Влияние макроэкономических факторов на динамику цен акций IT-компаний
Authors: А.М. Михайлова , О.В. Заборовская , Ю.Ю. Кочинев , Е.Е. Шарафанова 
Published: December 2024

целью исследования является количественная оценка влияния макроэкономических факторов на динамику цен акций IT-компаний США с использованием эконометрического моделирования. Основной объект анализа – индекс S&P 500 Information Technology, отражающий общую динамику акций американских технологических компаний. Методы: в исследовании применены корреляционно-регрессионный анализ и метод множественной линейной регрессии для оценки взаимосвязей между макроэкономическими переменными и ценами акций. Использовались следующие макроэкономические показатели: ВВП, ключевая ставка, уровень безработицы, торговый баланс, инфляция, доверие потребителей и деловая уверенность. Данные за период 2010–2024 гг. были собраны с платформ ФРС Сент-Луиса и Yahoo Finance, а для анализа использовались библиотеки Python (Scikit-learn и Statsmodels). Результаты: проведенный анализ показал, что наибольшее влияние на динамику индекса S&P 500 IT оказывают ВВП и уровень безработицы, что подтверждается высокой значимостью коэффициентов в модели. Полученный коэффициент детерминации (R² = 0,982) свидетельствует о точности прогноза. Уровень доверия потребителей и деловая уверенность также оказали заметное влияние на котировки акций, в то время как инфляция и торговый баланс показали обратное воздействие. Выводы: результаты исследования подтверждают зависимость фондового индекса технологических компаний от макроэкономических показателей, таких как ВВП и безработица. Построенная модель может быть использована для прогнозирования изменений фондового индекса и поможет аналитикам и инвесторам в составлении инвестиционных стратегий на основе макроэкономической динамики.

the purpose of the study is to quantify the impact of macroeconomic factors on the dynamics of share prices of US IT companies using econometric modeling. The main object of analysis is the S&P 500 Information Technology index, reflecting the overall dynamics of shares of American technology companies. Methods: the study uses correlation and regression analysis and the method of multiple linear regression to assess the relationship between macroeconomic variables and stock prices. The following macroeconomic indicators were used: GDP, key rate, unemployment rate, trade balance, inflation, consumer confidence and business confidence. Data for the period 2010-2024 were collected from the St. Louis Fed and Yahoo Finance platforms, and Python libraries (Scikit-learn and Statsmodels) were used for analysis. Findings: the analysis showed that GDP and the unemployment rate have the greatest impact on the dynamics of the S&P 500 IT index, which is confirmed by the high significance of the coefficients in the model. The obtained coefficient of determination (R2 = 0.982) indicates the accuracy of the forecast. Consumer confidence and business confidence also had a noticeable impact on stock prices, while inflation and the trade balance showed the opposite effect. Conclusions: the results of the study confirm the dependence of the stock index of technology companies on macroeconomic indicators such as GDP and unemployment. The constructed model can be used to predict changes in the stock index and will help analysts and investors in drawing up investment strategies based on macroeconomic dynamics.