Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Структура и функции рынка ценных бумаг 11
1.1. Экономическая сущность ценных бумаг, анализ их стоимости доходности и рисков 11
1.2. Компьютерные системы для обслуживания биржевых операций 34
1.3. Требования к экономико-математическим методам для моделирования фондовых операций 43
Выводы по 1 главе 50
Глава 2. Методы решения задач обслуживания портфеля ценных бумаг 53
2.1. Задачи экспертного оценивания параметров ценных бумаг 53
2.2. Прогнозирование параметров ценных бумаг 68
2.3. Разработка моделей для оптимизации параметров портфеля ценных бумаг 78
Выводы по 2 главе 87
Глава 3. Информационно-аналитические системы для фондового рынка 89
3.1. Информационное обеспечение фондового рынка 89
3.2. Программная поддержка для реализации задач формирования портфеля ценных бумаг 94
3.3. Аналитические отображения информации по ценным бумагам 106
Выводы по 3 главе 110
Заключение 112
Литература 115
- Требования к экономико-математическим методам для моделирования фондовых операций
- Прогнозирование параметров ценных бумаг
- Разработка моделей для оптимизации параметров портфеля ценных бумаг
- Программная поддержка для реализации задач формирования портфеля ценных бумаг
Введение к работе
Актуальность темы
Развитие современного фондового рынка в Российской федерации является обязательным фактором для перехода к полноценной рыночной экономике и совершенствования системы денежного обращения в России.
Рынок ценных бумаг (фондовый рынок) является составной частью финансовой системы государства. Элементы фондового рынка в России начали формироваться в конце 80-х г.г., когда была признана необходимость восстановления рыночного хозяйства.
Для существования в стране развитого рынка ценных бумаг необходимы такие его компоненты, как спрос, предложение, посредники, участники, рыночная инфраструктура, а также системы его регулирования и саморегулирования.
Решающую роль в воссоздании рынка ценных бумаг сыграли приватизация и акционирование государственных предприятий - акционерные общества стали главными субъектами этого рынка.
В условиях современного состояния экономики в России не может быть полноценного рынка ценных бумаг. Уровень его развития во многом зависит от благосостояния населения, которое определяет спрос на ценные бумаги. Поэтому экономический рост, сопровождаемый увеличением доходов населения - главный фактор укрепления рынка ценных бумаг.
Рынок ценных бумаг в России сегодня характеризуется небольшими объемами, низкой ликвидностью, неизвестностью макроэкономических соотношений по группам ценных бумаг, неразвитостью материальной базы и технологии операций с ценными бумагами, отсутствием долгосрочной фондовой политики.
Выбор темы исследования обусловлен важностью задач моделирования процессов операций с ценными бумагами, которые являются одним из существенных экономических факторов при развитии многих реальных секторов экономики.
Хотя в настоящее время известны разработки по отдельным направлениям функционирования фондового рынка в рамках общей задачи финансового менеджмента, существует необходимость в исследовании экономико-математических методов, необходимых на различных стадиях
оборота ценных бумаг для более объективного учета специфики инвестирования в ценные бумаги, а также для проведения отдельных видов практических операций с ценными бумагами.
.Цель и задачи исследования.
Целью диссертационного исследования выступает создание теоретических и экспериментальных методов поддержки процессов принятия решений на различных стадиях реализации операций с ценными бумагами, разработка практических вопросов применения этих методов в общем цикле мероприятий по управлению фондовым рынком.
В соответствии с указанной целью в диссертации поставлены и решены следующие основные задачи:
- произведено исследование основных сегментов фондового рынка и выделены перспективные направления его развития в Российской Федерации;
- рассмотрены и проанализированы все важнейшие характеристики ценных бумаг, в частности, конкретные виды стоимостных оценок, осуществлен учет и классификация факторов риска для операций с ценными бумагами, изучены компоненты инвестиционной политики фирмы на фондовом рынке;
- показана целесообразность использования на завершающей стадии принятия решения по портфелю ценных бумаг математических методов обработки результатов экспертного оценивания параметров портфеля ценных бумаг, краткосрочного прогнозирования этих параметров и методов оптимального управления риском и доходностью портфеля ценных бумаг.
