТО им. Акад. С. И. Вавилова, 2005

Гибсон Р. Формирование инвестиционного портфеля: управление финансовыми рисками. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

Магнус Я. Р. Эконометрика. Начальный курс: учебник/Я.Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. — 6-е издание перераб. и дополн. — М.:Дело, 2009.

— 576с. Тихомиров Н. П. Эконометрика: учебник/Н.П.Тихомиров, Е. Ю. Дорохина. — М.: Издательство «Экзамен», 2008 -512с.Шарп У. Инвестиции: пер.

с англ/ У. Шарп, Г. Александр, Д. Бейли. — М.: ИнфраМ, 2007

Найман Э.Л. «Малая энциклопедия трейдера» — К.: «Вира-Р Альфа-Капитал», 2009

Элдер А. «Как играть и выигрывать на бирже» — М.: «Диаграмма», 2011

Мэрфи Д. Дж. «Технический анализ фьючерсных рынков» — М: «Сокол», 2006

Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика): Учеб. пособие

М.: Изд-во РУДН, 1999; 283 с.Фабоций. Управление инвестициями: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 2000. — XXVIII. — 932 с.

http://www.finam.ru/

http://bcs.ru/

http://portfolio.rbc.ru/

http://www.hse.ru/