STOCK RISING AFTER ECONOMIC CRISIS

Hasonló dokumentumok
MI MOZGATJA A HATÁRIDŐS DEVIZAPOZÍCIÓKAT? A magyar piac elemzése

1. árfolyam alapú értékeltségi mutatók

Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással

Regresszió számítás az SPSSben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.

Correlation & Linear Regression in SPSS

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

Correlation & Linear Regression in SPSS

GAZDASÁGTERVEZÉSI FŐOSZTÁLY

Bevezetés a Korreláció &

A HAZAI SPORTFINANSZÍROZÁSI RENDSZER HATÉKONYSÁGA AZ ÉLSPORTBAN

Recesszió Magyarországon

Válság és előrejelzés

Bevezető ismeretek a pénzügyi termékekről Intézményekről, tranzakciókról 1.

5. Hét Február 5 Péntek

Makroökonómia szeminárium - 2. hét. 2. szeminárium Alapfogalmak II., Mikroökonómiai alapok

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

módszertana Miben más és mivel foglalkozik a Mit tanultunk mikroökonómiából? és mivel foglalkozik a makroökonómia? Miért

A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére

KÖZLEMÉNY A monetáris pénzügyi intézmények mérlegeinek alakulásáról a júniusi adatok alapján

41. Hét Október 07. Csütörtök

Makroökonómia. 1. szeminárium Szemináriumvezető: Tóth Gábor 1

hétfő, február 3. Vezetői összefoglaló

Szerbia bankrendszere és a válság

Vezetői összefoglaló december 14.

Technikai elemzés alapjai

SAJTÓKÖZLEMÉNY. Az államháztartás és a háztartások pénzügyi számláinak előzetes adatairól I. negyedév

SAJTÓKÖZLEMÉNY. A fizetési mérleg alakulásáról III. negyedév

hétfő, augusztus 5. Vezetői összefoglaló

hétfő, március 2. Vezetői összefoglaló

Vezetői összefoglaló október 31.

szerda, május 27. Vezetői összefoglaló

KÖZLEMÉNY A monetáris pénzügyi intézmények mérlegeinek alakulásáról a májusi adatok alapján

BEFEKTETÉSI KÖRKÉP. Kellemes Ünnepeket! - Karácsonyi különszám

Gerlaki Bence Sisak Balázs: Megtakarításokban már a régió élmezőnyéhez tartozunk

Vezetői összefoglaló július 18.

Gazdasági válság és ciklikusság a felsıoktatásban Berács József Budapesti Corvinus Egyetem

A 2013-as év bővelkedik gazdasági és tőkepiaci eseményekben. Ezek közül messze kiemelkedik a fejlett gazdaságok

6. lépés: Fundamentális elemzés

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

TÉNYEK, ALAPFOGALMAK II.

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly

Tóth Ákos. Bács-Kiskun megye gazdasági teljesítményének vizsgálata

Vezetői összefoglaló február 6.

SAJTÓKÖZLEMÉNY. A fizetési mérleg alakulásáról III. negyedév

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II.

Inflációs és növekedési kilátások: Az MNB aktuális előrejelzései Hamecz István

Vezetői összefoglaló december 13.

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly

hétfő, június 23. Vezetői összefoglaló

Havi elemzés az infláció alakulásáról január

SAJTÓKÖZLEMÉNY. A fizetési mérleg alakulásáról I. negyedév

A gazdasági növekedés mérése

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása III. negyedév 1

SAJTÓKÖZLEMÉNY. A fizetési mérleg alakulásáról I. negyedév

Vezetői összefoglaló november 25.

SAJTÓKÖZLEMÉNY. A fizetési mérleg alakulásáról III. negyedév

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása I. negyedév 1

ConsEquity Tőzsdék és kilátások 2013/01

Vezetői összefoglaló október 3.

Vezetői összefoglaló szeptember 15.

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása II. negyedév 1

kedd, augusztus 11. Vezetői összefoglaló

VERSENYKÉPESSÉGI FŐOSZTÁLY

Makroökonómia (G-Kar és HR) gyakorló feladatok az 1. és 2. szemináriumra

GAZDASÁGTERVEZÉSI FŐOSZTÁLY

Statisztika II. feladatok

Sajtóközlemény. Mozgalmas évet követően új lehetőségek előtt a Budapesti Értéktőzsde. Budapest, január 5.

Makroökonómia. 2. szeminárium

SOLARCAPITAL MARKETS ZRT. Összefoglaló

hétfő, augusztus 3. Vezetői összefoglaló

szerda, június 25. Vezetői összefoglaló

Vezetői összefoglaló május 24.

