ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»
Факультет «Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента»
Подразделение (департамент, лаборатория, кафедра) «Департамент финансов»
Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДНОСТИ АКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БУХГАЛТЕРСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Васильев Дмитрий Олегович
Руководитель к.ф-м.н.,
профессор департамента финансов
Волкова Ольга Николаевна
Санкт-Петербург 2020
Содержание
Введение
1. Бухгалтерская информация и доходность акций
1.1 Бухгалтерская информация, влияющая на цену акции
1.2 Соотношение балансовой стоимости к рыночной (B/M)
1.3 F-Score модель
2. Исследовательский дизайн
2.1 База данных и переменные
2.2 Методология
3. Эмпирический анализ факторов, влияющих на доходность акций
3.1 Метод опорных векторов (SVM)
3.2 Boosted Logistic Regression
3.3 Метод случайного леса (Random Forest)
3.4 Нейронные сети (Neural Networks)
Заключение
Список литературы
Приложение
Введение
Многие инвестируют в ценные бумаги и акции компаний. В наше время появляются все более доступные инструменты, которые позволяют людям торговать на фондовых рынках даже без определенной подготовки. Некоторые занимаются покупкой и продажей акций компаний профессионально и уделяют нахождению оптимальной стратегии инвестирования достаточно много времени. Цена зависит от новостей от компании. Если они хорошие, то акции растут. Но невозможно точно предугадать, когда выйдут плохие или хорошие новости. Единственное, что остается стабильным - квартальная отчетность компаний. Важно помнить, что плохие и хорошие новости забудутся, а финансовые показатели останутся навсегда. Публичные организации обязаны предоставлять свои финансовые показатели каждый квартал. Поэтому получить к ним доступ может каждый желающий. Также компании хранят свои предыдущие отчеты, что делает возможным сравнение новых показателей с теми, которые были раньше. Ежеквартальные отчеты служат важным показателем привлекательности акций организаций. Инвестор может многое понять до выхода годового отчета и использовать эту информацию при анализе акций компании. Если вся фундаментальная информация об объемах производства и все изменения в финансовых показателях правильно отражены в отчете, то это будет связано с ценой акций. Финансовые аналитики уделяют много времени и сил анализу предоставленных данных. Не многие торговцы сразу реагируют на отчеты организаций, что дает некоторую фору людям, которые используют бухгалтерскую информацию при прогнозировании цен акций. Это объясняется тем, что рынок не успевает сразу реагировать на данные из отчетов компаний, и это помогает инвесторам получить сверхприбыль при разумном распределении активов в портфеле. Чтобы понимать какие факторы влияют на движение цен акций следует проанализировать множество компонентов. Данное исследование направлено на изучение влияния бухгалтерской информации организации на доходность ценных бумаг компании. Работа может быть полезна для инвесторов на фондовом рынке, чтобы они смогли быстро реагировать на новейшие бухгалтерские отчеты организации. Это может обеспечить будущим акционерам прибыли с высокой доходностью.
Актуальность данного вопроса заключается в том, что многие люди начинают инвестировать свои свободные средства для получения пассивного дохода и упускают влияние различных финансовых показателей, уделяя большее внимание техническому анализу ценных бумаг. Также многие используют ситуацию в стране и отрасли при анализе доходности акций, тем самым упуская уникальность того или иного предприятия. Например, компания могла получить крупный контракт, что даже в период кризиса сможет удержать и, может быть, даже повысить стоимость компании. Поэтому, при анализе ценных бумаг компании всегда следует уделять должное внимание бухгалтерским отчетам.
Для анализа и прогнозирования будут использованы методы машинного обучения для повышения точности прогноза. В наши дни все больше отраслей переходят к таким методам анализа и обработки данных, поэтому мы считаем это актуальным для рынка ценных бумаг. В работе тестируются четыре метода машинного обучения - метод опорных векторов (SVM), boosted logit regression, метод случайного леса (random forest classification) и нейронные сети (Neural Networks).
Главный исследовательский вопрос - какой метод обучения наиболее точно объяснит зависимость доходности компании и бухгалтерской информации для прогнозирования результатов.
Объектом исследования является акции на фондовом рынке, а предметом - влияние бухгалтерской информации компаний.
Целью исследования является выявление факторов, влияющих на доходность акций компании и модели для объяснения этой зависимости.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. Проанализировать литературу о бухгалтерской информации, влияющую на доходность ценных бумаг
2. Выявить наиболее значимые факторы, способствующие росту цен акций
3. Построить модель по четырем методам машинного обучения, объясняющую зависимость доходности акций от отчетности организации
4. Протестировать объясняющие способности полученных моделей
1. Бухгалтерская информация и доходность акций
бухгалтерский информация доходность акция
1.1 Бухгалтерская информация, влияющая на цену акции
Начиная с 1989 года важность показателей бухгалтерской отчетности стали изучаться для определения движения цен на акции публичных компаний. После этого многие зарубежные авторы начали обосновывать свои предположения на тему, как бухгалтерские показатели влияют на поведение компании на фондовом рынке. В данном обзоре литературы мы проанализируем разные гипотезы и результаты применения стратегий, основанных на влиянии показателей, известных из отчетов компании, на изменение цены акции компании. Также, приведем пример моделей, предсказывающих движение цен на фондовом рынке.
