ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СТАТИСТИКА РЫНКА ЦЕННЫХ БУМАГ.

1.2. Информационное обеспечение процесса статистического изучения рынка ценных бумаг.

1.3. Система основных статистических показателей фондового рынка.

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ФОНДОВОГО РЫНКА РОССИИ.

2.1. Российская практика фондового рынка.

2.2. Состояние российского фондового рынка в 2002 г.

ГЛАВА 3. КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РЫНКА ЦЕННЫХ БУМАГ РОССИИ.

3.1. Специфика прогнозирования развития российского фондового рынка.

3.2. Первичная обработка информации, используемой для прогнозирования.

3.3. Использование методов множественной регрессии и компонентного анализа для прогнозирования.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистический анализ и прогнозирование развития фондового рынка России»

Одной из важнейших особенностей развития глобальной экономики в начале XXI века стало возрастание роли фондового рынка, который приобрел ведущее значение в системе финансовых рынков. В настоящее время в ценных бумагах воплощена большая часть финансовых активов развитых стран мира.

Показатели фондового рынка привлекают к себе постоянное внимание деловых кругов, а в моменты биржевых кризисов становятся объектом всеобщего интереса. Это обусловлено функциями фондового рынка в современной экономике. Рынки ценных бумаг являются одним из ключевых механизмов привлечения денежных ресурсов на цели инвестиций, модернизации экономики, стимулирования роста производства. Вместе с тем, мировые рынки ценных бумаг, как показывает опыт многих десятилетий, могут быть источниками масштабной финансовой нестабильности, макроэкономических рисков и социальных потрясений. Особенно проблемными являются формирующиеся фондовые рынки, к числу которых принадлежит российский, являвшийся в 90-е годы при незначительных масштабах одним из самых рискованных фондовых рынков мира.

В современной России в связи с ее включением в систему мирового финансового рынка, присвоением стране международного кредитного рейтинга, размещением транша еврооблигаций, котировкой американских депозитарных расписок на российские акции на зарубежных биржах появилась острая необходимость цивилизованного подхода к изучению различных сегментов фондового рынка. Необходимо заметить, что в связи с существующими тенденциями снижения отношения доходность/риск при операциях на российском рынке ценных бумаг, неразвитостью инфраструктуры и недостаточной ликвидностью этого рынка многим инвесторам придется ориентироваться на развитые мировые фондовые рынки. Чтобы успешно функционировать в данной ситуации, они должны использовать различные методы инвестиционного менеджмента, одной из основных задач которого является прогнозирование изменений курсов ценных бумаг и других рыночных активов, а также развития фондового рынка в целом.

Методы прогнозирования применяются в различных областях человеческой деятельности, когда по имеющейся информации требуется предсказать (оценить) некоторую стохастически связанную с исходными данными величину, которую при этом невозможно измерить непосредственно. Применительно к участникам фондового рынка, занимающимся инвестиционной деятельностью, задача прогнозирования может быть сформулирована следующим образом: как определить направление и время, необходимые для совершения фондовой операции, чтобы осуществить ее с максимальной эффективностью (прибыльностью). Ответ на этот вопрос зависит от многих факторов (как макро-, так и микроэкономического характера), наблюдающихся в текущий момент времени, а также от развития ситуации на фондовом рынке в будущем.

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью совершенствования методологической основы статистики фондового рынка для получения более объективной и достоверной информации о динамике происходящих на нем процессов, создания взаимосогласованной системы статистических показателей, оценивающих состояние рынка ценных бумаг в целом, а также разработки новых методов прогнозирования, позволяющих более точно и надежно оценивать его будущее развитие.

Степень разработанности проблемы.

До 1990 г. отдельные аспекты проблем, связанных с фондовым рынком, затрагивались в работах экономистов-международников, занимавшихся изучением финансовых вопросов: Б.И. Алехина, А.В. Аникина, Э.Я. Брегеля, С.А. Былиняка, Т.Д. Валовой, B.C. Волынского,

A.И. Динкевича, И.С. Королева, JI.H. Красавиной, Б.Е. Ланина, Г.Г. Манохина,

B.М. Усоскина, М.А. Портного, Д.В. Смыслова, В.М. Соколинского, Г.П. Солюса, В.И. Суровцевой, В.В. Сущенко, Ю.С. Столярова, В.Н. Шенаева, Б.Г. Федорова, Л.И. Фрея, Е.С. Хесина, P.M. Энтова и других авторов. Тем не менее, можно констатировать, что фондовый рынок не был в центре внимания советских экономистов. За 1945-1990 гг. в СССР было опубликовано всего три специальные монографии по рынкам ценных бумаг /13/, /35/, /252/.

Коренная смена экономической системы и переход к рыночной модели экономики в России способствовали резкому росту интереса отечественных исследователей к проблематике фондового рынка. Этот интерес обусловлен, в первую очередь, появлением и бурным (до 1998 г.) развитием российского фондового рынка. В 90-е годы в России были изданы сотни книг и брошюр, посвященных ценным бумагам и фондовому рынку.

Вместе с тем, большая часть опубликованных работ либо посвящена какой-то одной проблеме (например, бухгалтерскому учету ценных бумаг, техническому анализу и т.п.) и носит сугубо прикладной характер, либо содержит описание конкретных финансовых инструментов (например, векселей, государственных ценных бумаг или производных ценных бумаг), либо является учебниками, рассчитанными на знакомство с базовыми понятиями рынка ценных бумаг, либо представляет собой переводы зарубежных, преимущественно американских, учебников по инвестициям и управлению портфелем ценных бумаг (многие из них носят фундаментальный характер и относятся к классике западной литературы, например, книги У. Шарпа, Дж. Ван Хорна, Р. Брейли и С. Майерса).

Различным аспектам фондового рынка посвящены книги и статьи Б.И. Алехина, А.И. Басова, И.Л. Бубнова, А.И. Буренина, В.А. Белова, Д.Ю. Будакова, О.В. Буклемишева,

A.П. Бычкова, В.А. Галанова, З.К. Голды, А.Д. Голубовича, И.А. Гусевой, В.Е. Грабарника, Ю.А. Данилова, В.И. Дегтяревой, И.В. Добашиной, С.И. Драчева, Е. Евстигнеева, Б.А. Жалнинского, Е.Ф. Жукова, О.А. Кандинской, А.А. Килячкова, А.В. Коланькова,

B.В. Коланькова, В.И. Колесникова, А.А. Козлова, О.И. Лаврушина, О.И. Мартыновой, Я.С. Мелкумова, В.Д. Миловидова, И.Н. Платоновой, А. Радыгина, А.В. Семенкова, Е.В. Семенковой, Ю.С. Сизова, А.Ю. Симановского, Е.Б. Соломатина, Е.С. Стояновой, В.И. Таранкова, В.А. Тарачева, B.C. Торкановского, Э.А. Уткина, Л.П. Хабаровой, Л.А. Чалдаевой, А.С. Чеснокова, Б.М. Ческидова, Е.В. Чирковой, А.А. Эрлих, А.А. Фельдмана, А.Б. Фельдмана и др.

В существующей в России литературе по фондовым рынкам последние рассматриваются, в первую очередь, с точки зрения инструментов, их видов и особенностей выпуска. При этом остается обойденным вопрос об их абсолютных и относительных масштабах, а также о количественной соразмерности с другими финансовыми рынками.

Зарубежные работы в большинстве случаев не содержат комплексного исследования проблем развития фондовых рынков, останавливаясь на отдельных аспектах, группах проблем или особенностях отдельных рынков. Наиболее глубокие исследования в рассматриваемой области были сосредоточены в 90-е годы в группе Всемирного банка (World Bank), Международного валютного фонда (IMF), Банка международных расчетов (BIS), в таких профессиональных ассоциациях, как Международная организация комиссий по ценным бумагам (IOSCO), Всемирная федерация бирж (WFE), во вновь созданных после кризиса конца 90-х годов международных структурах, решающих задачу создания новой мировой финансовой архитектуры. Известны публикации Р. Вишны, С. Дианкова, Ш. Каломириса, Ш. Киндельбергера, А. Левита, Р. Ла Порта, Р. Левин, Ф. Мишкина, Р. фон Розена, Дж. Сороса, Б. Тэйлора, П. Фишера, А. Шляйфера.

Вместе с тем, можно отметить, что ряд проблем статистической оценки структуры фондовых рынков и происходящих на них процессов в теоретическом и методологическом плане раскрыты недостаточно. Также можно говорить о неполной проработке вопросов математического моделирования и статистического прогнозирования на фондовом рынке.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является систематизация показателей и выявление их роли и аналитических возможностей при проведении статистического анализа тенденций развития фондового рынка России, а также последующее статистическое исследование структуры и процесса развития российского рынка ценных бумаг.

В соответствии с указанной целью в работе были поставлены и решены следующие задачи: определить основные источники информации о структуре и развитии отечественного фондового рынка; разработать классификационные признаки для статистических показателей фондового рынка, а также сформировать систему названных статистических показателей; проанализировать количественные характеристики мировых рынков акций, долговых ценных бумаг и производных финансовых инструментов, определить объемы, динамику мировых фондовых рынков и факторы, влияющие на их развитие; дать характеристику российского рынка ценных бумаг в сравнении с другими развитыми и формирующимися рынками, осуществить анализ итогов его развития; систематизировать процессы, происходящие на рынке ценных бумаг России, на базе статистического анализа данных 2002 г.; провести сравнительный анализ статистических прогнозных моделей динамики индекса российского рынка ценных бумаг.

Объект и предмет исследования.

Объектом исследования в данной работе является российский рынок ценных бумаг, рассматриваемый в сопоставлении с зарубежными развитыми и формирующимися фондовыми рынками.

Предметом исследования выступает количественная характеристика функционирования фондового рынка России, отдельных сегментов этого рынка, а также тенденций его развития.

Методология и методика исследования.

Методологическую и теоретическую основу диссертации составляют фундаментальные положения экономической теории, в первую очередь - теории функционирования финансовых рынков. Исследование основывалось на методологии системного анализа, дающей возможности раскрыть структуру и причинно-следственные связи внутри сложных социально-экономических систем, сформировать их модели и осуществить прогноз их развития. Широко использовались сравнительный анализ, метод аналогий, статистическая обработка массивов эмпирических данных для выявления причинно-следственных связей и тенденций в развитии фондовых рынков, экстраполяция тенденций, экспертный анализ. Решение конкретных проблем проводилось методами статистического анализа с использованием современных математических моделей.

Информационная база исследования.

В работе использована и систематизирована статистика ОЭСР, Международной федерации фондовых бирж, Банка международных расчетов, Международной финансовой корпорации, Международного валютного фонда, издания центральных банков и национальных статистических органов, отчеты ведущих зарубежных и российских биржевых и внебиржевых торговых систем, базы данных национальных органов регулирования рынка ценных бумаг, монографические исследования, различные справочные издания, материалы зарубежной и российской периодической печати, посвященные развитию фондового рынка. Значительная часть исходных документов получена из сети Интернет.

Для исследования внутренних аспектов организации российского рынка ценных бумаг использованы базы данных Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ), Российской торговой системы (РТС), Национальной ассоциации участников фондового рынка, Банка России, ФКЦБ России, Регионального отделения ФКЦБ по Центральному федеральному округу, Минфина РФ, Госкомстата РФ и др.

При практическом выполнении необходимых процедур подготовка исходных данных и их преобразования осуществлялись с помощью табличного процессора MS Excel (Microsoft, Corp.) и системы управления базами данных MS SQL Server (Microsoft, Corp.), a все выполняемые статистические расчеты проводились в среде пакета программ STATISTICA (StatSoft, Inc.).

Научная новизна работы.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в проведении статистической оценки и анализа процессов, происходящих на российском фондовом рынке, а также в прогнозировании его развития.

В частности, был осуществлен расчет статистических параметров российского рынка ценных бумаг, проведена их аналитическая интерпретация в сопоставлении с большой группой развитых и формирующихся рынков, и на этой основе дана системная характеристика основных проблем и диспропорций отечественного рынка.

На основе данных статистики за 2002 г. проведен анализ состояния рынка ценных бумаг России, позволивший выявить общие тенденции развития отечественного фондового рынка в указанный период.

Разработана методика построения краткосрочного прогноза индекса российского фондового рынка на основе методов множественной регрессии с использованием лаговых переменных и компонентного анализа. Данная методика была апробирована на данных об уровнях временных рядов значений различных финансовых показателей за 2000 - 2003 гт.

Практическая значимость работы.

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанные в диссертации теоретические положения и полученные результаты анализа и прогнозирования показателей статистики фондового рынка в России могут быть использованы органами исполнительной власти, регулирующими рынок ценных бумаг (ФКЦБ России, Банком России, Минфином РФ и др.), саморегулируемыми организациями (Национальной фондовой ассоциацией и др.), торговыми системами (ММВБ и РТС) и другими инфраструктурными институтами рынка, коммерческими банками и брокерско-дилерскими компаниями в их деятельности по расширению инвестиционного потенциала российского фондового рынка и снижению его рисков. Разработанная система статистических показателей, а также проведенный анализ фактических данных могут быть использованы в практической деятельности статистических органов, а также в учебном процессе по дисциплинам «Экономическая статистика», «Экономическая теория», «Финансовые рынки».

Апробация и внедрение результатов исследования.

Основные теоретические и методологические положения диссертации нашли отражение в статьях, опубликованных в сборниках научных трудов, обсуждались на межвузовских конференциях, использованы при рассмотрении отдельных тем по названным выше учебным дисциплинам.

Объем и структура диссертации.

Работа состоит из введения, трех основных глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Содержание работы изложено на 192 страницах. Цифровой и графический материал представлен в 29 таблицах и 39 рисунках. Работа насчитывает 5 приложений.

Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Дорохов, Евгений Владимирович

Заключение

В результате проведенного диссертационного исследования решены поставленные задачи и сформулированы следующие выводы:

1. При статистическом изучении структуры и развития фондового рынка можно опираться на следующие основные источники информации: а) проспекты эмиссии, отчетность эмитентов о выпуске ценных бумаг, а также их финансовую отчетность (бухгалтерский баланс, отчет о прибылях и убытках); б) статистические наблюдения и отчетность фондовых бирж (о курсах ценных бумаг, объемах оборота, количестве сделок и т.д.). Как было отмечено выше, современные фондовые биржи организуют торговлю ценными бумагами преимущественно с использованием компьютерных систем торговли. Соответственно, в этом случае при регистрации каждой сделки формируется первичная статистическая информация, которая затем группируется, сводится и распространяется биржами и информационными агентствами; в) статистические наблюдения и отчетность организованных систем внебиржевого оборота. Крупные системы внебиржевой торговли также опираются исключительно на автоматизированную технологию торгов, регистрации и распространения информации (Российская торговая система и т.п.); г) отчетность финансовых органов и центральных банков о состоянии государственного долга, статистические публикаций комиссий по ценным бумагам или иных государственных органов, регулирующих рынок ценных бумаг; д) статистические публикации ассоциаций профессиональных участников рынка ценных бумаг и институциональных инвесторов (например, Международной федерации фондовых бирж); е) публикации рейтинговых агентств; ж) статистические публикации международных организаций и финансовых институтов (Международной финансовой корпорации, Банка международных расчетов, МВФ, ОЭСР и др.).

В приведенном перечне можно выделить два основных класса источников, представляющих информацию, соответственно, на макро- и микроуровне. В совокупности они составляют систему раскрытия информации, без эффективного функционирования которой невозможно проведение качественной аналитической работы.

2. Комплексное статистическое изучение фондового рынка предполагает исследование характеристик ценных бумаг (их курсов, объемов, торгов, качества), а также деятельности участников рынка (эмитентов, инвесторов и т.д.), причем отдельно как по видам рынков ценных бумаг (биржевой и внебиржевой, первичный и вторичный), так и по видам самих ценных бумаг (акции, облигации и т.д.). Кроме того, для целей практического использования необходимо иметь возможность рассмотрения фондового рынка «по вертикали» (во всей его целостности в конкретный момент времени) и «по горизонтали» (в динамике).

В этой связи в статистике фондового рынка разработана система взаимосвязанных и взаимосогласованных статистических показателей, включающая следующие разделы: статистика объемов и структуры операций с ценными бумагами; статистика курсов ценных бумаг (ценовые показатели); статистика качества ценных бумаг и фондового рынка в целом; статистика фондовых индексов; статистика производных финансовых инструментов; статистика деятельности участников фондового рынка.

