Wpływ czynników makroekonomicznych na kursy akcji a fazy rozwoju rynku kapitałowego

Pełen tekst

(1)wC? 586. 2002. AkademII Ekonomlemel w Krakowie. Ryszard Kał"',a. I Badań. Węgrzyn. AlIalI.,. Rynku Mark_tlngowych. • • roZWOJU. na kursy U. I. Wprowadzenie Zagadnienia wplywu czynników makroekonomicznych na kursy akcji stanowi " jed",) z najważ ni ejszyc h czę śc i analizy fundame ntalnej , na podstawie której inwesto rzy podej mują dec yzje inwestycyjne na rynku akcji . Celowa zatem wydaje się prezentacja wyników bada,] prowadzonych w tym zakresie. Badania te zm ierzaly w kierunku okreś l enia oddzialywania czynników makroekonomicznyc h w wyodrębnionych fazac h rozwoju polskiego rynku akcji . W celu okreś lenia wplywu czynników makroekonomi cznych na kursy akcji zastosowano trzy podej śc i a. W pierwszym p odejśc iu za pomocą analizy czynnikowej ok re ślono czynniki ukryte, a następnie zbadano ich wplyw na ksztaltowanie s ię kursów, wykorzystując analizę regresji . W drugim podejściu na podstawie przeanalizowanych we wcześn iej szyc h badaniach powią zań czynni ków makroekonomicznych zbudowano i przetestowano wielorów naniow y model ekonometryczny. Trzecie podejście polegalo nato miast na zastosowan iu modelu jednorównaniowego. Anali zę regresji kursów akcji zastosowano w odniesieniu do calego okresu funkcjonowania Gieldy Papierów Wartościo wy ch w Warszawie , jak również w odniesieniu do wyodrębnionych faz rozwoj u . W pierwszym przy padku dane obejmowaly okres od kwietnia 199 I do września 1999 r. , w drugim natomiast przyjęto okresy zaproponowane w publikacj i J. Sochy iSocha 1999, s. I 14- I 20]. Autor ten wyodrębnil cztery podstawowe fazy w rozwoju pol skiego rynku kapitalowego: fazę rynku u śpionego , fazę ry nku manip ulowanego, fazę rynku.

(2) spekulacyjnego oraz fazę rynku dojrzalego. Faza pierwsza obejmuje początko wy okres funkcjonowania Giełdy do I kwartalu 1992 r. i charakteryzuje się malym zainteresowaniem wśród inwestorów, jak również malą liczbą notowanych spólek. Faza druga rozpoczyna się od Ił kwartalu 1992 r. wraz z wejściem kolejnych spólek na Gieldę i zwiększeniem liczby inwestorów oraz uwidaczniającą się plytkością rynku w porównaniu z możliwościami inwestorów. Kolejna faza - spekulacyjna rozpoczyna się od lutego 1993 r. i trwa w ostrzejszej lub lagodniejszej formie do końca 1995. Faza ta obejmuje największy, jak do tej pory, boom i krach na Giełdzie Warszawskiej - kiedy czynniki psychologiczne w polączeniu z niskim poziomem znajomości gieldy odgrywały bardzo znacząc,! rolę. Początkowy etap fazy rynku dojrzałego natomiast rozpoczyna się zdaniem tego Autora wraz z 1996 r., kiedy na rynku zachodzą zasadnicze zmiany ilościowe i jakościowe.. 2. Analiza regresll kursów akcll oparta na czynnIkach ukrytych W przypadku zastosowania pierwszego podejścia dla całego badanego okresu zbiór danych wykorzystywanych do analizy czynnikowej obejmował 2 I zmiennych makroekonomicznych o obserwacjach miesięcznych za okres od kwietnia 1991 do września 1999 r. Podstawowym kryterium wyboru zmiennych było ich powiązanie z rynkiem finansowym oraz bezpośrednie lub pośrednie powiąza nie z kursami akcji. Znacznym ograniczeniem był często napotykany brak ciągłości danych, zwłaszcza w okresach wcześniejszych. Ze względów praktycznych wszystkim zmiennym przypisano oznaczenia od Z I do Z21 , zgodnie z podaną listą zmiennych. Lista zmiennych: Z 1 - stopa bezrobocia, Z2 - zasoby pieniężne ogółem, Z3 - średnia stopa kredytu redyskontowego, Z4 - średnia stopa oprocentowania wkładów oszczędnościowych w PKO - avista, Z5 - średnia stopa oprocentowania wkładów oszczędnościowych w PKO - rocznych, Z6 - wynik budżetu państwa, Z7 - wskaźnik rentowności obrotu brutto w przedsiębiorstwach ogółem, Z8 - wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych, Z9 - kurs dolara USA w zł - w NBP, ZIO - kurs dolara USA w zł - wolnorynkowy, ZI I - kurs marki niemieckiej - w NBP, Z 12 - oferty pracy, ZI3 - wyniki finansowe przedsiębiorstw - przychody ogółem, ZI4 - wyniki finansowe przedsiębiorstw - zysk netto,.

