BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA KÜLKERESKEDELMI FİISKOLAI KAR. Külgazdasági szak UD Levelezı tagozat Tızsde-nemzetközi pénzintézetek szakirány

BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA KÜLKERESKEDELMI FİISKOLAI KAR Külgazdasági szak UD Levelezı tagozat Tızsde-nemzetközi pénzintézetek szakirány

MAGYARORSZÁG MAKROGAZDASÁGI MUTATÓINAK KAPCSOLATA A BUX INDEXEL ÉS A BLUE CHIP RÉSZVÉNYEK ÁRFOLYAMÁVAL

Készítette: Kurucsó Balázs

Budapest 2008

1. Tartalomjegyzék

1. TARTALOMJEGYZÉK

3

2. BEVEZETÉS

5

3. A TİZSDE

7

3.1 A BUDAPESTI ÉRTÉKTİZSDE NYRT. RÉSZVÉNYINDEXE 3.2 MAGYAR OLAJ ÉS GÁZIPARI NYRT. 3.3 MAGYAR TELEKOM NYRT. 3.4 ORSZÁGOS TAKARÉKPÉNZTÁR ÉS BANK NYRT. 3.5 RICHTER GEDEON VEGYÉSZETI GYÁR NYRT.

7 10 11 12 13

4. MAKROGAZDASÁGI MUTATÓK

15

4.1 BRUTTÓ HAZAI TERMÉK (GDP) 4.2 FOGYASZTÓI ÁRINDEX 4.3 MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA 4.4 FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGE 4.5 IDİSZAKI ÁTLAGOS DEVIZAÁRFOLYAM 4.6 JEGYBANKI ALAPKAMAT

15 16 18 18 21 22

5. A VÁLASZTOTT STATISZTIKAI MÓDSZEREK

23

6. A STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK EREDMÉNYEI

27

6.1 A BRUTTÓ HAZAI ÖSSZTERMÉK (GDP) HATÁSA 6.1.1 A GDP ÉS A BUX INDEX KAPCSOLATA 6.1.2 A GDP ÉS A MOL ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.1.3 A GDP ÉS AZ MTELEKOM ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.1.4 A GDP ÉS AZ OTP ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.1.5 A GDP ÉS A RICHTER ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.2 A FOGYASZTÓI ÁRINDEX HATÁSA 6.2.1 A FOGYASZTÓI ÁRINDEX ÉS A BUX INDEX KAPCSOLATA 6.2.2 A FOGYASZTÓI ÁRINDEX ÉS A MOL ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.2.3 A FOGYASZTÓI ÁRINDEX ÉS AZ MTELEKOM ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.2.4 A FOGYASZTÓI ÁRINDEX ÉS AZ OTP ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.2.5 A FOGYASZTÓI ÁRINDEX ÉS A RICHTER ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.3 A MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA HATÁSA 6.3.1 A MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA ÉS A BUX INDEX KAPCSOLATA 6.3.2 A MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA ÉS A MOL ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.3.3 A MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA ÉS AZ MTELEKOM ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.3.4 A MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA ÉS AZ OTP ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.3.5 A MUNKANÉLKÜLISÉGI RÁTA ÉS A RICHTER ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 6.4 A FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGÉNEK HATÁSA 6.4.1 A FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGE ÉS A BUX INDEX KAPCSOLATA 6.4.2 A FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGE ÉS A MOL ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA

27 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 38 39 40 41 42 43 43 44

_______________________________________________________________________________________ 3

6.4.3 A FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGE ÉS AZ MTELEKOM ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 45 6.4.4 A FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGE ÉS AZ OTP ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 46 6.4.5 A FOLYÓ FIZETÉSI MÉRLEG EGYENLEGE ÉS A RICHTER ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 47 6.5 A DEVIZAÁRFOLYAM (EUR) HATÁSA 48 6.5.1 A DEVIZAÁRFOLYAM (EUR) ÉS A BUX INDEX KAPCSOLATA 49 6.5.2 A DEVIZAÁRFOLYAM (EUR) ÉS A MOL ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 50 6.5.3 A DEVIZAÁRFOLYAM (EUR) ÉS AZ MTELEKOM ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 51 6.5.4 A DEVIZAÁRFOLYAM (EUR) ÉS AZ OTP ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 52 6.5.5 A DEVIZAÁRFOLYAM (EUR) ÉS A RICHTER ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 53 6.6 A JEGYBANKI ALAPKAMAT HATÁSA 54 6.6.1 A JEGYBANKI ALAPKAMAT ÉS A BUX INDEX KAPCSOLATA 55 6.6.2 A JEGYBANKI ALAPKAMAT ÉS A MOL ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 56 6.6.3 A JEGYBANKI ALAPKAMAT ÉS AZ MTELEKOM ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 57 6.6.4 A JEGYBANKI ALAPKAMAT ÉS AZ OTP ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 58 6.6.5 A JEGYBANKI ALAPKAMAT ÉS A RICHTER ÁRFOLYAMÁNAK KAPCSOLATA 59 7. ÖSSZEFOGLALÁS

60

8. BEFEJEZÉS

64

9. IRODALOMJEGYZÉK

65

_______________________________________________________________________________________ 4

Mottó: Az értékpapír jövıbeli árfolyama a múltbéli árfolyamok véletlen változója.

2. Bevezetés Magyarország kis, nyitott gazdaságú ország, mégis érdemes sok esetben a „kerítésen belül” szétnézni, hogy milyen összefüggések találhatóak a gazdaság különbözı területei között. Az ország egészének gazdasági teljesítményét jellemzı makrogazdasági mutatókat számtalan külföldi és belföldi adattal szokták összevetni azért, hogy rangsort lehessen összeállítani

különbözı

nézıpontok

alapján.

Az

ország

gazdaságának

külföldi

megítélésében is fontos szerepet játszanak: az elemzık következtetéseket vonnak le a gazdaság állapotáról, milyen kockázatokkal szembeszülhetnek a befektetık, milyen kockázati felárat várhatnak el, mennyire számíthatnak a kitőzött céljaik elérésére. Az egyik potenciális befektetıi terület a tızsde. Hasonlóan az ország gazdaságához ez is ki van téve a külföldi hatásoknak: az amerikai tızsdék mozgása tovagyőrőzik a nyugateurópai tızsdékre, onnan hozzánk és nem maradnak ki a sorból a távol-keleti börzék sem. Ennek ellenére érdemes vizsgálni a hazai hatásokat is, hiszen a tızsdei befektetık sem tekintenek el az adott börze szőkebb hazájának a vizsgálatától. Hasonlóképpen fontos lehet az összehasonlítás a hazai befektetık számára is: amennyiben kockázatviselı képességük vagy hajlandóságuk miatt mindenképpen országon belül szeretnék pénzüket befektetni tudniuk kell, hogy melyik befektetési lehetıségre hogyan hat a teljes ország gazdaságának állapota, mőködése. A dolgozat azt vizsgálja, hogy a meghatározott makrogazdasági mutatók és a BUX index, illetve a Budapesti Értéktızsde blue chip részvényeinek árfolyama között fellelhetıe bármilyen statisztikai összefüggés. Ehhez igénybe veszi a statisztikai elemzés eszköztárát. Természetesen a kapott eredményeket külön-külön vizsgálni és értelmezni kell, nehogy olyan következtetéseket vonjunk le, amelyek a számok puszta véletlen egybeesésének köszönhetıek. A következıkben röviden bemutatom a tızsdei társaságokat fıbb jellemzıikkel, a BUX indexet, a választott makrogazdasági mutatókat, valamint a választott statisztikai módszert. A dolgozat második felében ismertetésre kerülnek a kapott eredmények és természetesen a kiértékelésük. A vizsgált a 2000 és 2006 közötti idıszakra vonatkozik. A 2007-es év a hitelpiaci válság miatt nagyon torzítaná az eredményeket, ezért ezt a hatást kiküszöbölendı 2006 december az utolsó hónap, amellyel a dolgozatban foglalkoztam. _______________________________________________________________________________________ 5

A vizsgálat eredményei a múltra vonatkoznak, a jövıre semmilyen egyértelmő következtetés sem vonható le belılük, a tızsde mőködésének jobb megértését szolgálják.

_______________________________________________________________________________________ 6

3. A Tızsde A Budapesti Értéktızsde Zrt. (továbbiakban BÉT) legfontosabb feladatköre piac teremtése a hazai és külföldi értékpapírok számára. Ez egy likvid és áttekinthetı piac, koncentrált kereslettel és kínálattal, amely lehetıséget biztosít egyrészrıl a BÉT-en jegyzett vállalatok számára forrásbevonásra, másrészrıl hatékony befektetésekre. A BÉT fı tevékenységei: o kibocsátói szolgáltatások, o kereskedési szolgáltatások, o piaci információk nyújtása, o befektetési termékek fejlesztése. Vizsgálatunk során a fentiek közül a BÉT piaci információk nyújtását használom fel, ezen tevékenységbıl származó adatokkal dolgozok. Az elemzést öt különbözı adattal végezem el. Ezek a: o A Budapesti Értéktızsde Nyrt. részvényindexe, o Magyar Olaj és Gázipari Nyrt. részvényárfolyamai, o Magyar Telekom Nyrt. részvényárfolyamai, o Országos Takarékpénztár és Bank Nyrt. részvényárfolyamai, o Richter Gedeon Vegyészeti Gyár Nyrt. részvényárfolyamai. A BUX index esetén az alapadat a napi záróár, az értékpapírok esetén a napi átlagár. Ezekbıl számítom a statisztikai vizsgálatokhoz szükséges havi, illetve negyedéves adatokat. A

következıkben

a

fenti

indexet

és

vállalatokat

mutatom

be.

(http://www.bet.hu/topmenu/tozsde/bemutatkozas)

3.1 A Budapesti Értéktızsde Nyrt. részvényindexe A Budapesti Értéktızsde Nyrt. részvényindexe a BUX index, amelyet 5 másodpercenként számítanak. Ez az index közkézhányad alapú súlyozásos index, amely jobban leírja a piacon ténylegesen forgó állományt. Mindezek mellett a BUX kereskedhetı index is. A BUX kosárban a továbbiakban vizsgált értékpapírok a következı súllyal vesznek részt: (http://www.bet.hu/magyar_egyeb/dinportl/buxindexbasket) _______________________________________________________________________________________ 7

Részvény

Súly a kosárban (%)

MOL MTELEKOM OTP RICHTER

32,57 13,13 29,24 16,21

1. Táblázat forrás: BÉT

Amint az a táblázatból látszik a választott négy értékpapír meghatározó a BUX index számításakor, több mint 90%-os súlyt képviselnek közösen. Mindezek ellenére érdemes a papírokat külön vizsgálni, mert elıfordulhat, hogy a különbözı vállalatok értékpapírjai nem a BUX index mozgását követték. A BUX index számítása: n

BUX t = K ∗

∑p i =1

it

∗ qiT ∗ Di

n

∑p i =1

i0

∗ 1000

∗ q iT

ahol: BUXt: t idıpontban számított (real-time) BUX érték, 2 tizedesjegyre kerekítve i: az indexben szereplı részvénysorozat n: az indexben szereplı részvénysorozatok száma pit: nyitó BUX értéknél az adott részvénysorozatra kialakult nyitóár pi0: az egyes részvénysorozatok indexbe vételekor az új kosár életbe lépését megelızı utolsó kereskedési nap átlagára qiT: az adott részvénysorozatból az index-kosárba bevezetett részvények száma Di: az osztalékszelvény levágásakor a részvény piaci árában jelentkezı változást (árfolyamesést) korrigáló tényezı (ennek értéke minden részvénysorozat esetében eltérı), 6 tizedesjegyre kerekítve K: az index folytonosságát biztosító korrekciós tényezı, értéke BUX esetén 8 tizedesjegyre, BUMIX esetén 6 tizedesjegyre történik

A Di tényezı változói:

Di =

pi ( EX k ) + d ik ∗ Di ( EX −1) pi ( EX k )

ahol: kerekítés: 6 tizedesjegyre történik _______________________________________________________________________________________ 8

E: az osztalékjogosultság napja (EX)k: az a nap, amikor i részvény a k-adik osztalékfizetést követıen a tızsdei forgalomban elıször forog osztalékszelvény nélkül Pi(EX)k: az egyes részvénysorozatok részvényeinek elsı üzletkötési ára az (EX)k napon Dik: az i. részvény egy egységére esı osztalék nagysága a k-adik osztalékfizetéskor (Ft) Di(EX-1)k : D tényezı értéke a k-adik osztalékfizetéskor az (EX)-et megelızı napon A BUX index vizsgálatakor a napi záróárat tekintjük a BUX indexnek. Az alábbi grafikon a BUX index mozgását mutatja 2000 eleje és 2006 közötti idıszakban napi bontásban. (BUX kézikönyv, 2002.)