Особым разделом статистического изучения фондового рынка является оценка ценных бумаг и определение их доходности.

3. В условиях высокоразвитой рыночной экономики в ценных бумагах воплощена основная часть всех финансовых активов общества. В 2002 г. совокупный объем рынка акций и долговых ценных бумаг, исчисленный по величине капитализации и задолженности, составил астрономическую цифру в 72 трлн. долл., что более, чем в два раза превышает суммарный объем мирового ВВП и примерно в три раза - показатель денежной массы М2 (то есть наличные деньги и средства на счетах в банках). В США доля осязаемых активов в структуре активов населения и бесприбыльных организаций на протяжении нескольких десятилетий держится на уровне примерно одна треть, оставшиеся две трети приходятся на финансовые активы, из которых только 10-15% - депозиты в банках, а остальное - ценные бумаги в той или иной форме. В других государствах с развитыми рынками пропорции могут быть иными, однако все равно доля ценных бумаг очень высока. Иная картина сложилась на многих формирующихся рынках, к которым относятся развивающиеся страны и страны с переходной экономикой, где большая часть финансовых активов приходится на банковские депозиты или накопления наличной иностранной валюты.

4. Экспертная оценка для России показывает, что выпуск акций играл (с 1992 г. по конец 1998 г.) практически нулевую роль в инвестиционном процессе, поскольку эмиссий, сопровождающихся привлечением капитала предприятиями, в России практически не было.

Большая часть эмиссий после ваучерной приватизации 1992-1994 гг. была связана с переоценкой основных фондов предприятий. Эмиссия облигаций на внутреннем рынке осуществлялась до августа 1998 г. фактически (в экономически значимых объемах) только государственными органами всех уровней власти (федерального, субфедерального, муниципального), частные эмитенты успешно размещали свои облигации лишь на международном рынке, объем привлеченного таким образом капитала был очень мал. Что касается эмиссий облигаций правительством Российской Федерации, то их большая часть направлялась на покрытие текущего бюджетного дефицита и напрямую не была связана с инвестициями (хотя с инвестициями отчасти связаны еврооблигационные займы, размещенные субъектами России). Таким образом, рынок ценных бумаг в России в целом пока играл роль только в покрытии бюджетного дефицита и перераспределении собственности в процессе приватизации, а не в финансировании хозяйства.

5. Воссозданный в начале 90-х годов после многолетнего перерыва российский рынок ценных бумаг не выполнил в прошлое десятилетие свою основную функцию -перераспределение денежных ресурсов в реальный сектор на покрытие потребностей в инвестициях, формирование рыночной оценки бизнеса. Вместо этого сформировался очень небольшой, спекулятивный, с высокой долей иностранных краткосрочных инвесторов рынок, который был сверхконцентрирован в Москве и охватывал обращение ограниченной группы ценных бумаг. В 90-е годы свободное движение капиталов (либерализация иностранных инвестиций на рынке государственных ценных бумаг и преобладание оффшорных расчетов на рынке акций) при искусственно завышенной доходности финансовых активов и закрепленном валютном курсе рубля создавали широкие возможности для спекулятивных разогревов рынка и последующих крупных его падений. Олигополистическая структура рынка, его информационная асимметрия, сверхконцентрация на нескольких ценных бумагах определяли неизбежность манипулирования ценами. Рынок корпоративных ценных бумаг был полностью отделен от внутренних инвесторов, его движение полностью определялось внешними рынками и спросом спекулятивных иностранных инвесторов.

2001-2002 гг. были удачными и для российской экономики, и для рынка ценных бумаг (позитивная динамика при падении капитализации и объемов сделок на основных фондовых рынках мира). Однако эти годы хотя и улучшили, но не изменили кардинально ситуацию, в которой российский рынок ценных бумаг не соответствует размерам экономики, является относительно меньшим по размерам, чем рынки-конкуренты.

6. Из общих тенденций развития российского рынка ценных бумаг в 2002 г. можно отметить возросшую значимость корпоративного сегмента фондового рынка по сравнению с государственным. Сохранилась также общая тенденция к снижению доходности инструментов государственного (федерального и регионального) и корпоративного сегментов рынка облигаций при дальнейшем сокращении ценовых спрэдов между этими группами инструментов.

7. Наряду с проведенным статистическим анализом фондового рынка России, актуальной задачей при исследовании динамики происходящих на российском рынке ценных бумаг процессов является прогнозирование возможных будущих значений различных статистических показателей, и в частности, фондовых индексов.

При этом процесс построения прогнозных моделей для фондового рынка сложен и неоднозначен. Это связано с тем, что противоречивые силы, действующие на фондовом рынке, с трудом поддаются формализации. Построение моделей для современного российского рынка осложняется еще и спецификой периода переходной экономики, который переживает Россия. Это является объективной причиной, не позволяющей достичь удовлетворительной точности любых прогнозов. Если, например, на западных рынках аналитик, специализирующийся на корпоративных акциях, может использовать данные по тысячам эмитентов за десятки лет, то на российском рынке речь может идти лишь о десятках эмитентов и времени, ненамного превышающем 3-4 года. Кризис августа 1998 г. привел к такому падению ликвидности российского фондового рынка, что использование для прогнозов данных за период следующего после кризиса года представляется невозможным.

Одним из самых распространенных на практике статистических методов исследования развития процессов различного рода является метод, основанный на использовании корреляционного и регрессионного анализа, который предназначен для изучения возможных зависимостей, существующих между рядом характеристик процесса. При статистической зависимости признаки не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей.

В заключительном разделе работы отражены результаты практического применения метода регрессионного анализа в задаче изучения динамики развития российского рынка ценных бумаг, решаемой путем краткосрочного прогнозирования значений фондового индекса.

С использованием предварительно преобразованных к стационарному виду временных рядов значений отобранных статистических показателей были построены три регрессионные модели (методом пошагового регрессионного анализа с последовательным включением наиболее значимых объясняющих переменных, методом компонентного анализа и методом анализа распределенных лагов), каждая из которых изучалась на предмет адекватности с помощью F- и ^-критериев, статистики Дарбина-Уотсона, а также теста

Голдфелда-Квандта. Затем в построенных моделях было проведено ретроспективное прогнозирование с одновременным исследованием выборочной дисперсии ошибок прогноза в соответствии с процедурой скользящего экзамена.

Выполненные исследования убеждают в следующем: несмотря на то, что статистические методы прогнозирования на основе многофакторных регрессионных моделей являются одними из наиболее простых методов, выдаваемые ими результаты оказываются вполне адекватными в практических задачах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Дорохов, Евгений Владимирович, 2004 год

1. Агарков М.М. Основы банкового права. Учение о ценных бумагах. М.: Издательство БЕК, 1994. - 349 с.

2. Агарков М.М. Учение о ценных бумагах. М.: Финстатинформ, 1993.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.

4. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Практикум по прикладной статистике и эконометрике. - М.:МЭСИ, 2000.- 160 с.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998,- 1022 с.

6. Алексеев М. Ю. Рынок ценных бумаг и организация работ на нем. - М.: Перспектива, 1991.-134 с.

7. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. - М.: Финансы и статистика, 1992.

8. Алексеев М.Ю., Миркин Я.М. Технология операций с ценными бумагами. М.: Перспектива. 1992. - 208 с.

9. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции. М.: Финансы и статистика, 1991.- 159с.

10. Анализ ценных бумаг Грэма и Додда/ Под ред. Коттл С, Мюррей Р.Ф., Блок Ф.Е. М.: Олимп-Бизнес, 2000. - 694 с.

11. И.Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов: Пер. с англ. под ред. Ю.К. Беляева. М.: Мир, 1976. - 755 с.

12. Аникин А.В. История финансовых потрясений. От Джона Ло до Сергея Кириенко. -М.: Олимп-Бизнес, 2000.

13. Аникин А.В. Кредитная система современного капитализма. М.: Наука, 1964.

14. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.

15. Бабешко Л.О. Коллокационные модели прогнозирования в финансовой сфере. М.: Экзамен, 2001.-288 с.

16. Банковская система России. Настольная книга банкира. В 3 кн. / Авт. кол.: Л.И.Абалкин, Г.А.Аболихина, М.Г.Адибеков, Л.Д.Андросова и др.; Ред. кол.: А.Г.Грязнова и др. М.: ДеКа, 1995. - 768 с.

17. Бард B.C. Инвестиционные проблемы российской экономики. М.:Экзамен, 2000. -383 с.

18. Батлер У.Э., Гаши-Батлер М.Е. Корпорации и ценные бумаги по праву России и США. М.: Зерцало, 1997.

19. Белов В.А. Рынок ценных бумаг: вопросы правовой регламентации. М.: Гуманитарное знание, 1993.

20. Беляков М.М. Вексель как важнейшее платежное средство. - М.: МП «Трансферт», 1992.

21. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов: Пер. с англ. Г.В. Матушевского, В.Е. Привальского. М.: Мир, 1974. - 464 с.

22. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке инвестиций. - М.: Инфра-М, Интерэксперт, 1995. 527 с.

23. Берзон Н.И., Ковалев А.П. Акционерное общество: Капитал, правовая база, управление: Практическое пособие для экономистов и менеджеров. М.: Финстатинформ, 1995. - 159 с.

24. Бизнес на рынке ценных бумаг. Российский вариант. Отв. ред. Коланьков В.В., Коланьков А.В., Грабарник В.Е., Кардовский К.Е. М.: Граникор, 1992.

25. Биржевая деятельность. Под ред. Грязновой А.Г. и др. М.: Финансы и статистика, 1996.

26. Бланк И.А. Инвестиционный менеджмент. Киев: МП «ИТЕМ», 1995. - 448 с.

27. Блюм А. А. История кредитных учреждений и современное состояние кредитной системы в СССР. М.: Госфиниздат, 1929. - 233 с.

28. Богатин Ю., Швандар В. Оценка эффективности бизнеса и инвестиций. М.: Юнити, 1999.-254 с.

29. Большее JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965.

30. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. -М.: Финансы и статистика, 2000.

31. Боровков А.А. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1972.

32. Бородулин В. Рынки ценных бумаг США. М.: Московская центральная фондовая биржа, 1992.

33. Бороздин П.Ю. Ценные бумаги и фондовый рынок. М.: Московский государственный открытый университет, Институт экономики и права, 1994.

34. Браун С, Рицмен М. Количественные методы финансового анализа. Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1996.-336 с.

35. Брегель Э.Я. Денежное обращение и кредит капиталистических стран. - М.: Финансы, 1973.

36. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 1997.- 1087 с.

37. Буклемишев О.В. Рынок еврооблигаций. М.: Дело, 1999.

38. Буренин А.И. Рынки производных финансовых инструментов. М.: Инфра-М, 1996. -368 с.

39. Буренин А.И. Фьючерсные, форвардные и опционные рынки. М.: Тривола, 1994.

40. Бычков А. Глобализация экономики и мировой фондовый рынок // Вопросы экономики. М., 1997, №12.

41. Бэстэнс Д.Э., Ван Ден Берг В.М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1997.

42. Вакуленко С. Перспективы деятельности рейтинговых агентств в России // Бюллетень финансовой информации. 1998. -№ 8. - С. 52-53.

43. Валовая Т.Д. Европейская валютная система. М.: Финансы и статистика, 1986.

44. Ван Хорн Дж.К. Основы управления финансами: Пер. с англ. /Гл. ред. серии Я.В.Соколов. М.: Финансы и статистика, 1996. - 800 с.

45. Васильев Г. А., Каменева Н.Г. Товарные биржи. М.: Высшая школа, 1991 . - 111 с.

46. Вейсвейллер Р. Арбитраж: Возможности и техника операций на финансовых и товарных рынках: Пер. с англ. М.: Церих-ПЭЛ, 1995. - 206 с.

47. Вексель и вексельное обращение в России: Практическая энциклопедия / А.В. Волохов, Б.А.Жалнинский, В.В.Ильин и др.; Сост.: А.Г. Морозов,Д.А.Равкин. 4-е изд., перераб. и доп. - М. Банковский Деловой Центр, 1998. - 320 с.

48. Владиславлев Д.Н. Конкуренция и монополия на фондовом рынке. М.: Экзамен, 2001.-255 с.

49. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ: Учебник для вузов. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 423 с.

50. Воловик A.M., Семенков А.В. Три эпохи биржи в России. М.: Финансы и статистика, 1993. - 93 с.

51. Волынский B.C. Кредит в условиях современного капитализма. М.: Финансы и статистика, 1991.

52. Вострокнутова А.И. Инвестиционная оценка акций: российские нефтяные компании.- СПб: Интерлайн, 2000.

53. Вэйтилингэм Р. Руководство по использованию финансовой информации Financial Times. М.: Финансы и статистика, 1999. - 400 с.

54. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник. - СПб: Питер, 2001.

55. Галкин И.В., Комов А.В., Сизов Ю.С., Чижов С.Д. Фондовые рынки США и России: становление и регулирование. -М.: Экономика, 1998.

56. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика, т.1. - Санкт-Петербург: Экономическая школа, 1996. 349 с.

57. Гейнц Д., Аношин И. Старые индексы на новом рынке // Рынок ценных бумаг. М., 2000,-N2.-С. 5-8.

58. Гейст Ч.Р. История Уолл-Стрит. М.: Издательство «Квартет-Пресс», 2001. - 480 с.

59. Гиндин И.Ф. Русские коммерческие банки. М.: Госфиниздат, 1948. - 454 с.

60. Гитман Л.Дж., Джонк М.Д. Основы инвестирования: Пер. с англ. /Академия народного хозяйства при Правительстве РФ. М.: Дело, 1997. - 992 с.

61. Глущенко В.В. Прогнозирование. 3-е изд. - М.: Вузовская книга, 2000. - 208 с.

62. Голицын Ю.П. Фондовый рынок дореволюционной России. Очерки истории. -М.:ФИД «Деловой экспресс», 2001. 280 с.

64. Голубович А. Д., Миримская О.М. Биржевая торговля и инвестирование в США М.: МЕН АТЕП-ИНФОРМ, 1991.

65. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учебное пособие. М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. - 112 с.

66. Грачева М.В. Анализ проектных рисков: Учеб. пособие для вузов. М.: ЗАО Финстатинформ, 1999. - 216 с.

67. Грязнова А.Г., Федотова М.А. Оценка бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1999. -510 с.

68. Гудков Ф.А. Инвестиции в ценные бумаги: Руководство по работе с долговыми обязательствами для бухгалтеров и руководителей предприятий. М.: ИНФРА-М, 1996.- 160 с.

69. Гудков Ф.А., Макеев А.В. Вексель: Практическое пособие по применению (рекомендации предприятиям) / Сост. Д. А.Равкин. М.: Банковский Деловой Центр, 1996.- 132 с.

70. Данилов Ю.А. Создание и развитие инвестиционного банка в России. М.: Дело, 1998.-352 с.

71. Де Ковни Ш, Такки К. Стратегии хеджирования. Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1996.

72. Дегтярева В.И., Кандинская О.А. Биржевое дело. М.: Юнити, 1997.

73. Деньги. Кредит. Банки / Под ред. О.И.Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 2001.- 460 с.

74. Дериг Х.-У. Универсальный банк - банк будущего. М.: Международные отношения.- 1999.-383 с.

75. Дефоссе Г. Фондовая биржа и биржевые операции: Пер. с фр. 2-е изд. - М.: Церих-ПЭЛ, 1995.-114 с.

76. Динкевич А.И. Финансовая и денежно-кредитная система Японии. М.: Финансы, 1977.

77. Долинская В.В. Акционерное право. М.: Юридическая литература, 1997. - 351 с.

78. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 1997.

79. Драчев С.И. Фондовые рынки: основные понятия, механизмы, терминология. - М.: Анкил, 1991.

80. Дробозина JI. А. Общая теория финансов. М.: ЮНИТИ, 1995. - 275 с.

81. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ, 2003. - 206 с.

82. Дуброва Т.А., Павлов Д.Э., Осипова Н.П. Факторный анализ с использованием ППП STATISTIC А. М.: МЭСИ, 2000. - 64 с.