TÉMAKÖRÖK A REÁL- ÉS PÉNZÜGYI ÁKM 1 ÁGAZATI KAPCSOLATOK MÉRLEGE ÁKM ÁKM SZÁMÍTÁSÁNAK ALAPELVE 1 ÁKM 2

Makroökonómia. 2. szeminárium

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása IV. negyedév 1

FÓKUSZBAN AZ ÖNGONDOSKODÁS PANELBESZÉLGETÉS

29. Hét július 21. Szerda

Az MNB statisztikai mérlege a júliusi előzetes adatok alapján

A fizetési mérleg alakulása a márciusi adatok alapján

Vezetői összefoglaló július 27.

2. el adás. Tények, fogalmak: árindexek, kamatok, munkanélküliség. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

Az IMF igazgatótanácsa jóváhagyta Magyarország számára a 12,3 milliárd euró értékű készenléti hitelt

Havi elemzés az infláció alakulásáról december

SAJTÓKÖZLEMÉNY. A fizetési mérleg alakulásáról III. negyedév

A gazdasági növekedés mérése

szerda, március 5. Vezetői összefoglaló

Középtávú előrejelzés a makrogazdaság és az államháztartás folyamatairól

Esetelemzések az SPSS használatával

EGYENSÚLYTEREMTÉS A 2010 utáni magyar gazdaságpolitikai modell: kihívások, eredmények

Vezetői összefoglaló április 27.

Sztanó Gábor Talián Izabella: Miért nem okozott drámát a feltörekvő piacokon a Fed szigorítása? (1.)

Sztochasztikus kapcsolatok

Makroökonómia. Név: Zárthelyi dolgozat, A. Neptun: május óra Elért pontszám:

Pénzügyek. Úgy tűnik, pénzügyekhez mindenki ért

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása I. negyedév 1

A hazai bankszektor szerepe a magyar gazdaság növekedésében

Havi elemzés az infláció alakulásáról szeptember

21. Hét május 26. Szerda

szerda, november 11. Vezetői összefoglaló

Átírás:

TŐZSDEI EMELKEDÉS VÁLSÁG UTÁN STOCK RISING AFTER ECONOMIC CRISIS DR. TATAY TIBOR PhD, egyetemi docens Széchenyi István Egyetem Gazdasági Elemzések Tanszék TÓTH TAMÁS PhD-hallgató Széchenyi István Egyetem Regionális-tudományi és Közpolitikai Tanszék Abstract Stock is supposed as a thermometer measuring state of the economy. The trends of the socks are easily perceptible through the stock market indices. Much has been said of the speculation, innovative products and formed bubbles after the economic crises. The American stock indices have fallen as a result of the subprime mortgage market's crises, and have risen into unprecedented heights nowadays. We would like to analyze what reasons could be behind the shares rush. Valuation of shares breaks away from fundamentals again, or the indices show the real power of the economy? Perhaps the effect of non-standard economic policy tools creates the waves or the fast cash flow between share markets, possibly effects of other factors? The rising and is visible, now we try go into the details and find an analytical method which is able to indicate a function-like relationship beetwen the components. 1. Tőzsdei trendek és előrejelzésük A tőzsdére sokszor úgy tekintenek, hogy az a gazdaság állapotát jól jelző hőmérő. A tőzsde trendjeit pedig jól lehet érzékelni a tőzsdei indexeken keresztül. A válság kirobbanása után sok szó esett a spekulációról, a piacokon megjelent innovatív termékekről, buborékok kialakulásáról. A másodlagosjelzálog-piaci válság következtében az amerikai tőzsdei indexek zuhantak, majd napjainkra korábban nem látott magasságba érkeztek. Tanulmányunkban azt kívánjuk megvizsgálni, hogy az amerikai részvények száguldása mögött milyen okok lehetnek. A részvények értékelése ismét elszakad a fundamentumoktól, vagy a tőzsdei árfolyamok a gazdaság erejét mutatják? Esetlegesen a hullámokat a nem szokványos" gazdaságpolitikai eszközök alkalmazása kelti, vagy a részpiacok közti gyors pénzáramlás, esetleg egyéb tényezők hatása? A választ egyáltalán nem könnyű megadni. Ha az okok nem világosak, akkor a trendfordulók időpontját, a kialakuló ciklusok karakterisztikáját sem lehet megmondani. A fordulópontok előrejelzésében számos neves szakember is tévedett. A nagy gazdasági válság kitörését szimbolizáló 1929. október 24. előtt pár nappal Irving Fisher megállapította, hogy A részvényárak tartósan magas szintet értek el". A professzor szerint az áraknak ráadásul tovább kellett volna emelkedniük (Bernstein, 2011). Az 1990-es évek végén, a technológiai szektor vezérelte tőzsdei száguldás megtorpanásakor sokan szkeptikusan tekintettek az árfolyamok várható növekedési lehetőségére. Az amerikai jegybank korábbi elnöke Greenspan már 1995 decemberében az árfolyamok irracionális túlértékeltségéről beszélt (wikipedia.org). Shilleraz 1998-as orosz válság után a tőzsdemámor végének 59

