Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Методологические вопросы анализа и прогнозирования фондовых рынков 9
1.1. Система понятий, используемых при исследовании фондовых рынков 9
1.2. Основные концепции и модели анализа и прогнозирования фондовых рынков 18
1.3. Модели и методы поведения инвесторов в уеловиях финансовых рисков 31
Глава II. Моделирование развития российского фондового рынка 44
2.1. Системные свойства, этапы и основные тенденции развития фондового рынка России 44
2.2. Влияние основных макроэкономических индикаторов на динамику индекса РТС .58
2.3. Международные фондовые индексы и их воздействие на российский фондовый рынок 76
2.4. Нейронные сети как эффективный инструмент моделирования фондового рынка 83
2.5. Информационная зависимость фондовых рынков 96
Глава III. Анализ прогнозных расчетов по сценариям развития фондового рынка России 107
3.1. Методические принципы формирования и анализа сценарных расчетов 107
3.2. Сценарии развития фондового рынка с использованием эконометрических методов 115
3.3. Сценарий коррекции рынка с использованием нейронной сети
3.4. Возможные сценарии динамики индекса РТС в период восстановления российского фондового рынка 136
Заключение .147
Литература 149
Приложения 158
- Основные концепции и модели анализа и прогнозирования фондовых рынков
- Влияние основных макроэкономических индикаторов на динамику индекса РТС
- Нейронные сети как эффективный инструмент моделирования фондового рынка
- Возможные сценарии динамики индекса РТС в период восстановления российского фондового рынка
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. Одним из условий активизации инвестиционных процессов в реальном секторе российской экономики и обеспечения ее устойчивого роста является развитие фондового рынка. Сформировавшийся за годы реформ разрыв между потребностями предприятий в инвестиционных ресурсах и теми возможностями, которые может предложить им финансовый сектор российской экономики, значительно усугубился финансовым кризисом осени 2008 г.
На начальном» этапе российских реформ основная надежда в установлении необходимой связи между финансовым и промышленным секторами возлагалась на процессы прямого кредитования предприятий, особенно в связи с постепенным снижением процентных ставок за кредит. Однако банки недостаточно активно участвовали. в< инвестировании предприятий, экономическое состояние которых не всегда давало полноценные гарантии по возврату заемных средств. Кроме того,- ставка кредитования оставалась достаточно высокой, что делало кредит недоступным для многих предприятий.
На фоне относительно замедленного развития промышленности контрастной оказалась проявившаяся в 2001 - 2006 гг. тенденция ускоренного роста рынка корпоративных ценных бумаг. Отмечен существенный рост стоимости акций многих ведущих российских компаний (не только «голубых фишек»), что обусловлено как известной недооцененностью их акций, так и успешной и стабильной работой этих предприятий. Это свидетельствовало об известной зрелости рынка, способного произвести «справедливую» рыночную оценку капитализации предприятия и скорректировать имевшуюся их недооцененность. Если раньше для его характеристики использовались такие эпитеты, как слабый, зарождающийся, вялореагирующий и т.д., то начиная с 1996 г. и особенно с 2000 г. он проявил себя- как динамичный и быстро растущий сегмент финансового рынка, активно включающийся в мировую финансовую систему.
Разразившийся мировой финансовый кризис осени 2008 г. не только остановил поступательное развитие российского фондового рынка, но и отбросил его назад. Следует ожидать, что его негативные последствия достаточно долго будут сказываться на состоянии российской экономики.
Это делает проблему анализа и прогнозирования российского фондового рынка особенно актуальной и имеющей высокую народнохозяйственную значимость.