83. Дуброва Т.А., Павлов Д.Э., Ткачев О.В. Корреляционно-регрессионный анализ в системе STATISTICA. М.: МЭСИ, 1999. - 72 с.

84. Дьяченко В.П. История финансов СССР (1917-1950). М.: Наука, 1978. - 492 с.

85. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики, 4 изд. М.: Финансы и статистика, 2002.

86. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: Инфра-М, 1998.

87. Жуков Е.Ф. Инвестиционные институты. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998.

88. Жуков Е.Ф. Ценные бумаги и фондовые рынки: Учебное пособие / Всесоюзный заочный финансово-экономический институт. М.: Банки и биржи: ЮНИТИ, 1995. -224 с.

89. Зайцева Л.И. Биржа в России, или падение Святой Руси: В документах и публикациях конца XIX начала XX века. - М.: Институт экономики РАН, 1993.

90. Захаров А.В. О концепции единого валютного пространства СНГ. М.: Юстицинформ, 2002. - 143 с.

91. Иванов К.В. Фьючерсы и опционы: механизм сделок. Ред.Л.Антипова. М.: Златоцвет, 1993.

93. Игошин Н.В Инвестиции. Организация управления и финансирование. М.: Финансы, 2000. - 413 с.

94. Каменева Н.Г. Организация биржевой торговли: Учебник. М.: Банки и биржи: ЮНИТИ, 1998.-304 с.

95. Карпиков Е.И., Тарачев В.А. Ценные бумаги субъектов Российской Федерации и муниципальных образований. - М.: Рейтинг, 1997.

96. Катасонов В.Ю. Бегство капитала из России. М.: АНКИЛ, 2002. - 199 с.

97. Кендэл М. Временные ряды: Пер. с англ. Ю.П Лукашина. М.: Финансы и статистика, 1981. - 199 с.

98. Кещян В.Г. Биржевой рынок. Страницы истории и становления в современных условиях. М.: РЭА, 1996.

99. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.И. Многомерные группировки. М.: Статистика, 1978. - 160 с.

100. Килячков А.А., Чаадаева Л.А. Практикум по российскому рынку ценных бумаг. М.: Издательство БЕК, 1997.

101. Килячков А.А., Чаадаева Л.А. Рынок ценных бумаг и биржевое дело. М.: Юристь, 2000.

102. Клупт М.А. Международная финансовая статистика. СПб.: СПбУЭФ, 1996.

103. Ковалев В.В. Финансовый анализ. М.: Финансы и статистика, 1996. - 429 с.

104. Коваленко Е.Г. Англо-русский словарь банковской терминологии. Под редакцией чл.корр. РИА Тимофеева Н.И. Международная инженерная энциклопедия. Серия «Экономика и финансы», центр «Наука и техника». Москва, 1994. - 462 с.

105. Козлов А. , Салун В. Сколько стоит «закрытая» компания? // Рынок ценных бумаг. М., 1999. - N16. - С. 50-55.

106. Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия: Проблемы, концепции и методы: Учебное пособие / Пер. с фр. под ред. Я.В. Соколова. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. - 576 с.

107. Колб Р.У. Финансовые деривативы. Пер. с англ. - М.: ИИД Филинъ, 1997.

108. Колби Р., Мейерс Т. Энциклопедия технических индикаторов рынка. Пер. с англ. М.: Альпина, 1998.

109. Колесников В.И., Торкановский B.C. и др. Ценные бумаги. М.: Финансы и статистика, 1998.

110. Количественные методы финансового анализа. Под ред. Энтова P.M. - М.:ИНФРА-М, 1996. 336 с.

111. Корельский В.Ф., Гаврилов Р.В. Толковый биржевой словарь. М.: Экспедитор, Руссо, 1996.-432 с.

112. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000.

113. Костиков И.В. Дефолты на рынке муниципальных облигаций США: Экономические аспекты. М.: Наука, 2001. - 376 с.

114. Коттл С, Мюррей Р.Ф., Блок Ф.Е. Анализ ценных бумаг Грэма и Додда. М.: Олимп-Бизнес, 2000. - 694 с.

115. Коупленд Том, Коллер Тим, Муррин Джек. Стоимость компаний: Оценка и управление: Пер. с англ. /Науч. ред. Н.Н. Барышникова. М.: Олимп-Бизнес, 1999. -576 с.

116. Крамер Г. Математические методы статистики. - 2-е изд. М.: Мир, 1975.

117. Крамер Г., Лидбеттер М. Стационарные случайные процессы: Пер. с англ. под ред Ю.К. Беляева. М.: Мир, 1969. - 400 с.

118. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. М.: ДИС, 1997.-224 с.

119. Кураков В.Л. Правовое регулирование рынка ценных бумаг Российской Федерации. -М.: Пресс-сервис, 1998. 288 с.

120. Лаврушин О.И., Мамонова И.Д., Валенцева Н.И. и др. Банковское дело. М.: Финансы и статистика, 1998.

121. Лаврушин О.И., Ямпольский М.М., Савинский Ю.П. и др. Деньги, кредит, банки. М.: Финансы и статистика, 1999.

123. Ли Ченг Ф., Финнерти Дж.И. Финансы корпораций: Теория, методы и практика: Учебник для вузов: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2000. - 686 с.

124. Лоэв М. Теория вероятностей: Пер. с анл. под ред. Ю.В. Прохорова. М.: Издательство иностранной литературы, 1962. - 720 с.

125. Лугачев М.И., Ляпунцов Ю.П. Методы социально-экономического прогнозирования. -М.: ТЕИС, 1999. 160 с.

126. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб. пособие для вузов / Под ред. проф. Н.П.Любушина.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1997. 471 с.

127. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.- 4-е изд. М.: Дело, 2000. - 400 с.

128. Маккей Ч. Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы. М.: Альпина, 1998.-333 с.

129. Марголин A.M., Быстряков А.Я. Экономическая оценка инвестиций. М.: Экмос, 2001.-240 с.

130. Маркарьян Э.А., Герасименко Г.П. Финансовый анализ. М.: Приор, 1997. -160 с.

131. Маршалл Джон Ф., Бансал Випул К. Финансовая инженерия: Полное руководство по финансовым нововведениям: Пер. с англ. / Науч. ред. Г.А.Агасандян.- М.: ИНФРА-М: 1998. 784 с.

132. Матюхин Г. Г. Мировые финансовые центры. - М., 1979.

133. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения. Под. ред. Красавиной Л.Н. М.: Финансы и статистика, 1995.

134. Меладзе В.Э. Курс технического анализа. М.: Серебряные нити, 1997.

136. Мелков А.Е. Кредит и денежный оборот. М.: Финансы и статистика, 1983. -79 с.

137. Меньшиков И.С. Финансовый анализ ценных бумаг: Курс лекций. М.: Финансы и статистика, 1998. - 354 с.

138. Миловидов В. Финансовый рынок и экономика России: размер не имеет значения? // Рынок ценных бумаг. М., 1999, №4.

139. Миловидов В.Д. Паевые инвестиционные фонды. М.:Инфра-М, 1996. - 415 с.

140. Минасов О.Ю. Отраслевая привлекательность российских компаний // Дайджест Финансы. М., 2001. - № 8. - С. 24-31.

141. Минасов О.Ю. Управление рыночной стоимостью акций // Дайджест Финансы. -М., 2001. -№ 10.-С. 26-34.

142. Минасов О.Ю. Факторы, влияющие на рыночную стоимость акций российских предприятий // Московский оценщик. - М., 2001. № 4. - С. 2-23.

143. Миркин Я.М. 30 тезисов. Ключевые идеи развития фондового рынка // Рынок ценных бумаг. М., 2000. - №11. - С. 30-34.

144. Миркин Я.М. Банковские операции: Учеб. пособие. Часть III. Инвестиционные операции банков. Эмиссионно-учредительская деятельность банков. - М.: ИНФРА-М, 1996.-144 с.

145. Миркин Я.М. Долговое измерение экономики // Рынок ценных бумаг. 2001. -№5.-С. 42-46.

146. Миркин Я.М. Защита внутреннего рынка акций // Рынок ценных бумаг. М., 2000.-№ 18.-С. 31-33.

147. Миркин Я.М. Как структура собственности определяет фондовый рынок? // Рынок ценных бумаг. 2000. - № 1. - С. 13-15.

148. Миркин Я.М. Огосударствление и закрытость против рынка ценных бумаг // Рынок ценных бумаг. М., 2000. - № 5. - С. 27-29.

149. Миркин Я.М. Розничный спрос на ценные бумаги // Рынок ценных бумаг. - 2000.-№ 19.-С. 29-31.

150. Миркин Я.М. Сверхконцентрация рыночного риска // Рынок ценных бумаг. -М., 2001.-№ 2.-С. 36-39.

151. Миркин Я.М. Стратегия восстановления и развития фондового рынка // Журнал для акционеров. М., 2000. - № 8. - С. 14-20.

152. Миркин Я.М. Традиционные ценности населения и фондовый рынок // Рынок ценных бумаг. М., 2000. - № 7. - С. 33-36.

153. Миркин Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок: Профессиональный курс в Финансовой Академии при Правительстве РФ. -М.: Перспектива, 1995. 536 с.

154. Миронов В., Попова А. Рынок ипотечных облигаций // Рынок ценных бумаг. -М., 1998. №4.

155. Михайлов Д.М. Мировой финансовый рынок: тенденции и инструменты. М.: Экзамен, 2000. - 768 с.

156. Мурзин Д.В. Ценные бумаги бестелесные вещи. - М.: Статут, 1998.

157. Мусатов В.Т. Фондовый рынок: инструменты и механизмы. М.: Международные отношения, 1991.

158. Мэнкью Н.Грегори. Принципы экономике. СПб.: Питер Ком, 1999. - 784 с.

159. Мэрфи Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: Теория и практика: Пер. с англ. / Науч. ред. И.Самотаев. М.: Сокол, 1996. - 589 с.

160. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. / По ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986.

161. Нидлз Б., Андерсон X., Колдуэлл Д. Приннципы бухгалтерского учета. 2-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2000.

162. Нью-Йоркская фондовая биржа: Устав Нью-Йоркской фондовой биржи. Пер. с англ. -М.: Интеркомплекс, 1992.

164. Об утверждении положения о ежеквартальном отчете эмитента эмиссионных ценных бумаг: Постановление федеральной комиссии по рынку ценных бумаг от 11 августа 1998 г. N 31 // Вестник ФКЦБ России. -М., 1998. 18 августа. N 6.

165. Общая теория денег и кредита / Под ред. Е.Ф.Жукова. М.: ЮНИТИ, 2001. -423 с.

166. Отнес Р., Эноксон JI. Прикладной анализ временных рядов: Пер. с англ. под ред. И.Г. Журбенко. М.: Мир, 1982. - 428 с.

167. Отчет о мировом развитии в 1997 году. Государство в меняющемся мире. - М.: Прайм-Тасс, 1997. 301 с.

168. Оценка бизнеса / Под ред. Грязновой А.Г., Федотовой М.А. - М.: Финансы и статистика, 1998. 512 с.

169. Павлов С.В. Фондовая биржа и ее роль в экономике современного капитализма. М.: Финансы и статистика, 1989. - 127 с.

170. Павлюченко В.М., Шапиро В.Д. Управление инвестициями. В 2-х томах. М.: Инфра-М, 1997. - 928 с.

171. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. -М.:Инфра-М, 1994.

172. Погостинская Н.Н., Погостинский Ю.А. Системный анализ финансовой отчетности. Спб.: Изд-во Михайлова В.А., 1999. - 96 с.

173. Поллард A.M., Пассейк Ж.Г., Эллис К.Х., Дейли Ж.П. Банковское право США.- М.: Прогресс, 1992. 767 с.

174. Поляков В.П., Московкина JI.A. Структура и функции центральных банков. Зарубежный опыт: Учебное пособие. М.: Инфра-М, 1996.

175. Пратт Ш. П. Оценка бизнеса. Анализ и оценка закрытых компаний: Перевод института Экономического развития Всемирного банка / Под ред. Лаврентьев В.Н. -М.: Олимп-бизнес, 2000. 280 с.

176. Пятенко С.В. Кредитно-денежная политика в США. М.: Наука, 1988.

177. Радионов Н.В., Радионова С.П. Основы финансового анализа. Математические методы. Системный подход. Санкт-Петербург: АЛЬФА, 1999. - 592 с.

178. Радыгин А. Д., Энтов P.M. Институциональные проблемы развития корпоративного сектора: собственность, контроль, рынок ценных бумаг. - М.: Институт экономики переходного периода, 1999. 286 с.

179. Райзенберг Б. А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. -М.: Инфра-М, 1997. 496 с.

180. Региональный рынок ценных бумаг: особенности, проблемы и перспективы: Учебно-практическое пособие / Под ред.Т.Б.Бердниковой. М.: Финстатинформ,1996.- 175 с.

181. Рид Э., Коттер Р., Гилл Э., Смит Р. Коммерческие банки. М.: Прогресс, 1983. -501 с.

182. Роде Э. Банки, биржи, валюты современного капитализма. - М.: Финансы и статистика, 1986. 340 с.

183. Розанов Ю.А. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1982. -128 с.

184. Розенберг Дж.М. Инвестиции: Терминологический словарь. М.: Инфра-М,1997.-400 с.

185. Россия 2015: Оптимистический сценарий /Авт. кол.: Л.И.Абалкин, Э.Б.Алаев, А.И.Амосов и др.; Ред. кол.: Л.И.Абалкин, А.В.Захаров и др. - М.: Институт экономики РАН, Московская межбанковская валютная биржа, 1999. - 414 с.

186. Россия в цифрах: краткий статистический сборник. М.: Госкомстат, 2000. -396 с.

187. Рубцов Б.Б. Мировые фондовые рынки. / Мировая экономика и международные отношения, 2001, № 8, стр.35-46.

188. Рубцов Б.Б. Зарубежные фондовые рынки: инструменты, структура, механизм функционирования. М.: Инфра-М, 1996. - 304 с.

189. Рудык Н.Б., Семенкова Е.В. Рынок корпоративного контроля: слияния, жесткие поглощения и выкупы долговым финансированием. М.: Финансы и статистика, 2000.-456 с.

190. Рынок еврооблигаций: структура и механизм функционирования // Банковские услуги. -М., 1997, №№5-6.

191. Рэй К.И. Рынок облигаций. Торговля и управление рисками: Пер. с англ. М.: Дело, 1999.-600 с.

192. Сакс. Д. Рыночная экономика и Россия. М.: Экономика, 1994. - 115 с.

193. Сальков А. Глобализация и фондовые индексы // Рынок ценных бумаг. - М., 2000.-N2.-С. 3-4.

194. Сарчев A.M. Ведущие коммерческие банки в мировой экономике. - М.: Финансы и статистика, 1992.

195. Семенкова Е.В. Операции с ценными бумагами: российская практика. М.: Инфра-М.: Перспектива, 1997. - 328 с.

196. Серебрякова JI. Мировой опыт регулирования рынка ценных бумаг // Финансы. -М., 1996, №6.

197. Симановский А.Ю. Финансово-банковский сектор российской экономики: вопросы формирования и функционирования. М.: Соминтек, 1995.

198. Синельников С. Бюджетный кризис в России: 1985-1995 гг. М.: 1995. - 316 с.

199. Системные проблемы России. Путь в XXI век. Стратегические проблемы и перспективы российской экономики / Отделение экономики Российской академии наук. М.: Экономика, 1999. - 793 с.

200. Смыслов Д.В. Кризис современной валютной системы капитализма и буржуазная политическая экономия. М., 1979.

201. Соломатин Е. Приоритетные технологии на фондовом рынке // Банковские технологии. М., 1999, №10.

202. Сорос Д. Алхимия финансов. М.: Инфра-М, 1996. - 415 с.

203. Сорос Джордж. Кризис мирового капитализма. М.: Инфра-М, 1999. - 260 с.

204. Статистика финансов. Под. ред. Салина В.Н. М.: Финансы и статистика, 2000.

205. Столяров И.И., Лосевская О. А. Соотношение инвестиционного и спекулятивного процессов на финансовом рынке и его отрыв от реального производства // Финансы. М., 1999. - N9. - С. 51-54.

