ПАРАМЕТРИ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ СПЕКУЛЯТИВНОГО ПОПИТУ НА МАЛОЦІННІ АКЦІЇ В УМОВАХ ІНФОРМАЦІЙНОГО СУСПІЛЬСТВА

УДК 330.14

ПАРАМЕТРИ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ СПЕКУЛЯТИВНОГО ПОПИТУ НА МАЛОЦІННІ АКЦІЇ В УМОВАХ ІНФОРМАЦІЙНОГО СУСПІЛЬСТВА

htpps://doi.org/10.36994/2707-4110-2023-9-36-07

Д.М.Сацук, аспірант, Університет «Україна»[1]

Анотація. За останні роки помічений феномен надзвичайно великої зміни ціни на акції окремих компаній на ринку цінних паперів. Особливістю цього феномену є те, що компанії, ціна на акції яких зазнали великих змін часто не мали економічних передумов для збільшення ціни, а скоріше навпаки – всі фінансово-економічні показники вказували на зниження прибутковості компаній, зростаюче боргове навантаження, скорочення бази клієнтів. Але наявність прямого доступу до ринку цінних паперів у великої групи некваліфікованих індивідуальних інвесторів та їхня можливість координуватись між собою за допомогою соціальних мереж створили умови, за яких стала можливою стрімка зміна ціни. Дослідження умов такої зміни та включення їх у економіко-математичну модель представляє собою актуальну задачу.

Ключові слова: ціна акцій, прогнозування, параметри економіко-математичної моделі.

PARAMETERS OF THE ECONOMIC-MATHEMATICAL MODEL FOR FORECASTING SPECULATIVE DEMAND FOR LOW-VALUE SHARES IN THE CONDITIONS OF THE INFORMATION SOCIETY

Satsuk D.M., graduate student, University "Ukraine"

Abstract. In recent years, a phenomenon of extremely large changes in the price of shares of individual companies has been noticed on the securities market. The peculiarity of this phenomenon is that companies whose share prices have undergone large changes often did not have economic prerequisites for increasing the price, but rather on the contrary - all financial and economic indicators indicated a decrease in the profitability of companies, a growing debt burden, and a reduction in the customer base. But the availability of direct access to the securities market by a large group of unqualified individual investors and their ability to coordinate among themselves using social networks created the conditions under which a rapid change in price occurred. The study of the conditions of such a change and their inclusion in the economic-mathematical model is an urgent task.

Key words: stock price, forecasting, parameters of the economic-mathematical model.

Постановка проблеми. За класичної моделі ціноутворення вважається, що ціна акції компанії відображає майбутні прибутки компанії з урахуванням систематичних та несистематичних ризиків. Але за остані роки на ринку цінних паперів набуло поширення явище, яке до цього не було настільки помітним – а саме суттєвий та економічно необґрунтований вплив індивідуальних некваліфікованих інвесторів на ціни акції окремих компаній. Протягом кількох тижнів ціни на такі акції можуть підвищуватись у десятки і сотні разів, приносячи великі прибутки тим інвесторам, які придбали акції на початку цього зростання, і водночас призводячи до великих збитків тих інвесторів, що виходили з реальної економічної оцінки стану компанії і відповідно робили ставку на зниження ціни. Оскільки збитки великих інституційних інвесторів, що діють у відповідності до класичних консервативних теорій, сягають мільярдів доларів США, то розробка економіко-математичної моделі прогнозування спекулятивного попиту на акції взагалі, і включення параметрів, що враховують виникнення такого попиту зокрема, є актуальною темою для дослідження.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Фундаментальні засади процесу формування ціни на цінні папери досліджувався великою кількістю провідних економістів світу, серед яких можна виокремити  нобелівських лауреатів Ю.Фама, Р.Мертона, М.Шоулза, Дж.Акерлофа. М.Спенса та Д.Стігліца.  Але за останні кілька років на ринку став помітним феномен стрімкої зміни ціни на акції окремих компаній, за умови відсутності економічних чинників, що могли б пояснити таку зміну.

