Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Теоретические и методические основы моделирования деятельности на рынке ценных бумаг 17
1.1. Ценные бумаги и финансирование предпринимательства 17
1.2. Системные свойства рынка капиталов 29
1.3. Математические методы при принятии решений на фондовом рынке 39
Глава II. Система моделей фондового рынка 48
II.1. Концепция системного моделирования рынка ценных бумаг 48
II.2. Структура системы 59
II.3. Функциональные модели 72
Глава III. Трудности трансформационного периода и системный подход крынку долговых обязательств 127
III.1. Возможности облигаций в обеспечении финансирования и регулирования хозяйства 127
III.2. Системное моделирование операций с облигациями 131
III.3. Индивидуальное страхование системных действий с облигациями от ценовых рисков 140
III.4. Моделирование вексельных операций 172
Глава IV. Становление рыночной экономики и системное моделирование действий с акциями 186
IV. 1. Комплексное использование акций в управлении бизнесом 186
IV.2. Системная оценка привлекательности акций.. 203
IV.3. Индивидуальное страхование системных действий с акциями от ценовых рисков 223
Глава V. Системное моделирование операций на срочном рынке капиталов 257
V.I. Сложные фьючерсные стратегии 257
V.2. Комплексирование опционов 261
V.3. Моделирование опционных спрэдов 266
V.4. Логическая схема системного моделирования 269
Глава VI. Системное страхование действий на рынкекапиталов 274
VI.1. Моделирование портфеля облигаций 274
VI.2. Моделирование оптимального портфеля акций 289
VI.3. Моделирование интеграции разнородных портфелей 295
VI.4. Свопы при системном страховании 299
Глава VII. Системное моделирование рыночной конъюнктуры 304
VII.1. Комплексное применение традиционных инструментов 304
VII.2. Нейросетевая технология 323
VII.3. Учет рефлексивности 332
Заключение 336
Литература 342
Приложения 361
- Математические методы при принятии решений на фондовом рынке
- Индивидуальное страхование системных действий с облигациями от ценовых рисков
- Индивидуальное страхование системных действий с акциями от ценовых рисков
- Логическая схема системного моделирования
Введение к работе
Достижение целей, ради которых были начаты реформы россий-
* ского хозяйства, осложняется многими обстоятельствами, но главное -
ситуация в нем должна быть приближена к совершенной конкуренции. А для этого необходимо появление множества новых предпринимателей, способных состязаться с нынешними монополистами, превращение в их достойных соперников уже существующих предприятий. Однако, тому и другому препятствует недостаток собственных денежных ресурсов: не
Ф хватает их и большинству желающих заняться самостоятельным серьез-
ным бизнесом, и таким предприятиям для модернизации производства. А рассчитывать сегодня в России и на прямые иностранные инвестиции (как показывает опыт даже самых успешных в этом отношении лет), и на финансовую поддержку государства (при практикуемом им регулировании экономики) - иллюзорная надежда.
Единственным выходом из такого положения видится путь обычный для рыночной экономики - привлечение сбережений иных физических и юридических лиц (прежде всего, российских домохозяйств, хранящих в загашнике только в твердой валюте, по некоторым оценкам, чуть ли не второй бюджет страны) через долговые и долевые ценные бу-
_ маги. Рынок ценных бумаг как механизм трансформации сбережений в
инвестиции является сегодня той сфц}ой, в которой формируются основные финансовые источники экономического роста, концентрируются и распределяются необходимые экономике инвестиционные ресурсы.
Одним из тормозов развития российского фондового рынка в
настоящее время является отсутствие у потенциальных инвесторов
«длинных» денег. Но в ближайшие годы на отечественном рынке появится очень крупный капитал - средства пенсионной системы,
б страховых обществ и инвестиционных фондов. По оценкам экспертов, к концу 2003 года инвестиции Пенсионного фонда России в ценные бумаги уже составляли примерно 150 млрд. руб. Значительным может быть вклад, негосударственных пенсионных фондов. Страховые компании и банки в перспективе могут инвестировать на рынке не менее 150 млрд. руб. ежегодно. Отсюда следует, что совокупный спрос со стороны институциональных инвесторов, способных вкладывать ресурсы в инструменты фондового рынка, оценивается на уровне 300 млрд. руб. в год. Развитие паевых инвестиционных фондов дает возможность мобилизовать значительную часть средств населения и, по мнению экспертов, уже в ближайшие 2-3 года эта группа инвесторов может создать спрос на ценные бумаги на уровне 3-5 млрд. долл. в год. Не стоит сбрасывать со счетов примерно 60-70 млрд. долл. неучтенных сбережений населения, из которых до 30-40 млрд. может быть инвестировано на фондовом рынке. Кроме того, объем портфельных инвестиций, которые могут дополнительно поступить на российский рынок ценных бумаг из-за рубежа, оценивается примерно в 20 млрд. долл.^
Но чтобы пойти на такое размещение свободных средств, люди должны быть заинтересованы возможностью регулярно получать удовлетворительные доходы от него при приемлемом риске вложений. А это, если прочие условия равны, зависит от аппарата разработки инвестиционных решений. Повышение его качества выгодно обеим сторонам: благодаря этому приумножаются заработки одних от операций с фондовыми активами и расширяется круг доступных другим источников заимствования денег, а потому оно обходится дешевле.