A BUX index napi záróára 30 000,00 25 000,00

pont

20 000,00 15 000,00 10 000,00 5 000,00

2006.09.04

2006.05.04

2006.01.04

2005.09.04

2005.05.04

2005.01.04

2004.09.04

2004.05.04

2004.01.04

2003.09.04

2003.05.04

2003.01.04

2002.09.04

2002.05.04

2002.01.04

2001.09.04

2001.05.04

2001.01.04

2000.09.04

2000.05.04

2000.01.04

0,00

1. ábra forrás: BÉT

_______________________________________________________________________________________ 9

3.2 Magyar Olaj és Gázipari Nyrt. A Magyar Olaj és Gázipari Nyrt. (továbbiakban MOL) Magyarország legnagyobb árbevételő vállalata. Részesedése van a szlovák Slovnaft cégben, illetve a horvát INA-ban is. Pozsonyban és Százhalombattán finomítót üzemeltet, e mellett kiterjedt kúthálózattal is rendelkezik. A földgázüzletágát a földgázszállítás kivételével értékesítette, viszont megnyerte a Magyar Állam által kiírt pályázatot a stratégiai földgáztároló létesítésére. Petrolkémiai vonalon is jelen van, tulajdona a TVK Zrt. Fıbb adatok: o iparág:

olaj- és gázipar,

o tızsdei megjelenés:

1995. november 28.,

o tızsdei kapitalizáció (2007. április 5.):

2 412 848 millió HUF

o orientáció:

mind belföldi, mind export.

Az értékpapíroknál, így a MOL-nál a napi átlagárat tekintem az aznapi részvényárfolyamnak. (www.bet.hu, www.mol.hu) A következı grafikon a MOL papírok mozgását mutatja napi bontásban a vizsgált idıszakban. A MOL papírok napi átlagára 30 000,00 25 000,00

HUF

20 000,00 15 000,00 10 000,00 5 000,00

2006.09.04

2006.05.04

2006.01.04

2005.09.04

2005.05.04

2005.01.04

2004.09.04

2004.05.04

2004.01.04

2003.09.04

2003.05.04

2003.01.04

2002.09.04

2002.05.04

2002.01.04

2001.09.04

2001.05.04

2001.01.04

2000.09.04

2000.05.04

2000.01.04

0,00


_______________________________________________________________________________________ 10

3.3 Magyar Telekom Nyrt. A Magyar Telekom Nyrt. (továbbiakban MTELEKOM) Magyarország legnagyobb árbevételő távközlési szolgáltatója. Jelen van Macedóniában is, árbevételének nagy része azonban belföldrıl származik. A távközlési piac liberalizálása után vesztett piaci pozíciójából.

Fıbb adatok: o iparág:

távközlés,


1997. november 14.,


865 094 millió HUF,

o orientáció:

belföldi piac.

Az MTELEKOM-nál a napi átlagárat tekintem az aznapi részvényárfolyamnak. A következı grafikon a MTELEKOM papírok mozgását mutatja napi bontásban a vizsgált idıszakban. (www.bet.hu, www.mtelekom.hu Az MTELEKOM papírok napi átlagára 3 000,00 2 500,00

HUF

2 000,00 1 500,00 1 000,00 500,00

2006.09.04

2006.05.04

2006.01.04

2005.09.04

2005.05.04

2005.01.04

2004.09.04

2004.05.04

2004.01.04

2003.09.04

2003.05.04

2003.01.04

2002.09.04

2002.05.04

2002.01.04

2001.09.04

2001.05.04

2001.01.04

2000.09.04

2000.05.04

2000.01.04

0,00


_______________________________________________________________________________________ 11

3.4 Országos Takarékpénztár és Bank Nyrt. Az Országos Takarékpénztár és Bank Nyrt. (továbbiakban OTP) alapításának éve 1949, 1987-ig az egyetlen lakossági hitelintézet. Magyarország legnagyobb bankja, KeletKözép-Európában is fontos szerepet tölt be. Magyarország mellett 9 további országban is jelen van. A bank leányvállalatai lefedik a banki szolgáltatások egészét: lakástakarék, biztosító, jelzálog, faktoring, gépjármő finanszírozás. Fıbb adatok: o iparág:

banki szolgáltatások,


1995. augusztus 10.,


1 946 280 millió HUF,

o orientáció:

belföldi és külföldi piac.

Az OTP-nél is a napi átlagárat tekintem az aznapi részvényárfolyamnak. A következı grafikon az OTP papírok mozgását mutatja napi bontásban a vizsgált idıszakban. Az OTP papírok napi átlagára 25 000,00

20 000,00

HUF

15 000,00

10 000,00

5 000,00

2006.09.04

2006.05.04

2006.01.04

2005.09.04

2005.05.04

2005.01.04

2004.09.04

2004.05.04

2004.01.04

2003.09.04

2003.05.04

2003.01.04

2002.09.04

2002.05.04

2002.01.04

2001.09.04

2001.05.04

2001.01.04

2000.09.04

2000.05.04

2000.01.04

0,00


Az OTP 2002. március 4-étıl tizedelte a papírok névleges értékét, ezért látszik a törés a fenti grafikonban. Ez az egyszeri hatás torzíthatja a statisztikai elemzést, ezért ezt ki kell _______________________________________________________________________________________ 12

szőrni. Ennek érdekében a 2002. március 4. elıtti átlagár értékeket elosztottam 10-el, a 2002. március 4. utániakat pedig változatlanul hagytam. A dolgozatban a továbbiakban ezeket az értékeket használom az elemzéshez. A módosított adatokat a lenti grafikon tartalmazza. (www.bet.hu, www.otp.hu) Az OTP papírok korrigált napi átlagára 25 000,00

20 000,00

HUF

15 000,00

10 000,00

5 000,00

2006.09.04

2006.05.04

2006.01.04

2005.09.04

2005.05.04

2005.01.04

2004.09.04

2004.05.04

2004.01.04

2003.09.04

2003.05.04

2003.01.04

2002.09.04

2002.05.04

2002.01.04

2001.09.04

2001.05.04

2001.01.04

2000.09.04

2000.05.04

2000.01.04

0,00


3.5 Richter Gedeon Vegyészeti Gyár Nyrt. A Richter Gedeon Vegyészeti Gyár Nyrt. (továbbiakban RICHTER) a XX. század elején

alapított

vállalat.

Generikus

készítmények

mellett

gyárt

és

forgalmaz

gyógyszerhatóanyagokat is. Kelet-Közép-Európában kiemelkedı helyet foglal el. Jelen van mind az öt kontinensen, jó kapcsolatokat ápol a szovjet utódállamokkal, Indiával. Fıbb adatok: o iparág:

gyógyszeripar,


1994. november 9.,


615 037 millió HUF,

o orientáció:

fıként külföldi piac.

A RICHTER esetében is a napi átlagárat tekintem az aznapi részvényárfolyamnak.

_______________________________________________________________________________________ 13

A következı grafikon a RICHTER papírok mozgását mutatja napi bontásban a vizsgált idıszakban. (www.bet.hu, www.richter.hu) A RICHTER papírok napi átlagára 60 000,00 50 000,00

HUF

40 000,00 30 000,00 20 000,00 10 000,00

2006.09.04

2006.05.04

2006.01.04

2005.09.04

2005.05.04

2005.01.04

2004.09.04

2004.05.04

2004.01.04

2003.09.04

2003.05.04

2003.01.04

2002.09.04

2002.05.04

2002.01.04

2001.09.04

2001.05.04

2001.01.04

2000.09.04

2000.05.04

2000.01.04

0,00


_______________________________________________________________________________________ 14

4. Makrogazdasági mutatók A makrogazdaság az adott ország háztartásainak, vállalkozásainak, külföldi szereplıinek és az államnak az összes erıforrásmozgását takarja. Fı piacai a munkapiac, a tıkepiac, az árupiac és a pénzpiac. A makrogazdasági adatok ezen piacok teljesítményének leírására szolgálnak. Ezeket a makrogazdasági mutatókat követik figyelemmel a külföldi befektetık, a hazai pénzügyi döntéshozók, valamint az EU vezetıi is. Az adatokat lehet abszolút értékben is figyelni, de a tendenciák és trendek megértéséhez elengedhetetlen ezek idısorokként való vizsgálata. A dolgozatban is idısorokként értelmezem a makrogazdasági adatokat és vetem össze a különbözı tızsdei mutatókkal. Hasonlóképpen fontos a jövıre vonatkozó becsléseknek, számításoknak a figyelemmel kísérése. Itt megint a tendencia, a mozgás a fontos, hiszen ezek az elırejelzés mutatják a várakozásokat, azokat a várakozásokat, amelyekre minden piaci szereplı megpróbál felkészülni. A dolgozatban vizsgált makrogazdasági mutatók: o bruttó hazai termék (GDP) volumenindexe, o fogyasztói árindex, o munkanélküliségi ráta, o folyó fizetési mérleg egyenleg. A klasszikus makrogazdasági adatok mellett bevontam a vizsgálatba a jegybanki alapkamatot és az euró idıszaki átlagos devizaárfolyamát is. Ezek szintén fontos befolyással bírnak a befektetıi döntésekre és a várakozásokra, így érdemes vizsgálni az ezekkel mutatott összefüggéseket is. Ezek részletes kifejtését tartalmazza ez a rész: mennyi, milyen hatásai lehetnek közvetlenül és közvetve.

4.1 Bruttó hazai termék (GDP) A bruttó hazai termék a gazdasági teljesítményt mutatja, az ország területén megtermelt javak és szolgáltatások értékét mutatja. Fıbb tudnivalók: o forrás: Központi Statisztikai Hivatal (továbbiakban KSH), o gyakoriság: negyedéves mutató,

_______________________________________________________________________________________ 15

o publikáció idıpontja: elızetes adat a tárgynegyedévet követı 3. hónap elején, a részletes adatok a tárgynegyedévet követı 3.-4. hónapban, o elérhetıség: www.ksh.hu idısoros formátumban. A dolgozatban is a negyedéves idısoros formátumot használom a munkanaphatástól megtisztított formátumban. Az összehasonlítás érdekében a tızsdei értékeknél is az ennek megfelelı arányokat képeztem. A bruttó hazai termék felhasználási tételei: o háztartások fogyasztási kiadása, o természetbeni társadalmi juttatások, o közösségi fogyasztás, o állóeszköz-felhalmozás, o készletfelhalmozás ás egyéb nem specifikált felhasználás, o export és import. A GDP változását a lenti grafikon mutatja. (Ferenczi – Jakab, 2002.) A GDP alakulása

elızı év azonos negyedév=100 (%)

107 106 105 104 103 102

2006.11.01

2006.07.01

2006.03.01

2005.11.01

2005.07.01

2005.03.01

2004.11.01

2004.07.01

2004.03.01

2003.11.01

2003.07.01

2003.03.01

2002.11.01

2002.07.01

2002.03.01

2001.11.01

2001.07.01

2001.03.01

2000.11.01

2000.07.01

2000.03.01

101

7. ábra forrás: KSH

4.2 Fogyasztói árindex A hazai fogyasztói árindex (Consumer Price Index, CPI) egy áltagos rezidens háztartás által vásárolt jószágok áralakulását, azaz inflációját méri. Fıbb tudnivalók: _______________________________________________________________________________________ 16

o forrás: KSH, o gyakorisága: havi mutató, o elérhetıség: www.ksh.hu, www.mnb.hu idısoros formátumban. A fogyasztói árindex idısor 156 termékcsoportot tartalmaz, ezeknek súlyozott átlaga. A következı MNB csoportokat veszi figyelembe az index: o élelmiszerek, o iparcikkek, o piaci szolgáltatások, o piaci energia, o jármő-üzemanyag, o alkohol, dohány, o regulált árak. A KSH három változatát publikálja: az elızı hónaphoz, az elızı év decemberéhez és a megelızı év azonos hónapjához viszonyított árváltozást tartalmazót. Ezek az adatok nincsenek szezonálisan igazítva. Az elemzéshez a dolgozatban az elızı év azonos hónapjához viszonyított változatot használtam fel. Az összehasonlítás érdekében a tızsdei értékeknél is az ennek megfelelı arányokat képeztem. A fogyasztói árindex a vizsgált idıszakban a lenti grafikonnak megfelelıen alakult. (Ferenczi – Jakab, 2002.) A fogyasztói árindex alakulása

elızı év azonos hó=100 (%)