(3) Wpły w. ,. cz.yllllików makroekonomicznych. Z 15 Z I6 Z I? Z I8 ZI9 Z20 Z2 I -. obroty obroty obroty obroty obroty. liG. kursy aktj i .... biei,ące. bi lan su platniczcgo - saldo ogólem , bieżące bilansu piat niczego - towary saldo, bi eżące bilansu platniczego - uslugi saldo , bi eżqce bilansu platnic zego - dochody majątk o we saldo, bieżące bilansu platniczego - transfery saldo, wskaźnik ogólnego klimatu koniunktury - dzialalność produkcyjna, wskaźnik ogólnego klimatu koniunktury - produkcja budowlano-mon-. (a zowa .. Przed przyst'lpieniem do oblicze'; dane zostaly poddane sta ndaryzacji w celu uzyskania porównywalności zmiennych i dokonywania dalszych analiz , Do identyfikacji czy nników wykorzystana zostala metoda najwi ększej wiarygodności, a w celu okreś lenia ich ilośc i przyjęto kryterium "wartości wlasnej większej od jedn ości", Po dokonaniu wstępnych obliczeń za pomocą pakietu programów statystycznych "Statistica" uzyskano czynniki ukryte, które poddano rotacji var;max w celu ulatwienia ich interpretacj i, Uzyskane w ten sposób ladunki czynnikowe przedstawione zostaly w tabeli I, Tabela l . Ładunki cl.ynnikowc po zastosowaniu rotal'ji varimax (w okresie 1991-1999) Zmie nna. CI.ynnik !. Czynnik 2. Czynnik 3. Czynnik 4. ZI Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 ZIO Z II. -0 ,1518 -0 .8 114 0 ,9 180 0,9375 0,9211 0,1968 0 ,6210 0.111 8 -0 ,8940. 0,9168 -{)5605 0 ,2565 -{),0495 0,2102 0,1466 O,327M 0,2512 -{1,3773 -0,3870 -0,6904 0.7372 -0,8472 0,0345 0,6136 0,8241 0,4399 -{1,1748 -0,0063 -0,0 752 0,0989. -{1,1482 0,0447. -{1,OIM 0.0746 -{1,037 I -0,1064 -{1,1425 0,1444 0,5290 -{1.I9 13 0,1373 0.1366 0.4685 0.2913 0,2250 05962 0, 1540 -{),O724 00459 , 0,3213 -0,2578 05596 0.194 1. Zł 2. ZI3 ZI4 ZI5 ZI6 Z I7 Z I8 Z ł9. Z20 Z21. ~1,89 1 0. -{l,4628 0,2942 -0,458 1 -{l,1007 0,2954 0.4023 0.3237 -0, 1592 01l41O -O.OJ44 ~1,0234. Źródło: opracowanie własne .. 0 ,2822. -0,0469 0,2389 0,0729 0,2624 -{1,0599 0,1405 0,1335 -O.Q225 0.0018 -0,0114 0,1556 0,1026 0,(1741 0.1325 -{),lXI76 011666 0 ,0495 -{l/12 15.

(4) Rysz(/rd Wf;;r:.y" Analizując wielkość ladunków czynnikowych dla poszczególnych czynników. można stwierdzić. że dla czynnika l naji stotniejszymi zmiennymi są Z3 , Z4, Z5. Z9, ZIO, Z2. Z8, czyli zmienne dot yczące stóp procentowych. kursów. walut , a tak że zasobów pieniężn ych i stopy innacji . Stąd przyjęto jego ogól"'l na zw ę "stop y". Z czynnikiem 2 w znacznym stopniu powiązane są zmienne Z I, Z 12. Z 13 i Z I6, czyli bezrobocie, oferty pracy. przychody przeds ię biorstw , saldo bilansu platniczego w zakresie towarów. Czynnik ten określony został zatem jako "koniunktura". Kolejny czynnik - 3 w stosunku do pozostałych czynników jest w niewielkim stopniu powiązany ze zmiennymi pierwotnymi. stąd nie określono jego nazwy. Dla czynnika 4 nat omiast najistotniejszymi zmiennymi sq ZI4, Z7, Z20 i Z21. a więc zmienne dotyczące bezpośrednio samych przed s iębi orstw: zysk netto, wskaźnik rentowności oraz tzw. wskaźniki ogólnego klimatu koniunktury, które określan e "I przez GUS na podstawie ocen dyrektoró w przedsiębiorstw IIV'lja.'nienia ... 2000, s. 17) . W związku z tym czynnik 4 został w uproszczeniu nazwany : "przeds iębi ors twa" . Kolejny etap analizy polegał na obliczcniu za po m ocą algorytmu analizy czynnikowej wartośc i czynników Ijac/Or Jcores). które wykorzystane zostały do analizy regresji. Za zmicnną objaśnianą przyjęt y został jeden z indeksów gieł dow yc h wyliczany na Giełdzie Papierów Wart ośc iow yc h w Warszawie - Warszawski Indeks Giełdowy (WIG) . Model regresji przyjął zatem postać:. YI = 00 + gdzie:. o]X lt. +. 02 X 21. +. <1 JXJI. + 0,X4 1 + ~I. zmienna objaśniana - WIG, X]I - X41 - zmienne objaśniające - kolejne czynniki, <1t] - wyraz wolny, a], - 041 - współczynniki kierunkowe regresji. ~I - składnik losowy (reszta). Do estymacji parametrów równania zastosowano model AR I z pakietu "Regress" programu ekonometrycznego "Limclep", pozwa lający na wyodręb nienie wpływu autokorelacji pierwszego stopnia ' . Uzys kane skorygowane wyniki estymacji przedstawiono w tabeli 2. Wyniki te wskazują głównie na pierwszy czynnik: "stopy", który ma najwięk szy oraz istotny statystycznie wpływ na WIG . Znacz'lcy wpływ na WIG oraz stosunkowo niski poziom p można zaobserwować równie ż w przypadku czynnika 2 - "koniunktura" i czynnika 4 - "przedsiębiorstwa" . Można zatem powiedzieć, że w tym przypadku stwierdzono znaczący i istotny statystycznie wpływ czynników ukrytych powiązanych ze zmiennymi makroekonomicznymi. Najistotniejszy wpływ na kursy akcji,jak się wydaje. ma to, co dzieje się na rynku finansowym .. YI. -. l Szerzej na lema!: [Wdfc 1995. s. 96-971..

