Книги, главы из книг для написания диплома, курсовой работы, реферата по предмету Экономика: Развитие российского финансового рынка и новые инструменты привлечения инвестиций. Энтов Р., Радыгин А., Мау В. И др.

Модели

Рассмотрим две модели – статическую и динамическую (ARMA). Учтем однонаправленное влияние DJI, разбивая переменную на две, соответствующие периодам роста и падения DJI.

Модель 1

где

– регрессионные коэффициенты;

– темп прироста индекса РТС-1;

– переменная, равная темпу прироста индекса Dow Jones Industrial в периоды роста индекса и равная нулю в остальное время;

– переменная, равная темпу прироста индекса Dow Jones Industrial в периоды падения индекса и равная нулю в остальное время;

– темп прироста эффективной трехмесячной процентной ставки ГКО;

– отношение трехмесячной процентной ставки ГКО к одномесячной за вычетом единицы;

– ошибка.

Результаты оценки модели 1

Таблица 4.11.

Результаты оценки коэффициентов модели 1 (период 01/1997-01/1998, недельные данные, 56 наблюдений).

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

0.015329

0.011310

1.355342

0.1813

1.807578

0.634890

2.847074

0.0063

0.951113

0.696627

1.365310

0.1781

-0.261535

0.067233

-3.889973

0.0003

-0.334463

0.119263

-2.804414

0.0071

R-squared 0.489798 Mean dependent var 0.007885

Adjusted R-squared 0.449782 S.D. dependent var 0.067520

S.E. of regression 0.050084 Akaike info criterion -5.903066

Sum squared resid 0.127928 Schwartz criterion -5.722231

Log likelihood 90.82530 F-statistic 12.24008

Durbin-Watson stat 1.524654 Prob(F-statistic) 0.000000

Модель 2

где

– авторегрессионная составляющая первого порядка;

– скользящая средняя первого порядка.

Результаты оценки модели 2

Таблица 4.12.

Результаты оценки коэффициентов модели 2 (период 01/1997-01/1998, недельные данные, 56 наблюдений).

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

0.009475

0.010163

0.932300

0.3558

1.733325

0.613942

2.823270

0.0069

1.075633

0.721769

1.490274

0.1426

-0.243766

0.058593

-4.160339

0.0001

-0.376415

0.099290

-3.791076

0.0004

0.737061

0.097092

7.591391

0.0000

-0.953358

0.037925

-25.13812

0.0000

R-squared 0.596106 Mean dependent var 0.007885

Adjusted R-squared 0.546650 S.D. dependent var 0.067520

S.E. of regression 0.045462 Akaike info criterion -6.065294

Sum squared resid 0.101272 Schwartz criterion -5.812125

Log likelihood 97.36766 F-statistic 12.05317

Durbin-Watson stat 1.576853 Prob(F-statistic) 0.000000

График 4.7.

Фактическое и предсказанное значение (моделью 2) темпов прироста индекса РТС-1 и остатки регрессии

Таким образом, с помощью второй модели удается объяснить гораздо больший процент дисперсии. Кроме того, по значению информационного критерия Akaike также следует предпочесть вторую модель.

Заметим, что существенное влияние американского фондового индекса, как и ранее, наблюдается только в периоды его падения. Об этом свидетельствует незначимый коэффициент при переменной, характеризующей рост DJI.

Основные экзогенные переменные модели используются без лагов. В связи с этим, представляется затруднительным использование этой модели в качестве прогнозной.