206. Суверов С. Фундаментальный анализ на российском рынке. Обобщение опыта // Рынок ценных бумаг. М., 1999. - N 17. - С. 17-22; N 18. - С.38-44.

207. Таранков В.И. Ценные бумаги Государства Российского. Москва - Тольятти: Издательское предприятие "Интер - Волга", Автовазбанк, 1992. - 648 с.

208. Теория статистики. Под ред. Г.Л. Леонтьевой. - М.: Инфра-М, 2002.

209. Трахтенберг И.А. Денежные кризисы. М.: Издательство Академии Наук СССР, 1963.

210. Тьюлэ Р., Брэдли Э., Тьюлз Т. Фондовый рынок. 6-е изд.: Пер. с англ. - М.: Инфра-М, 1997. - 648 с.

211. Тюрин В. Выпуск ADR/GDR российскими предприятиями // Финансист. М., 1997, №10.

212. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. Пер. с англ. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. - 527 с.

213. Федоров Б.Г. Современные валютно-кредитные рынки. М.: Финансы и статистика, 1989.

214. Федюк И. Американские депозитарные расписки. Связь с инвесторами // Рынок ценных бумаг. М., 2000. - N 21. - С. 26-29.

215. Фельдман А.А. Вексельное обращение. Российская и международная практика. -М.:Инфра-М, 1995.

216. Фельдман А.А. Государственные ценные бумаги. М.: Инфра-М, 1995.

217. Фельдман А.А. Депозитные и сберегательные сертификаты. Чековое обращение. М.: Инфра-М, 1995.

218. Фельдман А.Б. Основы рынка производных ценных бумаг. М.: Инфра-М, 1996.

219. Философов JI.B. Как оценить стоимость акций нефтеперерабатывающих компаний // Нефть России. 1994. - № 2. - С. 17-23.

220. Философов JI.B. Оценка инвестиционной привлекательности акций. Выбор метода // Экономика и жизнь 1993. - №23. - С. 15

221. Финансово-Кредитный Словарь / Под ред. Гарбузов В.Ф. 2-е издание. - М., Финансы и статистика, 1994. - Т. 1-3.

222. Финансы / Под ред. Родионова В.М. - М.: Финансы и статистика, 1992. - 325 с.

223. Фишер П. Прямые иностранные инвестиции для России: стратегия возрождения промышленности. М.: Финансы и статистика, 1999. - 510 с.

224. Фондовая биржа: как котируются ценные бумаги. Сост. Сокальский Б. Под ред. Лебедева Ю.М. М.: Всероссийский биржевой банк, 1992.

225. Фондовые рынки США и России: Становление и регулирование / Авт.кол.: Ю.С.Сизов (рук.), И.В.Галкин., А.В.Комов и др. М.: Экономика, 1998. - 224 с

226. Френкель А.А. Экономика России в 1992-1995гг.: тенденции, анализ и прогноз. М.: Финанстатинформ, 1995. - 142 с.

227. Хелферт Э. Техника финансового анализа. Пер. с англ. М.: ЮНИТИ, 1996. -663 с.

229. Хорин А.Н. Раскрытие существенной информации в бухгалтерской отчетности //Бухгалтерский учет.-М., 1999.-N 9.-С. 81-86; N 10. С. 68-72; N П.-С. 82-86; N 12. - С. 91-95; М., 2000. - N 1. - С. 67-71.

230. Ценные бумаги:Учебник для студентов экономических специальностей вузов /В.И.Колесников,В.С.Торкановский, Л.С.Тарасевич и др.; Под ред. В.И.Колесникова, В. С.Торкановского. М.:Финансы и статистика, 1998. - 416 с.

231. Ценообразование на финансовом рынке: Учеб. пос. / Авт. кол.: В.Е.Есипов, Г.А.Маховикова, Д.И.Трактовенко и др.; Под ред. А.Е.Есипова. Спб.: СПбГУЭФ, 1998.-240 с.

232. Чеканова Е., Чеканов Л. Тенденции развитая и перспективы рынка субфедеральных и муниципальных ценных бумаг в России // Рынок ценных бумаг. -2000. -№3.- С. 81-84.

233. Черников Г.П. Фондовая биржа: международный опыт. М.: Международные отношения, 1991.

234. Ческидов Б.М. Развитие банковских операций с ценными бумагами. - М.: Финансы и статистика, 1997.

235. Чесноков А.С. Инвестиционная стратегия и финансовые игры. М.: ПАИМС, 1994.-320 с.

236. Четыркин Е. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М.: Дело, BusinessPe4b, 1992.

237. Четыркин Е.М., Васильева Н.Е. Финансово-экономические расчеты. М.: Финансы и статистика, 1990.

238. Шадрин А. Рынок ипотечных ценных бумаг. Опыт США и перспективы России // Рынок ценных бумаг. М., 1998, №№7-8.

239. Шамхалов Ф.И. Государство и экономика: основы взаимодействия. М.: ОАО Издательство «Экономика», 2000. - 382 с.

240. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1997.- 1024 с.

241. Шварц Ф. Биржевая деятельность Запада (фьючерсные и фондовые биржи, система работы и алгоритм анализа). М.: Аи Кью, 1992.

242. Шведов А.С. Теория эффективных портфелей ценных бумаг. М.: ГУ ВШЭ, 1999.- 144 с.

243. Шенаев В.Н. Банки и кредит в системе финансового капитала ФРГ. - М.: Наука, 1967.

244. Шенаев В.Н. Международный рынок ссудных капиталов. - М.: Финансы и статистика, 1985.

245. Шепелев В. Привилегированные акции и некоторые особенности их оценки // Рынок ценных бумаг. М., 2000. - N 13. - С. 57-61.

246. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С, Негашев Е.В. Методика финансового анализа. -М.: Инфра-М, 2000. 208 с.

247. Шеремет В.В., Павлюченко В.М. Управление инвестициями. В 2-х томах. М.: МКС, 1998.-416 с.

248. Шерер Ф.М., Росс Д. Структура отраслевых рынков. М.: ИНФРА-М, 1997. -698 с.

249. Школьников Ю. Особенности оценки российских компаний // Рынок ценных бумаг. 1998.-№4.-С. 12

250. Штиллих О. Биржа и ее деятельность. СПб.: Братство, 1992.

251. Штольте П. Инвестиционные фонды: Пер. с нем. М.: Финстатинформ: Интерэксперт, 1996. - 168 с.

252. Шупыро В.М. Преобразование государственной собственности. М.: Инфра-М, 1997.-245 с.

253. Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы. / Обозрение прикладной и промышленной математики, выпуск 5. М.: ТВП, 1996.

254. Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика, 2001. - 344 с.

255. Экономика внешних связей России. / Под ред. Булатова А.С. - М.: БЕК, 1995. - 704 с.

256. Экономика переходного периода: Учеб. пос. / Под ред. В.В.Радаева, А.В.Бузгалина. - М.: Издательство МГУ, 1995. 410 с.

257. Экономическая статистика. / Под ред. Иванова Ю.Н. М.:Инфра-М, 1998.

258. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже (психология, технический анализ, контроль над риском). Пер. с англ. М.: КРОН-ПРЕСС, 1996.

259. Энг М.В., Лис Ф.А., Мауер Л.Дж. Мировые финансы. Пер. с англ. М.: ДеКА, 1998.

260. Энджел Л., Бойд Б. Как покупать акции. Пер. с англ. М.: ПАИС, 1992.

261. Эпштейн Е. Как выйти на рынок акций. Механизм, способы, опыт, проблемы, перспективы // Финансовая Россия. 2000. - № 42. - С. 10

262. Bank for International Settlements Annual Report. Basle 1992-1999.

263. Fama E.F., French K.R. Econometric models and econometric forecasts. 3rd ed. McGraw-Hill, 1991.

264. FIBV Annual Report. Paris 1995-1998.

265. French Daniel W. Security and Portfolio Analysis: Concepts and Management. -Prentice Hall, 1989. 576 pp.

266. Goldberg D.E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Adison Wesley, MA, 1989.

267. Gordon Robert J. Macroeconomics. Sixth Edition. HarperCollinsCollegePublisher, 1993.-580 pp.

268. Grabbe J.O. International Financial Markets. Engelwood Cliffs, 1996.

269. Graham В., Dodd D. Security Analysis. The Classic 1934 Edition. McGraw-Hill Companies, 1996. - 725 pp.

270. International Capital Markets: Developments, Prospects, and Key Policy Issues. -Wash.: IMF, 1994-2001.

272. McConnel Campbell R., Brue Stanley L. Economics: Principles, Problems, and Policies. 11th Edition. New York: McGraw - Hill Publishing Company, 1990. - 866 p.

273. Murphy A. Scientific Investment Analysis. - Greenwood Publishing Group, Inc., 2000. 504 pp.

274. NASD Data Relating to The NASDAQ Stock Market Inc. and its Listed Companies. NASD Working Paper 97-01. Washington, July, 1997.

275. Objectives and Principles of Securities Regulation. IOSCO, September 1998, February 2002. - 67 p.

276. Ratner D.L. Securities Regulation in a Nut Shell. St.Paul, 1992.

277. Sharpe W.F. Investments. NY., 1981.

278. Standard & Poor"s Counterparty Ratings Guide, First Quarter 1998.

279. Stocks, Bills, Bonds and Inflation. Total International Investment Returns 16941995. Global Financial Data, http: // www.globalfindata.com

280. Taylor B. Could 1996 Be the Next 1929? Global Financial Data. -http://www.globalfindata.com

281. The New York Stock Exchange Fact Book 1992-1998.

282. United States Securities and Exchange Commission Annual Report 1992-1994.

283. World Development Report 1998/1999. Washington, 1999.

284. World Economic Outlook 1998. IMF, Washington, 1998.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

Ученые факультета вычислительной техники из исламского университета Азад, расположенного в ОАЭ, опубликовали работу , посвященную прогнозированию поведения фондовых индексов на основе технологий нейронных сетей, генетических алгоритмов и data mining с использованием опорных векторов. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этого документа.

Введение

Одним из популярных направлений финансово анализа в последние годы является прогнозирование цен акций и поведения фондовых индексов на основе данных о предыдущих торговых периодах. Для получения сколько-нибудь релевантных результатов необходимо использование подходящих инструментов и корректных алгоритмов.

Ученые поставили своей целью разработку специального софта, который бы мог генерировать прогнозы поведения фондовых индексов с помощью предиктивных алгоритмов и математических правил.

Фондовые индексы сами по себе непредсказуемы, поскольку зависят не только от экономических событий, но на них также влияет и политическая обстановка в разных частях света. Поэтому разработать математическую модель для обработки таких непредсказуемых, нелинейных и непараметрических временных рядов крайне сложно.

При работе на фондовом рынке используют два вида анализа.

1) Технический анализ

Применяется для краткосрочных финансовых стратегий. Он используется для прогнозирования изменения цен на основе закономерностей и изменении цен схожим образом в прошлом. Как правило, анализируются графики цен, на которых выделяются паттерны определенных закономерности в ценовой динамике. Помимо изучения динамики изменения цены, в техническом анализе используется информация об объёмах торгов и другие статистические данные.

2) Фундаментальный анализ

Для долгосрочных стратегий инвестирования используется фундаментальный анализ. Он подразумевает использования для прогнозирования цены акций определенной компании, информацию о финансовых и прозводственных показателях ее деятельности.

Также, при прогнозировании возможных движений цен необходимо понимать существующие на финансовом рынке риски для действующих на нем игроков:

• Торговый риск - объём средств, которым рискует трейдер. К примеру, если он покупает финансовый актив на тысячу долларов, то торговый риск будет равняться этой сумме.
• Рыночный риск - что может случиться на рынке под влиянием в том числе глобальных экономических событий или событий в конкретной стране, где расположен финансовый рынок или акции компаний из которой торгуются на бирже.
• Маржинальный риск - если для совершения сделок используются заемные средства, возникает маржинальный риск. Взятые «в долг», к примеру, у брокера, деньги в конечном итоге придется вернуть, и если у трейдера будет недостаточно свободных средств на счете для этого, то его позиции будут принудительно закрыты даже если это не подразумевалось его торговой стратегией.
• Риск ликвидности - не из каждого финансового инструмента можно быстро «выйти».
• Риск переноса позиций «овернайт» - сохранение позиций в промежуток между торговыми днями или на протяжении нескольких торговых дней несет в себе риск, поскольку трейдер не может знать, что случится в то время, когда биржа не работает. Возможно на открытие торгового дня повлияет какое-то событие, и цена акций сразу сместится невыгодным для инвестора образом.
• Риск волатильности - цена акций колеблется в определенных диапазонах. Чем шире диапазон колебания цены, тем выше волатильность конкретного финансового инструмента.

Прогнозирование поведения фондовых индексов

Одним из популярных инструментов, использующихся для решения задач прогнозирования цен акций, является дерево принятия решений. В свою очередь, наиболее эффективным методом сбора и анализа данных является data mining. Существует несколько моделей использования data mining, которые реализуют различные подходы к сбору и анализу полученной информации.

В нашем случае исследователи выбрали модель CRISP-DM (Cross-Identity Standard Process for Data Mining). Данный метод был разработан консорциумом европейских компаний в середине девяностых годов прошлого века. Модель включает семь основных шагов:

1. Определение целей для поиска информации (данные о каких акциях нужны).
2. Поиск нужных данных.
3. Упорядочивание данных в модели классификации.
4. Выбор техники для реализации модели.
5. Оценка модели с помощью известных методов.
6. Применение модели в текущих рыночных условиях для генерации рекомендации о целевом действии - к примеру, покупка или продажа акции.
7. Оценка полученных результатов.

После сбора данных для принятия решений используется дерево классификации. У такого подхода есть три основных преимущества: он быстрый, простой и позволяет добиваться высокой точности. В качестве параметров модели в данном случае были выбраны предыдущая цена, цена открытия, максимум, минимум, закрытие и целевое действие (previous, open, max, min, last, action).

Также для прогнозирования используются генетические алгоритмы. Они применяются для решения сложных проблем, в тех случаях, когда точные отношения между задействованными элементами неизвестны и могут в принципе отсутствовать.

Задача формализуется так, чтобы ее решение могло был закодировано в виде вектора генов («генотип»), где каждый ген может представлять бит, число или какой-либо другой объект. Далее случайным образом создается множество генотипов начальной «популяции», которые оцениваются с помощью специальной функции приспособленности. В итоге каждому генотипу присваивается значение «приспособленности» - именно оно определяет, насколько хорошо он решает задачу.

Для постоянной оптимизации параметров, задействованных в торговой стратегии, используются методы оптимизации. К примеру, ген может быть представлен в виде вектора, а соответствующий алгоритм оптимизации применяет к нему механизм промежуточной рекомбинации.

Одним из методов генерирования предсказаний о будущих движениях цен является машинное обучение. В данном случае исследователи использовали метод опорных векторов. Исследователи собрали финансовые данные с биржи NASDAQ, а также о некоторых финансовых инструментах и индексах. В резульате для NASDAQ точность предсказаний, сгенерированных системой, составила 74.4%, 77,6% для индекса DJIA и 76% для S&P500.

Для машинного обучения использовались следующие формулы:

Прежде всего, определялось x i (t), где i ∈ {1, 2, …}.

F = (X 1 , X 2 , … X n) T , где

Для оценки используемой модели использовался метод вычисления среднеквадратичной ошибки (RMSE, Root of Mean Square Error):

Мультиклассовая классификация

Для минимизации рисков и повышения прибыли используется модель опорных векторов. Она подразумевает классификацию данных в три категорий: позитивную, негативную и нейтральную. Это помогает выявлять наиболее рискованные прогнозы и отклонять их. Для создания такого мультиклассового классификатора, неободимо определить ширину центральной зоны:

tp: true positive
fp: false positive
fn: false negative

Предложенная модель

Как было отмечено выше, собираемые данные имели шесть атрибутов. Для использования в дереве принятия решений данные должны быть конвертированы в дискретные значения. Для этого можно использовать критерий, основанный на цене закрытия рынка. В случае, если величина open, max, min и last превышает предыдущее значение атрибута в ходе текущего торгового дня, то позитивное значение должно быть заменено на предыдущий атрибут. Напротив, негативное значение устанавливается вместо предыдущего атрибута, а если значения равны, то устанавливается соответствующий атрибут.