(5) , cZ.yllllikÓIV makrodo1lomicZll.vch Ila kursy akc.:ji .. .. Tabela 2. \Vyniki reg rc.sji z wyodrębnie ni em aUlOkorela('ji pierwszego stopnia (w o kresie 199 1- 1999) Zmienna Czynnik I Czynnik 2 Czynnik 3 Czynnik 4. Wspó łczy nni k. -05854 -0,1589 O,OS6 7 0,1423. HI'ld. slandardowy 0,0951 0,0732 0,0523 0/)618. 1(101). Poziom p. -6, 152 - 2, 17 1 I .658 2,303. 0 ,0000 0,0299 0,0974 O,02U. o. F( 3, 10 I ) = 164,06. P = ,OO(X) , Skoryg. R' = 0,8247 Zród ło :. opracowanie własne .. Taka sama procedura badań zastosowana zosta ł a w odniesieniu do fazy rynku dojrzałego i spekulacyjnego . Z uwagi na zbyt krótki okres w anałizie pominięte zost ał y dwie pierwsze fazy. Wyniki przeprowadzonych analiz przedstawione został y w tabelach 3- 6. T.lbela 3. bldunki czynnikowe po zaslOsow<lniu rotacji varimax - faza rynku Zmienna. Czynnik I. Czynnik 2. Czynnik. 3. ZI Z2 Z3. 0,9709 -0,7514 O,I2U 0,1902 0,3167 0,0220 05344 0,4792 -0,8048. -0,1296 -0,6 119 0,9041 0,9379 O,88(X) 0,0713 0,7428 0,1776 -{1.'442 -{1.'485 -0 ,6329 0 ,3514 -{),3852. 0 ,0 7 19 -0 ,1282 0,1 103 0,1062 0 ,1326 - 0 ,0650 0,0998 -{) ,4242 -{I,1537 -{), 1568 -{I.ł 795 0,1706 -{) ,1722 0 ,0709 0 ,7928 0,6366 0 ,1168 0.4844 0,0 .158 O,19J.1 -{),O I62. Z4 Z5. Zi> Z7 Z8 Z9 ZIO Z II ZI2 ZU Z I4 Z IS Z I6 ZI7 Z IS ZI9 Z20 Z2 1 Źródło:. -{),8013 -0,6763 0,6534 -0,8329 0.1192 0.3487 05664 0 ,1164 -{),(X)51 -(),8049 0,0748 0,3266. opracowanie własne.. 0.3007 0 ,4 190 0 ,11 22 0,7 15 1 n,0970 -{I,0379 0,493 I 0,26 II. +. dojrzałego. Czynnik 4 0 ,0143 -0,1578 0,3157 0,219 1 O,3IX)2 0,3026 0.2676 0,1145 0,1121 0,1122 -{),1467 0.3446 -0,2 II I 0,5543 0,2372 0 ,3465 0 ,2 168 -0,0934 -(),O933 0"'948 0,1870.

(6) RyJ?.ard Tabela 4. Wyniki regresji z wy odrębnieniem autokorelacji pierwszego stopnia - faza. rynku dojrza ł ego Zmienna Czynnik I Czynnik 2 Czynnik J Czynnik 4. W s półc zy nnik. Bl q ~. slandurdowy. -{I ,3906 -{1,(XI86 0,0449 0 2358. O,248fi () ,254 I 0.0780 Q,1655. I( a I I. PoziomI'. - 1.57 1 -{1,0.14 05 76. 0 ,1161 0,9728 0,5646 0 ,1543. 1.424. F(3, 41 ) = 11,20, p = (J,(MXX), Skoryg. R' = 0,4102 Zródło: opracowanit: własne.. Tabela 5. Ładunki czynnikowe po zastosowaniu rolacji va rimax - raza rynku. spekulacyjnego Zmienna. ZI Z2 Z3 7A Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 ZIO ZII ZI2 ZI3 Z I4 ZI5 ZI6 ZI7 ZI8 ZI9 220 Z21. Czynnik. J. 0,0806 0,9368 -{l,4999 -{l,4270 -{1,S]26 -{1,]]59 0,6994 -{l,155 1 0,9203 0,9208 0,9614 0,1430 0 ,93,8 0,2694 -{1,0220 -{1,OO59 -{l,080U 0,2630 -{l,0942 0 ,7 J08 0,4884. Czynnik 2. Czynnik 3. Czynn ik 4. Czy nnik 5. 0 ,9097 -{1 ,16ZI 0 .1600 -0 ,0923 0,2675 0,0384 0,2705 0.2977 0.3022. 0,1515 0, I072 -{lm 19 -{l,0967 - 0, 1527. 0,2953. 0,13 29. -{1,O210 O/XII 5 -{1,2081 -{l,O,22 0,3797 0,2]]3 -{1,1031. 0,1960 0,6754 -{l,0081 09480 • -{l,1234 0,4482 -{1,6 178 -{l,0397 -{l,OJOJ 0.2076 0,1567. 0,0724 -{l,2 238 0,7414 0,4658 0,4]25 -{l ,2665 0,121 9 0 ,103 1 -{I ,0992 -{1,1271 -{I,071 I -{1, 134l -{l,2648. OJl685 0, 12 19 -{l,1424 0.0288 -{1,0708 05497 0,0919 -{l,1415 0 ,1 127 0,1059 0,1 095 0,0914 -{lJlO53 0.0385 0,fi975 0,2174 0,2546 0,737] -{l5839 0,1926 -{1,15 I,. 0,01 29. 0 ,1263 -{l.2855 0,11615. o,.J44.J. 05679 -{lJ051 0 ,1388. 0.02.10 0 ,2788 05341 -{1.1197 -{l,U264 -{I ,00 13 -{1,07 16 0,0584. Żródlo: opracowanie własne .. Wyniki dla fazy 4 wskazuj', na bardzo s labą i sl olność stat ystyczną wplywu czynników ukrytych na kursy akcji. w przypadku trzeciej fazy natomiasl na uwagę zaslugują tylko czynnik I i 2. Czynnik I w największym stopniu powią zany jesl ze zmiennymi d otyczącymi : podaży pieni ąd za. kursów walut oraz zysków przed s iębiorstw, czynnik 2 nalomiasl ze z mienną stopa bezrobocia ..