Степень разработанности проблемы и ее теоретическая значимость. Проблема анализа и прогнозирования фондовых рынков, насчитывающая не одно столетие, сохраняет свою остроту и до настоящего времени и делает работу финансовых аналитиков всегда востребованной и актуальной. Это обусловлено сложностью фондового рынка как- объекта исследования, наличием нелинейных и динамических связей между основными его параметрами, вероятностным характером протекающих на нем процессов. В связи с этим имеются повышенные требования к качеству экономико-математического инструментария, применяемого для -решения этой проблемы. Хотя к настоящему времени разработаны соответствующие модели и методы анализа и прогнозирования фондовых рынков (в рамках таких направлений, как технический и фундаментальный анализ, теория оптимизации инвестиционного портфеля, нелинейной динамики (хаоса) и фрактального рынка, однако задача построения адекватного инструментария далека от своего завершения, о чем свидетельствуют многочисленные факты неудовлетворительных прогнозов их динамики. Этим обуславливается необходимость разработки новых и более совершенных методов анализа и прогнозирования рассматриваемых объектов. Острота и научная значимость решения данной проблемы в наибольшей степени очевидна применительно к молодым развивающимся фондовым рынкам (и, в частности, - для российского рынка), специфика которых не всегда в полной мере учитывается имеющимся инструментарием.
Объект исследования — российский фондовый рынок, являющийся примером молодого возникающего рынка (emerging market) и рассматриваемый как сложная динамическая система.
Предмет исследования - методические основы разработки экономико- математического инструментария для анализа и прогнозирования возникающих фондовых рынков.
Цель исследования — разработка экономико-математического инструментария для анализа и прогнозирования российского фондового рынка.
Для достижения сформулированной дели решаются следующие основные задачи:
Систематизация и уточнение основных понятий, применяемых при исследовании фондовых рынков.
Классификация экономико-математического инструментария, используемого для анализа и прогнозирования фондовых рынков, w выбор методов исследования.
Выявление особенностей и тенденций развития российского фондового рынка в сравнении с зарубежными (зрелыми и возникающими) рынками.
Идентификация взаимосвязей между основными индикаторами состояния российского фондового рынка и макроэкономическими показателями.
Построение нейронной сети российского фондового рынка как инструмента его прогнозирования.
Проведение прогнозных расчетов с использованием разработанного инструментария и сравнительный анализ результатов.
Методы исследования - статистический анализ динамических рядов, нейронные сети, фундаментальный и технический анализ фондовых рынков.
Теоретико-методологической базой- исследования являются научные труды по моделированию экономических и финансовых процессов, а также по анализу и прогнозированию фондовых рынков отечественных и зарубежных авторов — B.J1. Макарова, А.Н. Ширяева, С.Б. Перминова, А.Р. Бахтизина, Д.В. Бойцова, С.Н. Воробьева, И.А. Киселевой, В.Н. Лившица, A.B. Матвейчука, В.Н. Русикова, С.Е. Теплова, A.C. Шапкина, Т. Джозефа, Б. Мандельброта, Г. Нили, Э. Петерса, А. Фроста, Р. Пректера, М. Фабера и др.
Информационной базой исследования» являются официальные статистические данные ФСГС РФ по основным макроэкономическим показателям, а также временные ряды основных фондовых индексов, характеризующих российский фондовый рынок и представленных на сайте .
Методы исследования. В работе использовались, экономико- математические методы моделирования < и статистического - анализа, нейронных сетей, а также сценарные подходы к прогнозированию экономических объектов и систем. При обработке эмпирических данных использовались ППП «Statistica», «SPSS», «Neuro Solution», «Statistica Neuronetworks» и средства Microsoft Exel.
Научная новизна исследования.
Предложен комплексный подход к исследованию фондовых рынков, который (в отличие от предшествующих разработок) предполагает синтез элементов фундаментального и технического анализа на основе учета не только фактора времени, но и взаимосвязи индикаторов развития рынка и макроэкономических показателей.
В рамках предложенного подхода исследована« совместная динамика индексов РТС и ВВП и выявлены фрактальные структуры, характеризующие области противонаправленного изменения этих показателей; сформулирована гипотеза о маятниковом характере взаимодействия фондового рынка и нефинансового сектора экономики.
Построена нейронная сеть, описывающая динамику российского фондового рынка; произведены ее верификация на ретроспективных данных и сопоставление с возможностями эконометрических методов.
Разработаны методические основы прогнозирования российского фондового рынка на основе применения эконометрических методов и нейросетевого моделирования и совмещения полученных результатов по методу JL Гурвица; для альтернативной оценки состояния кризисной фазы фондового рынка предложен и реализован метод условного эталона.
Основные результаты исследования.