- произведена классификация процедур принятия решений и экономико-математических моделей, сформулированы требования к моделям принятия решений для анализа эффективности вложения средств в ценные бумаги;
- рассмотрена математическая экспликация понятия риска для операций с ценными бумагами в виде дисперсии случайной величины объема продаж ценных бумаг за фиксированный промежуток времени, что в общем случае означает расчет соответствующей ковариационной матрицы;
- предложен метод выбора управленческих решений при операциях с ценными бумагами на основе анализа системы предпочтений инвесторов, учитывающий факторы неполноты требуемой информации и согласованности системы предпочтений;
- введены три разновидности моделей для операций с портфелем ценных бумаг, когда
• фиксируется некоторый уровень доходности и определяется структура активов портфеля, которая минимизирует общий риск от операций с этим портфелем
• фиксируется приемлимый уровень риска и определяется структура активов портфеля, при которой достигается максимальная доходность от операций с этим портфелем
• рассматривается расширение портфеля за счет включения новой ценной бумаги при сохранении текущей структуры доходности и мнинимизации риска от операций с новым портфелем;
- проанализированы задачи краткосрочного прогнозирования доходности от операций с ценными бумагами;
- рассмотрены принципиальные вопросы организации технического, программного и информационного обеспечения процессов принятия управленческих решений при операциях с ценными бумагами;
- представлена структура специализированной системы экспертного оценивания для специалистов, участвующих в инвестиционной деятельности на фондовом рынке, способная работать в условиях неполной информации о параметрах ценных бумаг и особенностях рынка, причем информация может носить как количественный характер, так и характер качественных оценок.
Объектом исследования являются процессы инвестирования финансовых и иных ресурсов в ценные бумаги.
Методика исследования.
Методологическую основу проведенного исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области экономики, финансового менеджмента, разработки и сопровождения информационных
систем, исследования операций и математического программирования, а также математической статистики.
При работе над диссертацией использовались методы финансовой математики, исследования операций, математической статистики, высшей алгебры, теории матриц и графов.
Научная новизна.
В диссертации дано новое решение актуальной экономической задачи разработки методов обоснования и реализации инвестиций в ценные бумаги на фондовом рынке.
Проанализированы все важнейшие характеристики ценных бумаг, в частности, конкретные виды стоимостных оценок, осуществлена классификация факторов риска для операций с ценными бумагами и взаимосвязь стоимостных показателей и риска.
Проанализированы функциональные возможности современных компьютерных биржевых систем. Сделан вывод о целесообразности использования на завершающей стадии принятия решения по портфелю ценных бумаг математических методов обработки результатов экспертного оценивания параметров портфеля ценных бумаг, краткосрочного прогнозирования этих параметров и методов оптимального управления риском и доходностью портфеля ценных бумаг.
Сформулированы матричная и графовая модель выбора структуры портфеля ценных бумаг на основе оценок экспертов при наличии неполной информации о проектах. Для ситуации с тремя альтернативами получена в явном виде соответствующая система неравенств.
Предложена модель определения структуры активов портфеля, при которой достигается максимальная доходность от операций с этим портфелем для фиксированного уровня риска.
Предложена модель расширения портфеля за счет включения новой ценной бумаги при сохранении текущей структуры доходности и мнинимизации риска от операций с новым портфелем.
Разработан двухпараметрический экспоненциальный метод краткосрочного прогнозирования доходности от операций с ценными бумагами на фондовом рынке.
Разработаны и апробированы методы и алгоритмы, реализующие выбор инвестиционных решений по новым ценным бумагам на основе анализа системы предпочтений руководителей и экспертов, позволяющие работать с неполной информацией.
Практическая ценность, реализация и апробация.
Полученные в диссертации результаты имеют значимость для теоретического обоснования и практического решения актуальной экономической задачи инвестирования средств в ценные бумаги на фондовом рынке.
Результаты проведенного исследования использованы при анализе и обосновании ряда фондовых портфелей в международной инвестиционной компании «Эрмитаж Кэпитал Менеджмент».
Результаты диссертации нашли применение в учебном процессе, прежде всего в дисциплине «Рынок ценных бумаг».
В первой главе рассмотрены основные характеристики ценных бумаг и фондового рынка в целом. Исследованы взаимосвязи доходности и риска при операциях с ценными бумагами. Установлены различные типы инвесторов в соответствии с их отношением к риску.
Анализ российского рынка ценных бумаг является сложнейшей задачей, требующей привлечения высококвалифицированных специалистов в области финансовой математики, информатики, маркетинга, экономико математических методов и разработки новых моделей, адекватных реальной ситуации.
Инвестирование в ценные бумаги представляет собой один из наиболее важных аспектов деятельности любой динамически развивающейся коммерческой организации, которая заинтересована в долгосрочных перспективах устойчивого развития. Рассмотрены и проанализированы все важнейшие составляющие процесса инвестирования средств в ценные бумаги.
Проанализировано современное состояние рынка ценных бумаг в Российской Федерации. Показаны основные макроэкономические факторы, которые определяют существующее положение дел. Выделены тенденции, при которых фондовый рынок в России должен укрепляться и развиваться.