(7) Wply\-,v c'lynnikóH.' makroekoflomic::.llych na kursy akt)! .... Tabela 6. Wyniki regresji z wyodrębnieniem autokorelacji pierwszego stopnia - faza rynku spekulacyjnego Zmienna. Czynnik 1 Czynnik 2 Czynnik :1 Czynnik 4. Czynnik 5. Wspók'l.ynnik 0,4299. 0,4479 0,1061 0,0348 0,0288. Bląd. standardowy 0,2420 0,2065. ,(30). Poziom p. 1,777. 0,0756 0,0301 0,1946 0,7763. 0,0818. 2,169 1,297. 0,1226 0,0652. 0,284 0,443. 0,6580. F( 4, 30) = 12,34, P = 0,0000, Skoryg. R' = 0,57 16 Zródło: opracowanie własne. Okazało się. zatem, że całościowe podejście pozwala najlepiej uchwycić wpływ czynników ukrytych powiązanych ze zmiennymi makroekonomicznymi na kursy akcji, Należy jednak zwrócić uwagę na róż,ną liczbę obserwacji wykorzystywanych w tych analizach, co ma zasadnicze znaczenie dla istotności statystycznej i mówi o ograniczonej porównywalności wyników, Pewnym mankamentem zastosowanej analizy czynnikowej dla poszczególnych faz byla również nieco niska proporcja liczby zmiennych do liczby obserwacji,. 3. Analiza regresll kursów akcll za pomocq modelu wlelorównanlowego W drugim podejściu do "całościowej" analizy wplywu czynników makroekonomicznych na kursy akcji został zastosowany wielorównaniowy model regresji liniowej, Model ten zbudowano na podstawie określonych zależności makroekonomicznych, a także z uwzględnieniem wyników wstępnej analizy regresji krokowej w odniesieniu do poszczególnych równali, Postać strukturalna tego modelu jest następująca: WIG, = «lO + «II Z4 , + «12 Z8 , + «13 ZII , + «14 Z1 2, + u]5ZI3, + «](,ZI8, + (,1'. Z4, = u20 + u 21 Z2, + «22Z6, + «"Z8, + 1;2' Z8, = «30 + u 31 Z2, + «32Z15, + «"Z6, + (", ZII, = u 40 + «4IZ4, + «42Z8, + «4'Z1 \ + Śą, Z12, = «50 + «5I Z4 , + «52 Z2 , + u 51 Z16, + 1;5' Z13, = Uw + "6I Z4 , + u62 Z1 2, + "6.1 ZII , + "64 Z8 , + Ś<". gdzie: WIG, - Warszawski Indeks Giełdowy, oznaczenia zgodnie z podaną listą zmiennych,. pozostałych. zmiennych.