Осуществлен системный анализ российского фондового рынка; выявлены основные этапы и тенденции его становления; показана существенная нелинейность динамики этого рынка на основе моделирования индекса РТС (1995 - август 2008 гг.) различными аппроксимирующими функциями (квадратическая и кубическая зависимости). f
Исследованы фрактальные свойства российского фондового рынка (уровень персистентности, наличие «долговременной памяти») на основе проведения R/S анализа и использования соответствующих статистических критериев (индекс Хёрста, V-статистика).
Произведена количественная оценка тесноты взаимосвязи между индексом РТС и основными макроэкономическими показателями (ВВП, импорт, цена на нефть, международные фондовые индексы и т.д.) на основе коэффициентов корреляции; выявлены наиболее важные факторы влияния на развитие российского фондового рынка; построены соответствующие регрессионные модели.
Осуществлены сценарные расчеты на базе разработанного инструментария (с выделением стабильной и кризисной фаз фондового рынка); произведен их анализ.
Практическая значимость. Основные положения, выводы и рекомендации диссертации могут быть использованы в работе компаний, занимающихся инвестиционной деятельностью на фондовых рынках.
Разработанный инструментарий может быть востребован в деятельности подразделений фондовых бирж, брокерских контор и частных инвесторов (дилеров, трейдеров и т.д.). Результаты исследования могут представлять интерес также для специалистов по макроэкономическому анализу и прогнозированию развития фондового сектора национальной экономики.
Апробация результатов исследования. Разработанные методы и модели были доложены на VI, VII и VIII Всероссийских научных симпозиумах «Стратегическое планирование и развитие предприятий» (Москва, апрель 2005, 2006, 2007 гг.). Результаты исследования использованы в отчетах по гранту РФФИ «Теоретико-методологические основы анализа российского фондового рынка с использованием нейронных сетей», проект № 08-06-00163.
Публикации. Результаты диссертационного исследования отражены в восьми научных трудах общим объемом 2,8 п.л. (в т.ч. лично автора - 2,27 п.л.), включая три работы из списка публикаций, рекомендованных ВАК.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем диссертационного исследования составляет 157 стр., в том .числе 38 рисунков, 13 таблиц, список использованной литературы содержит 143 наименования.
Основные концепции и модели анализа и прогнозирования фондовых рынков
По целям и функциям своей деятельности субъекты фондового рынка различаются как эмитенты, инвесторы и посредники [72]. Основная граница между ними пролегает по способу получения дохода (См. Приложение I).
Следует заметить, что в экономико-математическом моделировании при описании субъектов фондового рынка обычно применяется обобщенное понятие инвестора (за исключением особых случаев, определяемых условиями и постановкой задачи). Поскольку конечной целью деятельности всех субъектов этого рынка является извлечение дохода (неважно, путем экстенсивного роста с использованием собственных ресурсов или за счет привлечения внешних средств), такой подход (несмотря на его известную упрощенность) по мнению автора представляется оправданным; имеющимися различиями в большинстве случаев можно пренебречь.