Котировки меняются каждый день под воздействием рыночных сил. Иными словами, цены акций меняются по законам спроса и предложения. Если тех, кто хочет купить акции), больше тех, кто хочет их продать, то цена акции будет расти. И наоборот, если на рынке больше людей хотят продать акции, чем купить, то предложение превысит спрос, и тогда курс акции упадет.
Главные причины колебания цены акции -- финансовые отчеты, новости и ожидания игроков рынка, которые проявляются как спрос и предложение. Хорошие показатели толкают цену акции вверх, а плохие -- вниз.
Эффективным рынком называют такую ситуацию, когда цена финансового инструмента в любой момент времени учитывает всю возможную информацию и является, таким образом, максимально «справедливой». Согласно гипотезе эффективного рынка, цена уже учла всё, включая даже события, происходящие в настоящий момент и инсайдерскую информацию (то, что известно лишь узкому кругу руководства компании).
Начнём с того, что на современном рынке нет никакого информационного равенства участников. Мало кто обладает действительно всей необходимой информацией касаемо того или иного рассматриваемого актива. Практически всегда есть узкий круг инсайдеров обладающих, так называемой, закрытой информацией, использованной для получения прибыли, существенно превышающей среднерыночную. Поэтому важно использовать информацию, которую многие инвесторы не используют.
В первом и базовом исследовании Ou and Penman (1989) предположили, что информация из бухгалтерских отчетов может повлиять на изменение цены акции компании. В своем исследовании авторы продемонстрировали влияние 68 бухгалтерских параметров на поведение цены акции, используя изменения годовых показателей цен акций с 1973 по 1983 годы. Параметрами были процентное изменение коэффициента текущей ликвидности, процентное изменение коэффициента быстрой ликвидности, процентное изменение в общих активах, процентное изменение (продажи / общие активы), процентное изменение в соотношении долга к собственному капиталу, процентное изменение (затраты на капитал / общие активы), процентное изменение (амортизация / активы завода), процентное изменение амортизации, процентное изменение продаж, процентное изменение запасов, процентное изменение (запасы / общие активы), процентное изменение оборачиваемости запасов, запасы / общие активы, изменение в дивиденде на акцию, доход на начальный капитал, изменение доходности на начальный капитал, коэффициент долга к собственному капиталу, доход на общую сумму активов, доход на окончательный капитал, коэффициент валовой маржи,% от (доход до вычета налогов / продажи), продажи к общей сумме денежных средств, поток денежных средств на задолженность, оборотный капитал / совокупные активы, операционная прибыль / совокупные активы, погашение долгосрочного долга как % от общей суммы долгосрочного долга, денежные дивиденды / денежные потоки. Ou и Penman (1989) сделали сводную оценку бухгалтерской информации за текущий год и назвали ее Pr. Этот параметр показывает нам вероятность положительных изменений прибыли на год вперед. Однако Ou и Penman (1989) отмечают, что доходность стратегии Pr увеличивается только в том случае, если мы инвестируем в покупку акций с Pr> 0,6 и низкой ценой относительно прибыли в кросс-секции, а также при продаже акций с Pr <= 0,4 и более высокой ценой относительно выручки в перекрестных данных.
Goslin, Chai и Gunasekarage (2012) во многом поддержали предыдущее исследование и получили некоторые аналогичные переменные, такие как доходность при окончательном капитале, доходность при стартовом капитале и доходность по всем активам. Также авторы использовали стратегию покупки акций с высоким Pr и продажи акций с низким Pr. Они утверждают, что эта стратегия дает положительные результаты на период от шести до восемнадцати месяцев. Даже после ряда тестов на чувствительность положительный результат остается стабильным.
Недостатком этих двух исследований является использование сложных методологий и большого количества исторической информации, чтобы сделать необходимый прогноз. Чтобы преодолеть эти сложные вычисления и избежать перерасчета данных, Lev и Thiagarajan (1993) используют 12 финансовых сигналов, которые, по их мнению, полезны для финансовых аналитиков. Lev and Thiagarajan (1993) показывают, что эти фундаментальные сигналы коррелируют одновременно с прибылью после учета текущих инноваций, размером фирмы и макроэкономическими условиями. Поскольку рынок не может своевременно собирать всю ценную информацию, Abarbanell and Bushee (1997) исследуют способность сигналов Lev and Thiagarajan (1993) прогнозировать будущие изменения в прибыли и будущие изменения в прогнозах аналитиков о предстоящих доходах. Они находят доказательства того, что эти факторы могут объяснить как будущие изменения доходов, так и будущие изменения в прогнозах аналитиков. В соответствии с этими выводами, Abarbanell and Bushee (1998) документируют, что инвестиционная стратегия, основанная на этих 12 фундаментальных сигналах, дает значительную высокую доходность.
