Введение к работе
Актуальность темы исследования. Мировой финансовый кризис показал уязвимость современной финансовой экономики, ее неустойчивость. Отличительной чертой современного финансово-экономического потрясения от известного ранее кризиса перепроизводства товаров, с которым некоторые экономисты сравнивают сегодняшнюю ситуацию, является так называемый кризис «перепроизводства денег».
Проблемы в мировой финансовой системе зародились на фоне бесконтрольного накачивания мировой экономической системы денежными знаками, не подкрепленными товарным производством, эмитированными в первую очередь США, а также Японией и ЕС, что вызвало распространение отрицательных реальных кредитных ставок по всему миру. Сбой в финансовой системе повел за собой падение цен на основные ресурсы – нефть, металл, продукцию химической промышленности, сельского хозяйства и др.
В первую очередь пострадал банковский сектор, затем – фондовый рынок, после чего наметился спад в базовых отраслях реального сектора экономики, снижая потребительский спрос. Сейчас практически все страны мира находятся в тяжелом положении, и в условиях глобализации мировые проблемы постоянно будут влиять на ход российских событий, усугубляемых специфическими внутренними проблемами.
Для достижения требуемых темпов роста отечественной экономики, необходимых для преодоления последствий кризисных явлений, а также достижения стабильности на фондовых рынках становятся актуальными вопросы прогнозирования макроэкономических показателей необходимых при планировании и принятии оперативных управленческих решений на уровне регуляторов данного рынка.
Прогнозирование макроэкономических показателей, влияющих на фондовые индексы необходимо, как для крупных институциональных инвесторов, стремящихся получить прибыль от инвестиций в ценные бумаги, фьючерсы, валюту и др., так и для регуляторов рынка, обязанных адекватно оценивать складывающийся финансово-экономический тренд для оперативного и эффективного управления имеющимся арсеналом средств и ресурсов.
Для решения подобного рода задач перспективным считается использование «интеллектуальных» систем прогнозирования, в состав которых входят нечеткая логика и нейронные сети. Существующие зарубежные дорогостоящие программные комплексные системы, которые используются для решения сложнейших задач прогнозирования финансовых индикаторов, недостаточно адаптированы к российским условиям и не пользуются популярностью у отечественных институциональных инвесторов.
Таким образом, наметилось отставание российской науки и практики в области моделирования и прогнозирования экономических явлений и процессов от зарубежного уровня исследований и прикладных результатов. Отсюда вытекает необходимость и обоснованность разработки специальных инструментальных средств прогнозирования финансовых систем, учитывающих российские реалии организации и ведения бизнеса, а так же основанных на современных интеллектуальных компьютерных системах, что и явилось предметом нашего диссертационного исследования
Степень изученности проблемы. Большой вклад в развитие теории прогнозирования внесли такие ученые, как Д. М. Гвишиани и В. А. Лисичкин, Э. Яныч, X. Тейль, А. Апполов, У. Маккалох, У. Питтс, Ф. Розенблат, Джефери Е. Хинтон, Р. Земел.
Среди отечественных ученых, занимавшихся проблемами математического моделирования и прогнозирования с использованием искусственного интеллекта можно выделить Барцева С. И., Охонина В. А., Гольцева А. Д., Иванченко А. Г., Картавцева В. В., Куссуль В. М., Масаловича А. И., Минского М., Червякова Н.И. и др.
Огромный вклад в развитие нечетко-множественного анализа и моделирования внесли следующие российские ученые: Недосекин А.О., Овсянко А., Воронов К.И., Максимов О.Б., Павлов Г.С., Фролов С.Н. Светуньков С.Г., Смирнов А.А., Торопцев Е.Л. и др
Фундаментальные исследования в этой области проводили Д. Дюбуа, Х. Прадо, А. Лотфи, Л. Заде, Б. Коско, М. Земанкова, А. Кандел, Дж. Бакли, Г. Бояджиев, М. Бояджиев, Л. Дымова, П. Севастьянов, А.М. Хил Лафуэнт, Х. Циммерман.
Существуют так же работы, посвященные макроэкономическому анализу фондового рынка на основе нечетких представлений и искусственных нейронных сетей в прогнозах финансовых временных рядов: К. Пирэй, Р. Триппи, Г.А. Гунин, Р. Драесеке, Д. Глис и др.
Анализ состояния и практики применения компьютерных интеллектуальных систем в России показал их слабую распространенность в области экономики и финансов, а так же выявил недостаточность исследований с использованием нейросетевого прогнозирования и моделирования финансовых систем, что обусловило выбор темы исследования, его объект, предмет, цель и задачи.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК. Диссертация выполнена в рамках специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики, в соответствии с паспортом специальности п. 2.1. «Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления» и п. 2.8. «Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений».
Объектом исследования явились интеллектуальные компьютерные системы, как инструмент технического анализа для прогнозирования финансовых систем.
Предметом исследования выступили макроэкономические показатели и индикаторы фондовых рынков, а так же финансовые стратегии институциональных инвесторов и регуляторов рынка.