Фондовый рынок может быть классифицирован по различным критериям. Часть из них используется в межстрановых сопоставлениях, другая часть — для оценки и характеристики национальных фондовых рынков. В межстрановом анализе фондовые рынки различаются: по времени организации и степени развития на нем инфраструктуры и финансовых институтов фондовый рынок различается на зрелый рынок (well- developed market) и молодой, возникающий рынок (emerging market). К числу возникающих рынков относятся Южно-Азиатские фондовые рынки (Корея, Китай, Индонезия и др.). К этой же категории относят и российский фондовый рынок. Эти рынки характеризуются высокой динамичностью, относительной неустойчивостью и недостаточным развитием финансовых институтов. Особые свойства этих рынков делают их предметом самостоятельного-изучения (см. например, модель возникающих рынков М. Фабера) [93], разработанную на материале азиатских рынков. по институтам финансового посредничества (банковские и небанковские финансовые посредники) различаются 3 модели фондового рынка: 1) американская небанковская модель - в качестве посредников выступают небанковские компании по операциям с ЦБ; 2) немецкая банковская модель — посредниками выступают банки; 3) японская смешанная модель - посредниками являются как банки, так и небанковские компании. В России используется смешанная модель фондового рынка, на котором одновременно и с равными правами присутствуют и коммерческие банки, имеющие все права на операции с ЦБ, и небанковские инвестиционные институты. Кроме того, фондовые рынки можно классифицировать по другим критериям: по территориальному признаку различаются международные, национальные и региональные рынки. Процессы глобализации делают взаимосвязи между этими рынками все более тесными. Соответственно, их взаимное влияние не вызывает никаких сомнений (о чем, в частности, свидетельствуют кризисные события на мировых фондовых рынках 2008 г.). Это делает необходимым при фундаментальном анализе национальных рынков рассматривать не только макроэкономические показатели, но и иностранные фондовые индексы; по степени тесноты связи с рынками реального сектора и другими рынками выделяется рынок обычных и производных ЦБ. Производные ЦБ — это своего рода мегауровень, на котором ЦБ удостоверяют имущественное право не на реальные объекты (продукты и ресурсы), а на сами ЦБ; по видовым характеристикам ЦБ фондовый рынок распадается на корпоративный (акции предприятий), рынок облигаций, векселей и др.; по видам сделок (кассовый рынок, форвардный рынок и т.д.); по эмитентам (рынок ЦБ предприятий, рынок государственных ЦБ и т.п.); по срокам (рынок кратко-, средне-, долгосрочных и бессрочных ЦБ); по времени эмиссии ЦБ фондовый рынок делится на первичный и вторичный [51]. Первичный рынок - это рынок первых и повторных эмиссий ЦБ, на котором осуществляется их начальное размещение среди инвесторов. Вторичный рынок — это рынок обращения ранее электированных акций; он делится на организованный (биржевой) и неорганизованный (внебиржевой). Понятия первичного и вторичного рынка являются очень важными. Не будет преувеличением считать, что механизмы их формирования и функционирования, а также соотношение между этими рынками предопределяет национальное «лицо» фондового рынка, отражает историю его становления. Так, страны с передовой экономикой характеризуются преимущественно публичными (открытыми) механизмами формирования первичного рынка; для этих стран характерно наличие развитого вторичного рынка, что свидетельствует о высоком уровне развития фондового рынка и присутствии на нем необходимой финансовой инфраструктуры, предопределяющей значительное число видовых характеристик функционирующих ЦБ, их разнообразие, в частности, наличие производных бумаг. Более подробно структура первичного и вторичного фондового рынка (в том числе — специфика структуры этих рынков в российских условиях) приведена в Приложении I. Используя выше приведенные понятия можно идентифицировать объект исследования следующим образом. Далее в работе рассматривается российский фондовый рынок (как пример emerging market); при этом внимание концентрируется на организованном корпоративном рынке ЦБ (включающим как первичные, так и вторичные его сегменты), представленном акциями крупнейших российских компаний и отражаемом в деятельности РТС. Соответственно, из рассмотрения исключен ряд ЦБ, занимающих относительно невысокую долю этого рынка (производные бумаги, фьючерсы, опционы и т.д.).
С позиций системного подхода фондовый рынок представляет собой сложную, динамическую, нелинейную и вероятностную систему, предъявляющую высокие требования к инструментарию ее исследования. Современные представления о методологии и методах исследования фондового рынка базируются на постулатах существенной нелинейности основных его индикаторов, наличия долговременной «памяти» системы (фрактальная гипотеза рынка), склонности ее к бифуркациям и переходным процессам и исходят из обусловленной этими постулатами трудной предсказуемости фондового рынка.
Однако такая методология исследования сформировалась как результат многолетних исследований, осуществлявшихся на основе различных концепций и научных направлений. Одной из первых работ, посвященных экономико-математическому анализу фондовых рынков является работа Луи Бешелье, опубликованная в 1900 г. [87]. В этой публикации использовались статистические методы для исследования прибылей, получаемых владельцами акций, облигаций и фьючерсов, а также применялись подходы, созданные для анализа азартных игр. В числе ее достоинств было открытие того факта, что процесс случайных блужданий переменных, описывающих фондовый рынок, является броуновским движением и эквивалентен движению частицы в жидкости. Однако ее результаты были в значительной степени не востребованы в течение нескольких десятилетий, вплоть до 50 - 60-х гг. прошлого века, когда Осборном была предложена модель, в формализованном виде описывающая изменение цен на фондовом рынке как броуновское движение [109].
