Эксперимент, уточняющий понятие «слабая корреляция рыночных цен акций»

В статье представлены результаты эксперимента, продемонстрировавшего существование взаимозависимости изменения случайных величин – рыночных цен акций публичных компаний – с близкой к нулю корреляцией. Для эксперимента были выбраны три пары российских публичных акционерных обществ с положительным, отрицательным и близким к нулю коэффициентами корреляции изменения рыночных цен акций за 24 месяца – с 1 сентября 2023 по 1 августа 2025 г. Взаимозависимость изменения цен акций сохранилась при значении коэффициента корреляции цен близком к нулю. Результаты эксперимента могут заинтересовать квалифицированных инвесторов, поэтому они выносятся на междисциплинарное обсуждение.

1. Биланенко А. Н., Курляндский В. В., Нечаев С. И. Синтез концепций многомерного шкалирования, квантования и теории портфеля // Modern Economy Success. – 2024. – № 3. – С. 83–94.

2. Кузьмин А. В., Курляндский В. В. Прогнозирование динамики стоимости крупных пакетов акций, выбираемых для долгосрочного инвестирования, в условиях существования глобальных субрынков акций, функционирующих в режиме DARK POOL // Вестник МГПУ. Серия «Экономические науки». – 2024. – № 2 (40). – С. 90–98.

3. Курляндский В. В., Жданов А. В. Визуализация изменения долей целого в экономических исследованиях с использованием многомерного шкалирования // Экономический вестник. – 2024. – Т. 3. – № 2. – С. 71–81.

4. Курляндский В. В., Зайцев А. А. Многомерное шкалирование в анализе временной структуры бескупонной доходности государственных ценных бумаг // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2025. – Т. 18. – № 1. – С. 21–29.

5. Fama E. F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // The Journal of Finance. – 1970. – Vol. 25. – N 2. – P. 383-417.

6. Torgerson W. S. Multidimensional Scaling: I. Theory and Method // Psychometrika. – 1952. – N 17. – P. 401–419.

7. Urpa L. M., Anders S. Concentrated Multidimensional Scaling: Interactive Visualization for Exploring High Dimensional Data // BMC Bioinformatics. – 2019. – N 20. – P. 221.