Статистическая проверка предсказуемости финансового рынка

Определение оптимального количества переменных, которые следует включить в прогностическую модель, составляет одну из ниш исследовательского сообщества, занимающегося анализом трендов на фондовом рынке. Данная статья вносит свой вклад в указанную выше нишу, поскольку ее основной целью является статистическая оценка моделей, различающихся по функциональной форме и количеству предикторов, и определение влияния различных характеристик модели на качество прогнозирования. Методология статистического анализа основана на тестовой статистике EP (Excess profitability), которая оценивает независимость между финансовыми доходами и их прогнозами. Данные, используемые для сравнения моделей, представляют собой исторические диапазоны акций компаний нефтегазового сектора России — LKOH и TATN — а также индекса S&P500, с использованием которого мы хотели сравнить работу EP в отношении актива, не содержащего идиосинкратический риск, с теми активами, что его содержат. Выбор в пользу акций компаний «Татнефть» и «Лукойл» в полной мере создает применимость статьи в работе практиков и исследователей российского рынка. Нулевая гипотеза данного исследования утверждает, что при повышении сложности модели (например, при увеличении количества лагов в авторегрессионной модели) качество предсказания не улучшается. По результатам EP-проверки мы не отвергаем выдвинутую гипотезу — увеличение количества предикторов положительно не влияет на точность прогнозирования. На качество предсказания, судя по полученным результатам, влияет увеличение окна — исторического диапазона данных, на основе которого строится прогноз с шагом одно значение — и переход к линейной форме модели. Рассчитав доходность от использования торговой стратегии на моделях с самым высоким значением EP-статистики, мы пришли к выводу, что оценка качества предсказания моделей может быть осложнена присутствием не поддающихся алгоритмам прогнозирования аномалий. Статья организована следующим образом: во введении объясняются предыстория и мотивация исследования; в обзоре литературы представлены предыдущие статьи, посвященные данной теме; разделы Данные и Методология содержит описание данных и объяснение методов тестирования модели. В разделе Результаты мы отвечаем на поставленный в исследовании вопрос и отвергаем гипотезу, а Заключение суммирует ход и выводы нашей работы. Данная работа написана коллективным трудом. Техническая часть исследования, а именно написание кода, подбор моделей, проведение EP-теста и формального теста, является результатом совместных усилий авторов. Липина Елизавета взяла на себя все расчеты и проверки по рядам LKOH и S&P500, Тимофеенкова Надежда — по ряду TATN. Совместно была проведена интерпретация результатов. Каждый из авторов самостоятельно искал релевантную литературу.