Введение. Правительство Российской Федерации

Правительство Российской Федерации

Пермский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования

"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Факультет «Экономика»

Кафедра прикладной математики и моделирования в социальных системах

ДОМАШНЕЕ РЕЙТИНГОВОЕ ЗАДАНИЕ

на тему «Построение множественной регрессионной модели

на примере модели CAPM».

Студентки группы Э-11-1

Ряпосовой Ю.И.

Преподаватель:

Порошина А.М.

Пермь 2013

Введение

Исходя из условий хорошо развитого финансового рынка, новая информация находит быстрое отражение в курсовой стоимости ценных бумаг. Поэтому для таких условий можно разработать модель, которая удовлетворительно бы описывала влияние риска на ожидаемую доходность актива, и наоборот. Такая модель оценки долгосрочных активов (capital asset pricing model, CAPM)[1], была разработана в 60-х гг. XX века Джеком Трейнером, Уильямом Шарпом, Джоном Литнером и Яном Моссином независимо друг от друга. Смысл данной модели заключается в том, чтобы продемонстрировать тесную взаимосвязь между нормой доходности с риском финансового инструмента, что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося рыночного риска и наоборот.

Модель стала очень популярной сразу же после ее выхода в свет и по сей день остается одним из основных инструментов оценки стоимости акций. Актуальность на сегодняшний день связана с простотой модели и интуитивным представлением о том, как должны быть связаны риск и доходность ценной бумаги. Используя эту финансовую модель оценки долгосрочных активов с другими стратегиями и методами подбора акций, можно получить хороший и прибыльный портфель.

Целью данной работы является анализ изменения премии за риск от вложения в акции корпорации ВСМПО-АВИСМА, занимающейся производством титана, ферротитана и алюминия, под влиянием изменения премии за риск от вложения в рыночный портфель акций, а также под влиянием темпа прироста цен на алюминий за период: 11.01.2009-6.11.2013гг.

Для достижения поставленной цели, были определены следующие задачи:

1. Сбор данных и преобразование их в параметры эконометрической модели САРМ;

2. Описание модели САРМ и параметров, ее составляющих;

3. Выдвижение гипотез;

4. Предварительный анализ данных (описание статистик, проверка на однородность, проверка нормальности распределения);

5. Выполнения корреляционного анализа;

6. Параметризация, спецификация и идентификация моделей;

7. Выполнение верификации модели, выявление лучшей из имеющихся моделей;

8. Выполнение экономической интерпретации полученных коэффициентов моделей регрессии (β) и полученного результата;

9. Анализ ограничений полученного решения;

10. Сделать выводы.