112,0 110,0 108,0 106,0 104,0 102,0 100,0

2006.07.01

2006.01.01

2005.07.01

2005.01.01

2004.07.01

2004.01.01

2003.07.01

2003.01.01

2002.07.01

2002.01.01

2001.07.01

2001.01.01

2000.07.01

2000.01.01

98,0

8. ábra forrás: KSH _______________________________________________________________________________________ 17

4.3 Munkanélküliségi ráta A háztartási munkaerı-felmérés nemzetközi (ILO) ajánlásoknak megfelelıen a munkanélküli definíciója: munkanélküli az, aki a vonatkoztatási héten nem dolgozott és nincs olyan munkája, amelytıl csak átmenetileg volt távol. További kitétel: aktívan keresett munkát a megelızı négy hétben és amennyiben találna két héten belül munkába tudna állni. A munkanélküliségi rátában a munkanélküliek számát a gazdaságilag aktívak (foglalkoztatottak és a munkanélküliek összesen, azaz a munkaerıpiacon jelenlévık) számához viszonyítja. A ráta szezonálisan kiigazított idısorokból származik. A munkanélküliségi ráta változását a lenti grafikon mutatja. (Ferenczi – Jakab, 2002.) A m unkanélküliségi ráta alakulása


8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5,5

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

2000.01.01

5,0

9. ábra forrás: KSH

4.4 Folyó fizetési mérleg egyenlege A folyó fizetési mérleg a rezidensek és nem rezidensek közötti áru- és szolgáltatás tranzakciókat,

a

tıkebefektetéshez

és

a

munkavégzéshez

kapcsolódó

jövedelemáramlásokat, továbbá a viszonzatlan folyó transzfereket összegzi. A folyó fizetési mérleg és a viszonzatlan tıkeátutalásokat tartalmazó tıkemérleg együttes egyenlege az ország külfölddel szembeni nettó követelésállomány változásának felel meg.

_______________________________________________________________________________________ 18

Ez utóbbi nem témája a szakdolgozatnak, így az elemzés tisztán a fizetési mérleg egyenlegére szorítkozik. Fıbb tudnivalók: o forrás: MNB, o gyakoriság: havi 2004-ig, 2004-tıl negyedéves, o publikáció idıpontja: elızetes tárgyhót követı hó 3.-a, a végleges a tárgyhót követı 18.-a, o elérhetıség: www.mnb.hu A fizetési mérleg egyenlegének alakulása a lenti grafikonon látható. (Ferenczi – Jakab, 2002.) A folyó fizetési m érleg egyenlegének alakulása 500 0

millió EUR

-500 -1000 -1500 -2000

2006.07.01

2006.01.01

2005.07.01

2005.01.01

2004.07.01

2004.01.01

2003.07.01

2003.01.01

2002.07.01

2002.01.01

2001.07.01

2001.01.01

2000.07.01

2000.01.01

-2500

10. ábra forrás: MNB

A 2004-es évig havi adatok állnak rendelkezésre, 2004-tıl az új MNB módszertannak megfelelıen negyedéves adatok vannak. Ennek megfelelıen készült az elemzés is. Érdemes megvizsgálni a folyó fizetési mérleg egyenlegének alkotóelemeit is, mivel ezek a vizsgált idıszak alatt különbözı irányba mozdultak. A folyó fizetési egyenleg összetevıi és felépítése: (MNB, 2006.) 1. Folyó fizetési mérleg (1.1 + 1.2 + 1.3 + 1.4) 1.1

Áruk

1.2

Szolgáltatások

1.3

Jövedelmek

_______________________________________________________________________________________ 19

1.4

Viszonzatlan folyó átutalások

Az egyenleg összetevıinek a vizsgált idıszakbeli változásait a következı grafikon mutatja. A folyó fizetési mérleg egyenlege bontásban 1000

millió EUR

500 0 -500 -1000 -1500

1. Áruk, egyenleg

2006 IV. n. év

2006 III. n. év

2006 I. n.év

2006 II. n. év

2005 IV. n. év

2005 II. n. év

2005 III. n. év

2005 I. n.év

2004 III. n. év

2004 IV. n. év

2004 I. n.év

2004 II. n. év

2003 IV. n. év

2003 III. n. év

2003 I. n.év

2003 II. n. év

2002 IV. n. év

2002 II. n. év

2002 III. n. év

2002 I. n.év

2001 III. n. év

2001 IV. n. év

2001 I. n.év

2001 II. n. év

2000 III. n. év

2000 IV. n. év

2000 I. n.év

-2500

2000 II. n. év

-2000

2. Szolgáltatások

3. Jövedelmek

4. Viszonzatlan folyó átutalások, egyenleg

Folyó fizetési mérleg egyenlege


Érdemes megvizsgálni a folyó fizetési mérleg összetevıinek mozgását: o az árukat tartalmazó résznél folyamatos emelkedést figyelhetünk meg, amely különösen 2004-tıl kezdıdıen növekedést mutat. Érdemes megfigyelni, hogy a 2006 negyedik negyedéve már pozitív értéket mutat, o a szolgáltatások egyenlege az áruk egyenlegével összhangban változik, itt is megfigyelhetı a növekvı tendencia, értéke pozitív, o a jövedelmek egyenlege az elızıekkel ellentétben folyamatos negatív csökkenı tendenciát mutat, értéke gyakorlatilag meghatározza a fizetési mérleg egyenlegét, hiszen értéke jóval nagyobb, mint a másik három összetevıé. Elemzéseink során nagy valószínőséggel ennek a hatásait fogjuk látni, o a viszonzatlan folyó utalások összege folyamatosan 0, így ezzel nem is foglalkozok.

_______________________________________________________________________________________ 20

4.5 Idıszaki átlagos devizaárfolyam A dolgozatban a deviza alatt az eurót értem, hiszen Magyarország gazdaságában ez a meghatározó deviza. Sıt világviszonylatban is növekszik a szerepe, egyes területeken már a dollárt veszélyezteti. Az idıszaki devizaárfolyamot az MNB határozza meg a tíz legaktívabb devizapiai tevékenységet folytató hazai pénzintézet megkérdezésével. A belföldi hitelintézetektıl kapott EUR/HUF árfolyamadatból elhagyják a legmagasabb és legalacsonyabb 2-2 értéket, majd a maradék értékek súlyozott számtani átlagával képzik az adott napra érvényes EUR/HUF hivatalos devizaárfolyamot. Fıbb tudnivalók: o forrás: MNB, o gyakoriság: hétfı, kedd, szerda, csütörtök, péntek, kivéve ha ezek a napok nem munkanapok, o publikáció idıpontja: a fent felsorolt napok 11 óra, o elérhetıség: www.mnb.hu A szakdolgozatban az idıszaki átlagos devizaárfolyammal számoltam, a lenti grafikon tartalmazza

ennek

a

mozgását

a

vizsgált

idıszakban.

(http://www.mnb.hu/engine.aspx?page=napiarfolyamok) Az idıszakos átlagos devizaárfolyam (EUR) alakulása 290,00 280,00

HUF/EUR

270,00 260,00 250,00 240,00 230,00 220,00

2006.07.01

2006.01.01

2005.07.01

2005.01.01

2004.07.01

2004.01.01

2003.07.01

2003.01.01

2002.07.01

2002.01.01

2001.07.01

2001.01.01

2000.07.01

2000.01.01

210,00


_______________________________________________________________________________________ 21

4.6 Jegybanki alapkamat Jegybanki kamatnak nevezzük azt a kamatot, amelyet a jegybank a kereskedelmi bankoknak fizet az MNB-nél önként elhelyezett kéthetes futamidejő betéteik után. A kereskedelmi bankok a jegybanki kamat ismeretében határozzák meg betéti és hitelkamataikat. A Magyar Nemzeti Bank (ezen belül is a Monetáris Tanács) a jegybanki kamatról önállóan dönt, szintjének meghatározásával képes megvalósítani két fı célját: az árstabilitás – azaz a gazdasági növekedést leginkább elısegítı, alacsony inflációs szint – elérését, valamint a pénzügyi stabilitás fenntartását. Fıbb tudnivalók: o forrás: MNB, o gyakoriság: havonta, o elérhetıség: www.mnb.hu Az alábbi grafikon mutatja a jegybanki alapkamat alakulását a vizsgált idıszakban. (http://www.mnb.hu/engine.aspx?page=mnbhu_statisztikak&ContentID=2516) A jegybanki alapkam at alakulása

16,00 14,00 12,00

%

10,00 8,00 6,00 4,00 2,00

2006.07.01

2006.01.01

2005.07.01

2005.01.01

2004.07.01

2004.01.01

2003.07.01

2003.01.01

2002.07.01

2002.01.01

2001.07.01

2001.01.01

2000.07.01

2000.01.01

0,00


_______________________________________________________________________________________ 22

5. A választott statisztikai módszerek Két

paraméter

összefüggésének

vizsgálatakor

kétféle

kapcsolat

található:

determinisztikus és sztochasztikus. Determinisztikus kapcsolatról akkor beszélhetünk, ha az egyik változót megváltoztatva a másik változó is meghatározott mértékben módosul. Ebben az esetben függvényszerő kapcsolat áll fenn a két vizsgált paraméter között. Vizsgálatom során ez a módszer nem használható, mert a makrogazdasági mutatók és a tızsdei mutatók között nem mutatható ki determinisztikus kapcsolat. Sztochasztikus kapcsolat esetén az egyik paraméter változtatásával a másik változására csak adott valószínőséggel következtethetünk. Vizsgálatom során ilyen összefüggéseket keresek. Elıfordulhat, hogy két vizsgált mennyiség között semmilyen összefüggés nem található: az egyik változtatása nincs hatással a másik paraméterre. Ekkor függetlenségrıl beszélünk. A vizsgálatok során elıfordulhat, hogy két változó egyáltalán nincs kapcsolatban egymással. A dolgozatban két mennyiségi ismérv kapcsolatát vizsgálom. Két ilyen ismérv kapcsolatát korrelációs kapcsolatnak nevezzük. A korrelációs vizsgálatban fontos szerepe van a grafikus ábrázolásnak. Kétváltozós esetben derékszögő koordináta rendszerben tudjuk ábrázolni az összefüggést. Az x tengelyre a magyarázó változó értékei kerülnek, az y tengelyre a függı változó értékei kerülnek. Ezt a diagramot pontdiagramnak nevezzük. A pontdiagramnak a következı változataival találkozhatunk: o pozitív és negatív irányú lineáris kapcsolat Negatív függvényszerő lineáris kapcsolat

Pozitív függvényszerő lineáris kapcsolat 12

12

10

10

8

8

6

6

4

4

2

2

0

0 0

2

4

6

8

10

12

0

2

4

6

8

10

12

_______________________________________________________________________________________ 23

Ebben az esetben a pontdiagram pontjai egy egyenesen helyezkednek el, ez a determinisztikus kapcsolat. o pozitív és negatív irányú nem függvényszerő kapcsolat: Negatív nem függvényszerő lineáris kapcsolat

Pozitív nem függvényszerő lineáris kapcsolat

12

12

10

10

8

8

6

6

4

4

2

2

0

0

0

2

4

6

8

10

12

0

2

4

6

8

10

12

Ilyen kapcsolat esetén az figyelhetı meg, hogy a pontok egy meghatározható egyenes mellett helyezkednek el, a kapcsolat azonban nem függvényszerő. Elıfordulhat, hogy bizonyos pontok az egyenesen helyezkednek el, de szükségszerő, hogy legyenek olyan pontok is, amelyek nem az egyenesen találhatók. o sztochasztikus kapcsolat: Sztochasztikus kapcsolat

12

10

8

6

4

2

0 0

2

4

6

8

10

12

A grafikonon az látható, hogy a pontok felhıszerően helyezkednek el, nem található összefüggés a két változó között. A dolgozat során lineáris kapcsolatokat tételezünk fel és vizsgálunk. Elıfordulhat, hogy nem lineáris egy kapcsolat, de a következı típusú összefüggések visszavezethetıek lineárisra: o hiperbolikus függvények, o hatvány függvények, o exponenciális függvények, o logaritmikus függvények, o telítıdési függvény,