Вот так выглядит набор данных по шести атрибутам до их перевода в дискретные значения:

А вот так после перевода:

После получения такого набора дискретных значений необходимо построить модель классификации с помощью дерева принятия решения.

В данном исследовании рассматривается два возможных сценария действий.

Сценарий #1

Необходимо проделать следующие действия:

1. Собрать финансовые данные о торгах за 30 дней.
2. Выделить данные по шести атрибутам в 9 моментов времени в течение одного торгового дня.
3. Для каждого набора сформировать матрицу.
4. Вычислить XX^T и применить метод опорных векторов для генерирования собственного значения.
5. Вычисление среднего объёма продаж и покупок.
6. Вычисление среднего значения каждого торгового дня.
7. Присвоение разных весов для первого дня, седьмого и тридцатого дня, а также среднего значения месяца.
8. Для генерирования рекомендации о действии необходимо сравнить текущее значение с первым, седьмым, тридцатым днем, а также средним значением за весь месяц.
9. Если результат предсказания за 4 торговых дня одинаковый, то следует осуществить покупку, если присутствует совпадение для трех торговых дней, то покупка будет иметь риск в 25%, для двух дней риск составит 50%.

Для каждого торгового дня из тридцати необходимо сгенерировать матрицу, в которой Xi представляет девять разных моментов в течение одного дня:

После этого вычисляется R = XX T - каждую матрицу нужно умножить на транспонированную версию. Затем подсчитывается опорный вектор и его собственное значение.

Сценарий 2

В данном случае выполняются все те же шаги, однако метод опорных векторов применяется не к «сырым» данным, а к матрице, полученной после автокорреляции. Для каждого торгового дня генерируется матрица автокорреляции:

Здесь используется следующая формула:

После автокорреляции мы получаем новую матрицу (матрицу Теплица):

И уже для нее подсчитывается опорный вектор и собственное значение. Для сравнения отклонения от среднего значения среди различных торговых дней, вычисляется среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение, которые хранятся в векторе.

Заключение

Для получения наилучших результатов исследователи применили все описанные методы шаг за шагом: начиная с фундаментального анализа, использования генетического алгоритма, нейронных сетей, машинного обучения и метода опорных векторов.

При этом добиться стопроцентной точности прогнозов изменения значений фондовых индексов добиться не удалось. Для различных финансовых инструментов точность предсказания поведения индексов на промежутке в один торговый день довольно сильно отличается:

Наилучшим результатом стала точность в 70,8% для немецкого индекса DAX. Для достижения большей точности при долгосрочных прогнозах (период больше 30 дней), использовалась следующая формула:

Pr {v t+1 – v t > c t }, где c t = -(v t-ts – v t)

В этом случае наилучший результат точности прогноза составил 85,0%.

Каждой страны напрямую зависит от уровня развития национальной экономики и событий, происходящих в данный момент времени на мировой арене финансового рынка. Из-за влияния, оказываемого различными политическими и экономическими условиями, поскольку эти рынки очень чувствительны к различным политическим событиям, а так же с учетом влияния внешне и внутриэкономических факторов, фондовый попеременно то взлетает, то падает в бездну кризиса. Учитывая взаимосвязь всех фондовых рынков, которая выражается в вопросах международного переплетения различных капиталов, колебания, возникающие на фондовом рынке рассматриваемой страны, могут вызвать существенные изменения на фондовых рынках другой страны, а может быть и нескольких. , как и множества иных стран, находится лишь на стадии своего развития, несмотря на набираемые в течение последних лет обороты скорости развития. Но порой складывается мнение, что дальнейшее развитие просто не осуществимо, поскольку имеется ряд значительных проблем в развитии фондового рынка. Одной из наиболее важных проблем является плохое понимание участниками торгов всех потенциальных возможностей заключать сделки. При этом они еще достаточно слабо разбираются в вопросе видов имеющихся на фондовом рынке операций. Еще одна характерная черта – низкий уровень инвестиционной культуры, благодаря чему рынка возрастает меньшими темпами, чем это могло бы быть. Кроме невежества участников рынка можно выделить в отдельную проблему законодательство, не отражающее всех положений и трудностей каждодневного труда трейдеров и инвесторов. Неоспорим тот факт, что законодательная база постоянно совершенствуется, но пока сам факт спекулянтства на фондовой бирже не искоренен и периодически проявляется во всей своей красе. Еще один пункт в нашем списке – отсутствие возможности управления финансовыми рисками. Европейские фондовые биржи отличаются тем, что у них на фондовом рынке присутствуют страховые компании, благодаря которым риски, связанные с процессом ведения сделок минимизируются. Еще одним гарантом отсутствия риска является применение особого механизма заключения сделок, который благодаря уровню образования народа Европейских стран с каждым годом становится все более отлаженным. Однако уровень образованности российских инвесторов порой становится причиной возникновения серьёзных проблем развития на фондовом рынке. Не стоит принижать способности Российского фондового рынка, поскольку с каждым годом его роль в вопросе привлечения инвестиций становится все более весомой, но целый ряд нерешенных проблем продолжают препятствовать развитию инвестиционных процессов. Главная из них – отсутствие долгосрочной политики государства относительно рынка ценных бумаг, позволяющей превращать в эффективные инвестиции. В 2008 году были сделаны первые шаги, благодаря исследованиям, проведенным различными специалистами в и инвестиций, при помощи зарубежных консультантов. Итогом данного исследования стала модель дальнейшего развития фондового рынка РФ в ближайшей перспективе, благодаря которой объем капитализации рынка России в мировой экономике должен с 11 места переместиться на 4-е. Второй проблемой является ряд проблем собранных воедино - не справедливость ценообразования, отсутствие свободного доступа и процедуры защиты инвесторов на фондовом рынке. Все это проявляется в ущемлении крупными держателями акций прав более мелких инвесторов, в наличии высоких издержек при осуществлении купли-продажи акций, а также в наличии процедуры переоформления прав, несмотря на небольшой объем сделки неликвидных акций. Третий пункт в этом списке – отсутствие более-менее долгой истории акционерных обществ, созданных во времена приватизации. Из-за чего большинство предприятий не могут похвастаться четко выработанной дивидендной политикой. Многими эмитентами проценты либо не выплачиваются вовсе, либо настолько малы, что попросту начинают терять свою привлекательность в глазах инвесторов. Акции приобретаются не в расчете на выплату хороших дивидендов, а в надежде на курсовой рост их стоимости. Поэтому сделки являются спекулятивными, а не инвестиционными. Регулярность выплаты дивидендов вкупе с высоким дивидендным процентом могли бы вернуть акциям начальную привлекательность, а предприятия могли бы привлекать дополнительно средства путем выпуска новых пакетов акций. Важным значением в вопросе развития фондового рынка обладает степень доверия населения страны к процессам на фондовом рынке. Опыт, полученный в развитых странах, показывает, что то, насколько устойчив фондовый рынок, по многим показателям зависит от наличия на рынке . Реальность участия мелких и средних инвесторов обеспечивается возможностью вложения ими своих сбережений в паевые и акционерные фонды. Однако если сравнивать объемы вложений в подобные фонды в России и в развитых странах, то статистика неумолимо констатирует тот факт, что наши сограждане не доверяют данным фондам, почему и объем вложений неприлично мал. Невелик и круг людей, инвестирующих свои средства в фондовый рынок. Обсуждать тему – «Проблемы фондового рынка» - в целом или в России в частности можно практически бесконечно, и тот перечень проблем, приведенных выше лишь малая толика огромного списка, куда входят самые различные причины торможения развития фондового рынка. Если все-таки найти возможность решения (пусть не всех сразу, а путем постепенного подхода к проблеме) проблем финансового рынка, то мы получим в итоге сильную Россию и конкурентоспособный фондовый рынок.

Будьте в курсе всех важных событий United Traders - подписывайтесь на наш

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВВЕДЕНИЕ

Рынок ценных бумаг стал важной и неотъемлемой частью экономической жизни нашей страны. В настоящее время в России, в связи с включением ее в систему мирового финансового рынка, присвоением стране международного кредитного рейтинга, размещением транша еврооблигаций, котировкой американских депозитных расписок на российские акции на зарубежных биржах, появилась острая необходимость цивилизованного подхода к исследованию и изучению ценовой динамики на различных сегментах рынка ценных бумаг. Развитие российского рынка ценных бумаг в настоящее время достигло такого уровня, при котором его участники сталкиваются не только с проблемой планирования размера и направления собственных инвестиций, но и с определением наиболее оптимальных способов анализа рыночной ситуации. Российские брокеры ведут бизнес в условиях больших колебаний котировок, роста конкуренции. Необходимо заметить, что в связи с существующими тенденциями при операциях на российском рынке ценных бумаг, неразвитостью инфраструктуры и недостаточной ликвидностью этого рынка многим инвесторам придется ориентироваться на развитые мировые рынки ценных бумаг. Чтобы успешно функционировать в данной ситуации придется использовать средства и методы анализа и прогнозирования, применяемые на данных рынках. Основное значение в этом вопросе имеет научно-методическое обеспечение деятельности участников фондового рынка. Важнейшим инструментом такого обеспечения является применением экономико-математических методов, которые включают в себя статистические методы анализа и прогнозирования состояния фондового рынка. Разработаны и подробно описаны методики, которые прошли практическое проверку, и успешно применяются на развитых фондовых рынках в течение не одного десятка лет. Чаще всего российские аналитики пытаются скорректировать методики, используемые на западных рынках, с учетом российских особенностей. Однако в отечественной практике статистическим методам анализа рынка ценных бумаг не уделяется должного внимания, о чем свидетельствует сравнительно небольшое число научных публикаций.

Все это обусловило выбор темы курсовой работы, ее актуальность.

Целью курсовой работы является прогнозирование фондового рынка России.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

Рассмотреть основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка;

Обосновать метод прогнозирования состояния фондового рынка в РФ;

Представить характеристику фондового рынка как объекта исследования;

Провести ретроспективный анализ фондового рынка в РФ;

Представить сценарии развития фондового рынка РФ в долгосрочной перспективе;

Описать прогнозную модель состояния фондового рынка РФ;

Составить прогноз фондового рынка РФ;

Провести верификацию прогноза фондового рынка РФ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФОНДОВОГО РЫНКА РФ

прогнозирование фондовый рынок

1.1 Основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка

Потенциальных торговцев акций и производных инструментов подкупает видимость легкого заработка, но фондовый рынок не прощает проявления слабости, не любит он ленивых и рассеянных людей. Любой трейдер постоянно должен прогнозировать фондовый рынок, быть предельно внимательным и готовым в любую минуту принять правильное решение. Регулярная работа над собой - обязательное условие для тех, кто собирается стать успешным трейдером.

Трейдинг - это работа под постоянным психологическим давлением. И не каждому человеку под силу выдержать такое. Уровень нервного напряжения в биржевой торговле постоянно зашкаливает, и если не бороться с этим явлением сознательно, можно запросто потерять здоровье и деньги. Есть масса способов снизить уровень стресса при работе на бирже или вообще избежать такового. Один из таких способов - использование механической торговой системы Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика: Учебник - М.: МГУ, 2009. - 563 с..

Механическая система трейдинга позволяет убрать эмоциональную составляющую в процессе прогнозирования фондового рынка, тактических и стратегических решений. Такая система никогда не станет сомневаться, завершать убыточную сделку, или нет. Работа над созданием автоматизированной системы происходит в спокойной, благоприятной обстановке, которая способствует тщательному и неспешному прорабатывания всех мелочей. Данный подход позволяет трейдеру сберечь свое здоровье и средства, которыми он оперирует на настоящем счете. Во время работы системы основная задача трейдера инициировать запуск системы и следить за тем, чтобы она работала без сбоев, все остальное система сделает самостоятельно. В интернете вы сможете найти информацию о механических системах, которые можно использовать для работы на фондовом рынке России.

Методы прогнозирования на фондовой бирже у каждого трейдера индивидуалены. Игроков, торгующих внутри дня, называют внутридневными. Такие люди могут проводить около десяти разнообразных сделок на протяжении одного дня. Среднесрочные спекулянты совершают 1-2 сделки в неделю, при этом позиция удерживается от нескольких дней до нескольких месяцев. Особая категория игроков - инвесторы, обходятся несколькими сделками за год. Все эти люди делятся на четыре основных группы, и различают их по разным методами прогнозирования фондового рынка.

Технический метод прогнозирования. Сюда входят люди, опирающиеся на постулаты технического анализа рынка. Есть несколько основных видов такого анализа Буренин, А. Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. - М.: Федеративная Книготорговая Компания, 2009.- 489 с.:

· технические индикаторы;

· волновой и свечной анализ;

· графики цен;

· использование метода искусственно созданного интеллекта.

Группа этих трейдеров самая обширная. Это объясняется огромным количеством информации по анализу рынка и возможностью легкого доступа к ней. Любой новичок может изучить основы такого анализа самостоятельно. Главный принцип технического анализа - изучение процесса ценовых колебаний с помощью специальных индикаторов - это технические индикаторы, используется так же построение графиков. Распространенной считается идея о том, что внимательно изучив поведение рынка в прошлом можно предугадать, как он поведет себя в будущем - движение рынка принято характеризовать такими терминами как цикличность и волнообразность.

Если бы технический анализ работал, то каждый человек, прочитавший изучив основы смог зарабатывать на фондовом рынке. Практика же говорит о том, что 90 % трейдеров теряют деньги на бирже, следовательно можно сделать вывод, что технический анализ не работает или работает не так, как об этом думает большая часть спекулянтов.

Фундаментальный метод прогнозирования. Эта группа объединяет поклонников фундаментального анализа. Такой вид анализа считается самым сложным на рынке и требует способностей к аналитическому мышлению. Чтобы провести такой анализ нужно правильно переработать очень большое количество информации - трейдер здесь выступает в качестве аналитика. Концепция фундаментального анализа базируется на предсказании последствий поведения цены в результате влияния тех или иных событий в мировой экономике. Финансовые новости, стихийные бедствия и другие подобные явления накладывают определенный отпечаток на работу финансовых рынков. Настоящий фундаменталист должен быть экспертом в области мировой экономики, чтобы успешно использовать этот метод.

Чаще всего на данный метод опираются консервативные инвесторы с длинным горизонтом инвестирования. Фундаментальные аналитики оценивают акции компании с точки зрения прибыльности их бизнеса и генерации денежных потоков. Большое внимание уделяется квартальным и годовым отчетам, перед выходом которых, как правело, происходят сильные движения в акциях Лялин В. А. Российский рынок ценных бумаг: основные этапы и тенденции развития // Евразийский международный научно-аналитический журнал. - 2012. - №2. - С. 182-186..

Азартный подход. В состав этой группы обычно включают азартных людей, воспринимающих процесс трейдинга, подобно игре в казино, некоторые из них используют теорию вероятности для заключения сделок. Такие люди - простые игроки, использующие определенные хитрые принципы при разработке собственной системы работы на бирже. Они выставляют стоп - ордера используя увеличение размера ставки после того, как фиксируют убыточную сделку, в надежде на неизбежность получения выигрыша в будущем.

Как правило, такие ребята долго на рынке не задерживаются. Череда везений сменяется чередой неудач и рано или поздно, как и игроки в казино, они заканчивают сливом своего счета.

Интеллектуальный метод прогнозирования фондового рынка. После нескольких лет торговли и изучения различных стратегий и методов, подсознание человека сливает все это в единое целое. При этом решения о покупке/продаже акций принимаются интуитивно. Ни какой анализ не используется Бланк, И. А. Инвестиционный менеджмент. -- Киев: МП «ИТЕМ» ЛТД «Юнайтед Лон дон Трейд Лимитед», 2009. - 412 с.. Они занимаются трейдингом, полагаясь исключительно на свою интуицию. Зачастую это очень успешные трейдеры, с многолетним опытом работы на рынке, им достаточно лишь бросить беглый взгляд на тот или иной ценовой график, чтобы дать правильную оценку текущей ситуации, и принять решение о способе получения прибыли. Таких трейдеров очень мало. Их секретным оружием служит огромный багаж опыта регулярной торговли на фондовом рынке. На первый взгляд может показаться, что эти люди прогнозируют фондовый рынок методом третьей группы азартных игроков, но это ошибочное мнение. Гуру финансового рынка используют технический и фундаментальный анализ на подсознательном уровне, благодаря колоссальному опыту - о таких людях говорят «они чувствуют рынок». Приведенное выше разделение на группы достаточно условно. Есть люди, которые используют приемы работы разных групп. Многие игроки разработали несколько торговых систем и работают с ними.