Классифицированы существующие разновидности риска при операциях с ценными бумагами.
Проанализированы функциональные возможности современных компьютерных биржевых систем. Сделан вывод о целесообразности использования на завершающей стадии принятия решения по портфелю ценных бумаг математических методов обработки результатов экспертного оценивания параметров портфеля ценных бумаг, краткосрочного прогнозирования этих параметров и методов оптимального управления риском и доходностью портфеля ценных бумаг.
Современные экономико-математические методы, разработанные для оптимизации операций с ценными бумагами, можно разделить на две группы: оптимизационные и выявления предпочтений. На основе анализа этих групп можно сделать вывод о универсальности применения в анализе операций с ценными бумагами метода оптимизации управленческих решений, основанного на оценке предпочтений, и необходимости разработки соответствующего программного комплекса.
В целом материал 1 главы содержит обоснование необходимости разработки системы принятия решений в области инвестирования средств в ценные бумаги и выбор современных экономико-математических методов для реализации необходимых процедур.
Во второй главе рассмотрена математическая экспликация понятия риска для операций с ценными бумагами в виде дисперсии случайной величины объема продаж ценных бумаг за фиксированный промежуток времени, что в общем случае означает расчет соответствующей ковариационной матрицы.
Сформулирована задача экспертного оценивания параметров ценных бумаг. В качестве метода решения указанной задачи предложены матричный и графоаналитический подходы. Рассмотрены принципиальные
усовершенствования для случаев с неполной исходной информацией о предпочтениях руководителя и слабой согласованности системы предпочтений в целом. Предложены специальные методы установления согласованности системы предпочтений руководителя.
Особую роль в операциях с ценными бумагами играет краткосрочное прогнозирование их курсовой стоимости и других характеристик. Рассмотрены применяемые при этом методы краткосрочного прогнозирования и предложена двухпараметрическая экспоненциальная модель прогнозирования, которая является развитием стандартной экспоненциальной модели.
На основе математической трактовки риска как минимальной дисперсии курсовой стоимости ценных бумаг в портфеле построены дае математические модели
• для портфеля ценных бумаг фиксируется приемлемый уровень риска и определяется структура активов портфеля, при которой достигается максимальная доходность от операций с этим портфелем
• рассматривается расширение портфеля за счет включения новой ценной бумаги при сохранении текущей структуры доходности и минимизации риска от операций с новым портфелем
В третьей главе выделены три фактора, оказывающие влияние на ускорение процесса внедрения компьютерных технологий на рынке ценных бумаг.
Во-первых, с помощью автоматизированных систем можно значительно увеличить объемы торгов в связи с ростом количества предлагаемых видов ценных бумаг и количества участников торгов.
Во-вторых, рынок ценных бумаг выступает такой сферой национальной экономической системы, где информация играет решающую роль. Следовательно, должны развиваться способы оперативного предоставления информации участникам рынка.
В третьих, статистика функционирования рынка ценных бумаг, неизбежно накапливающаяся в биржевых информационных системах, позволяет эмитентам, инвесторам и профессионалам рынка вести информационно-аналитическую работу и повышать обоснованность принимаемых решений, в том числе на основе современных экономико-математических и статистических методов. Проанализированы основные вопросы информационного обслуживания участников фондового рынка - источники и основные каналы распространения информации, состав предоставляемых информационных совокупностей, особая роль электронных средств передачи информации и Интернета.
Рассмотрена компьютерная технология принятия управленческих решений на всех стадиях работы с ценными бумагами. Представлены все компоненты процесса принятия решений, а также указаны экономико-математические и эвристические методы, которые должны использоваться на каждом шаге.
Представлена структура специализированной экспертной системы для специалистов, участвующих в инвестиционной деятельности на фондовом рынке, способная работать в условиях неполной информации о параметрах ценных бумаг и особенностях рынка, причем информация может носить как количественный характер, так и характер качественных оценок. Математической основой указанной системы являются матричная и теоретико - графовая модели принятия управленческих решений, обоснованные во 2 главе.
При написании диссертационной работы использовались материалы, которые отражены в списке литературы, включающем 85 наименований. По теме диссертационного исследования опубликовано 3 работы общим объемом 1.0 п.л.
Требования к экономико-математическим методам для моделирования фондовых операций
В настоящее время система включает следующие модули: акции, облигации, форекс, фьючерсы, деривативы, депозиты, объединенные портфели, бухгалтерский учет, паевые фонды. Для каждого из модулей система поддерживает соответствующую рыночную информацию (цены на рынке, обменные курсы валют, индексы и пр.). Информация о рынке может вводиться вручную или импортироваться из файлов в различных форматах: поддерживаются ASCII, Lotus 1-2-3 и Excel форматы. Обеспечивается ввод информации из электронных таблиц Reuters.
