Прогнозирование котировок ценных бумаг было интересно всегда, актуально сейчас и будет востребовано в будущем. Существует много способов прогнозирования, основанных на различных закономерностях, причем подавляющее большинство существующих подходов основываются на исторических показателях или на других числах, так или иначе связанных с финансовой стороной деятельности эмитента.

Рассмотрим несколько другой подход. Известно, что каждая компания публикует с той или иной периодичностью пресс-релизы и иные послания, адресованные "внешнему миру". Авторы публикаций, редакторы и прочие ответственные лица, посвящены в дела компании, осведомлены о ее перспективах. В конце концов, перед выходом в свет все публикации визируются высокопоставленными и хорошо информированными руководителями, определяющими уместность той или иной публикации в настоящий момент. Поэтому, естественно ожидать, что, располагая достаточно большой базой публикаций и инструментами их интерпретации, можно предсказывать котировки ценных бумаг в той мере, в которой эти котировки определяются политикой эмитента.

В качестве инструмента формальной интерпретации текстов предлагается использовать контент-анализ [1], то есть формализованный метод изучения текстовой и графической информации, посредством перевода информации в количественные показатели с ее последующей статистической обработкой. Различают два вида контент-анализа: качественный и количественный. При количественном анализе в тексте подсчитывается частота появления так называемых единиц анализа. При качественном анализе тем или иным способом рассчитываются показатели, характеризующие текст с эмоциональной точки зрения; метод расчета разрабатывают психологи, основываясь на эмоциональной значимости различных слов и словосочетаний. Для проведения обоих видов анализа существует достаточное число платных и бесплатных программных инструментов.

На примере одной отечественной Нефтяной Компании выберем шесть последовательных периодов по 10 дней в каждом и рассмотрим связь между котировками акций и показателями эмоциональной окраски ее регулярных публикаций (пресс-релизов). Для расчетов используются данные 2007 года. Точное наименование Нефтяной компании не раскрывается из этических соображений.

На рисунке 1 представлена эмоциональная характеристика пресс-релизов Нефтяной Компании, полученная с помощью программы Vaal-mini [2]. Более темным цветом выделены периоды с повышенным значением эмоциональной окраски.

 

Рис.1 Эмоциональная окраска	Рис.2 Котировки

На рисунке 2 приведены котировки акций Нефтяной Компании. Более темным цветом выделены периоды, характеризующиеся падением курса акций.

"Невооруженным" глазом просматривается следующая закономерность: Падение котировок акций Нефтяной Компании характеризуется повышенной эмоциональной окраской пресс-релизов этой компании.

Несложные расчеты показывают, что обнаруженная закономерность является достаточно сильной, коэффициент корреляции между показателями эмоциональной окраски пресс-релизов и котировками акций составляет 0.65.

Область применимости контент-анализа публикаций компаний-эмитентов, ограничивается олигополистическими рынками, на поведение которых способны оказать существенное влияние действия продавцов.

В целом же, методы контент-анализа предоставляют аналитикам обширное поле для исследований. Кроме того, компании-эмитенты могут проводить собственные аналогичные исследования с целью мониторинга и коррекции своего имиджа.

Библиографический список

1.Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологи, экономики, рекламы. - М.: Омега-Л, 2004. - 272c.

2.Программа VAAL: http://www.vaal.ru