(8) · 'rd. W celu estymacji parametrów modelu wybrany został moduł SURE (seemingly ullre/ated regress;on eqllat;olls) programu "Limdep". Zaletą tego modułu jest całościowe traktowanie układów równaIl i możliwość stosowania systemowych metod estymacji (metod lącznej estymacji parametrów ukladów równań), pozwalających na wykorzystanie informacji o związkach korelacyjnych zachodzących pomiędzy składnikami losowymi pochodzącymi z różnych równań. W tym przypadku została zastosowana dwukrokowa "wykonalna uogólniona metoda najmniejszych kwadratów" (FGLS - feasible generalized law squares) wykorzystująca technikę Zellnera [por. Gajda 1988, s. 96 i 125-126]. Estymator FGLS pozwala także na występowanie autokorelacji pierwszego stopnia, gdyż umożliwia odpowiednią korektę macierzy kowariancji. Właści wość ta została również wykorzystana w tym przypadku poprzez zastosowanie odpowiedniej opcji. Po zastosowaniu wymienionej procedury uzyskano wyniki zawarte w tabelach 7-12. Tabela 7 zawiera współczynniki regresji dla pierwszego równania modelu, w którym zmienną objaśnianą jest Warszawski Indeks Giełdowy. Jest to najważniejsze równanie, jakoże pozostałe ukazują tylko pośredni wpływ wielkości makroekonomicznych na WIG. Spośród zmiennych objaśniających w tym równaniu najistotniejszy statystycznie i silny wpływ na WIG mają: stopa procentowa, kurs walutowy (kurs marki niemieckiej), oferty pracy (zmienna wiązana z koniunkturą gospodarczą) oraz inflacja. Wyraźny ujemny wpływ stopy procentowej potwierdza podstawowe związki makroekonomiczne. Podobnie jest też z inflacją, której obniżanie wpływa dodatnio na WIG. Nie budzi wątpliwości również dodatni wpływ koniunktury gospodarczej (oferty pracy) na WIG. Wpływ kursu walutowego może być jednak nieco problematyczny. Ponieważ wszystkie zmienne zostały wcześniej wystandaryzowane, wyższa od jedności bezwzględna wartość współczynnika regresji dla stopy procentowej wskazuje wyraźnie na występowanie współlinio wości zmiennych [Gajda 1988, s. 163]. Wyeliminowanie tej zmiennej z równania byłoby jednak błędem specyfikacji, gdyż stopa procentowa ma niewątpliwie wpływ na WIG. Współliniowość powoduje jednak, że współczynniki regresji mogą przyjmować inne znaki od oczekiwanych. Współczynników tych nie można też interpretować w kategoriach ceteris pariblIs . W tym przypadku stopa procentowa wpływa na WIG silnie ujemnie, ale ujemny wpływ kursu walutowego może wynikać z silnej korelacji ujemnej pomiędzy stopą i kursem walutowym. Przy współliniowości zmiennych ujemne korelacje skutkują bowiem takimi samymi współczynnikami regresji i odwrotnie [Gajda 1988, s. 161-162, por. także Czerwiński 1996 i Krzysztofiak 1996]. Dodatni wpływ kursu walutowego można wytłumaczyć wzrostem konkurencyjności polskich firm [por. Brett 1992, s. 102], ujemny natomiast można tłu maczyć oddziaływaniem inwestorów zagranicznych..

(9) na kurs)' ahji .... , makroekollol1l. Tabela 7. Wyniki estymacji dla równania zmiennej. objaśnianej. WIG (w okresie. 1991-1999) Zmienna Wyraz wolny Stopa procentowa Wskaźnik inflacji Kurs DM Oferty pracy Przychody przedsiębiorstw Saldo bilansu płatniczego - dochody maj'ltkowc. standardowy. /(98). PO/jom p. 0,1672 -1,2502 -0,11!2 -05091 0,3795 0,1057. 0,2569 0.0954 0.0383 0,0838 0,0583 1l,Il782. 0.651 -I .1.094 -3,427. 0,5152 O,IXXX) O,lXX)6. -.(),O72. o,oom. 651)J 1,353. () ,IltXX) 1l,I761. -(),O4(14. 0,172. -2,353. 0,0186. 78,59, P ~ 0,0000, Skoryg. R' Zródło: opracowanie własne.. F(6, 98). ~. Współczynnik. Bląd. ~. 0,8174, [JW. ~. 1,7042. Pozostałe. zmienne objaśniaj,!ce posiadajq mniej iSlotny statystycznie wpływ na indeks. Przychody przedsiębiorstw wykazujq dodatnie oddziaływanie na WIG, natomiast saldo bilansu płatniczego dotycz,!ce dochodów majqtkowych ujemne. Pogorszenie tego salda, a więc wzrost dochodów majqtkowych osób zagranicznych, wiąże się ze wzrostem indeksu. Wartość statystyki F dla pierwszego równania potwierdza istotność modelu, natomiast skorygowany współczynnik determinacji R2 wynosi 0,8174, W tabeli 8 zawarte zostały wyniki dotyczące drugiego równania modelu, w którym zmienną objaśnianą jest stopa procentowa. W spółczynniki regresji dla tego równania wskazują na największy i istotny statystycznie wpływ zasobów pieniężnych na stopę procentową. Wzrost zasobów pieniężnych powoduje obniżenie ceny pieniądza, którą wyraża stopa procentowa. Ujemny wpływ na stopę wykazuje również "wynik buMetu państwa". Oznacza to, że wzrost deficytu budżetowego przyczynia się do wzrostu stopy procentowej. Nieco zaskakujący okazał się natomiast wpływ intlacji na stopę procentową. Obniża nie się intlacji prowadzi zwykle do obniżenia stóp przez NBP, chociaż reakcje Tabela 8. Wyniki estymacji dla równania zmiennej. objaśnianej:. stopa procentowa. (w okresie 1991-1999) Zmienna Wyraz wojny Zasoby pienięi.nc Wynik budżetu pallstwa Wskaźnik inflacji. Współczynnik. -(),m77 ~. /(101). Poziom p. 0,363 -12,128. 0,7168 O,eXXX) 0,3688 O,025 I. standardowy 0,2817 0,0624 0,eX181 0,0168. 0,1022 -0,7576 -{I,0073. FO, 10 I) ~ 737,56, P ~ 0,0000, Skoryg . R' 2:ródło: opracowanie własne.. Bląd. 0,9550, [JW. ~(),899. -2,24() ~. 2,IROR.