С учетом GAMA деятельность портфельного менеджера имеет шесть составляющих: оперативную деятельность. Она включает оценку текущей ситуации по доходности портфеля, анализ эффективности вложений по секторам рынка, определение убыточных и перспективных инвестиций. Для этого GAMA детально описывает и структурирует информацию о составе портфеля. Модули "Калькулятор доходности" и "Анализ сделок" позволяют менеджеру провести оценку предполагаемых сделок, оценить предпочтительность одних долговых инструментов или акций перед другими при различных условиях совершения сделок. В частности, «Калькулятор доходности» позволяет оценить нижнюю или верхнюю цены совершения сделки для достижения определенной доходности (при этом калькулятор позволяет одновременно рассчитывать параметры четырех облигаций) или определить доходность при совершении сделки по определенной цене; анализ исторической информации - оценку эффективности управления. Такая оценка позволяет ответить на два вопроса: 1. Эффективна ли деятельность портфельного менеджера? 2. Каков источник этой эффективности? При динамично изменяющихся курсах валют трудно определить, какая операция и почему была прибыльна (убыточна) по какой-либо позиции и по портфелю в целом - заслуга ли это портфельного менеджера или результат курсовой разницы. Регулярно получая информацию об источнике доходов (убытков), руководитель оценивает эффективность работы своих портфельных менеджеров, вырабатывает для них рекомендации; прогнозирование поведения портфеля. Прогнозирование и модели рование портфеля в системе GAMA - это не автоматическое или авто матизированное построение рекомендаций по формированию портфеля, а инструмент поддержки менеджера в процессе принятия решений. Используя моделирование портфеля менеджер составляет план приведения портфеля к "оптимальному" (с его точки зрения) состоянию. Любая операция с портфелем тут же отражается на его текущем состоянии (и соответственно на всех связанных с ним портфелях); увеличение числа финансовых инструментов. Расширение числа фи нансовых инструментов позволяет менеджеру портфеля повысить эффек тивность своих инвестиций и снизить риск портфеля путем диверсификации. GAMA расширяет диапазон операций с ценными бумагами (передача прав, переоценка, корпоративные операции слияния (разделения) и др.), позволяет более гибко подойти к взаимодействию с контрагентами и существенно снизить риск ошибок по управлению портфелем; выдачу рекомендаций или распоряжений, приводящих к реструктуризации портфеля. Менеджер определяет действия по дальнейшему инвестированию, формируя заявки на проведение сделок с ценными бумагами, транзакций по реструктуризации портфелей, входящих в агрегированный портфель, и т.д. В GAMA эта процедура максимально защищена от возможных ошибок, к которым приводит дублирование ввода информации по сделкам с ценными бумагами и временные разрывы в процессе цикла работы с ними (от выдачи заявки до анализа результатов выполнения этой заявки). Соответствующие операционные подразделения в ходе реализации данного плана взаимодействуют с GAMA, вводя соответствующие транзакции в портфель и производя с помощью системы все необходимые действия по подготовке документов, связанных с операциями. Информация о введенных сделках по мере необходимости может экспортироваться в бухгалтерскую систему. Введенные транзакции влияют на состояние портфеля, что позволяет портфельному менеджеру сразу следить за исполнением плана действий и оперативно вмешиваться (если это необходимо) в дальнейшее исполнение намеченных действий, осуществляя корректировку, отмену или проведение новых действий. Таким образом, система GAMA позволяет обеспечить единое информационное пространство для всех специалистов, вовлеченных в управление портфельными инвестициями, поддерживая при этом непрерывный цикл управления портфелем; оценку чистых активов (ЛИФ и т. п.). Система имеет специальный модуль оценки чистых активов. Используя рыночную информацию, она производит оценку портфеля ценных бумаг и соответственно стоимость единичного пая. В оценку чистых активов может включаться стоимость материальных активов (драгоценные металлы, недвижимость и т.п.). Особенностью системы GAMA является то, что в ней имеется возможность оценить облигации, не котируемые на рынке. Менеджер портфеля определяет некоторую группу облигаций (например, тот же сектор экономики, облигации одного эмитента или другой критерий). Используя рыночную информацию и описания облигаций этой группы система строит интегрированную кривую доходности. Используя эту кривую и описания некотируемой облигации, система производит ее оценку. Таким образом, GAMA может в любой момент времени произвести предварительную оценку чистых активов, не дожидаясь специальных, уполномоченных лиц (сертифицированных экспертов) как по оценке материальных активов, так и некотируемых облигаций. В результате достигается большая гибкость и оперативность в управлении портфелем.