Инструментами совершенствования этого аппарата давно стали математические методы. Но их возможности улучшать инвестиционные
*' Приведенные выше цифры взяты из статьи председателя Регионального отделения ФКЦБ России в
решения применительно к автономным операциям с отдельно взятыми ценными бумагами практически почти исчерпаны. Иное дело - охват такими методами различных комбинаций тех или иных действий с разными фондовыми активами, между экономическими характеристиками которых существуют связи с возможными благотворными эффектами. Чтобы регулярно извлекать их, необходимо системное моделирование деятельности на фондовом рынке. Это делает чрезвычайно актуальной проблему развития теории и методологии такого моделирования.
Разработка названной проблемы находится в зачаточном состоянии. Оно характеризуется тем, что сведения о каких-то элементах, применимых в рамках системного моделирования фондового рынка, широко представлены в отечественных и зарубежных публикациях о результатах исследований в различных предметных областях. Но как особая целостная концепция с адекватной технологией реализации, предусматривающей специфические модели, процедуры и алгоритмы, такой подход к отображению именно фондового рынка и поиску наилучших решений на нем до сих пор еще не сформировался. Вопросы системного моделирования экономических процессов в общем плане далеко не обойдены вниманием исследователей. В течение нескольких последних десятилетий разработаны общетеоретические положения системного подхода к народному хозяйству, его отдельным сферам и отраслям. Эти положения реализованы в системах моделей, которые предназначены для разработки прогнозов и программ развития экономики. Такие системы, как правило, основываются на использовании для отображения отдельных элементов хозяйственного объекта типовых экономико-математических моделей, расчеты по которым осуществляются посредством известных методов, а выявление системных эффектов достигается за счет организации таких прямых и
Центральном федеральном округе Ю.Сизова в журнале «Вопросы экономики», № 7'03, стр. 26-42.
обратных информационных связей между этими моделями, которые
позволяют, реализуя итеративный процесс, выйти на глобальный
оптимум или оптимум по Парето. Однако применительно к фондовому
> рынку дело обстоит несколько иначе. Указанные идеи системного
моделирования в этой области не реализованы, хотя зарубежные и
отечественные публикации содержат обширные сведения о результатах,
которые получены при формализации тех или иных частных действий на
фондовом рынке, автономных операций с конкретными ценными
бумагами, решения отдельных задач, возникающих на нем.
* Различные аспекты такого локального моделирования действий на
фондовом рынке отображены в работах таких иностранных специалистов, как Г.Дж.Александер, Д.В.Бейли, Б.Бойд, С.Дж.Браун, Э.Брэдли, Л.Дж.Гитман, М.Д.Джонк, Л.Г.Дуглас, Р.В.Колби, М.П.Крицмен, Ч.ЛеБо, Дж.Линтнер, Д.В.Лукас, Г.Марковиц, А.Мартенс, Т.А.Мейерс, Дж.Тобин, У.Шарп, А.Элдер, Л.Энджел, а также в работах, по понятным причинам позже занявшихся этой тематикой российских ученых, как Г.А.Агасандян, М.Ю.Алексеев, Б.И.Алехин, В.П.Астахов, Л.О.Бабешко, А.И.Басов, Н.И.Берзон, А.Н.Буренин, В.А.Галанов, Ф.И.Ерешко, Ю.Ф.Касимов, М.В.Кузнецов, В.В.Курасов, М.И.Ломакин, А.В.Мельников, И.С.Меньшиков, Я.М.Миркин, А.С.Овчинников,
^ А.А.Первозванский, В.Н.Савенков, А.М.Саркисян, Е.В.Семенкова,
А.А.Фельдман, Е.М.Четыркин и многих других.
Результаты этих разработок, собственных локальных моделей автора, а также исследований смежных проблем экономики, математики, кибернетики и т.д. применены в диссертации как элементы предложенной концепции системного моделирования фондового рынка
и реализующей ее системы моделей, которая призвана обеспечить учет
эффектов комбинирования различных операций с разными ценными бумагами.
В определенной степени, к тематике системного моделирования фондового рынка относятся формализации портфельных инвестиций и действий с опционами. Этому посвящено множество публикаций, но в них дело ограничивается, в одном случае, охватом различных выпусков бумаг одного и того же вида и избранными операциями с ними из множества возможных, а в другом случае - лишь совмещением операций на спотовом и срочных рынках. Нет сколько-нибудь полного перечисления и характеристики эффективности различных возможных комбинационных действий вне портфельного инвестирования с разными ценными бумагами. Практически не исследованы вопросы реализации этой идеи в виде системы моделей, анализа путей и методов решения таких комплексных операций и, тем более, развернутые предложения по их системному моделированию.
Анализируя недостатки в области формализации деятельности на рынке ценных бумаг, следует отметить, что крайне слабо освещены разнообразные связи ценных бумаг и их классификация по множеству признаков, отношения их компонентов со специфическими атрибутами, оценка воздействий различных операций, предпринимаемых в какой-то из его плоскостей, на действия в других срезах рынка, выявление каналов связи между элементами системы и её уровнями, по которым перемещаются ингредиенты и информация, вызывая её общее преобразование, а также связь системы с внешней средой. Отсутствует концепция системного моделирования фондового рынка и её математическая формализация в виде системы моделей, позволяющей учитывать эффекты взаимодействий различных операций на этом рынке, а также определять изменения во времени входов и выходов отдельных моделей.
Настоящее исследование и посвящено внести тем самым определенный вклад в проработку «белых пятен» системного моделирования, обозначенных выше.
Целью данной диссертации и является решении актуальной в научном отношении и практически значимой народнохозяйственной проблемы разработки основ методологии системного моделирования деятельности на фондовом рынке, способной повысить эффективность действий всех его участников, а тем самым заинтересовать их в перераспределении денежных ресурсов посредством рынка капиталов (что остро необходимо современной российской экономике) и помочь созданию финансовой базы для её структурной перестройки.