Влияние основных макроэкономических индикаторов на динамику индекса РТС
Однако, несмотря на стройность данной концепции, она плохо объясняет причины резкой несбалансированности фондового рынка, возникающие на нем кризисы и ситуации так называемого его «падения», краха, довольно часто сопровождающие процессы его деятельности.
Теория хаоса (теория катастроф) [49, 102, 103], появившаяся относительно недавно, восполняет данный пробел исследований и завоевывает сегодня широкое признание. Данная теория рассматривает фондовый рынок как сложную, развивающуюся систему с наличием в ней большого числа нелинейных связей и так называемых рекурсивных (циклических) петель. Основные гипотезы, лежащие в основе концепции теории хаоса, состоят в следующем. Фондовые рынки, во-первых, не являются эффективными; во-вторых, не находятся в равновесии (динамическое неравновесие является естественным состоянием рынка, а равновесное состояние рассматривается как частный, нехарактерный для рынка случай) [36, 48, 49].
Гипотеза о неэффективности фондового рынка базируется на исходной посылке, трактующей действия инвестора как нерациональные [82]. При принятии решений они руководствуются искаженным восприятием действительности, и это искажение влияет на результаты функционирования рынка. Дж. Сорос считает, что «функционирование неравновесной системы есть результат внутреннего взаимодействия составляющих ее элементов (процессов) и внешнего взаимодействия целого со средой» [57]. Рыночные цены при этом не просто отражают спрос и предложение, но само движение цен может активно воздействовать на спрос и предложение. С одной стороны, события влияют на мнение человека, с другой - то, что в мыслях у человека, оказывает воздействие на события. В результате возникает положительная обратная связь, выводящая систему из равновесия. Такое явление в развитии финансовых рынков, когда участники рыночных операций руководствуются в своих действиях восприятием действительности, которая зависит от их собственных действий, называется рефлективностью.
Гипотеза о неравновесности фондового рынка основывается на том, что отклонения от равновесия развиваются необратимо, причем даже незначительные отклонения усиливаются с течением времени, так как обратные положительные связи усиливают системный эффект (то есть система неустойчива в смысле Ляпунова) [39, 71]. Функции, характеризующие фондовый рынок как сложную систему, нелинейные. Кроме того, здесь возникает рекурсивная петля, то есть такая взаимосвязь между состояниями системы, которая описывается функцией, значение которой для данного аргумента вычисляется с помощью значения для предшествующего аргумента. Иными словами, сложные системы обладают тенденцией к колебаниям от одной крайности к другой, которая со временем может самоусиливаться. Состояние подобных систем характеризуется не только динамическим неравновесием, но иногда может достигать и крайнего неравновесного состояния — точки бифуркации. В этой точке система флуктуирует, т.е. переходит в иное качественное состояние, переживая скачок, ломку, крах [2].
На практике положительная обратная связь на финансовом рынке, не уравновешиваемая отрицательными связями, приводит рынок к перегреву. Развитие ситуации на рынке начинает развиваться стремительно, «вразнос». Количественные изменения быстро достигают качественного эффекта и рынок переходит в новое качественное состояние, сопровождаемое катастрофой, которая выражается в биржевом кризисе. Отсюда совершенно справедливо предположение Дж. Сороса о том, что подобные системы должны подвергаться жесткому регулированию, которое должно гасить положительные обратные связи. На финансовых рынках таким регулятором должна выступать деятельность государства [57].
Основные методы, используемые данной теорией - методы нелинейной динамики, нейронные сети, а также специальные вероятностно- статистические методы [22, 62], развиваемые работами В. Мандельброта, Э. Петерса, Н. Хёрста и др. [97, 98]. Последняя ветвь этого направления базируется на концепции фрактального рынка и развивает методы фрактальной математики. Согласно этой концепции, фондовый рынок может быть адекватно описан не с помощью циклических колебаний, а с помощью фракталов - самоподобных объектов, генетически присущих этому объекту [48]. Эта концепция является наиболее общей, позволяющей охватить наиболее широкий спектр состояний рынка; в частности, волновая модель Эллиота может быть интерпретирована на основе фрактальной концепции. С использованием этой же концепции может быть также осуществлена интерпретация модели М. Фабера [93], ориентированная на анализ возникающих рынков.