Статья Piotroski (2000) расширяет предварительные исследования, используя контекстно-ориентированные показатели финансовой эффективности для разграничения сильных и слабых фирм. Вместо того, чтобы исследовать отношения между будущими доходами и конкретными финансовыми сигналами, автор собирает информацию, содержащуюся в массиве показателей эффективности, и формирует портфели на основе общего сигнала фирмы, который состоит из некоторых финансовых коэффициентов. Сосредоточив внимание на стоимостных фирмах, преимущества анализа финансовой отчетности исследуются в среде, где исторические финансовые отчеты представляют собой как лучший, так и наиболее релевантный источник информации о финансовом состоянии фирмы, и максимизируются путем выбора соответствующих финансовых мер с учетом основных экономических характеристик этих организаций с высоким B / M.
Louis Yang (2018) исследовал доходность индекса S&P 500 на предстоящий месяц и отрицательную корреляцию между прогнозированием бухгалтерской информации по доходам в следующем месяце и поведением инвесторов в текущем месяце. Он обнаружил, что, если инвесторы реагируют медленно, цена акций меняется относительно медленно. Дело в том, что люди, которые решают действовать сразу после появления отчетной информации, имеют некоторые информационные преимущества. Более того, Louis Yang (2018) использует только 8 репрезентативных переменных. Это общие активы, общие обязательства, выручка, чистый доход, акционерный капитал, общий налог на прибыль, непредвиденные доходы (убытки) и привилегированные дивиденды. В статье делается вывод, что бухгалтерские переменные прогнозируют прибыль на месяц вперед на высоком уровне объяснения.
В исследованиях Peter Chen and Guochang Zhang (2007) используется меньше параметров, чтобы показать связь между бухгалтерской информацией и ценами на акции. Они изучают изменение ставки дисконтирования, изменение возможностей роста, капиталовложения, изменение прибыльности и доходности в роли факторов, объясняющих доходность акций. Основным преимуществом этого метода является то, что модель намного ближе к реальности (теоретические и эмпирические результаты совпадают) и, конечно, теоретически определенные параметры имеют большее значение.
Другое интересное исследование (Tyler Atanasov, 2017) анализирует квартальные данные с целью повышения точности. Он обнаружил, что портфели с низким E / P в среднем получают более высокую абсолютную и скорректированную с учетом риска доходность, чем портфели с высоким E / P. Tyler Atanasov (2017) также, как и многие пришел к выводу, что общедоступная информация не сразу включается в цены на ценные бумаги и в процессе корректировки наблюдаются лаги. Он обращает внимание и на другой фундаментальный бухгалтерский коэффициент - отношение балансовой стоимости к рыночной (B / M). В результате Tyler Atanasov (2017) утверждает, что обычный инвестор может обеспечить повышенную доходность, создавая портфель инвестиций на основе анализа отношений E / P и B / M организации.
1.2 Соотношение балансовой стоимости к рыночной (B/M)
Рассмотрим соотношение балансовой стоимости к рыночной. Если у фирмы этот коэффициент высокий, то считается, что фирма оценена не очень высоко (баласовая стоимости меньше рыночной). Если же показатель низкий, то фирма торгуется на рынке выше, чем она себя оценивает. Фирмы с высоким коэффициентом B / M (>1) располагают уникальной возможностью исследовать способность простого фундаментального анализа эвристики для того, чтобы дифференцировать фирмы. Во-первых, ценностью акций, как правило, пренебрегают. За группой таких компаний редко следит аналитическое сообщество, поэтому они страдают от низкого уровня интереса инвесторов. Принимая во внимание недостаток охвата, можно утверждать, что прогнозы аналитиков и рекомендации по таким акциям недоступны для этих фирм. Во-вторых, такие фирмы имеют ограниченный доступ к большинству «неформальных» каналов распространения информации, и их самостоятельное раскрытие новостных событий может не рассматриваться как заслуживающее доверия, учитывая их плохие результаты в последнее время. Таким образом, финансовые отчеты представляют собой наиболее надежный и доступный источник информации об этих фирмах. В-третьих, фирмы с высоким B / M, как правило, испытывают финансовые затруднения. В результате оценка этих фирм фокусируется на таких основах бухгалтерского учета, как кредитное плечо, ликвидность, тенденции прибыльности и адекватность денежных потоков. Эти основные характеристики наиболее легко получить из уже выпущенных финансовых отчетов. Kourtis et al. (2017) считают, что в результате неудовлетворительных результатов деятельности этих компаний создают пессимистичные ожидания, недостаточно привлекают внимание инвесторов и демонстрируют более низкий спрос на их акции. Из этого следует, что всякий раз, когда их финансовые показатели улучшаются, это меняет их рыночной стоимости на более высокую.