Объект предпринятого исследования в основном - такая важнейшая область операций с ценными бумагами, как фондовый рынок, а предмет - методология выявления системных эффектов при моделировании деятельности на фондовом рынке.
Для достижения цели настоящего исследования выделены четыре подцели с соответствующими задачами, которые требуется решить.
Подцель 1 - создание концепции системного моделирования фондового рынка и её модельного отображения. Для достижения этой подцели поставлены и решены следующие задачи:
- проанализированы системные свойства рынка капиталов;
сформулированы и обоснованы предпосылки концепции системного моделирования деятельности на рынке ценных бумаг, ее основная цель и важнейшие положения;
предложена структура системы моделей, обеспечивающая комплексный охват фондового рынка;
определены связи между моделями системы, достаточные для учета эффектов возможного на рынке комбинирования;
описаны функциональные модели, входящие в систему;
11 Подцель 2 - разработка методов реализации концепции системного моделирования операций с ценными бумагами на рынке реальных фондовых активов. Для достижения этой подцели поставлены и решены следующие задачи:
- определены возможности облигаций в обеспечении
финансирования и регулирования хозяйства, описаны их основные
свойства и характеристики;
разработаны инструментарий и алгоритмы оптимизации деятельности на рынке долговых обязательств с учетом системных эффектов без хеджирования, а также с индивидуальной защитой от ценовых рисков;
предложено теоретико-игровое моделирование вексельных операций;
проанализировано комплексное использование акций в управлении бизнесом;
- модернизированы существующие методы экономической оценки
операций на рынке долевых фондовых активов с тем, чтобы
обеспечивались учет системных эффектов и страхование от связанных с
ними рисков;
Подцель 3 - защита системных решений от экономических рисков. Для достижения этой подцели поставлены и решены следующие задачи: предложены в качестве инструментов защиты сложные фьючерсные стратегии, комплексирование опционов, а так же моделирование опционных спрэдов;
- формализована взаимоувязка операций на срочном рынке,
способная обеспечивать извлечение их системных эффектов;
рассмотрены моделирование портфеля облигаций и моделирование оптимального портфеля акций;
- предложена модель интеграции разнородных портфелей
облигаций и акций;
реализованы принципы системного моделирования применительно к комплексному страхованию комбинационных действий на рынке капиталов с использованием портфельного инвестирования и свопов;
Подцель 4 - системное прогнозирование конъюнктуры фондового рынка. Для достижения этой подцели поставлены и решены следующие задачи:
- показано комплексное применение традиционных инструментов;
- приспособлен аппарат нейросетевой технологии к задаче
идентификации связи курса ценных бумаг с воздействующими на него
факторами;
доработан и применен способ учета рефлексивности процесса ориентации инвесторов в ценовых тенденциях фондового рынка;
выявлены методические возможности системной ориентации в рыночной конъюнктуре и использование принципов системного моделирования при выборе наилучшей тактики поведения на фондовом рынке.
Методологическую базу исследования составляют
систематизированные в трудах отечественных и зарубежных ученых положения, раскрывающие сущность системного анализа как обязательного атрибута формализации сложных структурированных объектов с разветвленными связями. Предпосылками решения поставленных задач послужили классические теории рыночной экономики, финансового анализа, биржевого дела и фондового рынка, оценки инвестиционных проектов, системного анализа, математической статистики и математического программирования, а также модели и методы, используемые этими дисциплинами. Литература, содержащая
идеи, на которые опирается настоящее исследование, весьма обширна, её список приведен в диссертации и на соответствующие труды по мере обращения к ним приводятся ссылки.
В ходе проведенного исследования разработаны теоретические и методические основы системного моделирования деятельности, влияющей на обращение ценных бумаг. Идентификация рынка капиталов (долгосрочных и среднесрочных активов подобного рода) как открытой динамичной системы дала возможность выдвинуть такую концепцию его формализованного отображения, при которой учитываются эффекты взаимодействия различных операций с разными фондовыми активами. Её инструментальным воплощением стала система моделей, которая предложена в работе.
Последовательное изучение возможностей реализовать эту концепцию посредством системного моделирования комплексных рыночных операций с долговыми обязательствами, акциями, фьючерсами, опционами, спрэдами привело к разработке оригинальных алгоритмов (а в случае срочных контрактов - общей формализованной схемы) такого моделирования, охватывающих и оценку доходности тех или иных комбинаций, и определение параметров действий по индивидуальной защите каждой от ценовых рисков. Органичному развитию концепции и аппарата её внедрения в механизм инвестиционных решений послужил выполненный в диссертации анализ моделей системного страхования комбинационных действий на фондовом рынке - распределения капитала внутри диверсифицированных портфелей облигаций и акций, - а также формализованных схем интеграции этих портфелей и использования свопов для ослабления зависимости от обязательств по ценным бумагам.
Логичным завершением этапа исследований по теме, результаты которого отражены в диссертации, стало обращение к системному
моделированию рыночной конъюнктуры с привлечением комплекса средств технического анализа (что продемонстрировано на конкретных примерах из российской практики), аппарата нейросетевой технологии
(адаптированного автором к задаче идентификации связи курса ценных
бумаг с воздействующими на него факторами) и предложенного в
диссертации способа учета рефлексивности объекта формализации.
Допустимо утверждать, что благодаря этому достигнута цель исследования - разработаны основные элементы такой методологии системного моделирования деятельности на фондовом рынке,
* применение которой способно существенно повысить эффективность
инвестирования на нём.
