Способы связать фондовые индексы с фундаментальными факторами:

Регрессионный анализ: Строится регрессионная модель, в которой фондовый индекс является зависимой переменной, а фундаментальные факторы — независимыми переменными. Модель показывает, как изменения фундаментальных факторов влияют на динамику фондового индекса.
Множественная линейная регрессия: Расширение регрессионного анализа, использующее несколько фундаментальных факторов в качестве независимых переменных. Эта модель позволяет оценить относительное влияние каждого фактора на фондовый индекс.
Структурное уравнение моделирования (SEM): Метод, который объединяет регрессионный анализ и факторный анализ для исследования взаимосвязей между фондовыми индексами и фундаментальными факторами. SEM позволяет выявить скрытые факторы, лежащие в основе отношений.
Машинное обучение: Использование алгоритмов машинного обучения, таких как деревья решений и градиентные бустинги, для построения моделей, которые могут предсказывать изменения фондовых индексов на основе фундаментальных факторов.
Нейронные сети: Тип машинного обучения, использующий искусственные нейроны для изучения нелинейных взаимосвязей между фондовыми индексами и фундаментальными факторами.

Фундаментальные факторы, которые могут быть связаны с фондовыми индексами:

Экономические показатели: ВВП, уровень безработицы, инфляция
Финансовые показатели: Доходность облигаций, денежная масса, кредитный спред
Рыночные показатели: Отношение цены к прибыли, соотношение цены к балансовой стоимости
Отраслевые показатели: Выручка, операционная прибыль, чистая прибыль
Данные компаний: Прибыль на акцию, объемы продаж, маржа прибыли

Соображения при связывании фондовых индексов с фундаментальными факторами:

Выбор подходящих факторов: Не все фундаментальные факторы оказывают одинаковое влияние на фондовые индексы. Важно выбирать факторы, которые имеют логическое или эмпирическое обоснование.
Качество данных: Данные, используемые в анализе, должны быть полными, точными и своевременными. Неправильные данные могут привести к неверным результатам.
Временной горизонт: Связи между фондовыми индексами и фундаментальными факторами могут со временем меняться. Важно учитывать временной горизонт моделирования при анализе.
Нелинейность: Взаимосвязи между фондовыми индексами и фундаментальными факторами могут не всегда быть линейными. Машинное обучение и нейронные сети могут быть полезны для моделирования нелинейных отношений.