1.2 Обоснование метода прогнозирования состояния фондового рынка в РФ

Корреляционный анализ часто применяется для оценки взаимосвязей между мировыми фондовыми рынками. Развитию исследований в этой области способствуют, с одной стороны, наличие количественной статистики, характеризующей динамику конъюнктуры рынков в виде фондовых индексов, с другой стороны - высокая практическая ценность результатов исследований.

Можно привести примеры достаточно интересных работ ученых, работающих под эгидой Всемирного банка и МВФ http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf:

- Pritsker M. <Каналы распространения финансовой инфекции> (The channels for Financial Contagion).

В этой работе Мэт Притскер рассматривает причины взаимосвязей финансовых рынков, выражающихся в том числе и через корреляцию фондовых индексов.

- Baig T., Goldfajn I. <Российский дефолт и финансовая инфекция в Бразилию> (Russian default and contagion to Brazil).

На основе анализа статистических данных по финансовым рынкам Бразилии и России авторы пришли к выводу, что финансовый кризис в Бразилии был усугублен, но не вызван российским дефолтом. Также они отметили существование значимой корреляции между российским и бразильским финансовыми рынками, которая особенно сильно проявляется на рынке еврооблигаций.

- Forbes K., Rigobon R. <Измерение финансовой инфекции. Концептуальные и эмпирические аспекты> (Measuring Contagion: Conceptual and Empirical Issues).

Нужно обратить внимание на определенные особенности, связанные с измерением корреляции между индексами:

Во-первых, коэффициент корреляции измеряется не между фондовыми индексами, а между относительными изменениями фондовых индексов: чем дольше период исследования, тем большее искажение получается при нарушении этого правила.

Во-вторых, исследователь должен решить вопрос выбора периода изменения фондовых индексов. Можно рассчитывать коэффициент корреляции между дневной, недельной, месячной доходностью фондовых индексов, и в каждом случае результат исследования будет различен; чем меньше период доходности, тем больше вероятность, что коэффициент корреляции не будет учитывать реально существующие влияния, проявляющиеся с определенным лагом; при удлинении периода уменьшается число наблюдений и соответственно коэффициент корреляции становится менее значимым.

В-третьих, при оценке динамики коэффициента корреляции возникает проблема гетероскедастичности. Суть проблемы в том, что оценка корреляции в отдельные периоды искажается из-за изменения амплитуды колебаний фондовых индексов.

Метод экстраполяции тренда создан на основании статического наблюдения динамики конкретного показателя, выявления тенденций развития и сохранения данной тенденции для последующих периодов. Иначе можно сказать, что методы экстраполяции трендов позволяют тенденции прошлого развития исследуемого объекта переносятся в будущий период Герасименко В. Современная рынок ценных бумаг// Российский экономический журнал. - 2011. - №9.- С. 53-75..

Данный метод экстраполяции тренда используется в основном для краткосрочного прогнозирования, сроком до года, в случае, когда количество изменений равно минимальному значению. Данный метод реализуется для каждого определенного объекта в отдельности и поэтапно на каждый последующий момент текущего времени. В случае, когда необходимо составить прогноз для продукции или услуги, основанного на экстраполяции, задача прогнозирования предполагает анализ спроса и анализ продаж данного товара.

Результаты прогнозирования параболического тренда являются применимыми для всех сфер внутрифирменного планирования, а так же для стратегического, финансового, маркетингового планирования, планирования производства и управления запасами, управления торговыми потоками и операциями. Наиболее часто пользуются для краткосрочного прогнозирования методами экстраполяции трендов следующих видов: методами скользящего среднего и методами экспоненциального сглаживания. Метод скользящего среднего основан на простом предположении, который гласит, что последующий показатель в конкретный промежуток времени по величине равен средней. Этот показатель экстраполяции считается за крайние 3 месяца.

А метод экспоненциального сглаживания тренда можно охарактеризовать как прогноз текущего показателя на предстоящий период, который представлен в виде общей суммы фактического показателя за текущий период и краткосрочный прогноз на текущий период, взвешенных при применении специальных индикаторов. В некоторых случаях данные методы трендов дополняются другими методами корреляции параболических трендов. Этот метод предполагает исследование взаимодействия различных тенденций в целях нахождения их взаимного влияния и непосредственного улучшения качества прогнозов. Следовательно, корреляционный анализ изучает взаимосвязь двух или более показателей, в зависимости от этого данный метод носит название парной или множественной корреляции. Данные методы применяются как российскими предприятиями, так и иностранными, так как они являются наиболее простыми, традиционными и эффективными.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГНОЗНОГО СОСТОЯНИЯ ФОНДОВОГО РЫНКА В РФ

2.1 Характеристика фондового рынка как объекта исследования

Год отмечен резким сокращением инструментальной базы российского рынка акций: на внутреннем организованном рынке число эмитентов сократилось на 45 единиц - до 275 компаний.

Капитализация внутреннего рынка акций изменилась незначительно и составила в валютном эквиваленте 817 млрд долл. (на 2,3% больше, чем годом ранее), в сравнении с ВВП капитализация упала до 40%.

Структурные диспропорции капитализации сохранились. Сокращение доли десяти наиболее капитализированных эмитентов приостановилось на уровне 62%. Нефтегазовая отрасль на конец года составила 50% капитализации. Доли металлургии и электроэнергетики в капитализации уменьшились, отмечается рост капитализации химической промышленности, компаний связи и торговли.

Объем сделок с акциями на внутреннем биржевом рынке (без учета сделок РЕПО) в течение года постоянно падал и суммарно составил 11,5 трлн руб. (на 41% меньше, чем годом ранее), наиболее существенно упали обороты в секторе Classica группы «Московская биржа». Среднедневной оборот, соответственно, резко снизился до 45,4 млрд руб Герасименко В. Современная рынок ценных бумаг// Российский экономический журнал. - 2011. - №9.- С. 53-75..

Концентрация внутреннего биржевого оборота на акциях отдельных эмитентов остается высокой: на долю десяти наиболее ликвидных эмитентов акций приходится 85% общего оборота, при этом около половины оборота составляет доля только двух эмитентов - ОАО «Газпром» и ОАО «Сбербанк России». Вместе с тем доля сделок с акциями ОАО «Сбербанк России» в общем обороте за год снизилась сразу на 5 п.п.

Показатель дохода на одну акцию (P/E) в течение года снижался и на конец года составил 5,3.

Рынок корпоративных облигаций. Количество эмитентов облигаций, находящихся во вторичном обороте, снизилось за год на 5,2% и стало 292. Количество эмиссий облигаций выросло до 767 выпусков (на 10,8% больше, чем годом ранее). Объем размещений по итогам года достиг 1,2 трлн руб., что является максимальным значением за наблюдаемый период.

Объем внутреннего рынка корпоративных облигаций достиг к концу года 4,2 трлн руб. по номинальной стоимости - на 21% больше, чем годом ранее. Однако в сравнении с ВВП это немногим меньше 7%.

Общий объем биржевых и внебиржевых сделок (по номиналу, без сделок РЕПО) с корпоративными облигациями за год составил 6,7 трлн руб. - на 15% больше итога предыдущего года. Свыше 80% вторичного оборота - биржевые сделки. Их объем (фактическая цена, без сделок РЕПО) вырос по сравнению с предыдущим годом на 3% - до 5,3 трлн руб. На долю первых десяти эмитентов корпоративных облигаций в общем объеме биржевых сделок с облигациями приходится 53% оборота, и этот показатель имеет тенденцию к росту.

Доля сделок с биржевыми облигациями по итогам года выросла до 30% http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf.

Проблема с дефолтами по корпоративным облигациям в 2012 г. утратила свою актуальность, показатели нарушений при исполнении эмитентами обязательств по корпоративным облигациям вернулись на докризисные уровни.

Рынок государственных облигаций. Ускорился рост объемов выпусков государственных облигаций (ГКО-ОФЗ), по итогам года объем этого рынка по номиналу достиг 3,3 трлн руб. (на 17% больше, чем годом ранее), в отношении к ВВП это составляет не многим более 5%. Объем вторичного рынка (в основном режиме торгов и режиме переговорных сделок) за год вырос в 2,5 раза и составил 4,4 трлн руб.,

Рынок субфедеральных и муниципальных облигаций. В течение последних лет этот рынок не демонстрирует позитивных тенденций. Его объем в сравнении с другими секторами долгового рынка ценных бумаг мал и по итогам года составил 440 млрд руб. по номиналу. Вторичный рынок отличается большой изменчивостью, тем не менее явно прослеживается тенденция постоянного спада оборотов, по итогам года суммарный объем торгов (биржевые и внебиржевые сделки по номинальной стоимости, без учета сделок РЕПО) уменьшился до 533 млрд руб. (на 8,5% меньше, чем годом ранее).

Сводные индексы акций не смогли за год отыграть потери предыдущего года. Позитивная динамика индексов отмечена только первые три месяца года, затем произошло падение, сменившееся боковым трендом.

Максимального за год значения индексы РТС и ММВБ достигли практически одновременно: Индекс РТС 15 марта 2012 года составил 1754, увеличившись с начала года на 22,4%, Индекс ММВБ 14 марта 12 года достиг уровня 1631, увеличившись с начала года на 12,9%. Минимального значения за год индексы достигли в мае-июне: Индекс РТС 1 июня 2012 года составил 1227, снизившись от максимального значения на 27,2%, Индекс ММВБ 23 мая 2012 упал до 1256, снизившись от максимального значения на 22,9% Лялин В. А. Российский рынок ценных бумаг: основные этапы и тенденции развития // Евразийский международный научно-аналитический журнал. - 2012. - №2. - С. 182-186..

По итогам года сводные фондовые индексы акций показали небольшую положительную доходность, наибольший рост продемонстрировал Индекс РТС (1526,98 пунктов - плюс 10,5% годовых).

Сводные фондовые индексы акций не демонстрируют способности к преодолению исторических максимумов, достигнутых в первой половине 2008 г., попытки выйти на долгосрочный восходящий тренд, наблюдавшиеся в 2010- 2012 гг. заканчиваются неудачно.

Среди отраслевых индексов наибольшее падение второй год подряд показывает индекс электроэнергетики. А наиболее доходным стал индекс потребительских товаров. Капитализационные индексы оказались по итогам года в нейтральной зоне. По итогам года волатильность основных сводных фондовых индексов акций находилась на достаточно низком уровне.

Средний совокупный доход инвесторов в корпоративные облигации (индекс MICEX CBI TR) рос вплоть до середины мая, затем произошел спад. Затем до конца года этот индекс возобновил рост и по итогам года увеличился на 8,6%. Средневзвешенная доходность к погашению корпоративных облигаций по индексу MICEX CBI TR была подвержена разнонаправленным изменениям и усредненно составила 8,7%. Характерно, что в течение всего года средневзвешенная доходность к погашению постоянно превышала ставку рефинансирования Банка России, при этом усредненный спред составил 0,65 п.п.

Средний совокупный доход инвесторов в государственные облигации (индекс MICEX RGBI TR) продолжил тенденцию, сформировавшуюся в конце предыдущего года, и рос ускоренным темпом вплоть до начала мая, затем наблюдался резкий спад, сменившийся в июле - августе ускоренным ростом. В итоге, за год индекс MICEX RGBI TR увеличился на 14,7%. Поведение эффективной доходности государственных облигаций к погашению RGBEY в первой половине года отличалось стабильностью, однако с мая эффективная доходность к погашению начала расти. В мае- июне эффективная доходность государственных облигаций превышала ставку рефинансирования Банка России, зафиксированы разовые превышения ставки рефинансирования до 0,34 п.п. Затем эффективная доходность к погашению государственных облигаций уменьшалась до конца года, усредненно по итогам года она составила - 7,4%.

По итогам года волатильность фондовых индексов корпоративных и государственных облигаций оказалась на достаточно низком уровне.

Российский индекс волатильности RTSVX на качественном уровне практически полностью идентичен международному индексу VIX. Вместе с тем RTSVX по своим значениям существенно превосходит свой международный аналог. Поведение индекса волатильности носит ярко выраженный нестационарный характер. В период январь - апрель индекс демонстрировал стабильное поведение относительно среднего значения 33%. Однако в начале мая он стал расти, и в отдельные периоды значение индекса превышало 50%. Во второй половине индекс волатильности снижался и к концу года упал до 20%, максимально приблизившись к своему международному аналогу.

2.2 Ретроспективный анализ фондового рынка в РФ

В табл. 1 приведены сводные данные по акциям, которые предлагаются на фондовом рынке группы «Московская биржа», а также оценка агентством Standard&Poor"s1 числа российских эмитентов, акции которых допущены к торговле на ФБ ММВБ, NYSE, NASDAQ и входят в LSE-listed S&P EMDB Russia index.

Таблица 1. Организованный рынок акций в 2011-2013г.г.

			Оценка S&P
	Количество эмитентов акций		Количество эмитентов акций	Количество выпусков акций (ао, ап) в котировальных списках
Группа «Московская Биржа»

По данным на конец июня, на внутреннем рынке их насчитывается 270, на 44 компании меньше, чем годом ранее, снижение существенное - на 16,3%.

По данным иностранных источников, на внутреннем и внешнем рынках представлена 301 российская компания - эмитент акций, это на 39 компаний меньше, чем годом ранее (сокращение 12,9%).

Количество выпусков акций, включенных в котировальные списки на внутреннем рынке, также уменьшается, однако скорость сокращения ниже: с июня 2012 г. за двенадцать месяцев оно уменьшилось на шесть выпусков (5,6% в относительном исчислении) Лялин В. А. Российский рынок ценных бумаг: основные этапы и тенденции развития // Евразийский международный научно-аналитический журнал. - 2012. - №2. - С. 182-186..

В течение второй половины 2012 - первой половины 2013 г. Произошло изменение долгосрочного тренда, связанного с постепенным уменьшением количества «рыночных» эмитентов облигаций: по данным на июнь 2013 г. их число увеличилось до 306 компании против 288 годом ранее, - на 6,3% (табл. 2).

Таблица 2. Количество эмитентов корпоративных облигаций и эмиссий в 2012-2013 г.

Рост количества «рыночных» выпусков не прекращался, и по итогам первого полугодия 2013 г. число таких выпусков достигло 834 (на 20% больше, чем годом ранее). На рис. 3 приведен график, характеризующий объемы рынка корпоративных облигаций (размещенные «рыночные» и «нерыночные» выпуски, по номинальной стоимости). В первом полугодии 2013 г. Рост объема рынка корпоративных облигаций продолжился и по итогам июня в номинальном выражении объем достиг 4631 млрд руб., на 919 млрд руб. больше, чем годом ранее (на 19,8% в относительном исчислении). Вместе с тем следует отметить, что темпы роста постепенно замедляются: если в четвертом квартале 2012 г. в сравнении с предыдущим кварталом увеличение составило 9,0%, то во втором квартале 2013 г. - 4,2%.

Размещение новых выпусков корпоративных облигаций традиционно происходит неравномерно. В табл. 3 приведены данные о размещениях новых «рыночных» и «нерыночных» выпусков корпоративных облигаций.

Таблица 3. Размещения новых выпусков корпоративных облигаций в 2012-2013 гг.

	Количество эмитентов облигаций, шт.	Количество новых выпусков, шт.	Объем размещения, млрд руб.
	Рыночных	Нерыночных		Рыночных	Нерыночных		Рыночных	Нерыночных

В первом полугодии 2013 г. отмечается высокая активность размещений: привлечено 790 млрд руб. против 475 млрд руб. годом ранее. Вместе с тем доля «рыночных» размещений в этом объеме уменьшилась с 92 до 87%.

Традиционно вторичные торги корпоративными облигациями не менее чем на 80% осуществляются на организованном рынке.

Количество эмитентов корпоративных облигаций, представленных на Фондовом рынке группы «Московская биржа» в течение двух последних кварталов стало расти.