Данные для вычислений, подтверждающих научные положения диссертации, взяты из отчетности российского фондового рынка, а также наиболее близких ему ориентиров развития - Нью-Йоркской и Чикагской фондовых бирж. Вместе с тем, при этом использованы сведения государственной статистики разных стран и показатели бухгалтерии конкретных эмитентов ценных бумаг, специально собранные, упорядоченные, обработанные для целей выполненного исследования.
Логика исследования нашла отражение в структуре диссертации. Она состоит из семи глав. Первая посвящена теоретико-методическим
_, основам моделирования фондового рынка. Здесь раскрываются его воз-
можности улучшить финансирование предпринимательства, обращение ценных бумаг идентифицируется как сложная открытая динамичная система, требующая адекватного этому подхода его участников к принятию инвестиционных решений, математические методы, применяемые сегодня для их поиска, ориентации, оценки, анализируются именно под та-
ким углом зрения, выявляется необходимость перехода к системному
моделированию самих этих действий и их последствий.
Вторая глава содержит предлагаемую автором концепцию такого моделирования, описание структуры системы, призванной реализовать её, и несущих функциональных модулей этой системы - прогнозирования конъюнктуры фондового рынка, поиска наиболее эффективных действий на нем, их страхования. В третьей главе возможности ценных бумаг обеспечивать финансирование хозяйства и системное моделирование операций с ними конкретизируются применительно к рынку долговых обязательств, включая действия с облигациями и векселями, а также - защиту от ценовых рисков, возникающих при этом.
Четвертая глава посвящена обсуждению роли акций в управлении бизнесом, особенностей и алгоритмов системного моделирования их рынка - от оценки привлекательности сложных инвестиционных решений до защиты от рисков, связанных с неточными прогнозами ценовой динамики, - а пятая - анализу реализуемых на срочном рынке комплексных стратегий в контексте их такого моделирования, завершаемому разработкой его логической схемы как аванпроекта алгоритма.
Содержание завершающих глав продиктовано необходимостью вернуться к общесистемным вопросам с учетом потребностей, выявленных при детальном исследовании проблемы. В шестой рассматривается формализация совместного страхования различных операций на рынке капиталов путем соответствующего распределения депозита между портфелями долговых и долевых ценных бумаг, размещения средств внутри каждого, заключения соглашений об обмене этими активами и (или) обязательствами по ним, а в седьмой демонстрируются возможности комплексного применения разных инструментов ориентации на фондовом рынке, нейросетевой технологии идентификации действующих на нем зависимостей и учета рефлексивности этих процессов.
Итоги работы с авторской оценкой их научной новизны и практической значимости подведены в заключении, где также указано, где и для
16
чего возможно применение полученных результатов, каковы целесооб
разные направления дальнейших исследований проблемы. В следующем
затем списке литературы даны реквизиты публикаций, использованных
* при подготовке диссертации, а в приложении раскрыты важные подроб-
ности выполненных экспериментальных расчетов.
*
Математические методы при принятии решений на фондовом рынке
Действия на спотовом рынке обычно сочетаются с операциями на срочном рынке производных фондовых инструментов. "Продажа без покрытия" чаще всего осуществляется с получением инвестором нужных для неё бумаг через РЕПО-сделку, т.е. заем, обеспечением которого служат сами эти бумаги (их поставка заемщику с обязательством выкупить у того по оговоренной цене в определенный день в будущем). На срочном рынке можно одновременно купить фьючерс (опцион) на один актив, продать - на другой и таким образом смягчить негативные последствия ошибочных ожиданий, хотя при их подтверждении прибыль сократится. Границы проигрыша или выигрыша определяются спрэдом -разностью в доходностях бумаг, являющихся базовыми для этих производных инструментов. Можно торговать и им самим, причем если он после его покупки инвестором со временем возрастает, а после продажи уменьшается, то данный участник игры извлекает прибыль.
Фьючерсные контракты обязательны для исполнения и потому при заблуждениях инвестора касательно будущих сдвигов цен могут ввести его в ощутимые убытки. Ограничить такой риск не более, чем заранее известной суммой, способно обращение к опционам, потенциальный выигрыш от которых беспределен. Однако, для этого и вообще для получения прибыли порою требуются правильные предвидения очень сильного роста или спада цен базовых активов и весьма сложные сочетания как самих операций, так и их объектов, комбинирующие продажу или (и) покупку в определенных соотношениях опционов разных типов с различными параметрами.
Существенно важен для решений на рынках этих бумаг такой аппарат, как кредитные рейтинги и фондовые индексы. Первые выражают формализованное посредством ранжирования в рамках определенной системы экспертное мнение на конкретную дату об относительных уровнях того риска вложений в различные ценные бумаги с фиксированным доходом (преимущественно в долговые, а также в привилегированные акции), который связан с возможностью невыполнения эмитентом обязательств по своевременным выплатам в счет текущего дохода и погашения их стоимости из-за недостатка кредитоспособности заемщиков и защищенности прав инвесторов [81, 107].
Рейтинг выявляет (по признакам финансового потенциала, устойчивости, активности, охвата рынка и т.д.) место, занимаемое среди других каждым эмитентом ценных бумаг, и позволяет сопоставлять их с позиций кредитного риска, не измеряя его величину или вероятности тех или иных потерь и не давая оценки будущего изменения курса фондового инструмента. Различаются рейтинги финансовых позиций участников рынка и эмитируемых некоторыми из них ценных бумаг. Одни фундируются анализом балансов, отчетов о прибылях и убытках, движении денежных средств и изменениях в структуре капитала фирм, причем подразделяются на рейтинги "мощи" (размерности), активности и финансового состояния. Другие основываются на результатах не только этого анализа, но также исследования конъюнктуры рынка и позиций отдельных компаний на нем, рисков деятельности каждой, её собственности, деловой репутации и пр.
