14 мая 2026
Во второй части серии постов для Pulse_Official @Gleb_Sharov продолжает разбирать, почему привычные инвестиционные ориентиры работают уже не так, как раньше. В этот раз Глеб рассуждает о макроэкономике, попытках прогнозировать рынок через экономические модели и о том, почему даже статистически значимые зависимости больше не дают инвестору ощущения предсказуемости.
В предыдущем тексте — почему классический долгосрочный подход перестает работать, если превращается в пассивное удержание активов без пересмотра решений и контроля рисков. Читайте его по ссылке → https://www.tbank.ru/invest/social/profile/Pulse_Official/6ed590a6-5841-487c-bb43-991c3194eab3/
✍️ В первой части я уже писал о том, почему сам по себе долгосрочный подход нельзя назвать плохим. Проблемы начинаются в тот момент, когда долгосрочное инвестирование превращается в пассивное удержание активов без анализа, пересмотра решений и контроля рисков. Тогда возникает следующий логичный вопрос: если просто «ждать» уже недостаточно, можно ли опираться на макроэкономику и прогнозы?
На практике все оказывается не так однозначно.
Я решил посмотреть на этот вопрос не только на уровне общих рассуждений, но и через собственное эконометрическое исследование. Мне было интересно проверить, насколько макроэкономические показатели действительно влияют на динамику индекса Мосбиржи и можно ли на основе этой связи делать устойчивые выводы для инвестирования.
Для анализа использовались ежемесячные данные за длительный период — с января 2005-го по декабрь 2025 года. В выборку вошли динамика индекса IMOEX, курс доллара к рублю, ключевая ставка Банка России, инфляция, цены на нефть Urals, объемы депозитов населения, индикатор бизнес-настроений и ряд других показателей.
Чтобы корректно сопоставить такие разные переменные внутри одной модели, данные были преобразованы в цепные темпы прироста. Далее применялась описательная статистика, корреляционный анализ и проверка временных рядов на стационарность, в том числе с использованием теста Дики — Фуллера. После этого строились регрессионные модели с учетом возможной автокорреляции, гетероскедастичности и ARCH-эффектов.
Результат оказался достаточно показательным.
Связь индекса с рядом макрофакторов действительно прослеживалась. Наиболее заметное влияние наблюдалось со стороны объемов депозитов населения, динамики нефти, валютного курса и ключевой ставки. Однако проблема заключалась в другом: даже при наличии статистически значимых зависимостей сама модель не давала ощущения устойчивой предсказуемости рынка.
Именно это, на мой взгляд, и отражает текущую реальность. Формально взаимосвязи между макроэкономикой и рынком сохраняются, но в практическом смысле они становятся все менее надежной опорой для инвестора. Слишком многое сегодня зависит от факторов, которые невозможно заранее встроить ни в одну модель: геополитики, санкций, внешних ограничений, резких изменений настроений и неожиданных политических решений.
Поэтому даже качественная аналитика уже не гарантирует понятного и линейного поведения рынка. Макроэкономика по-прежнему важна, но ее объясняющая сила заметно снизилась по сравнению с тем, как это работало раньше.
Продолжение — в следующем посте.
✍️ Согласны с автором? 👍/👎