Как видно из представленного материала все компьютерные системы фондового рынка предоставляют биржевым аналитикам обширный материал о состоянии рынка ценных бумаг и в той или иной мере производят первичную математическую обработку этих данных.
Следует отметить, что на завершающей стадии принятия решений по операциям с портфелем ценных бумаг готовятся аналитические материалы сводного характера, на основании которых брокер и инвестор принимают окончательное решение. Стадия формирования этого аналитического материала в наименьшей степени подкреплена математическими методами принятия решений. Предлагается на этой завершающей стадии широко использовать математические методы обработки результатов экспертного оценивания параметров портфеля ценных бумаг, краткосрочного прогнозирования этих параметров и методы оптимального управления риском и доходностью портфеля ценных бумаг.
Прогнозирование параметров ценных бумаг
Однако, анализ экономических процессов на основе теории случайных процессов имеет ряд ограничений. Так, например, в ряде случаев каждый показатель уровня динамики экономических процессов определяется лишь одним временным рядом (т.е. ограниченным числом точек). Известно, что на базе аналитических моделей или информации, которую эти модели дают, можно определить значения показателей прогнозируемого процесса. При этом "экстраполяция тенденций в будущее" - это достаточно распространенный метод прогноза. Этот метод позволяет найти точечное значение прогноза. Поэтому перспективные оценки вычисляются в форме интервалов, которые могут определяться, например, качественным анализом информации о ситуациях на рынках и результатом модельного прогноза. Другая возможность нахождения упомянутых интервалов может быть основана на статистических данных и на базе параметров, которые дает математическая модель прогноза.
Далее представляется необходимым отметить ряд особенностей процесса прогнозирования биржевых показателей.
Практически все экономико-математические методы прогнозирования цены используют временные ряды (дающие начальную информацию). Эти ряды описывают последовательные наблюдения за процессом изменения цены с течением времени. Следовательно, использование именно временных рядов, а не случайных выборок, вносит принцип порядка в последовательность их наблюдений.
Так, например, в статистическом наборе данных изменение совокупностей данных, следующих друг за другом, не меняет основных характеристик всего набора данных. Однако, в случае использования временных рядов любая перестановка уровней ряда может привести к образованию другой совокупности, имеющей иные обобщенные характеристики. Принято считать, что для статистического набора данных количество информации в совокупности случайных данных пропорционально объему самой совокупности. В случае временных рядов это не так. Дело в том, что уровни временных рядов, вообще говоря, зависимы. Если начальный временной ряд, составленный по значениям некоторого показателя за больший период времени, заменить данными за меньший период времени, то это не ведет к уменьшению объема информации о цене.
Наоборот, подобная замена иногда дает информацию, которая вообще не имелась в уровнях данного показателя за больший период времени. Указанная особенность использования временных рядов существенна именно для ценовой информации, так как значимость любого уровня временного ряда определяется его нахождением во временном ряду. Эта значимость становится все меньше и меньше с удалением уровня от начального момента прогноза. Таким образом, увеличение ряда, обусловленное увеличением времени наблюдения, как правило, не дает увеличения объема информации (тем более пропорционального кратности большего и меньшего периодов наблюдения). При этом все показатели, характеризующие динамику изменения цены, должны описываться каждый своим временным рядом.
Наряду с этим, в работе [21] анализируется ряд других особенностей временных рядов, которые значительно усложняют анализ корреляций и регрессий. Например, долговременные тенденции, регулярные периодические колебания, автокорреляции, линейная зависимость между временными рядами различных показателей данного процесса и др.