Фактор, способный оказать решающее влияние на рейтинг ценных бумаг - защитные условия их эмиссии, т.е. обеспечиваемая ими при финансовых затруднениях эмитента степень приоритетности и полноты удовлетворения последним обязательств перед инвесторами (страхование таких обязательств или наличие гарантий их выполнения от третьей стороны и т.п.). Отнесение ценных бумаг к разным рейтинговым категориям осуществляется на основе сопоставления с характерными для них уровнями тех прогнозных значений параметров эмитентов, которые определены посредством экспертных оценок, базирующихся на корреляционном, регрессионном анализе и т.п. методах.
Фондовые индексы рассчитываются на основе статистики торгов ценными бумагами и используются для компактного отображения динамики фондового рынка, а также как база его производных инструментов, применяемых для страхования от ценовых рисков, ориентир при выявлении эффективности фондового портфеля и управления им. Биржевой индекс - это число, характеризующее уровень и динамику цен на акции, включенные в биржевой листинг, по состоянию на определенный момент времени. Такие индексы различаются по месту расчета и ареалу распространения, количеству представляемых компаний и охватываемой доле рынка, методике расчета и объекту приложения. Бывают индексы интегральные (для рынка в целом) и частные (для его отдельных секторов), интернациональные и локальные.
Основные признаки индекса: его список - периодически корректируемый набор акций-представителей, главные критерии включения в который репрезентативность (соответствие направленности изменений цены акции общим колебаниям всего рынка или цен акций предприятий из того же сектора экономики) и надежность эмитента; метод усреднения - средняя арифметическая или геометрическая; вид весовых коэффициентов к изменениям котировок элементов списка - взвешивание ценовое (по курсовым стоимостям акций эмитентов) или рыночное (по их капитализации); базисное значение индекса (кроме показателей с ценовым взвешиванием) - его величина в некотором исходном году, обычно округляемая до 100 или 1000; статистическая база - результаты биржевых, внебиржевых торгов или того и другого.
Фондовый индекс, как правило, учитывает и относительные изменения, и абсолютные размеры цен акций, входящих в список. Делается это посредством расчетов за соответствующий период либо темпов роста (снижения) цены среднеарифметической по всему множеству таких акций, либо среднеарифметического значения этих темпов, причем базой отсчета полагается день, когда значение индекса путем соответствующего нормирования приравнивается к 100 или 1000.
Типовые формулы определения таких индексов следующие: цены акций из списка складываются и результат делится на некоторую постоянную величину - "дивизор", равный числу их учитываемых выпусков, которое, чтобы избежать неверного представления о направленности рыночной динамики, при необходимости, когда имело место дробление акций или изменение их списка, корректируется на отношение суммы цен последних после таких событий к подобной сумме до них (индексы с ценовым взвешиванием); произведения цен акций из списка на количество каждой в обращении складываются, их сумма делится на совокупную рыночную стоимость таких акций в первый расчетный день, а затем умножается на базисное значение индекса (индексы с рыночным взвешиванием); значение индекса за предыдущий день умножается на среднеарифметическое или среднегеометрическое (по акциям из списка) отношений цен текущего дня к ценам предшествующего (ежедневно рассчитываемые индексы с равным взвешиванием). Различаясь численно, все эти индексы однонаправлено характеризуют общерыночную тенденцию изменения курса акций.
Индивидуальное страхование системных действий с облигациями от ценовых рисков
Ценовыми моделями коротких временных отрезков (до нескольких минут) служат линейные графики, а более длительных - графики баров, на которых самый высокий уровень цены (High) отражает силу "быков", наинизший же (Low) - силу "медведей" в течение торгового периода, или "японские свечи" ("тело свечи" - прямоугольник между ценами открытия и закрытия - бывает черным или белым, что означает, соответственно, превосходство цены открытия над ценой закрытия или наоборот, а "тени" - вертикальные черточки над и под "телом" - показывают максимальную и минимальную цены на протяжении торговой сессии). Для графика "крестики-нолики" характерно отсутствие оси времени и построение новой колонки после того, как цена сдвигается в другом направлении на определенный "поворотный минимум", измеряемый числом её пунктов (крестики означают повышение, а нолики - понижение цены, их количество - его размер).
Сочетание таких моделей позволяет, компенсируя недостатки одних достоинствами других, надежнее распознавать и идентифицировать различные графические конфигурации движения цены. Главные элементы любой из них - линии "сопротивления" и "поддержки". Одна на линейном графике соединяет максимальные всплески цены - его гребни или вершины, а другая - спады, т.е. донышки или подошвы (обычно они проводятся не через сами экстремальные выбросы цены вверх или вниз, но через зоны массового скопления тех или иных её значений, показывающие соответствующий сдвиг в поведении большинства участников рынка, а не выдающихся паникёров среди них). Линия сопротивления отображает ситуации на фондовом рынке, когда покупатели актива уже не могут или не желают приобретать его по большей цене, а продавцы противятся этому, не скидывая предложение данного инструмента и тем оказывая понижательное давление на неё. Поэтому бычий тренд тормозится и упирается в такую линию как потолок, пробить который не может. Линия поддержки отображает противоположную ситуацию, когда "быки" и "медведи" меняются местами. Сдвиги уровней поддержки и сопротивления зависят от объема сделок на рынке, причем высокий оборот в зоне низких цен означает большую готовность к спросу, т.е. поддержку, а в зоне высоких цен - к предложению, т.е. сопротивление. При ярко выраженных и достаточно долго удерживающихся линиях такого рода их то или иное взаимное расположение порождает различные конфигурации - трендовые модели, - анализ которых дает возможность спрогнозировать поведение ценовой тенденции, её усиление или разворот.
