Избранное трейдера Дмитрий Думин
В рамках запущенной программы фискального стимулирования Соединенным Штатам в ближайшее время придется занять на долговых рынках достаточно большую сумму денег. При этом текущая ситуация, благодаря разогретой вокруг пандемии Covid–19 истерии, вполне благоприятствует этому начинанию.
Так, на прошедшей неделе ставки по краткосрочным долговым обязательствам правительства США уходили в отрицательную зону на ажиотажном спросе со стороны инвесторов:

Для стабилизации рынка Казначейство дополнительно разместило краткосрочных обязательств общей стоимостью $563 млрд на торгах с 30 марта по 2 апреля:




«Давайте возьмём очень простой пример, — это хлебозавод. Печёт себе хлеб и всё хорошо. Собственники решили построить ещё один в соседнем районе. Вышли на IPO разместили 1 мио акций по 10$ (справедливая оценочная цена) и на перспективах открытия нового хлебозавода акции стоят 14$.
Мы не будем углубляться в тонкости фундаментальных мультипликаторов, а только предположим завод построен и грянул финансовый кризис и акции просели до 7$.
Простые вопросы:
1. Сильно изменится ниша потребителей? — нет.
2. Хлеб, как покупали, так и будут покупать, возможно какая-то элитная выпечка пострадает.
3. Количество потенциальных клиентов снизиться? Если и да, то очень не значительно (возможно кто-то перейдёт на сухари за махинации повлёкшие кризис ))) ).
После всех вычислений, приведенных в этой и этой публикациях, можно углубиться в статистический анализ и рассмотреть метод наименьших квадратов. Для этой цели используется библиотека statsmodels, которая позволяет пользователям исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты. За основу были взяты эта статья и эта статья. Само описание используемой функции на английском доступно по следующей ссылке.
Сначала немного теории:
О линейной регрессии
Линейная регрессия используется в качестве прогнозирующей модели, когда предполагается линейная зависимость между зависимой переменной (переменная, которую мы пытаемся предсказать) и независимой переменной (переменная и/или переменные, используемые для предсказания).
