ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДА ОБОБЩАЮЩИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ 5
ГЛАВА 2 ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА 13
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 24
ПРИЛОЖЕНИЕ А 25
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 30
ПРИЛОЖЕНИЕ С 35
Основой для включения акций в инвестиционный портфель является то, как акции сочетаются друг с другом, какова их взаимосвязь между собой. Эффект от распределения акций достигается в том случае, если стоимости акций в портфеле в одно и тоже время ведут себя по-разному, т.е. имеют минимальную взаимосвязь. В нашем случае мы говорим о сильной положительной корреляции(r Sears = 0,24, r IAL = 0,79), следовательно, стоимости акций в большей степени взаимосвязаны и изменяются в одинаковом направлении в схожей степени. Т.к они изменяются в схожей степени и в одинаковом направлении, в такой ситуации совершенно не целесообразно включать в портфель только акции компаний, связанных между собой сильной положительной корреляцией. Это большой риск, ибо в один момент можно потерять абсолютно все. Поэтому при составлении портфеля следует включать акции, изменение стоимости которых очень слабо связаны между собой. Это уменьшит риск и позволит компании остаться "на плаву".
Показатели обоих моделей (SP500 и Sears SP500 и IAL) довольно схожи. У обеих моделей существует весьма тесная прямая зависимость. После проведенных расчетов выяснилось, что: между колебаниями индекса S&P 500 и колебаниями биржевой стоимости акций Sears возможно наличие положительной зависимости, что также наблюдается между колебаниями индекса S&P 500 и колебаниями биржевой стоимости акций IAL; В обеих моделях мы можем наблюдать прямую корреляционную зависимость, что представлено на графике уравнения регрессии. Вывод о том, что у нас наблюдается прямая корреляционная зависимость был обоснован тем, что коэффициент регрессии у Sears имеет положительный наклон 0,024, а у IAL 0,0055 соответственно; Более 62% недельных колебаний индекса объясняется изменением недельных колебаний биржевой стоимости акций в случае компании IAL, и 5,9% у Sears. Сравнив все вышеперечисленные показатели, можно сказать, что обе модели могут быть использованы для практических целей. Используя значение средней ошибки апроксимации для каждой из моделей и сравнив их между собой, можно сделать вывод, что 2-я модель (SP500 и IAL) более адекватна. Т.к у 2-й модели средняя ошибка апроксимации составила -12,1%, а это меньше чем в первой модели.
1. Экономическая статистика: учебник./А. Р. Алексеев и др. – Москва: Инфра–М, 2011. – 666 с.
2. Статистика: учебное пособие для высших учебных заведений по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. – Москва: ЮНИТИ–ДАНА, 2007. – 479 с.
3. Статистика финансов: учебник / М. Г. Назаров и др. – Москва: Омега–Л, 2008. – 460 с.
4. Общая теория статистики: Учебник / Едронова В.С. – М.: Юристъ, 2001, – 511 с.
5. Статистика. Курс лекций / Харченко ЛП, Долженкова ВГ, Ионин ВГ и др; Под ред. В.Г. Ионина - Новосибирск: Издательство НГАЭиУ - М: ИНФРА-М, 2000 - 310 с.
6. Тарасенко Т.О. /Статистика: Учебное пособие - М.: Финансы и статистика, 2006 - 344 с.
7. Общая теория статистики: Учебник / АИ Харламов, ОЭ Башина, ВТ, Бабурин и др. Под ред. A.A. Спирина, О.Э. Башиной - М: Финансы и статистика, 1996 - 296 с
8. Юдина А.В./ Статистика: Учебно-методическое пособие. – Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2002 - 278с.
9. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика - М., Высш.шк., 2003- 479 с.
10. Математическая статистика: Учеб. для вузов / В. Б. Горяинов, И. В. Павлов, Г. М. Цветкова, О. И. Тескин.; Под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. - М.: Иэд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 424 с.
11. О. Ю. Ермолаев / Математическая статистика для экономистов. - МПСИ, Флинта, 2002. -336 с.