(10) NBP w Iym kierunku bywaj'l znacznie opóźnione. Nalomiasl podwyższenie SIÓp ze slrony NBP naslępuje z kolei z pewnym wyprzedzeniem w slosunku do zagrożeli inflacyjnych . Być może wlaśnie laka praktyka zamazuje prawidłowy obraz lego związku. Kolejna tabela 9 dotyczy inflacji jako zmiennej objaśnianej. Zauważyć jednak należy, że skorygowany współczynnik determinacji R2 dla tego równania wyniósł zaledwie 0,40, a więc równanie to w niewielkim stopniu tlumaczy zjawisko inflacji . Trudno by loby także uzasadnić wartości w s półczynników regresji w tym równaniu . Związki te mogą oznaczać regresje pozorne, wynikające z nalury i sposobu kszt:lltowania się tych zjawisk. Tabela 9. Wyniki estymacji dla równania zmiennej (w okresie 1991 -1999) Zmienna. Współczynnik. objaśnianej: wskaż nik. BI'I". 1(101 ). Poz iom p. 0.251 -8,181. 0 .8016. -3,330 0,260. O,(XlO9. sl<lndardowy. Wyraz. wolny Zasoby pieniężne. -{I ,7765. 0 ,0822 00949 •. Saldo bilansu płatnic zego - ogó łem Wynik budi.ctu pań s twa. -() ,3088 0,0183. 0,0927 0,0705. [( 3, 101) = 24,01, P =O,(XXXI,. Ofl206. inflacji. O,(KXlO. 0,7949. Skoryg. R' =0,.1989, DW = 1,9310. Żróc.ll o: opracowanie wlasne .. Znacznie lepiej wyjaśniony został kurs DM . W przypadku lego równania (tabela 10) współczynnik determinacji wyniósł 0,89, Statystycznie istotny ujemny wpływ stopy procentowej oznacza. że obniżenie stopy prowadzi do deprecjacji złotego. ajej wzrosl umacnia wal ulę krajową. Istotny statystycznie wpływ ma również bilans płatniczy, którego pogorszenie prowadzi do wzrostu cen waluty obcej. Tabela 10. Wyniki estym"cji dla równania zmiennej objasnianej: kurs DM (w okresie 1991 - 1999) Zmienna Wyraz wolny Stopa procentowa W s kaźnik. inflacji. BI'ld standardowy. 1(101). Poziom I'. -0.)787 -0,0681. O,I2X7 O,t1738 0 ,0289. 0.746 -7 ,844 -2.358. 0,4554 O,(XXlO 0 ,0184. -() ,<167 3. 0,0256. -2,627. O,<X)86. Współczynnik 0,(~)61. Saldo bilansu płatniczego -. ogółem. F(3, 101) = 276,90, P =O,(X)(lO, Skoryg. R2 Żrót.llo: opracowanie własne .. =0,8884, DW = 1,3950.

(11) WpIYH-' czynnik(hv makroekonomicznych 1/a kursy ahji .... W tabeli II zawarte zostały wyniki piątego równania modelu, w którym zmienną objaśnianą jest zmienna - "oferty pracy", utożsamiana z koniunktunł gospodarczą. W równaniu tym wartości współczynników regresji wskazują wyraźnie na występowanie współliniowości zmiennych. W tym przypadku, jak można wywnioskować, stopa procentowa wpływa na koniunkturę silnie ujemnie, ale ujemny wpływ zasobów pieniężnych wynika z silnej korelacji ujemnej pomiędzy stopą procentową i zasobami pieniężnymi. Dodatni współczynnik przy bilansie płatniczym w zakresie towarów może natomiast wskazywać na powiązanie ofert pracy (koniunktury) z możliwościami eksportu towarów. Tabela l I. Wyniki estymacji dla równania zmiennej (w okresie 1991-1999). objaśnianej:. oferty pracy. Zmienna. Współczynnik. BI'ld standardowy. 1(101). Poziom p. Wyraz wolny Stopa procentowa Zasoby pieniężnc Saldo bilansu płatniczego - towary. 0,0554 ,-(1,9995 -1.3042. 0,1553 0,1281 0,1559. 0,357 -7,804 -8,368. 0,7211. O,I44B. 0,0694. 2,086. 0,0370. Ft3, 1011 = 15S,OB,p =O,lX)OO, Skoryg. R' Źródło: opracowanie własnc.. o,nooo O,OlXXI. =O,Sln, DW = 1,3833. Wyniki ostatniego równania dotyczą przychodów przedsiębiorstw (tabela 12). Najsilniejszy i dodatni wpływ na tę zmienną objaśnianą wykazuje kurs walutowy, Deprecjacja złotego zwiększa bowiem przychody eksporterów oraz poprawia konkurencyjność polskich firm, Istotny statystycznie wpływ wykazują także "oferty pracy", Zaskakuje jednak ich ujemny wpływ, chociaż. może to wynikać z nierównomiernego rozłożenia w czasie skutków wzrostu tej zmiennej. Niewielki dodatni wpływ inflacji powiązany jest z wpływem inflacji na nominalne przychody. Tabela 12, Wyniki estymacji dla równania zmiennej przedsiębiorstw (w okresie 1991-1999) Zmienna Wyraz wolny Stopa procentowa Oferty pracy. Kurs DM Wskażnik. inflacji. Współczynnik. -0,0125 ,-(),OO46 -0,4063 O,841X1 0,0817. objaśnianej:. Błąd. przychody. standardowy. 1(101). Poziom p. 0,0456 0,0448 0,0418 0,0491 0,0307. -0,274 -{I, 104 -9,722 17,112 2,657. 0,7840 0,9172 O,lXXX) O,lXXX) 0,0079. F( 4, WO) = 221.82, P =O,OlXX) , Skoryg. R' = 0,8947, DW Zródło: opracowanie własne.. = 1.7513.