Такие конфигурации бывают двух основных типов - указывающими на разворот тенденции и её продолжение. К первым однозначно относятся, например, модель "голова и плечи" или её перевернутый вариант, "двойные вершины" или "двойные донышки" и т.д., ко вторым -"флажки" и "вымпелы". А некоторые конфигурации, как, скажем, "треугольники" и "прямоугольники", могут быть моделями и продолжения, и разворота тренда. Вот как они используются.
Модель "голова и плечи" (см. приложение IV), указывающая на конец тенденции к повышению, состоит из максимума цены ("головы") и двух гребней пониже ("плеч"), а также горизонтальной, восходящей или нисходящей линии "шеи", которая проходит через донышки "левого плеча" и "головы". Эта модель свидетельствует, что цена актива не способна подняться выше "головы", а падение цены от "правого плеча" с прорывом линии "шеи" означает конец тенденции к повышению. Пробив эту линию, цена иногда возвращается к ней на малом объеме торгов и её подъем создает хорошие условия для игры на понижение. Сигналы этой модели обязательно следует поверять графиком объема сделок: как пра вило, в области головы он меньше, чем у левого плеча, и еще более по нижается у правого, а при прорыве линии шеи обычно возрастает, тогда как при возвращении к ней - падает. Перевернутая конфигурация "голова и плечи" отличается прямо противоположными свойствами, причем если она появляется на медвежьем тренде, то превышение правым плечом левого, а когда она обнаруживается на бычьем тренде, наоборот, - признак усиления пода ваемого ею сигнала о развороте тенденции. При "двойной вершине" и "тройной вершине" или "двойном дне" и "тройном дне" цена движется между параллельными линиями поддержки и сопротивления, причем такая конфигурация завершается пробоем первой в одном случае и второй - в другом, что сигнализирует о смене тренда. Этим признакам можно доверять, если в начале движения цены к линии сопротивления или поддержки объем торгов растет, а в конце - падает при прежней тенденции цены и, свидетельствуя о незаинтересованности рынка в её продолжении, начинает увеличиваться на противоположном тренде. "Прямоугольник" образуется движением цены между двумя при мерно горизонтальными параллельными линиями, одна из которых со единяет две вершины и обозначает начало зоны сопротивления, а другая - два донышка и обозначает начало зоны поддержки. Эта модель (приложение IV, рис.2-13) наблюдается при равновесии сил быков и медведей, одни выдыхаются в окрестности зоны сопротивления, а другие - в окрестности зоны поддержки, и когда объем торгов возрастает с приближением цены к верхнему краю "прямоугольника", вероятен её прорыв вверх, а когда это происходит с приближением к его нижней границе, - вниз. Такой прогноз чаще всего достоверен, если объем торгов по цене, покинувшей "прямоугольник", увеличивается, процентов на 30-50 превышая их средние масштабы за предшествующую неделю.
Обычно, чем длиннее "прямоугольник", тем резче бывает прорыв цены из него, но, чтобы разобраться, в какую сторону, следует проанализировать рынок в более крупном масштабе времени. Так, уловить прорыв на дневном графике можно, выявив тенденцию недельного, поскольку вероятнее всего это произойдет в её направлении. При этом нужно учитывать, что, как правило, "прямоугольник" шире при повышательном тренде и уже при тенденции к понижению.
"Прямоугольник" с верхней и нижней границами, скошенными по восходящей или нисходящей, превращается во "флажок" (приложение IV, рис.2.14) - конфигурацию, из которой цена вырывается, как правило, в направлении, противоположном такому наклону. Если эти границы сходятся с правой стороны, то возникающая конфигурация -"треугольник" (приложение IV, рис.2.15) - является моделью либо продолжения господствующей тенденции (когда треугольник узок, "ростом" не превышает 10-15% её размера, и особенно если его верхняя и нижняя грани наклонены одинаково), либо перехода в "игровой диапазон", либо разворота тенденции (когда это - крупный треугольник высотой не менее трети размера тенденции). В последнем случае при относительно горизонтальной верхней и скошенной вверх нижней грани треугольника вероятнее всего прорыв цены вверх, а иначе (при относительно горизонтальной нижней и скошенной вниз верхней грани) -наоборот.
Индивидуальное страхование системных действий с акциями от ценовых рисков
При его оценке часто поступают следующим образом: исчисляют среднее за ряд лет отношение Р/Е по бумагам данной фирмы к среднему показателю такого рода для рынка акций в це лом, прогнозируют значение этого мультипликатора (оно уменьшается, когда на рынке набирают силу "быки", и растет в зволяет предвидеть EPS, ожидаемый дивиденд на акцию и её курс как произведение Р/Е на EPS, а потому - оценить инвестиционную стоимость соответствующих акций.
Такая стоимость (S) рассчитывается по формуле (2.3.2.37), употребляемая в которой ставка дисконтирования выражает требуемую норму доходности инвестиций (в %). Она определяется по модели САРМ (при этом в мировой практике за доходность безрисковых активов принимается средняя по казначейским векселям в базовом году, а за общерыночную - средняя за последние 10-15 лет доходность по акциям из списка фондового индекса типа "Standard&Poor s" или АК&М). Если S, т.е. "справедливый курс" акций, превосходит текущий рыночный, они могут рассматриваться инвесторами как привлекательный объект вложений капитала противном случае), а затем, умножая его на упомянутое отношение, находят это кратное для компании [106].