_______________________________________________________________________________________ 24

o logisztikus (szigmoid) függvények. A két változó közötti lineáris kapcsolatot a Pearson-féle lineáris korrelációs együtthatóval fejezzük ki. A lineáris korrelációs együttható a következıképpen határozható meg: r=

∑x∗ y − n∗ x∗ y (∑ x − n ∗ x )(∑ y − n ∗ y 2

2

2

2

)

vagy r=

(x

x∗ y − x∗ y 2

−x

2

)(y

2

−y

2

)

ahol

∑x x= n

i

∑y y=

i

n

∑ (x x∗ y =

i

∗ yi )

n

x

2

∑x = n

2 i

y

2

∑y =

2 i

n

A lineáris korrelációs együtthatóra a következı igaz: −1 < r < 1

A lineáris korrelációs együttható kitüntetett értékei: o r=0 esetén a változók függetlenek, o r=1 esetén pozitív determinisztikus kapcsolatról beszélünk, o r=-1 esetén negatív determinisztikus kapcsolatról beszélünk. Az r értéke minél közelebb van -1-hez annál erısebb negatív kapcsolat van a két változó között, míg az 1 érték közelében erıs pozitív kapcsolatot találunk közöttük. Az r lineáris korrelációs együttható képletében található számlálót kovarianciának (együttes szórásnak) nevezzük.

c xy =

1 n

(∑ x ∗ y − n ∗ x ∗ y )

vagy c xy = x ∗ y − x ∗ y

_______________________________________________________________________________________ 25

Függetlenség esetén a kovariancia értéke 0. A kovariancia nem adja meg a kapcsolat erısségét, csak a kapcsolat irányát mutatja meg. Pozitív kovariancia esetén pozitív kapcsolat van (x növekedése y növekedését vonja maga után), negatív kovariancia esetén pedig negatív (x növekedése esetén y csökken). Az r = 1 , ha c xy = σ x ∗ σ y

A lineáris korrelációs együttható a kovariancia segítségével is kiszámítható az alábbi összefüggéssel:

r=

c xy

σ x ∗σ y

ahol: cxy: a kovariancia,

σx: az x értékek szórása, σy: az y értékek szórása.

A dolgozatban mind a kovarianciát, mind a lineáris korrelációs együtthatót kiszámítom és ezek segítségével vonok le következtetéseket. (Fejes – Fenyves – Zibolen, 1999.)

_______________________________________________________________________________________ 26

6. A statisztikai vizsgálatok eredményei

6.1 A bruttó hazai össztermék (GDP) hatása A bruttó hazai össztermék elıállításához a vizsgált vállalatok is nagyban hozzájárulnak, hiszen az ország legnagyobb vállalataihoz tartoznak. E mellett fontos megemlíteni, hogy mivel jelentıs külföldi érdekeltségeik is vannak nem minden bevételük jelenik meg a GDP-ben. Ezt figyelembe véve nem várható olyan szoros összefüggés, mintha olyan vállalatokról beszélnénk, amelyek csak és kizárólag a hazai piacról szerzik bevételeiket. Figyelembe veendı az, hogy a GDP-rıl negyedéves adatok állnak rendelkezésre, ezért a statisztikai vizsgálat nem annyira pontos, mint egy olyan mutatónál, ahol havi rendszerességgel publikálnak adatokat. Hasonlóképpen fontos, hogy mindig az elızı és azonos negyedévével végeztem az összehasonlítást. (Bánfi – Sulyok-Pap, 1999.)

6.1.1 A GDP és a BUX index kapcsolata

200

105,5

180

105

160 104,5 140 104

120 100

103,5

80

103

60 102,5 40 102

20

BUX

2006.12.01

2006.09.01

2006.06.01

2006.03.01

2005.12.01

2005.09.01

2005.06.01

2005.03.01

2004.12.01

2004.09.01

2004.06.01

2004.03.01

2003.12.01

2003.09.01

2003.06.01

2003.03.01

2002.12.01

2002.09.01

2002.06.01

2002.03.01

2001.12.01

2001.09.01

2001.06.01

101,5 2001.03.01

0



A GDP és a BUX

Bruttó hazai termék (GDP) volumenindexe

14. ábra

_______________________________________________________________________________________ 27

A fenti grafikon a GDP volumenindexét és a BUX volumenindexét hasonlítja össze. Látszik, hogy a trend hasonló, viszont bizonyos idıszakokban teljesen ellenkezıen mozdult a két érték. A kovariancia 1,23, a korreláció 0,08, ami azt jelenti, hogy a vizsgált mutatók majdnem teljesen függetlenek statisztikai szempontból. Ebben az esetben a trendet emelem ki a statisztikai összefüggések helyett, amely viszont mindkét vizsgált jellemzı esetén hasonló.

6.1.2 A GDP és a MOL árfolyamának kapcsolata

A GDP és a MOL 105,5 105

250

104,5 200

104

150

103,5 103

100

102,5 50

102

MOL

2006.12.01

2006.09.01

2006.06.01

2006.03.01

2005.12.01

2005.09.01

2005.06.01

2005.03.01

2004.12.01

2004.09.01

2004.06.01

2004.03.01

2003.12.01

2003.09.01

2003.06.01

2003.03.01

2002.12.01

2002.09.01

2002.06.01

2002.03.01

2001.12.01

2001.09.01

2001.06.01

101,5 2001.03.01

0



300


15. ábra A GDP és a MOL együttes vizsgálata esetén még gyengébb kapcsolatot lehet statisztikailag kimutatni. A kovariancia értéke mindössze 0,57, a korrelációs együttható 0,02, ami gyakorlatilag azt jelenti, hogy nincs köztük kapcsolat. A statisztikai kapcsolat hiánya nem azt jelenti, hogy semmiféle kapcsolat nincs a két paraméter között, hiszen itt is megfigyelhetı némi együttmozgás.

_______________________________________________________________________________________ 28

6.1.3 A GDP és az MTELEKOM árfolyamának kapcsolata

140

105,5

120

105 104,5

100

104 80 103,5 60 103 40

102,5

20

102

MTELEKOM

2006.12.01

2006.09.01

2006.06.01

2006.03.01

2005.12.01

2005.09.01

2005.06.01

2005.03.01

2004.12.01

2004.09.01

2004.06.01

2004.03.01

2003.12.01

2003.09.01

2003.06.01

2003.03.01

2002.12.01

2002.09.01

2002.06.01

2002.03.01

2001.12.01

2001.09.01

2001.06.01

101,5 2001.03.01

0



A GDP és az MTELEKOM


16. ábra Az MTELEKOM esetében lehetne várni némi különbséget az MTELEKOM részvényára változásának iránya miatt, de mivel volumenindexeket hasonlítok össze ez a hatás itt nem jelentkezik. Ennek megfelelıen az elızı két vizsgálati pont alapján várható eredményt kapunk itt is: a kovariancia 0,05, a korrelációs együttható 0,004. Ez a kapcsolat teljes hiányára utal. Figyelembe kell venni, hogy mindkét vizsgált paraméter eléggé ingadozik, így a kis mértékő, de nagy számú ingadozás is gyenge kapcsolatot vagy a kapcsolat hiányát jelezheti. Itt is a trendet érdemes figyelni a statisztikai mutató helyett.

_______________________________________________________________________________________ 29

6.1.4 A GDP és az OTP árfolyamának kapcsolata

A GDP és az OTP 105,5 105 200 104,5 104

150

103,5 100

103 102,5

50 102

OTP

2006.09.01

2006.03.01

2005.09.01

2005.03.01

2004.09.01

2004.03.01

2003.09.01

2003.03.01

2002.09.01

2002.03.01

2001.09.01

101,5 2001.03.01

0



250


17. ábra AZ OTP esetében sem láthatunk szignifikáns változást az elızıkhöz képest: kovariancia 2,43, a korrelációs együttható 0,13. Ez – hasonlóan ez elızıkhöz – a kapcsolat hiányát jelzi. Az OTP viszont természetesen jelentısen hozzájárul a GDP növekedéséhez, így ezt 0-hoz közeli korrelációs együtthatót megint fenntartásokkal kell kezelni. Bizonyos idıszakokban együttmozgást lehet találni, bizonyos idıszakokban viszont ellentétes irányú kilengések tapasztalhatók, amelyek magyarázzák a statisztikai mutatók értékét.

_______________________________________________________________________________________ 30

6.1.5 A GDP és a RICHTER árfolyamának kapcsolata

A GDP és a RICHTER


180

105

160 104,5 140 120

104

100

103,5

80

103

60 102,5 40 102

20

RICHTER

2006.12.01

2006.09.01

2006.06.01

2006.03.01

2005.12.01

2005.09.01

2005.06.01

2005.03.01

2004.12.01

2004.09.01

2004.06.01

2004.03.01

2003.12.01

2003.09.01

2003.06.01

2003.03.01

2002.12.01

2002.09.01

2002.06.01

2002.03.01

2001.12.01

2001.09.01

2001.06.01

101,5 2001.03.01

0


105,5

200


18. ábra A RICHTER esetében némileg szorosabb kapcsolatot találunk, mint a többi papírnál. Ezt fejezi ki a kovariancia 4,11-es értéke és a korrelációs együttható 0,25-os volta. Ez még mindig gyenge kölcsönhatást jelez, azonban a trendjeik még inkább hasonlóságot mutatnak. Itt is megállapítható, hogy statisztikai mutatók helyett inkább a trendet kell figyelembe venni.

_______________________________________________________________________________________ 31

6.2 A fogyasztói árindex hatása A fogyasztói árindex növekedésének két fı oka lehetséges: a pénzjövedelem túlzott növekedése és a fogyasztás-felhalmozás arányának keresleti szerkezettıl való eltérése. Ez visszavezethetı nemzeti és nemzetközi tényezıkre. A belsı okok között fı szerepeket játszanak a lakossági megtakarítás állomány csökkenése, a hitelállomány növekedése, a pénzbeli

társadalmi

juttatások

emelkedése,

valamint

munkapiaci

hatások

(a

foglalkoztatottak számának csökkenése, a munkaidı csökkenése, munkaintenzitás csökkenése). Külsı tényezık a lakosság külföldrıl származó bevételeinek növekedése, a turizmusból származó valutabeváltások növekedése, valamint a fogyasztási cikkek pozitív külkereskedelmi egyenlege (export növekedése és az import csökkenése. (Bánfi – SulyokPap, 1999.) A fogyasztói árindex a vizsgált idıszakban alapvetıen csökkenı tendenciát mutat bizonyos idıszaki megugrásokkal. A 2003 közepe és 2005 eleje közötti idıszakban történt megugrást és visszaesést 2006 év végén egy újabb megugrás követte. Egyes elméletek szerint az infláció növekedése a gazdasági teljesítmény növekedésével jár együtt, infláció nélkül nincs bıvülés. Ugyanakkor a nemzeti jegybankok, így az MNB fı célja az infláció csökkentése, a stabilitás. Tekintsük át hogyan jelennek meg a fenti elméletek a vizsgálat eredményeiben.

_______________________________________________________________________________________ 32

6.2.1 A fogyasztói árindex és a BUX index kapcsolata

A fogyasztói árindex és a BUX 200

112,0 110,0

160 108,0

140 120

106,0

100 104,0

80 60

102,0

40



180

100,0

20

BUX

2006.10.01

2006.07.01

2006.04.01

2006.01.01

2005.10.01

2005.07.01

2005.04.01

2005.01.01

2004.10.01

2004.07.01

2004.04.01

2004.01.01

2003.10.01

2003.07.01

2003.04.01

2003.01.01

2002.10.01

2002.07.01

2002.04.01

2002.01.01

2001.10.01

2001.07.01

2001.04.01

98,0 2001.01.01

0

Fogyasztói árindex

19. ábra A volumenindexek segítségével végzett összehasonlítás a fenti grafikonon látható képet hozta eredményül. A két görbe a vizsgált idıszak egy szakaszán együtt mozgott, azonban két másik szakaszán egymással ellentétes irányba mozdult el. Ez azt eredményezi, hogy -37,04 és kovariancia értéket és -0,6 korrelációs együttható értéket kaptunk. Mint láthatjuk a középsı, együttmozgást hozó szakasz eredménye, hogy csak közepesen erıs negatív korrelációt mérhetünk. Az együttmozgó szakaszokban igazolni vélhetjük az infláció és a gazdasági növekedés együtt járását, azonban a csökkenı infláció stabilizáló, pozitív várakozási hatását is megfigyelhetjük a külön mozgó idıszakokban, hiszen az alacsonyabb infláció többek között nagyobb lakossági megtakarításnak is lehet oka, amely megtakarítások a tızsdére is kerülhetnek. Nagyobb fizetıképes kereslet pedig felhajthatja a tızsdei árfolyamokat.