На даний момент, загальноприйнятого підходу щодо прогнозування таких змін ще не знайдено і параметри, які мають бути закладені у економіко-математичну модель не визначені, тому ця тема потребує окремого вивчення.

Мета статті - дослідити передумови за яких можлива істотна зміни ціни на цінні папери базуючись на загальнодоступних джерелах інформації.

Виклад основного матеріалу. Першим випадком аномального підвищення ціни стала  компанія GameStop, яка станом на 2005 рік мала біля 7000 магазинів по всьому світу, ставши найбільшим у світі роздрібним продавцем дисків комп’ютерних ігор. Бізнес-модель компанії полягала у продажу дисків через мережу класичних магазинів розташованих у місцях з найбільшим потоком людей. Але починаючи з середини 2010х років під впливом поширення практики продажу ігор через інтернет, прибутки компанії GameStop пішли на спад, і ціна на її акцій впала з 28,00 доларів США за акцію в 2016 році до 2,69 доларів США за акцію в листопаді 2020 року. Неможливість протистояти зміні ринкових умов та вплив пандемії COVID-19, що призвів до подальшого закриття магазинів компанії, створив серед великих інституційних інвесторів очікування, що ціна на акції продовжить знижуватись. Відповідно до цих очікувань, великі інвестори почали відкривати короткі позиції, роблячи ставку на зниження ціни. Станом на кінець 2020 року кількість акцій, що знаходилась у короткій позиції, сягала 142,02%. Необхідно відзначити, що у випадку, якщо ціна буде зростати, то ті хто відкрив коротку позицію будуть нести збитки, розмір яких прямо пропорційний збільшенню ціни. Тому, аби уникнути неконтрольованих збитків, інвестори будуть намагатися закрити коротку позицію, тобто придбати акції за поточною ціною, що у свою чергу буде призводити до збільшення попиту і подальшого зростання ціни.

Таблиця 1

Коротка позиція компанії GameStop на Нью-Йоркській фондовій біржі

Джерело: aгентство Bloomberg

Оскільки GameStop мала 142, 02% акцій у короткій позиції – то вона стала компанією з найбільшою кількістю коротких продажів серед усіх компаній на Нью-Йоркській фондовій баржі, що фактично означало, що компанія не може ефективно залучати кошти на ринках капіталу і приречена на банкрутство. Проте, незважаючи на те, що основні економічні показники діяльності компанії погіршувались і інвестори знаходились у очікуванні подальшого падіння вартості акції, у період з середини січня 2021 року ціна почала зростати і на кінець січня ціна закриття торгів складала 81,25 дол.США, тобто зросла у 20 разів порівняно з ціною закриття на початок січня 2021 року у 4,31 дол.США.

Варто зазначити, що станом протягом 2018-2021 років загальні індикатори стану фондових ринків, такі як індекс SNP&500 і NASDAQ-100, зростали у річному вираженні понад 25% річних, формуючи очікування інвесторів, щодо подальшого зростання ринку. На тлі такого високого темпу зростання, компанії, які не могли забезпечити рівень прибутковості співставний із ростом основних індексів, швидко втрачали інтерес інвесторів. Враховуючи стан ринку, збільшення попиту на акції компанії GameStop, яка через застарілу бізнес-модель протягом того ж періоду втратила 50% вартості акцій, неможливо було прогнозувати.

Розглянемо передумови виникнення аномального попиту на акції компанії, що не мають об’єктивних засад для зростання.

Першим фундаментальним фактором, що вплинув на попит стала  наявність прямого доступу індивідуальних інвесторів до ринків цінних паперів за допомогою платформ орієнтовних на кінцевих користувачів. Головним чином, для доступу до фондового ринку Сполучених Штатів, індивідуальними інвесторами використовується мобільний застосунок Robinhood. Слід відзначити, що всі платформи, через які можливе придбання акцій, надають лише базову інформацію щодо компаній, такі як поточна капіталізація, кількість акцій, сфера діяльності, кореляція зміни ціни із основними фондовими індексами. Платформи для швидкого придбання акцій не призначені і не можуть використовуватись для оцінки економічного стану компаній. На відміну від професійних інвесторів, які використовують моделі оцінки компаній, що базуються на звітності компаній, ринках збуту, якості менеджменту і, відповідно, роблять прогноз щодо перспектив розвитку компанії, індивідуальні інвестори керуються менш раціональними факторами під час прийняття рішень щодо інвестування.

