Учебная работа. Анализ и прогнозирование динамики курса акций компании 'ГАЗПРОМ НЕФТЬ'
анализ и прогнозирование динамики курса акций компании ‘ГАЗПРОМ НЕФТЬ’
МИНОБРНАУКИ россии
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики»
МГТУ МИРЭА
Факультет информационных технологий
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине «методы построения моделей по эмпирическим данным»
тема: анализ и прогнозирование динамики курса акций компании «ГАЗПРОМ НЕФТЬ»
Студент группы ИВБО-06-14_
Ковригин А.М.
руководитель курсовой работы
Кузьмин В.И.
Москва 2016
Содержание
Введение
.История компании «Газпром нефть»
.Анализ курса акций компании «Газпром нефть»
Вывод
Список используемой литературы
1. История компании «Газпром нефть»
В 1997 году в целях развития рыночной экономики правительством РФ был реализован план приватизации «Сибнефти». В этом же году частные инвесторы приобрели на аукционах 49% акционерного капитала «Сибнефти».
За 1998 — 2004 годы руководство «Сибнефти» проделало значительную работу по модернизации производства, внедрению современных технологий и оптимизации бизнес-процессов, благодаря чему была значительно расширена география добычи (Томская, Омская области) и сбытовая сеть в регионах России (Свердловская область, Тюменская область, Красноярский край, Санкт-Петербург, Москва).
В 2005 контрольный пакет акций ОАО «Сибнефть» (75,68%) был приобретен Группой «Газпром» и 13 мая 2006 года компания была переименована в Открытое акционерное общество «Газпром нефть».
В 2005 — 2006 годах «Газпром нефть» вышла на розничный Рынок Средней Азии, учредив дочернее общество «Газпром нефть Азия», реализующее нефтепродукты компании в Кыргызстане, Таджикистане и Казахстане.
В течение 2007 года в целях дальнейшего расширения ресурсной базы «Газпром нефть» приобрела 50% акций компании «Томскнефть» (ВНК), осуществляющей добычу нефти и газа на территории Томской области и Ханты-Мансийского автономного округа.
В 2009 году «Газпром нефть» нарастила ресурсную базу и мощности по переработке нефти за счет приобретения новых активов: компании «Нефтяная индустрия Сербии» (NIS) и контрольного пакета акций Sibir Energy. значительным событием в жизни компании стал запуск масштабной программы ребрендинга сети АЗС «Газпром нефть».
В 2010 году компания продолжила выход на новые топливные рынки за пределами России — была приобретена розничная сеть из 20 АЗС и 9 земельных участков в Казахстане, а также увеличила свое присутствие и на российском рынке.
В 2011 году компания наладила выпуск топлива 4-го экологического класса на своих НПЗ, запустила в продажу новое моторное топливо премиум-класса под брендом G-Drive через собственную сеть АЗС. За счет выхода на Рынок Южного федерального округа России была расширена география присутствия АЗС «Газпром нефть».
В 2013 — 2014 годах «Газпром нефть» вышла на Рынок Ирака, а также сделала два больших шага в развитии битумного бизнеса. В начале 2014 года компания приобрела крупнейший в России актив по производству полимерно-модифицированных битумов — Рязанский опытный завод нефтехимпродуктов (РОЗНХП), в следствие чего было создано предприятие «Газпром нефть — Битумные материалы».
В 2015 году «Газпром нефть» расширяла географию добычи и масштабы производства. Она получила лицензию на освоение месторождений в Ямало-Ненецком и Ханты-Мансийском автономных округах. Совместно с компанией СИБУР был введен в эксплуатацию Южно-Приобский газоперерабатывающий завод <#"center">анализ курс акция
1. В данной работе проводится анализ стоимости акций компании «Газпром нефть» за период (06.09.1999 — 09.09.2016). На (Рис 1) приведен график стоимости анализируемых акций, по оси x отложены торговые дни, по оси y — стоимость акций в российских рублях.