Специфика возникающих рынков, по мнению М. Фабера требует рассмотрение особой модели его развития. В отличие от волновой модели Эллиота, предполагающей восемь волн ценовой динамики (пять восходящих и три нисходящих), согласно модели М. Фабера, возникающий рынок проходит шесть основных фаз (начало роста; быстрый рост; падение с краткосрочными подъемами; ускоренное монотонное падение; заключительная и низкая фаза кризиса) [93].
Еще одно направление моделирования (не нашедшее своего отражения на схеме рис. 1-2.1), состоит в разработке моделей поведения инвесторов фондового рынка. До последнего времени это направление считалось достаточно автономным. Однако заслугой ряда исследователей (Э. Петерса, Каннемана, Дж. Сороса и др.) является то, что ими была высказана гипотеза о зависимости ряда «негативных» свойств рынка (нелинейность, запаздывающие реакции, склонность к бифуркациям) от особенностей принятия решений ЛПР в условиях неопределенности и риска. Таким образом, протекающие на фондовом рынке процессы находятся в непосредственной зависимости от поведения на нем инвесторов. Это означает, что исследование фондового рынка должно осуществляться с учетом такого направления как «поведенческие финансы» [100, 125], то есть в неразрывной связи с моделями поведения субъектов этого рынка.
Нейронные сети как эффективный инструмент моделирования фондового рынка
Российский фондовый рынок, являющийся относительно молодым рынком, и наравне с многими азиатскими рынками (Корея, Китай, Малайзия) принадлежащий к классу так называемых возникающих рынков (emerging market), характеризуется рядом отличительных свойств. По сравнению со зрелыми возникающие рынки: 1. менее «зарегулированы», в связи с чем являются более рискованными для инвесторов, так как в большей степени подвержены различным трансформационным рискам; 2. более динамичны, демонстрируют высокие темпы роста и могут «компенсировать» инвестору высокие риски высокими доходами; это обусловлено тем, что эти рынки охватывают, как правило, не все сектора экономики, а котируемые на них акции часто оказываются недооцененными; таким образом, на этих рынках имеются значительные экстенсивные факторы роста; 3. менее значимы для экономики страны (в виду своей неразвитости и слабости) по сравнению со зрелыми рынками. Взаимосвязи между фондовым рынком и реальными секторами экономики менее выражены, часто характеризуются наличием барьеров, препятствующих свободному перетеканию капиталов (что, в частности, характерно для российских условий [15]). Как правило, имеется серьезный разрыв между потребностями предприятий в инвестиционных ресурсах и теми возможностями, которые может предложить им финансовый сектор. Этот разрыв характеризуется не только объемными, но и структурными индикаторами: потребность ориентирована на долгосрочные и масштабные финансовые ресурсы, необходимые для технического перевооружения и реструктуризации компаний, а относительно молодая банковская система располагает главным образом краткосрочными инвестиционными ресурсами. В этих условиях банки недостаточно активно участвуют в инвестировании предприятий, экономическое состояние которых не всегда дает полноценные гарантии на возврат заемных средств. Кроме того, ставка кредитования обычно бывает достаточно высокой, что обуславливает недоступность кредита для многих предприятий; 4. более ассиметричны относительно направления тренда развития фондового рынка (растущей или убывающей динамики), нежели зрелые рынки. Существует точка зрения, что молодые рынки в большей степени подвержены кризисам, поскольку они менее зарегулированы. Однако она является спорной. Существуют также эмпирические данные о том, что эти рынки, хотя и испытывают падения, не столь глубоки и не оказывают таких негативных последствий, как для случая зрелых рынков. Это связано с такой их особенностью, которая (по мнению автора) может быть названа свойством ассиметрии. Свойство ассиметрии проявляется относительно знака производной доминирующей (главной) трендовой динамики рынка. При относительно симметричных фондовых рынках их реакция на возмущающее воздействие различного знака (обуславливающее положительную или отрицательную динамику индикаторов) примерно одинакова. При ассиметричных рынках - различна; причем для emerging market она слабее при отрицательных воздействиях, поскольку общие высокие темпы динамики рынка поглощают негативные «шоки»; стимулируют более устойчивый экономический рост. Данное свойство вытекает из предыдущих особенностей рассматриваемых рынков. Так как взаимосвязи между возникающим фондовым рынком и реальными секторами экономики менее сильные (см. п. 3), чем для зрелых рынков, то менее выраженной является и положительная обратная связь: «общий экономический рост - состояние фондового рынка — общий экономический рост». В соответствии с этой обратной связью, рост фондового рынка оказывает ускоряющее воздействие на инвестиционную деятельность предприятий, что (с учетом некоторого лага) приводит к постепенному увеличению темпов экономического роста и росту значений макроэкономических показателей.