По данным на конец июня 2013 г. их насчитывалось 322 против 310 годом ранее. При этом рост количества выпусков облигаций оказался еще более интенсивным - на 21% за этот же период. Вместе с тем число эмитентов, облигации которых включены в котировальные списки, осталось практически неизменным - немногим более 180 эмитентов (в среднем около 56% от общего количества эмитентов облигаций).

2.3 Сценарии развития фондового рынка РФ в долгосрочной перспективе

Российский рынок до сих пор остается монополистичным, многие отрасли (например, нефтегазовая, строительная) закрыты для конкуренции: ценообразование в этих отраслях далеко не рыночное, и конкуренции нет в принципе. Компании не имеют возможности зайти на эти рынки и на равных бороться за клиентов. Хотя для окончательного формирования многих рынков необходимо развитие фондового Рынки ценных бумаг // Инвестиционная Группа ТРИНФИКО / Электронный ресурс // http://www.trinfico.ru..

По словам Чалдаева Л.А., для решения обозначенных ранее проблем необходимо:

1 Усовершенствовать законодательство (особое внимание - налоговому). В ряде случаев действующее в России налоговое законодательство не учитывает особенностей налогообложения отдельных видов финансовых операций;

2 Снизить административные барьеры и упростить процедуры. В последнее время ФСФР России предприняла ряд шагов с целью упрощения процедур государственной регистрации выпусков ценных бумаг, что стало одним из важнейших условий динамичного роста объемов операций с ценными бумагами на российском рынке;

3 Развивать срочный рынок и рынок коллективных инвестиций. В настоящее время ФСФР России подготовлены концепция и проект соответствующего законодательного акта.

4 Совершенствовать качество корпоративного управления. За последние годы в России многое сделано по обеспечению необходимого качества корпоративного управления. Вместе с тем, целый ряд проблем требуют своего решения, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе;

5 Улучшать механизмы привлечения частных инвесторов и механизмы защиты их интересов. Постоянное и осмысленное участие населения на финансовом рынке является одним из признаков не только повышения уровня жизни в стране, но и показателем определенной зрелости финансового рынка, обеспечивающего трансформацию индивидуальных сбережений в необходимые экономике инвестиции.

Повышение интереса населения к финансовому рынку и стимулирование инвестирования на финансовом рынке индивидуальных сбережений обеспечивается рядом мер, в том числе в области совершенствования налогообложения, о чем сказано выше.

Важным средством стимулирования участия розничных инвесторов на финансовом рынке могут стать компенсационные и страховые схемы;

6 Совершенствовать регулирование на финансовом рынке. Совершенствование регулирования на финансовом рынке должно осуществляться по трем основным направлениям: во-первых, повышение роли СРО и установление их более тесной связи с государственным регулятором финансового рынка, во-вторых, унификация норм и правил государственного регулирования деятельности на финансовом рынке с постепенной концентрацией государственных функций по регулированию, контролю и надзору на финансовом рынке в одном государственном органе, в-третьих, развитие системы пруденциального надзора;

Решение изложенных задач позволило бы создать надежную базу долгосрочного роста российского финансового рынка и повышение его роли как в рамках национальной, так и мировой экономики. В результате могут быть достигнуты целевые показатели, представленные в таблице 4.

Таблица 4. Перспективы развития рынка ценных бумаг

Показатель
Капитализация публичных компаний, трлн. руб.
Соотношение капитализации к ВВП, в %
Биржевая торговля акциями, трлн. руб.
Стоимость корпоративных облигаций в обращении, трлн. руб.
Активы паевых инвестиционных фондов, трлн. руб.
Годовой объем публичных размещений акций на внутреннем рынке, по рыночной стоимости, в трлн. руб.
Количество розничных инвесторов на рынке ценных бумаг, млн. человек
Доля иностранных ценных бумаг в обороте российских бирж, %

Ожидается, что курс рубля к доллару установится на уровне 34-35 на конец 2013 года. По мнению Лялина В.А., цены на нефть будут в этот период колебаться в диапазоне 100 - 130 долларов за баррель.

Максимова Т.П. предполагает, что в части облигаций ожидается стабилизация ставок на уровне 9-10% годовых. Возможный диапазон колебаний в эти два года представляется в коридоре 8-12% годовых, в зависимости от темпов роста экономики. При этом максимум в 12% годовых может как раз прийтись на середину 2012 года с дальнейшим снижением до 9-10% в 2013 году. При ускорении восстановления экономики инфляционные процессы неизбежны, что может приводить к изменениям ставок на денежном и облигационном рынках. В целом, не ожидается каких-то потрясений на этих рынках и думается, что возможны колебания ставок в зависимости от ситуации с американскими долговыми бумагами и ставками LiBOR, движением риск-спрэдов (премий) по заимствованиям, включая облигационные, сдвигами в курсах международных валют и неравномерными темпами развития региональных экономик. При этом, не ожидается резкого роста доходности межбанковского рынка беспоставочных форвардов на американский доллар и, следовательно, ситуация с доходностью облигаций оценивается в этот период в целом как спокойная.

Таким образом, повышение эффективности функционирования рынка ценных бумаг в современной России можно достичь путем усовершенствования законодательства, снижения административных барьеров, развития срочного рынка и рынка коллективных инвестиций, совершенствование качества корпоративного управления, улучшения привлечения частных инвесторов и механизмов защиты их интересов, совершенствования регулирования на финансовом рынке, пресечения и предупреждения недобросовестной деятельности, совершенствования регулирования, консолидации и формирования положительного имиджа.

ГЛАВА 3. СОСТОЯНИЕ ФОНДОВОГО РЫНКА РФ: ПРОГНОЗ НА 2014-2016 ГГ.

3.1 Построение и описание прогнозной модели состояния фондового рынка РФ

Для определения прогнозного значения доходности индекса РТС была разработана с использованием инструментария регрессионного и корреляционного анализа трехфакторная модель, позволяющая спрогнозировать значение доходности индекса РТС.

Разработка модели осуществлялась в несколько этапов http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf.

1. Определение возможных экзогенных факторов, которые могут влиять на доходность фондового индекса.

2. Сбор статистической информации о прошлых значениях факторов.

3. Проверка распределения вероятностей на его подчинение нормальному закону для каждого фактора.

4. Расчет коэффициента парной линейной корреляции каждого фактора (нормально распределенного) с результирующим показателем.

5. Добавление к объясняющим переменным фактора, имеющего значимую корреляцию с результирующим показателем.

6. Окончательное формирование модели.

7. Проверка модели на значимость.

8. Расчет частных коэффициентов парной корреляции всех переменных с целью недопущения мультиколлинеарности факторов.

В процессе построения модели рассматривались следующие макроэкономические факторы:

- темп прироста портфельных иностранных инвестиций в экономике;

- темп прироста денежной массы;

- темп изменения ставки рефинансирования ЦБ РФ;

- темп прироста ВВП (в реальном исчислении);

- темп прироста цены на нефть (NYMEX);

- темп прироста цены на золото;

- темп изменения процентной ставки по депозитам;

- темп изменения процентной ставки по кредитам.

Из вышеперечисленных факторов были отобраны всего три, имеющие корреляцию с результирующим показателем, значимо отличающуюся от нуля. Среди них:

- темп прироста цены на нефть;

- темп прироста безналичной денежной массы;

- темп прироста ВВП.

3.2 Составление прогноза фондового рынка РФ

Все темпы прироста, используемые в модели, брались за квартальный период с 2005 по 2013 год. Выбор квартального, а не месячного интервала обусловлен отсутствием статистики за месячный период по большинству макроэкономических индикаторов. Доходность индекса РТС определялась по формуле

y = ln(RTS1/RTS0)?4 , (1)

где y - доходность индекса РТС, RTS1, RTS0 - последние значения индексов РТС рассматриваемого и предыдущего кварталов соответственно.

Как видно из формулы (1), доходность индекса РТС вычислена по схеме непрерывного процента.

Темп прироста цены на нефть в годовом исчислении рассчитывался по формуле

x1 = ln(P1/P0)?4 , (2)

где x1 - темп прироста цены на нефть в годовом исчислении, P1, P0 - цена закрытия на нефть марки Brent (NYMEX) рассматриваемого и предыдущего кварталов соответственно. Темп прироста цены на нефть (2) рассчитан по схеме непрерывного процента.

Темп прироста безналичной денежной массы в годовом исчислении рассчитывался по формуле

x2 = ln(DM1/DM0)?4 , (3)

где x2 - темп прироста безналичной денежной массы в годовом исчислении, DM1, DM0 - объемы безналичной денежной массы в рублях на 1-е число следующего за рассматриваемым и рассматриваемого кварталов соответственно.

Темп прироста безналичной денежной массы (3) вычислен по схеме непрерывного процента.

Темп прироста ВВП в годовом исчислении рассчитывался по формуле

x3 = ln(TGDP1/TGDP0)?ty/tq , (4)

где x3 - темп прироста ВВП в годовом исчислении, TGDP1, TGDP0 - темпы роста реального ВВП рассматриваемого и предыдущего кварталов соответственно в процентах к ВВП 1995 года, ty и tq - количество рабочих дней в году и квартале соответственно.

Все три фактора и результирующий показатель во времени - случайные процессы (X1(t), X2(t), X3(t), Y(t)). Введем предположение об их статистической стационарности. Тогда можно считать значения x1i, x2i, x3i, yi в каждом квартале случайным исходом испытания, а несмещенные состоятельные оценки параметров распределения случайных величин можно определить выборочным методом.

Если случайные величины X1, X2, X3, Y распределены нормально, то между ними может быть только линейная взаимосвязь.

Покажем, что случайная величина Y распределена по нормальному закону.

Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон значений Y был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частости Y. Исходя из полученных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

E(Y) = 0.3558 ,

S2(Y) = 1.4004 .

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина Y имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (Y ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Статистические и гипотетические вероятности попадания Y в интервал представлены в табл. 5.

Таблица 5. Статистические и гипотетические вероятности попадания Y в интервал

Поскольку ч2

0.05;3 = 7.814728, следовательно ч2 Ј ч2

Покажем, что случайная величина X1 распределена по нормальному закону.

Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон значений X1 был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частости X1. Исходя из полученных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

E(X1) = 0.1543 ,

S2(X1) = 0.6227 .

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина X1 имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (X1 ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Так как количество попаданий во второй интервал меньше 5, то целесообразно объединить первый интервал со вторым. Статистические и гипотетические вероятности попадания X1 в интервал представлены в табл. 6.

Таблица 6. Статистические и гипотетические вероятности попадания X1 в интервал

Поскольку ч2

0.05;2 = 5.991465, а следовательно ч2 Ј ч2

б;k, то гипотеза H0 не противоречит опытным данным.

Покажем, что случайная величина X2 распределена по нормальному закону. Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон значений X2 был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частости X2. Исходя из полученных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

E(X2) = 0.1543 ,

S2(X2) = 0.6227 .

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина X2 имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (X2 ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Так как количество попаданий во второй интервал меньше 5, то целесообразно объединить первый интервал со вторым. Статистические и гипотетические вероятности попадания X2 в интервал представлены в табл. 7.

Таблица 7. Статистические и гипотетические вероятности попадания X2 в интервал

Поскольку ч2

0.05;3 = 7.814728, а следовательно ч2 ? ч2

б;k, то гипотеза H0 не противоречит опытным данным.

Покажем, что случайная величина X3 распределена по нормальному закону.

Вообще, из эмпирических данных видно, что временной ряд не является строго стационарным. Очевидно, что самые значительные темпы прироста ВВП наблюдаются в третьем квартале любого года, а самое серьезное снижение - в первом квартале.

Таким образом, даже при равенстве дисперсий, математическое ожидание случайной величины зависит от номера квартала. Приведем динамический ряд к стационарному виду, нивелируя влияние сезонного фактора.

Скорректированные на сезонность уровни ряда представлены в табл. 4.

Их вычисление производилось по следующему алгоритму:

Где - среднее значение темпа прироста ВВП за j квартал,

Темп прироста ВВП в j квартале в год k, E(X3) - среднее значение случайной величины X3, рассчитанное по данным сгруппированного вариационного ряда.

Результаты расчета индексов сезонности представим в табл. 8.

	1 квартал	2 квартал	3 квартал	4 квартал

Значения скорректированных уровней ряда получены по формуле:

Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон скорректированных значений X3 был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частостей X3. Исходя из полученных скорректированных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

S2(X3) = 0.1074.

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина X3 имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (X3 ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Статистические и гипотетические вероятности попадания X3 в интервал представлены в табл. 9.

Таблица 9 Статистические и гипотетические вероятности попадания X3 в интервал

Отсюда, ч2 = 4.533912 .

Поскольку ч2 0.05;3 = 7.814728, а следовательно ч2 Ј ч2 б;k, то гипотеза H0 не противоречит опытным данным.

Так как случайные величины X1, X2, X3, Y имеют нормальный закон распределения, то связь между ними может быть только линейной, и модель множественной линейной регрессии можно представить в виде:

yi = в0 + в1x1i + в2x2i + в3x3i + еi , (8)

где в0, в1, в2 и в3 - неизвестные параметры, еi - возмущение (случайная ошибка).

Или в матричной форме:

Оценкой этой модели по выборке является уравнение

yi = b0 + b1x1i + b2x2i + b3x3i + ei (9)

или в матричной форме

Используя элементы линейной алгебры и метод наименьших квадратов, определяем вектор неизвестных параметров b

b0 = -1.07296; b1 = 0.50645; b2 = 3.16038;

Полученные результаты объяснимы с экономической точки зрения. С ростом цены на нефть происходит увеличение вероятности высокой цены в будущем, вычисленной по ретроспективе. Это увеличивает ожидаемые доходы российских топливно-энергетических компаний и, как следствие, справедливую стоимость топливно-энергетического бизнеса Рамзаева Е.П. Рынок ценных бумаг - составная часть финансового рынка // Экономические науки. - 2011. - № 77. - С. 47-50.. Рыночная стоимость топливно-энергетических компаний составляет значительную долю капитализации индекса РТС. Повышение безналичной денежной массы приводит к увеличению инвестиционной активности институциональных инвесторов и корпораций и, безусловно, способствует росту фондового рынка.

Таким образом, математическое ожидание Y при конкретных значениях факторов неопределенности можно вычислить по формуле

E (Y)i = -1.07296 + 0.50645 ? x1i + 3.16038 ? x2i - 0.0182 ? x3i . (10)

Множественный коэффициент корреляции R для данной модели

Коэффициент детерминации R2 для данной модели

Можно сделать вывод, что изменчивость выбранных факторов приближенно на 42% объясняет изменчивость зависимой переменной.

Используя F-критерий Фишера-Снедекора, проверим значимость уравнения регрессии на уровне значимости б = 0.05.

Если известен коэффициент детерминации R2, то критерий значимости уравнения регрессии может быть записан в виде:

F = R2?(n - p - 1) / ((1 - R2) ?p) > Fб;k1;k2 , (11)

где k1 = p, k2 = n - p - 1; p - количество объясняющих переменных; n - количество элементов в выборке.

Для данной модели:

F0..05;3;31= 2.9113.

Поскольку F > Fб;k1;k2, то уравнение множественной регрессии значимо.

Так как модель является многофакторной, нужно для обеспечения достоверности прогноза проверить ее на мультиколлинеарность факторов. Необходимо, чтобы объясняющие переменные были независимыми случайными величинами. Для этого были рассчитаны выборочные частные коэффициенты парной корреляции факторов, их значения

rx1x2 = 0.0727; rx1x3 = -0.0314; rx2x3 = 0.1029.

Как видно из расчетов, выборочный коэффициент частной парной линейной корреляции много меньше 0.7 для всех объясняющих переменных. Можно утверждать, что мультиколлинеарность факторов отсутствует.

Доверительный интервал для математического ожидания Ex0(Y) примет вид

yX0 - t1-б;n-p-1?sYx ? EX0 (Y) ? yX0 + t1-б;n-p-1?sYx, (12)

где sYx характеризует изменчивость зависимой переменной в результате колеблемости объясняющих переменных.

Доверительный интервал для индивидуальных значений зависимой переменной y0 примет вид:

yX0 - t1-б;n-p-1?sY0 ? y0 ? yX0 + t1-б;n-p-1?sY0, (13)

где sY0 характеризует изменчивость зависимой переменной как в результате колеблемости объясняющих, так и под воздействием случайных, неучтенных в модели факторов.