Все это существенно затрудняет применение аппарата временных рядов и их анализа на базе математической статистики и теории вероятностей. Дело в том, что для временных рядов не являются существенными и предположения о статистической независимости и отсутствии корреляций между независимыми совокупностями наблюдений, в случае неограниченного роста их числа. Поэтому моделирование на базе временных рядов предполагает применение к ним специальных процедур, ведущих к возможности применения к ним методов корреляционного и регрессионного анализов, что помогает находить ряд динамических характеристик. Очевидно, разработка конкретной модели прогнозирования биржевой информации и возможность ее применения в данной ситуации, решается только тогда, когда решен вопрос ее соответствия желаемому прогнозу реальной ситуации на рынке. При этом точность модели, определить которую очень трудно, не столь важна. Более важным моментом является соответствие модели прогнозируемой величине, то есть ее соответствие тем задачам,которым подчинен процесс прогноза. В работе [40] точность моделирования определена как величина отклонения предсказания модели от его идеального значения. Сами понятия ошибки моделирования и идеального значения должны определяться в зависимости от конкретной модели определенного предмета прогноза. Если показатель прогноза моделируется временным рядом, то точность прогноза в этом случае - это разность между значениями фактического члена временного ряда и прогнозируемым значением того же самого члена (его дает расчетная модель). Поскольку не существует критерия определения наилучшей модели прогноза, точно также и точность моделирования должна оцениваться некоторыми численным критериям. При этом идеальным значением может быть лишь единственная реализация прогноза, то есть лишь один временной ряд для каждого отдельного показателя прогноза. Считается [26], что эффективность прогнозирования связана с удачным прогнозом первичных величин. Качество последних сильно зависит от начальных данных. Так как процессы в экономике, как правило, представляются единственной реализацией, то она должна быть начальной для получения первичных данных прогноза (величин). Временные ряды можно разложить на: 1) систематическую составляющую (тренд и циклическая компонента) 2) случайную составляющую Систематическая составляющая, то есть ее компоненты, может моделироваться детерминированными функциями. Если эти функции хорошо описывают систематическую составляющую, то, исключив ее, мы во временном ряду оставим только лишь последовательные значения случайной составляющей. Они описывают случайный процесс, который есть следствие объективных факторов, влияние которых в данный период весьма незначительно. Те факторы, которые незначительно влияют сейчас, могут в будущем быть определяющими и наоборот. Поэтому прогнозирование должно быть непрерывным, и модели прогноза должны корректироваться. Известно, что прогноз первичных величин является интуитивным, так как во всякой теории имеются начальные допущения, математически необоснованные. В литературе имеется ряд критериев проверки правильности сделанных предположений. 1. Стремление автокорреляционной функции случайной последовательности к нулю при возрастании времени. 2. Соответствие распределения случайной последовательности нормальному закону. Данная проверка может быть только приближенной, так как набор случайных чисел, которые описывают остаточную компоненту, невелик. Модели прогнозирования биржевой информации, которые базируются на одномерных временных рядах, можно разбить на два вида: адаптивные и кривые роста. Оба вида моделей используют один фактор - времени ( как независимую переменную).
Разработка моделей для оптимизации параметров портфеля ценных бумаг
Соответствие распределения случайной последовательности нормальному закону. Данная проверка может быть только приближенной, так как набор случайных чисел, которые описывают остаточную компоненту, невелик.
Модели прогнозирования биржевой информации, которые базируются на одномерных временных рядах, можно разбить на два вида: адаптивные и кривые роста. Оба вида моделей используют один фактор - времени ( как независимую переменную). 1. Метод кривых роста описывает временные тенденции с помощью гладких временных функций. Метод кривых роста позволяет выявить закономерности роста во времени, найти параметры роста и меры равномерности и устойчивости. Кривые роста отражают суть последующего процесса, при условии его динамической устойчивости, сохранении общих условий развития тенденций на период прогноза и отсутствия внешних факторов, вызывающих резкие колебания в развитии основных тенденций. Кривые роста [31] моделируют инерционность развития во времени некоторой системы, отображают ее "ее внутреннее состояние". Этот метод эффективен для описания устойчивых процессов, для которых определились тенденции изменения хотя бы на ближайшее будущее. Фактор устойчивости можно оценить сравнением ситуации развития процесса с данными ее теоретической модели, анализируя значения остаточной составляющей временного ряда, которые получаются вычитанием из фактических уровней ряда расчетно-теоретических (по лучшей кривой роста). На практике, в силу невозможности анализа всех возможных кривых роста, лучшая кривая выбирается из некоторого определенного набора кривых. Конкретные виды кривых роста и их сравнительный анализ сделан в работе [38]. При этом расчет параметров функций, описывающих указанные кривые, можно делать, например, на основе метода наименьших квадратов. Одной из специфических трудностей данного метода является выбор лучшей кривой роста. Ясно, что некоторый временной ряд может быть аппроксимирован с большой степенью точности либо любым числом полиномов, либо функциями других видов. Но на практике эта функция должна давать согласованность с рядом данных и реалистично описывать прогнозируемый процесс. В данной работе в качестве кривой роста выбрана линейная регрессия, что обеспечивает простоту сравнения линейной модели с адаптивными моделями. Сильной стороной адаптивных методов является то, что на их базе могут разрабатываться самокорректирующиеся модели. Эти модели, с учетом предыдущего прогноза и различной информативности уровней ряда, могут быстро отзываться на изменение условий и в результате дают неплохие прогнозы на ближайшее время. Принцип работы таких моделей состоит в следующем: Берется исходный ряд и делается первичная оценка параметров модели, все уровни ряда корректируют параметры модели, и отклонения оценок прогноза от фактических данных считается ошибкой прогноза. Эта ошибка снова вводится в модель и учитывается в ней. Потом делается расчет прогноза на последующий момент времени, и вся процедура повторяется. Ясно, что модель отзывается на изменения изучаемой системы, благодаря поступающей новой информации на каждом шаге. В силу заложенных в адаптивную модель принципов она может быстро реагировать на изменения в развитии прогнозируемого процесса, происходящих в силу его внутренних или внешних факторов. В частности, для адаптивных моделей с изменяющимися параметрами, небольшая ошибка прогноза не считается признаком ее некачественности. В таких моделях коэффициенты корректируются величиной среднего квадрата ошибки, которая вычисляется на всем периоде, но не по величине текущей ошибки прогноза. В отличие от метода кривых роста , в адаптивных моделях параметр "время" не определяет причинное развитие прогнозируемого процесса. Здесь время характеризует изменение всех условий изменения процесса. Как известно, временные ряды, которые описывают развитие процессов в экономике, могут иметь тенденцию к убыванию или возрастанию. Ясно, что перед анализом какого-либо процесса надо знать, есть ли у него какая-нибудь тенденция или ее вообще нет. При использовании ряда математических моделей прогноза надо предварительно сглаживать динамические ряды. Это позволяет узнать1 тенденции развития изучаемого процесса и рассчитать ряд предварительных характеристик временных рядов, например, найти тренд.