Однако системы с обратной связью, как известно, характеризуются неустойчивостью. С одной стороны, на зрелых рынках в условиях экономического подъема активно «работающая» обратная связь очень часто приводит к образованию так называемых финансовых пузырей (системных сбоев рынка, приводящих к его немотивированному росту, не имеющему рационального объяснения, а затем к последующей резкой корректировке рынка). На возникающих рынках такая опасность менее вероятна: по мнению экспертов, «эти рынки слишком юны для нехороших болезней» [17]. По- видимому, еще одним объяснением этого может быть значительное действие на возникающих рынках экстенсивных факторов роста (см. п. 2), которые «микшируют» возникновение «финансовых» пузырей, обеспечивая достаточно стабильный рост.
С другой стороны, положительная обратная связь усиливает также и негативный входной сигнал системы. В случае отрицательной динамики фондового рынка и при достижении фондовыми индексами пороговых значений (характеризующих его падение), влияние на экономику зрелого рынка становится «взрывным» (то есть мгновенным, безлаговым) и приводящим к масштабным негативным последствиям и кризисам.
Для возникающих рынков эта связь слабее; кроме того, в силу их свойств ассиметрии и известной автономизации (см. пп. 3 и 4) негативные события на этих рынках обычно оказывает менее катастрофические последствия.
Отличаются более выраженной фрактальностью и персистентностью. Упрощенно интерпретировать данные свойства можно как наличие относительно более высокой вероятности: 1) возникновения в динамике рынка фракталов (самоподобных фигур, объектов) и 2) сохранения имеющегося тренда [36, 49, 111]. Об этом свидетельствует индекс Хёрста [97], характеризующий данное свойство и принимающий для возникающих рынков более высокие значения. Считается, что рынок персистентен, если значение индекса Хёрста более 0,6. Как правило, все возникающие рынки имеют индекс Хёрста более 0,7. Данный феномен объясняется тем, что, в виду относительно меньшего государственного регулирования этих рынков (см. п. 1), естественная картина их динамики оказывается менее «смазанной», и их фрактальная природа лучше проявляется.
Возможные сценарии динамики индекса РТС в период восстановления российского фондового рынка
Безусловно, подобные международные события являются непрогнозируемыми. Трудно также предсказать реакцию рынка на то или иное событие: она зависит от общественной позиции. Например, наблюдения свидетельствуют, что теракт, жертвами которого оказались граждане США, оказывает, как правило, более сильное воздействие, нежели аналогичное событие, жертвами которого стали граждане других стран.
С другой стороны, возможна также и другая реакция. В частности, интересным выглядит тот факт, что во 2-ом полугодии в результате терактов в лондонском метро (Terrorist bomb London) индекс отреагировал падением до отметки «10300, а на последствия урагана «Катрина» (Hurricane Katrina slams Gulf Coast), подорвавшего экономическую и социальную ситуацию в США, лишь до «10500. То есть на теракт рынок реагирует сильнее, чем на стихийное бедствие.
Тем не менее, даже в случае очевидной трудности выявления информационной зависимости фондового рынка от событийного ряда иногда удается приближенно установить некоторые взаимосвязи. Так, американскими аналитиками было определено, что выборы в США президента сторонника демократической партии обычно сопровождаются эффектом, повышающим индекс Dow Jones приблизительно на +7-10 процентных пунктов; а президента - республиканца, наоборот, снижающим эффектом, приблизительно на -5-7 пунктов, причем эти эффекты наблюдаются в течение нескольких месяцев после выборов.