Цель диссертационного исследования заключается в выявлении макроэкономических факторов, влияющих на фондовые индексы, обобщении накопленного запаса знаний по применению искусственного интеллекта в экономических и финансовых задачах, повышении степени реализованности этих знаний в исследуемой области, а также разработке рекомендаций по внедрению инструментальных средств прогнозирования финансовых систем.
Основные задачи исследования.
- изучить разнообразие фондовых индексов и показателей финансовых рынков;
- изучить макроэкономические факторы, влияющие на значения фондовых индексов;
- провести обзор инструментов и методов макроэкономического регулирования финансовых рынков, выявить их достоинства и недостатки;
- исследовать математические и инструментальные методы технического анализа и прогнозирования фондовых индексов;
- выявить особенности практики применения технического анализа и прогнозирования экономических явлений и процессов в зарубежных исследованиях и прикладных результатах отечественного опыта;
- предложить инструментальные средства и программную реализацию прогнозирования финансовых систем;
- определить состав и структуру программных средств технического анализа, основанных на интеллектуальных информационных технологиях;
- спрогнозировать макроэкономические показатели фондовых рынков и провести сравнительную оценку качества предсказания примененных методов;
- предложить рекомендации институциональным инвесторам и регуляторам фондовых рынков по оперативному управлению средствами и ресурсами.
Теоретико-методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой явились исследования в области теории нечетких множеств и нейронных сетей, волновой теории Эллиотта, проведенные отечественными зарубежными учёными, а так же научные работы по анализу макроэкономических показателей, моделированию и прогнозированию финансовых рынков.
В работе использованы общетеоретические методы научного познания и системного анализа, методы имитационного моделирования и прогнозирования с использованием интеллектуальных систем, факторного и графического анализа, логического, статистического и сравнительного анализа.
Информационно-эмпирическая база исследования включает данные финансовых показателей и фондовых индексов российских бирж ММВБ (Московской межбанковской валютной бирже) и РТС (Российская товарно-сырьевая биржа), а так же зарубежных бирж S&P 500 (Standard & Poors), ФТСЕ-100 (FT-SE-100), Дакс (ДАХ), САС-40 (САС-40), НИККЕЙ-225 (NIKKEI-225), данные российского представительства лаборатории международных нечетко-множественных исследований в области экономики IFEL Rus (International Fuzzy Economics Lab). Нормативно-правовую базу диссертации составили Указы Президента РФ, постановления Правительства РФ, законодательные и нормативные документы и положения ФСФР (Федеральной службы по финансовым рынкам), регулирующие сферу финансовой деятельности на фондовом рынке, информационные ресурсы INTERNET, оригинальные материалы автора.
Концептуальная логика исследования заключается в следующем, поскольку у крупного институционального инвестора на финансовом рынке есть по сути одна главная цель – получить прибыль, то все его сделки носят спекулятивный характер и рассчитаны на высокую волатильность рынков, а у регуляторов фондовых рынков (как правило, цетробанков или других государственных уполномоченных органов), обратная задача - минимизировать риски и наиболее точно прогнозировать макроэкономическую конъюнктуру с целью своевременного предупреждения кризисных явлений, то несомненный научный интерес представляет адаптация наработанного запаса знаний по применению современных интеллектуальных систем в экономических задачах прогнозирования финансовых систем.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на системе следующих взаимоувязанных теоретических положений, согласно которым макроэкономическая ситуация на финансовых рынках сильно зависит от эндогенных и экзогенных факторов, которые поддаются прогнозированию с использованием аппарата нечеткой логики и нейронных сетей в компьютерных системах искусственного интеллекта, что позволяет предположить их адекватность и состоятельность для решения поставленных задач.