(12) Węgrzyn. W podsumowaniu można stwierdzić, że wielorównaniowy modcl regresji w znacznej mierze wyjaśnia wplyw czynników makroekonomicznych na indeks gieldowy, chociaż w niektórych przypadkach moż.e budzić pewne z.astrzeżenia. Nie zawsze bowiem wartości statystyki t, statystyki Durbina-Watsona czy współczynnika determinacji R' są w pełni zadowalające. Istnicje także związane z naturą procesów ekonomicznych zagroże nie występowania skutków współliniowości oraz regresji pozornych Ipor. A. Welre 1995 ,s. 122- 123 i 2841. W cclach porównawczyc h w odniesieniu do poszczególnych raz rozwoju rynku zastosowano laką samą procedur~ i tak samo skonslrUOwam) posiać modelu wie!orównaniowego. W wyniku analizy okazalo się jednak, ż.e zaslosowany moduł SURE w przypadku poszczególnych faz nie daje oczekiwanych rezultatów. Największy problem stwarza oszacowanie parametn}\v równania dla zmiennej objaśnianej WIG. Mniejsza liczba obserwacji oraz zbyt club współliniowość zmiennych powoduje brak m oiJiwośc i inlerpretacj i parame, (row.. 4. Analiza regresJI kursów akcJI za pomocą modelu JednorównanIowego W trzecim z kolei podejściu analiza zostala oparla na modelu jednorównaniowym opisuj:lcym zmiennq WIG , Do cSlymacji parametrów zastosowano klasyczną melodę najmniejszych kwadratów, wykorzyslując modeł AR ł z programu "Limdep" pozwalający na wyodrębnienie aUlokorelacji pierwszego slopllla, W tabelach 13- 17 przedstawione zosi al y w celach porównawczych wyniki takiej analizy c1la całego okresu oraz dla poszczególnych faz rozwoju rynku kapitałowego,. Tabela 13 . Wyniki estymacJi dla równania "mienncj objaśnianej WIG (w okresie 1991 - 1999) Zmienna Slopa procentowa Wskai.nik inflacji Kurs DM Oferty prac)' Prąc hody. pnedsi.;biorslw. Saldo bilansu płatniczego - dochody. majątkowe. Współczynnik.. Illąd. standardowy. POI.iom p. -0,1965 -0,0301 0,0869 0,0141 0 ,0758. 0.1011 0,0224 0,0979 0,0683 0 ,0866. -1,944 -I ,339 0,888 0,206 0 ,876. 0,0518 0,1807 0,3747 0,8366 0,3811. -o,0076. O,llI'XJ. -{J,40!. 0,6885. F(5, 99) = 55,65,1' = O,()(~XI, Skoryg. R' = 0,7243 Źródło : opracowanie włas ne .. ((99).

(13) Wp!)'w czynników makroekonomicznych na kllrsy akcji>.> Tabela 14. Wyniki estymacji dla równania zmiennej objaśnianej WIG (faza 4). Zmienna Stopa procentowa Wskaźnik intlacji Kurs DM Ote!1y pracy Przychody przedsiębiorstw Saldo bilansu płatniczego - dochody majątkowe. Współczynnik. Blqd standardowy. 1(39). Poziom p. ··",0249 ---(), l 205 ---{),7055 0.3732 ---{l ,() 235. O,4iXlI 0,0791 0,2615 0,2183 0,1709. ---() .062 ---1,523 ---2,698 1,709 ---{),138. 0,9504 0,1278 0,0069 0,0873 0,8906. 0,0048. 0,0615. 0,078. 0,9381. F(5, 39) = 2,73,p =0,0329, Skoryg. R' Źródło: opracowanie wlasnc.. =0,1644. Tabela 15. Wyniki estymacji dla równania zmiennej objaśnianej WIG (faza 3). Zmienna Stopa procentowa Wskaźnik intlacji Kurs DM Oferty pracy Przychody przedsiębiorstw Saldo bilansu płatniczego - dochody majl}tkowc. Współczynnik. Blqd standardowy. 1(29). Poziom p. 0,0249 ---{),()853 0,3427 ---{l ,0461 ---{l ,099 l. 0,0996 0,0758 0,4627 0,1448 0,2514. 0,250 ---1,125 0,741 ---{l ,3 l 8 ---{),394. 0,8025 0,2604 0,4589 0,7502 0,6933. --0,0662. 0,0658. --- l ,(X)5. 0,3149. F(5, 29) =2,22, P =0,0787, Skoryg. R2 Źródło: opracowanie wlasne.. =0,1526. Tabela 16. Wyniki estymaeji dla równania zmiennej objaśnianej WIG (faza 2). Zmienna Stopa procentowa Wskaźnik inflacji Kurs DM Oferty pracy Przychody przedsiębiorstw Saldo bilansu płatniczego - dcx:hody majątkowe F(5, 4). Współczynnik. 1(4 ). Poziom p. 0,3721 --0,2827 ---{l ,7359 0,1894. 0,1004 0,1985 0,2928 0,2274 0,2187. --{),839 1,874 --0,966 ---3,236 0,866. O,OOGO 0,0609 0,3343 0,0012 0,3865. 0,2084. 0,2269. 0,919. 0,3582. --O ,6869. = 9,45,p =0,0246, Skoryg. R' =0,8243. Źródło: opracowanie własne.. Błqd. standardowy.