szükségszerű voltáról írt (Shiller, 2007). Az árfolyamok a 2000-es évek eleji visszaesés után azonban ismét meredek emelkedésbe kezdtek. A növekedési szakasznak az amerikai másodlagos jelzálogpiacokról kiinduló válság vetett véget. A válság mélypontja után az amerikai tőzsdék hamar visszanyerték erejüket, és napjainkig a meredek emelkedés tovább folytatódott. A 2008-as gazdasági összeomlást követően a kormányok számos beavatkozást hajtottak végre a gazdaság serkentésére. A pénzügyi piacok regenerálására a jegybankok szintén lépéseket tettek. A több változó gazdasági paraméter lehetőséget kínál annak vizsgálatára, hogy melyek lehetnek hatással a tőzsdei árfolyamokra. Az árfolyamváltozásokat a legrégibb tőzsdeindex, a Dow Jones Index (Dow Jones Industrial Average-DJIA) változásán keresztül kívántuk megragadni. Az elméletben számtalanszor megjelenő, feltételezetten az árfolyamváltozásokkal kapcsolatban levő, azokat befolyásoló tényezőket választottunk ki a vizsgálathoz. Az elemzésünk az utóbbi tizenhárom esztendőre terjedt ki. 2000-tól az árfolyamoknak egy felfutását, visszaesését, majd ismételt felfutását láttuk. Véleményünk szerint az időszak alkalmasnak tűnik a gazdaság néhány paramétere és az árfolyamok közti kapcsolat értékelésére. 18000,00 16000,00 14000,00 12000,00 10000,00 8000,00 6000,00 4000,00 2000,00 0,00 1. ábra. A Dow Jones index a 2000-es években Chart 1. Dow Jones index in the 2000s Forrás: S&P Dow Jones Indices LLC 2. Adatok Elemzésünk első lépéseként olyan input változókat szerettünk volna összegyűjteni, amelyek ökonometriai módszertani elemzési bázison is magyarázó erővel bírnak a Dow Jones index idősorának alakulására. Idősorunk a 2000-es évek adatain az elmúlt 13 évet veszi górcső alá, olyan magyarázó változókat tartalmazva, amelyek a reálpiac működését a fiskális és monetáris intézkedésekkel köti össze. Bizonyos adatok a jövőre vonatkozó várakozásokat is tükröznek. A megtakarítások nagysága, a banki kölcsönök kihelyezett állománya a gazdaság szereplőinek várakozásait is kivetítik. 60

Dow Jones Index 1. táblázat. Input és output adatok Table 1. Input and output details Jegybanki alapkamat (%) GDP (milliárd UDS) Lakossági megtakarítás (GDP %) Infláció (%) 2012 12 938 0,25 15 685 11,75 2,07 2011 12 287 0,25 14 991 11,70 3,16 2010 11 585 0,25 14 419 11,70 1,64 2009 10 545 0,25 13 898 10,60-0,36 2008 8 484 0 14 219 12,87 3,84 2007 13 366 4,25 13 962 14,21 2,85 2006 12 463 5,25 13 315 16,05 3,23 2005 10 785 4,25 12 564 14,85 3,39 2004 10 829 2,25 11 798 14,33 2,68 2003 10 450 1 11 089 13,62 2,27 2002 8 304 1,25 10 590 14,39 1,59 2001 10137 1,75 10 234 16,25 2,83 2000 10 787 5,5 9 899 17,86 3,38 Dow Jones Index FDI beáramlás (milliárd USD) Jegybanki tartalék (milliárd USD) Bankkölcsön (GDP %) Adóterhelés (profit %) 2012 12 938 205,79 139,13 231,57 54,89 2011 12 287 257,53 537,27 229,24 54,89 2010 11 585 270,99 488,93 229,35 50,16 2009 10 545 139,56 404,10 232,69 47,52 2008 8 484 332,73 294,05 224,37 53,31 2007 13 366 340,07 277,55 244,43 57,40 2006 12 463 294,29 221,09 235,52 56,98 2005 10 785 138,33 188,26 225,44 55,29 2004 10 829 145,97 190,46 221,53 51,73 2003 10 450 63,75 184,02 214,43 51,30 2002 8 304 84,37 157,76 198,80 52,08 2001 10 137 167,02 130,08 206,12 56,66 2000 10 787 321,27 128,40 198,41 56,66 Forrás: Világbank (2013) 3. Regressziós egyenes Regressziós modellünk futtatásával szerettük volna meghatározni, hogy a kiválasztott input faktorok közül melyek kombinációjával vagyunk képesek a legmagasabb magyarázó erőt elérni a Dow Jones indexének követésénél. A GDP nominális szintje és a lakossági megtakarítási ráta olyan magas multikollinearitást mutatott a többi magyarázó változóval, hogy a futtatás eredményét negatívan befolyásolta, ezért a maradék 6 változóval (jegybanki alapkamat, fogyasztói árindex változás, működőtőke beáramlás, jegybanki tartalék, lakossági hitelállomány, vállalati adóterhelés) dolgoztunk modellünk összeállítása során. A regressziós egyenes béta változói az 1. táblázatban találhatóak, amelyek együtt 84,6 százalékban magyarázzák a tőzsdeindex alakulását (R 2 = 0,716). A béta értékek egyenként gazdaságilag kevésbé értelmezhetőek, ugyanis az alapkamat esetében például 1 százalékpontos alapkamat növekedés a Dow Jones 103,873 pontos emelkedésével járna együtt, amely pénzügyi paradigmák alapján megmagyarázhatatlannak tűnik. 61