Спрогнозируем значение индекса РТС на основе значений факторов, заложенных в Прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации до 2010 г. В данном документе определены прогнозные значения темпов роста ВВП и цены за 1 баррель нефти.

Темпы роста ВВП в 2014 году составят 106.5%, в 2015 - 106.1%, в 2016 - 106.0%.

Отсюда логарифмический темп прироста ВВП в 2014 г. составит 6.3%, в 2015 г. - 5.9%, в 2016 г. - 5.8%.

Цена за 1 баррель нефти в 2014 г. Составит 55 долл. США, в 2015 г. - 53 долл. США, в 2016 г. - 52 долл. США.

Таким образом, годовой логарифмический темп прироста цены на нефть в 2014 году составит - 10.35%, в 2015 - 3.70%, в 2016 - 1.9%.

Прогнозный темп прироста безналичной денежной массы определим, проанализировав временной ряд и найдя уравнение линии тренда.

Динамика безналичной денежной массы, а также график функции тренда представлены на рис. 1.

Рис. 1. Динамика безналичной денежной массы

Рис. 2. Ожидаемая доходность индекса РТС в 2014-2010 гг.

3.3 Верификация прогноза фондового рынка РФ

Уравнение для линии тренда может быть записано в виде

Y =195.98?e0.0922x,

где Y - значение величины безналичной денежной массы; x - номер квартала при начале исчисления со второго квартала 2005 года.

Качество аппроксимации очень высокое (R2 = 0.9945).

Таким образом, величину безналичной денежной массы определим на 1.01.2014 г. В размере 8 588.79 млрд. руб., на 1.01.2015 г. в размере 12 419.37 млрд. руб., на 1.01.2016 г. в размере 17 958.39 млрд. руб., на 1.01.2010 г. в размере 25 967.8 млрд. руб.

Логарифмический годовой темп прироста безналичной денежной массы в 2014 г. равен 32.42%, в 2015-2010 гг. равен 36.88% ежегодно.

В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2014 год, она равна - 10.19%.

Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от -28.08% до 7.69%. С вероятностью 0.6 доходность индекса РТС в 2014 г. будет лежать в интервале от -71.76% до 51.37%.

В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2015 год, она равна 7.28%.

Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от -10.1% до 24.65%. С вероятностью 0.6 доходность индекса РТС в 2015 г. будет лежать в интервале от -54.23% до 68.79%.

В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2016 год, она равна 8.19%. Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от -9.07% до 25.45%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современный фондовый рынок, как один из мощнейших инструментов по привлечению инвестиционных средств, требует от его участников высокого уровня профессионализма в управлении активами. Как показывает современная теория и практика, эффективная работа на фондовом рынке невозможна без наличия мощного аппарата анализа и прогноза курсов акций, валют и других товарно-материальных активов обращающихся на рынке.

Современная финансовая теория совместно с математикой и статистикой располагает несколькими широко известными моделями описывающими поведение цен на финансовые активы. В настоящее время инвестиционный анализ существует в трех формах: технический анализ, фундаментальный анализ и «академический» анализ (эконометрия фондового рынка).

Технический анализ благодаря своей простоте и доступности для освоения уже почти сто лет является одним из самых популярных методов принятия решений на фондовом рынке. Однако его методы, зачастую являющиеся весьма эффективными, не являются строго научными и требуют большого опыта и доли интуиции для эффективного применения.

Подобные документы

Теоретические основы и основные подходы прогнозирования развития автомобильного рынка России. Ретроспективный анализ автомобильного рынка, сценарии динамики его развития. Составление прогноза состояния автомобильного рынка и верификация прогноза.

курсовая работа , добавлен 28.05.2010


Влияние современного фондового рынка на развитие экономики страны. Проблемы и перспективы рынка ценных бумаг Российской Федерации и его инвестиционная привлекательность. Определение приоритетных направлений в развитии финансового рынка государства.

курсовая работа , добавлен 31.01.2015


Теоретические основы прогнозирования структуры доходов населения: основные подходы к прогнозированию и обоснование выбранного метода ислледования. Ретроспективный анализ и сценарии развития доходов в Тюменской области: составление и верифакация прогноза.

курсовая работа , добавлен 26.01.2011


Понятие, сущность, основные элементы, виды рынка труда, источники информации и принципы прогнозирования в данной сфере. Факторы, влияющие на развитие рынка труда в перспективе, тенденции. Реализация прогнозов рынка труда в форме программ развития.

курсовая работа , добавлен 23.09.2014


Проблемы, виды, функции, тенденции и перспективы развития рынка ценных бумаг в Российской Федерации. Индексы фондового рынка как показатели его состояния. Значение рынка ценных бумаг для развития экономики развитых государств в современный период.

курсовая работа , добавлен 23.07.2014


Теоретичские основы работы фондовой биржи. Общетеоретические основы множественного корреляционно-регрессионного метода анализа. Оценка качества модели множественной регрессии. Апробирование модели для прогнозирования фондового индекса РТС на 2014 год.

курсовая работа , добавлен 10.05.2015


Гипотеза о том, что объем фондового рынка определяется объемом денежной массы. Тестовая проверка нефтяной гипотезы. Описание данных при помощи линейной и логарифмической зависимостей. Проверка необходимости использования инструментальных переменных.

контрольная работа , добавлен 26.12.2011


Макроэкономическое значение мобилизации свободных денежных средств для нужд хозяйствующих субъектов и государства. Особенности обращения капитала, представленного в ценных бумагах и деривативах, индексы фондового рынка как показатели его состояния.

курсовая работа , добавлен 03.08.2014


Основные виды круп, их переработка. Характеристика современного состояния рынка круп и оценка тенденций его развития на основе системы показателей анализа товарного рынка. Производство крупы на предприятиях пищевой промышленности, динамика цены.

курсовая работа , добавлен 23.01.2014


Раскрытие экономического содержания фондового рынка, его место в системе финансового рынка. Характеристика и классификация основных видов ценных бумаг. Особенности развития рынка ценных бумаг в Республике Беларусь как в стране с переходной экономикой.

Сегодня будет немного истории. Мы окунемся в один таинственный вечер, на котором присутствовали первооткрыватели технического анализа. Я не исключаю того, что именно эти люди были теми, под чьим влиянием Великая Депрессия в США перешла в заключительную фазу.

Трое аналитиков, а также около 150 человек. Но, зато какие это были люди! Это были гении, для которых прогнозирование фондового рынка – это была не просто хобби, это была вся их жизнь! Вряд ли можно назвать их другим словом. Ведь именно они смогли заработать огромные состояния в то время, когда вся страна переживала период глубокого экономического кризиса, одного из самых крупных за всю американскую историю. Эти люди не только смогли сохранить свои деньги, но и значительно преумножили их.

Я не исключаю того, что в тот теплый весенний вечер, три аналитика, о которых сегодня идет речь, быть может, и не осознавали того, что манипулируют огромными суммами. Все что они делали – это высказывали прогнозы по поводу того, как дальше будет развиваться ситуация на фондовом рынке.

Но давайте обо всем по порядку. 24 апреля 1934 года. Город Нью-Йорк. Одна из статистических ассоциаций организовала ужин в популярном тогда ресторане «Роджер Смит». На ужине присутствовал 161 человек. Тогда на повестке дня стоял только один, самый важный вопрос, который интересовал организаторов: как можно эффективно прогнозировать развитие событий на фондовом рынке при помощи технических средств.

Одним из приглашенных был Дональд Эллсворт , который на то время занимал должность главного редактора Annalist. Именно он был ответственным руководителем данного мероприятия. И первое, о чем он начал говорить – это то, что цены на фондовом рынке меняются не только по причине событий экономического характера, но также и политического. И поэтому, если инвестор желает правильно прогнозировать развитие событий на фондовом рынке, то ему необходимо руководствоваться не одним, а двумя факторами: политическим и экономическим. Кроме того, была высказана интересная речь, что есть, как минимум два фактора, которые отличают ценовые движения на фондовых рынках от явления, которое называется «совокупная вероятность»:

1. Если взять данные, которые получаются путем вероятностей, и сравнить их с ценами, то последние не могут быть с негативными значениями
2. Если все время стараться привязывать цены к прибыли обычным образом, то это будет ограничивать уровень, до которого они могут дойти

Но это были не единственные темы, о которых шла речь на мероприятии. Также обсуждалась связь между явлением вероятности и поведением цены. Был еще один очень интересный человек, который выступил на ужине. Это Федерик Маколэй . Он поведал о том, что нормальная кривая является не в каждом случае, а лишь один из вероятных результатов вероятностного распределения. То есть, если в качестве примера взять игральные кости, выбрать из этих костей одну, неважно какую, налить в нее свинец. В результате этого действия мы увидим, что появится асимметричное распределение. Если посмотреть на это более детально, то увидим, что это очень похоже на природу ценовых движений на фондовом рынке. И ситуация была бы особенно наглядной, если бы можно было смоделировать ситуацию, когда, например, кости наливались бы свинцом по очереди. Если на рынке происходят небольшие движения ценового диапазона, то в итоге будет нормальное распределение. А, например, на длительных колебаниях такое уже вряд ли будет.

На ужине присутствовало много аналитиков, но первым из них выступил Гарольд Гартли . Он стал говорить о том, какой использует технический подход к прогнозированию фондового рынка. Особо он подчеркнул, что те, кто занимается аналитикой и прогнозированием на фондовом рынке, просто обязаны уделять внимание политическим и экономическим событиям. По его словам, все эти события находят отражение на рынке и просто не могут не учитываться. Кроме того, необходимо учитывать информацию, которая есть в движениях самого рынка. Гарольд имел мнение, которого не придерживалось большинство аналитиков. Оно заключалось в том, что какие бы не выписывал рынок пируэты сегодня, в этих движениях есть определенная закономерность, которая может повлиять на движение рынка завтра. То есть, по сегодняшнему движению рынка можно сказать, что будет завтра. Правда, не сказать, чтобы подход, который высказал Гарольд Гартли, был совершенно новым. Нет, на тот момент он уже был известен. Кстати, самой яркой теорией, которая содержала в себе данный подход, являлась теория Чарльза Доу.

Гартли продолжал свое выступление, и сказал еще несколько интересных вещей. В частности, речь зашла о проблемах, с которыми сталкиваются многие аналитики. Дело в том, что все, кто так или иначе пытаются прогнозировать рынок, всегда сталкиваются с двумя проблемами. Первая проблема – это определение времени, когда нужно покупать акции. Конечно, есть экономические данные, анализ которых мог бы дать ответ на этот вопрос, но дело в том, что эта информация выходит слишком поздно, и в момент ее выхода не представляет ценности как таковой. Вторая проблема заключается в том, что необходимо правильно выбрать активы, по которым нужно вести торговлю. Это две самые главные проблемы, с которыми всегда сталкивались инвесторы. И главное, что теория Чарльза Доу не решает эти проблемы, и не позволяет делать четкое прогнозирование фондового рынка.

И последнее, что отметил тогда Гартли, это то, что все инструменты, которыми начинает пользоваться большинство инвесторов, рано или поздно станут бесполезными. Поэтому если есть какая-то работающая система прогнозирования, то она рано или поздно перестанет работать, если ее станет использовать чересчур много людей.

Следующим было выступление аналитика Ричарда Шабакера, который на то время занимал должность финансового редактора журнала Forbes. Для выступления он выбрал тему «Логика технического подхода». Он считал, что те инвесторы, которые в своей торговле опираются на рыночное движение, имеют одно очень важное преимущество перед остальными. Это тот факт, что часто, как бы это ни казалось странным, за счет использования данной стратегии получалось избегать крупных финансовых потерь.

Если посмотреть, как организован фондовый рынок, то можно увидеть, что этому типу рынка присуща трендовая составляющая. Когда быки берут контроль над рынком, то тренд двигается вверх. Когда медведи берут инициативу в свои руки, то тренд направлен вниз. И совершенно не нужно пытаться разобраться, почему в какой-то момент времени на рынке наблюдается перевес быков над медведями или наоборот. Нужно просто знать, что такое есть, и стараться использовать это в своих целях. И как только мы видим, что после долгой дороги вверх тренд начинает менять движение, нужно закрывать длинную позицию, и открывать короткую. И неоценимую помощь в этом окажет именно технический анализ, поскольку он позволит все это сделать без лишних раздумий.

Помимо всего прочего Шабакер привел несколько доказательств . В их числе были такие примеры:

1. Любой тренд рано или поздно начинает затухать, и переходит в боковое движение. И тогда в конечном итоге он пойдет в другую сторону
2. Если на рынке видно фигуру «Перевернутая голова и плечи», то это явно указывает на то, что скоро тренд пойдет вверх
3. В том случае, если откат цены доберется до 70% предыдущего роста, то снижение цены в настоящий момент времени, с большой вероятностью продолжится

Еще одним выступающим был Джеймс Хьюз , который в то время занимал должность аналитика Charles D. Barney and Company. Он затронул тему среднесрочной торговли. Свое выступление Хьюз построил на том, что среднесрочная торговля имеет множество преимуществ перед долгосрочной. Все движения, которые можно наблюдать на среднесрочном интервале, как правило, продолжаются 1-6 месяцев. Это означает, что инвестор, который торгует на таком интервале, может заработать в 3-4 раза больше, чем если бы он торговал на долгосрочном рынке. Он высказал мнение, что самым лучшим способом, при помощи которого можно прогнозировать будущее поведение рынка, является такой способ, когда рынок сам дает нужные нам подсказки.

Он также пояснил, что если использовать данный подход, то необходимо учитывать, что здесь все построено на вероятности. Бывает так, что иногда частота повторения некоторых рыночных ситуаций сильно велика, для того чтобы инвестор мог правильно сделать выводы относительно будущего изменения цен. Он привел пример, когда в 1929-1932 годах зимой и летом тренд шел вверх, а осенью и весной неизменно было падение.

Данный подход вызвал много обсуждений и противоречивых мнений, впрочем, как и все подходы, которые были высказаны докладчиками. Но теория – это одно, а практика – другое. Поэтому большинство присутствующих стали просить, чтобы выступавшие сделали свой прогноз относительно будущего развития ситуации на рынке. Они согласились. Прогнозы были следующие:

Г.Гартли сделал такой прогноз. На тот момент индекс Dow Jones был на отметке 105 пунктов. Он предположил, что очень вероятно, что между нынешним моментом и 10 октября 1934 года цена «прыгнет» выше максимума, которого она смогла достичь в 1933 году. То есть, в конечном итоге ценовой диапазон достигнет отметки 128. Это как минимум. В том случае, если минимум октября 1933 будет прорван до того, как будет преодолен максимум июля 1933, то с высокой долей вероятности на рынке будет медвежий тренд

Р.Шабакер предположил, что в ближайшие полгода рынок будет двигаться так, как и двигался до этого. Сильных изменений не будет. Только следующие два месяца, возможно, произойдет значительный ценовой скачок

Д.Хьюз сказал, что то, что в данный момент происходит на рынке, вряд ли показывает в пользу быков. Необходимо подождать до весны, и если весной не будет значительного скачка цен, как это ожидается, то этот скачок, по всей вероятности, будет летом

В качестве заключения. Если посмотреть, что предсказали все докладчики, то получается, что все они сошлись во мнении, что касается развития ситуации в американской экономике. И это при том, что все трое придерживались разного стиля прогнозирования. Но в конечном итоге получилось, что все они оказались абсолютно правы в своих прогнозах. Индекс Dow Jones в конце 1934 продолжал показывать стабильный рост. Более того, он никогда после этого не вернулся к отметке пост депрессионного периода в экономике США 1929-1933 годов. И здесь хорошим толчком послужили «большие деньги», а, может быть, что-то другое, о чем до сих пор никому не известно.

Fatal error : Uncaught Error: Call to undefined function similar_posts() in /var/www/pppara/data/www/сайт/wp-content/themes/Forextheme2/single.php:224 Stack trace: #0 /var/www/pppara/data/www/сайт/wp-includes/template-loader..php(19): require_once("/var/www/pppara....php(17): require("/var/www/pppara...") #3 {main} thrown in /var/www/pppara/data/www/сайт/wp-content/themes/Forextheme2/single.php on line 224