(14) Ry.\';.an/ Węgr~yll. Tabela 17. Wyniki estymacji dla równania zmiennej Zmie nna Stopa proccnIowa Wskaż nik inflacji Kurs USD Slopa bezrobocia. W s półczynnik. objaśnianej. Bt:ld slandardowy. WIG (faza l ). 1(7). ...O.Oi> 18 0,0297 ...(),7889. O.2RRt O,2 10S 0.3854 0.9 I45. ...{I,863. O,7J64 0,7692 0,9385 03881. ...{I,64JS. O,S I 20. ...0,793. 0,4279. 0,f)969. (U17. Poziom p. -o ,_"I9'~. .. 0,077. Ws każnik re nt ow nośc i. obrotu brullo. (przcds ięb ;orstw). F(4, 7) = 1,17 , P = 0,4015, Skoryg. R' = 0,0572 Źródło:. opraco wanie własne .. Wyniki te wskazują glównie na faz~ 4 i 2 jako na okresy, w których można stwierdzić silny i istotny statystycznie wplyw niektórych czynników makroekonomicznych na kursy akcji . W fazie 4 do takich zmiennych należą: kurs walutowy i oferty pracy, w fazie 2 natomiast: stopa procentowa, oferty pracy oraz wskaźnik innacji. Interes ujący jest w tym drugim przypadku zwlaszcza dodatni wplyw inllacji, który można zaobserwować w sytuacji Izw. ucieczki od pienią dza. Wówczas uczestnicy rynku patrzq na akcje jak na dobro, pod którym kryje się określony majątek spólki, którego wartość wraz z innacj'l będ z ie rosla. Należy dodać , że w okresie tym niektóre publikacje przekonywaly inwestorów o dodatnim wplywie inllacji na kursy akCJi.. 5. Podsumowanie Podsumow ując mo żna stwierdzić, że. faza rynku dojrzalego i fa za rynku manipulowanego to fa zy, w których czy nniki makroekonomiczne posiadaly najsilniej szy związek z kursami akcji , W fazie rynku u śpionego i spek ulacyjnego nie m ożna natomiast zaobserwować statystycznie istotnych powiązań, co wiąże się zapewne z malym zainteresowaniem rynkiem kapitalowym w pierwszej fa zie i zbyt dużym oddzialywaniem czynników pozaekonomicznych na kursy akcji w fazie rynku spekulacyjnego . Należy jednak zwrócić uwagę, że zastosowanie modelu jednorównaniowego znacznie upraszcza rzec zy wistość, a w porównaniu z poprzednim podejściem nie wykorzystuje informacji,jaką dają powiązania składników losowych poszczególnych równań . Zatem przy calościowej analizie należy stosowa ć model wielorów naniowy, który, jak pokazują wyniki, stosunkowo dobrze odzwierciedla związki pomiędzy zmiennym1. •.

(15) Wpływ. czynników makroekonomicZllych. IIl1. kursy ak()i .... Literatura Biuletyn Statystyczny 120001. GUS, nr 12. Bren M. [1992J, Świat finansów, Biblioteka Mened że ra i Bankowca, Warszawa. Cze rwiti. ski Z. [1996'[, Moddowaflie donometrycz.ne fUl tlt~ dyskroji () koincydemji i wspólIiniOlI'l),ki [w:} Pr:.esrrUf1flO-CZaSowe modelowanie i prognozOWllnlt· zjawisk ;,:oJpodarc::.ych, pod red . A . Zeliasia, AE w Krakowie. Kr<lków. G'ljd'l J .B. f 19881. lVie/orówlllw;owe modele ekOllOlfwlryc::.ne . Estymo(jll. symu/u(ja. ,\·If'rolVaflie . PWN, Warszawa . Krzysztofiak M. {1996J, W\póflillioll'o,rc i liczba zmiennych w klasycznej rt'gr{~.\ji linioU'l'j {w: J Przeslrzl'fUw·czasowe modelowanie i prognozowanil' zjawisk Rospodarcz.ych, pod red. A. Zeliasia, AE w Krakowie, Kraków. Socha J. [1998], Rynek. gielda, inwestycje, Olympus, Warszawa. Welfe A. r 19951, Ekonometria. Metodv• i ich z.asrosowal/lt', PWE, Warszawa . W,vjll.rn;en;a metodyfwe 12000j , Biuletyn Statystyczny GUS, nr 12.. The Impact of Macroeconomic Factors on Share Prl ces and the Development Phases of the Capltal Market This article prescnts the rc sults 01' researdl on the impact of macroc collomic faclors on share priccs during various phases of the devel opmen( of the Polish ,'apital market. In order [() determi ne this impaL'[, the author use s thn:c approaches b'lsed on regre ss ion analysis in rclat ion to the entirc period during which the Wars:lw Stod Exchange h~l s bccn in operation, and also in rc la tion to success ivc phascs in the devclopmcnt of (he capilal market : the dormant market phase. (he manipulated market phase , thc spcculati on market phase, and lhe mature market phasc. The research shows thal thc mature market ilnd manipulatcd market phases are when macroeconomic factors have thcir grealest impact 0 11 share prices. During the elormant and speculation market phases, on the olhcr hanel, no slatistically significant L'orrclation can be observed, which is due to Iimited interes! in the capilal market during the first phase, and the overly large impact of non-economi c factors 0 11 sharc prices during the speculatio n market. phase ..

(16)