Адаптивные методы прогнозирования применяются в случае, если динамические особенности прогнозируемого процесса превалируют над инерционными, то есть наиболее важными являются тенденции развития последнего периода, а не тенденции, сложившиеся на всем периоде. Это имеет место в случае сложных систем, развитие которых отслеживается на сравнительно коротких временных отрезках. При этом возрастает роль адаптивных методов, где уровни временного ряда становятся менее важными с их удалением от периода прогноза, то есть эти методы позволяют прогнозировать как еще неустановившиеся полностью процессы, так и процессы, в которых нет убывающих или возрастающих тенденций в их развитии.
Согласно [38], адаптивные модели наиболее эффективно работают при краткосрочных прогнозах, они учитывают воздействие совокупности внешних факторов и могут применяться даже, если какие-либо воздействующие на процесс факторы частично или полностью неизвестны. Наряду с этим адаптивные модели достаточно хорошо отражают устойчивость прогнозируемого процесса, позволяют учесть влияние случайных и периодически повторяющихся факторов.
Основными адаптивными методами можно считать модели экспоненциального сглаживания, особенностью которых является работа с многочленами низких порядков, корректировка коэффициентов и ряд других.
Все эти модели используют один или несколько параметров сглаживания. Значения этих параметров либо опытные, либо следуют из методов динамической или статистической оптимизации.
Программная поддержка для реализации задач формирования портфеля ценных бумаг
Можно назвать три фактора» оказывающие влияние на ускорение процесса внедрения компьютерных технологий на рынке ценных бумаг. Во-первых, с помощью автоматизированных систем можно значительно увеличить объемы торгов в связи с ростом количества предлагаемых видов ценных бумаг и количества участников торгов. Во-вторых, рынок ценных бумаг выступает такой сферой национальной экономической системы, где информация играет решающую роль. Следовательно, должны развиваться способы оперативного предоставления информации участникам рынка. В третьих, статистика функционирования рынка ценных бумаг, неизбежно накапливающаяся в биржевых информационных системах, позволяет эмитентам, инвесторам и профессионалам рынка вести информационно-аналитическую работу и повышать обоснованность принимаемых решений, в том числе на основе современных экономико-математических и статистических методов.
Рынок ценных бумаг представляет собой сложную систему, элементы которой одновременно порождают и потребляют огромное количество информации. Существование современного фондового рынка невозможно без соответствующей информационной поддержки, поэтому в России параллельно с фондовым рынком формируется и информационный рынок с собственными участниками, своей инфраструктурой.
Сбором информации о рынке ценных бумаг, а также любой другой информации, способной повлиять на рынок ценных бумаг, занимаются специализированные организации: информационные агентства, информационно-аналитические отделы банков, бирж, финансовых компаний, редакций журналов и газет [20]. Поставка информации осуществляется различными способами. Это могут быть и печатные издания, и теле-, радио- и телефонные каналы, а также глобальные компьютерные сети.
Инвесторы и другие участники рынка ценных бумаг могут воспользоваться любым источником информации по рынку ценных бумаг в зависимости от его целей и количества денег, которое они готовы заплатить за поставляемую информацию. Рассмотрим основные источники информации на российском рынке ценных бумаг.