_______________________________________________________________________________________ 33

6.2.2 A fogyasztói árindex és a MOL árfolyamának kapcsolata

112,0

250

110,0 108,0

200 106,0 150 104,0 100 102,0

MOL

2006.10.01

2006.07.01

2006.04.01

2006.01.01

2005.10.01

2005.07.01

2005.04.01

2005.01.01

2004.10.01

2004.07.01

2004.04.01

2004.01.01

2003.10.01

2003.07.01

2003.04.01

2003.01.01

2002.10.01

2002.07.01

2002.04.01

2002.01.01

98,0 2001.10.01

0 2001.07.01

100,0

2001.04.01

50


300

2001.01.01


A fogyasztói árindex és a MOL


20. ábra A MOL papírok árfolyama sok hasonlóságot mutat a BUX indexel, hiszen a MOL papírok adják a BUX kosár majdnem harmadát. A vizsgálat eredménye egy -44,83-as kovariancia érték és egy -0,49-es korrelációs együttható. Látható, hogy ez valamivel gyengébb kapcsolatot mutat, mint a BUX index köszönhetıen annak, hogy BUX kosárban szereplı más papírok másképp mozogtak a vizsgált idıszakban. Az együttmozgás és az ellentétes irányú mozgás ugyanazokban az idıszakokban következett be, amely idıszakokban a BUX index is hasonlóképpen mozgott. Figyelembe kell venni, hogy a MOL nagyon jelentıs érdekeltségekkel rendelkezik külföldön is, így a hazai infláció alakulása a cég hazai részeit érinti. Mivel Magyarország energiahordozókból behozatalra szorul, ezért a MOL tevékenysége importot növelı hatású, ami az elméletek szerint csökkentheti az inflációt (az export csökkenése mellett), ez azonban nem igazolható a vizsgálatból.

_______________________________________________________________________________________ 34

6.2.3 A fogyasztói árindex és az MTELEKOM árfolyamának kapcsolata

A fogyasztói árindex és az MTELEKOM 250

112,0

108,0 150

106,0 104,0

100

102,0 50



110,0 200

100,0

MTELEKOM

2006.10.01

2006.07.01

2006.04.01

2006.01.01

2005.10.01

2005.07.01

2005.04.01

2005.01.01

2004.10.01

2004.07.01

2004.04.01

2004.01.01

2003.10.01

2003.07.01

2003.04.01

2003.01.01

2002.10.01

2002.07.01

2002.04.01

2002.01.01

2001.10.01

2001.07.01

2001.04.01

98,0 2001.01.01

0


21. ábra Az MTELEKOM bár a papírok árfolyamát tekintve ellentétes mozgást mutat a többihez képest az inflációval történı összehasonlítás során hasonlóan viselkedik. Ezt mutatja a -35,13-as kovariancia érték és a -0,74-es korrelációs együttható érték is. Pusztán a számokat nézve még erısebb a kapcsolat, aminek a magyarázata az, hogy bár az MTELEKOM-nak is vannak külföldi érdekeltségei döntıen mégis a magyar piacon tevékenykedik. Az együtt- és különmozgási idıszakok itt is egybeesnek a korábbiakkal. Külön kiemelendı, hogy az MTELEKOM közvetlenül a lakossági piacnak nyújt szolgáltatásokat, így közvetlenül érzi az inflációs mozgásokat is.

_______________________________________________________________________________________ 35

6.2.4 A fogyasztói árindex és az OTP árfolyamának kapcsolata

A fogyasztói árindex és az OTP 250

112,0

108,0 150

106,0 104,0

100

102,0 50 100,0

OTP

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

98,0 2001.01.01

0



110,0 200


22. ábra Döntıen az OTP papírokra is ugyanaz a tendencia igaz, mint az elızıekre. A különbség a vizsgálat során kapott eredményekben is a kapcsolat erıssége azonos iránnyal. A kovariancia -18,21, a korrelációs együttható -0,25. Ez abból adódik, hogy az OTP nagyon erısen jelen van külföldön is, a vizsgált idıszakban folyamatosan növekedett ez a jelenlét. Mára már az OTP csoport az elvárt növekedést a külföldi érdekeltségeinek a növekedésébıl tudja biztosítani. Magasabb infláció esetén a bankszektorban nagyobb marzsokat lehet elérni, hiszen magasabb infláció általában magasabb betéti és hitelkamatokkal jár, magasabb betéti és hitelkamatok esetén egy magasabb marzsot sokkal könnyebben „el lehet rejteni”.

_______________________________________________________________________________________ 36

6.2.5 A fogyasztói árindex és a RICHTER árfolyamának kapcsolata

RICHTER


2006.10.01

2006.07.01

2006.04.01

2006.01.01

2005.10.01

2005.07.01

2005.04.01

2005.01.01

98,0 2004.10.01

0 2004.07.01

100,0

2004.04.01

20

2004.01.01

102,0

2003.10.01

40

2003.07.01

104,0

2003.04.01

60

2003.01.01

106,0

2002.10.01

80

2002.07.01

108,0

2002.04.01

100

2002.01.01

110,0

2001.10.01

120

2001.07.01

112,0

2001.04.01

140

2001.01.01


A fogyasztói árindex és a RICHTER


23. ábra A RICHTER vizsgálata esetén is hasonló következtetéseket tudunk levonni: a kapcsolat iránya és idıszakossága megegyezik az elızıekben ismertetettel, a kapcsolat erıssége különbözik. A kovariancia itt 20,55-re, a korrelációs együttható pedig -0,29-re adódott. A RICHTER esetében a gyengébb kapcsolatot az magyarázza, hogy nagy volumenben exportál többek között orosz piacra. Ugyanakkor már a vizsgált idıszakban elkezdıdött a cég külföldi gyártóbázisainak kiépítése, amely napjainkban is folytatódik. Figyelembe veendı, hogy a RICHTER piaca az orvosi készítmények piaca, amelynek a forgalma erısen rugalmatlan: növekvı árak esetén is adott a kereslet.

_______________________________________________________________________________________ 37

6.3 A munkanélküliségi ráta hatása A munkanélküliség és a munkanélküliségi ráta közvetve és közvetlenül érinti a vállalatokat. Közvetlenül akkor érinti ıket, amikor elbocsátanak vagy új munkaerıt alkalmaznak, közvetve, amikor a munkanélküliség hatással van valamire, amely viszont közvetlenül hat a vállalatokra, erre példa az infláció. A munkanélküliség növekedésének oka lehet az is, hogy munkaerı intenzívebb technológiákat alkalmaznak a vállalatok, amelye a versenyképességüket növeli, ez pedig lecsapódik a részvényárfolyamban. Mivel azonban a munkanélküliségi ráta országos mutató, ezért ez az összefüggés csak akkor igaz maradéktalanul, ha az ország összes vállalata munkaerı intenzívebb technológiákat vezet be a termelésében.

6.3.1 A munkanélküliségi ráta és a BUX index kapcsolata

A munkanélküliségi ráta és a BUX 30000

9,0

7,0

pont

20000

6,0 5,0

15000 4,0 10000

3,0 2,0

5000


8,0 25000

1,0

BUX

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

0,0 2000.01.01

0

Munkanélküliségi ráta

24. ábra A munkanélküliségi rátát és a BUX index összefüggéseit vizsgálva azt tapasztalhattam, hogy a vizsgált két paraméter együtt mozog. Ugyanezt támasztja alá a vizsgálat

_______________________________________________________________________________________ 38

eredménye: kovariancia 3594-es értéket, a korrelációs együttható pedig 0,88-at mutat. Érdemes figyelembe venni, hogy ebbıl az következik, hogy a munkanélküliség növekedésével a BUX index növekszik, azonban ez csak statisztikai egybeesés: merész lenne állítani, hogy a munkanélküliek tızsdéznek a kiesett fizetésüket pótlandó… A fenti eredményekbıl és a bevezetésben megfogalmazottakból azt a következtetést lehet levonni, hogy a tızsdei cégeknél munkaerı intenzívebb technológiákat vezettek be a vizsgált idıszakban. Ez természetesen közelítı jellegő állítás, hiszen nagyon sok paraméter befolyásolja a munkanélküliségi rátát. Figyelembe kell venni azt is, hogy a munkaerıpiac liberalizálódott, az Európai Unióhoz való csatlakozásunk után nemcsak a magyar állampolgárok számára vált könnyebbé az Európai Unión belüli munkavállalás, de az Európai Unió polgárai is könnyebben vállalhatnak munkát Magyarországon. Ez leginkább a munkaerı igényesebb ágazatokra igaz.

6.3.2 A munkanélküliségi ráta és a MOL árfolyamának kapcsolata

A munkanélküliségi ráta és a MOL 30000

9,0

7,0

HUF

20000

6,0 5,0

15000 4,0 10000

3,0 2,0

5000


8,0 25000

1,0

MOL

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

0,0 2000.01.01

0


25. ábra A MOL és a munkanélküliségi ráta kapcsolatát vizsgálva 4113,9-es kovarianciát és 0,86-os korrelációs együtthatót kaptam. Ez egy közepesen erıs kapcsolatot mutat, a

_______________________________________________________________________________________ 39

számérték alapján majdnem erıs kapcsolatról beszélhetünk. A munkanélküliségi rátával kapcsolatos vizsgálódásra is igaz, hogy csak a belföldi érdekeltségeket érinti. Ennek már van hatása a MOL-nál is, részletesebben az OTP-nél térek ki rá.

6.3.3 A munkanélküliségi ráta és az MTELEKOM árfolyamának kapcsolata

A munkanélküliségi ráta és az MTELEKOM 3000

9,0

7,0

HUF

2000

6,0 5,0

1500 4,0 1000

3,0 2,0

500


8,0 2500

1,0

MTELEKOM

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

0,0 2000.01.01

0


26. ábra A munkanélküliségi ráta és az MTELEKOM árfolyamának vizsgálatakor azt tapasztaltam, hogy annak ellenére, hogy a vizsgált idıszakban az MTELEKOM árfolyama ellentétesen mozgott az összes többi vizsgált papírral és a BUX indexel is itt megegyezik a kapcsolat iránya. Ezt fejezi ki a 38,93-as kovariancia érték és a 0,15-ös korrelációs együttható is. Itt láthatjuk, hogy a MOL-hoz és a BUX indexhez hasonlóan ez is pozitív, azonban a korábbiakkal összevetve azt látjuk, hogy sokkal gyengébb a kapcsolat.

_______________________________________________________________________________________ 40

6.3.4 A munkanélküliségi ráta és az OTP árfolyamának kapcsolata

OTP


2006.09.01

0,0 2006.05.01

0 2006.01.01

1,0

2005.09.01

1000

2005.05.01

2,0

2005.01.01

2000

2004.09.01

3,0

2004.05.01

3000

2004.01.01

4,0

2003.09.01

4000

2003.05.01

5,0

2003.01.01

5000

2002.09.01

6,0

2002.05.01

6000

2002.01.01

7,0

2001.09.01

7000

2001.05.01

8,0

2001.01.01

8000

2000.09.01

9,0

2000.05.01

9000

2000.01.01

HUF

A munkanélküliségi ráta és az OTP


27. ábra Az OTP-re különösen igaz az az állítás, hogy az érdekeltségeinek egyre nagyobb része külföldön található. Ennek ellenére a statisztikai vizsgálat során 1324,9-es kovarianciát és 0,81-es korrelációs együtthatót találtam. Ez egy közepesen erısnél erısebb pozitív korrelációs kapcsolatot mutat a vizsgált mennyiségek között. Lehetne állítani, hogy a munkanélküliség növekedése növeli az inflációt, az infláció növekedésére a jegybanknak alapkamatot kell növelnie, az alapkamat növelése magasabb kamatkörnyezetet eredményez, amely magasabb kamatkörnyezetben a banki kamatmarzs magasabb lehet, ebbıl következıen javul a bankok eredménye, az eredmény javulása miatt pedig emelkedik a részvényárfolyam, azonban inkább statisztikai egybeesésnek nevezném ezt a szoros kapcsolatot.

