Анализ макроэкономических факторов поведения фондового рынка

Данная работа является продолжением исследования, проведенному в рамках курсовой работы, и посвященному прогнозированию индекса МосБиржи с помощью нейронных сетей. Основной целью данной работы является анализ макроэкономических и других факторов, влияющих на динамику фондового рынка с последующим применением полученных результатов для построения эконометрических моделей семейства GARCH и нейронных сетей топологии LSTM, способных прогнозировать дневные значения котировок индекса МосБиржи. В рамках исследования было выявлено, что наибольшее влияние на фондовый рынок оказывают Валовые сбережения, Безработица, Валовый Внутренний Продукт, Экспорт и Среднедушевые денежные доходы населения. Среди прочих факторов наибольшее влияние оказывают индекс S&P-500, курс доллара, цены на нефть марки Brent. Модели семейства GARCH способны лучше прогнозировать на основании влияющих факторов. Нейронные сети демонстрируют лучшую прогнозную силу на основании исторических значений котировок за прошедшие 30 торговых дней и опережают семейство эконометрических моделей GARCH в качестве прогнозов. Результаты данного исследования будут полезны как для проведения фундаментального анализа фондового рынка, так и для практической разработки торговых стратегий.