Выборы в США оказывают влияние и на другие фондовые рынки, причем это влияние может быть различным. В частности, на недавние президентские выборы Б. Обамы российский рынок (так же, как и азиатские рынки) отреагировал повышением фондового индекса; а европейские рынки - понижением своих индексов.
Таким образом, информационная зависимость фондовых рынков является хотя и трудно уловимым, но важным фактором влияния, вызывающим их нестабильность и обуславливающим колеблемость фондовых индикаторов. К числу шоковых воздействий относится информация о падении фондовых индексов «коллег по бизнесу» - финансовых рынков других стран. При этом наиболее значимая негативная информация может служить триггером (спусковым крючком) для лавинного обвала рынка. Об этом свидетельствуют события осени 2008 г., когда информация об ипотечном кризисе в США, а затем и о кризисе американского фондового рынка вызвала обвальное падение мировых фондовых рынков, в которое оказался втянутым и российский рынок.
В данном разделе работы были получены следующие результаты: 1. Произведен системный анализ российского фондового рынка как emerging market и выявлены наиболее важные его системные свойства в сравнении со зрелыми рынками: (динамичность, подверженность трансформационным рискам, относительно меньшая управляемость, слабость взаимосвязей финансового и реального секторов, ассиметричность относительно реакции на негативные и позитивные внешние воздействия, несклонность к образованию финансовых «пузырей» в силу особенностей действия положительной обратной связи «экономический рост - состояние фондового рынка - экономический рост», более выраженная фрактальность и Т.д. 2. Осуществлена этапизация российского фондового рынка и выделено шесть его этапов: 1) начало формирования (1990 - 1992 гг.); 2) начало становления (1993 - 1995 гг.); 3) институциональное развитие (1996 - 1998 гг.); 4) финансовый кризис и ликвидация его последствий (1998 - 2003 гг.); 5) стабильный рост (2004 - 2008 гг.); 6) финансовая нестабильность в рамках мирового кризиса (2008 г. - н/в). 3. Сформулированы основные тенденции развития российского фондового рынка в условиях его стабильной фазы, в том числе: укрепление позиций на мировой арене; постепенный переход к зрелым формам предпринимательства; высокие темпы динамики развития рынка в его докризисный период 2008 г.; увеличение транспарентности рынка и ускоренный рост корпоративного сектора. 4. Проведено моделирование динамики развития российского фондового рынка на основе главного его индикатора - индекса РТС с помощью различных функций; показано, что развитие рынка до осени 2008 г. может быть достаточно адекватно описано нелинейными растущими зависимостями с высокими темпами роста (кубическая, квадратическая); отмечены ограниченные возможности использования этих функций для прогноза. 5. Осуществлен статистический анализ взаимосвязи индекса РТС и основных макроэкономических показателей (в числе которых - ВВП, цены на нефть, объем инвестиций, внешнеторговый оборот и международных фондовых индексов (Dow Jones, Nikkei и др.); рассчитаны коэффициенты корреляции и соответствующие статистические критерии. 6. Построены графики индексов РТС, ВВП, цены на нефть; осуществлен их визуальный и статистический анализ, позволивший выявить на фазе стабильного рынка следующие тенденции: наличие фрактальных структур (в совместной динамике накопленного индекса ВВП и индекса РТС); наличие циклов и коридора изменения индекса РТС в совместной динамике цен на нефть и индекса РТС (на временном отрезке 2000-2006 гг.). 7. На основе проведенного анализа были сформулированы: концептуальная модель взаимосвязи фондового рынка и нефинансового сектора экономики, основанная на принципе маятникового колебательного процесса; выводы о характере взаимосвязей между рассматриваемыми индикаторами и о существовании определенных циклических закономерностей в развитии фондового рынка России (с приблизительным циклом в два года); гипотеза о наличии долговременной памяти фондового рынка, проверка и обоснование которой осуществлены на основе R/S анализа, выявляющего степень персистентности российского фондового рынка; произведена оценка долговременной памяти на базе соответствующих статистических критериев (индекс Хёрста, V-статистика);