_______________________________________________________________________________________ 41

6.3.5 A munkanélküliségi ráta és a RICHTER árfolyamának kapcsolata

50000

9,0

45000

8,0

40000

7,0

35000

6,0

HUF

30000

5,0

25000 4,0

20000

3,0

15000

RICHTER

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

0,0 2001.05.01

0 2001.01.01

1,0 2000.09.01

5000 2000.05.01

2,0

2000.01.01

10000


A munkanélküliségi ráta és az RICHTER


28. ábra A RICHTER esetében a munkanélküliségi ráta vizsgálata hasonló eredményeket hozott, mint az elızıekben vizsgált papíroknál: pozitív kapcsolat 5534,4-es kovarianciával és közepesnél erısebb pozitív kapcsolat 0,8-es korrelációs együtthatóval. A közepesnél erısebb kapcsolat valószínőleg itt is inkább statisztikai okokra vezethetı vissza, mint közvetlen gazdasági hatásra.

_______________________________________________________________________________________ 42

6.4 A folyó fizetési mérleg egyenlegének hatása A fizetési mérlegre és ezen belül a folyó fizetési mérlegre több elmélet vonatkozik. A monetáris megközelítés alapján a gazdasági növekedés pozitív hatást gyakorol a fizetési mérleg alakulására. Hagyományos megközelítés alapján a hazai valuta leértékelése a fizetési mérleg javulásához vezet. A két elmélet már a fizetési mérleg definíciójában is különbözik, erre terjedelmi okok miatt a dolgozatban nem térek ki. Figyelembe veszem azonban a folyó fizetési mérleg összetevıinek a 4.4 fejezetben bemutatott összefüggéseit is. (Bánfi – Sulyok-Pap, 1999., Madár – Schepp – Szabó – Szebellédi – Zeller , 2002.)

6.4.1 A folyó fizetési mérleg egyenlege és a BUX index kapcsolata

BUX

millió EUR

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

-2500 2004.05.01

0 2004.01.01

-2000

2003.09.01

5000

2003.05.01

-1500

2003.01.01

10000

2002.09.01

-1000

2002.05.01

15000

2002.01.01

-500

2001.09.01

20000

2001.05.01

0

2001.01.01

25000

2000.09.01

500

2000.05.01

30000

2000.01.01

pont

A folyó fizetési mérleg egyenlege és a BUX

Folyó fizetési mérleg egyenleg

29. ábra A folyó fizetési mérleg egyenlegét és a BUX indexet összevetve negatív kapcsolatot (a kovariancia -1 751 328), ezen belül pedig közepesen erıs negatív kapcsolatot figyelhetünk meg -0,78-as korrelációs együtthatóval. Külön érdemes kitérni a folyó fizetési mérleg negatív egyenlegénél tapasztalható BUX index növekedésre.

_______________________________________________________________________________________ 43

A fizetési mérleg egyenlegét és tendenciáját a jövedelmek trendje határozza meg, hiszen a jövedelmek módosítják a többi összetevı irányát is. Ezek alapján elmondható, hogy a BUX index a jövedelmek egyenlegével mutat közepesnél erısebb negatív kapcsolatot. A fentiek ellent mondanak a monetarista szemléletnek.

6.4.2 A folyó fizetési mérleg egyenlege és a MOL árfolyamának kapcsolata

MOL

millió EUR

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

-2500 2004.05.01

0 2004.01.01

-2000

2003.09.01

5000

2003.05.01

-1500

2003.01.01

10000

2002.09.01

-1000

2002.05.01

15000

2002.01.01

-500

2001.09.01

20000

2001.05.01

0

2001.01.01

25000

2000.09.01

500

2000.05.01

30000

2000.01.01

HUF

A folyó fizetési mérleg egyenlege és a MOL


30. ábra A MOL esetében a statisztikai mutatók 1 968 784,5-as kovarianciát és -0,78-es korrelációs együtthatót mutatnak. Ez azt jelenti, hogy az elıbb vizsgált BUX indexel megegyezı irányú és egyezı nagyságú a kapcsolat. A BUX indexnél kiemeltek itt is igazak: a jövedelmek negatív egyenleg és csökkenı trendje határozza meg itt is a kapcsolatot Ebben az esetben szintén azt találjuk, hogy a monetarista elmélet nem érvényesül.

_______________________________________________________________________________________ 44

6.4.3 A folyó fizetési mérleg egyenlege és az MTELEKOM árfolyamának kapcsolata

MTELEKOM

millió EUR

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

-2500 2004.05.01

0 2004.01.01

-2000

2003.09.01

500

2003.05.01

-1500

2003.01.01

1000

2002.09.01

-1000

2002.05.01

1500

2002.01.01

-500

2001.09.01

2000

2001.05.01

0

2001.01.01

2500

2000.09.01

500

2000.05.01

3000

2000.01.01

HUF

A folyó fizetési mérleg egyenlege és az MTELEKOM


31. ábra Az MTELEKOM részvények árfolyamát vizsgálva más értékeket lehet kapni: a kovariancia értéke 46 698,7, a korrelációs együttható pedig 0,23. Ez ellentétes irányú kapcsolatot mutat az elızıekhez képest. Itt érvényesül a monetarista szemlétet a statisztikai mutatók alapján. Mi lehet ennek az oka, mi a fı különbség? Az MTELEKOM árfolyama csökkent a vizsgált idıszakban a piaci liberalizáció miatt, ez lehet az egyik ok. A másik nagy különbség, hogy az MTELEKOM nagyobb részt hazai piacon nyújt szolgáltatásokat. Valószínősíthetı, hogy a csökkenı részvényárfolyamnak van nagyobb hatása a statisztikai mutatókra.

_______________________________________________________________________________________ 45

6.4.4 A folyó fizetési mérleg egyenlege és az OTP árfolyamának kapcsolata

A folyó fizetési mérleg egyenlege és az OTP 9000

500

8000 0 7000 -500

5000 -1000 4000 3000

millió EUR

HUF

6000

-1500

2000 -2000 1000

OTP

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

-2500 2000.01.01

0


32. ábra Az OTP esetén visszatérünk azokhoz a statisztikai mutatókhoz, amelyek a BUX indexet és a MOL papírokat jellemezték. Ez ebben az esetben -777 661,74-es kovarianciát és -0,84-es korrelációs együtthatót jelent. Ez egy szoros negatív kapcsolatot jelent. Az OTP esetében szintén nem érvényesül a monetarista szemlélet.

_______________________________________________________________________________________ 46

6.4.5 A folyó fizetési mérleg egyenlege és a RICHTER árfolyamának kapcsolata

A folyó fizetési mérleg egyenlege és a RICHTER 50000

500

45000 0

40000 35000

HUF

25000

-1000

20000

millió EUR

-500

30000

-1500

15000 10000

-2000

5000

RICHTER

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

-2500 2000.01.01

0


33. ábra A RICHTER esetében -2 560 459 kovariancia értéke, a korrelációs együttható pedig 0,67. Ez a BUX indexel, a MOL-al és az OTP-vel rokonságot mutat az irányt és az erısséget tekintve. Ebbıl az a következtetés vonható le, hogy ebben az esetben sem érvényesül a monetarista szemlélet.

_______________________________________________________________________________________ 47

6.5 A devizaárfolyam (EUR) hatása A devizaárfolyam változása nagyban érintheti és érinti az összes olyan vállalatot, amelynek külpiaci kapcsolatai vannak. Amint azt a bemutató részben lehetett látni, a vizsgált cégek közül mindegyik rendelkezik külföldi leánycégekkel, így mindegyik esetében érdemes ezt is vizsgálni. A devizaárfolyam szempontjából egyik nagy csoportosítási lehetıség az exportorientált és az importorientált cégeké. A gyenge deviza rossz az exportıröknek és jó az importıröknek, az erıs deviza fordítva: pozitív hozadéka van az exportırök számára és negatív az importırök részére. Ezért a lenti fejezetekben az lesz az egyik fı szempont, hogy exportır vagy inkább importır a vizsgált vállalat. Mind az exportıröknél, mind az importıröknél feltétel, hogy a fı kereskedelmi partnereivel való elszámolás devizáját vizsgáljuk. Ez a RICHTER esetében az orosz piacokat tekintve a dollár, azonban terjedelmi keretek miatt nincs lehetıségem ezt is vizsgálni, így a RICHTER esetében is az eurót fogom alapul venni. Minden vizsgált vállalat esetében igaz lesz az, hogy míg a részvényárfolyamok trendje vagy csökkenı vagy növekvı a devizaárfolyam fluktuál. (Bánfi – Sulyok-Pap, 1999.)

_______________________________________________________________________________________ 48

6.5.1 A devizaárfolyam (EUR) és a BUX index kapcsolata

A devizaárfolyam (EUR) és a BUX 30000

290,00 280,00

25000

pont

20000

260,00

15000

250,00 240,00

10000

HUF/EUR

270,00

230,00 5000

220,00

BUX

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

210,00 2000.01.01

0

Idıszaki átlagos devizaárfolyam (EUR)

34. ábra A BUX és az euró árfolyamát vizsgálva nagyon gyenge pozitív kapcsolatot találtam köztük, amelyet a 10 538-ös kovariancia és a 0,2-es korrelációs együttható ír le. Ez azt jelenti, hogy statisztikai kapcsolat nem mutatható ki közöttük. Ennek indoka, hogy amíg a BUX index esetében egy folyamatos emelkedés tapasztalható, az euró árfolyama folyamatosan ingadozik. 2004 végétıl kezdıdıen együtt mozog a BUX index és az euró árfolyama. Erre az idıszakra valószínőleg erısebb kapcsolatot lehetne kimutatni.

_______________________________________________________________________________________ 49

6.5.2 A devizaárfolyam (EUR) és a MOL árfolyamának kapcsolata

A devizaárfolyam (EUR) és a MOL 30000

290,00 280,00

25000

HUF

20000

260,00

15000

250,00 240,00

10000

HUF/EUR

270,00

230,00 5000

220,00

MOL

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

210,00 2000.01.01

0


35. ábra A MOL és az euró kapcsolatának vizsgálatakor 10 385,77-es kovariancia értéket és 0,2-es korrelációs együtthatót lehet találni. Ez egy gyenge pozitív kapcsolatnak felel meg, viszont itt is igaz a 2004 év végétıl kezdıdı együttmozgás. A MOL papírjaira több oldalról hat a devizaárfolyam módosulása. Egyfelıl a MOL importır az energiahordozók területén, itt azonban az orosz cégekkel szemben dollárelszámolás van érvényben. Ez azt jelenti, hogy a MOL számára az erıs deviza a jó deviza. A fentiek mellett a MOL külföldi érdekeltségekkel is rendelkezik. Ez fontos lehet akkor, ha a külföldi nyereséget akarják hazautalni és itthon forintosítani.

_______________________________________________________________________________________ 50

6.5.3 A devizaárfolyam (EUR) és az MTELEKOM árfolyamának kapcsolata

A devizaárfolyam (EUR) és az MTELEKOM 3000

290,00 280,00

2500

HUF

260,00

1500

250,00 240,00

1000

HUF/EUR

270,00 2000

230,00 500

220,00

MTELEKOM

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

210,00 2000.01.01

0


36. ábra Az MTELEKOM esetében gyenge kapcsolatot találtam: 746,39-es kovariancia értékkel és 0,22-es korrelációs együtthatós értékkel. Az MTELEKOM bár vannak külföldi érdekeltségei, fıképp hazai piacon szolgáltat, ezért nem lehet a fent vázolt exportırimportır összefüggésben vizsgálni. Az MTELEKOM esetében a devizaárfolyam inkább a külföldi devizában felvett hitelek esetén értelmezhetı.

_______________________________________________________________________________________ 51

6.5.4 A devizaárfolyam (EUR) és az OTP árfolyamának kapcsolata

A devizaárfolyam (EUR) és az OTP 9000

290,00

8000

280,00

7000

HUF

260,00

5000 250,00 4000

HUF/EUR

270,00

6000

240,00

3000

230,00

2000

OTP

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

210,00 2000.09.01

0 2000.05.01

220,00

2000.01.01

1000


37. ábra Az OTP esetében azt találjuk, hogy 666,18-as kovariancia érték 0,03-as korrelációs együtthatóval párosul. Errıl az értékrıl mondható az, hogy gyakorlatilag nincs kapcsolat az OTP részvényárfolyama és az euró árfolyama között. Ez statisztikailag igaz, azonban az OTP-t mint pénz- és hitelintézetet közvetlenül érinti az euró árfolyamának változása. Különösen igaz ez arra az idıszakra, amikor már devizahiteleket is fel lehetett venni a hitelintézeteknél. Ezzel párhuzamosan az OTP-nek számos külföldi érdekeltsége van, bár igaz, hogy itt sem minden esetben az euró a használt deviza.

