Влияние денежной массы и нефти на объем фондового рынка
Краткое сожержание материала:
Размещено на
Stock = капитализация по индексу РТС
M = денежная масса M2 (в России)
Oil = цена нефти марки Brent
Идея модели: есть гипотеза о том, что объем фондового рынка определяется объемом денежной массы. Эта гипотеза не очень хорошо обоснована в теории, но достаточно распространена среди макроэкономистов-практиков (например, Е.Е.Гавриленков не исключает такой гипотезы, собственно он меня с ней познакомил).
Альтернативная гипотеза среди практиков: всё определяется ценой нефти.
Строим модель
Результаты оценки:
STOCK = C(1) + C(2)*M + C(3)*OIL
STOCK = -64.25140642 + 2.121065019*M + 1.208573661*OIL
Dependent Variable: STOCK |
|||||
Method: Least Squares |
|||||
Date: 12/22/08 Time: 00:54 |
|||||
Sample: 1994 2007 |
|||||
Included observations: 14 |
|||||
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
-64.25141 |
16.67446 |
-3.853283 |
0.0027 |
|
M |
2.121065 |
1.048528 |
2.022899 |
0.0681 |
|
OIL |
1.208574 |
0.446968 |
2.703936 |
0.0205 |
|
R-squared |
0.843461 |
Mean dependent var |
31.62247 |
||
Adjusted R-squared |
0.814999 |
S.D. dependent var |
30.52121 |
||
S.E. of regression |
13.12769 |
Akaike info criterion |
8.174734 |
||
Sum squared resid |
1895.698 |
Schwarz criterion |
8.311674 |
||
Log likelihood |
-54.22313 |
F-statistic |
29.63503 |
||
Durbin-Watson stat |
1.683804 |
Prob(F-statistic) |
0.000037 |
Гипотезы:
1 Теория денежной массы не работает: C2=0
2 Теория нефти не работает: C3=0
Гипотезы проверены с помощью теста Вальда, значения t-статистик приведены выше. Основываясь на p-value делаем вывод, что на 5% уровне значимости гипотеза 1 не отвергается: теория денежной массы не работает, гипотеза 2 отвергается: теория нефти работает.
Влияние денежной массы и нефти одинаково: C2=C3
Wald Test: |
||||
Equation: EQ01 |
||||
Test Statistic |
Value |
df |
Probability |
|
F-statistic |
0.404301 |
(1, 11) |
0.5379 |
|
Chi-square |
0.404301 |
1 |
0.5249 |
|
Null Hypothesis Summary: |
||||
Normalized Restriction (= 0) |
Value |
Std. Err. |
||
C(2) - C(3) |
0.912491 |
1.435080 |
||
Restrictions are linear in coefficients. |
Данная гипотеза не отвергается. Об этом говорит низкое значение F-статистики. Значит, мы не может с уверенностью утверждать, что влияние разное.
Провести тест Чоу,
Возможно, все изменилось в 2000-х, когда цена нефти стала достаточно высокой.
Chow Breakpoint Test: 2000 |
|||||
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints |
|||||
Varying regressors: All equation variables |
|||||
Equation Sample: 1994 2007 |
|||||
F-statistic |
1.116904 |
Prob. F(3,8) |
0.3978 |
||
Log likelihood ratio |
4.897746 |
Prob. Chi-Square(3) |
0.1794 |
||
Wald Statistic |
3.350713 |
Prob. Chi-Square(3) |
0.3406 |
Значение F-статистики соответствует p-value около 40%, поэтому гипотеза о равенстве коэффициентов (всех трех) не отвергается. Делаем вывод, что серьезных изменений не произошло.
Провести тест Бокса - Кокса,
Все переменные номинальные. И в основном растут со временем, возможно, экспоненциально. Поэтому есть смысл оценить регрессию в логарифмах.
Dependent Variable: LOG(STOCK) |
|||||
Method: Least Squares |
|||||
Date: 12/27/08 Time: 23:49 |
|||||
Sample: 1994 2007 |
|||||
Included observations: 14 |
|||||
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
-11.77487 |
11.20011 |
-1.051317 |
0.3157 |
|
LOG(M) |
0.872621 |
4.908188 |
0.177789 |
0.8621 |
|
LOG(OIL) |
3.185984 |
2.900511 |
1.098421 |
0.2955 |
|
R-squared |
0.214354 |
Mean dependent var |
2.158374 |
||
Adjusted R-squared |
0.071509 |
S.D. dependent var |
2.942306 |
||
S.E. of regression |
2.835155 |
Akaike info criterion |
5.109480 |
||
Sum squared resid |
88.41913 |
Schwarz criterion |
5.246420 |
||
Log likelihood |
-32.76636 |
F-statistic |
Другие файлы:
Участники фондового рынка Развитие фондового рынка в Украине Операторы фондового рынка Фондовый рынок России Денежная масса и её измерение |