Justas Šaltinis

Interneto platybėse tenka aptikti antraščių: „pakilus naftos kainai, akcijų rinka patyrė kritimą“ ar „akcijų biržai šturmuojant naujas aukštumas, naftos kainos sumenko„. Deja, tai yra ganėtinai klaidinantis teiginys, ir šiame įraše aš jums pabandysiu atsakyti į klausimą, ar naftos kaina veikia akcijų rinką.

Atrodytų logiška, kad pakilus naftos kainai, šalies ekonomika kenčia, nes pabrangsta kuras, kuris tiesiogiai padidina transportavimo išlaidas, šildymą ir gamybą, todėl daugumos akcijų kainos turėtų kristi. Tačiau nesuklysiu teigdamas, kad brangstanti nafta gali simbolizuoti augančią ekonomiką, kaip kad buvo pastaraisiais metais: augant ekonomikai, didėja vartojimas, sunaudojama daugiau naftos, padidėja naftos paklausa, o tai lemia naftos kainos kilimą. Visi šie procesai veda link vieno – infliacijos padidėjimo.

Kadangi prekybos duomenys Nasdaq OMX Vilnius arba buvusioje Vilniaus Vertybinių Popierių Biržoje (VVPB) yra tik nuo 2000 metų, tad ir naftos kainos ir S&P 500 duomenis pasirinkau nuo tų metų. Koreliacijos skaičiavimui naudojau dieninius duomenis (galbūt, kas nors žinote, kaip naudojant MS Excel juos būtų galima greitai paversti į savaitinius/mėnesinius?).

Kaip matome, koreliacija tarp naftos kainos ir OMX Vilnius indekso pokyčių 2000-2009 periode nėra didelė ir nerodo stipraus neigiamo ar teigiamo ryšio. Tad teiginys „Naftos kaina tiesiogiai veikia akcijų rinką“ nėra visiškai teisingas, bent jau day-to-day. Be to, reikia nepamiršti, kad mūsų šalies rinka yra besivystanti ir turi ilgalaikę kilimo tendenciją.

Nuosmukio metu koreliacija padidėjo dvigubai… Tai patvirtina teiginį, kad krizės metu įvairių turto tipų koreliacija juda link vieneto, nes beveik nesvarbu kokį turtą (akciją, paveikslą, NT, monetą,…) turėtume, jo kaina nuosmukio metu kris…

Įdomumo dėlei paskaičiavau kokia būtų koreliacija tuo metu, kai naftos kaina nukrito nuo rekordinių aukštumų – 144dol. iki dugno ~40. O ji, pasirodo, buvo tik 0.3. Todėl šiuo atveju tikriausiai geriau būtų naudoti savaitinius duomenis…

Paskutinis grafikas nesusijęs su įrašo tema, bet gali būti naudingas, nes parodo kokią grąžą būtumėte turėję, jeigu būtume laikę OMX Vilnius ar S&P 500 akcijų krepšelius arba naftos barelį :). Taigi, daugiausiai būtumėte uždirbęs jeigu sandėliuke būtumėte laikęs naftos barelį (p.s. Į akcijų krepšelius dividendai neįskaičiuoti, o tai gali šiek tiek pakeisti rezultatus…).

P.S. Ateityje turėtumėte išvysti ir daugiau panašių, o galbūt net ir įdomesnių tyrimų, nes šiuo metu mokomės ekonometriją, po kurios norėsis pritaikyti įgytas žinias :)

P.S.S. Iš ekonometrijos paskaitų išmokau, kad egzistuojanti koreliacija ne visa laiką parodo, jog egzistuoja ir ryšys tarp kintamųjų (kad vienas kintamasis tiesiogiai paveikia kitą).

Tęsiant tradiciją, kaip ir praeitais, taip ir šiais metais apskaičiavau pavienių akcijų koreliaciją su kitomis akcijomis (praėjusių metų akcijų koreliacijų lentelė), o taip pat pridėjau ir koreliaciją su akcijų rinkų indeksais. Tyrimui buvo naudojami dieniniai pusės metų (2008-12-22 – 2009-06-24) duomenys, o akcijos nagrinėjimui buvo daugiau mažiau parinktos pagal jų likvidumą. Tačiau renkant duomenis teko pastebėti kad kai kurių akcijų kaina per savaite nelabai pakinta (dėl bendros apyvartos Baltijos akcijų rinkose sumažėjimo) ir tai gali atvaizduoti nevisai teisingus tyrimo rezultatus.

Bendrai, koreliacija parodo ryšį tarp dviejų kintamųjų (šiuo atveju – akcijų kainų pokyčius). Tobula koreliacija būna, kai koeficientas lygus 1, atvirkštinė (akcijų kainos juda priešinga kryptimi) – -1, ir tarpusavio santykio nėra, kai koeficientas lygus 0. Koreliacija galima panaudoti sudarant diversifikuotą portfelį : jeigu matote, kad koreliacija yra stipri (pvz.:SRS1L ir UKB1L – 0.70), tai jums turėtų duoti ženklą, kad akcijos glaudžiai susijusios ir vienai krentant tikriausiai kris ir kita. Tad formuojant portfelį galima būtų įtraukti ir akcijų su neigiamomis koreliacijomis ar su nulinę koreliacija.

Didžiausia koreliacija: SRS1L ir UKB1L – 0.70 ; SAB1L ir UKB1L – 0.54

Mažiausia koreliacija: DKR1L ir RSU1L – -0.23; TVEAT ir RSU1L – -0.23

Spauskite čia norėdami atsisiųsti PDF formatu.

Paskaičiavau ir koreliacijų skirtumus tarp praeitų ir šių metų tyrimų, tai didžiausias skirtumas atsirado tarp LDJ1L ir ZMP1L – 0.45; TKM1T ir ARC1T – 0.44; RSU1L ir DKR1L – 0.43. O visų skirtumų vidurkis lygus 0.12 punktų.

Artimiausiu metu žadu padaryti kiek rimtesnį tyrimą ir naudoti vienų ar dvejų metų duomenis ir skaičiuoti tik savaitinius pokyčius, taip išvengiant tam tikrų netikslumų dėl besivystančių akcijų rinkų statuso ir ganėtinai mažo likvidumo rinkoje. Jeigu turite kokių pasiūlymų ar idėjų – mielai jas išklausyčiau ;)

Sėkmės