_______________________________________________________________________________________ 52

6.5.5 A devizaárfolyam (EUR) és a RICHTER árfolyamának kapcsolata

A devizaárfolyam (EUR) és a RICHTER 290,00

50000 45000

280,00

40000 270,00 30000

260,00

25000

250,00

20000

240,00

HUF/EUR

HUF

35000

15000 230,00 10000 220,00

5000

RICHTER

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

210,00 2000.01.01

0


38. ábra A RICHTER bevételeinek nagy része külföldrıl származik, fıképp az orosz piacról. Ennek ellenére terjedelmi okok miatt itt az euróval való összefüggést vizsgálom. Ennek az eredménye pedig 31 322,14-es kovariancia és 0,35-ös korrelációs együttható érték. Ez azt jelenti, hogy az euró erısödésére a RICHTER emelkedéssel reagál, ami megfelel az exportırökrıl alkotott elméletnek. Az összefüggés gyenge vagy maximum gyenge közepes, ami azt mutatja, hogy nem csupán ez határozza meg a RICHTER árfolyamát.

_______________________________________________________________________________________ 53

6.6 A jegybanki alapkamat hatása A jegybanki alapkamat a jegybankok monetáris eszköztárába tartozik, definícióját 4.6 fejezetben láthattuk. Több üzenete is van az MNB kamatemelésének, csökkentésének vagy változatlanul hagyásának: egyrészt a jegybank várakozását mutatja a változások tekintetében, másrészt rediszkont-kamatlábként is funkcionál. Különös fontossága lesz ennek a hitelintézeteknél, ott a magasabb kamatszint – összhangban a magasabb jegybanki alapkamattal – magasabb kamatmarzsot tesz lehetıvé. A jegybanki alapkamat meghatározza a betéti- és hitelkamatokat is, ezért az alapkamat emelése a hitelt felvevıknél kamatkiadások növekedésével járhat. Ez viszont is igaz: csökkenı kamatkörnyezetben a vállalatok olcsóbban jutnak hitelhez a további növekedés biztosításához. Természetesen az itt leírtak csak akkor érvényesülnek tisztán, ha szigorúan az ország határán belül maradunk. A vizsgált vállaltok több-kevesebb mértékben külföldön is jelen vannak, arról nem is beszélve, hogy a pénz- és tıkepiac globalizáltságának köszönhetıen a magyar vállalatok (és magánszemélyek) már nem csak forintban tudnak hitelt felvenni. Külön megfontolandó, hogy a magasabb jegybanki alapkamatból származó magasabb kamatszint esetén használt magasabb betéti kamat sarkallja-e arra a befektetıket, hogy a tıkéjüket a tızsdérıl kivonva a kevésbé kockázatos befektetési forma felé forduljanak. Ennek fordítottja igaz a tızsdei társaságokra is: a befektetık magasabb kamatkörnyezetben ugyanolyan kockázati felár mellett magasabb nominálnövekedést várnak el. (Madár – Schepp – Szabó – Szebellédi – Zeller , 2002.) Az egyes papírokra gyakorolt hatásokat a következı fejezetekben fejtem ki részletesen.

_______________________________________________________________________________________ 54

6.6.1 A jegybanki alapkamat és a BUX index kapcsolata

A jegybanki alapkamat és a BUX 30000

16,00 14,00

25000

12,00 10,00

15000

8,00

%

pont

20000

6,00

10000

4,00 5000

2,00

BUX

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

0,00 2000.01.01

0

Jegybanki alapkamat

39. ábra A jegybanki alapkamat bizonyos ingadozásoktól eltekintve csökkenést mutat, míg a BUX index folyamatosan emelkedik. Ebbıl azt valószínősíthetjük, hogy valamilyen negatív kapcsolat fedethetı fel közöttük. A kovariancia -8024-es értéke ezt a negatív kapcsolatot támasztja alá a számításokkal. A korrelációs együttható -0,64-es értéke egy közepesen erıs negatív kapcsolatot mutat nekünk. A befektetık a betéti kamatokat vizsgálják, amelyek bár nincsenek szoros összefüggésben a jegybanki alapkamattal, de reagálnak az alapkamat változására. Minél kisebb a betéti kamat annál inkább a tızsde felé fordulhat a befektetık figyelme, hiszen a hozamelvárás adott: ha a biztonságosabb betétek nem hozzák a várt eredményeket a tıkét át kell csoportosítani a kockázatosabb, de nagyobb hozamokkal kecsegtetı tızsdére.

_______________________________________________________________________________________ 55

6.6.2 A jegybanki alapkamat és a MOL árfolyamának kapcsolata

A jegybanki alapkamat és a MOL 30000

16,00 14,00

25000

12,00 10,00

15000

8,00

%

HUF

20000

6,00

10000

4,00 5000

2,00

MOL

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

0,00 2000.01.01

0

Jegybanki alapkamat

40. ábra Ahogy azt már a korábbiakban „megszokhattuk” a MOL árfolyama szorosan együtt halad a BUX indexel, ezért az elemzés során is hasonló összefüggéseket találhatunk. Igaz ez a jegybanki alapkamattal kapcsolatos vizsgálódásokra is: a kovariancia -10 076,8, a korrelációs együttható -0,69. Ez egy közepesen erıs negatív kapcsolatot mutat és az elızıekben leírtaknak megfelelıen a korrelációs együttható értéke néhány századdal különbözik a BUX index esetén számolttól.

_______________________________________________________________________________________ 56

6.6.3 A jegybanki alapkamat és az MTELEKOM árfolyamának kapcsolata

A jegybanki alapkamat és az MTELEKOM 3000

16,00 14,00

2500

12,00 10,00

1500

8,00

%

HUF

2000

6,00

1000

4,00 500

2,00

MTELEKOM

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

2000.09.01

2000.05.01

0,00 2000.01.01

0

Jegybanki alapkamat

41. ábra Az

MTELEKOM

egy

csökkenı

kamatkörnyezetben

mutatott

be

csökkenı

részvényárfolyamot. Ebbıl az várható, hogy pozitív korrelációt és kovarianciát mérhetünk. Ez meg is felel a számítási eredményeknek: a kovariancia 281,6, a korrelációs együttható 0,35. Az MTELEKOM esetében itt is fontos, hogy ez az egyetlen papír, amely a vizsgált idıszakban rontott teljesítményén. Ez látszik a statisztikai elemzés során nyert eredményeken ebben az esetben is. Csökkenı kamatkörnyezetben az MTELEKOM-nak lehetısége lett volna arra, hogy olcsóbban jusson forráshoz, amelyet aztán a bıvülés finanszírozására tud fordítani, azonban ez az idıszak a piacvesztés idıszaka volt a távközlés liberalizálása miatt. Úgy tőnik, hogy az MTELEKOM nem tudta kihasználni a csökkenı kamatkörnyezetbıl adódó olcsóbb hitellehetıségeket az expanzióhoz.

_______________________________________________________________________________________ 57

6.6.4 A jegybanki alapkamat és az OTP árfolyamának kapcsolata

A jegybanki alapkamat és az OTP 9000

16,00

8000

14,00

7000

12,00 10,00

5000 8,00

%

HUF

6000

4000 6,00

3000

4,00

2000

OTP

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

0,00 2000.09.01

0 2000.05.01

2,00

2000.01.01

1000

Jegybanki alapkamat

42. ábra Az OTP az egyetlen pénzintézet a vizsgált vállaltok közül, így az OTP az, amelynek napi életét is közvetlenül befolyásolja a jegybanki alapkamat mértéke. Ennek megfelelıen legalább közepesen erıs kapcsolatot lehet feltételezni. Ezt igazolják a számítások: kovariancia -3283,7, a korrelációt együttható -0,65. Érdemes megjegyezni, hogy ez nem mutat sokkal erısebb kapcsolatot a BUX indexel és a MOL árfolyamával összevetve. Hasonlóképpen érdekes összefüggésre lehet bukkanni, ha az OTP-t a csökkenı kamatkörnyezetben vizsgálom: elvileg csökkennie kellene a kamatmarzsnak, amelynek a hatása az eredmény romlása lenne, amibıl egyenesen következhet a tızsdei gyengülés. Ennek azonban nyomát sem lehet találni. A valószínő magyarázat erre az, hogy az OTP egy nagyon erıteljes bıvülést hajtott végre külföldön, ahol az MNB által meghatározott forint jegybanki alapkamat már nem annyira döntést befolyásoló tényezı.

_______________________________________________________________________________________ 58

6.6.5 A jegybanki alapkamat és a RICHTER árfolyamának kapcsolata

A jegybanki alapkamat és a RICHTER 50000

16,00

45000

14,00

40000 12,00 30000

10,00

25000

8,00

20000

%

HUF

35000

6,00

15000 4,00 10000

RICHTER

2006.09.01

2006.05.01

2006.01.01

2005.09.01

2005.05.01

2005.01.01

2004.09.01

2004.05.01

2004.01.01

2003.09.01

2003.05.01

2003.01.01

2002.09.01

2002.05.01

2002.01.01

2001.09.01

2001.05.01

2001.01.01

0,00 2000.09.01

0 2000.05.01

2,00

2000.01.01

5000

Jegybanki alapkamat

43. ábra

A RICHTER a vizsgált idıszakban szintén növelte papírjának értékét, így itt is egy negatív kapcsolatot várunk. A várakozást alátámasztja a -12 243,2 mint kovariancia és a 0,57 korrelációs együttható. Mire lehet ebbıl következtetni? Valószínőleg a RICHTER kihasználta a hitelkamatok csökkenését és ebbıl olcsóbban tudta finanszírozni a terjeszkedését. A jó eredmények hatására a befektetık azzal reagáltak, hogy hajlandóak voltak többet fizetni a RICHTER papírokért, így annak árfolyama emelkedett. A RICHTER is beleillik az ebben a fejezetben taglalt sorba: negatív, közepesen erıs kapcsolatot mutat a jegybanki alapkamattal hasonlóan az összes olyan vállalathoz, amelynek emelkedett az árfolyama a vizsgált idıszakban.

_______________________________________________________________________________________ 59

7. Összefoglalás A vizsgálat során kapott kovariancia és korrelációs együttható értékeket az alábbi táblázatok foglalják össze: Kovariancia: Bruttó hazai termék (GDP) volumenindexe Fogyasztói árindex Munkanélküliségi ráta Folyó fizetési mérleg egyenleg Idıszaki átlagos devizaárfolyam Jegybanki alapkamat

BUX MOL MTELEKOM OTP RICHTER 1,23620612 0,567432938 0,046623376 2,431778342 4,109988962 -37,04042267 -44,83852558 -35,12561473 -18,21278565 -20,54780583 3594,098504 4113,907568 38,9273433 1324,860933 5534,392805 -1751328,981 -1968784,502 46698,43925 -777661,1756 -2560458,99 10385,7726 10827,83304 746,3884687 666,1842304 31322,14781 -8024,458853 -10076,80804 281,6359481 -3283,683014 -12243,16029

2. Táblázat

A fenti táblázat színeinek jelentése:

o piros: negatív irányú kapcsolat, o zöld: pozitív irányú kapcsolat.

Korreláció: Bruttó hazai termék (GDP) volumenindexe Fogyasztói árindex Munkanélküliségi ráta Folyó fizetési mérleg egyenleg Idıszaki átlagos devizaárfolyam Jegybanki alapkamat

BUX MOL MTELEKOM OTP RICHTER 0,081391476 0,023316546 0,003909069 0,133028854 0,253993351 -0,597523698 -0,492107238 -0,744238642 -0,246753127 -0,292652784 0,884627754 0,863451107 0,150738922 0,812779939 0,799344903 -0,779107354 -0,783697697 0,226561025 -0,843276746 -0,670299213 0,197319134 0,17542221 0,223097841 0,031546911 0,349201075 -0,640158929 -0,68550034 0,353476215 -0,652928126 -0,57313804

3. Táblázat

A fenti táblázat színeinek jelentése:

o piros: -0,5 és 0,5 közötti gyenge korreláció, o zöld: -0,5-nél kisebb vagy 0,5-nél nagyobb korrelációs együttható, közepesen erıs vagy erıs kapcsolat.