Научная новизна исследования состоит в том, что были выявлены и ранжированы основные макроэкономические факторы, влияющие на фондовые индексы, классифицированы инструменты их регулирования и адаптирован зарубежный опыт автоматизированного решения экономических задач прогнозирования финансовых систем и включает в себя следующие элементы приращения научного знания:
- выявлены макроэкономические факторы, определяющие состояние финансовых рынков, состоящие из эндогенных (развитость банковской системы, зависимость от внешней конъюнктуры, рост тарифов на услуги естественных монополий) и экзогенных (банковская ликвидность, экономическая активность развитых стран, цены на энергоносители, спрос на экспорт и т.д.), которые явились непосредственным источником мирового кризиса, часть из которых несет негативный характер (высокий уровень неопределенности, рост инфляции и безработицы) и усугубила кризисные явления, другие явились производными от первоначальных, остальные - оказывают положительные последствия (развитие импортзамещения, оздоровление банковской системы, подъем производства с высокой добавленной стоимостью), свойственные любым кризисным периодам, способные проявиться в долгосрочном периоде при условии умелого использования создавшейся ситуации российским правительством, а также предпринимателями и инвесторами;
- выявлены и классифицированы по характеру влияния на экономику инструменты и методы макроэкономического регулирования, заключающиеся в избирательном вливании денег в экономику (кредитование банков, повышение резервной ставки, снижение курса национальной валюты, пересмотр социальных программ и проектов и т.д.), что позволило предложить комплекс мер, направленных на стабилизацию кризисных явлений (снижение экспортных пошлин на нефть, ослабление налоговой нагрузки на экономику, повышение бюджетных зарплат и пенсий, применение других инструментов повышения ликвидности);
- выявлен достаточный для практического применения запас знаний по применению интеллектуальных систем моделирования и прогнозирования в экономических и финансовых задачах (программные модули: FuziCalc фирмы FuziWare; CubiCalc фирмы HiperLogic и Matlab фирмы SoftLine), степень реализованности которых ограничена в силу относительной новизны данного инструментария, а так же изучен успешный опыт внедрения Пенсионным фондом РФ подобной системы по оптимизации фондового портфеля от Siemens Business Services Russia, что позволило предложить авторскую систему прогнозирования, основанную на техническом анализе с помощью нейросетевого аппарата;
- разработано инструментальное средство для прогнозирования фондовых индексов, программная реализация которого построена на торговой интернет- платформе NetInvestor, сопряженной с программой технического анализа TradeStation и нейромодулем Matlab, входными данными в котором, явились сигналы индикаторов технического анализа, что позволило повысить точность прогнозирования до 96%, с помощью которого были проанализированы в динамике макроэкономический показатели рыночной активности (инфляция, прирост ВВП, индексы фондового рынка), получены прогнозные оценки их величин и рассчитан показатель качества предсказания примененным методом;
- предложены рекомендации для Минэкономразвития и Центрального банка РФ по предупреждению кризисных явлений и минимизации инвестиционных рисков, заключающиеся в предположении возможности возникновения второй волны кризиса в 2012 году с последующим оттоком иностранного капитала и соответственно кризисом ликвидности, снижением цен на нефть до 68 рублей/баррель, а также темпов роста ВВП (инфляция, подстегиваемая ожиданиями потребителей относительно ослабления рубля до 36 руб./долл. и дефицита импортной продукции на рынке, изъятие денег с банковских счетов, перевод сбережений в валюте и т.д.).
Теоретическая значимость исследования состоит в обобщении передового зарубежного и отечественного опыта и потенциала решения задач макроэкономического значения в области прогнозирования финансовых рынков современными математическими и инструментальными методами с использованием искусственного интеллекта, используемых в некоторых отраслях экономики и финансов при разработке технологий поддержки принятия решений на фондовых рынках. Основные положения и выводы, содержащиеся в диссертации, могут быть использованы для дальнейшего развития методологии прогнозирования финансовых временных рядов в условиях автоматизации экономических расчетов, на базе нейросетевого моделирования.
Практическая значимость исследования заключается в возможности применения выявленных фундаментальных факторов влияния макроэкономических показателей на фондовые индексы в частности, и экономическую конъюнктуру в целом, как на российских фондовых рынках ММВБ и РТС (в условиях их слияния), так и на зарубежных рынках и состоит в том, что полученные результаты могут быть применены в процессе управления институциональными инвесторами и регуляторами рынка в лице государства и его уполномоченных органов. Целесообразность практического использования полученных решений подтверждена при помощи тестов, доказавших их эффективность, а в ряде случаев - превосходство над имеющимися аналогами.
Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и межрегиональных научно-практических конференциях «Проблемы развития мировых информационных ресурсов электронного бизнеса и инфотелекоммуникационных систем и технологий» (Ставрополь, СГУ, 2007 г.), «Устойчивое развитие региона в условиях экономической интеграции России в мировое хозяйство» (Ставрополь, СГУ , 2008 г.), «Проблемы формирования и развития инновационного потенциала региона: опыт и перспективы» (Ставрополь, СГУ, 2009 г.), «Актуальные проблемы экономического развития Ставрополья» (Ставрополь, СГУ, 2010 г.) и опубликованы в форме докладов и научных статей.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ общим объемом 3,3 п. л., в том числе автором: 2,4 п.л.
Объем и структура диссертационной работы. Работа состоит из введения, трех глав, списка используемых источников, заключения и приложений. Диссертация выполнена на 152 страницах основного текста, содержит 26 рисунков и 20 таблиц. Список использованных источников содержит 173 наименования отечественных и зарубежных авторов.
1.1 Понятия и определения фондовых индексов и их финансовых показателей
1.2 Классификация макроэкономических факторов и методов регулирования фондовых рынков
1.3. Принципы прогнозирования финансовых рынков
-
-
Предмет и методы технического анализа на основе волновой теории Эллиотта
2.2 Анализ макроэкономических показателей
2.3 Использование искусственного интеллекта в техническом анализе
3.1 Прогнозирование динамики фондовых индексов
3.2 Разработка и адаптация программного модуля на платформе NetInvestor, сопряженной с программой технического анализа TradeStation и нейромодулем Matlab
3.3 Прогноз динамики ВВП, инфляции и обменного курса
Структура диссертационной работы:
Похожие диссертации на Развитие инструментальных средств технического анализа фондовых индексов и показателей финансовых рынков
-