Наступним фактором стала наявність значної фінансової підтримки у рамках допомоги під час карантинних обмежень спричинених пандемією COVID-19 з боку центрального уряду Сполучених Штатів, яка складала 2,2 трлн. дол. США. Частина цих коштів була використана індивідуальними інвесторами для придбання акцій на ринках цінних паперів, що сприяло створенню додаткового тиску на ціни і виникненню спекулятивного попиту, через очікування зростання цін

Третім фактором, який на відміну від попередніх двох, вже не можна розглядати як фундаментальний фактор, це фактор впливу соціальних мереж. Адже стрімкий зміні у ціні акцій GameStop передувала помітна зміна у частоті згадувань компанії у соціальних мережах. Так частота твітів для компанії GameStop підвищилась з кількох десятків у день, до десятків тисяч у день, тобто відбулось тисячократна зміна у частоті, що можна виокремити як один із важливих індикаторів зміни тренду ціни. Слід відмітити, що індивідуальні інвестори, які генерували велику кількість повідомлень у соціальних мережах не розглядали придбання акцій як інвестицію у класичному розумінні. Аналіз повідомлень показав, що індивідуальними інвесторами рухало очікування зростання ціни акції і бажання протистояти великим інституційним інвесторам, які ставили на падіння ціни, тобто ірраціональні фактори, які суперечать базовим економічним постулатам, що передбачають раціональність економічних акторів.

Рисунок 1. Динаміка зміни частоти згадувань компанії GameStop у Twitter

Графіки частоти згадувань компанії GameStop  (рисунок 1) та динаміки зміни ціни (рисунок 2) показують кореляцію між кількістю повідомлень у соціальних мережах та ціною акції, і що важливо, відбувається випередження інформаційного потоку перед зміною ціни. Наявність кореляції між частотою згадувань і ціною можна вважати одним із основних параметрів для виміру наявності спекулятивного попиту індивідуальних інвесторів.

Окрім вартості акції важливим ринковим показником є обсяг торгів. На графіку (рисунок 3) обсягу торгів кількість проданих акцій зростає з кількох сотень тисяч на початку січня, до 800 млн. штук акцій у період максимальної кількості згадувань у соціальних мережах. Таким чином, існує наявність залежності не лише між частотою згадувань у соціальних мережах і ціною, а й частотою згадувань і обсягами торгів. Варто зауважити, що в загальному випадку зміна ціни і зміна обсягів не мають прямої кореляції і можуть здійснюватися незалежно одна від іншої.

Рисунок 2. Динаміка ціни на акції компанії GameStop

Тому для економіко-математичної моделі спекулятивного попиту важливим є не лише наявність взаємозалежності між частотою згадувань та ціною, а попарна взаємозалежність між частотою згадувань і ціною та частотою згадувань і обсягами торгів. Показником того, що попит формується здебільшого під впливом неекономічних факторів, можна вважати і наявність випереджаючої зміни інформаційного потоку. Спершу виникає істотна зміна у кількості згадувань і лише згодом це призводить до зміни у ціні та обсязі.

Рисунок 3. Динаміка обсягу торгів акціями компанії GameStop

Отже, лише одночасна зміна обох пар може вважатися індикатором наявності спекулятивного попиту і обидва показники мають бути закладені у економіко-математичну модель прогнозування спекулятивного попиту. Для кількісного відображення цих показників можна ввести параметри кореляції між частотою згадувань та ціною і між частотою згадувань та обсягами. Також необхідно формалізувати умову односпрямованості напрямку зміни ціни і обсягів, вони мають змінюватись у тому самому напрямку, що і частота згадувань у соціальних мережах.

