АНАЛИЗ ДЕТЕРМИНАНТ ЦЕНОВЫХ ТЕНДЕНЦИЙ НА СОВРЕМЕННОМ ФОНДОВОМ РЫНКЕ ДЛЯ ЕГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Ключевые слова:
цены акций, факторная модель, прогнозирование, инвестиции, фондовый рынокАннотация
Исследование направлено на изучение зависимости цен обыкновенных акций от различных макроэкономических и микроэкономических параметров, а также формирование эконометрической модели для последующего применения с целью принятия инвестиционных решений и прогнозирования ценовых тенденций на фондовом рынке. В статье проводятся количественный и качественный анализ влияния факторов на акции, а также проверка гипотезы о тесной взаимосвязи с регрессионными параметрами. На основе проведенного анализа предлагается факторная модель ценовых изменений на фондовом рынке. В результате тестирования прогнозных свойств разработанной модели на примере акций, котирующихся на американском фондовом рынке, подтверждена ее эффективность и применимость на практике.
Список литературы
Колесник Д. В. Анализ поведения графика котировок с помощью применения методов кластеризации // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2020. № 4 (44). С. 20-24. EDN: QSNLJS.
Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А.Р., Недяк А.В., Рагулин П.Г. Прогнозирование цены акции с помощью метода регрессионного анализа // Отходы и ресурсы. 2020. № 4. С. 14. DOI: 10.15862/14INOR420 EDN: OELLVL.
Тушев А.Н., Юдин Д.А. Прогнозирование цен акций фондового рынка // Измерение, контроль, информатизация: материалы XХIV Международной научно-технической конференции (Барнаул, 19 мая 2023 г.). Барнаул: Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, 2023. С. 217-223. EDN: WDBHCM.
Хромова А.В. Применение регрессионного анализа в прогнозировании котировок акций // Вектор экономики. 2020. № 12(54). С. 21. EDN: MLIILL.
Марков А.А. Влияние макроэкономических факторов на состояние фондового рынка России // Вектор экономики. 2020. № 2.
Shen J., Shafiq M. Short-term stock market price trend prediction using a comprehensive deep learning system. 2020. Vol. 7. № 1. P. 1-33.
Suleimen A. Developing an artificial neural network model for stock price prediction using prices of competitors. 2022. № 37. P. 1207-1217.
Wenjie L., Jiazheng L., Yifan L., Aijun S., Jingyang, W. A CNN-LSTM-Based Model to Forecast Stock Prices, 2020. P. 6622927.