Mind

a

kapott

statisztikai

mutatók

értékeibıl,

mind

pedig

pusztán

az

árfolyammozgásokat vizsgálva az MTELEKOM az a részvény, amely eltérı adatokat produkál. Az eltérés sor esetben nem csupán a kapcsolat szorosságában mutatkozik meg, hanem egyes esetekben (például a folyó fizetési mérleg egyenlegével vagy a jegybanki alapkamattal kapcsolatban vizsgálva) a kapcsolat irány is eltérı. Erre magyarázat az, hogy a vizsgált idıszakban az MTELEKOM részvényárfolyam csökkent, a többi papíré nıtt. Ennek hátterében az áll, hogy a távközlési piaci liberalizációval párhuzamosan a társaság piacot veszített, csökkent az árbevétel és ennek hatása látszik a részvényárfolyamon is. A

_______________________________________________________________________________________ 60

külföldi terjeszkedés ezt a tendenciát nem tudta megfordítani. A többi papír és a BUX index esetenként eltérı mértékben, de hasonló irányú kapcsolatot mutatott. A GDP-vel való kapcsolatot vizsgálva azok az eredmények adódtak, hogy nincs vagy nagyon gyenge statisztikai kapcsolat mutatható ki a GDP és a tızsdei papírok között. Ez az eredmény meglepı annak tükrében, hogy az ország legnagyobb vállalatairól van szó, így elemzésem elején szorosabb kapcsolatot vártam. Erre a magyarázat lehet az, hogy több cég külföldi piacokon is nagyon aktívan jelen van, ez az árbevételük és teljesítményük viszont nem jelenik meg a GDP-ben. A statisztikailag gyenge kapcsolatot magyarázza az, hogy ebben az esetben volumenindexeket hasonlítottam össze, amelyekben az egyes hónapok változásai között nagy a különbség, nem egyenletes a növekedés vagy a csökkenés. Különösen igaz ez a tızsdei papírokra, hiszen amíg a GDP esetében a volumenindex 104% körül mozog, addig a részvények esetében nem ritka a 180%-os vagy a 215%-os változás sem. Így statisztikailag jól magyarázható a kapcsolat hiány: a DGP volumenindexét konstanstank tekinthetjük a részvények nagyon drasztikus változása mellett. Az alábbi grafikonon a szemléltetés kedvéért ugyanazt a léptéket alkalmaztam mind a GDP, mind a BUX index esetére: A GDP és a BUX


200 180 160 140 120 100 80 60 40 20

BUX

2006.09.01

2006.03.01

2005.09.01

2005.03.01

2004.09.01

2004.03.01

2003.09.01

2003.03.01

2002.09.01

2002.03.01

2001.09.01

2001.03.01

0


44. ábra

_______________________________________________________________________________________ 61

A fenti grafikont nézve már egyértelmő a statisztikai kapcsolat hiánya, viszont a részletes elemzés során bemutatott grafikonról látszik, hogy mégiscsak van együttmozgás, még ha a mozgások léptéke teljesen különbözı is. A fogyasztói árindexnél mindegyik részvény és a BUX index is hasonló irányú kapcsolatot mutat hasonló közepes vagy közepesnél gyengébb szorosság mellett. Ennek az a magyarázata, hogy a BUX index és a papírok is azonosan mozogtak: Az értékpapírok volumenindexe


300 250 200 150 100 50

BUX

MOL

MTELEKOM

OTP

2006.10.01

2006.07.01

2006.04.01

2006.01.01

2005.10.01

2005.07.01

2005.04.01

2005.01.01

2004.10.01

2004.07.01

2004.04.01

2004.01.01

2003.10.01

2003.07.01

2003.04.01

2003.01.01

2002.10.01

2002.07.01

2002.04.01

2002.01.01

2001.10.01

2001.07.01

2001.04.01

2001.01.01

0

RICHTER

45. ábra A fogyasztói árindex esetében az is látható, hogy vannak olyan idıszakok, amikor a két volumenindex együtt mozog, és vannak olyan idıszakok, amikor egymással ellentétes irányba indulnak el. A munkanélküliségi rátával kapcsolatban megállapítható, hogy az MTELEKOM-ot leszámítva szoros kapcsolat mutatható ki. Az MTELEKOM esetében itt jelentkezik elıször a többi papírral ellentétes irányú árfolyammozgás, hiszen a korábbi eredmények a volumenindexeket hasonlították össze. A kapcsolat szorosságának értékelésekor azt láttuk, hogy növekvı munkanélküliség mellett nı a papírok árfolyama. Ahogy azt már említettem ez megállapítás inkább statisztikai, hacsak nem tekintjük úgy, hogy mind a vizsgált tızsdei társaságokban, mind az ország egészében intenzívebbé vált a munkaerı használata, azaz kevesebb munkaerıvel lehet jobb gazdasági teljesítményt elérni. Erre utaló információkat azonban nem találtam a vizsgált idıszakból. A folyó fizetési mérleg egyenlegének hatásvizsgálatánál a monetarista szemléletnek való megfelelıséget vizsgáltam elsı sorban. A vizsgálat eredménye az lett, hogy az MTELEKOM részvényeket leszámítva nem felelnek meg a monetarista szemléletnek. Ez _______________________________________________________________________________________ 62

látszik abból is, hogy a fenti papírt leszámítva mindegyik közepesen erıs negatív korrelációt mutat, az MTELEKOM viszont gyenge pozitívot. Itt kiemelendı, hogy a folyó fizetési mérleg egyenlegének a tendenciáját a jövedelmek egyenlege határozza meg. Figyelembe kell venni azt is, hogy a vizsgált vállaltok mekkora külföldi érdekeltséggel rendelkeznek, hiszen a külföldi leányok és a hazai rész között van tıkeáramlás, ki- és visszautalások, árumozgás. Az elemzés itt is a valós értékek figyelembe vételével készült, nem volumenindex alapján. Az idıszakos jegybanki devizaárfolyam esetében az euró volt a választott deviza. A választás oka, hogy Európában ez a fı fizetési eszköz, de világviszonylatban is növekszik a jelentıssége. Egyedül a RICHTER esetében jelentısebb a dollárelszámolás, ennek vizsgálatától azonban a dolgozatban eltekintettem. Az összes vizsgált vállalat és a BUX index esetében is gyenge pozitív korreláció tapasztalható. A devizaárfolyam fontos szerepet játszik külföldi hitelfelvételek esetében, továbbá a már említett külföldi leányvállalatok teljesítményének konszolidálásakor is nagy hatása lehet az eredményre. Külön megemlítendı az OTP, mint az egyetlen pénzintézet, hiszen itt a fıtevékenységhez köthetı. A jegybanki alapkamat esetében a közepesen erıs negatív korrelációt egyedül az MTELEKOM „nem teljesíti” a már korábban taglalt okokból kifolyólag. Itt is kiemelendı az OTP, amelynél a jegybanki alapkamat a devizaárfolyamhoz hasonlóan a fıtevékenységhez kötıdik és ennek nagysága befolyással bír a kamatmarzsra, ezen keresztül az eredményre, ezen keresztül pedig a részvényárfolyamra. A többi vállalat számára ez fıképp magyarországi hitelfelvétel esetén lehet fontos tényezı. Kérdés, hogy a már-már „multiknak” számító hazai nagyvállalatok mennyire vesznek fel itthon hotelt forintban, hiszen arák itthon, akár külföldön devizában olcsóbban lehet hitelhez jutni. Mivel pedig a bevételeik egy része is külföldi devizában képzıdik nem vétenek a „szabály” ellen: abban a devizában érdemes eladósodni, amely devizában a bevételek keletkeznek - kivédendı az árfolyamkockázatot.

_______________________________________________________________________________________ 63

8. Befejezés A

szakdolgozat

a

mottóban

olvasható

„véletlen”

változót

próbálja

kicsit

kiszámíthatóbbá tenni. A dolgozat eredményei – megfelelıen az elızetes várakozásoknak – nem teszik képletszerően kiszámíthatóvá a jövıbeli árfolyamokat, de egyes részei megfontolást érdemelnek egy befektetési stratégia kialakításakor. Ezek közé tartozik a munkanélküliségi ráta vizsgálatakor levont következtetés, amely leginkább statisztikai „igazságokat” hordoz, de ha kielégítıen mőködik a gyakorlatban használható lehet. Komolyabb háttérrel rendelkezik a folyó fizetési mérleg egyenlegével és a jegybanki alapkamattal mutatott összefüggés, amelyeknek már közgazdasági hátterük is van. A magyar gazdaság jövıbeli teljesítményére mindig léteznek célok, illetve gazdasági kutatóintézetek, hivatalok által készített prognózisok. A prognózisokat és a kapott eredményeket figyelembe véve elképzelhetı, hogy egy befektetési stratégia finomítását is meg lehet oldani. Természetesen a részvényárfolyamok alakulását ezernyi már tényezı is befolyásolja, sıt lehetséges, hogy bizonyos tényezık sokkal nagyobb hatással bírnak velük szemben, mint az itt vizsgáltak. Amint a bevezetésben említettem Magyarország egy kis, nyitott gazdaságú ország, ezért a külföldi hatások erısen érezhetıek a Tızsdén is. Itt nem csak a nagy válságokra gondolok (1998-as orosz válság, 2001-es terrorizmus miatti gazdasági visszaesés, a 2007-es hitelpiaci válság, a talán épp kezdıdı élelmiszeripari válság), hanem a napi események is. Érdemes lehet megvizsgálni hasonló módszerrel az összefüggéseket, kapcsolatokat a New-York-i, frankfurti, shanghai indexekkel, mennyi idıvel késıbb jelentkeznek nálunk ugyanazok a hatások és így tovább. Ez az elemzés azonban nem része ennek a dolgozatnak. A „véletlen” változó pontossá tételét nem oldotta meg a szakdolgozat. Bár az is igaz, hogy egy ilyen esetleges megoldás rengeteg pénzzel és legalább egy Nobel-díjjal jár az elmélet megalkotójának, de magával hozza a tızsdei kereskedés és profitszerzés összeomlását: ha van rá képlet és mindenki tudja oda a „játék öröme”.

_______________________________________________________________________________________ 64

9. Irodalomjegyzék 1.

Bánfi Tamás – Sulyok-Pap Márta: Pénzügytan I. II., Tanszék Kft., Budapest, 1999., 267 old., 256 old.

2.

A Budapesti Értéktızsde Részvénytársaság Kézikönyve a Budapesti Értéktızsde Részvényindexérıl (BUX), 2007.

3.

Fejes Endre – Dr. Fenyves Ferenc – Zibolen Erzsébet: Statisztika II., Külkereskedelmi Fıiskola, Budapest, 1999., 133 old.

4.

Ferenczi Barnabás – Jakab M. Zoltán: Kézikönyv a magyar gazdasági adatok használatához, Magyar Nemzeti Bank, Budapest, 1.1 verzió, 2002

5.

dr. Madár Péter – dr. Schepp Zoltán – dr. Szabó Zoltán – dr. Szebellédi István – ifj. dr. Zeller Gyula: Pénzügyek alapjai, UNIÓ Lap- és Könyvkiadó Kereskedelmi Kft., Budapest, 2002., 639 old.

6.

Magyar Nemzeti Bank Statisztikai Fıosztály: Magyarország fizetésimérlegstatisztikái, 2006.

7.

http://www.bet.hu/topmenu/tozsde/bemutatkozas

8.

http://www.bet.hu/magyar_egyeb/charts/historical_graph

9.

http://www.bet.hu/magyar_egyeb/dinportl/buxindexbasket

10. www.otp.hu

11. http://portal.ksh.hu/portal/page?_pageid=37,447530&_dad=portal&_schema=PORT AL

12. http://www.mnb.hu/engine.aspx?page=mnbhu_statisztikai_idosorok _______________________________________________________________________________________ 65

13. http://www.mnb.hu/engine.aspx?page=napiarfolyamok

14. http://www.mnb.hu/engine.aspx?page=mnbhu_statisztikak&ContentID=2516

15. www.mol.hu

16. www.mtelekom.hu

17. http://www1.pm.gov.hu/

18. www.richter.hu

_______________________________________________________________________________________ 66

BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA KÜLKERESKEDELMI FİISKOLAI KAR. Külgazdasági szak UD Levelezı tagozat Tızsde-nemzetközi pénzintézetek szakirány

Recommend Documents