Федеральное агентство по образованию 

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования 

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ 

Институт  управления на транспорте и логистики 

Кафедра управления на автомобильном транспорте 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Научная работа на тему:

«Фондовые индексы» 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнил:

Студент 3 курса

очной формы  обучения

группы  Авто 3-1

Мещеряков Андрей 

Руководитель:

Кандидат экономических наук,

доцент

Теплякова М.Ю. 
 
 
 
 

Москва, 2009 г.

Содержание: 

  Введение 

  Глава 1. Методология

1. Корреляционный анализ
2. Регрессионный анализ

 

  Глава 2. Характеристика фондовых индексов

1. Общее понятие о фондовых индексах и методы их расчёта
2. Важнейшие мировые фондовые индексы
1. Индекс DJIA (The Dow Jones Industrial Average)
2. Индекс S&P 500 (Standard and Poor’s 500)
3. Индекс FTSE 100 (Financial Times Stock Exchange 100)
4. Индекс CAC 40 (Cotation Assistée en Continu)
5. Индекс DAX (Deutscher Aktienindex)
6. Индекс Nikkei 225 (Nikkei 225 Stock Average)
7. Индекс РТС/RTSI (Индекс Российской Торговой Системы)
8. Индекс ММВБ/MICEX (Индекс Московской Межбанковской Валютной Биржи)

 

Глава 3. Корреляционно-регрессионный анализ взаимодействия российских и зарубежных фондовых индексов

  3.1.  Анализ влияния индекса DJIA на индекс ММВБ

  3.2.  Анализ влияния индекса S&P 500 на индекс ММВБ

  3.3.  Анализ влияния индекса ММВБ  на индекс РТС 

  Заключение 

  Список  использованной литературы 

  Приложение 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  Введение

 

  Развитие  рыночной экономики за последнее столетие предопределило необходимость создания специальных математических показателей, которые давали бы полноценное представление о ее состоянии, тенденциях в развитии и т.д.

  И фондовые индексы являются частью этой огромной системы показателей. Их главная  задача – это оценка рынка ценных бумаг, где находятся в обращении  акции компаний, облигации, опционы  и др.

  Цель данной работы – попытка понять, что  же из себя представляют фондовые индексы, а также рассмотреть основные существующие ныне индексы и их роль в оценке тенденций развития мировой  экономики.

  Помимо  этого в данной работе будет проведен анализ взаимосвязи российских и  зарубежных фондовых индексов, их влияния  друг на друга.    
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Глава 1. Методология 

1.1.  Корреляционный анализ 

  Все процессы, происходящие в мире, находятся во взаимосвязи. При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают  в качестве факторов, обусловливающих  изменение других признаков. Признаки первой группы называются факторными признаками, а признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, называются результативными. 

  Одним из видов взаимосвязей выступает  корреляционная связь. В таких связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом  наблюдении фактических данных. В простейшем случае применения корреляционной зависимости величина результативного признака рассматривается как следствие изменения только одного фактора.

  Одновременное воздействие на изучаемый признак  большого количества самых разнообразных факторов приводит к тому, что одному и тому же значению признака-фактора соответствует целое распределение значений результативного признака, поскольку в каждом конкретном случае прочие факторные признаки могут изменять силу и направленность своего воздействия.

  При наличии  корреляционной зависимости устанавливается  лишь тенденция изменения результативного  признака при изменении величины факторного признака. В отличие от жесткости однозначно функциональной связи корреляционные связи характеризуются множеством причин и следствий и устанавливаются лишь их тенденции.

  При исследовании корреляционных зависимостей между  признаками решению подлежит широкий круг вопросов, к которым следует отнести:

       1) предварительный анализ свойств  моделируемой совокупности единиц;

       2) установление факта наличия связи,  определение ее направления и  формы; 

       3) измерение степени тесноты связи между признаками;

       4) построение регрессионной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи;

       5) оценка адекватности модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.

  Для того чтобы результаты корреляционного  анализа нашли практическое применение и дали желаемый результат, должны выполняться определенные требования в отношении отбора объекта исследования и признаков-факторов.

