Russian stock return forecasting using industry indices and macroeconomic variables

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lavrenova, Ekaterina
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/82213
Resumo: Trabalho de Projeto do Mestrado em Economia apresentado à Faculdade de Economia
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spelling Russian stock return forecasting using industry indices and macroeconomic variablesPrevisão das taxas de rentabilidade no mercado acionista Russo, com base em índices industriais e variáveis macroéconomicasprémio de riscomercado acionista Russoprevisãovariáveis macroeconómicasíndices industriaisequity premiumRussian stock marketforecastmacroeconomic variablesindustry indicesTrabalho de Projeto do Mestrado em Economia apresentado à Faculdade de EconomiaForecasting stock market performance has a high significance for many economic problems. Therefore, in this research, we study the equity premium predictability in the Russian stock market from 31.01.2008 to 31.01.2017. First, we investigate whether the returns of industry portfolios forecast future stock market return. We also investigated a particular set of traditional macroeconomic variables as predictors, among them the inflation rate, the bond yield spread, the MICEX corporate bond index, the Brent oil price in USD and RUB, the USD/RUB exchange rate, the market volatility index and the dividend yield. For the purpose of this work, the initial database is analyzed through the two periods. First, we apply in-sample (full sample) performance evaluation. Second, we provide out-sample performance evaluation. As the last step of our empirical calculations, we estimate the utility gain for a mean-variance investor and whether it profitable for him to use the equity premium predictions derived from the models to make investment decisions. Using traditional linear regressions, we discovered that three out of nine industries and five out of eight macroeconomic predictors are statistically significant. However, all the models based on these predictors have negative pseudo-R squared values, therefore, they underperform the historical average model out-of-sample. We also show that two out of nine forecast models, based on significant predictors, provide utility gains for a mean-variance investor. Therefore, we conclude that the models underperform the forecasts based on the historical average at the statistical level. The general conclusion of our study is similar to the conclusions of many other studies. It is really difficult to predict the stock market movement. Using separately only any conventional macroeconomic indicator or industry portfolio as a predictor, not many of them present predictive abilities.A previsão do desempenho do Mercado acionista é importante para muitos problemas económicos. Logo, neste trabalho, estudamos a previsibilidade do prémio de risco no mercado acionista Russo desde 31-01-2008 até 31-01-2017. Inicialmente, investigamos se as rentabilidades dos índices industriais têm capacidade para prever as rentabilidades futuras do mercado. Tmebém estudámos a capacidade previsional de diversas variáveis macroeconómicas, tais como a taxa de inflação, o yield spread das obrigações , o índice de obrigações empresariais MICEX, o preço do petróleo Brent em USD e em RUB, a taxa de câmbio USDRUB, o índice de volatilidade do mercado acionista e a taxa de rentabilidade do dividendo. Neste trabalho, a base de dados inicial é dividida em dois periódos. Em primeiro lugar, avaliámos a capacidade previsonal in-sample (utilizando a totalidade da amostra. Em segundo lugar, testámos a capacidade previsional out-of-sample. No último passo dos nossos cálculos empíricos, estimamos o ganho de utilidade para um investidor com função de utilidade média-variÂncia, e testámos se é vantajoso para este investidor usar as previsões baseadas nos modelos nas suas estratégias de investimento. Usando regressões lineares tradicionais, descobrimos que três das nove indústrias e cinco das oito variáveis macroeconómicas são estatisticamente significantes. Contudo, todos os modelos baseados nestas variáveis apresentam pseudo R-quadrados negativos. Logo, têm um pior desempenho fora da amostra do que a média histórica. Também mostramos que dois dos nove previsores significativos na totalidade da amostra geram ganhos de utilidade para um investidor com função de utilidade média-variância. Logo, concluimos que os modelos apresentam um pior desempenho do que a média histórica. A conclusão geral do nosso estudo é similar àquelas que foram obtidos em muitos outros estudos. É realmente difícil prever a evolução do mercado acionista. Usando cada uma das variáveis de previsão isoladamente, são poucas as que apresentam capacidade previsional.2017-06-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/82213http://hdl.handle.net/10316/82213TID:202110540engLavrenova, Ekaterinainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2019-06-02T12:55:22Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/82213Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:04:09.753502Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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