Продуктивность традиционного фундаментального анализа оспаривается концепцией эффективного рынка капиталов, согласно которой курсы ценных бумаг исчерпывающе отражают рмамию. имеюшуюся-у-его участников, так что,исходя изнедооцененности каких-то акций, его нельзя "обыграть". По этой концепции, движение их курсов - реакция на новые сведения о событиях, в сущности случайных, и потому само - случайно, а стало быть, не дает преимуществ ни одной стратегии. Но распространено мнение, что такой анализ даже при названных контраргументах весьма полезен для мобилизации возможностей повысить доходность вложений в акции - особенно посред ством формирования из них портфеля, который бы соответствовал склонности инвестора к риску.
Следующий пример служит наглядной иллюстрацией такого расчета. В табл.4.5 представлены прогнозные данные по компании, привлекательность вложений в акции которой, имеющих фактор (3=1,4, оценивается при доходности безрисковых активов D6p=6%, а общерыночной доходности Dp=16%. Как видно, по модели САРМ (1.1.4) требуемая норма доходности инвестиций в эти акции (D) равна 6+1,4-(16-6)=20,0% и по (2.3.2.34) их инвестиционная стоимость составляет S=(78,6-0,833)+(88,7-0,694)+(98,2-0,579)+(3973-0,579)=2484py6.
Значит, инвестиционная стоимость акций уступает их текущему рыночному курсу (2668 руб.) и вложения в них непривлекательны. Это объясняется тем, что ценные бумаги компании не обеспечивают доходность, достаточную для возмещения предвидимых рисков. При исчислении по формуле приблизительной ожидаемой доходности последняя для данных акций оказывается равной [(78,6+88,7+98,2)/3+(3973-2668)/3]/[(3973+2668)/2]=(88,5+435)/3320,5«0.158. Таким образом, если они будут куплены по 2668 руб. и после удерживания в течение трех лет, на протяжении которых среднегодовой дивиденд на акцию составит 88,5 руб., проданы по 3973 руб., то дадут доходность примерно в 15,8%, что существенно меньше требуемой. В Приложении 1 представлены результаты подобных расчетов по акциям как ведущих российских корпораций (Лукойл, РАО ЕЭС, Ростелеком, Норильский никель, Сургутнефтегаз и т.д.), так и компаний "второго эшелона" (Мосэнерго, Славнефть, Урал-связьинформ и др.).
Привлекательность вложений в долевые ценные бумаги конкретного выпуска пока анализировалась без требуемой системным подходом увязки этого с иными касающимися или их самих, или других выпусков действиями на рынке обыкновенных акций. Теперь допустим, что обращающиеся на нем фондовые активы образуют множество L, где кєЬ - к-й выпуск таких акций, L - их неполное множество, из которого изъяты какие-то элементы; к0 - фиктивный выпуск, общий доход от владения акциями которого - СІ - всегда равен 0. Согласно ценовым прогнозам всякий реальный выпуск по ожидаемому тренду цены его акций в любой момент t может быть отнесен к множеству либо "медвежьих" - G(t), либо "бычьих" - B(t), причем G(t)uB(t)=L. "Квант" инвестиционного (расчетного) периода - т, его начальный момент - tH, конечный момент - Т.
Далее, будем считать, что F - номинал акций k-го выпуска, Р (t) и Pk(t) - соответственно, их фактический и прогнозный курс в момент t,средняя цена приобретения акций к-го выпуска, имеющихся в портфеле инвестора на начало расчетного периода, Ik(t,f) - ожидаемый дивидендный доход за период (t,t ), М - норматив маржи (в %), d(t) - дебетовый остаток на счете инвестора в момент t, M(t) - фактический уровень маржи на этом счете в момент t, CK(t) - собственный капитал инвестора на нем в момент t.
Наконец, Z(k,t) - количество акций k-го выпуска, имеющихся в момент t в портфеле инвестора; Д(і) - его денежные ресурсы в этот момент; w - тип операции, совершаемой инвестором с акциями (дп - длинная покупка, дк - покупка в кредит, п - короткая продажа, кп - короткая продажа без покрытия, пп - построение пирамиды; если w(k,t)=l, то в момент t осуществляется w-я операция с акциями k-го выпуска); Xw(k,t) -количество акций k-го выпуска, над которыми инвестор намерен выполнить в момент t операцию w-ro типа; CI(k,t ,t) - общий доход инвестора от владения одной акцией k-го выпуска при её появлении у инвестора в момент t и удержании им до момента t; nw(k,t ,t) - размер чистого денежного потока на счет инвестора в момент t при совершении им над акциями k-го выпуска операции w в момент Ґ; г - процент в расчетном периоде.
Логическая схема системного моделирования
Наиболее эффективная реализация шансов, предоставляемых инвестору производными фондовыми инструментами, требует взаимосвязанного сравнительного анализа операций с ними, который невозможен без системного моделирования срочного рынка в целом. Разработать в подробностях строго формализованный алгоритм этого - задача будущих исследований. Но их необходимая предпосылка - его непротиворечивая общая логическая схема. Такую конструкцию далее и попытаемся набросать, очень условно именуя всякий элемент из множества её составляющих "оператором" (см. рис.5-1).