Model 1 (Constant) alapkamat infláció FDI jb. tartalék hiteláll. adóterhelés 2. táblázat Regressziós egyenes paraméterei I. Table 2. Parameters of regression line I. Unstandardlzed Standard ized t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF -23.052,312 103,873-621,520 -,002,002 63,477 390,870 11.705,948 228,534 497,797,005,004 29,564 223,208,139 -,445 -,099,209,585,770 Forrás: Saját számítás (2013) -1,969,455-1,249 -.299,604 2,147 1,751,096,665,258,775,568,075,130,507,373,429,396,637,245 1,973 2,683 2,330 2,523 1,569 4,086 4. Főkomponens analízis A következőkben faktoranalízist végeztünk. A faktoranalízis, mint módszertani elemzés arra szolgál, hogy az egyed változók együttmozgását modellezzük vele, jelen esetben megtudjuk, hogy a vizsgált 8 input paraméter esetében melyek azok, amelyek statisztikai értelemben azonos pályán haladnak, és egy közös mutatóval helyettesíthetőek. A futtatás eredményét a 3. táblázat mutatja, amelynek tanulsága szerint a működőtőke beáramlás és a banki kihelyezett hitelállomány változása (mint 2. klaszter), és a maradék 6 változó (mint 1. klaszter) egy-egy közös változóba sűríthetőek. 3. táblázat Főkomponens analízis csoportjai Table 3. Clusters of factor analysis Component 1 2 alapkamat,779,303 GDP -.724,624 megtakarítások,982 -,016 infláció,640,536 FDI,114,865 jb. tartalék -.751,343 hitelállomány -.540,682 adóterhelés,721,576 Forrás: Saját számítás (2013) Model 4. táblázat Regressziós egyenes paraméterei II. Table 4. Parameters of regression line II. Unstandardized Standardized t Sig. B Std. Error Beta Collinearity Statistics Tolerance 1 (Constant) 10996,923 355,539 30,930,000 REGR factor score 1 for 541,442 370,056,352 1,463,174 1,000 1,000 analysis 1 REGR factor score 2 for 842,394 370,056,547 2,276,046 1,000 1,000 analysis 1 Forrás: Saját szerkesztés (2013) VIF 62

Az elemzés utolsó lépéseként egy újabb regressziós egyenes felállítását kíséreltük meg a főkomponens analízis során kapott 2 új változó bevitelével (4. táblázat), azonban olyan alacsony magyarázó erőt kaptunk (R 2 = 0,423), amely a modell elvetését indokolta. 4. Összegzés Statisztikai elemzésünk során nem tudtuk visszaigazolni, hogy a vizsgált gazdasági mutatók egyértelműen és pontosan egyedileg azonosíthatóan magyaráznák a Dow Jones Index változását. A kapott eredményre magyarázatot adhat a 2008-as válság mély reálgazdasági hatása, ami jelentősen befolyásolhatta a szokványos" gazdasági összefüggések torzulását. Lehetséges okként meg kell említeni azonban azt is, hogy esetlegesen a tőzsdei árfolyamok tartósan is elszakadhatnak a reálgazdasági fundamentumoktól. Felhasznált irodalom Bernstein, P. L. (2011): Tőkepiaci elméletek - A modem Wall Street születése. Corvina Kiadó, Budapest. Shiller, R. J. (2007): Tőzsdemámor. Alinea Kiadó. Budapest. http://en.wikipedia.org/wiki/irrational_exuberance (Letöltés: 2013. 10. 01.) http://www.djaverages.com/?go=industrial-components (Letöltés: 2013. 10. 06.) http://data.worldbank.org/ (Letöltés: 2013. 09. 21.) 63