Публикации в периодических бумажных изданиях. Наиболее простой и доступный практически для всех участников фондового рынка способ получения информации это финансовые разделы газет. Газетные публикации содержат наиболее актуальные деловые и финансовые новости и их комментарии. Информация в газетах дает возможность инвесторам постоянно быть в курсе событий и знать, как они отражаются на фондовом рынке. Наиболее популярным российским изданием является газета "Коммерсант-дейли", где кроме деловых новостей публикуются котировки важнейших финансовых инструментов и главные финансовые индикаторы.
Для инвестора важно не только иметь оперативную информацию о котировках ценных бумаг, но также иметь данные о финансовом состоянии эмитентов. Такая информация в печатном виде поставляется в виде ежегодных отчетов российских акционерных обществ и различного рода бюллетеней. Следует заметить, что ежегодные отчеты акционерных обществ чаще всего доступны только акционерам, но их можно получить в электронном виде.
Еще одним важным печатным источником информации по рынку ценных бумаг служат бюллетени информационно-финансовых агентств, например еженедельные бюллетени агентства Финмаркет "Мониторинг рынка ценных бумаг", "Финансовый маркетинг", "Внебиржевой рынок" и др. Бюллетень "Мониторинг рынка ценных бумаг" содержит информационно-аналитические материалы о динамике рынка государственных и корпоративных ценных бумаг. Помимо динамики котировок в нем приведены значения фондовых индексов, рассчитываемых агентством Финмаркет: сводный индекс, отраслевые индексы по энергетике, связи и телекоммуникациям, металлургии, машиностроению, транспорту, торговле. Для эмитентов наиболее ликвидных акций оцениваются норма прибыли, индексы рисков, относительные изменения стоимостей, прогнозные котировки и индексы точности прогнозов и другие аналитические показатели. В бюллетене "Финансовый маркетинг" публикуются индикаторы денежного и валютного рынков, процентные ставки на российском и зарубежных межбанковских кредитных рынках, процентные ставки по рублевым депозитам, итоги торгов на ММВБ и валютных биржах России и СНГ, котировки внебиржевого валютного рынка и валютных форвардов, курсы обмена наличной валюты, кросс-курсы мировых валют, итоги торгов валютными фьючерсами на ММВБ и региональных валютных биржах, результаты торгов государственными облигациями на ММВБ и региональных биржах, итоги фьючерсных торгов государственными ценными бумагами, индикаторы международных и российского рынков акций, итоги торгов в системах РТС и РТС-2, итоги биржевых торгов российскими акциями, итоги фьючерсных торгов на акции российских эмитентов. Кроме того, в бюллетене публикуются наиболее важные деловые и политические новости. Следующая важная группа печатных изданий - это периодические издания Банка России и Федеральной комиссии по рынку ценных бумаг. В Вестниках этих ведомств отражаются все происходящие в стране изменения в нормативно-законодательной базе рынка ценных бумаг. Информация, поставляемая через телефонные линии, радно и телевидение. Эта форма поставки финансовой информации в России пока еще организована слабо. В развитых зарубежных странах имеется большое число различных "горячих" телефонных линий, специализированных финансовых радио- и телеканалов, по которым постоянно транслируется информация по финансовым рынкам, а также деловые новости. В России еще недостаточно развиты финансовые рынки, поэтому и этот способ доставки информации только зарождается: "горячих" линий еще нет, а радио и телевидение ограничиваются трансляцией отдельных передач на финансовые темы, иногда дается оперативная информация о важнейших финансовых индикаторах (курс доллара, значение фондовых индексов). Глобальные компьютерные сети. Особое развитие и внедрение в инфраструктуру российских информационных рынков глобальные компьютерные сети получили в конце 90-х гг. Этому способствовало развитие технологий сети Internet. Особенно широко в развитых западных странах используются возможности Internet для получения различной справочной информации, включая зарубежные законодательства, регулирующие экономические отношения.
Популярность и информационные возможности Internet сейчас настолько велики, что любая фирма, состоящая хотя бы из одного человека, имеет в Internet собственную web-страницу с информацией о себе. Большинство деловых людей тоже имеют собственные web-страницы. Технология Internet широко используется и в России. На сегодняшний день передача финансовой и деловой информации через Internet представляет собой самый быстрый, самый современный и эффективный способ. На российском информационном рынке работает множество информационно-аналитических агентств, которые посредством Internet поставляют информацию в электронном виде. Каждая организация имеет собственную web-страницу, где публикует информацию о себе и своей деятельности. Для участников рынка ценных бумаг особый интерес представляют web-сайты Центрального банка РФ, Федеральной комиссии по рынку ценных бумаг РФ, ее региональных отделений, Министерства финансов РФ, российских валютных и фондовых бирж. Российской торговой системы.