Процесс системного моделирования действий инвестора на срочном рынке должен начинаться с группы операторов 1 - опознания фактической и ожидаемой ситуации на нем самом (наблюдается и прогнозируется бэквардейшн или контанго) и в его среде (как ведут себя цены облигаций и акций, фондовые индексы, ставки процента и т.п. и что, скорее всего, будет происходить с ними в дальнейшем) на протяжении отдельных отрезков инвестиционного периода [tH,T] и в отдельные его моменты t=tH,...,T. Присвоение t=tH.
Группа операторов 2 - выявление всех ценных бумаг, фьючерсы на которые попадают в момент t на отрезок с ожидаемым бэквардейшн на данном рынке и ростом ставок процента; определение для каждого такого рынка (j) конца этого отрезка (TV =t+Tj) и вычисление Т, , наименьшего среди Tj по j; выявление всех ценных бумаг, фьючерсы на которые попадают в момент t на отрезок с ожидаемым контанго на данном рынке и снижением ставок процента; определение для каждого такого рынка (к) конца этого отрезка (Tk=t+Tk); вычисление Т , наименьшего среди
Группа операторов 3 начинается с проверки Т, Т . При выполнении присвоение Т =Т/, а затем оценка по (5.1.1) последствий покупки в момент t и закрытия в момент Т/ временных спрэдов фьючерсного контракта на 1-й актив с запоминанием результатов. Если условие не выполняется, то присвоение T =Tq и оценка по (5.1.2) последствий продажи в момент t временных спрэдов фьючерсного контракта на q-й актив, закрываемых в момент Т , с запоминанием результатов. В обоих случаях переход к анализу возможностей фьючерсных двойных спрэдов "баттерфляй" и "кондор", либо покупки, либо продажи каждого из них в мо 271 мент t с закрытием позиции в момент, соответственно, или Т, , или Т , а при наличии этих возможностей - к оценке последствий их реализации, которые также запоминаются. Далее, оценка последствий межконтрактного спрэда в ожидании того, что значение некоторого фондового индекса на отрезке [t,T ] возрастет менее (более) резко, чем величина другого индекса с пересекающимся списком акций.
Группа операторов 4 включает: определение среди оценок прибыли по возможным фьючерсным спрэдам максимальной и выбор самого лучшего из них на отрезке [t,T ]; проверку выполнения на этом отрезке условий (5.2.1)-(5.2.5) - целесообразности длинных или коротких стрэнглов с имеющими дату истечения t Т/ опционами на какие-либо базовые активы; последовательный перебор таких стрэнглов с оцениванием их последствий по (5.2.1) и (5.2.2) или (5.2.3)-(5.2.5) и выявлением наиболее прибыльного. Группа операторов 5: проверка выполнения на отрезке [t, Т ] условий целесообразности длинных или коротких стрэдлов с имеющими дату истечения t Т опционами на какие-либо базовые активы; последовательный перебор таких стрэдлов с измерением их последствий по (5.2.6) и (5.2.7) или (5.2.8)-(5.2.10) и выявлением самого высокоприбыльного. Группа операторов 6: проверка выполнения на отрезке [t,T ] условий целесообразности длинных или коротких стрипов с имеющими дату истечения t T опционами на какие-либо базовые активы; последовательный перебор таких стрипов с оцениванием их последствий по (5.2.11) и (5.2.12) или (5.2.13)-(5.2.15) и выявлением самого высокоприбыльного. Группа операторов 7: проверка выполнения на отрезке [t,T ] условий целесообразности длинных или коротких стрэпов с имеющими дату истечения t T опционами на какие-либо базовые активы; последова 272 тельный перебор таких стрэпов, измерение их последствий по (5.2.16) и (5.2.17) или (5.2.18)-(5.2.20) и определение наиболее эффективного. Группа операторов 8: проверка возможностей применения на от резке [t,T ] опционных вертикальных "колл-спрэдов" на понижение или на повышение с последовательным перебором различных базовых акти вов и оценкой результатов для инвестора по формулам (5.3.3) и (5.3.4) или (5.3.1) и (5.3.2); выбор "колл-спрэда", способного доставить наи большую прибыль; выяснение допустимости и целесообразности ис пользовать на отрезке [t,T ] опционные вертикальные "пут-спрэды" на ) повышение или на понижение с последовательным перебором различ ных базовых активов и измерением последствий по формулам (5.3.5) и (5.3.6) или (5.3.7) и (5.3.8); выбор максимально эффективного вертикального "пут-спрэда"; осуществление этого применительно к опционным спрэдам других типов (горизонтальному, диагональному, двойным, переменным); определение самого прибыльного спрэда. Группа операторов 9 начинается с выявления среди отобранных основанных на производных фондовых инструментах сложных операций -лидеров по прибыльности в своих "категориях" - наиболее эффективной. Затем следуют: расчет интенсивности выполнения операции, допустимой по состоянию финансового портфеля и брокерского счета инвестора в момент t; определение действий на спотовом или срочном рынке, наилучшим образом страхующих такую операцию при найденной интенсивности от рисков, которые сопряжены с несовершенством ценовых прогнозов; корректировка этой интенсивности с учетом затрат на защитные действия и поступлений от них. Группа операторов 10: запоминание параметров занятых позиций; v вычисление характеристик после этого в момент t финансового порт феля и брокерского счета инвестора; проверка возможности осуществления следующей по эффективности операции из числа названных лиде 273 ров. При положительном исходе возврат к расчету интенсивности её выполнения и т.д., иначе переход к группе операторов, которая начинается с присвоения t=T . Далее необходима проверка t T. При выполнении этого условия возврат к выявлению всех ценных бумаг, фьючерсы на которые при росте ставок процента попадают в момент t на отрезок инвестиционного периода с ожидаемой бэквардацией на данном рынке и т.д. В противном случае процесс завершен.