. Возьмем натуральный логарифм цены акций и построим его зависимость от количества торговых дней (Рис 2) с целью более наглядного представления имеющихся данных. Изменение значения логарифма цены на 1 будет соответствовать изменению исходных данных в е раз. Проведем линии параллельные оси х, соответствующие значениям 2,5 3,5 и 4,5 натурального логарифма цены акций, эти линии будут являться линиями поддержки и сопротивления для соответствующих участков роста(падения) курса акций. линии поддержки и сопротивления — параллельные линии, проходящие как минимум через 3 точки графика и образующие «коридор» для растущего или падающего тренда.
. Так как строить линии поддержки и сопротивления на предыдущем графике было не очень удобно, то сделаем нормировку значений цены акций по максимуму и по минимуму, то есть поделим стоимость акций на 188,2(max) и 35,02(min) соответственно и построим получившиеся зависимости (Рис 3 и Рис 4). Построим на получившихся графиках линии поддержки и сопротивлений.
. Рассмотрим участок роста логарифма курса акций от -1 до 0 с графика, изображенном на рис 4. Выделенный участок приведен на (Рис 5). Построим линии поддержки и сопротивлений, а так же определим геновские точки — точки в которых сходятся геновские лучи — лучи, проходящие через множество точек графика.
. Перейдем к анализу типов роста отдельных участков исходного графика.
.1 Определим участки интенсивного роста, а также их пределы — те значения, которых стремится достичь процесс, находясь в данном состоянии. С целью идентификации участков интенсивного роста — экспоненциально растущих участков, построим зависимость 1/y от количества торговых дней (Рис 6). Определим на этом графике линии тренда. Значения, полученные в результате пересечения линий тренда с осью x, определяют асимптоту, к которой стремится огибающая процесса, соответствующего модели интенсивного роста. Определим точки пересечения линий тренда с осью x более точно. Для этого вынесем все 3 полученных участка на отдельные графики (Рис 7, 8 , 9) и по ним определим искомые значения. Они соответственно равны 385, 2300 и 3500. Отметим полученные значения на исходном графике и проведем из них прямые, параллельные оси y, это и будут искомые асимптоты (Рис 10). Теперь определим уровни отсечки, то есть те значения ln(цена), при которых данные процессы завершатся. Для этого построим зависимость ln(цена) от (t-t0), где t торговые дни, а t0 — торговый день в момент начала отсчета. затем отметим на оси x значения, полученные выше, и проведем из этих точек линии параллельные оси y до пересечения с графиком и тем самым определим значения, при которых завершаются процессы интенсивного роста. Эти значения равны 4, 4.6 и 5.3 соответственно.
.2 Проанализируем исходную зависимость на соответствие логистической модели. Логистическая модель описывается уравнением y = k*Y*(yбеск — Y), где y — стоимость анализируемых акций, а Y — накопленное линии поддержки и сопротивления и детализируем полученный участок на отдельном графике. (Рис 12) Определим коэффициент k — угол, образованный между осью x и линией тренда. Он равен 6,2 * 10e-7. Определим коэффициент t = 1/(k * yбеск). yбеск = 18e4. t = 6,45.
