Введение

В данной работе будет исследовано изменение во времени курса акций BritishPetroleum средствами эконометрического моделирования с целью дальнейшего прогноза.

BritishPetroleum – одна из крупнейших в мире нефтегазовых корпораций, относящаяся к «голубым фишкам». Компания была основана 1908 году и изначально специализировалась на добыче нефти. За более, чем вековую историю, сфера деятельности корпорации расширилась: в настоящее время BritishPetroleum занимается поиском месторождений и добычей нефти и газа, их транспортировкой и изготовлением из них топлива (керосин для авиации, дизельное топливо, бензин и газ). Кроме того, компания вносит вклад в развитие химической промышленности и занимается спонсорством.

Актуальность исследования заключается в большой роли финансовых рынков в современной экономике, интересе к ним больших групп людей и в занимаемом в мировой экономике месте BritishPetroleum.

Работа будет произведена по следующему плану, каждый пункт которого представляет собой отдельную задачу:

· Исследование исходных данных и приведение ряда к стационарному в случае нестационарности исходного ряда

· Идентификация модели

· Рассмотрение идентифицированной модели и близких к ней

· Выбор модели, наилучшим образом описывающей процесс

· Построение прогноза по выбранной модели

· Возврат к исходному ряду

Для вычислений, построения графиков и проверки гипотез использовались компьютерные программы: MSExcel и EconometricViews.

Проверка исходного ряда на стационарность

Исходные данные представлены в приложении 1 в виде таблицы. На рис. 1 показано изменение курса акций BritishPetroleum за период с 1 января 2010 года по 31 декабря 2010 года.

Рис. 1. Изменение курса акций BritishPetroleum в 2010 году

Как видно на графике, ближе к середине рассматриваемого периода произошло снижение курса акций, то есть наблюдается явно выраженный тренд. Начиная с середины рассматриваемого периода прослеживается тенденция к постепенному росту курса акций. Из-за наличия упомянутых тенденций можно сделать вывод о том, что ряд, скорее всего, не окажется стационарным, из-за чего потребуется его преобразование.

На практике для проверки гипотезы о стационарности ряда используются тесты на постоянство математического ожидания и на постоянство дисперсии. Эти тесты разделяются на параметрические и непараметрические, причём параметрические тесты можно применять только в случае нормального распределения данных.

Поэтому исследуем закон распределения исходного ряда.

Рис. 2. Гистограмма распределения исходного ряда

По полученной гистограмме, не похожей на колокол, и статистическим показателям видно (рис. 2), что данные распределены не по нормальному закону: куртозис равен 1,87, что существенно меньше трёх. Поскольку закон распределения отличен от нормального, для проверки гипотезы о стационарности ряда провести параметрические тесты нельзя, и придётся ограничиться непараметрическими тестами.

Сначала с помощью теста Дики – Фуллера проверим, не представляет ли собой исходный ряд процесс случайного блуждания.

Тест Дики-Фуллера

Таблица 1. Тест Дики – Фуллера для исходного ряда

Расчётное значение равно -1,407953. Все приведённые в таблице 1 критические значения меньше расчётного. Это значит, что нельзя отклонить гипотезу о том, что рассматриваемый процесс имеет характер случайного блуждания.

Таблица 2. Коррелограмма исходного ряда

В таблице 2 представлены значения автокорреляционной и частной корреляционной функций исходного ряда. Все значения коэффициентов автокорреляции исходного ряда выходят за пределы доверительной трубки, постепенно уменьшаясь. Первый коэффициент частной автокорреляции выходит за пределы доверительной трубки, а последующие находятся в её пределах (за исключением десятого). Подобный вид автокорреляционной и частной корреляционной функций означает, что наилучшим образом процесс описывается моделью авторегрессии первого порядка.

Если для исходного ряда построить модель АR(1), то будут получены результаты, представленные в таблице 3.

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--