Окремого вивчення потребує параметр впливовості окремої соціальної мережі. Поточні дослідження фокусуються на аналізі текстових повідомлень, здебільшого у мережах Twitter і Reddit. Але, значна частина інформації розповсюджуються у вигляді відео-повідомлень, наприклад, на платформах YouTube та TikTok. Автоматизований аналіз інформації нетекстового походження на даний момент є ускладненим через технічні обмеження оцінки відео-даних, тому ця тема вимагає окремого дослідження. Перспективним виглядає застосування технологій штучного інтелекту для автоматизації обробки відео-даних і включення отриманих результатів у параметри моделі.

Висновки. Дослідження показало, що існує дві групи факторів: фундаментальні фактори та фактори обумовлені існуванням інформаційного поля. До фундаментальних факторів можна віднести надлишкову ліквідність,  що виникла на ринку цінних паперів, через підтримку центральним урядом Сполучених Штатів та отримання прямого доступу до ринку цінних паперів некваліфікованих інвесторів. До факторів, що впливають на ціну акцій, але не відносяться до фундаментальних, а є ситуаційними, можна віднести вплив соціальних мереж. Для формалізації цього впливу використовується частота згадувань певної компанії і що важливіше, зміна частоти згадувань. Оскільки існує залежність між частотою згадувань і ціною та обсягами, то ця попарна кореляція має бути включена як параметри до економіко-математичної моделі прогнозування спекулятивного попиту. Окрім того, модель має включати у себе умову односпямованої зміни ціни та обсягів із частотою згадувань.

Список використаної літератури

1. Дані інформаційного агентства Bloomberg про компанію GameStop(GMEV), URL: https://www.bloomberg.com/quote/GMEV:US (дата звернення 20.11.2023)
2. J. Bollen and H. Mao. Twitter mood as a stock market predictor. IEEE Computer, 44(10):91–94.
3. Christian Bauckhage, Mathematical models of fads explain the temporal dynamics of internet memes, Christian Bauckhage, Kristian Kersting, Fabian Hadiji URL: https://www.researchgate.net/publication/259922083 (дата звернення 27.11.2023)
4. Eugene F. Fama, The behavior of stock-market prices, The Journal of Business, Vol. 38, No. 1 (Jan., 1965), pp. 34-105 (72 pages)
5. Michele Costola, On the mementum of meme stocks, Economics Letters 207 (2021), Michele Costola, Matteo Iacopini, Carlo R.M.A. Santagiustina
6. Mona A. Elbannan1, The capital asset pricing model: an overview of the theory, International Journal of Economics and Finance; Vol. 7, No. 1; 2015
7. Venkata Sasank Pagolu, Sentiment Analysis of Twitter Data for Predicting Stock Market Movements, International conference on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES)-2016
8. Umar, Z., Gubareva, M., Yousaf, I., Ali, S., 2021. A tale of company fundamentals vs sentiment driven pricing: The case of GameStop. J. Behav. Exp. Finance 30, 100501

References

1. Bloomberg news agency data on GameStop (GMEV), URL: https://www.bloomberg.com/quote/GMEV:US (access date 11/20/2023)
2. J. Bollen and H. Mao. Twitter mood as a stock market predictor. IEEE Computer, 44(10):91–94.
3. Christian Bauckhage, Mathematical models of fads explain the temporal dynamics of internet memes, Christian Bauckhage, Kristian Kersting, Fabian Hadiji URL: https://www.researchgate.net/publication/259922083 (дата звернення 27.11.2023)
4. Eugene F. Fama, The behavior of stock-market prices, The Journal of Business, Vol. 38, No. 1 (Jan., 1965), pp. 34-105 (72 pages)
5. Michele Costola, On the mementum of meme stocks, Economics Letters 207 (2021), Michele Costola, Matteo Iacopini, Carlo R.M.A. Santagiustina
6. Mona A. Elbannan1, The capital asset pricing model: an overview of the theory, International Journal of Economics and Finance; Vol. 7, No. 1; 2015
7. Venkata Sasank Pagolu, Sentiment Analysis of Twitter Data for Predicting Stock Market Movements, International conference on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES)-2016

Umar, Z., Gubareva, M., Yousaf, I., Ali, S., 2021. A tale of company fundamentals vs sentiment driven pricing: The case of GameStop. J. Behav. Exp. Finance 30, 100501