.3 Проанализируем исходную зависимость на соответствие модели Гомперца. Она описывается уравнением y = A*Y*e^(-kx), где y — стоимость анализируемых акций, Y — их накопленное полученных координатах (Рис 13). Определим 3 участка для анализа и рассмотрим их более детально (Рис 14 и Рис 15) Определим по полученным графикам коэффициент k и найдем его натуральный логарифм. Для (рис 14) k = 0, 0014; lnk = -6.5; для (Рис 15) 0,00087 и -7.041 соответственно. Проведем линии параллельные оси x из точек, соответствующим найденным lnk, и найдем точки их пересечения с линиями тренда. Координаты этих точек по оси x равны 1750 и 2100 соответственно. Отметим получившиеся значения на исходном графике, проведем из них прямые, параллельные оси y, они попадают в локальные максимумы — это и будут пределы ограниченного роста. (Рис 16)
. Исключение тренда. чтобы получить колебания относительно 0 подставим цену акций в формулу исключения тренда ln((y(t+дельтаt)*(y(t-дельтаt)))/y(t)^2) и построим зависимость полученных значений от кол-ва торговых дней (Рис 17). Для проверки сложим координаты по оси y всех полученных точек и поделим полученное значение на общее кол-во точек, получится . По полученным после исключения тренда данным построим сдвиговую функцию. Ее значения вычисляются по формуле
Построим зависимость полученных значений от кол-ва торговых дней (Рис 21). По этому графику определяем почти-периоды — самые низкие точки на графике (41 и 442). Проверим, не получены ли случайные значения, для этого возьмем от данных, полученных при исключении тренда, модуль производную и интеграл (Рис 18, 19, 20) и построим по ним сдвиговые функции (Рис 22, 23 и 24). На всех четырех графиках сдвиговых функций отчетливо видны почти-периоды (41 и 442), следственно это не случайные значения.
Поварьируем дельта t в формуле исключения тренда (изначально она было равно 2). Возьмем, например, 20 и 50, исключим тренд и построим по полученным данным сдвиговые функции (Рис 25, 26). На этих графиках самые нижние точки все те же 41 и 442. таким образом мы доказали, что 41 и 442 — это почти периоды.
. Зная почти-периоды, построим диаграмму в полярных координатах. Для этого разобьем данные по цене акций на интервалы, соответствующие почти-периодам, то есть 41 и 442 соответственно и построим их в полярных координатах (Рис 27 и 28). По диаграммам видно, что структура «ободов» совпадает, это еще одно подтверждение того, что 41 и 442 — почти-периоды.
Вывод
Анализируемый процесс характеризуется циклами Tk = 442, Tk-1 = Tk/e = 163 и Tk+1 = Tk * e = 1201 торговых дней (Рис 29 и 30), что позволяет сделать краткосрочный (до полугода), среднесрочный (до года) и долгосрочный (до 2-х лет) прогнозы. На участке от 600 до 1955 торговых дней преобладают периоды Tk = 442, они соответствуют локальным минимумам. На участке 1600 — 1955 происходит смена структуры и в точке 1955 происходит синхронизация Tk и Tk+1. Этой точке соответствует глобальный минимум и от нее начинается отсчет периодов Tk+1, которые будут доминировать на участке от 1955 до 4357 торговых дней. Периоды Tk на этом участке уже соответствуют локальным максимумам (Рис 30).
Так как на участке 1955 — 4357 торговых дней периоды Tk соответствуют локальным максимумам, то в краткосрочной и среднесрочной перспективе ожидается рост стоимости акций, предел которого находится в окрестности отметки 4165 торговых дней. В году примерно 250 торговых дней, исходя из этого, можно сделать вывод, что рост стоимости акций будет продолжаться в течение 2017 года. Точке 4357 торговых будет соответствовать локальный минимум, следовательно, после достижения максимума в конце 2017 года стоимость акций будет падать и достигнет своего минимума в третьем квартале 2018 года.
Исходя из вышеперечисленного, можно сделать вывод, что компания «Газпром нефть» сейчас находится вблизи пика своего развития.
список используемой литературы
·#»justify»>·Методы построения моделей по эмпирическим данным. В.И.Кузьмин, А.Ф. Гадзаов.
·технический анализ. Учебное пособие. В.И.Кузьмин, А.Ф. Гадзаов.
·методы и алгоритмы анализа нелинейных колебаний с трендом. В.И.Кузьмин, А.Б. Самохин, А.Ф. Гадзаов, В.В. Чердынцев.
·Прикладные задачи математической статистики. В.И.Кузьмин, А.Ф. Гадзаов.