  Условием  в данном случае является требование однородности тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционного анализа. Для этого вычисляется коэффициент вариации по факторному признаку: 
 
 

  Если коэффициент  вариации ≤ 33%, то можно говорить об однородности исследуемых единиц.

  Не менее  важным требованием в отношении  факторного признака является и нормальность его распределения. Для этого используют «правило трёх сигм». 
 
 
 

                                                                                                                                    Таблица 1

 

  В идеале, как видно, фактический удельный вес единиц должен совпадать с  удельным весом по нормальному распределению. Однако, если будет иметь место  отклонение в процентах, это не означает, что нужно отказаться от корреляционно-регрессионного анализа. Это может лишь отразиться на достоверности результатов.

  Все значения факторов, которые не попадают в  интервал  , должны быть исключены из массы первичной информации.

  Для установления факта наличия корреляционной связи между факторами используют несколько способов:

- способ параллельных рядов (что происходит (направление изменения) со значениями результативного признака при расположении соответствующих значений факторного признака в порядке возрастания)

- построение поля корреляции (определение направления связи при построении специальной точечной диаграммы, где каждому значению факторного признака соответствует значение результативного признака)

- построение корреляционной таблицы (представляет собой двумерное распределение) 

  Одним из показателей степени тесноты  связи для парной линейной зависимости  является линейный коэффициент корреляции (r). 
 
 

  Линейный  коэффициент корреляции может принимать  любые значения в пределах от -1 до +1. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь между признаками. Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает на направление связи - прямой зависимости соответствует знак плюс, а обратный зависимости - знак минус.

  Если с  увеличением значений факторного признака х, результативный признак у имеет тенденцию к увеличению, то величина коэффициента корреляции будет находиться между 0 и 1. Если же с увеличением значений х результативный признак у имеет тенденцию к снижению, коэффициент корреляции может принимать значения в интервале от 0 до -1.

  Квадрат коэффициента корреляции (r²) носит название коэффициента детерминации.

  Коэффициент корреляции достаточно точно оценивает  степень тесноты связи лишь в случае наличия линейной зависимости между признаками. При наличии же криволинейной зависимости линейный коэффициент корреляции недооценивает степень тесноты связи и даже может быть равен 0, а потому в таких случаях рекомендуется использовать в качестве показателя степени тесноты связи эмпирическое корреляционное отношение. Оно определяется по формуле: 
 
 

  где - межгрупповая дисперсия, характеризующая ту часть колеблемости результативного признака, которая складывается под влиянием изменения факторного признака, положенного в основу группировки; 
 
 

    – общая дисперсия. 
 
 

  Для вычисления корреляционного отношения специально строится групповая таблица по интервалам факторного признака. Также на основе данный групповой таблицы можно построить эмпирическую линию регрессии, которая даёт возможность сделать вывод о направлении и форме связи.

  Величина  корреляционного отношения будет  равна нулю, когда нет колеблемости в величине средних по выделенным группам. В тех случаях, когда внутригрупповая дисперсия близка к нулю, т.е. практически вся вариация результативного признака обусловлена действием фактора х, величина корреляционного отношения близка к 1.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1.2. Регрессионный анализ 

  Изучение  корреляционных зависимостей основывается на исследовании таких связей между переменными, при которых значения одной переменной - ее можно принять за зависимую переменную - «в среднем» изменяются в зависимости от того, какие значения принимает другая переменная, рассматриваемая как причина по отношению к зависимой переменной.

  Вычисляя  средние значения результативного  признака для данной группы значений факторного признака, мы отчасти элиминируем влияние случайностей. Вычисляя параметры теоретической линии связи, мы производим дальнейшее их элиминирование и получаем однозначное (по форме) изменение у с изменением фактора х.

  Теоретической линией регрессии называется та линия, вокруг которой группируются точки корреляционного поля и которая указывает основное направление, основную тенденцию связи. Теоретическая линия регрессии должна отображать изменение средних величин результативного признака у по мере изменения величин факторного признака х при условии полного взаимопогашения всех прочих - случайных по отношению к фактору х - причин. Следовательно, эта линия должна быть проведена так, чтобы сумма отклонений точек поля корреляции от соответствующих точек теоретической линии регрессии равнялась нулю, а сумма квадратов этих отклонений была бы минимальной величиной.